Операции над массивами данных, векторами. Он характеризуется

Специальной архитектурой, построенной на группе параллельно ра-

ботающих процессорных элементов (рис. 2.8, 2.9).

Векторная обработка увеличивает производительность процес-

Сора за счет того, что обработка целого набора данных (вектора)

Производится одной командой. Векторные компьютеры манипули-

Руют массивами сходных данных подобно тому, как скалярные ма-

Шины обрабатывают отдельные элементы таких массивов. В этом

Случае каждый элемент вектора надо рассматривать как отдельный

Технологии повышения производительности процессоров 117

Операнд Л

Разр.

Операнд В

Разр.

Обмен

Данными

Управление

Результат С

Устройство сложения

Устройство умножения

Устройство сдвига

Логическое устройство

Устройство задержки

Рис. 2.8. Векторный процессор Cyber-205

Кратковременный останов

Перанд А

Разр

Перанд S

Разр

Управле-

Ние

Знаком

Сравне-

Ние

Порядков

Выравни-

Вающий

Сдвиг

*\

W

Сложе-

Ние

Счет для

Нормали-

Зации

Сдвиг для

Нормали-

Зации

Обнаруже-

Ние ко-

Нечного

варианта

Результат С

Разр

Кратковременный останов

Рис. 2.9. Архитектура конвейера сложения векторного процессора Cyber-205

Элемент потока данных. При работе в векторном режиме векторные

Процессоры обрабатывают данные практически параллельно, что

Делает их в несколько раз более быстрыми, чем при работе в ска-

Лярном режиме. Максимальная скорость передачи данных в вектор-

ном формате может составлять 64 Гбайт/с, что на два порядка быст-

Рее, чем в скалярных машинах.

В настоящее время созданы однокристальные векторно-конвей-

Ерные процессоры, такие, как SX-6. Основными компонентами

Микропроцессора являются скалярный процессор и восемь иден-

Тичных векторных устройств, суммарная производительность кото-

Рых составляет 64 Гфлопс. Примерами систем подобного типа явля-