dbo:abstract
|
- A vektorprocesszor vagy tömbprocesszor egy olyan processzor (CPU) amelynek utasításkészlete egydimenziós tömbökben – vektorokban – tárolt adatokon végezhető utasításokat tartalmaz. Ezzel ellentétben a utasításai különálló adategységeken végeznek műveleteket. A vektorprocesszorok igen nagy mértékben képesek növelni a teljesítményt bizonyos feladattípusok számítása során, nevezetesen a numerikus szimulációk és hasonló feladatok körében. Vektoros gépek már az 1970-es évek elején megjelentek és ez az elv az 1970-es évektől egészen az 1990-es évekig szinte uralkodóvá vált a szuperszámítógép-tervekben, különösen a Cray platformhoz tartozó gépekben. A hagyományos mikroprocesszor-kialakítások teljesítmény-ár arányának gyors növekedése vezetett a vektoros szuperszámítógépek hanyatlásához az 1990-es évek vége felé. Manapság a legtöbb, kereskedelemben kapható CPU olyan architektúrával rendelkezik, amelyben megtalálható a több adatot tartalmazó, vektorizált adathalmazon végezhető vektoros feldolgozás valamilyen formája – az eljárás tipikusan SIMD (Single Instruction, Multiple Data) néven ismert. Ennek közismert példái a a processzorokban, az , SSE és az x86, vagy az AltiVec a Power Architektúrában, illetve NEON és SVE ARM architektúrában. A vektoros feldolgozási technikák megtalálhatók a videójáték-konzolok hardverében és is. 2000-ben az IBM, a Toshiba és a Sony együttműködés megalkotta a Cell processzort, amely egy skalár processzort és nyolc vektorprocesszort tartalmaz; ezt a processzort többek között a Sony PlayStation 3-ban alkalmazták. Egyéb CPU tervekben olyan utasításokkal is találkozhatunk, amelyek egynél több utasítást képesek elvégezni több vektorizált adathalmazon, erre az elvre alkalmazzák a (Multiple Instruction, Multiple Data, „több utasítás-, több adatfolyam”) elnevezést, és ennek gyakorlati megvalósítása a VLIW. Az ilyen kialakítások gyakran nem általános célú számítógépek, hanem egy speciális feladatra kialakított dedikált eszközök. A FR-V VLIW/vektorprocesszor mindkét technológiát kombinálja. (hu)
- A vektorprocesszor vagy tömbprocesszor egy olyan processzor (CPU) amelynek utasításkészlete egydimenziós tömbökben – vektorokban – tárolt adatokon végezhető utasításokat tartalmaz. Ezzel ellentétben a utasításai különálló adategységeken végeznek műveleteket. A vektorprocesszorok igen nagy mértékben képesek növelni a teljesítményt bizonyos feladattípusok számítása során, nevezetesen a numerikus szimulációk és hasonló feladatok körében. Vektoros gépek már az 1970-es évek elején megjelentek és ez az elv az 1970-es évektől egészen az 1990-es évekig szinte uralkodóvá vált a szuperszámítógép-tervekben, különösen a Cray platformhoz tartozó gépekben. A hagyományos mikroprocesszor-kialakítások teljesítmény-ár arányának gyors növekedése vezetett a vektoros szuperszámítógépek hanyatlásához az 1990-es évek vége felé. Manapság a legtöbb, kereskedelemben kapható CPU olyan architektúrával rendelkezik, amelyben megtalálható a több adatot tartalmazó, vektorizált adathalmazon végezhető vektoros feldolgozás valamilyen formája – az eljárás tipikusan SIMD (Single Instruction, Multiple Data) néven ismert. Ennek közismert példái a a processzorokban, az , SSE és az x86, vagy az AltiVec a Power Architektúrában, illetve NEON és SVE ARM architektúrában. A vektoros feldolgozási technikák megtalálhatók a videójáték-konzolok hardverében és is. 2000-ben az IBM, a Toshiba és a Sony együttműködés megalkotta a Cell processzort, amely egy skalár processzort és nyolc vektorprocesszort tartalmaz; ezt a processzort többek között a Sony PlayStation 3-ban alkalmazták. Egyéb CPU tervekben olyan utasításokkal is találkozhatunk, amelyek egynél több utasítást képesek elvégezni több vektorizált adathalmazon, erre az elvre alkalmazzák a (Multiple Instruction, Multiple Data, „több utasítás-, több adatfolyam”) elnevezést, és ennek gyakorlati megvalósítása a VLIW. Az ilyen kialakítások gyakran nem általános célú számítógépek, hanem egy speciális feladatra kialakított dedikált eszközök. A FR-V VLIW/vektorprocesszor mindkét technológiát kombinálja. (hu)
|