11.2.3. Необходимость параллельной обработки
Необходимость выполнения вычислений в реальном времени (или увеличения скорости вычислений), а также все большее распространение компьютеров требуют увеличения скоростей вычислений, а соответственно и наращивания вычислительных мощностей. Существующие сегодня подходы к разработке компьютеров выходят на уровень насыщения. Технология полупроводниковых устройств достигла той точки, где становится все труднее достичь улучшения характеристик путем уменьшения размеров компонент и, следовательно, с помощью однопроцессорных систем [1, 2]. Разрабатываемые новые технологии для традиционных подходов, таких как GaAs-приборы, обеспечат расширение возможностей в течение лишь нескольких ближайших лет; ожидается, что они обеспечат улучшение характеристик приблизительно в пять раз. (Устройства на GaAs также исследуются в целях создания матриц параллельной обработки на основе оптических бистабильных элементов.) Операции с векторами, конвейерная обработка специальных функций, работа с совмещением операций и выполнение векторных команд могут достичь значительного выигрыша в характеристиках, но они уже сегодня используются в полной мере и едва ли дадут в будущем существенное улучшение характеристик.
Для удовлетворения возрастающих требований к символьным и цифровым вычислениям наиболее перспективным подходом является широкое использование параллелизма при обработке. Параллелизм уменьшает время, затрачиваемое на вычисления. Однако если задача связана с использованием устройства ввода-вывода, то более быстрые вычисления не дадут преимуществ. Чтобы воспользоваться преимуществами параллельной обработки, требуется увеличение ширины полосы частот устройств ввода-вывода за счет увеличения или числа каналов, или их быстродействия.
Параллелизм обработки также позволяет проводить более обширные вычисления с конкретными данными. Во многих областях успехи в развитии компьютерной технологии используются для увеличения вычислительных возможностей, а не для экономии средств. Пользователь имеет ограниченное количество устройств ввода-вывода, и по мере возрастания
производительности компьютера пользователь будет стремиться выполнить больший объем вычислений с теми же данными, а не увеличивать число типов данных. Примером служит обратная задача в геологии [3, 4].
В данной главе основное внимание уделено символьной и цифровой обработке, потому что в таких системах обычно придается большее значение быстродействию, чем гибкости организации прогноза данных или даже эффективности использования аппаратного обеспечения ЭВМ. Таким образом, параллелизм является лишь средством достижения высокой скорости обработки данных.
К настоящему моменту параллелизм обработки является сложным и трудно реализуемым средством увеличения вычислительных возможностей, применяемых к конкретным задачам. Причина этих трудностей и способ применения оптических методов для решения этих задач обсуждаются в разд. 11.2.4 и 11.3.
