المحتوى
- التعريف - ماذا تعني التعليمات المتعددة ، البيانات المتعددة (MIMD)؟
- مقدمة إلى Microsoft Azure و Microsoft Cloud | من خلال هذا الدليل ، سوف تتعرف على الحوسبة السحابية التي تدور حولها وكيف يمكن أن يساعدك Microsoft Azure على ترحيل عملك وإدارته من السحابة.
- تشرح Techopedia تعليمات متعددة وبيانات متعددة (MIMD)
التعريف - ماذا تعني التعليمات المتعددة ، البيانات المتعددة (MIMD)؟
التعليمات المتعددة ، تشير البيانات المتعددة (MIMD) إلى بنية متوازية ، والتي ربما تكون أكثر أنواع المعالجات المتوازنة أساسية ، لكن الأكثر شيوعًا. هدفها الرئيسي هو تحقيق التوازي.تشتمل بنية MIMD على مجموعة من المعالجات N-individual ، المقترنة بإحكام. يتضمن كل معالج ذاكرة يمكن أن تكون مشتركة بين جميع المعالجات ، ولا يمكن الوصول إليها مباشرة بواسطة المعالجات الأخرى.
تتضمن بنية MIMD معالجات تعمل بشكل مستقل وغير متزامن. قد تقوم المعالجات المختلفة بتنفيذ تعليمات مختلفة في أي وقت على أجزاء مختلفة من البيانات.
مقدمة إلى Microsoft Azure و Microsoft Cloud | من خلال هذا الدليل ، سوف تتعرف على الحوسبة السحابية التي تدور حولها وكيف يمكن أن يساعدك Microsoft Azure على ترحيل عملك وإدارته من السحابة.
تشرح Techopedia تعليمات متعددة وبيانات متعددة (MIMD)
يوجد نوعان من بنيات MIMD: بنية الذاكرة المشتركة MIMD وهندسة الذاكرة الموزعة MIMD.
خصائص بنية الذاكرة المشتركة MIMD:
-
ينشئ مجموعة من وحدات الذاكرة والمعالجات.
-
يستطيع أي معالج الوصول مباشرة إلى أي وحدة ذاكرة عن طريق شبكة ربط.
-
تحدد مجموعة وحدات الذاكرة مساحة عنوان عالمية مشتركة بين المعالجات.
من المزايا الرئيسية لهذا النوع من الهندسة أنه من السهل للغاية البرمجة لأنه لا توجد اتصالات واضحة بين المعالجات مع الاتصالات الموجهة من خلال مخزن الذاكرة العالمي.
خصائص بنية الذاكرة الموزعة MIMD:
-
استنساخ أزواج الذاكرة / المعالج ، والمعروفة باسم عنصر المعالجة (PE) ، وربطها باستخدام شبكة ربط.
-
يمكن لكل PE التواصل مع الآخرين عن طريق
من خلال توفير كل معالج ذاكرته الخاصة ، تتجاوز بنية الذاكرة الموزعة الجوانب السلبية في بنية الذاكرة المشتركة. قد يصل المعالج فقط إلى الذاكرة المتصلة به مباشرة.
في حالة طلب المعالج للبيانات الموجودة في ذاكرة المعالج عن بعد ، عندها يجب على المعالج الوصول إلى المعالج عن بُعد ، وطلب البيانات المطلوبة.
قد يحدث الوصول إلى الذاكرة المحلية بطريقة أسرع بدلاً من الوصول إلى البيانات الموجودة على معالج بعيد. علاوة على ذلك ، إذا كانت المسافة الفعلية إلى المعالج البعيد أكبر ، فسيستغرق الوصول إلى البيانات عن بُعد مزيدًا من الوقت.