计算机体系结构
弗林在1972年提出的计算机体系结构的分类法在今天仍然是对并行计算机分类的最为广泛使用的方法。弗林根据计算机使用单还是多数据流、单还是多指令流来划分计算机（表格1-1）。
表格1-1 弗林的分类 单数据 多数据
体系结构。
另一方面，一个多指令单数据流计算机会对从内存中取出来的每个数据执行多条指令。遵从这种模型的计算机还没有制造出来。
弗林四个组群中的第三个是单指令多数据流。在一个单指令多数据流计算机中，许多个处理器同时地执行相同的指令，但是处理的数据是不同的。例如，如果指令是把A和B相加，这里的A和B都是矩阵，那么每一个处理器把B中的属于该处理器的元素加到A中相应的元素上。
到目前为止，这种类型的性能最显著的计算机是分布式阵列处理器（Distributed Array Processor,DAP）,连接机器（the Connection Machine,CM）等等。这些机器由一些很简单的处理单元（PE）构成，但一台机器可以用很多个PE来补偿因其简单带来的不足。一个单一的主处理器把程序指令广播给单一的处理单元，这些处理单元针对它们自己的数据执行指令。处理单元可以被临时地被禁用以保证操作在部分数据上被执行；这提供了一种使计算是数据依赖的方式，就像大多数语言中的IF语句。 各处理单元之间也可以传输数据。在DAP中，处理单元被连接在一个方阵列中。每一个处理单元可以同时地向一个方向移动一位的数据并从相反的方向接受一位的数据。重复的移动可以从网格中的任何部分移动大量数据到网格中的其它任何部分。单指令多数据流计算机的一个特点是，随着处理单元的增加，处理单元之间的连接数也会增加，因此机器的总通信带宽与它的规模成比例增加。这样的伸缩性在多指令多数据流计算机中也是一个重要的考虑因素。
经验表明单指令多数据流计算机在某些方面做的很好，在其它的某些方面却是无效率的。例如，很多被用在图像处理中的算法涉及到对图像的每一个像素执行相同的操作，像求一些值的加权平均，与某个值最接近的四个值。如果每一个像素被映射到一个单独的处理单元，一个单指令多数据流机器可以同时地对每一个像素进行估算，并在比一个串行计算机所要求的更短的时间内产生出完好的图像。另一方面，如果任务负载不是很平衡，那么单指令多数据流体系结构就可能是无效率的。例如，在射线跟踪中，某些光线从不与物体相交，稍纵即逝，而另一些光线具有很复杂的路径，包含了许多反射和折射。虽然对许多应用问题有一些方案可以减少这种不平衡，但是那些被分配完成简单任务的处理机，仍然必须等待其它处理机完成它们的任务。
多指令多数据流计算机是由单指令单数据流计算机向前演变而来的。一个多指令多数据流计算机包含几个处理器（通常是性能相同的），每个处理器执行单独的程序。例如，当P个处理器可用，N个元素需要被排序（N远大于P），在P个排列好的处理器P1，P2，…，Pp中初始的数据分布是X=
单指令 单指令单数据流（冯·诺依曼） 单指令多数据流（DAP） 多指令 多指令单数据流 多指令多数据流 一个单指令单数据流计算机一次只针对一个数据执行一条指令。这是传统的冯·诺依曼 根据现有的技术，有几种不同的方法可以制造多指令多数据流计算机。一些制造商耦合
了很多传统的微处理器（典型的像英特尔的80x86）以微型计算机的造价生产具有大型计算机的性能的机器。不同方法的最主要的区别是处理器和存储器的关系。其它的特征，像处理器的连接方式，紧随其后。
共享存储器（SM）—多指令多数据流（MIMD） 只要处理器的数目比较少，工程师们就可以把所有的处理器连接到一个单一的存储器上。这就产生了共享存储器计算机（SM,见图1-7），这样的计算机中每个处理器可以获得整个机器的部分内存。（在不是很极端的例子中，处理器拥有专属存储器，就像一个私人的办公室，但同时共享存储器，就像程序员共用一个图书馆或者咖啡室）。共享处理器因其对程序相对简单而吸引人。
然而，物理地共享存储器的计算机有一个巨大的缺点：它们不能无限期地被扩缩。随着试图访问存储器的处理器数的增加，处理器争夺这类访问的可能性也增大。最终，访问存储器成为限制这类计算机运行速度的一个瓶颈。高速缓存的使用，即通过把允许共同使用的数据存储在每一个处理器上，缓解了这个问题。这个方法，当走向极端时，把所有内存分配给各处理机，因此减少了所需的内存宽带。这导致了无共享计算机（SN）的产生。
无共享（SN）—多指令多数据流（MIMD） 在基本的无共享设计中，每一个处理器拥有一个专属的存储器。处理器之间的通信是通过高速互联网络（图1—8）。然而，对比较远的节点的存储位置的访问产生了一个新的问题。在一些SN计算机中，通过一个全局地址空间在分布式存储器体系结构上模拟共享存储器，而用户不知道处理机之间的通信。然而，这种情况在分布式存储计算机，像Intel iPSC/2中更常见，因为每个处理器维持自己的存储器，用户编程从其它的节点获得详细信息。 在SN计算机中如何连接处理器是另外一个问题。把它们都连接到一根总线上，或者通过一个开关，会导致同类的瓶颈，就像上面对大数量的处理器谈到的。类似地，把每一个处理器同其它的任何一个处理器都连接起来不是可行的方案，因为连线的数量（和由此带来的成本）会是处理器数量增长的平方的速率增长。唯一切合实际的方案是把每一个处理器连接到与它同类的子集上。
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