Kiến trúc và lập trình hệ vi xử lý vectơ mc
2.1.3 Quá trình phát triển của xử lý vectơ và xu hớng hiện nay
Thuật toán
song song song songNgôn ngữMã đối tợng Mã máy
ALO O M Mức độ song song Ngôn ngữ
song songMã đối tợng Mã máy
AL L O M Mức độ song song
Những ý tởng về xử lý vectơ đã xuất hiện từ rất sớm, nhng đến những năm 60 của thế kỷ trớc mới xuất hiện các máy tính (hệ vi xử lý) vectơ đầu tiên, đợc gọi là các siêu máy tính. Đó là các model siêu máy tính Star-100, TI-ASC, Illiac-IV. Chúng đợc cấu trúc bởi các bộ xử lý pipeline đa chức năng để đạt đợc hiệu quả xử lý vectơ song song. Tốc độ xử lý tối đa của các hệ vi xử lý này vào khoảng 40 Mflops (Milion floating point operation per second: triệu phép tính dấu phẩy động trong 1 giây).
Thế hệ thứ hai của các hệ vi xử lý vectơ đợc đánh dấu bằng việc xuất hiện các model siêu máy tính Cray-1, The Cyber-200 Series và Fujitsu VP- 200 vào những năm đầu của thập kỷ 80. Cray-1 có tốc độ CPU cực đại là 160 Mflops khi mọi tài nguyên đợc tận dụng. The Cyber-200 Series đợc mở rộng từ model Star-100 và đáng chú ý là Cyber-205 có cả các pipeline vectơ và vô hớng, cho phép thực thi với tốc độ 800 Mflops. Các siêu máy tính Fujitsu VP-200 có tốc độ cực đại là 500 Mflops. Nh vậy, các hệ vi xử lý vectơ thế hệ hai có tốc độ xử lý cao hơn nhiều so với thế hệ đầu.
Với đòi hỏi ngày càng cao của các ứng dụng, đặc biệt là về tốc độ tính toán, các hệ vi xử lý vectơ thế hệ ba ra đời trong những năm 90 trở lại đây cho tốc độ xử lý trên 1000 Mflops, với các đại diện tiêu biểu là Fujitsu VP-2000 Series (có tốc độ tối đa: 5 Gflops), NEC SX-X Series (22 Gflops), Cray Y-MP (16 Gflops).
Nh vậy, các thế hệ của máy tính vectơ nh đề cập trên đây chủ yếu thực hiện việc cải thiện về tốc độ tính toán nhờ cải tiến cấu trúc hệ vi xử lý theo kiểu đờng ống hay đa xử lý. Bên cạnh đó, một hớng tiếp cận mới với các hệ vi xử lý vectơ đang đợc nghiên cứu và thực hiện trên quan điểm nâng cao cả về tốc độ tính toán và khả năng ứng dụng trong các lĩnh vực chuyên biệt, đó là kiến trúc kết hợp xử lý vectơ và mạng Neural: kiến trúc Neural- Matrix. Điều này bắt nguồn từ nhận xét rằng mặc dù các thao tác tính toán trong xử lý vectơ cho phép tăng đợc tốc độ tính toán một cách mạnh mẽ so với xử lý vô hớng song nếu các tính toán vectơ đợc thực hiện ở dạng tờng minh đầy đủ thì số phép tính cần thực hiện vẫn còn lớn và thời gian thực thi còn lớn. Tốc độ tính toán và hiệu năng hệ vi xử lý vectơ hoàn toàn có thể tăng lên hơn nữa nếu bộ xử lý vectơ có khả năng thích nghi theo kiểu trí tuệ nhân tạo trong các thao tác tính toán vectơ. Tức là, bộ xử lý có khả năng điều chỉnh tự động các trọng số đợc gán cho các phần tử dữ liệu vectơ tùy theo mức độ quan trọng của phần tử dữ liệu và ảnh hởng của chúng tới độ
chính xác của tính toán, thậm chí có thể bỏ qua một số thao tác không cần thiết (đặt trọng số bằng 0). Sau đây ta sẽ nghiên cứu một hệ vi xử lý vectơ hiện đại sử dụng bộ xử lý vectơ theo cấu trúc này. Đó là hệ vi xử lý vectơ MC431, với bộ xử lý trung tâm là bộ xử lý NM6403.