向量处理

什么是向量处理？

向量处理是一种计算机方法，可以一次处理多个数据组件。它在一个操作或并行操作中处理整个向量的每个元素，以避免处理循环的开销。然而，为了使向量处理有效，同时操作必须彼此独立。

向量处理与数组和并行处理

现在，让我们了解数组处理和向量处理之间的重要区别。数组是保存在内存中彼此靠近的数据元素组。它们通常用于表示可并行处理的数据集，而术语“向量处理”描述了使用专门技术同时处理多个数据单元。数组处理和向量处理之间的区别在于，向量处理使用单个处理器同时对多个数据项执行相同的操作，而数组处理使用多个处理器来处理各个数组元素。

并行处理和向量处理之间的区别在于，并行处理涉及多个处理器同时处理单独的任务。 相比之下，向量处理涉及单个处理器同时对多个数据元素执行相同的操作。

向量处理的工作原理

让我们通过探索向量处理的工作原理来更深入地了解它。

1. 向量是数据元素的一维数组的有序集合。行向量 V = [V1, V2, V3,………Vn] 可用于表示长度为 n 的向量 V。如果数据元素列在列中，则可以使用列向量来表示。
2. 一个指令可用于对具有多个算术逻辑单元的处理器上的多个数据元素执行并行操作。 这些指令通常称为向量指令。与一次处理一个值的标量处理器不同，向量处理器可以同时处理多个值。这使得它们非常适合一次处理许多数据点的应用程序，例如图像处理和图形渲染。
3. 在向量处理中，每隔一个时钟周期处理两个连续的项目对。两个项目对可以在双向量管道和双组向量功能单元中同时处理。结果一旦完成每对操作，就会提供给结果寄存器的相关部分。该过程一直持续到达到向量长度寄存器提供的处理项目计数为止。例如，C (1:50) = A (1:50) + B (1:50)。
4. 两个源操作数、一个目标操作数的起始地址、向量的长度以及要执行的操作都包含在此向量指令中。

向量处理的特点

对于特定类型的计算应用，向量处理在关键特性方面表现非常出色。这些特点如下：

1. 同步操作： 这是通过使用可以并行处理多个数据元素的专用硬件来实现的。
2. 高性能： 向量处理可以通过利用数据并行性和减少内存访问来实现高性能。这意味着，对于涉及对大型数据集进行重复操作的任务，向量处理器可以比传统处理器更快地执行计算。
3. 可扩展性： 向量处理器可以扩展以处理更大的数据集，而不会牺牲性能。
4. 有限的指令集： 向量处理器具有针对数值计算优化的有限指令集。
5. 数据对齐： 向量处理器要求数据在内存中对齐以实现最佳性能。这意味着数据必须存储在连续的内存位置，以便处理器可以有效地访问它。

向量处理的类型

向量处理比传统的 CPU 或 GPU 架构提供更高的性能，因为它能够一次处理更多数据。我们都知道，当您处理与图形相关的用例时，高性能是多么重要。向量处理主要有两种类型：SIMD 和 MIMD。

像 SIMD 和 MIMD 这样的计算机设计用于提高特定计算活动的效率。数据和指令流的数量是分类的基础。称为 SIMD 或单指令多数据的计算机架构允许在多个数据流上执行单个指令。相反，MIMD（多指令多数据）计算机架构可以在多个数据流上执行多个指令。

单指令多数据 (SIMD)

SIMD 架构同时对多个数据集执行相同的指令。这意味着 SIMD 系统中的所有处理器都对不同的数据片段执行相同的操作。这种架构通常用于多媒体处理等应用程序，在这些应用程序中，需要在同一时间对多个数据集执行相同的操作。

多指令多数据 (MIMD)

另一方面，MIMD 架构允许多个处理器同时对不同的数据集执行不同的指令。 MIMD 系统中的每个处理器都有自己的程序计数器和指令集，使其能够独立于系统中的其他处理器运行。这种架构通常用于科学计算等应用程序，在这些应用程序中，不同的处理器需要同时执行不同的计算。

SIMD 和 MIMD 之间的主要区别

由于多个处理器并行执行相同的任务，因此 SIMD 经常用于需要大量计算的问题。由于每个组件都分配给不同的处理器以进行同步解决方案，因此 MIMD 广泛用于将算法划分为独立且单独的部分的问题。

从技术上讲，SIMD 和 MIMD 彼此不同。虽然 MIMD 处理器能够执行更复杂的功能，但 SIMD 处理器通常更简单、更小、更快且更便宜。复杂的过程必须由 SIMD 处理器顺序执行，但可以由 MIMD 处理器并发执行。

向量处理的优点

向量处理有以下几个优点：

1. 性能提升： 数值和科学计算的应用程序可以通过向量处理获得更好的性能。向量处理器比标准处理器快得多，因为它们可以一次处理多个数据组件。
2. 减少内存访问： 处理大型数据集所需的内存访问次数通过向量处理减少。这是因为，由于处理器可以在单个事务中访问多个数据组件，因此等待将数据放入内存的时间会减少。
3. 提高能源效率： 由于等待数据加载到内存的时间减少，向量处理可能比传统处理器更节能。这意味着处理器可以更快地完成作业，从而减少完成任务所需的能量。
4. 可扩展性： 由于其巨大的可扩展性，向量处理可以处理更大的数据集，而不会影响性能。这是因为向量处理器旨在同时对多个数据组件执行相同的操作。
5. 针对数值计算进行了优化： 向量处理器专注于数值计算，它们的指令数量很少，并且是专门为数值计算设计的。这表明它们可以比传统 CPU 更快地完成数值计算。

向量处理的缺点

向量处理也有一些缺点：

1. 适用性有限： 需要对大型数据集进行重复操作的任务最能从向量处理中获益。它可能不适用于需要复杂分支和条件逻辑的任务。
2. 数据对齐要求： 为了使向量处理器发挥最佳性能，数据必须在内存中对齐。对于某些应用程序，尤其是那些使用非典型数据结构的应用程序，这可能很困难。
3. **软件支持有限：** 向量处理需要专门的、硬件优化的软件。对于某些应用程序，尤其是那些需要与各种软件环境协同工作的应用程序，这可能是一种限制。
4. 成本： 在需要专用硬件的高端系统中，向量处理器可能比传统 CPU 更昂贵。

改进向量处理方法的方式

为了提高向量处理的效率，有不同的方法来减少处理器的开销。以下是一些流行的有效方法：

• 改进指令：我们可以改进流水线以集成相同类型的标量指令。可以通过减少内存访问来改进向量指令。
• 算法：算法的选择很重要，应根据使用案例明智地选择算法，以便更快地工作并易于与处理器集成。
• 向量化编译器：使用高级编程语言，编译器必须重新生成并行性。