第七章多处理机 1、构成多处理机协同工作的互连网络机像系(性能参数、类型、机理) 2、支持多处理机协同工作的同步技术 3、并行化技术--把一个具体问题用 4、并行化方式解决的支持技术 5、多处理机实例

1、令n是待排序的元素数,p=2是d维超立方中处理器的数目。假定开始随机选定主元 x,并将其播送给所有其他处理器,每个处理器按索接收到的x,对其np个元素按照≤x 和>x进行划分,然后按维进行交换。这样在超立方上实现的快排序算法如下:

1、根据9.3.2节所讨论的矩阵向量乘法,试证明:在p个处理器的超立方上, 用SF选路方法进行矩阵-向量乘法,其并行运行时间约为 n2lp+ log+(3/2)tn(n/p)log

1.①试证明:当n≥p时,算法6.1的时间复杂度为logn p ②令表示P中第j段中的元素数,试证明算法61在执行过程中,处理器中所积累 的元素数目不会超过2n/p,即∑<

1.使用40MHZ主频的标量处理器执行一个典型测试程序,其所执行的指令数及所需的 周期数如表所示。试计算执行该程序的有效C、MPS速率及总的CPU执行时间

介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对\乳化液斑痕\、\锈痕\、\压入氧化铁皮\、\辊印\、\折印\和\边裂\等6种常见的冷轧带钢表面缺陷类型识别率在90%以上

第六章输入输出系统 6.1概述 1.输入/输出系统简称I/0系统 包括: I/0设备(如键盘、磁盘、打印机) I/0设备与处理机的连接 (1)数据如何传送(并行或串行,传输速率) (2)对外设如何控制(如程序控制、DMA、I/0处理机)

(1）非线性 (2）分布处理 (3）学习并行和自适应 (4）数据融合 (5）适用于多变量系统 (6）便于硬件实现

神经元网络的特点： （1）非线性 （2）分布处理 （3）学习并行和自适应 （4）数据融合 （5）适用于多变量系统 （6）便于硬件实现

（1)非线性 （2)分布处理 （3)学习并行和自适应 （4)数据融合 （5)适用于多变量系统 （6)便于硬件实现