Вариации более общих структур сетей

Из-за ограниченных возможностей матриц, вызванных в основном соображениями стоимости (одноразрядные процессоры, единый контроллер и связи только с соседними процессорами) предпочтительно иметь дело с сетями (процессоров) других видов. Было разработано много типов сетей, включая кольцевые, n-кубические, решетчатые, звездные, «снежинка», чечевицеобразные, древовидные, х-древовидные, пирамидальные и множество структур, описываемых другими графами. В нашем случае граф-просто отображение набора подсистем, объединенных в единый мультипроцессор; иногда узлами графа являются отдельные процессоры или память, а не полные ЭВМ.

Однако таких систем в действительности было построено очень мало и только 2 из них с числом процессоров больше 50: Cm и Genoa machine. Число вариантов построения практически бесконечно, поскольку они включают все мыслимые способы соединения все возрастающего по мере совершенствования и удешевления технологии числа процессорных элементов.

Среди наиболее привлекательных сетей выделяются те, структура которых отражает выполняемый алгоритм. Наиболее интересными примерами таких структур являются древовидные и матрицы изменяемой конфигурации из обычных ЭВМ.

Деревья имеют хорошую структуру для большого числа задач, в которых информация сортируется, сравнивается или каким-либо образом уплотняется и реорганизуется, а также где она запоминается, извлекается или передается. Матрицы имеют хорошую структуру для локальной передачи информации.

Наилучшими считаются пирамидальные многопроцессорные системы, поскольку они очень эффективны не только при параллельной локальной обработке, но и при глобальных передачах и преобразованиях информации.

Архитектура проблемно-ориентированных систем для преобразования потоков данных.

В многопроцессорной сети наилучшим образом можно разместить проблемно-ориентированный алгоритм-операции организуются как на сборочном конвейере, а информация продвигается также как бы через конвейер. Это дает поток данных (типа транспортного) о двумерном изображении, и этот поток проходит по трехмерной структуре.

Большие двумерные образы прекрасно размещаются в больших матричных структурах, и большие матричные многопоцессорные системы способны очень эффективно производить последовательности операций по обработке поэтапно преобразуемого изображения.

Пирамидальные процессоры в дополнение к этому позволяют программисту свертывать и сжимать запоминаемую информацию о преобразованном изображении, когда необходимо сократить объем этих данных. Представляется также, что пирамидальные процессоры потенциально должны обеспечивать чрезвычайно высокую мощность при обработке потоков изображений в реальном масштабе времени благодаря конвейерной организации обработки таких двумерных изображений при сложной последовательности операций поэтапно нарастающей глобальности, выполняемых в различных слоях трехмерной пирамиды.