SIMD与向量架构比较

Question

什么是SIMD和向量处理器之间的区别？我目前的理解是，向量处理是SIMD的一个子集。但有人告诉我，“SIMD不仅限于向量”，我不确定这意味着什么。有具体的例子吗？

另外，为什么标量架构比向量架构更受青睐？是因为它们更容易实现和编程吗？

我知道我们有SISD（普通的1核CPU）、SIMD（单/多核处理器上的SSE扩展）、MIMD（嗯……大概就像MPI一样，所以是集群！）和MISD（被认为是不切实际/不可行的）。除此之外，我读过关于向量处理和超标量架构方面的内容。还有其他新的架构我错过了需要了解吗？谢谢！

- Neo

Answer 1

弗林分类法是计算机体系结构的一种分类方式。按照弗林分类法，矢量处理器属于SIMD类别。有些架构不是矢量处理器，但也属于SIMD类别。例如连接机器和许多GPU，其中多个处理器执行相同的指令。

MMX、SSE、Altivec等都属于矢量处理和SIMD类别。有许多名称指代相同的概念：子字并行、小规模SIMD、短向量处理、寄存器中的SIMD（SWAR）或最常见的多媒体扩展。

传统的矢量处理器如Cray或STAR使用较大和可变的向量大小。

超标量是实现处理器的一种方法，但它不像弗林分类法那样对其指令集做出任何声明。

- Mackie Messer

Answer 2

可以从ARM Neon和ARM VFP的比较中找到一个实际的例子。前者是更经典的SIMD，在并行（或大多数情况下并行）评估2、4、8或16个项目。后者是一个浮点扩展，其被编程为顺序迭代两组连续寄存器（也许允许跳过2），例如S0..S3、S8..S11，并将结果写入S12..S15。

后一种架构使用同一指令处理可变数量（1-4）的操作，需要1-4个时钟周期来完成任务。如果该架构允许每条指令执行128个操作，系统之间的概念差异将更加明显 - 即使两个都是向量和SIMD架构。

- Aki Suihkonen