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并行向量处理机
处理器类型
上级分类	处理器
用途	高性能计算、?超级计算机
相对概念	标量处理器

克雷YMP向量电脑的处理器板

百度 独揽大奖、考试第一、升职加薪，这些因素也时常让一些人激动得睡不着觉。

向量处理器，又称数组处理器，是一种实现了直接操作一维数组（向量）指令集的中央处理器（CPU）。与之相比，标量处理器一次只能处理一个数据。向量处理器可以在特定工作环境中极大地提升性能，尤其是在数值模拟或者相似领域。向量处理器最早出现于1970年代早期，并在1970年代到1990年代期间主导了超级计算机的设计方向，尤其是多个克雷（Cray）平台。由于90年代末标量处理器设计性能提升，而价格快速下降，基于向量处理器的超级计算机逐渐让出了主导地位。

现在，绝大多数商业化的CPU实现都能够提供某种形式的向量处理的指令，用来处理多个（向量化的）数据集，也就是所谓的SIMD（单一指令、多重数据）。常见的例子有 VIS, MMX, SSE, AltiVec 和 AVX。向量处理技术也能在游戏主机硬件和图形加速硬件上看到。在2000年，IBM、东芝和索尼合作开发了Cell处理器，集成了一个标量处理器和八个向量处理器，应用在索尼的PlayStation 3游戏机和其他一些产品中。

其他CPU设计还可能包括多重指令处理多重（向量化的）数据集的技术——也就是所谓的MIMD（多重指令、多重数据）——并实现了VLIW。此类设计通常用于特定应用场合，而不是面向通用计算机的市场化产品。在富士通的 FR-V VLIW/vector 处理器中，组合使用了两种技术。

基本特点

平行向量处理机最大的特点是系统中的CPU是专门定制的向量处理器（VP）。系统还提供共享存储器以及与VP相连的高速交叉开关。

来自现实世界的例子: x86 架构中的向量指令应用

// 改自英文維基 Vector_processor
//SSE simd function for vectorized multiplication of 2 arrays with single-precision floatingpoint numbers
//1st param pointer on source/destination array, 2nd param 2. source array, 3rd param number of floats per array
void mul_asm(float* out, float* in, unsigned int leng){
      unsigned int count, rest;

      //compute if array is big enough for vector operation
      rest  = (leng*4)%16;
      count = (leng*4)-rest;

     // vectorized part; 4 floats per loop iteration
      if (count>0){
      __asm __volatile__  (".intel_syntax noprefix\n\t"
      "loop:                 \n\t"
      "sub ecx,16            \n\t" // decrease address pointer by 4 floats
      "movups xmm0,[ebx+ecx] \n\t" // loads 4 floats in first register (xmm0)
      "movups xmm1,[eax+ecx] \n\t" // loads 4 floats in second register (xmm1)
      "mulps xmm0,xmm1       \n\t" // multiplies both vector registers
      "movups [eax+ecx],xmm0 \n\t" // write back the result to memory
      "jnz loop              \n\t"
      ".att_syntax prefix    \n\t"
        : : "a" (out), "b" (in), "c"(count), "d"(rest): "xmm0","xmm1");
      }

      // scalar part; 1 float per loop iteration
      if (rest!=0)
      {
       __asm __volatile__  (".intel_syntax noprefix\n\t"
      "add eax,ecx           \n\t"
      "add ebx,ecx           \n\t"

      "rest:                 \n\t"
      "sub edx,4             \n\t"
      "movss xmm0,[ebx+edx]  \n\t" // load 1 float in first register (xmm0)
      "movss xmm1,[eax+edx]  \n\t" // load 1 float in second register (xmm1)
      "mulss xmm0,xmm1       \n\t" // multiplies both scalar parts of registers
      "movss [eax+edx],xmm0  \n\t" // write back the result\n\t"
      "jnz rest              \n\t"
      ".att_syntax prefix    \n\t"
        : : "a" (out), "b" (in), "c"(count), "d"(rest): "xmm0","xmm1");
      }
      return;
}

参阅

• 并行计算