**حواسيب SIMD شبكة اتصالات**
& يمكننا الحصول على نموذج مرن أكثر قوة من نموذج الذاكرة المشتركة , يكون فيه كل زوج من المعالجات متصل بخط ثنائي الاتجاه ، حيث يمكن لعدة أزوج أن تتصل بآن واحد (و لكن بشرط ألا يحاول أكثر من معالج إرسال البيانات إلى معالج آخر أو تلقي البيانات من معالج آخر).
و بالتالي فإنه من المحتمل أن تستطيع جميع المعالجات أن تكون مشغولة بالاتصال في كل الوقت, و هذا غير ممكن في ذاكرة مشتركة مقسمة إلى مقاطع memory shared R-block , عندما يكون عدد المعالجات N أكبر من عدد المقاطع R .&
**خصائص حواسيب SIMD شبكة اتصالات**
&
1- الكلفة (السعر): إذا كان السؤال المطروح : ما هو السعر المدفوع من أجل شبكة اتصالات تامة ب N معالج ؟ هناك (1-N) خط مسموح لكل معالج , و منه لدينا بشكل كامل N(N-1)/2 خط. من الواضح أن مثل هذه الشبكة يكون سعرها غالي جداً و بشكل خاص من أجل قيمة كبيرة ل N.
و هذا صحيح , على الأخص إذا لاحظنا أنه مع N معالج فإن أفضل ما يمكن من أجل N ملف تخفيض عدد الخطوات المطلوبة في الخوارزمية التسلسلية.
2- الوثوقية Feasibility: حتى لو استطعنا تحمل هذا السعر العالي , فإن النموذج غير واقعي عملياً مرة ثانية من أجل قيمة كبيرة لـ N. بالإضافة إلى أنه هناك حد لعدد الخطوط التي يمكن وصلها للمعالج , وهذا الحد يفرضه الحجم الفيزيائي الحقيقي للمعالج نفسه.
3- العلاقة بالنموذج SIMD SM: من الملاحظ أن نموذج الاتصالات التام , أضعف من حاسب بذاكرة مشتركة من أجل نفس السبب . مثلاً في الذاكرة المشتركة المقسمة إلى R مقطع لا يستطيع أكثر من معالج واحد الوصول المحدد بآن واحد إلى مقطع الذاكرة بالمساعدة مع معالج آخر.
وهذا يؤدي إلى كلفة مماثلة تقريباً لكلفة حاسب SM SIMD ( و لكن دون أن نحسب الكلفة من الدرجة الثانية لطرق ثنائية الاتجاه). وهذا يحبط غرضنا الأصلي في الحصول على آلة عملية أكثر. &
**الشبكات البسيطة لحواسيب SIMD **
& من حسن الحظ أنه في معظم التطبيقات هناك مجموعة جزئية صغيرة من جميع الارتباطات (الاتصالات) المزدوجة تكفي غالباً للحصول على أداء جيد.
سنلخص بإيجاز الشبكات الأكثر شيوعا منها فيما يلي:
لنفترض أن لدينا معالجين يستطيعان الاتصال بعدد ثابت من الخطوات في حاسب SIMD SM ٠ إن أي حاسب SIMD بشبكة اتصالات يمكن أن يحاكى على نموذج سابق بدون أن يحتاج خطوات أكثر من الخطوات المطلوبة لإيجادها كما في السابق .
-نموذج الاتصالات التام , تتوزع في هذا النموذج مواقع الذاكرة المشتركة ل M بين N معالجا ، كل منها يتلقـى M/Nموقعا. إضافة إلى أن كل زوج من المعالجات تتصل فيما بينها بخط ثنائي الاتجاه .
1- مصفوفة خطية Array Linear:
يمكن تمثيل وصل N معالج بشكل مصفوفة وحيدة البعد كما يظهر في الشكل التالي من أجل N=6. هنا المعالج Pi مرتبط بمجاوريه PI-1 و 1+Pi من خلال خط اتصال ثنائي الاتجاه. كل من معالجات النهاية و المسماة PI و PN تملك فقط مجاور واحد.
2- مصفوفة ثنائية البعد Array Tow-Dimensional:
نحصل على شبكة ثنائية البعد بترتيب الـ N معالج في مصفوفة mXm حيث m=N 1/2كما يظهر الشكل التالي من أجل m=4 المعالج في السطر j والعمود k يرمز ب p (j,k) حيث: 0<=k<=m-1
هناك خط ثنائي الاتجاه يربط p (j,k) . بمجاوريه p (j-1,k) و p (j+1,k) و p (j,k+1) p (j,k_1)
تملك المعالجات في الحدود الفاصلة للأسطر و الأعمدة عدد أقل من أربع مجاورات و بالتالي اتصالات أقل.
تعرف هذه الشبكة أيضا ب mesh the.
نلاحظ أنه في كل من المصفوفتين أحادية البعد و ثنائية البعد تملك الشبكة خاصية مهمة: و هي أن جميع الخطوط في الشبكة تملك نفس الطول و هي غير موجودة في الاتصالات الأخرى التي سندرسها.
3- شجرة الاتصال Connection Tree
تكون المعالجات في هذه الشبكة بشكل شجرة ثنائية تامة, و مثل هذه الشجرة تملك d مستوى مرقمة من 0 إلى d-1
و 1d -2=N و ينتهي كل منها بمعالج كما يظهر الشكل التالي من أجل d=4 .
كل معالج في المستوى i يتصل بخط ثنائي الاتجاه بسلفه في المستوى i+1 ,ويتصل بخلفه في المستوى i-1 .المعالج الجذر في المستوى d-1 لا يملك سلفاً وكل من الأوراق في المستوى(0) لا يملك خلفاً أو أوراقاً.
الاتصالات المختلطة التامPerfect shuffle connection :