ಪ್ಯಾರೆಲೆಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್(ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕಕಾರ್ಯ)

ವಿಕಿಪೀಡಿಯ ಇಂದ
ಇಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗು: ಸಂಚರಣೆ, ಹುಡುಕು

ಪ್ಯಾರೆಲೆಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಗಣನೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದ್ದು,ಇದರಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮಾಡಬಹುದು.[೧] ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಣ್ಣದಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸಿ,ಅವನ್ನು ನಂತರ ಒಟ್ಟಿಗಿರುವಂತೆ("ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ")ಬಿಡಿಸಲಾಗುವುದು ಎಂಬ ತತ್ವದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕಕಾರ್ಯದ ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳಿವೆ: ಬಿಟ್(ದ್ವಿಮಾನಕ)-ಹಂತ,ಸೂಚನೆ ಹಂತ, ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ. ಏಕಕಾಲದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅಧಿಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಆವರ್ತನಾಂಕ ಏರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಬೌತಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದ ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಆಸಕ್ತಿ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ.[೨][೩] ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಂದ ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಭೋಗ(ತರುವಾಯ ಉಷ್ಣ ಉತ್ಪಾದನೆ)ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಕಳವಳಕ್ಕೆ ಎಡೆಯಾಗಿದ್ದು, ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮಲ್ಟಿಕೋರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಧಾನ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.[೪]

ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರಾಂಶವು ಏಕಕಾಲಿಕೆ ಗಣನೆಗೆ ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಮಲ್ಟಿಕೋರ್ ಮತ್ತು ಬಹು ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಹು ಸಂಸ್ಕರಣ ಅಂಶಗಳಿರುತ್ತವೆ.ಕ್ಲಸ್ಟರ್(ಸಂಪರ್ಕ ಕಲ್ಪಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಗುಚ್ಛ)ಗಳು, MPP(ಬಹು ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕ)ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಿಡ್(ಕೋಶಸಮೂಹ)()ಗಳು ಇದೇ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ವಿಶೇಷ ಪರಿಣತಿಯ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಜತೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳ ವೇಗವರ್ಧನೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕ್ರಮವಿಧಿ(ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ)ಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳಿಗಿಂತ ಬರೆಯುವುದು ಕಷ್ಟ.[೫] ಏಕೆಂದರೆ ಇವು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಅನೇಕ ಹೊಸ ವರ್ಗಗಳ ತಂತ್ರಾಂಶ(ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್) ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ಪೈಕಿ ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಭಿನ್ನ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲಿಕತೆಯು ಉತ್ತಮ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಇರುವ ಮಹಾ ಅಡಚಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯ(ಪ್ಯಾರಲೈಸೇಷನ್) ಫಲವಾಗಿ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ವೇಗವನ್ನು ಅಮ್ಡಾಲ್`ಸ್ ನಿಯಮವೆಂದು ಹೇಳಲಾಗಿದೆ.

ಪರಿವಿಡಿ

ಹಿನ್ನೆಲೆ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಸರಣಿ ಗಣನೆಯ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಬಿಡಿಸಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿ ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಪ್ರೋಸೆಸಿಂಗ್ ಯೂನಿಟ್(ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸಂಸ್ಕರಣ ಘಟಕ-ಸಿಪಿಯು)ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಒಂದು ಬಾರಿಗೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಸೂಚನೆ ಮಾತ್ರ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಆ ಸೂಚನೆ ಮುಗಿದ ಕೂಡಲೇ ಮುಂದಿನ ಸೂಚನೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.[೬]

ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕವು ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಬಿಡಿಸಲು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಹು ಸಂಸ್ಕಾರಕ(ಪ್ರೊಸೆಸರ್) ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಂಶವು ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಉಳಿದವುಗಳ ಜತೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಂಶಗಳು ವೈವಿಧ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಹು ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಏಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್,ಅನೇಕ ಸಂಪರ್ಕಜಾಲದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು, ವಿಶೇಷ ಯಂತ್ರಾಂಶ(ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್) ಅಥವಾ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಒಂದರ ಸಂಯೋಜನೆ ಮುಂತಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.[೬]

ಆವರ್ತನಾಂಕ(ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ) ಏರಿಕೆಯು 1980ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಾವಧಿಯಿಂದ 2004ರವರೆಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಧಾನ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಕ್ರಮವಿಧಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಅವಧಿಯು ಸೂಚನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿ ಸೂಚನೆಯ ಸರಾಸರಿ ಅವಧಿಯನ್ನು ಗುಣಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಟ್ಟು ,ಸಮಯದ ಆವರ್ತನಾಂಕವನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪಾಲಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸರಾಸರಿ ಸಮಯ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಆವರ್ತನಾಂಕದ ವರ್ಧನೆಯು ಎಲ್ಲ ಗಣಕ-ಪರಿಮಿತಿಯ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಅವಧಿಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ.[೭]

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಚಿಪ್ ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಭೋಗವನ್ನು P = C × V2 × Fಸಮೀಕರಣದಿಂದ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರಲ್ಲಿ P ವಿದ್ಯುತ್, Cಯು ಪ್ರತಿ ಸಮಯ ಆವರ್ತಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದ ಧಾರಣದ ದತ್ತಮಾಹಿತಿ(ಆದಾನ) ಬದಲಾಗುವ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಪ್ರಮಾಣಾನುಗುಣವಾಗಿದೆ),V ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಮತ್ತು F ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಆವರ್ತನಾಂಕ(ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಆವರ್ತಗಳು).[೮]ಆವರ್ತನಾಂಕದಲ್ಲಿ ಏರಿಕೆಯು ಸಂಸ್ಕಾರಕದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ವಿದ್ಯುತ್ತಿನ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿದ ಸಂಸ್ಕಾರಕ ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಭೋಗವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಇಂಟೆಲ್ 2004ರ ಮೇನ ತೇಜಾಸ್ ಮತ್ತು ಜಯ್‌ಹಾಕ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ರದ್ದಿಗೆ ದಾರಿಕಲ್ಪಿಸಿತು. ಇದನ್ನು ಪ್ರಧಾನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಆವರ್ತನಾಂಕ ಏರಿಕೆಯ ಅಂತ್ಯ ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉದಾಹರಿಸಲಾಗಿದೆ.[೯]

ಮೈಕ್ರೋಪ್ರೋಸೆಸರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್ ಸಾಂದ್ರತೆಯು ಪ್ರತಿ 18ರಿಂದ 24 ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ದುಪ್ಪಟ್ಟಾಗುತ್ತದೆ ಎನ್ನುವುದು ಮೂರ್`ಸ್ ನಿಯಮದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅವಲೋಕನವಾಗಿದೆ.[೧೦] ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಭೋಗದ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಅಂತ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ನಡುವೆಯೂ ಮೂರ್`ಸ್ ನಿಯಮವು ಇನ್ನೂ ಜಾರಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಆವರ್ತನಾಂಕ ಏರಿಕೆಯ ಅಂತ್ಯದೊಂದಿಗೆ, ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರ್‌ಗಳು(ಇದು ಆವರ್ತನಾಂಕದ ಏರಿಕೆಗೆ ಬಳಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ) ಏಕಕಾಲದ ಗಣಕಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಸೇರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ಅಮ್ಡಾಲ್'ಸ್ ನಿಯಮ ಮತ್ತು ಗಸ್ಟಾಫ್‌ಸನ್'ಸ್ ನಿಯಮ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಅಮ್ಡಾಲ್`ಸ್ ನಿಯಮದ ರೇಖಾಚಿತ್ರ. ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ವೇಗವರ್ಧನೆಯು ಎಷ್ಟು ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಗಣನೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎನ್ನುವುದಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ.ಉದಾಹರಣೆಗೆ,90% ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಏಕಕಾಲದ ಗಣನೆ ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ, ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಗರಿಷ್ಠ ವೇಗವರ್ಧನೆಯು 10xಆಗಿರುತ್ತದೆ.ಎಷ್ಟು ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎನ್ನುವುದು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ.

ಏಕಕಾಲದ ಗಣನೆದಿಂದ ವೇಗ ವರ್ಧನೆಯು ರೇಖೀಯವಾಗಿದ್ದು, ಸಂಸ್ಕರಣ ಅಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ದುಪ್ಪಟ್ಟುಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತ ಅವಧಿಯನ್ನು ಅರ್ಧಕ್ಕೆ ಇಳಿಸುತ್ತದೆ ಹಾಗು ಎರಡನೇ ಬಾರಿ ದುಪ್ಪಟ್ಟುಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಪುನಃ ಕಾರ್ಯಗತ ಅವಧಿಯನ್ನು ಅರ್ಧಕ್ಕೆ ಇಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವೇ ಏಕಕಾಲ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಗರಿಷ್ಠ ವೇಗವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುತೇಕ ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸಮೀಪದ ರೇಖೀಯ ವೇಗವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಿರ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ.ಏಕಕಾಲ ಗಣಕ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಸಮರ್ಥ ವೇಗವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಅಮ್ಡಾಲ್'ಸ್ ನಿಯಮದಲ್ಲಿ ತಿಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮೂಲತಃ 1960ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಜನರಲ್ ಅಮ್ಡಾಲ್‌ರೂಪಿಸಿದರು.[೧೧] ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಏಕಕಾಲಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಏಕಕಾಲದ ಗಣನೆಯಿಂದ ಸಿಗುವ ಒಟ್ಟಾರೆ ವೇಗ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ದೊಡ್ಡ ಗಣಿತ ಅಥವಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಅನೇಕ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹಾಗು ಅನೇಕ ಏಕಕಾಲಿಕ ರಹಿತ(ಅನುಕ್ರಮದ)ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸಮೀಕರಣದಿಂದ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. :

ಇದರಲ್ಲಿ S ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ವೇಗವರ್ಧನೆ(ಮೂಲ ಅನುಕ್ರಮಣೀಯ ಕಾರ್ಯಗತ ಸಮಯದ ಅಂಶ)ಮತ್ತು P ಯು ಭಿನ್ನಾಂಕವಾಗಿದ್ದು, ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಅನುಕ್ರಮಣೀಯ ಭಾಗವು ಕಾರ್ಯಗತ ಅವಧಿಯ 10%ಆಗಿದ್ದರೆ, ನಾವು 10× ವೇಗವರ್ಧನೆಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಪಡೆಯಬಹುದು. ನಾವು ಎಷ್ಟು ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ ಎನ್ನುವುದು ಪರಿಗಣಿತವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಏಕಕಾಲ ಅನುಷ್ಠಾನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅನುಕ್ರಮಣೀಯ ತೊಡಕುಗಳಿಂದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲಾಗದಿದ್ದರೆ,ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯತ್ನದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮವಿಲ್ಲ. ಮಗು ಜನ್ಮತಾಳಲು 9 ತಿಂಗಳು ತುಂಬಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಎಷ್ಟು ಮಹಿಳೆಯರನ್ನು ಗೊತ್ತುಮಾಡಿದ್ದಾರೆ ಎನ್ನುವುದು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ.[೧೨]ಗಸ್ಟಾಫ್‌ಸನ್'ಸ್ ನಿಯಮ ಗಣಕದ ಇನ್ನೊಂದು ನಿಯಮವಾಗಿದ್ದು, ಅಮ್ಡಾಲ್'ಸ್ ನಿಯಮಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಇದನ್ನು ಹೀಗೆ ರೂಪಿಸಬಹುದು:

ಒಂದು ಕಾರ್ಯವು ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಭಾಗಗಳು A ಮತ್ತು B ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ.ಇಡೀ ಗಣನೆಯ ಸರಿಸುಮಾರು 25% ಕಾಲಾವಧಿ B ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.ಪ್ರಯತ್ನದಿಂದ,ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಈ ಭಾಗವನ್ನು ಐದು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು.ಆದರೆ ಇದು ಇಡೀ ಗಣನೆಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ.ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಭಾಗ Aಎರಡು ಪಟ್ಟು ವೇಗವಾಗಬೇಕಿದ್ದರೆ, ಒಬ್ಬರು ಕಡಿಮೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.ಭಾಗ B ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗವರ್ಧನೆ( (5× versus 2×) ಹೊಂದಿದ್ದರೂ Bಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಇದು ಗಣಕವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಇದರಲ್ಲಿ P ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ,S ವೇಗ ವರ್ಧಕ ಮತ್ತು α ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಏಕಕಾಲಿಕ ರಹಿತ ಭಾಗ. ಅಮ್ಡಾಲ್'ಸ್ ನಿಯಮವು ಸ್ಥಿರ ಸಮಸ್ಯೆ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ವಿಭಾಗದ ಗಾತ್ರವು ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಗಸ್ಟಾಫನ್`ಸ್ ನಿಯಮ ಈ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.

ಅವಲಂಬನೆಗಳು[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ದತ್ತಾಂಶ ಅವಲಂಬನೆಗಳತಿಳುವಳಿಕೆ ಏಕಕಾಲ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ತರುವುದಕ್ಕೆ ತಳಹದಿಯಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಪಾಥ್ ಎಂದು ಹೆಸರಾದ ಅವಲಂಬಿಕ ಎಣಿಕೆಗಳ ಉದ್ದದ ಸರಪಳಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ ಎಣಿಕೆಗಳು ಸರಪಳಿಯ ಮುಂಚಿನ ಎಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದರಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಹುತೇಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅವಲಂಬಿತ ಎಣಿಕೆಗಳ ಉದ್ದದ ಸರಪಣಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಎಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವಕಾಶಗಳಿರುತ್ತವೆ. Pi ಮತ್ತು Pj ಎರಡು ಕ್ರಮವಿಧಿ ಭಾಗಗಳಾಗಿರಲಿ. ಬರ್ನ್‌ಸ್ಟೇನ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು [೧೩] ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ಏಕಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದೆಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. P i ಗೆ I i ಎಲ್ಲ ದತ್ತಮಾಹಿತಿ(ಆದಾನ) ಚರಾಂಶವಾಗಿರಲಿ O i ಪ್ರದಾನ(ಔಟ್‌ಪುಟ್) ಚರಾಂಶಗಳಾಗಿವೆ.ಇದೇ ರೀತಿ P j ಗೆ P i ಮತ್ತು P j ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿವೆ.

ಪ್ರಥಮ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯು ಕಾರ್ಯಹರಿವು ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಹೇಳಿಕೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಎರಡನೇ ಹೇಳಿಕೆ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫಲಿತಾಂಶ ನೀಡುವುದಾಗಿದೆ. ಎರಡನೇ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಅವಲಂಬನೆ-ವಿರೋಧಿಯನ್ನು ಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೇ ಹೇಳಿಕೆ (P j ) ಯು ಮೊದಲ ಹೇಳಿಕೆ (P i )ಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಚರಾಂಶ(ವೇರಿಯೇಬಲ್)ವನ್ನು ಅಳಿಸಿಹಾಕಿದಾಗ ಇದು ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂರನೇ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಪ್ರದಾನ(ಔಟ್‌ಪುಟ್) ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ಹೇಳಿಕೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ.[೧೪]ಅನೇಕ ವಿಧಗಳ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.


1: ಕಾರ್ಯ Dep(a, b)
2: c := a·b
3: d := 2·c
4: ಮುಗಿದ ಕಾರ್ಯ

Dep(a, b)ಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ 3ನ್ನು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ 2ಕ್ಕಿಂತ ಮುಂಚೆ(ಅಥವಾ ಏಕಕಾಲವಾಗಿ)ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ 3 ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ 2ರ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಪರಿಸ್ಥಿತಿ 1ನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುತ್ತದೆ ಹಾಗೂ ಕಾರ್ಯಹರಿವು ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.

1: ಕಾರ್ಯ NoDep(a, b)
2: c := a·b
3: d := 2·b
4: e := a+b
5: ಅಂತಿಮ ಕಾರ್ಯ

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸೂಚನೆಗ ನಡುವೆ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಅವು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.ಬರ್ನ್‌ಸ್ಟೈನ್`ಸ್ ಷರತ್ತುಗಳು ಸ್ಮರಣ ಕೋಶವನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೆಗೆ ಅವಕಾಶನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಅನುಕ್ರಮದ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸೆಮಾಫೋರ್‌ಗಳು, ಬ್ಯಾರಿಯರ್‌‌ಗಳು ಅಥವಾ ಏಕಕಾಲಿಕತೆ ವಿಧಾನ.

ದೋಷದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಮ್ಯೂಚುಯಲ್ ಎಕ್ಸ್‌ಕ್ಲೂಷನ್,ಏಕಕಾಲಿಕತೆ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲದ ಸ್ಲೋ ಡೌನ್.[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಯಲ್ಲಿ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಥ್ರೆಡ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಸಣ್ಣ ಹಗುರಭಾರದ ಫೈಬರ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಥ್ರೆಡ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಉಳಿದವು ಪ್ರೊಸೆಸಸ್(ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಳು) ಎಂಬ ದೊಡ್ಡ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಥ್ರೆಡ್ಸ್‌ನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಪದವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಥ್ರೆಡ್ಸ್ ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೆಯಾಗುವ ಚರಾಂಶಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳ ನಡುವೆ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ನಡುವೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೆಳಗಿನ ಕ್ರಮವಿಧಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ,

ಥ್ರೆಡ್ A ಥ್ರೆಡ್ B
1A: ರೀಡ್ ವೇರಿಯೆಬಲ್ V 1B: ರೀಡ್ ವೇರಿಯೆಬಲ್ V
2A: ಆಡ್ 1 ಟು ವೇರಿಯೆಬಲ್ V 2B: ಆಡ್ 1 ಟು ವೇರಿಯೇಬಲ್ V
3A ರೈಟ್ ಬ್ಯಾಕ್ ಟು ವೇರಿಯೇಬಲ್ V 3B: ರೈಟ್ ಬ್ಯಾಕ್ ಟು ವೇರಿಯಬಲ್ V

ಸೂಚನೆ 1Bಯನ್ನು 1A ಮತ್ತು 3A ನಡುವೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಸೂಚನೆ 1Aಯನ್ನು 1B ಮತ್ತು 3 ನಡುವೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದರೆ ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ತಪ್ಪು ದತ್ತಾಂಶವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ದೋಷದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮ್ಯೂಚುವಲ್ ಎಕ್ಸ್‌ಕ್ಲೂಷನ್(ಪರಸ್ಪರ ಹೊರಗಿಡುವ)ಒದಗಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಲಾಕ್(ಬೀಗ) ಬಳಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಲಾಕ್ ಕ್ರಮವಿಧಿ ಭಾಷೆಯ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಚರಾಂಶವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್‌ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ ಹಾಗು ಆ ಚರಾಂಶವು ಲಾಕ್ ಆಗುವ ತನಕ ಇತರೆ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಅದನ್ನು ಓದದಂತೆ ಅಥವಾ ಬರೆಯದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಲಾಕ್ ಹಿಡಿದಿರುವ ಥ್ರೆಡ್ ತನ್ನ ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಸೆಕ್ಷನ್(ಕೆಲವು ಚರಾಂಶಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷ ಪ್ರವೇಶ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಭಾಗ)ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವು ಮುಗಿದ ಕೂಡಲೇ ಅದನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ,ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಮವಿಧಿ ಕಾರ್ಯಗತಕ್ಕೆ ಮೇಲಿನ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಪುನಃಬರೆಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಥ್ರೆಡ್ A ಥ್ರೆಡ್ B
1A: ಲಾಕ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ V 1B: ಲಾಕ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ V
2A: ರೀಡ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ V 2B: ರೀಡ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ V
3A: ಆಡ್ 1 ಟು ವೇರಿಯೇಬಲ್ V 3B: ಆಡ್ 1 ಟು ವೇರಿಯೇಬಲ್ V
4A ರೈಟ್ ಬ್ಯಾಕ್ ಟು ವೇರಿಯೇಬಲ್ V 4B: ರೈಟ್ ಬ್ಯಾಕ್ ಟು ವೇರಿಯೇಬಲ್ V
5A: ಅನ್‌ಲಾಕ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ V 5B: ಅನ್‌ಲಾಕ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ V

ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಚರಾಂಶ Vನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಥ್ರೆಡ್ V ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಆಗುವ ತನಕ ಮುಂದುವರಿಯಲು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಲಾಕ್ಡ್ ಔಟ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ರಮವಿಧಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿವರ್ಹಿಸುವುದನ್ನು ಖಾತರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಲಾಕ್‌ಗಳು ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಮವಿಧಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಾತರಿ ಪಡಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಕ್ರಮವಿಧಿಯನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಬಹು ಚರಾಂಶಗಳನ್ನು ನಾನ್ ಆಟೋಮಿಕ್ ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡಿದರೆ ಕ್ರಮವಿಧಿ ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್(ಕೀಲಿಬೀಗ) ಆಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಅಟೋಮಿಕ್ ಲಾಕ್ ಬಹು ಚರಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಬಾರಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನೂ ಲಾಕ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಎರಡು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಾನ್ ಆಟೋಮಿಕ್ ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎರಡು ಚರಾಂಶಗಳನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಒಂದು ಥ್ರೆಡ್ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಥ್ರೆಡ್ ಎರಡನೇ ಚರಾಂಶವನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂತಹ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಇದರ ಫಲವಾಗಿ ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್(ಕೀಲಿಬೀಗ) ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ.

ಅನೇಕ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯ ದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಬ್ಯಾರಿಯರ್ ಬಳಕೆಯು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರಾಂಶ ಲಾಕ್ ಬಳಸಿ ಬಾರಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಲಾಕ್ ಮುಕ್ತ ಮತ್ತು ಕಾಯುವಿಕೆ ಮುಕ್ತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳೆಂದು ಹೆಸರಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಒಂದು ವರ್ಗ ಲಾಕ್‍‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾರಿಯರ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ,ಈ ಮಾರ್ಗವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಿದ್ದು, ಸರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಎಲ್ಲ ಏಕಕಾಲಿಕಯು ವೇಗವರ್ಧನೆಯಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯವೊಂದನ್ನು ಹೆಚ್ಚೆಚ್ಚು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಭಜಿಸಿದಾಗ,ಆ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಅವಧಿಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಖರ್ಚುಮಾಡುತ್ತವೆ. ತರುವಾಯ, ಮೇಲ್ಭಾಗದ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರುವ ಥ್ರೆಡ್ ಸಮಸ್ಯೆ ಬಿಡಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಹಾಗು ಮತ್ತಷ್ಟು ನಿರ್ವಹಣೆ ವಿತರಣೆ(ಇನ್ನಷ್ಟು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಹೊರೆಯನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವುದು) ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮುಗಿಸಲು ಬೇಕಾಗುವ ಅವಧಿಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುವ ಬದಲಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಏಕಕಾಲದ ವೇಗ ಕುಂಠಿತ ಎಂದು ಹೆಸರಾಗಿದೆ.

ಫೈನ್ ಗ್ರೇನಡ್, ಕೋರ್ಸ್ ಗ್ರೇನಡ್ ಮತ್ತು ಎಂಬರಾಸಿಂಗ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ವಿತರಣೆ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಅನ್ವಯಿಕ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಅವುಗಳ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಏಕಕಾಲಿಕವಾಗುವ ಅಥವಾ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಎನ್ನುವುದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಂಗಡನೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅನ್ವಯಿಕ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಉಪಕಾರ್ಯಗಳು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದರೆ ಫೈನ್-ಗ್ರೈನಡ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ(ಪ್ಯಾರೆಲ್ಲೆಸಿಸಂ)ಯನ್ನು ಅದು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಅವು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸದಿದ್ದರೆ ಅದು ಕೋರ್ಸ್- ಗ್ರೈನೆಡ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ, ಅವು ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಅಥವಾ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನೇ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ ಎಂಬರಾಸಿಂಗ್ಲಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಬರಾಸಿಂಗ್ಲಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ ವಿತರಿಸಲು ಅತೀ ಸುಲಭವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಗಳು[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಏಕಕಾಲಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಯಿರಬೇಕು(ಇದು ಸ್ಮರಣೆ ಕೋಶ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕೂಡ ಹೆಸರಾಗಿದೆ). ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸ್ಮರಣೆ ಕೋಶದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆಂದು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.ಮೊದಲನೆಯ ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಲೆಸ್ಲಿ ಲ್ಯಾಂಪೋರ್ಟ್ ಅನುಕ್ರಮದ ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಅನುಕ್ರಮದ ಸ್ಥಿರತೆಯು ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದ್ದು, ಅದರ ಏಕಕಾಲದ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಅನುಕ್ರಮದ ಕ್ರಮವಿಧಿ ನೀಡುವ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನೇ ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಸ್ಥಿರತೆ ಹೊಂದಿರಬೇಕಾದರೆ "...ಎಲ್ಲ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ಅನುಕ್ರಮದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ, ಯಾವುದೇ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಸಂಸ್ಕಾರಕದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ನಿಗದಿಮಾಡಿದ ಸೂಚನೆಯಂತೆ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ"[೧೫]

ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಾಂಶ ವ್ಯವಹಾರ್ಯ ಸ್ಮರಣೆ ಕೋಶವು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧವಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಾಂಶ ವ್ಯವಹಾರ್ಯ ಸ್ಮರಣೆಕೋಶವು ದತ್ತಾಂಶಸಂಗ್ರಹ ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ಆಟೋಮಿಕ್ ನಿರ್ವಹಣೆಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶಗಳಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ.ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ರೀತಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಕಾರ್ಲ್ ಅಡಾಂ ಪೆಟ್ರಿ 1962ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಿದ ಡಾಕ್ಟರೇಟ್ ಪದವಿಯ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ ಪೆಟ್ರಿ ನೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದ್ದು, ಸ್ಥಿರತೆ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸುವ ಮುಂಚಿನ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶಕಾರ್ಯಹರಿವಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಇದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಾಣವಾಯಿತು. ದತ್ತಾಂಶಕಾರ್ಯಹರಿವಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ಕಾರ್ಯಹರಿವಿನ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಯಿತು. 1970ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಆರಂಭವಾದ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್ ಆಫ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕಮ್ಯುನಿಕೇಟಿಂಗ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಷಿಯಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಸ್‌ಗಳು ಮುಂತಾದ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಬೀಜಗಣಿತೀಯ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಅನುಮತಿ ನೀಡಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ π-ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್‌ಮುಂತಾದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಟೊಪಾಲಜಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತರ್ಕಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆ. ಲ್ಯಾಂಪೋರ್ಟ್'ಸ್ TLA+ ಮತ್ತು ಗಣಿತೀಯ ಮಾದರಿಗಳಾದ ಟ್ರೇಸಸ್ ಹಾಗು ಆಕ್ಟರ್ ಈವೆಂಟ್ ಡಯಾಗ್ರಾಮ್ಸ್ ಮುಂತಾದವು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಾಗುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಳಿಕೆ ವಿವರಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಫ್ಲಿನ್‌ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಶಾಸ್ತ್ರ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಮೈಕೇಲ್ ಜೆ.ಫ್ಲಿನ್ ಏಕಕಾಲಿಕ(ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮದ)ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳಿಗೆ ಅತೀ ಮುಂಚಿನ ವರ್ಗೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ್ದು, ಈಗ ಫ್ಲಿನ್`ಸ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸೋನಮಿ ಎಂದು ಹೆಸರಾಗಿದೆ. ಫ್ಲಿನ್ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅವು ಸೂಚನೆಗಳ ಏಕ ಗುಂಪು ಅಥವಾ ಬಹು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆಯೇ,ಆ ಸೂಚನೆಗಳು ಏಕ ಅಥವಾ ಬಹುಗುಂಪುಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎನ್ನುವ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದರು.

ಟೆಂಪ್ಲೇಟು:Flynn's Taxonomy

ಏಕ-ಸೂಚನೆ-ಏಕ-ದತ್ತಾಂಶ(SISD) ವರ್ಗೀಕರಣವು ಇಡೀ ಅನುಕ್ರಮದ ಕ್ರಮವಿಧಿಗೆ ಸಮನಾಗಿದೆ. ಏಕ-ಸೂಚನೆ-ಬಹು-ದತ್ತಾಂಶ (SIMD) ವರ್ಗೀಕರಣವು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಸದೃಶವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕೇತ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹು-ಸೂಚನೆ-ಏಕ-ದತ್ತಾಂಶ(MISD)ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಬಳಸಿದ ವರ್ಗೀಕರಣವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಸಿಸ್ಟೋಲಿಕ್ ಆರೇಸ್ (ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗಣನೆ ಮಾಡಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು)ಮುಂತಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದ್ದರೆ, ಈ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಕೆಲವು ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಹು-ಸೂಚನೆ-ಬಹು-ದತ್ತಾಂಶ (MIMD)ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧ. ಡೇವಿಡ್ ಎ.ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ ಮತ್ತು ಜಾನ್ ಎಲ್. ಹೆನೆಸೆ ಪ್ರಕಾರ, ಕೆಲವು ಯಂತ್ರಗಳು ಈ ವರ್ಗಗಳ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಈ ಶ್ರೇಷ್ಟ ಮಾದರಿ ಉಳಿದುಕೊಂಡಿರುವುದು ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಒಳ್ಳೆಯ ಪ್ರಥಮ ಅಂದಾಜನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹುಶಃ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ.[೧೬]

ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯ ವಿಧಗಳು[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ದ್ವಿಮಾನ ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರೆಲ್ಲೆಲಿಸಂ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಚಿಪ್ ತಯಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು 1970ರ ದಶಕದಿಂದ 1986ರವರೆಗೆ ಆರಂಭವಾಗುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ವೇಗ-ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪದ ಗಾತ್ರ(ಪ್ರತಿ ಆವರ್ತಕ್ಕೆ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೊತ್ತ)ವನ್ನು ದುಪ್ಪಟ್ಟುಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಯಿತು.[೧೭] ಪದಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಚರಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಸೂಚನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. ಚರಾಂಶಗಳ ಗಾತ್ರಗಳು ಪದದ ಉದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 8-ದ್ವಿಮಾನಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು 16-ದ್ವಿಮಾನಕ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕಿದ್ದರೆ, ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪೂರ್ಣಾಂಕದಿಂದ 8 ಕೆಳ ಶ್ರೇಣಿಯ ದ್ವಿಮಾನಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಕ ಸಂಕಲನ ಸೂಚನೆ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೇರಿಸಬೇಕು. ನಂತರ 8 ಅಧಿಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ದ್ವಿಮಾನಕಗಳನ್ನು ಆಡ್-ವಿತ್-ಕ್ಯಾರಿ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಾಗೂ ಕ್ಯಾರಿ ದ್ವಿಮಾನಕವನ್ನು ಕೆಳ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಕಲನದಿಂದ ಸೇರಿಸಬೇಕು. ಹೀಗೆ,8 ದ್ವಿಮಾನಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕಕ್ಕೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಮುಗಿಸಲು ಎರಡು ಸೂಚನೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ 16 ದ್ವಿಮಾನಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಕೇವಲ ಒಂದು ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ 4 -ದ್ವಿಮಾನಕ ಮೈಕ್ರೋಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳನ್ನು 8 -ದ್ವಿಮಾನಕ, ನಂತರ 16-ದ್ವಿಮಾನಕ, ನಂತರ32-ದ್ವಿಮಾನಕ ಮೈಕ್ರೋಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು 32 -ದ್ವಿಮಾನಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಪರಿಚಯದೊಂದಿಗೆ ಅಂತ್ಯಗೊಂಡಿತು. ಎರಡು ದಶಕಗಳ ತನಕ ಸಾಮಾನ್ಯ -ಉದ್ದೇಶದ ಗಣಕಕ್ಕೆ ಅದು ಪ್ರಮಾಣಕವಾಗಿತ್ತು. ಇತ್ತೀಚಿನವರೆಗೆ(c. 2003–2004), x86-64 ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಆಗಮನದವರೆಗೆ, 64-ದ್ವಿಮಾನಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ.

ಸೂಚನೆ-ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರೆಲ್ಲೆಲಿಸಂ(ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ)[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

RISCಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕೃತ ಐದು-ಹಂತಗಳ ಸೂಚನೆ ಮಾರ್ಗ(IF = ಸೂಚನೆ ತರುವುದು, ID = ಸೂಚನೆ ವಿಸಂಕೇತಿಸುವುದು, EX = ನಿರ್ವಹಣೆ, MEM = ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶ, WB = ರೈಟ್ ಬ್ಯಾಕ್ ದಾಖಲಿಸುವುದು)

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸೂಚನೆಗಳ ಕಾರ್ಯಹರಿವಾಗಿದೆ. ಈ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮರು ಆದೇಶಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಇವು ನಂತರ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬದಲಿಸದೇ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸೂಚನೆ-ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರೆಲ್ಲೆಲಿಸಂ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗಿದೆ. ಸೂಚನೆ ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರೆಲ್ಲೆಲಿಸಂನಲ್ಲಿ ಮುನ್ನಡೆಗಳು 1980ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಾವಧಿಯಿಂದ 1990ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಾವಧಿವರೆಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಮೆರೆಯಿತು.[೧೮]

ಆಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಬಹು-ಹಂತದ ಸೂಚನೆ ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿ(ಪೈಪ್‌ಲೈನ್)ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿ(ಪೈಪ್‌ಲೈನ್)ಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವು, ಆ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸೂಚನೆಯ ಮೇಲೆ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಭಿನ್ನ ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. N-ಹಂತದ ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿಯ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಅಂತ್ಯವಾಗುವ ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ N ಭಿನ್ನ ಸೂಚನೆಗಳವರೆಗೆ ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿಯ ಸಂಸ್ಕಾರಕದ ಸ್ವೀಕೃತ ಉದಾಹರಣೆಯು RISC ಸಂಸ್ಕಾರಕವಾಗಿದ್ದು, ಐದು ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸೂಚನೆ ತರುವುದು,ಸಂಕೇತ ಬಿಡಿಸುವುದು, ನಿರ್ವಹಣೆ, ಸ್ಮರಣೆ ಕೋಶ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಪುನಃ ಬರೆಯುವುದು. ಪೆಂಟಿಯಂ 4 ಸಂಸ್ಕಾರಕವು 35-ಹಂತದ ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.[೧೯]

ಐದು ಹಂತದ ಸೂಚನೆಮಾರ್ಗದ ಸೂಪರ್‌ಕ್ಲಾಸ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಪ್ರತಿ ಆವರ್ತಕ್ಕೆ ಎರಡು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ.ಪೈಪ್‌ಲೈನ್(ಸೂಚನೆಮಾರ್ಗ)ನ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಇದು ಎರಡು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು. 10 ಸೂಚನೆಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು(ಹಸಿರು ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ)ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

ಕೋಶಗಳ ಸರಣಿಯಿಂದ ಸೂಚನೆ-ಹಂತದ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಜತೆಗೆ ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಇವುಗಳನ್ನು ಸೂಪರ್‌ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಇವುಗಳ ನಡುವೆ ದತ್ತಾಂಶ ಅವಲಂಬನೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಸ್ಕೋರ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟೊಮಾಸುಲೊ ಕ್ರಮಾವಳಿ(ಇದು ಸ್ಕೋರ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್‌ಗೆ ಸದೃಶವಾಗಿದೆ.ಆದರೆ ರಿಜಿಸ್ಟರ್ ಮರುಹೆಸರು ನೀಡಿಕೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ)ಔಟ್ ಆಫ್ ಆರ್ಡರ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಷನ್(ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ತಪ್ಪಿದ) ಮತ್ತು ಸೂಚನೆ-ಮಟ್ಟದ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಎರಡು ಅತೀ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳು.

ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ಯಾರೆಲಲಿಸಂ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಕ್ರಮವಿಧಿ ಆವರ್ತನೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ವಿವಿಧ ಗಣಕ ಸಂಪರ್ಕಬಿಂದು(ನೋಡ್)ಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡಲು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತದೆ. "ಏಕೀಕೃತ ಆವರ್ತನೆಗಳು (ಲೂಪ್)ಕೆಲವು ಬಾರಿ ಸದೃಶ(ಒಂದೇ ಹೋಲಿಕೆ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿಲ್ಲ)ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಯ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.[೨೦] ಅನೇಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ಯಾರೆಲಿಲಿಸಂ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.

ಆವರ್ತನೆ(ಲೂಪ್) ಒಯ್ಯುವ ಅವಲಂಬನೆಯು ಒಂದು ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮುಂಚಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಪ್ರದಾನ(ಔಟ್‌ಪುಟ್)ದಲ್ಲಿ ಆವರ್ತನೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಅವಲಂಬಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಆವರ್ತನೆ ಒಯ್ಯುವ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಆವರ್ತನೆಗಳ ಪ್ಯಾರಲೈಸೇಶನ್ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಫೈಬೊನಾಸಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆ ಮಾಡುವ ಕೆಳಗಿನ ಸೂಡೊಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

1: PREV1 := 0
2: PREV2 := 1
4: do:
5: CUR := PREV1 + PREV2
6: PREV1 := PREV2
7: PREV2 := CUR
8: while (CUR < 10)

ಆವರ್ತನೆಯನ್ನು ಪ್ಯಾರೆಲೆಸೈಸ್(ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ) ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ CUR ಸ್ವಯಂ(PREV2) ಮತ್ತು PREV1 ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬನೆಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಪ್ರತಿ ಲೂಪ್(ಆವರ್ತನೆ) ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಗಣನೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ಮುಂಚಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದರಿಂದ, ಅದನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸಮಸ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರ ದೊಡ್ಡದಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.[೨೧]

ಕಾರ್ಯ ಪ್ಯಾರೆಲಸಿಸಂ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಕಾರ್ಯ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಒಂದೇ ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಭಿನ್ನ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.[೨೦] ಇದು ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲಿಸಂ ಜತೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಹೊಂದಿದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಗಣನೆಯನ್ನು ಒಂದೇ ಅಥವಾ ಭಿನ್ನ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಕಾರ್ಯ ಪ್ಯಾರೆಲಿಲಿಸಂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುವುದಿಲ್ಲ.[೨೧]

ಯಂತ್ರಾಂಶ(ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್)[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಸ್ಮರಣೆ ಕೋಶ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಸ್ಮರಣೆಕೋಶವು ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಸ್ಮರಣೆ(ಏಕ ವಿಳಾಸ ಸ್ಥಳಾವಕಾಶದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಂಶಗಳ ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದು)ಅಥವಾ ವಿತರಣೆ ಸ್ಮರಣೆ(ಪ್ರತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಂಶವು ಸ್ವಯಂ ಸ್ಥಳೀಯ ವಿಳಾಸ ಸ್ಥಳಾವಕಾಶ ಹೊಂದಿದೆ) ಆಗಿರುತ್ತದೆ.[೨೨] ವಿತರಿಸಿದ ಸ್ಮರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆಗಾಗ್ಗೆ ಇದು ಬೌತಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವಿತರಿತ ಹಂಚಿಕೆ ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಪ್ರಾಯ ಸ್ಮರಣೆ ಎರಡು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕರಿತ ಅಂಶವು ಸ್ವಯಂ ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಸ್ಥಳೀಯೇತರ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಮರಣೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ಮರಣೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಗಳು ಸ್ಥಳೀಯೇತರ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸಮಾನರೂಪ ರಹಿತ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶ (NUMA)ವಿನ್ಯಾಸದ ತಾರ್ಕಿಕ ನೋಟ.ಒಂದು ನಿರ್ದೇಶಿಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಇನ್ನೊಂದು ನಿರ್ದೇಶಿಕೆಯ ಸ್ಮರಣೆಗೆ ಪ್ರವೇಶ ಪಡೆಯುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸುಪ್ತತೆಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ನಿರ್ದೇಶಿಕೆಯ ಸ್ಮರಣೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಸ್ಮರಣೆಯ ಪ್ರತಿ ಅಂಶವನ್ನು ಸಮಾನ ಸುಪ್ತತೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್‌ನಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು. ಅದನ್ನು ಸಮಾನರೂಪ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶ (UMA) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೆಯ ಸ್ಮರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಇದರಲ್ಲಿ ಸ್ಮರಣೆಯು ಬೌತಿಕವಾಗಿ ವಿತರಣೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಲಕ್ಷಣವಿಲ್ಲದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಮಾನರೂಪ ರಹಿತ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶ(NUMA) ವಿನ್ಯಾಸವೆಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿತರಣೆಯಾದ ಸ್ಮರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನರೂಪ ರಹಿತ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶವಿರುತ್ತದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್  ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ಯಾಶ್‌(ಶೀಘ್ರಸ್ಮೃತಿ)ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇವು ಸಣ್ಣ,ವೇಗದ ಸ್ಮರಣೆಗಳಾಗಿದ್ದು, ಸಂಸ್ಕಾರಕಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆ ಮೌಲ್ಯಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.(ಬೌತಿಕ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಜ್ಞೆಯಲ್ಲಿ ಸಮೀಪ) ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ಯಾಶ್‌‌ಗಳಿಂದ ತೊಂದರೆಗೆ ಒಳಗಾಗಬಹುದು. ಅದು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಇದರಿಂದ ತಪ್ಪು ಕ್ರಮವಿಧಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸಾಧ್ಯತೆ ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಈ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕ್ಯಾಶ್ ಕೊಹರೆನ್ಸಿ(ಶೀಘ್ರಸ್ಮೃತಿ ಸಾಂಗತ್ಯ) ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಶೀಘ್ರಸ್ಮೃತಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಜಾಡು ಹಿಡಿದು ಶುದ್ಧಿಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೀಗೆ ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಮವಿಧಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಾತರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಸ್ ಸ್ನೂಪಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದ್ದು, ಯಾವ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ ಎನ್ನುವುದರ ಜಾಡು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.(ಹೀಗೆ ಅದನ್ನು ಶುದ್ಧಿಮಾಡಬೇಕು). ದೊಡ್ಡ,ಅಧಿಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕ್ಯಾಶ್ ಕೊಹೆರೆನ್ಸಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಅತೀ ಕಷ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಇದರ ಫಲವಾಗಿ, ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಸ್ಮರಣೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿತರಣೆಮಾಡಿದ ಸ್ಮರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.[೨೨]
ಸಂಸ್ಕಾರಕ-ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕಾರಕ-ಸ್ಮರಣೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಯಂತ್ರಾಂಶದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ರೀತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ತರಬಹುದು.ಹಂಚಿಕೆಯಾದ(ಮಲ್ಟಿಪೋರ್ಟಡ್ ಅಥವಾ ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೆಕ್ಸ್‌ಡ್)ಸ್ಮರಣೆ, ಕ್ರಾಸ್‌ಬಾರ್ ಸ್ವಿಚ್, ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಬಸ್(ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆ) ಸೇರಿದಂತೆ  ಅಥವಾ ಸ್ಟಾರ್, ರಿಂಗ್, ಟ್ರೀ , ಹೈಪರ್‌ಕ್ಯೂಬ್, ಫ್ಯಾಟ್ ಹೈಪರ್‌ಕ್ಯೂಬ್( ಒಂದು ಸಂಪರ್ಕ ಬಿಂದು(ನೋಡ್‌)ವಿನಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಸ್ಕಾರಕವಿರುವ ಹೈಪರ್‌ಕ್ಯೂಬ್)ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ಟಾಪೋಲಜಿ(ಲೇಔಟ್ ನಮೂನೆ)ಗಳ ಅಂತರಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲ ಅಥವಾ ಎನ್-ಅಳತೆಯ ಮೆಶ್ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿದೆ.

ಅಂತರಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲಗಳ ಆಧಾರಿತವಾದ ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ರೀತಿಯ ರೂಟಿಂಗ್(ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ) ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕವಿರದ ಸಂಪರ್ಕಬಿಂದು(ನೋಡ್)ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಪರ್ಕಕ್ಕೆ ಬಳಸುವ ಮಾಧ್ಯಮವು ದೊಡ್ಡ ಬಹುಸಂಸ್ಕಾರಕ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿರಬಹುದು.

ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ವರ್ಗಗಳು[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರಾಂಶವು ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಗೆ ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸರಿಸುಮಾರು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಈ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಮೂಲ ಗಣಕ ನೋಡ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ದೂರಕ್ಕೆ ಸದೃಶವಾಗಿದೆ. ಇವು ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಬಹುಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಮಲ್ಟಿಕೋರ್ ಗಣಕ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಮಲ್ಟಿಕೋರ್ ಗಣಕವು ಒಂದು ಸಂಸ್ಕಾರಕವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಬಹು ನಿರ್ವಹಣೆ ಘಟಕಗಳನ್ನು(ಕೋರ್‌ಗಳು)ಒಂದೇ ಚಿಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಸೂಪರ್‌ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಸೂಪರ್‌ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಒಂದು ಸೂಚನೆ ಕಾರ್ಯಹರಿವು(ಥ್ರೆಡ್)ನಿಂದ ಪ್ರತಿ ಆವರ್ತಕ್ಕೆ ಬಹು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿ,ಮಲ್ಟಿಕೋರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಬಹು ಸೂಚನೆ ಹರಿವುಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿ ಆವರ್ತಕ್ಕೆ ಬಹುಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು ಸಾಧ್ಯ. ಮಲ್ಟಿಕೋರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕದ ಪ್ರತಿ ಕೋರ್(ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹದ ಉಂಗುರ)ಸೂಪರ್‌ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಕೂಡ ಆಗಿರಬಹುದು. ಅಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆವರ್ತದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಕೋರ್ ಒಂದು ಸೂಚನೆ ಹರಿವಿನಿಂದ ಬಹು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯ.


ಏಕಕಾಲೀನ ಬಹುಥ್ರೆಡಿಂಗ್(ಬಹುಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಂದ ಸೂಚನೆ ನಿರ್ವಹಣೆ)(ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಇಂಟೆಲ್‌ನ ಹೈಪರ್‌ಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಹೆಸರಾಗಿದೆ)ಸೂಡೊ ಮಲ್ಟಿಕೋರಿಸಂನ ಮುಂಚಿನ ರೂಪವಾಗಿದೆ. ಏಕಕಾಲಿಕ ಬಹುಥ್ರೆಡಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಸಂಸ್ಕಾರಕದಲ್ಲಿ ಏಕಮಾತ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆ ಘಟಕ(ಕೋರ್)ಇರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಘಟಕವು ನಿಷ್ಫಲವಾದಾಗ(ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕ್ಯಾಶ್ ಮಿಸ್(ದತ್ತಾಂಶ ಓದುವ ವಿಫಲ ಯತ್ನ) ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ) ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಘಟಕವನ್ನು ಎರಡನೇ ಥ್ರೆಡ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ. IBMನ ಸೋನಿ ಪ್ಲೇಸ್ಟೇಷನ್ 3ರಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸೆಲ್ ಮೈಕ್ರೋಸಂಸ್ಕಾರಕ ಇನ್ನೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಮಲ್ಟಿಕೋರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕವಾಗಿದೆ.

ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಬಹುಸಂಸ್ಕರಣೆ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಬಹುಸಂಸ್ಕಾರಕ(SMP)ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ಬಹು ಹೋಲಿಕೆಯ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಸ್ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.[೨೩] ಬಸ್ ಕಂಟೆನ್ಷನ್(ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿನ್ಯಾಸ) ಬಸ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ವಿಸ್ತೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಫಲವಾಗಿ SMPಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 32 ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ.[೨೪] ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಕ್ಯಾಶ್(ಸ್ಮೃತಿಘಟಕ)ಗಳು ಸಾಧಿಸಿದ ಬಸ್ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅಗತ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಕುಂಠಿತದಿಂದ, ಇಂತಹ ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಬಹುಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಮರಣೆ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಿದ್ದರೆ ವಿಪರೀತ ವೆಚ್ಚ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ(ಮಿತ್ಯವ್ಯಯಿ)ಯಾಗುತ್ತದೆ.[೨೩]

ವಿತರಣೆ ಮಾಡಿದ ಗಣಕ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ವಿತರಣೆ ಮಾಡಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್(ವಿತರಣೆ ಮಾಡಿದ ಸ್ಮರಣೆ ಬಹುಸಂಸ್ಕಾರಕ ಎಂದು ಕೂಡ ಹೆಸರಾಗಿದೆ)ವಿತರಣೆಯಾದ ಸ್ಮರಣೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ಸಂಸ್ಕರಿತ ಅಂಶಗಳು ಜಾಲದಿಂದ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ವಿತರಣೆಯಾಗುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ತೀವ್ರ ವಿಸ್ತೃತಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ.

ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಗಣಕ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]
ಒಂದು ಬಿಯೊವುಲ್ಪ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್

ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಡಿಲವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಹೊಂದಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದ್ದು, ಒಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಏಕಮಾತ್ರ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು.[೨೫] ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಬಹು ಸ್ವತಂತ್ರನಿರ್ವಹಣೆಯ ಜಾಲದಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಹೊಂದಿದ ಯಂತ್ರಗಳಿಂದ ರಚಿತವಾಗಿದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನ ಯಂತ್ರಗಳು ಸಮ್ಮಿತೀಯವಾಗಿರಬೇಕಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಅವು ಸಮ್ಮಿತೀಯವಾಗಿರದಿದ್ದರೆ ಕಾರ್ಯಹೊರೆ ಸಮತೋಲನವು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಬಿಯೋವುಲ್ಫ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್. ಇದು TCP/IP ಎದರ್ನೆಟ್ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿರುವ ಬಹು ಸದೃಶ {ಕಮರ್ಶಿಯಲ್ ಆಫ್ ದಿ ಶೆಲ್ಫ್{/1}( ವಾಣಿಜ್ಯ ಮಾರಾಟಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧವಿರುವ )ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವ ಕ್ಲಸ್ಟರ್.[೨೬] ಬಿಯೊವುಲ್ಫ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೂಲತಃ ಥಾಮಸ್ ಸ್ಟರ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೋನಾಲ್ಡ್ ಬೆಕರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. TOP500 ಸೂಪರ್‍‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುತೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ.[೨೭]

ಬೃಹತ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಬೃಹತ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು (MPP)ವು ಏಕಮಾತ್ರ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅನೇಕ ಸಂಪರ್ಕಜಾಲ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. MPPಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ರೀತಿಯ ಅನೇಕ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದರೆ MPPಗಳು ವಿಶೇಷ ಅಂತರಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.(ಆದರೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಜಾಲಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ಯಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ).

 MPPಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು 100  ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.[೨೮]
MPPಯಲ್ಲಿ "ಪ್ರತಿ CPU  ತನ್ನ ಸ್ವಯಂ ಸ್ಮರಣೆಕೋಶ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶದ ನಕಲನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅಧಿಕವೇಗದ ಅಂತರಸಂಪರ್ಕದ ಮೂಲಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ."[೨೯]
ಬ್ಲೂ ಜೀನ್ /L ಕ್ಯಾಬಿನೆಟ್,11/2008 TOP500ಶ್ರೇಣೀಕರಣದ ಪ್ರಕಾರ, ವಿಶ್ವದಲ್ಲೇ ನಾಲ್ಕನೇ ಅತೀ ವೇಗದ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಎಂಬ ಸ್ಥಾನ ಪಡೆದಿದೆ. ಬ್ಲೂ ಜೀನ್/L ಬೃಹತ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕ.

2009ರ ಜೂನ್‌ನ TOP500 ಶ್ರೇಣೀಕರಣದ ಪ್ರಕಾರ, ವಿಶ್ವದಲ್ಲೇ ಐದನೇ ಅತ್ಯಂತ ವೇಗದ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಬ್ಲೂ ಜೀನ್/L ,MPPಯಾಗಿದೆ.

ಕೋಶಸಮೂಹ(ಗ್ರಿಡ್) ಗಣಕ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಕೋಶಸಮೂಹ ಗಣಕವು ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದ ಅತೀ ವಿತರಣೆಯಾದ ರೂಪವಾಗಿದೆ. ಗೊತ್ತಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ಬಿಡಿಸಲು ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಇದು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಕಡಿಮೆ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಮತ್ತು ತೀವ್ರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸುಪ್ತತೆಯು ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವುದರಿಂದ, ಕೋಶಸಮೂಹ(ಗ್ರಿಡ್) ಗಣಕವು ಎಂಬರೇಸಿಂಗ್ಲಿ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್(ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಅವಲಂಬನೆ ರಹಿತ) ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಕೋಶಸಮೂಹ ಗಣಕದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ SETI@home ಮತ್ತು Folding@Home ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳು.[೩೦]

ಅನೇಕ ಕೋಶಸಮೂಹ ಗಣಕದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇದು ನಿರ್ವಹಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶದ ನಡುವೆ ಕುಳಿತು ಜಾಲ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಪ್ರಮಾಣಕವಾಗಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆಗಿದೆ. ಅತೀ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೋಶ ಸಮೂಹ ಗಣಕದ ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್ ಬರ್ಕಲಿ ಓಪನ್ ಇನ್‌ಫ್ರಾಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಫಾರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್(BOINC). ಆಗಾಗ್ಗೆ, ಕೋಶಸಮೂಹ ಗಣಕದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶವು "ಸ್ಪೇರ್ ಸೈಕಲ್‌"ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿರುವ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿಶಿಷ್ಟ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದಲ್ಲಿ,ಪರಿಣತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಉಪಕರಣಗಳಿದ್ದು, ಅವು ಸ್ಥಾಪಿತ ಆಸಕ್ತಿಯ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಅವು ವ್ಯಾಪ್ತಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಷೆಯಾಗಿರದೇ, ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.

=[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಮರುರೂಪಿಸಿದ ಗಣಕದ ಜತೆ ತಯಾರಿಕೆ ನಂತರ ಕ್ರಮವಿಧಿಗೆ ಒಳಗಾದ ಸಂಪರ್ಕಜಾಲ=====

ಮರುರೂಪಿಸಿದ ಗಣಕವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಸಹ-ಸಂಸ್ಕಾರಕವಾಗಿ ಫೀಲ್ಡ್-ಪ್ರೋಗ್ರಾಮೇಬಲ್ ಗೇಟ್ ಆರೆ(FPGA) (ತಯಾರಿಕೆ ನಂತರ ಕ್ರಮವಿಧಿಗೆ ಒಳಗಾದ ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲ) ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ. FPGA ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಚಿಪ್ ಆಗಿದ್ದು, ಗೊತ್ತಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸ್ವಯಂ ರಿವೈರ್(ತಂತ್ರಾಂಶ ನಿಯಮಾವಳಿ) ಆಗಲು ಸಾಧ್ಯ.


FPGAಯನ್ನು ಯಂತ್ರಾಂಶ ವಿವರಣೆ ಭಾಷೆ ಉದಾ.VHDL ಅಥವಾ Verilogನೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಮವಿಧಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ,ಈ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಬಳಲಿಕೆ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಮಾರಾಟಗಾರರು C to HDLಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ವಾಕ್ಯರಚನೆ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಶಬ್ದಾರ್ಥಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ C ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇವು ಅನೇಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರುಗಳಿಗೆ ಸುಪರಿಚಿತವಾಗಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಚಿತ C ಯಿಂದ HDL ಭಾಷೆಗಳು ಮಿಟ್ರಿಯಾನ್-C, ಇಂಪಲ್ಸ್ C, DIME-C, ಮತ್ತುಹ್ಯಾಂಡಲ್-C. } C++ ಆಧಾರಿತ SystemCಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ಬಳಸಬಹುದು.

ತನ್ನ ಹೈಪರ್‌ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟ್(ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಅಂತರಸಂಪರ್ಕ)ವನ್ನು ಮೂರನೆಯ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ತೆರೆಯುವ AMDನಿರ್ಧಾರವು ಅಧಿಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮರುರೂಪಿಸಿದ ಗಣಕಕ್ಕೆ ಶಕ್ತಿವೊದಗಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ.[೩೧] DRC ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಾರ್ಪೊರೇಷನ್ ಮುಖ್ಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಅಧಿಕಾರಿ ಮೈಕೇಲ್ R. D'ಅಮೌರ್ "ನಾವು ಮೊದಲಿಗೆ AMDಗೆ ಕಾಲಿರಿಸಿದಾಗ ಅವರು ನಮ್ಮನ್ನು ಸಾಕೆಟ್ ಚೋರರು ಎಂದು ಕರೆದರು. ಈಗ ನಮ್ಮನ್ನು ಅವರ ಪಾಲುದಾರರು ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ.[೩೧]

ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್(ರೇಖಾ ಸಂಯೋಜಿತ ನಕ್ಷೆ)ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಘಟಕ(GPGPU)ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಗಣಕ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]
ನಿವಿಡಿಯದ ಟೆಸ್ಲ GPGPU ಕಾರ್ಡ್

ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಘಟಕ(GPGPU)ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಗಣಕವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ. GPUಗಳು ಸಹ-ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಾಗಿದ್ದು,ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಪ್ರಶಸ್ತವಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.[೩೨]

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ದತ್ತಾಂಶ ಏಕಕಾಲ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪ್ರದಾನ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್(ಆಯಾಕಾರದ ಸರಣಿ) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯ ಹೊಂದಿದೆ. 

ಮುಂಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ,GPGPU ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ API ಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಿಧಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಿದವು. ಆದಾಗ್ಯೂ,ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಅನೇಕ ಹೊಸ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. GPUಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಗಣನೆ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ Nvidia ಮತ್ತು AMDಎರಡೂ ಕ್ರಮವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪರಿಸರಗಳಾದ CUDA ಮತ್ತು CTMಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದವು. ಇತರೆ GPU ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಬ್ರೂಕ್GPU, ಪೀಕ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್, ಮತ್ತು ರಾಪಿಡ್ ಮೈಂಡ್.

 Nvidia ತೆಸ್ಲಾ ಸೀರೀಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಗಣನೆಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿತು. 
ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಏಕಕಾಲಿಕ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅನೇಕ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ.[೩೩][೩೪][೩೫]

ASIC (ಅರ್ಥ ನಿರೂಪಣೆಯಲ್ಲಿ)ಗೊತ್ತಾದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದ್ದು,ಆ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ಅದನ್ನು ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರಶಸ್ತವಾಗಿಸಬಹುದು.

ಇದರ ಫಲವಾಗಿ,ಗೊತ್ತಾದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ASIC ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.  ಆದಾಗ್ಯೂ,ASICಗಳನ್ನು ಎಕ್ಸರೆ ಲಿಥೋಗ್ರಫಿಯಿಂದ ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮುಖವಾಡದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದು,ಅದು ಅತೀ ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಏಕಮಾತ್ರ ಮುಖವಾಡವು ಒಂದು ದಶಲಕ್ಷ USಡಾಲರ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ.[೩೬] (ಚಿಪ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗುವ ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಣ್ಣದಾಗಿದ್ದರೆ, ಮುಖವಾಡವು ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ) ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ,ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ಕಾಲಾಂತರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ(ಮೂರ್'ಸ್ ನಿಯಮದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ ರೀತಿ)ಇದು ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಚಿಪ್ ತಲೆಮಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಿಹಾಕುತ್ತದೆ.[೩೧] ಹೆಚ್ಚು ಆರಂಭಿಕ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಮೂರ್`ಸ್ ನಿಯಮ ಪ್ರೇರಿತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಗಣಕದ ಮೀರಿಸಿದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಿಂದ ASICಗಳು ಬಹುಮಟ್ಟಿನ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಪೆಟಾ-ಫ್ಲಾಪ್ RIKEN MDGRAPE-3 ಯಂತ್ರ.ಇದು ಆಣ್ವಿಕ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಅನುಕರಣಕ್ಕೆ ವಾಡಿಕೆಯ ASICಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ವೆಕ್ಟರ್(ಸದಿಶ) ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು[ಬದಲಾಯಿಸಿ]
ಕ್ರೇ-1 ಅತೀ ಪ್ರಖ್ಯಾತ ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕವಾಗಿದೆ.

ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕವು ಒಂದು CPU ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು. ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಗಳು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಅವು ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಸದಿಶಗಳ ರೇಖೀಯ ಸರಣಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು A = B × C , ಅದರಲ್ಲಿ A , B , ಮತ್ತು C ಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದು 64-ದ್ವಿಮಾನ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್‌ಸಂಖ್ಯೆಗಳ 64-ಎಲಿಮೆಂಟ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿವೆ"[೩೭] ಅವು ಫ್ಲಿನ್‌`ಸ್ SIMD ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸಮೀಪದ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ.[೩೭]

ಕ್ರೇಯ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು 1970 ಮತ್ತು 1980ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಖ್ಯಾತವಾಗಿತ್ತು. ಆದಾಗ್ಯೂ,ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು CPUಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎರಡೂ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗಿವೆ. ಆಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಸೂಚನೆ ಗುಂಪುಗಳು ಕೆಲವು ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಆಲ್ಟಿವೆಕ್ ಮತ್ತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ SIMD ಎಕ್ಸ್‌ಟೆನ್ಸ್‌ಶೆನ್ಸ್(SSE).

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌‍[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಕಾನ್ಕರೆಂಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು, ಲೈಬ್ರರಿಗಳು, APIs, ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು(ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಆಲ್ಗೋರಿತ್ಮಿಕ್ ಸ್ಕೆಲೆಟನ್‌ಗಳು)ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕ್ರಮವಿಧಿ ರೂಪಿಸಲು ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸಬಹುದು. ಸ್ಮರಣೆ ವಿನ್ಯಾಸ-ಹಂಚಿಕೆಯ ಸ್ಮರಣೆ,ವಿತರಣೆ ಸ್ಮರಣೆ ಅಥವಾ ಹಂಚಿಕೆಯಾದ ವಿತರಣೆ ಸ್ಮರಣೆಯ ಊಹೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಹಂಚಿಕೆಯಾದ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಹಂಚಿಕೆಯಾದ ಸ್ಮರಣೆ ಚರಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತವೆ. ವಿತರಣೆಯಾದ ಸ್ಮರಣೆ ಸಂದೇಶ ರವಾನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. POSIX ಥ್ರೆಡ್ಸ್ ಮತ್ತು ಓಪನ್MP ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾದ ಹಂಚಿಕೆಯಾದ ಸ್ಮರಣೆ APIಗಳಾಗಿದ್ದು, ಸಂದೇಶ ರವಾನೆ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ (MPI) ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾದ ಸಂದೇಶ ರವಾನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ API.[೩೮] ಏಕಕಾಲಿಕ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಭವಿಷ್ಯದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ.ಭವಿಷ್ಯಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಒಂದು ಭಾಗವು ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಇನ್ನೊಂದು ಬಾಗಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಕಂಪೈಲರ್‌(ಪರಿವರ್ತಕ)ನಿಂದ ಅನುಕ್ರಮದ ಕ್ರಮವಿಧಿಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯು ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದ ಹೋಲಿ ಗ್ರೈಲ್ (ಪವಿತ್ರ ಪಾನಪಾತ್ರೆ)ಆಗಿದೆ. ಕಂಪೈಲರ್ ಸಂಶೋಧಕರಿಂದ ದಶಕಗಳ ಕಾಲದ ಕೆಲಸದ ನಡುವೆಯೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ ಸೀಮಿತ ಯಶಸ್ಸು ಸಂಪಾದಿಸಿದೆ.[೩೯]

ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಅಥವಾ ಆಂಶಿಕವಾಗಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಕಂಪೈಲರ್‌ಗೆ ಏಕಕಾಲದ ಗಣನೆಗೆ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಪೂರ್ಣ ಅಂತರ್ಗತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ-SISAL, ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಹಾಸ್ಕೆಲ್, ಮತ್ತು ( FPGAಗಳಿಗೆ) ಮಿಟ್ರಿಯನ್-C.

ಅಪ್ಲಿಕೇಷನ್ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಹೆಚ್ಚು ದೊಡ್ಡದು ಮತ್ತು ಜಟಿಲವಾಗಿದ್ದರೆ,ಅದು ತಪ್ಪಾಗುವ ಅವಕಾಶ ಹೆಚ್ಚು. ಅದು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ ವೈಫಲ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಸರಾಸರಿ ಸಮಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಸ್ನಾಪ್‌ಶಾಟ್ ತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲ ಪ್ರಸಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಚರಾಂಶ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ದಾಖಲು, ಕೋರ್ ಡಂಪ್(ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕ್ರಮವಿಧಿ ಸ್ಮರಣೆಯ ದಾಖಲಿತ ಸ್ಥಿತಿ)ಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಫಲವಾದರೆ ಕ್ರಮವಿಧಿಯನ್ನು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಅಂದರೆ ಕ್ರಮವಿಧಿಯು ಆರಂಭದ ಬದಲಿಗೆ ಅದರ ಕೊನೆಯ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಿಂದ ಪುನಾರಂಭವಾಗಬೇಕು. ತಿಂಗಳುಗಟ್ಟಲೆ ಓಡಬಹುದಾದ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ಅದು ಗಂಭೀರವಾಗಬಹುದು. ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್‌ನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಣೆ ವಲಸೆಗೆ ಅನುಕೂಲ ಕಲ್ಪಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ಕ್ರಮಾವಳಿ ವಿಧಾನಗಳು[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಏಕಕಾಲಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡದು ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಇದು ಮುಂಚೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಿಡಿಸಲು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕವನ್ನು ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಯೋಇನ್ಪೋರ್ಮೆಟಿಕ್ಸ್‌ (ಪ್ರೊಟೀನ್ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್) ನಿಂದ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ (ಗಣಿತೀಯ ಹಣಕಾಸು)ವರೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಸಮಾನ ವಿಧಗಳು:[೪೦]

  • ಒತ್ತಾಗಿರುವ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ
  • ವಿರಳವಾಗಿರುವ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ
  • ರೋಹಿತದ ವಿಧಾನಗಳು(ಕೂಲಿ-ಟುಕಿ ಫಾಸ್ಟ್ ಫೋರಿಯರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಮುಂತಾದವು)
  • n -ಬಾಡಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು (ಮುಂತಾದವು ಬಾರ್ನೆಸ್–ಹಟ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಷನ್)
  • ರಚನೆಯುಳ್ಳ ಗ್ರಿಡ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು(ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಲ್ಯಾಟೈಸ್ ಬೋಲ್ಜ್‌ಮ್ಯಾನ್ ವಿಧಾನಗಳು
  • ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಗ್ರಿಡ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು( ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಫೈನೈಟ್ ಎಲಿಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ)
  • ಮೊಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಅನುಕರಣೆ
  • ಕಾಂಬಿನೇಷನಲ್ ಲಾಜಿಕ್(ಅಂಕೀಯ ತರ್ಕದ ವಿಧ)(ಉದಾ-ಬ್ರೂಟ್-ಫೋರ್ಸ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೊಗ್ರಾಫಿಕ್ ತಂತ್ರಗಳು)
  • ಗ್ರಾಫ್ ಟ್ರಾವರ್ಸಲ್(ರೇಖಾಚಿತ್ರದ ಎಲ್ಲ ನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಭೇಟಿಕೊಡುವ ಸಮಸ್ಯೆ) ಉದಾ, ದತ್ತಾಂಶ ಜೋಡಣೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು
  • ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್(ಜಟಿಲ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವ ವಿಧಾನ)
  • ಬ್ರಾಂಚ್ ಎಂಡ್ ಬೌಂಡ್(ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ರಮಾವಳಿ) ವಿಧಾನಗಳು
  • ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಮಾದರಿ ಉದಾ-ಗುಪ್ತ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬಾಯಿಸಿಯನ್ ಜಾಲವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
  • ಫೈನೈಟ್-ಸ್ಟೇಟ್ ಮೆಷೀನ್ ಅನುಕರಣೆ

ಇತಿಹಾಸ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ILLIAC IV, "ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ಕುಖ್ಯಾತ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಎನಿಸಿದೆ"

ನೈಜ (MIMD)ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯ ಉಗಮಗಳು ಫೆಡರಿಕೊ ಲೂಗಿ, ಕಾಂಟೆ ಮೆನಾಬ್ರಿಯಮತ್ತು ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ಬಾಬೇಜ್ ಆವಿಷ್ಕರಿಸಿದ ಅನಾಲೆಟಿಕ್ ಎಂಜಿನ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರದತ್ತ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.[೪೧][೪೨] IBM 1954ರಲ್ಲಿ 704ನ್ನು ಯೋಜನೆಯೊಂದರ ಮೂಲಕ ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಇದರಲ್ಲಿ ಜೀನ್ ಅಮ್ಡಾಲ್‌ಮುಖ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರಾಗಿದ್ದರು. ಇದು ಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಗಣಿತದ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವಾಣಿಜ್ಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವ ಪ್ರಥಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಎನಿಸಿತು.[೪೩]


1958ರ ಏಪ್ರಿಲ್‌ನಲ್ಲಿ, S. ಗಿಲ್ (ಫೆರಾಂಟಿ)ಏಕಕಾಲಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹರಡುವ ಮತ್ತು ಕಾಯುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಿದರು.[೪೪] 1958ರಲ್ಲಿ ಕೂಡ, IBM ಸಂಶೋಧಕರಾದ ಜಾನ್ ಕಾಕ್ ಮತ್ತು ಡೇನಿಯಲ್ ಸ್ಲಾಟ್‌ನಿಕ್ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಗಳಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಏಕಕಾಲದ ಗಣನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸಿದರು.[೪೫] ಬರೋಸ್ ಕಾರ್ಪೊರೇಷನ್ 1962ರಲ್ಲಿ D825 ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಇದು ನಾಲ್ಕು ಸಂಸ್ಕಾರಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕ್ರಾಸ್‌ಬಾರ್ ಸ್ವಿಚ್ ಮೂಲಕ 16 ಸ್ಮರಣೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ನೀಡುತ್ತದೆ.[೪೬] 1967ರಲ್ಲಿ,ಅಮೆರಿಕನ್ ಫೆಡರೇಷನ್ ಆಫ್ ಇನ್ಫರ್ಮೇಸನ್ ಪ್ರೋಸೆಸಿಂಗ್ ಸೊಸೈಟೀಸ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಅಮ್ಡಾಲ್ ಮತ್ತು ಸ್ಲಾಟ್ನಿಕ್ ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು.[೪೫] ಈ ಚರ್ಚೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅಮ್ಡಾಲ್`ಸ್ ನಿಯಮವನ್ನು ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯಿಂದ ವೇಗ ವರ್ಧನೆಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಯಿತು.

1969ರಲ್ಲಿ US ಕಂಪನಿ ಹನಿವೆಲ್ ಅದರ ಪ್ರಥಮ ಮಲ್ಟಿಕ್ಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಏಕಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಎಂಟು ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳವರೆಗೆ ಓಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಪಡೆದಿರುವ ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಬಹುಸಂಸ್ಕಾರಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಇದಾಗಿತ್ತು.[೪೫] C.mmp1970ರ ದಶಕದ ಕಾರ್ನೇಗಿ ಮೆಲೋನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಬಹುಸಂಸ್ಕಾರಕ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಕೆಲವೇ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿರುವ ಬಹುಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳಲ್ಲಿ ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿತ್ತು.[೪೨] ಪ್ರಥಮ ಬಸ್-ಸಂಪರ್ಕದ ಅನ್ವೇಷಕ ಕ್ಯಾಶ್‌ಗಳು ಬಹು-ಸಂಸ್ಕಾರಕ 1984ರ ಸಿನಾಪ್ಸ್ N+1[೪೨]

SIMDಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು 1970ರ ದಶಕದಷ್ಟು ಹಿಂದೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗಿದೆ. ಮುಂಚಿನ SIMD ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರೇರಣೆಯು ಬಹು ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಸ್ಕಾರದ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಘಟಕದ ಪ್ರಸರಣ ವಿಳಂಬ ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದಾಗಿದೆ.[೪೭] 1964ರಲ್ಲಿ ಸ್ಲಾಟ್ನಿಕ್ ಬೃಹತ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ್ನು ಲಾರೆನ್ಸ್ ಲಿವರ್‌ಮೋರ್ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಕ್ಕೆ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು.[೪೫] ಅವರ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ US ವಾಯುದಳಆರ್ಥಿಕ ನೆರವು ನೀಡಿತು. ಇದು ಬಹುಮುಂಚಿನ SIMDಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣಕದ ಪ್ರಯತ್ನ, ILLIAC IV.[೪೫] ಈ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಕೀಲಿಯು ಅತೀ ಹೆಚ್ಚು ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯಾಗಿದ್ದು, 256 ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ಇದು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡಿತು. ಇದು ನಂತರ ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಎಂದು ಹೆಸರಾಯಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ,ILLIAC IV ಯನ್ನು ಅತೀ ಕುಖ್ಯಾತ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಯಿತು. ಏಕೆಂದರೆ ಯೋಜನೆಯು ಕಾಲು ಭಾಗದಷ್ಟು ಪೂರ್ಣವಾಗಿತ್ತು ಹಾಗು 11 ವರ್ಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತಲ್ಲದೇ ಹೆಚ್ಚುಕಡಿಮೆ ಮೂಲ ಅಂದಾಜಿಗಿಂತ ನಾಲ್ಕು ಪಟ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗಿತ್ತು.[೪೮] ಅದು 1976ರಲ್ಲಿ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅದರ ಪ್ರಥಮ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಿದ್ಧವಾದಾಗ, ಕ್ರೇ-1 ಮುಂತಾದ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದ ವಾಣಿಜ್ಯ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಅದಕ್ಕಿಂತ ಮೇಲುಗೈ ಸಾಧಿಸಿದವು.

ಇವನ್ನೂ ಗಮನಿಸಿ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

  • ಕಾನ್ಕರೆಂಟ್,ಏಕಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ
  • ವಿತರಣೆ ಗಣಕ ಸಮಾವೇಶಗಳ ಪಟ್ಟಿ
  • ಕಂಟಂಟ್ ಅಡ್ರೆಸ್ಸೇಬಲ್ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಪ್ರೋಸೆಸರ್

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

  1. ಅಲ್ಮಾಸಿ, G.S. ಮತ್ತು A. ಗಾಟ್ಲೀಬ್ (1989). ಹೈಲೀ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ . ಬೆಂಜಮಿನ್-ಕಮ್ಮಿಂಗ್ಸ್ ಪಬ್ಲಿಷರ್ಸ್,ರೆಡ್‌ವುಡ್ ಸಿಟಿ, CA.
  2. S.V. ಆಡ್ವೆ et al. ನವೆಂಬರ್‌ 2008 "ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಎಟ್ ಇಲ್ಲಿನಾಯ್ಸ್: The UPCRC ಅಜೆಂಡಾ" (PDF). Parallel@Illinois, ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಇಲ್ಲಿನಾಯ್ಸ್ ಎಟ್ ಅರ್ಬಾನಾ-ಚಾಂಪೇನ್ ಈ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅನುಕೂಲಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯ ತಂತ್ರಗಳು-ಹೆಚ್ಚಿಸಿದ ಸಮಯದ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು-ಅಧಿಕ ಪ್ರಥಕ್ಕರಣದ ಪ್ರದರ್ಶನ ಗೋಡೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಂಬಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಏಕಮಾತ್ರ ಕೋರ್(ಕೇಂದ್ರಕ)ನ ವೇಗವರ್ಧಿಸುವ ಬದಲಿಗೆ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ(ಅಥವಾ ಕೋರ್‌ಗಳು) ಸಂಖ್ಯೆಯ ಹೆಚ್ಚಳದಿಂದ ಮುಂದಿನ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ವರ್ಧಿಸಬೇಕು ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಉದ್ಯಮವು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡಿದೆ."
  3. Asanovic et al. ಹಳೆಯ [ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಜ್ಞಾನ]: ವಿದ್ಯುತ್ ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರುಗಳು ದುಬಾರಿಯಾಗಿವೆ. ಹೊಸ [ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಜ್ಞಾನ]ವಿದ್ಯುತ್ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಟ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಟರುಗಳು "ಮುಕ್ತ"ವಾಗಿವೆ.
  4. Asanovic, Krste et al. ಡಿಸೆಂಬರ್ 18, 2006. "ದಿ ಲ್ಯಾಂಡ್‌ಸ್ಕೇಪ್ ಆಫ್ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ರಿಸರ್ಚ್: ಎ ವಿವ್ ಫ್ರಂ ಬರ್ಕಲಿ" (PDF). ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯ,ಬರ್ಕಲಿ ಟೆಕ್ನಿಕಲ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ ನಂ.. UCB/EECS-2006-183. "ಹಳೆಯ [ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಜ್ಞಾನ]: ಸಂಸ್ಕಾರದ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಮಯ ಆವರ್ತನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಹೊಸ [ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಜ್ಞಾನ]: ಸಂಸ್ಕಾರದ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ ... ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಮಯದ ವೇಗವು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮ ಎಂಬ ನಿಲುವಿನೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧವಿರುವ ಕಂಪೆನಿ ಇಂಟೆಲ್ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ಕೂಡ 'ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಮಯದ ವೇಗವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗರಿಷ್ಠ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಮಿತಿಗೆ ದೂಡಲಾಗಿದೆ' ಎಂದು ಎಚ್ಚರಿಸಿದ್ದಾರೆ.
  5. ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್, ಡೇವಿಡ್ A. ಮತ್ತು ಜಾನ್ L. ಹೆನ್ನೆಸಿ (1998). ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆರ್ಗನೈಸೇಶನ್ ಎಂಡ್ ಡಿಸೈನ್ , ಸೆಕೆಂಡ್ ಎಡಿಷನ್, ಮಾರ್ಗಾನ್ ಕಾಫ್‌ಮ್ಯಾನ್ ಪಬ್ಲಿಷರ್ಸ್, p. 715. ISBN 1558604286.
  6. ೬.೦ ೬.೧ Barney, Blaise. "Introduction to Parallel Computing". Lawrence Livermore National Laboratory. Retrieved 2007-11-09.  Check date values in: |access-date= (help)
  7. ಹೆನ್ನೆಸಿ, ಜಾನ್ L. ಮತ್ತು ಡೇವಿಡ್ A. ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ (2002). ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಕ್ರಿಟೆಕ್ಚರ್: ಎ ಕ್ವಾಂಟಿಟೇಟಿವ್ ಅಪ್ರೋಚ್ . 3ನೇ ಆವೃತ್ತಿ, ಮಾರ್ಗಾನ್ ಕಾಫ್‌ಮ್ಯಾನ್, p. 43. ISBN 1558607242.
  8. ರಾಬೇಯಿ, J. M. (1996). ಡಿಜಿಟಲ್ ಇಟೆಗ್ರೇಟೆಡ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಸ್ . ಪ್ರೆಂಟೈಸ್ ಹಾಲ್, p. 235. ISBN 0131786091
  9. ಫ್ಲಿನ್, ಲಾರೀ J. "ಇಂಟೆಲ್ ಹಾಲ್ಟ್ಸ್ ಡೆವೆಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ ಆಫ್ 2 ನ್ಯೂ ಮೈಕ್ರೋಪ್ರೋಸೆಸರ್ಸ್". ದಿ ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್‌ ಟೈಮ್ಸ್‌, 2004 , ಮೇ ೮. ಏಪ್ರಿಲ್‌ 22, 2008ರಂದು ಮರುಸಂಪಾದಿಸಲಾಯಿತು.
  10. Moore, Gordon E. (1965). "Cramming more components onto integrated circuits" (PDF). Electronics Magazine. p. 4. Retrieved 2006-11-11.  Check date values in: |access-date= (help)
  11. ಅಮ್ಡಾಲ್, G. (ಏಪ್ರಿಲ್ 1967) "ದಿ ವ್ಯಾಲಿಡಿಟಿ ಆಫ್ ದಿ ಸಿಂಗಲ್ ಪ್ರೋಸೆಸರ್ ಅಪ್ರೋಚ್ ಟು ಅಚೀವಿಂಗ್ ಲಾರ್ಜ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕೆಪೇಬಿಲಿಟೀಸ್". ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ ಆಫ್ AFIPS ಸ್ರ್ಪಿಂಗ್ ಜಾಯಿಂಟ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ , ಅಟ್ಲಾಂಟಿಕ್ ಸಿಟಿ, N.J., AFIPS ಪ್ರೆಸ್, pp. 483–85.
  12. ಬ್ರೂಕ್ಸ್, ಫ್ರೆಡೆರಿಕ್ P. Jr. ದಿ ಮಿತಿಕಲ್ ಮ್ಯಾನ್-ಮಂತ್:ಎಸ್ಸೇಸ್ ಆನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ . ಚಾಪ್ಟರ್ 2 – ದಿ ಮಿತಿಕಲ್ ಮ್ಯಾನ್ ಮಂಥ್ ISBN 0201835959
  13. ಬರ್ನ್‌ಸ್ಟೇನ್ A. J. ((ಅಕ್ಟೋಬರ್ 1966 ). "ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಫಾರ್ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಪ್ರೋಸಿಸಿಂಗ್,' IEEE ಟ್ರಾನ್ಸ್ .ಆನ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಸ್". EC-15, pp. 757–62.
  14. ರೂಸ್ಟ, ಸೆಯೆಡ್ H. (2000). "ಪ್ಯಾರೆಲೆಲ್ ಪ್ರೋಸಿಸಿಂಗ್ ಎಂಡ್ ಪ್ಯಾರೆಲೆಲ್ ಆಲ್ಗೋರಿತಮ್: ಥಿಯರಿ ಎಂಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್". ಸ್ಪ್ರಿಂಗರ್, p. 114. ISBN 0387987169.
  15. ಲ್ಯಾಂಪೋರ್ಟ್ ಲೆಸ್ಲೀ (ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ 1979). "ಹೌ ಟು ಮೇಕ್ ಎ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೋಸೆಸರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೆಟ್ ಕರೆಕ್ಟ್‌ಲಿ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟ್ಸ್ ಮಲ್ಟಿಪ್ರೋಸೆಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಸ್ ", IEEE ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನ್ಸ್ ಆನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಸ್, C-28,9, pp. 690–91.
  16. ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ ಎಂಡ್ ಹೆನ್ನೆಸಿ, p. 748.
  17. ಕಲ್ಲರ್, ಡೇವಿಡ್ E.; ಜಸ್ವೀಂದರ್ ಪಾಲ್ ಸಿಂಗ್ ಎಂಡ್ ಅನೂಪ್ ಗುಪ್ತಾ (1999). ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ - ಎ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ /ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಪ್ರೋಚ್ . ಮೋರ್ಗಾನ್ ಕಾಫ್‌ಮ್ಯಾನ್ ಪಬ್ಲಿಷರ್ಸ್, p. 15. ISBN 1558603433.
  18. ಕಲ್ಲರ್ et al. p. 15.
  19. ಪ್ಯಾಟ್ ಯೇಲ್ (ಏಪ್ರಿಲ್ 2004). "ದಿ ಮೈಕ್ರೋಪ್ರೋಸೆಸರ್ ಟೆನ್ ಇಯರ್ಸ್ ಫ್ರಂ ನೌ: ವಾಟ್ ಆರ್ ದಿ ಚಾಲೆಂಜಸ್, ಹೌ ಡುವಿ ಮೀಟ್ ದೆಮ್? (ಡಬ್ಲ್ಯುಎಂವಿ). ಡಿಸ್ಟಿನ್‌ಗ್ಯುಷಡ್ ಲೆಕ್ಚರರ್ ಟಾಕ್ ಎಟ್ ಕಾರ್ನೇಗಿ ಮೆಲ್ಲಾನ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ. 7 ನವೆಂಬರ್, 2007ರಂದು ಮರುಸಂಪಾದಿಸಲಾಯಿತು.
  20. ೨೦.೦ ೨೦.೧ ಕಲ್ಲರ್ et al. p. 124.
  21. ೨೧.೦ ೨೧.೧ ಕಲ್ಲರ್ et al. p. 125.
  22. ೨೨.೦ ೨೨.೧ ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ ಎಂಡ್ ಹೆನ್ನೆಸಿ, p. 713.
  23. ೨೩.೦ ೨೩.೧ ಹೆನ್ನೆಸಿ ಎಂಡ್ ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್, p. 549.
  24. ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ ಎಂಡ್ ಹೆನ್ನೆಸಿ, p. 714.
  25. ವಾಟ್ ಈಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್? ವೆಬೋಪೀಡಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಡಿಕ್ಶ್‌ನರಿ 2007 ನವೆಂಬರ್ 7ರಂದು ಮರುಸಂಪಾದಿಸಲಾಗಿದೆ.
  26. ಬಿಯೊವುಲ್ಫ್ ಡೆಫಿನಿಷನ್. PC ಮ್ಯಾಗಜೀನ್ . 2007 ನವೆಂಬರ್ 7ರಂದು ಮರುಸಂಪಾದಿಸಲಾಗಿದೆ.
  27. ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಶೇರ್ ಫಾರ್ 06/2007. TOP500 ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸೈಟ್ಸ್ ಕ್ಸಸ್ಟರ್‌ಗಳು(ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗುಂಪು) ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ 74.60% ರಷ್ಟು ನಿರ್ಮಾಣವಾಗಿವೆ. 8 ನವೆಂಬರ್, 2007ರಂದು ಮರುಸಂಪಾದಿಸಲಾಗಿದೆ.
  28. ಹೆನ್ನೆಸಿ ಎಂಡ್ ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ , p. 537.
  29. MPP ಡೆಫಿನಿಷನ್. PC ಮ್ಯಾಗಜಿನ್ . 7 ನವೆಂಬರ್, 2007ರಂದು ಮರುಸಂಪಾದಿಸಲಾಗಿದೆ.
  30. ಕಿರ್‌ಪ್ಯಾಟ್ರಿಕ್,ಸ್ಕಾಟ್ (ಜನವರಿ 31, 2003). "ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್: ರಫ್ ಟೈಮ್ಸ್ ಅಹೆಡ್". ಸೈನ್ಸ್ , ಸಂಪುಟ. 299. No. 5607, pp. 668 - 669. DOI: 10.1126/ಸೈನ್ಸ್.1081623
  31. ೩೧.೦ ೩೧.೧ ೩೧.೨ D'ಅಮೌರ್, ಮೈಕೇಲ್ R., ಚೀಫ್ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಆಫೀಸರ್ DRC ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಾರ್ಪೋರೇಷನ್. "ಸ್ಟಾಂಡರ್ಡ್ ರಿಕಾನ್ಫಿಗರೇಬಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್". 2007 ಫೆಬ್ರವರಿ 28ರಂದು ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಡೆಲಾವೇರ್‌ಗೆ ಆಹ್ವಾನಿತ ಭಾಷಣಕಾರ.
  32. ಬೋಗಾನ್, ಶಾ'ಕಿಯಾ ಎಂಡ್ ಡೇನಿಯಲ್ M. ಪ್ರೆಸೆಲ್ (ಆಗಸ್ಟ್ 2007). GPUs: ಆನ್ ಎಮರ್ಜಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರಂ ಫಾರ್ ಜನರಲ್ ಪರ್ಪಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ (PDF). ARL-SR-154, U.S. ಆರ್ಮಿ ರಿಸರ್ಚ್ ಲ್ಯಾಬ್. 8 ನವೆಂಬರ್, 2007ರಂದು ಮರುಸಂಪಾದಿಸಲಾಗಿದೆ.
  33. ಮೆಸ್ಲೆನೊಕೋವ್, ಒಲೆಜ್ (2002). "ಸಿಸ್ಟಮೇಟಿಕ್ ಜನರೇಷನ್ ಆಫ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಸ್ ಫಾರ್ ಪ್ರೋಸೆಸರ್ ಎಲಿಮೆಂಟ್ಸ್ ಇನ್ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ASIC ಆರ್ ಫ್ಪ್ಗ-ಬೇಸ್ಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಎಂಡ್ ದೇರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫೋರ್ಮೇಶನ್ ಇಂಟು VHDL-ಡಿಸ್ಕ್ರಿಪ್‌ಶನ್ಸ್ ಆಫ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಯೂನಿಟ್ಸ್". ಲೆಕ್ಚರ್ ನೋಟ್ಸ್ ಇನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್ , 2328/2002: p. 272.
  34. ಶಿಮೋಕಾವಾ, Y.; Y. ಫುವಾ ಎಂಡ್ N. ಅರಾಮಕಿ (18–21 ನವೆಂಬರ್ 1991). ಎ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ASIC VLSI ನ್ಯೂರೋಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಫಾರ್ ಎ ಲಾರ್ಜ್ ನಂಬರ್ ಆಫ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಸ್ ಎಂಡ್ ಬಿಲಿಯನ್ ಕನೆಕ್ಷನ್ಸ್ ಪರ್ ಸೆಕೆಂಡ್. IEEE ಇಂಟರ್‌ನ್ಯಾಶನಲ್ ಜಾಯಿಂಟ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಆನ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ಸ್. 3: pp. 2162–67.
  35. ಆಕೆನ್, K.P.; M.J.ಇರ್ವಿನ್, R.M. ವೋವನ್ಸ್(ಜುಲೈ 1998). "ಎ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ASIC ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಫಾರ್ ಎಫಿಸಿಯಂಟ್ ಫ್ರಾಕ್ಟಾಲ್ ಇಮೇಜ್ ಕೋಡಿಂಗ್". ದಿ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ VLSI ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೋಸೆಸಿಂಗ್ , 19 (2):97–113(17)
  36. ಕಾಹ್‌ಗ್, ಆಂಡ್ರಿವ್ B. (ಜೂನ್ 21, 2004) "ಸ್ಕೋಪಿಂಗ್ ದಿ ಪ್ರಾಬ್ಲಂ ಆಫ್ DFM ಇನ್ ದಿ ಸೆಮಿಕಂಡಕ್ಟರ್ ಇಂಡಸ್ಟ್ರಿ." ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯ,ಸಾನ್ ಡೀಗೊ "ಉತ್ಪಾದನೆ(DFM)ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ವಿನ್ಯಾಸವು ವಿನ್ಯಾಸದ ವೆಚ್ಚ(ಮರುಭರಿಸಲಾಗದ ವೆಚ್ಚ) ಮತ್ತು ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನೆ(ಮರುಭರಿಸಲಾಗದ ವೆಚ್ಚಗಳು) ಬಗ್ಗೆ ಗಮನಹರಿಸಬೇಕು-ಮುಖವಾಡ ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಬ್ ಕಾರ್ಡ್ 90nm ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ನೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದರ ವೆಚ್ಚ-$1 ದಶಲಕ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದ್ದು, ಅರೆವಾಹಕ ಆಧಾರದ ಆವಿಷ್ಕಾರದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಉತ್ಸಾಹ ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ."
  37. ೩೭.೦ ೩೭.೧ ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ ಎಂಡ್ ಹೆನ್ನೆಸಿ, p. 751.
  38. ದಿ ಸಿಡ್ನಿ ಫರ್ನ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಅವಾರ್ಡ್ ಗಿವನ್ ಟು MPI ಇನ್ವೆಂಟರ್ ಬಿಲ್ ಗ್ರಾಪ್ MPI ಯನ್ನು "ಪ್ರಧಾನ HPCಸಂಪರ್ಕ ಇಂಟರ್‌‌ಫೇಸ್ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ"
  39. ಶೆನ್,ಜಾನ್ ಪಾಲ್ ಎಂಡ್ ಮಿಕ್ಕೊ H. ಲಿಪಾಸ್ಟಿ (2005). ಮಾಡರ್ನ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಡಿಸೈನ್: ಫಂಡಮೆಂಟಲ್ಸ್ ಆಫ್ ಸೂಪರ್‌ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಸ್ . ಮೆಕ್‌ಗ್ರಾ-ಹಿಲ್ ಪ್ರೊಫೆಷನಲ್. p. 561. ISBN 0070570647 "ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇಂತಹ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪವಿತ್ರ ಪಾನಪಾತ್ರೆ - ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸರಣಿ ಕ್ರಮವಿಧಿಗಳ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆ- ಇನ್ನೂ ಫಲಪ್ರದವಾಗಬೇಕಿದೆ. ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಏಕಕಾಲಿಕ ಗಣನೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇಂತಹ ಯಶಸ್ಸು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮುಂಗಾಣುವ ಕಾರ್ಯಹರಿವು ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ(ಉದಾ-ಸ್ಥಾಯಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿತ ಪುನರುಕ್ತಿ ಎಣಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೂಪ್ ರಚನೆಗಳು) ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಯಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸತಕ್ಕ ಸ್ಮರಣೆ ಪ್ರವೇಶ ನಮೂನೆಗಳೊಂದಿಗೆ( ಉದಾ-ಫ್ಲೋಟ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ದತ್ತಾಂಶದ ದೊಡ್ಡ ಬಹುಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಕ್ರಮಿಸಿರುವುದು) ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ.
  40. ಅಸಾನೋವಿಕ್, ಕ್ರಿಸ್ಟೆ, et al. ಡಿಸೆಂಬರ್ 18, 2006 ದಿ ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್‌ಸ್ಕೇಪ್ ಆಪ್ ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ರಿಸರ್ಚ್: ಎ ವಿವ್ ಫ್ರಂ ಬರ್ಕಲಿ (PDF). ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯ, ಬರ್ಕಲಿ ಟೆಕ್ನಿಕಲ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ ನಂ. . UCB/EECS-2006-183. ಪುಟಗಲು 17–19ರ ಕೋಷ್ಠಕ ನೋಡಿ
  41. ಮೆನಾಬ್ರಿಯ, L. F. (1842). ಸ್ಕೆಚ್ ಆಫ್ ದಿ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ ಎಂಜಿನ್ ಇನ್‌ವೆಂಟೆಡ್ ಬೈ ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ಬಾಬೇಜ್. Bibliothèque Universelle de Genève. 7 ನವೆಂಬರ್, 2007ರಂದು ಮರುಸಂಪಾದಿಸಲಾಗಿದೆ.
  42. ೪೨.೦ ೪೨.೧ ೪೨.೨ ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ ಎಂಡ್ ಹೆನ್ನೆಸಿ, p. 753.
  43. da Cruz, Frank (2003). "Columbia University Computing History: The IBM 704". Columbia University. Retrieved 2008-01-08.  Check date values in: |access-date= (help)
  44. ಪ್ಯಾರೆಲಲ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್, S. ಗಿಲ್ ದಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಜರ್ನಲ್ ಸಂಪುಟ. 1 #1, pp2-10, ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೊಸೈಟಿ, ಏಪ್ರಿಲ್ 1958.
  45. ೪೫.೦ ೪೫.೧ ೪೫.೨ ೪೫.೩ ೪೫.೪ Wilson, Gregory V (1994). "The History of the Development of Parallel Computing". Virginia Tech/Norfolk State University, Interactive Learning with a Digital Library in Computer Science. Retrieved 2008-01-08.  Check date values in: |access-date= (help)
  46. Anthes, Gry (November 19, 2001). "The Power of Parallelism". Computerworld. Retrieved 2008-01-08.  Check date values in: |access-date= (help)
  47. ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ ಎಂಡ್ ಹೆನ್ನೆಸಿ, p. 749.
  48. ಪ್ಯಾಟರ್‌ಸನ್ ಎಂಡ್ ಹೆನ್ನೆಸಿy, pp. 749–50: "ನಂತರದ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಉಪಯುಕ್ತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ತರುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾದರೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಗಿ ILLIAC IV ವಿಫಲಗೊಂಡಿತು. ಯೋಜಿತ ಯಂತ್ರದ ಕೇವಲ ಕಾಲುಭಾಗ ನಿರ್ಮಾಣದ ನಡುವೆಯೂ, ಅದರ ವೆಚ್ಚಗಳು 1966ರಲ್ಲಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದ $8ದಶಲಕ್ಷದಿಂದ 1972ರಲ್ಲಿ $31 ದಶಲಕ್ಷಕ್ಕೆ ಏರಿಕೆಯಾಯಿತು... ಇದು ಬಹುಶಃ ಸೂಪರ್‌‍ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಕುಖ್ಯಾತಿ ಗಳಿಸಿದೆ. ಯೋಜನೆಯು 1965ರಲ್ಲಿ ಆರಂಭವಾಗಿ, 1976ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಥಮ ನೈಜ ಅನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿತು."

ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದಿಗಾಗಿ[ಬದಲಾಯಿಸಿ]

ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು[ಬದಲಾಯಿಸಿ]