ويكيبيديا

حوسبة متوازية: الفرق بين النسختين

تصفح التاريخ تفاعلياً
[نسخة منشورة][نسخة منشورة]
→ التعديل السابقالتعديل اللاحق ←
تم حذف المحتوى تمت إضافة المحتوى
مرئينص الويكي
ط قوالب الصيانة و/أو تنسيق باستخدام أوب (12023)
سطر 1:
{{أنماط البرمجة}}
'''الحوسبة المتوازية''' {{إنكإنج|Parallel computing}} هيَ شكل من أشكال [[حوسبة|الحوسبة]] التي يجري فيها تنفيذ العديد من العمليات في وقت واحد<ref>Almasi, G.S. and A. Gottlieb (1989). [http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1011116.1011127 ''Highly Parallel Computing'']. Benjamin-Cummings publishers, Redwood City, CA.</ref>، والتي تقوم على مبدأ أنه يمكن في كثير من الأحيان تقسيم المشاكل الكبيرة إلى مشاكل أصغر حجمًا ليتم حلها بشكل مُتوازٍ في نفس الوقت.
 
للحوسبة المُتوازية عدة مستويات مختلفة:
* التوازي على مستوى البت {{إنكإنج|Bit-level}}
* التوازي على مستوى التعليمات.
* التوازي على مستوى البيانات.
سطر 10:
استخدم التوازي لسنوات عديدة، وخاصة في ال[[حوسبة عالية الأداء]]، ولكن الاهتمام به ازداد أكثر في الآونة الأخيرة بسبب العوائق المادية التي تحول دون توسيع حجم العمليات المعالجة.<ref>S.V. Adve et al. (November 2008). [http://www.upcrc.illinois.edu/documents/UPCRC_Whitepaper.pdf "Parallel Computing Research at Illinois: The UPCRC Agenda"] (PDF). Parallel@Illinois, University of Illinois at Urbana-Champaign. "The main techniques for these performance benefits – increased clock frequency and smarter but increasingly complex architectures – are now hitting the so-called power wall. The computer industry has accepted that future performance increases must largely come from increasing the number of processors (or cores) on a die, rather than making a single core go faster."</ref> حيث صار استهلاك أجهزة الحاسوب للطاقة (وبالتالي الحرارة الناتجة عن ذلك) مصدرًا للقلق في السنوات الأخيرة،<ref>Asanovic et al. Old [conventional wisdom]: Power is free, but transistors are expensive. New conventional wisdom is that power is expensive, but transistors are "free".</ref> فإن الحوسبة المتوازية أصبحت النموذج المهيمن في [[هندسة الحاسوب|هندسة الحواسيب]]، وخاصة في نماذج [[معالج متعددة الأنوية|المعالجات متعددة الأنوية]].<ref name="View-Power">Asanovic, Krste et al. (December 18, 2006). [http://www.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2006/EECS-2006-183.pdf "The Landscape of Parallel Computing Research: A View from Berkeley"] (PDF). University of California, Berkeley. Technical Report No. UCB/EECS-2006-183. "Old [conventional wisdom]: Increasing clock frequency is the primary method of improving processor performance. New [conventional wisdom]: Increasing parallelism is the primary method of improving processor performance&nbsp;... Even representatives from Intel, a company generally associated with the 'higher clock-speed is better' position, warned that traditional approaches to maximizing performance through maximizing clock speed have been pushed to their limit."</ref>
 
يُمكن أن تُصنّف الحواسيب المتوازية وفقًا لتصنيف المستوى الذي يدعم العتاد فيه عملية الموازاة. فالحواسيب مُتعددة المُعالجات أو متعددة الأنوية تحتوي على عناصر معالجة متعددة داخل جهاز واحد، في حين أن [[عنقود (حوسبة)|العناقيد (clusters)]]، و[[معالج متوازي هائل|المعالجات المتوازية الهائلة (MPPS)]]، ومصفوفات الحواسيب تستخدم عدة حواسيب للعمل على نفس المهمة. تُستخدم هندسة الحواسيب المتوازية المتخصصة أيضا في بعض الأحيان في المُعالجات التقليدية لتسريع أداء مهام محددة.
 
تُعتبر كتابة البرامج الموجهة للحواسيب المتوازية أكثر صعوبة من البرامج ذات المهام التسلسلية، <ref>Patterson, David A. and John L. Hennessy (1998). ''Computer Organization and Design'', Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, p.&nbsp;715. ISBN 1-55860-428-6.</ref> لأن توازي المهام يسمح بظهور أنواع جديدة محتملة من [[خطأ برمجي|الأخطاء البرمجية]]، والتي يُعتبر مشكلة '''[[حالة تعارض]]''' أحد أشهر أمثلتها.
 
عادة ما تكون الاتصالات والتزامن بين المهام الفرعية المُختلفة إحدى أكبر العقبات أمام الحصول على برامج متوازية عالية الأداء. يخضع مقدار [[تسريع|التسريع]] في برنامج معين نتيجة لعملية موازة ل[[قانون أمدال]].
سطر 30:
 
=== قانون أمدال، وقانون غوستافسون ===
{{مقال تفصيليمفصلة|قانون أمدال|قانون غوستافسون}}
[[ملف:AmdahlsLaw ar.png|تصغير|300بك|تمثيل رسومي ل[[قانون أمدال]]. مقدار تسريع برنامج (بعملية الموازاة) هو محدود بكم أجزاء البرنامج التي يمكنها العمل بشكل متواز. على سبيل المثال، إذا أمكن تشغيل 90% من البرنامج بشكل متواز، فإن الحد النظري الأقصى للتسريع (باستخدام الحوسبة المتوازية) سيكون بعشر مرات مهما كان عدد المعالجات.]]
 
بنظرة مثالية، فإن مقدار التسريع الناتج عن عملية الموازاة سيكون خطيا، أي بمضاعفة عدد عناصر المعالجة ينبغي خفض وقت التشغيل إلى النصف، وبمضاعفته مرة أخرى ينبغي خفض وقت التنفيذ إلى النصف مرة أخرى. ومع ذلك، عدد قليل جدا من الخوارزميات المتوازية تحقق مقدار التسريع المثالي. فمعظمها لديها مقدار تسريع قريب من مقدار التسريع المثالي عند استخدام أعداد قليلة من عناصر المعالجة، والذي يتحول إلى قيمة ثابتة عند استخدام عدد أكبر من عناصر المعالجة.
 
إن مقدار التسريع المحتمل لخوارزمية في بيئة حوسبة متوازية تحسب باستخدام قانون أمدال، والذي وضعه [[جين أمدال]] في [[عقد 1960|ستينيات القرن العشرين]].<ref>Amdahl, G. (April 1967) "The validity of the single processor approach to achieving large-scale computing capabilities". In ''Proceedings of AFIPS Spring Joint Computer Conference'', Atlantic City, N.J., AFIPS Press, pp.&nbsp;483–85.</ref> والذي ينص على أن أي جزء صغير من البرنامج لا يمكن موازاته سوف يحد من مقدار التسريع الإجمالي المتاح بعملية الموازاة. أي مشكلة رياضية أو هندسية كبيرة عادة ما تتألف من عدة أجزاء قابلة للموازاة وأجزاء أخرى غير قابلة للموازاة (أجزاء متسلسلة). وتعطى هذه العلاقة من المعادلة :
 
:<math>S = \frac{1}{1 - P}</math>
سطر 41:
حيث '''S''' هو مقدار تسريع البرنامج (بصفته عاملا من عوامل وقت تنفيذ الخوارزمية التسلسلية الأصلية)، و'''P''' هو الجزء القابل للموازاة. إذا كان الجزء غير القابل للموازاة من برنامج يستهلك 10% من وقت التنفيذ، فإنه من غير الممكن أن نحصل على مقدار تسريع أكثر من عشرة أضعاف، بغض النظر عن عدد المعالجات التي تم إضافتها. وهذا يضع حدا أعلى للفائدة من إضافة وحدات تنفيذ متوازية أكثر. "عندما لا يمكن تقسيم مهمة بسبب قيود تمنع عملية التقسيم، فإن تطبيق مزيد من الجهد ليس له تأثير على الجدول الزمني. فحمل الطفل يأخذ تسعة أشهر ولا علاقة لذلك بعدد النسوة".<ref>Brooks, Frederick P. Jr. ''The Mythical Man-Month: Essays on Software Engineering''. Chapter 2 – The Mythical Man Month. ISBN 0-201-83595-9</ref>
 
[[قانون غوستافسون]] هو قانون آخر في هندسة الحاسبات، ويرتبط ارتباطا وثيقا بقانون أمدال. ويمكن صياغته على النحو التالي :
 
[[ملف:Optimizing-different-part-ar.svg|تصغير|300بك|نفترض أن مهمة من جزأين مستقلين أ وب، ب يأخذ ما يقارب من 25٪ من الوقت الكامل للحساب. مع الجهد، قد يكون المبرمج قادرا على جعل هذا الجزء خمس مرات أسرع، ولكن هذا يقلل من الوقت الكامل للحساب إلا قليلا. بالمقابل، قد لا يحتاج المرء لأداء لجهد كبير لجعل الجزء أ أسرع مرتين. وهذا سيجعل الحساب أسرع بكثير من أي استفادة مثلى للجزء ب، حتى ولو حصلت على أكبر تسريع للجزء ب (5 مرات مقابل 2).]]
سطر 50:
 
=== الاعتمادية ===
فهم الاعتمادية على البيانات أمر أساسي في تنفيذ [[خوارزمية متوازية|الخوارزميات المتوازية]]. لا يمكن تشغيل برنامج بسرعة أكبر من أطول سلسلة من العمليات الحسابية المعتمدة على بعضها (المعروف باسم [[طريقة المسار الحرج|المسار الحرج]])، لأن الحسابات التي تعتمد على حسابات سابقة في السلسلة يجب أن تنفذ بالترتيب. ومع ذلك، فإن معظم الخوارزميات لا تتكون من مجرد سلسلة طويلة من العمليات الحسابية المعتمدة على بعضها ؛ عادة ما تكون هناك فرص لتنفيذ بالتوازي عمليات حسابية مستقلة.
 
ليكن P<sub>i</sub> و P<sub>j</sub> جزأين من برنامج. شروط برنشتاين <ref>Bernstein, A. J. (October 1966). "Program Analysis for Parallel Processing,' IEEE Trans. on Electronic Computers". EC-15, pp.&nbsp;757–62.</ref> تصف متى يمكن تنفيذ جزأين مستقلين بشكل متواز. لكل ''P''<sub>''i''</sub>، افرض ان ''I''<sub>''i''</sub> يمثل كافة [[متغير (علم الحاسوب)|المتغيرات]] المدخلة و''O''<sub>''i''</sub> المتغيرات المخرجة، وكذلك الأمر مع ''P''<sub>''j''</sub>. فإن ''P'' <sub>''i''</sub> و''P''<sub>''j''</sub> مستقلان إذا حققا الشروط التالية:
سطر 85:
=== حالة السباق واستبعاد التشارك والتزامن والتباطؤ في التوازي ===
 
في برنامج مواز غالبا ما تسمى المهام الفرعية [[خيط (حاسوب)|خيوطا]] {{إنكإنج|Threads}}. بعض هندسة الحواسيب المتوازية تستخدم نسخ صغيرة وخفيفة من الخيوط المعروفة باسم [[ليف (حوسبة)|الألياف]]، بينما تستخدم هندسات أخرى نسخ أكبر تسمى بالعمليات. ومع ذلك فإن "الخيوط" مقبولة عموما كمصطلح عام عن المهام الفرعية.
 
غالبا ما تحتاج الخيوط إلى تحديث بعض المتغيرات مشتركة بينها. يمكن ترتيب التعليمات المشتركة بين البرنامجين بأي ترتيب. على سبيل المثال، البرنامج التالي :
سطر 104:
|}
 
إذا تم تنفيذ التعليمة 1ب بين 1أ و3أ، أو إذا تم تنفيذ التعليمات 1أ بين 1ب و3ب، سيقوم البرنامج بإنتاج بيانات غير صحيحة. وهذا هو المعروف باسم [[حالة سباق|حالة السباق]] {{إنكإنج|Race condition}}. يجب على المبرمج استخدام [[قفل (حوسبة)|قفل]] لضمان [[استبعاد التشارك]]. [[قفل (حوسبة)|القفل]] هو بناء في لغة البرمجة يسمح لخيط واحد بالسيطرة على متغير ومنع الخيوط الأخرى من القراءة أو الكتابة بها، حتى تحرير المتغير من القفل. الخيط الذي قام بعملية القفل يمكنه تنفيذ الجزء الحرج (القسم من البرنامج الذي يتطلب وصول حصري إلى المتغير)، وبعدها يقوم بتحرير البيانات بعدما ينهي هذا الجزء. لذلك، لضمان تنفيذ البرنامج السابق بشكل صحيح، يمكن إعادة صياغته باستخدام الأقفال:
 
{| class="wikitable" style="width:100%;"
سطر 133:
كثير من البرامج المتوازية تتطلب تزامنا بين مهامها الفرعية، وهذا يتطلب استخدام حاجز. والذي عادة ما ينفذ باستخدام قفل برمجي. فئة من الخوارزميات، تعرف [[خوارزميات إقفال-تحرير وانتظار-تحرير|بإقفال-تحرير وانتظار-تحرير]]، تتجنب استخدام الأقفال والحواجز تماما. ولكن هذا النهج صعب التنفيذ غالبا ويتطلب تصميم تركيبة بيانات بشكل صحيح.
 
لا تؤدي كل عمليات الموازاة إلى التسريع. عموما، كلما قسمت المهام إلى خيوط أكثر فاكثر، فإن تلك الخيوط ستستهلك جزء زائد من الوقت في التواصل مع بعضهم البعض. في نهاية المطاف، فإن الوقت الزائد من عملية الاتصال يهيمن على الوقت الذي يستغرقه حل المشكلة، وكذلك عملية الموازاة (أي تقسيم عبء العمل على خيوط أكثر) تزيد بدلا من أن تقلل من مقدار الوقت المطلوب لانتهاء. يعرف هذا ب[[تباطؤ التوازي]] {{إنكإنج|Parallel slowdown}}.
 
=== توازي الحبيبات الناعمة والحبيبات الخشنة والمربك ===
غالبا ما تصنف التطبيقات وفقا لمدى حاجة المهام الفرعية للمزامنة أو التواصل مع بعضها البعض. يظهر التطبيق توازي الحبيبات الناعمة {{إنكإنج|Fine-grained parallelism}} إذا كانت المهام الفرعية تتواصل عدة مرات في الثانية الواحدة، أو توازي الحبيبات الخشنة {{إنكإنج|Coarse-grained parallelism}} إذا لم تتواصل عدة مرات في الثانية الواحدة، ويصنف بالتوزاي المربك {{إنكإنج|Embarrassing parallelism}} إذا كانت نادرا ما تضطر للتواصل أو لا يوجد تواصل إطلاقا. تعتبر التطبيقات من صنف التوازي المربك أسهل للموازاة.
 
=== نماذج تناسق ===
[[ملف:Leslie Lamport.jpg|تصغير|[[ليسلي لامبورت]] أول من عرف التناسق المتسلسل.]]
يجب أن يكون للغات البرمجة المتوازية ولأجهزة الحاسوب المتوازية نموذج تناسق (المعروف أيضا باسم نموذج الذاكرة). نموذج التناسق {{إنكإنج|Consistency model}} يحدد القواعد لكيفية حدوث العمليات في ذاكرة الحاسوب، وكيفية إنتاج النتائج.
 
واحد من نماذج التناسق هو نموذج "[[ليسلي لامبورت]]" للتناسق المتسلسل. التناسق المتسلسل هو خاصية للبرنامج المتوازي الذي ينتج عن تنفيذه بشكل متواز نفس النتائج إذا نفذ بشكل تسلسلي. بشكل أدق، يكون البرنامج متطابق تسلسليا إذا "... نتائج أي تنفيذ هي نفسها إذا ما نفذت كل العمليات على كل المعالجات بترتيب متسلسل ما، والعمليات في كل معالج تظهر في هذا التسلسل بالترتيب المحدد من قبل البرنامج".<ref>Lamport, Leslie (September 1979). "How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs", IEEE Transactions on Computers, C-28,9, pp. 690–91.</ref>
 
''ذاكرة معاملات البرنامج'' هي نوع شائع من نماذج التناسق. تستعمل ذاكرة معاملات البرنامج مفهوما، استعير من نظريات قواعد البيانات وتطبيقها، هو [[عملية ذرية|''مفهوم المعاملات الموحدة'']] {{إنكإنج|Atomic transactions}} في عملية الوصول إلى الذاكرة.
 
رياضيا، يمكن تمثيل هذه النماذج بعدة طرق. [[شبكة بيتري]]، الذي تم عرضها في أطروحة الدكتوراه ل[[آدم كارل بيتري]] سنة 1962، كانت محاولة مبكرة لتدوين قواعد نماذج التناسق. بعدها تم بناء نظرية تدفق البيانات، وتم إنشاء هندسة تدفق البيانات كتطبيق عملي لفكرة نظرية تدفق البيانات. بدأت في أواخر [[عقد 1970|سبعينات القرن العشرين]]، حيث تم تطوير جبر العمليات مثل حسابات أنظمة الاتصالات وعمليات الاتصال التسلسلية للسماح بالتفكير بشكل جبري حول نظم مكونة من عناصر متفاعلة. إضافات جديدة إلى عائلة جبر العمليات، مثل π-calculus الذي أضاف إمكانية التفكير في طبولوجيا ديناميكية. المنطق مثل Lamport's TLA+ والنماذج الرياضية مثل التعقب ومخططات الأحداث الفاعلة، طورت أيضا لوصف سلوك النظم المتنافسة.
 
=== تصنيف فلين ===
{{مقال تفصيليمفصلة|تصنيف فلين}}
قام [[مايكل ج. فلين]] بإنجاز واحدة من أوائل نظم التصنيف للحاسبات والبرنامج المتوازية (والمتسلسلة)، والتي تعرف الآن باسم [[تصنيف فلين]] {{إنكإنج|Flynn's taxonomy}}. صنف فلين برامج وأجهزة الحاسوب من خلال إذا كانت تعمل باستخدام مجموعة واحدة أو عدة مجموعات من تعليمات، مهما يكن عدد المجموعات من البيانات التي تستخدمها هذه التعليمات مجموعة واحدة أو أكثر.
 
{{تصنيف فلين}}
 
تصنيف تعليمة واحدة على معلومة واحدة {{إنكإنج|Single-instruction-single-data SISD}} ما يعادل برنامج متسلسل تماما. بينما تصنيف تعليمة واحدة على بيانات متعددة {{إنكإنج| Single-instruction-multiple-data SIMD}} يماثل القيام بالعملية نفسها مرارا وتكرارا على مجموعة كبيرة من البيانات. وهذا هو الشائع في تطبيقات معالجة الإشارات. تعليمات متعددة على معلومة واحدة {{إنكإنج|Multiple-instruction-single-data MISD}} هو تصنيف نادر الاستخدام. في حين أن هندسة الحاسبات انقسمت في التعامل مع هذا التصنيف، فإن عدد قليل من التطبيقات تتناسب مع هذا التصنيف تم تجسيدها. برامج تعليمات متعددة على بيانات متعددة {{إنكإنج|Multiple-instruction-multiple-data MIMD}} هي إلى حد بعيد، النوع الأكثر شيوعا بين البرامج المتوازية.
 
وفقا ل[[ديفيد باترسون]] و[[جون هينيسي]] فإن "بعض الآلات الهجينة من هذه الفئات، وبالطبع أن هذه النماذج الكلاسيكية قد عمر طويلا لأنها بسيطة وسهلة الفهم، وتعطي تقريبا أوليا جيد. وهو أيضا المخطط الأكثر استعمال وعلى نطاق واسع، ربما بسبب سهولة فهمه".<ref>Patterson and Hennessy, p.&nbsp;748.</ref>
سطر 160:
== أنواع التوازي ==
=== التوازي على مستوى البت ===
{{مقال تفصيليمفصلة|توازي على مستوى البت}}
منذ بدايات تكنولوجيا [[دارات التكامل الفائق]] {{إنكإنج|Very-large-scale integration VLSI}} في تصنيع رقائق الحاسوب في [[عقد 1970|سبعينات القرن العشرين]] وحتى حوالي عام 1986، كانت تتم عملية التسريع في هندسة الحاسبات من خلال مضاعفة حجم كلمة الحاسوب، والتي بدورها تزيد كمية المعلومات التي يمكن للمعالج أن يعالجها في كل دورة.<ref>Culler, David E.; Jaswinder Pal Singh and Anoop Gupta (1999). Parallel Computer Architecture - A Hardware/Software Approach. Morgan Kaufmann Publishers, p. 15. ISBN 1-55860-343-3.</ref> زيادة حجم الكلمة يقلل من عدد التعليمات التي يجب على المعالج تنفيذها لأداء عملية على متغيرات حجمها أكبر من طول الكلمة. على سبيل المثال، عند جمع رقمين صحيحين مكونين من 16 بت على معالج 8 بت، فإن المعالج يقوم بجمع أول 8 بت من كل رقم باستخدام تعليمة الجمع، ثم يجمع ثاني 8 بت مع الإعارة من العملية السابقة، وبالتالي فإن معالج 8 بت يحتاج لتعليمتين لإكمال عملية واحدة، بينما معالج 16 بت معالج سيكون قادر على إكمال العملية بتعليمة واحدة.
 
تاريخيا ، تم استبدال المعالجات 4-بت بمعالجات 8 بت ثم 16 بت ، ثم 32 بت. وبشكل عام فقد وصل هذا الاتجاه إلى نهايته مع إدخال معالجات 32 بت، التي سائدة في الحاسبات العامة لعقدين من الزمن. ولكن ليس إلى غاية وقت قريب (2003-2004)، حيث ظهرت هندسة x86-64 ، والتي تحوي على معالجات 64 بت وشاع استخدامها.
سطر 178:
المعالجات الحديثة لديها خطوط أنابيب متعددة المراحل. كل مرحلة في خط الأنابيب توافق عملا مختلفا يقوم به المعالج على التعليمات في هذه المرحلة؛ المعالج الذي يحوي ن مرحلة في خط أنابيب يمكن أن ينجز حتى ن تعليمة مختلفة في مراحل مختلفة. وتعد المعالجات من نوع RISC مثال على المعالجات التي تعمل بنظام خطوط الأنابيب، وفي هذا النوع من المعالجات خمس مراحل: جلب التعليمة، وفك الشفرة، وتنفيذها، والوصول إلى الذاكرة، وكتابة النتائج. المعالج [[بنتيوم 4]] له 35 مراحل في خط الأنابيب.<ref>Yale Patt (April 2004). "[http://users.ece.utexas.edu/~patt/Videos/talk_videos/cmu_04-29-04.wmv The Microprocessor Ten Years From Now: What Are The Challenges, How Do We Meet Them?] (wmv). Distinguished Lecturer talk at [[Carnegie Mellon University]]. Retrieved on November 7, 2007.</ref>
 
[[ملف:Superscalarpipeline.svg|تصغير|300بك|سوبرسكيلر معالج بخمس مراحل المتوالية، وقادر على تمرير تعليمتين اثنتين في كل دورة. ويمكن أن تكون تعليماتين في كل مرحلة من خط الانابيب ، ليصل مجموعها إلى 10 تعليمات (كما هو موضح باللون الأخضر) يتم تنفيذها في وقت واحد.]]
 
بالإضافة إلى الموازاة على مستوى التعليمات باستخدام خط الأنابيب، يمكن لبعض المعالجات معالجة أكثر من تعليمة في نفس الوقت. تعرف بالمعالجات سوبرسكيلر. تجمع التعليمات معا إذا لم يكن هناك أي تبعية في البيانات فيما بينها. تعد خوارزمية "سكوربوردنج" وخوارزمية "توماسلو" (التي تشبه سكوربوردنج ولكن تقوم بإعادة تسمية السجلات) من أكثر الأساليب شيوعا لتنفيذ التعليمات بدون ترتيب في تنفيذ الموازاة على مستوى التعليمة.
سطر 201:
 
=== توازي المهام ===
{{مقال تفصيليمفصلة|توازي على مستوى المهام}}
موازاة المهام هي صفة البرامج المتوازية التي تحوي "حسابات مختلفة تماما يمكن أن تنفذ في نفس المجموعة أو في مجموعة مختلفة من البيانات".<ref name=Culler124/> وهذا يتناقض مع موازاة البيانات، حيث يتم تنفيذ نفس العملية الحسابية على نفس المجموعة أو مجموعات مختلفة من البيانات. توازي المهام لا تتناسب عادة مع حجم المشكلة.<ref name=Culler125/>
 
== العتاد ==
=== الذاكرة والاتصالات ===
تكون الذاكرة الرئيسية في أجهزة الحواسيب المتوازية إما [[ذاكرة مشتركة]] (تشترك جميع عناصر المعالجة في مساحة تخزينية واحدة) أو [[ذاكرة موزعة]] (التي يكون فيها لكل عنصر من عناصر التجهيز مساحة تخزينية محلية خاصة به).<ref name=PH713>Patterson and Hennessy, p. 713.</ref> ومصطلح الذاكرة الموزعة يعني أن الذاكرة موزعة منطقيا، ولكن غالبا ما يعني أيضا أنها موزعة ماديا. [[ذاكرة مشتركة موزعة|الذاكرة المشتركة الموزعة]] و[[ذاكرة افتراضية|الذاكرة الافتراضية]] تجمعان بين النهجين، حيث أن كل عنصر معالجة يملك ذاكرة محلية خاصة به وسبيلا للوصول إلى ذاكرة على معالجات غير المحلية. الوصول للذاكرة المحلية عادة ما يكون أسرع من الوصول إلى الذاكرة غير المحلية.
 
[[ملف:Numa ar.png|تصغير|760بك|صورة منطقية لبنية الذاكرة غير الموحدة {{إنكإنج|Non-Uniform Memory Access : NUMA}}. ويمكن للمعالجات في صف واحد الوصول إلى الذاكرة الأقرب منه الوصول إلى ذاكرة في صف آخر.]]
 
هندسة الحواسيب التي يكون فيها كل عنصر من الذاكرة الرئيسية متوفرا بنفس المدة والتدفق تعرف بال[[ذاكرة موحدة الوصول]] {{إنكإنج|Uniform Memory Access : UMA}}. لا يمكن أن يتحقق هذا إلا من خلال نظام ذاكرة مشتركة حيث لا وجود لتوزيع مادي للذاكرة. النظم التي ليس لديها هذه الخاصية تعرف بنظم ال[[ذاكرة غير موحدة الوصول]] {{إنكإنج|Non-Uniform Memory Access - NUMA}}. نظم الذاكرة الموزعة هي ذاكرة غير موحدة الوصول.
 
تستفيد نظم الحاسوب من مخزن صغير وسريع بقرب من المعالج لتخزين مؤقت لنسخ من قيم الذاكرة. أما أنظمة الحواسيب المتوازية فتواجه صعوبات مع هذه المخازن التي قد تخزن القيمة نفسها في أكثر من مكان واحد، مع إمكانية تنفيذ غير صحيح للبرنامج. أجهزة الحاسوب هذه تتطلب نظام تخزين متناسق، والذي يتتبع القيم المخزنة مؤقتا ويعمل على تطهير استراتيجيا لها، وبالتالي ضمان تنفيذ صحيح للبرنامج. قنوات التطفل هي واحدة من أكثر الطرق شيوعا لتتبع القيم التي يتم الوصول إليها (وبالتالي ينبغي تطهيرها). تصميم نظام تخزين متناسق عالي الكفاءة وكبير هي مشكلة صعبة للغاية في مجال هندسة الحواسيب. ونتيجة لذلك، فإن هندسة الحواسيب بذاكرة مشتركة لا تتناسب جيدا مع أنظمة الذاكرة الموزعة.<ref name=PH713/>
 
يمكن تنفيذ الاتصالات بين الذاكرة والمعالجات وفيما بين المعالجات باستعمال أجهزة بطرق متعددة، بما في ذلك عبر ذاكرة مشتركة أو عارضة تبديل {{إنكإنج|Crossbar switch}} أو ناقل مشترك أو شبكة ربط لعدد لا يحصى من طبولوجيات بما في ذلك طبولوجيات الطوق والنجمة والشجرة ، هايبر مكعب {{إنكإنج|Hypercube}}، هايبر مكعب ضخم {{إنكإنج|Fat hypercube}}؛ أي هايبر مكعب بأكثر من معالج في العقدة الواحدة، أو شبكة من ن-بعد.
 
تحتاج الحواسيب المتوازية (المبنية على أساس شبكات الربط) إلى نوع من التوجيه لتمكينها من تمرير الرسائل بين العقد التي لا علاقة مباشرة بينها. من المرجح أن تكون الوسيلة المستخدمة للاتصال بين المعالجات هي التسلسل الهرمي في الأجهزة الكبيرة متعددة المعالجات.
 
=== فئات الحواسيب المتوازية ===
يمكن تصنيف الحواسيب المتوازية وفقا للمستوى الذي يدعم فيه الجهاز عملية التوازي. هذا التصنيف هو على نطاق واسع مماثل للمسافة بين العقد الحوسبة. كلاهما لا يستبعد بعضها البعض، على سبيل المثال، عناقيد الحواسيب متعددة المعالجات المتماثلة هي شائعة نسبيا.
 
==== حوسبة متعددات الأنوية ====
{{مقال تفصيليمفصلة|معالج متعدد الأنوية}}
المعالج متعدد الأنوية {{إنكإنج|Multicore}} هو معالج يتضمن عدة وحدات تنفيذ ("النوى") على نفس الشريحة. هذه المعالجات تختلف عن المعالجات "سوبرسكيلر" {{إنكإنج|Superscalar}}، والتي يمكنها تمرير تعليمات متعددة لكل دورة من سيل واحد من التعليمات (خيط أو thread)؛ على النقيض من ذلك ، يمكن للمعالجات متعددة الأنوية تمرير تعليمات متعددة لكل دورة من سيول تعليمات متعددة. كل نواة في المعالج متعدد الأنوية يمكنها أن تكون سوبرسكيلر. ففي كل دورة، ويمكن لكل نواة تمرير تعليمات متعددة من سيل واحد.
 
معالجة متزامنة لعدة خيوط {{إنكإنج|Multithreading}} في وقت واحد (و[[تقنية خيوط المعالجة الفائقة]] لإنتل هي الأكثر شهرة) وشكل مبكر من شبه تعدد الأنوية {{إنكإنج|Pseudo-multicoreism}}. معالج قادر على معالجة متزامنة لعدة خيوط لديه وحدة تنفيذ واحدة ("نواة")، ولكن عندما تكون وحدة التنفيذ خاملة (مثل حالة جلب بيانيات)، فإنها تستخدم في تنفيذ الخيط الثاني. معالج [[آي بي إم]] Cell، المصمم للاستخدام في [[سوني بلاي ستيشن 3]]، هو معالج بارز آخر متعدد الأنوية.
 
==== المعالجة المتعددة المتماثلة ====
{{مقال تفصيليمفصلة|المعالجات المتعددة المتماثلة}}
المعالجات المتعددة المتماثلة {{إنكإنج|Symmetric multiprocessor - SMP}} هو نظام حاسوبي ذو معالجات متعددة متطابقة تتشارك ذاكرة وقناة اتصال (أو ناقل).<ref name=HP549>Hennessy and Patterson, p. 549.</ref> الزحام في الناقل يمنع هندسة النواقل من التزايد. ونتيجة لذلك ، فعموما لا تضم المعالجات المتعددة المتماثلة أكثر من 32 معالج.<ref>Patterson and Hennessy, p. 714.</ref> "نظرا لصغر حجم المعالجات والانخفاض الكبير في متطلبات لسعة التدفق التي تحققها المخابئ الكبيرة، مثل هذه المعالجات المتماثلة فعالة للغاية من حيث التكلفة، شريطة أن تكون كمية كافية من سعة التدفق للذاكرة متوفرة." <ref name=HP549/>
 
==== الحوسبة الموزعة ====
{{مقال تفصيليمفصلة|حوسبة موزعة}}
الحاسوب الموزع (المعروف أيضا بالمعالجات موزعة الذاكرة) هو نظام حاسوبي موزع الذاكرة ترتبط فيه العناصر المعالجة من خلال شبكة. الحواسيب الموزعة قابلة للتزايد.
 
===== الحوسبة العنقودية =====
{{مقال تفصيليمفصلة|عنقود (حوسبة){{!}}حوسبة عنقودية}}
[[ملف:Beowulf.jpg|thumbnail|عنقود وبياولف.]]
 
العنقود {{إنكإنج|Cluster}}، هو مجموعة من أجهزة الحواسيب المتقاربة التي تعمل معا بشكل وثيق، حتى أنه في بعض النواحي تعتبر بمثابة جهاز حاسوب واحد.<ref>[http://www.webopedia.com/TERM/c/clustering.html What is clustering?] Webopedia computer dictionary. Retrieved on November 7, 2007.</ref> تتكون العناقيد من مجموعة من آلات مستقلة متعددة ومتصلة بواسطة [[شبكة حاسوبية]]. لا يشترط أن تكون آلات العنقود الواحد متماثلة ، ولكن عملية موازنة الحمل فيما بينها تصبح أكثر صعوبة إذا لم تكن كذلك. النوع المتعارف عليه هو [[بياولف (حاسوب)|عنقود بياولف]] {{إنكإنج|Beowulf cluster}}، وتمثل مجموعة من أجهزة الحاسوب متعددة ومتطابقة مرتبطة ب[[شبكة محلية]] تعمل بحزمة برتوكولات [[TCP/IP]] بوصلات إيثرنت.<ref>[http://www.pcmag.com/encyclopedia_term/0,2542,t=Beowulf&i=38548,00.asp Beowulf definition.] ''PC Magazine''. Retrieved on November 7, 2007.</ref> قام بتطوير تقنية بياولف كل من [[توماس ستيرلينغ]] و[[دونالد بيكر]]. وتشكل الحواسيب العنقودية الغالبية العظمى من حواسيب قائمة [[TOP500]] لأقوى أنظمة الحواسيب في العالم.<ref>[http://www.top500.org/stats/list/29/archtype Architecture share for 06/2007]. [[TOP500]] Supercomputing Sites. Clusters make up 74.60% of the machines on the list. Retrieved on November 7, 2007.</ref>
 
===== المعالجة عالية التوازي =====
{{مقال تفصيليمفصلة|حاسوب متوازي هائل}}
المعالج عال التوازي {{إنكإنج|Massively parallel processor-MPP}} هو جهاز حاسوب واحد مع معالجات شبكية كثيرة. هذه الأجهزة لها العديد من خصائص العناقيد، ولكنها تملك شبكات خاصة (في حين أن العناقيد تستخدم عتاد للشبكات). وتميل إلى أن تكون أكبر من العناقيد، وعادة "أكثر بكثير" من 100 معالج.<ref>Hennessy and Patterson, p.&nbsp;537.</ref> في المعالج عال التوازي، "كل وحدة معالجة مركزية تحتوي على ذاكرة خاصة بها، ونسخة من نظام التشغيل والبرمجية. كل فرع يتصل مع الآخرين عبر وصلات عالية السرعة.<ref>[http://www.pcmag.com/encyclopedia_term/0,,t=mpp&i=47310,00.asp MPP Definition.] ''PC Magazine''. Retrieved on November 7, 2007.</ref>
 
[[ملف:BlueGeneL cabinet.jpg|تصغير|خزانة تحوي مكونات من بلو جين/L، رابع أسرع حاسوب عملاق في العالم وفقا لترتيب نوفمبر [[2008]] TOP500.]]
 
بلو جين/L المعالج عالي التوازي هو خامس أسرع [[حاسوب عملاق]] في العالم وفقا لتصنيف [[TOP500]] ليونيو [[2009]].
 
===== الحوسبة الشبكية =====
{{مقال تفصيليمفصلة|حوسبة شبكية}}
الحوسبة الشبكية {{إنكإنج|Grid computing}} هي الشكل الأكثر انتشارا للحوسبة المتوازية. إنه يستخدم اتصال أجهزة الحاسوب عبر [[إنترنت|الإنترنت]] للعمل على مشكلة معينة. وبسبب انخفاض سرعة تدفق البيانات والبطء التباعد العالي للغاية على شبكة الإنترنت، فإن الحوسبة الشبكية تتعامل عادة فقط مع مشاكل التوازي الحرج. تم إنشاء عدة برمجيات للحوسبة الشبكية، أشهرها:<ref>Kirkpatrick, Scott (January 31, 2003). "Computer Science: Rough Times Ahead". Science, Vol. 299. No. 5607, pp. 668 - 669. DOI: 10.1126/science.1081623</ref> [[SETI@home]] و[[Folding@Home]].
 
معظم برمجيات الحوسبة الشبكية تستخدم برمجيات وسيطة {{إنكإنج|Middleware}}، وهي برمجيات تعمل بين نظام التشغيل والبرمجيات الأخرى لإدارة موارد الشبكة وتوحد الواجهة البرمجية. أكثر البرمجيات الوسيطة للحوسبة الشبكية شيوعا هي [[بنية باركلي التحتية المفتوحة للحوسبة شبكية]] {{إنكإنج|Berkeley Open Infrastructure for Network Computing-BOINC}}. في كثير من الأحيان، تقوم برامج الحوسبة الشبكية بإتمام "دورات إضافية" ، وأداء عمليات حسابية عندما يكون جهاز الحاسوب خاملا.
 
==== الحواسيب المتوازية المتخصصة ====
توجد في الحوسبة المتوازية أجهزة متوازية متخصصة لم تلفت إليها الاهتمام بعد. في حين أنه من غير تعيين الميادين، فإنها تميل إلى تطبيق على عدد قليل فقط من فئات المشاكل التوازي.
 
===== الحوسبة قابلة لإعادة التشكيل مع FPGA =====
الحوسبة القابلة لإعادة التشكيل هو استخدام [[مصفوفات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة في الميدان]] {{إنكإنج|Field-Programmable Gate Array-FPGA}} كمعالج مشارك للأغراض العامة للحاسوب. FPGA في جوهره شريحة حاسوب يمكنها إعادة ربط نفسها لمهمة معينة.
 
يمكن برمجة FPGA بلغة وصف الأجهزة [[في إتش دي إل|VHDL]] أو "فيريلوج". لكن البرمجة بهذه اللغات قد تكون مملة، لهذا تم إنشاء عدة لغات من فئة '''C to HDL''' كمحاولة لمحاكاة صياغة ودلالات [[لغة البرمجة سي]]، التي اعتاد عليها معظم المطورين. الأكثر شهرة بين لغات C to HDL هي Mitrion-C و Impulse C و DIME-C و Handel-C. كما يوجد مجموعات فرعية معينة من SystemC مبنية على أساس [[سي++]] يمكن أن تستخدم أيضا لهذا الغرض.
سطر 266:
 
===== الحوسبة للأغراض العامة على وحدات المعالجة الرسومية =====
{{مقال تفصيليمفصلة|وحدة معالجة الرسوميات}}
[[ملف:NvidiaTesla.jpg|تصغير|بطاقة إنفيديا تسلا غبغبو.]]
 
الحوسبة للأغراض العامة على [[وحدة معالجة الرسوميات]] {{إنكإنج|General-Purpose Computing on Graphics Processing Units-GPGPU}} هو اتجاه حديث نسبيا في مجال الأبحاث في هندسة الحواسيب. وحدات معالجة الرسومات هي معالجات مساعدة شهدت تطورا مكثفا لمعالجة الرسومات على الحاسوب.<ref>Boggan, Sha'Kia and Daniel M. Pressel (August 2007). [http://www.arl.army.mil/arlreports/2007/ARL-SR-154.pdf GPUs: An Emerging Platform for General-Purpose Computation] (PDF). ARL-SR-154, U.S. Army Research Lab. Retrieved on November 7, 2007.</ref> معالجة الرسومات بالحاسوب هو أحد الميادين الذي تهيمن عليه العمليات المتوازية لمعالجة البيانات وبصفة خاصة عمليات [[جبر خطي|الجبر الخطي]] على المصفوفات.
 
في البدايات، استخدمت برمجيات GPGPU واجهات المكتبات الرسومية العادية لتنفيذ البرامج. ومؤخرا ظهرت لغات برمجة ومنصات جديدة بنيت لاستعمال المعالجات الرسومية لأمور عامة غير الغرض الأصلي لها. خاصة بعد أن أصدر كل من [[إنفيديا]] وأي إم دي بيئات للبرمجة هي كودا (CUDA) وسي.تي.إم (CTM) على التوالي. إضافة إلى لغات أخرى لبرمجة المعالجات الرسومية مثل BrookGPU و PeakStream و RapidMind. وقد أصدرت إنفيديا أيضا منتجات محددة لإجراء العمليات الحسابية في سلسلة تسلا (Tesla series).
سطر 282:
[[ملف:Cray-1-p1010221.jpg|تصغير|كراي - 1 هو المعالج المتجهي الأكثر شهرة.]]
 
المعالج المتجهي {{إنكإنج|Vector processor}} هو وحدة معالجة مركزية أو حاسوب يمكنه تنفيذ نفس التعليمات على مجموعات كبيرة من البيانات. "للمعالجات المتجهية مستوى عمليات رفيع للعمل على المصفوفات الخطية من الأرقام أو المتجهات. من الأمثلة على العمليات على المتجهات A = B × C، حيث A و B و C متجهات من 64 عنصر لكل منها وأعداد حقيقية 64بت" <ref name=PH751>Patterson and Hennessy, p.&nbsp;751.</ref> ولهذا صلة وثيقة هي بتصنيف في فلين '''تعليمة واحدة على بيانات كثيرة'''.<ref name=PH751/>
 
ما بين سبعينيات وثمانينيات القرن العشرين، أصبحت شركة كراي مشهورة بحواسيبها متجهية المعالجة. ومع ذلك ، فإن المعالجات المتجهية مثلها مثل وحدات المعالجة المركزية وأنظمة الحواسيب الكاملة اختفت عموما. مجموعات تعليمات المعالجات الحديثة تشمل بعض التعليمات لمعالجة المتجهات مثلما هو الشأن مع AltiVec و SSE.
سطر 288:
== البرمجيات ==
=== لغات البرمجة المتوازية ===
من أجل برمجة الحواسيب المتوازية، تم إنشاء لغات البرمجة والمكتبات وواجهات برمجة التطبيقات ونماذج للبرمجة المتوازية. وعموما تنقسم [[لغة برمجة|لغات البرمجة]] إلى فئات استنادا إلى ما تقدمه من الافتراضات حول هندسة الذاكرة و[[ذاكرة مشتركة|الذاكرة المشتركة]] و[[ذاكرة موزعة|الذاكرة الموزعة]]، أو [[ذاكرة مشتركة موزعة|الذاكرة المشتركة الموزعة]]. لغات البرمجة التي تتعامل بذاكرة مشتركة تتواصل عن طريق التلاعب بالمتغيرات في الذاكرة المشتركة. مع الذاكرة الموزعة يستخدم تمرير الرسائل. خيوط بوسيكس {{إنكإنج|POSIX Threads}} و[[OpenMP]] من أكثر واجهات برمجة التطبيقات بذاكرة مشتركة استخداما. في حين أن [[إم بي آي]] {{إنكإنج|Message Passing Interface-MPI}} هو نظام تمرير الرسائل الأكثر استخداما على نطاق واسع.<ref>The [http://awards.computer.org/ana/award/viewPastRecipients.action?id=16 Sidney Fernbach Award given to MPI inventor Bill Gropp] refers to MPI as the "the dominant HPC communications interface"</ref> أحد المفاهيم المستخدمة في كتابة البرامج المتوازية هو مفهوم المستقبل، حيث يعِد جزء واحد من البرنامج بتسليم المسند المطلوب إلى جزء آخر من برنامج في وقت ما في المستقبل.
 
=== الموازاة التلقائية ===
سطر 305:
* الطرق الطيفية (مثل كولي-توكي تحويل فورييه السريع).
* مشاكل ن-هيئة (مثل محاكاة بارنز-هت).
* مشاكل الشبكة البنائية {{إنكإنج|Structured grid problems}}، مثل [[طريقة بولتزمان للشبكات|أساليب بولتزمان المشبك]].
* مشاكل الشبكة غير المنظمة (مثل الموجودة في [[طريقة العناصر المنتهية|تحليل العناصر المحدودة أو المنتهية]]).
* [[طريقة مونت كارلو|محاكاة مونتي كارلو]].
سطر 311:
* الرسم البياني الاجتيازي (مثل [[خوارزميات الترتيب]]).
* البرمجة الديناميكية.
* أساليب التفريع والربط {{إنكإنج|Branch and bound methods}}.
* النماذج الرسومية (مثل الكشف عن نموذج ماركوف المخفي وبناء [[شبكات بايزية|شبكة بايزية]]).
* محاكاة آلة محدودة الأوضاع.
سطر 317:
== تاريخ ==
[[ملف:ILLIAC 4 parallel computer.jpg|تصغير|ILLIAC 4، "الحاسوب العملاق النكرة".]]
أصول التوازي الصحيح (عمليات مختلفة على بيانات مختلفة-MIMD) يعود إلى لويجي فيديريكو، كونت Menabrea وما قدمه في "وصف مقتضب للمحرك التحليلي الذي اخترعه [[تشارلز باباج]].<ref>[[Federico Luigi, Conte Menabrea|Menabrea, L. F.]] (1842). [http://www.fourmilab.ch/babbage/sketch.html Sketch of the Analytic Engine Invented by Charles Babbage]. Bibliothèque Universelle de Genève. Retrieved on November 7, 2007.</ref><ref name=PH753>Patterson and Hennessy, p.&nbsp;753.</ref> أدخلت شركة [[آي بي إم]] حاسوب 704 في عام 1954، من خلال المشروع الذي كان جين أمدال أحد المهندسين الرئيسيين فيه. ليصبح أول حاسوب تجاري متاح لاستخدام مجموعة كاملة من الأوامر الحسابية بطريقة تلقائية.<ref>{{cite web | url = http://www.columbia.edu/acis/history/704.html | title = Columbia University Computing History: The IBM 704 | accessdate = 2008-01-08 | year = 2003 | author = da Cruz, Frank | publisher = Columbia University}}</ref>
 
في أبريل 1958 ، ناقش س. جيل (فيرانتي) البرمجة المتوازية ، والحاجة إلى التفرع والانتظار.<ref>Parallel Programming, S. Gill, The Computer Journal Vol. 1 #1,
pp2-10, British Computer Society, April 1958.</ref> في عام 1958، ناقش الباحثان جون كوك ودانيال سلوتنيك (العاملين في شركة آي بي إم) استخدام التوازي في العمليات الحسابية العددية للمرة الأولى.<ref name=G_Wilson>{{cite web | url = http://ei.cs.vt.edu/~history/Parallel.html | title = The History of the Development of Parallel Computing | accessdate = 2008-01-08 | first = Gregory V | last = Wilson | year = 1994|publisher=Virginia Tech/Norfolk State University, Interactive Learning with a Digital Library in Computer Science}}</ref> أدرجت شركة بوروز {{إنكإنج|Burroughs Corporation}} معالج D825 في سنة 1962، وهو معالج حواسيب رباعي يمكنه الوصول إلى 16 وحدات ذاكرة من خلال العارضة التبديل <ref>{{cite web | url = http://www.computerworld.com/action/article.do?command=viewArticleBasic&articleId=65878 | title = The Power of Parallelism | author = Anthes, Gry | accessdate = 2008-01-08 | date = November 19, 2001 | work = [[Computerworld]]}}</ref> في عام 1967 ، نشر سلوتنيك وأمدال نقاشا حول جدوى المعالجة المتوازية في مؤتمر جمعيات الاتحاد الأمريكي للمعالجة المعلومات.<ref name=G_Wilson/> ومن خلال هذه المناقشة صيغ قانون أمدال لتحديد الحد الأقصى للسرعة المكتسبة من عملية الموازاة.
 
في عام 1969 ، قدمت الشركة الأمريكية [[هونيويل]] نظامها الأول مالتيكس، وهو نظام متعدد المعالجات المتماثلة قادر على تشغيل ما يصل إلى ثمانية معالجات بالتوازي.<ref name=G_Wilson/> مشروع C.mmp في سبعينيات القرن العشرين التابع لجامعة كارنيجي ميلون هو أول متعدد المعالجات بمعالجات قليلة".<ref name=PH753/> "إن أول ناقل لوصل عدة معالجات مع مخابئ التطفل {{إنكإنج|Snooping caches}} هو Synapse N+1 كان ذلك في عام 1984." <ref name=PH753/>
 
ويمكن إرجاع الحواسيب المتوازية (تعليمة واحدة على بيانات مختلفة) إلى سبعينيات القرن العشرين. كان الدافع وراء هذا النوع من الحواسيب في وقت مبكر هو توزيع تأخير بوابة التحكم لوحدة المعالجة على تعليمات متعددة.<ref>Patterson and Hennessy, p.&nbsp;749.</ref> في عام 1964 ، اقترح "سلوتنيك" بناء حاسوب متوازية على نطاق واسع لمختبر لورانس ليفرمور الوطني.<ref name=G_Wilson/> موّل التصميم، الذي كان من أوائل الحواسيب المتوازية،<ref name=G_Wilson/> من قبل سلاح الجو الأمريكي، وسمي "ILLIAC 4". المفتاح في تصميمه كان التوازي العالي نوعا ما، مع ما يصل إلى 256 معالج، والتي تسمح للآلة بالعمل على مجموعات كبيرة من البيانات في ما عرف لاحقا بالمعالجة المتجهية. ومع ذلك، 4 ILLIAC سمي "أكثر الحواسيب العملاقة المجهولة"، وذلك لأن المشروع لم يكن سوى أحد الأربعة اكتمالا، ولكن استغرق 11 سنوات، وتكلفة فاقت أربع مرات تقريبا عن التقديرات الأصلية.<ref>Patterson and Hennessy, pp.&nbsp;749–50: "Although successful in pushing several technologies useful in later projects, the ILLIAC IV failed as a computer. Costs escalated from the $8&nbsp;million estimated in 1966 to $31&nbsp;million by 1972, despite the construction of only a quarter of the planned machine&nbsp;... It was perhaps the most infamous of supercomputers. The project started in 1965 and ran its first real application in 1976."</ref> وأخيرا عندما صار على استعداد للتشغيل الحقيقي في التطبيق الأول في عام 1976، كانت قد تفوقت عليه حواسيب عملاقة تجارية مثل [[كراي 1]].
مجلوبة من «https://ar.wikipedia.org/wiki/حوسبة_متوازية»