Operationsparallel arbeitende Prozessoren - Moderne Prozessorarchitekturen: Prinzipien und ihre Realisierungen - page 177

aus dem lokalen oder globalen Speicher sowie dem Ergebnisregister benachbarter
Recheneinheiten miteinander verknüpfen. Die Auswahl des zweiten Operanden
geschieht dabei durch den mit f markierten Multiplexer. Das Ergebnis wird in den
lokalen Speicher oder über das mit g markierte Ergebnisregister in den globalen
Speicher geschrieben bzw. an die benachbarten Recheneinheiten übertragen. Paral-
lel dazu generiert die ALU ein Bedingungsergebnis, dass sich in einem von N
jeweils ein Bit breiten Bedingungsregistern speichern lässt (h). Eine ausgezeichnete
Bedeutung hat das als Tag beschriftete Bedingungsregister. Falls es gesetzt ist, wer-
den die der Recheneinheit zugeführten Operationen unbedingt bearbeitet, falls nicht,
werden nur solche Operationen ausgeführt, die entsprechend gekennzeichnet sind.

a

Operationscode

lokaler
Speicher

PE n

PE 1

PE n-1

ALU

g

lokaler
Speicher

PE 2

f

Ta g h

lokaler
Speicher

c

PE N

PE n+1

b

d

e globaler Speicher

DMA-
Schnittstelle

globaler
Speicher

Bild 3.3. Prinzipieller Aufbau einer assoziativen Rechenmatrix. Die Operationen werden in allen
Rechenelementen PE n , deren Tags gesetzt sind, gleichzeitig ausgeführt

Assoziative Rechenmatrizen sind in vielen Varianten realisiert worden - wegen des
hohen Aufwands zunächst jedoch nur in Großrechnern. Bereits 1962 begann die
Entwicklung der Illiac IV an der University of Illinois. Der Rechner war ursprüng-
lich mit vier Quadranten zu je 8 •

8, also insgesamt 256 Recheneinheiten geplant,
von denen jedoch nur ein Quadrant mit 64 Recheneinheiten tatsächlich realisiert
wurde. Zur Kommunikation sind die Recheneinheiten in einer zweidimensionalen
Matrix als sog. 2D-Torus vernetzt. Jede Recheneinheit verarbeitet 64 Bit breite
Daten und kann auf einen lokalen, 2048 Worte großen Speicher zugreifen. Die Kos-
ten für das Gesamtsystem wurden anfangs mit 8 Millionen US-Dollar kalkuliert,
betrugen am Ende jedoch 31 Millionen US-Dollar. Dies, sowie die geringe Rechen-
leistung von 150 statt der avisierten 1000 MFlops waren Gründe, weshalb Feldrech-
ner in der Folgezeit sehr unpopulär wurden [179]. Erst deutlich später, nämlich
Mitte der 70er Jahre, folgte mit dem STARAN von Goodyear Aerospace ein weite-
rer kommerzieller Feldrechner [143].

Die Firma Thinking Machines Corporation TMC präsentierte 1985 mit der Connec-
tion-Machine CM-1 den wahrscheinlich bekanntesten Feldrechner. Die insgesamt
65536 Recheneinheiten sind in vier Matrizen organisiert, die sich getrennt nutzen