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2023-02-16T06:29:52Z

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{| class="wikitable float-right" style="text-align: center;"
|+ Flynnsche Klassifikation
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! Single<br />Instruction
! Multiple<br />Instruction
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! Single<br />Data
| [[Flynnsche Klassifikation#SISD (Single Instruction, Single Data)|SISD]]
| [[Flynnsche Klassifikation#MISD (Multiple Instruction, Single Data)|MISD]]
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! Multiple<br />Data
| [[Flynnsche Klassifikation#SIMD (Single Instruction, Multiple Data)|SIMD]]
| [[Flynnsche Klassifikation#MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)|MIMD]]
|}

Die '''flynnsche Klassifikation'''<ref>M. Flynn: ''Some Computer Organizations and Their Effectiveness'', IEEE Trans. Comput., Band C-21, S. 948–960, 1972.</ref><ref>Ralph Duncan: ''A Survey of Parallel Computer Architectures'', IEEE Computer. Februar 1990, S. 5–16.</ref> (auch '''Flynn’sche Taxonomie''' genannt) ist eine Unterteilung von [[Rechnerarchitektur]]en, welche 1966 von [[Michael J. Flynn]] publiziert wurde.<ref>Sigrid Körbler: ''Parallel Computing – Systemarchitekturen und Methoden der Programmierung'', Seite 12.</ref> Dabei werden die Architekturen nach der Anzahl der vorhandenen Befehls- ''(instruction streams)'' und Datenströme ''(data streams)'' unterteilt. Die verwendeten vierbuchstabigen Abkürzungen SISD, SIMD, MISD und MIMD wurden aus den Anfangsbuchstaben der englischen Beschreibungen abgeleitet, zum Beispiel steht SISD für „'''S'''ingle '''I'''nstruction, '''S'''ingle '''D'''ata“.

== {{Anker|SISD}} SISD (Single Instruction, Single Data) ==
Unter SISD-Rechnern versteht man traditionelle Einkernprozessor-Rechner, die ihre Aufgaben sequentiell abarbeiten. SISD-Rechner sind z. B. Personal-Computer (PCs) oder Workstations, welche nach der [[Von-Neumann-Architektur|Von-Neumann-]] oder der [[Harvard-Architektur]] aufgebaut sind. Bei ersterer wird für Befehle und Daten die gleiche Speicheranbindung verwendet, bei letzterer sind sie getrennt.

== {{Anker|SIMD}} SIMD (Single Instruction, Multiple Data) ==
[[Datei:SIMD.svg|mini|Schematische Darstellung der SIMD-Architektur]]

SIMD-Computer, auch bekannt als Array-Prozessoren oder [[Vektorprozessor|Vektorprozessoren]], dienen der schnellen Ausführung gleichartiger Rechenoperationen auf mehrere gleichzeitig eintreffende oder zur Verfügung stehende Eingangsdatenströme.

SIMD-fähige Prozessoren eignen sich beispielsweise gut für die Verarbeitung von Bild-, Ton- und Videodaten, weil in diesen Bereichen die zu verarbeitenden Daten meist hochgradig parallelisierbar sind; so sind z. B. bei einem [[Videoschnitt]] die Operationen für die vielen einzelnen Bildpunkte identisch. Theoretisch optimal wäre hier die Ausführung durch einen einzigen, auf alle Punkte anzuwendenden Befehl. Des Weiteren sind im Multimedia- und Kommunikationsbereich erforderliche Operationen häufig keine einfachen, einzelnen Operationen, sondern eher umfangreichere Befehlsketten. Das Einblenden eines Bildes vor einem Hintergrund ist beispielsweise ein komplexer Vorgang aus Maskenbildung mittels [[Kontravalenz|XOR]], Vorbereitung des Hintergrundes mittels [[Konjunktion (Logik)|AND]] und [[Negation|NOT]], sowie der Überlagerung der Teilbilder durch [[Disjunktion|OR]]. Dieser Anforderung wird durch die Bereitstellung neuer komplexer Befehle entsprochen. So vereinigt z. B. der [[Multi Media Extension|MMX]]-Befehl ''PANDN'' eine Invertierung und Und-Verknüpfung der Form ''x'' = ''y'' AND (NOT ''x'').

Viele moderne [[Prozessorarchitektur]]en (wie [[PowerPC]] und [[x86-Architektur|x86]]) beinhalten inzwischen SIMD-Erweiterungen, das heißt spezielle zusätzliche [[Befehlssatz|Befehlssätze]], die mit einem Befehlsaufruf gleichzeitig mehrere gleichartige Datensätze verarbeiten.

Allerdings muss man zwischen Befehlen unterscheiden, die lediglich gleichartige Rechenoperationen ausführen und anderen, die bis in den Bereich der [[Digitaler Signalprozessor|DSP]]-Funktionalität hineinreichen (beispielsweise ist [[AltiVec]] in dieser Hinsicht wesentlich leistungsfähiger als [[3DNow]]).

Bei heutigen Prozessoren sind ''Single Instruction Multiple Data''-Einheiten Stand der Technik:

{| class="wikitable zebra"
! Entwickler !! Prozessorarchitektur !! SIMD-Einheit
|-
| ARM Ltd. || [[Arm-Architektur|ARM32]] / ARM64 || [[NEON (Befehlssatzerweiterung)|NEON]]
|-
| IBM (AIM) || [[Power-Architektur|Power]] / [[PowerPC]] || [[AltiVec]] / VSX
|-
| Intel u. a. || [[x86-Architektur|x86]] (x86-16 / [[IA-32]] / [[x64]]) || [[3DNow]] / [[Streaming SIMD Extensions|SSE]] / [[Advanced Vector Extensions|AVX]]
|}

'''Siehe auch:'''
* [[Multi Media Extension|MMX]], [[Streaming SIMD Extensions|SSE]], [[3DNow]], [[AltiVec]], [[Streaming SIMD Extensions 2|SSE2]], [[Streaming SIMD Extensions 3|SSE3]], [[Supplemental Streaming SIMD Extensions 3|SSSE3]], [[Streaming SIMD Extensions 4|SSE4]], [[Streaming SIMD Extensions 5|SSE5]] und [[Advanced Vector Extensions|AVX]].
* [[Feldrechner]] – mehrere Recheneinheiten berechnen parallel auf verschiedenen Daten die gleiche Operation
* [[Vektorprozessor]] – quasi-parallele Bearbeitung mehrerer Daten durch [[Pipeline (Prozessor)|Pipelining]]

== {{Anker|MISD}} MISD (Multiple Instruction, Single Data) ==
Eine Architektur von [[Großrechner]]n bzw. [[Supercomputer]]n. Die Zuordnung von Systemen zu dieser Klasse ist schwierig, sie ist deshalb umstritten. Viele sind der Meinung, dass es solche Systeme eigentlich nicht geben dürfte. Man kann aber fehlertolerante Systeme, die redundante Berechnungen ausführen, in diese Klasse einordnen. Ein Beispiel für dieses Prozessorsystem ist ein [[Schachcomputer]].

Eine Umsetzung ist das [[Makropipelining]], bei dem mehrere Recheneinheiten hintereinander geschaltet sind. Eine weitere sind [[Redundanz (Informationstheorie)|redundante]] Datenströme zur Fehlererkennung bzw. -korrektur.

== {{Anker|MIMD}} MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data) ==
Eine Architektur von [[Großrechner]]n bzw. [[Supercomputer]]n. MIMD-Computer führen gleichzeitig verschiedene Operationen auf verschieden gearteten Eingangsdatenströmen durch, wobei die Verteilung der Aufgaben an die zur Verfügung stehenden Ressourcen, meistens durch einen oder mehrere [[Prozessor]]en des Prozessorverbandes, selbst zur [[Laufzeit (Informatik)|Laufzeit]] durchgeführt wird. Jeder Prozessor hat Zugriff auf die Daten anderer Prozessoren.

Man unterscheidet eng gekoppelte Systeme und lose gekoppelte Systeme. Eng gekoppelte Systeme sind [[Mehrprozessorsystem]]e, während lose gekoppelte Systeme Multicomputersysteme sind.

Multiprozessorsysteme teilen sich den vorhandenen Speicher und sind somit also ein Shared-Memory-System. Diese Shared-Memory-Systeme lassen sich weiter in [[Uniform Memory Access|UMA]] (uniform memory access), [[Non-Uniform Memory Access|NUMA]] (non-uniform memory access) und [[COMA]] (cache-only memory access) unterteilen.

Man versucht bei MIMD eine Problemstellung durch die Lösung von Teilproblemen in den Griff zu bekommen. Dabei entsteht wiederum das Problem, dass verschiedene Teilstränge des Problems miteinander synchronisiert werden müssen.

Ein Beispiel in diesem Falle wäre das UNIX-Kommando [[make]]. Hier können auch mit mehreren Prozessoren mehrere zusammengehörige Programmcodes gleichzeitig in Maschinensprache übersetzt werden.

'''Siehe auch:'''
* [[Transputer]]
* [[Verteiltes System]] – autonome Prozessoren, die gleichzeitig verschiedene Befehle auf verschiedenen Daten bearbeiten

== Siehe auch ==
* [[MSIMD]], eine Architektur, die sich zwischen den Klassen SIMD und MIMD bewegt

== Einzelnachweise ==
<references />

[[Kategorie:Klassifikationen]]
[[Kategorie:Rechnerarchitektur]]
[[Kategorie:Mikroprozessortechnik]]

Flynnsche Klassifikation - Versionsgeschichte

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