13、具有Omega网络的多处理器架构助力大规模并行GCA模型

具有Omega网络的多处理器架构助力大规模并行GCA模型

1. 引言

在计算领域，并行计算模型不断发展以满足各种复杂应用的需求。其中，全局元胞自动机（GCA）模型是经典元胞自动机（CA）模型的扩展。在CA模型中，元胞排列在固定网格中，与本地邻居有固定连接。每个元胞根据自身状态和邻居状态，通过应用本地规则来计算下一个状态。这种模型适用于各种本地通信的应用，如物理场、晶格气体模型、生长模型、移动粒子、流体流动、路由问题、图像处理、遗传算法和细胞神经网络等。

而GCA模型同样具有大规模并行性，但它并不局限于本地通信，任何元胞都可以成为邻居，并且邻居之间的链接不是固定的，可以根据本地规则逐代更改。因此，GCA模型的并行应用范围更广，典型应用除了CA模型的应用外，还包括图算法、超立方体算法、逻辑模拟、数值算法、通信网络、神经网络和图形等。

GCA元胞的状态由数据部分和一个或多个指针组成，指针用于动态建立与全局邻居的链接。根据可寻址邻居的数量，GCA模型可分为单手（仅能寻址一个邻居）、双手（能寻址两个邻居）等。研究发现，大多数GCA算法只需一个链接即可描述。

对于GCA模型的实现，主要有以下三种方式：
1. 全并行架构 ：将特定的GCA算法直接映射到硬件中，使用寄存器、运算符和硬连线，必要时还可进行切换。这种实现方式性能极高，但问题规模受硬件资源限制，且应用不同规则的灵活性较低。
2. 带内存库的部分并行架构 ：该架构性能高、可扩展，能处理大量元胞，但应对不同规则的灵活性受限。
3. 多处理器架构 ：虽然不如前两种架构强大，但它可