我开始也有这个疑问，甚至以为并行就是多核，其实两个并不能对等，一句话就是：多核是并行的一种。

并行本身是一个广泛的概念，其实早在多核之前并行处理就已经存在N久了，大家想想看：IBM、SUN、HP的小型机，哪个不是多CPU的？甚至连DELL的工作站，都是两CPU的，更不用说那些中型机、大型机、巨型机了。所以说“并行处理”是一个比“多核处理”要广泛、要早的多的技术，多核只是在PC领域实现了并行处理而已（当然，如果再把多核CPU放到以前的多CPU系统中，那自然系统就更加强大了）。

言归正传，我们还是看看大师们是怎么划分这个并行系统的。

1、费林分类Flynn's Taxonomy
费林分类法（Flynn's Taxonomy），是一种高效能计算机的分类方式。1972年费林（Michael J. Flynn）根据资讯流（information stream）可分成指令（Instruction）和资料（Data）两种。据此又可分成四种计算机类型：SISD, SIMD, MISD, and MIMD.

注意：费林分类是划分计算机的，不是划分CPU的。

1.1 SISD (Single Instruction Single Data)
单处理指令单数据，一条指令处理一个数据，所有的冯诺依曼体系结构的“单处理器计算机”都是这类，基本上07年前的PC都是这类。

1.2 SIMD

(Single Instruction Multiple Data)
单指令多数据，一个指令广播到多个处理器上，但每个处理器都有自己的数据。

这种系统主要应用在“专有应用”系统上，例如数字信号处理、向量运算处理，其并行功能一般都是由编译器完成的。

1.3 MISD (Multiple Instruction Single Data)
多指令单数据，没有系统按照这个结构设计，这种类别仅仅是为了分类完整而提出来的。

1.4 MIMD (Multiple Instruction Multiple Data)
多指令多数据，每个处理单元有独立指令和数据。

这是并行处理系统中最常见的结构，现代流行的并行处理结构都可以划入这一类。

2、MIMD详细分类
大家可能会有疑问：前面不是已经分类了么？为什么还要单独拿出来将MIMD又分一下呢？

既然是单独拿出来，要么就是原来的分类不够细，要么就是很重要，要单独进行说明，而这两个理由在将MIMD分类时都有：一是MIMD确实太粗了，在实际应用中不会直接说某某系统是一个MIMD系统；二是MIMD是目前并行处理系统中最常见、使用最广泛的系统。

费林分类的标准是指令和数据，那么MIMD的分类标准又是什么呢？CPU、内存、总线、还是其它？

MIMD的分类标准是“内存结构”，也就是内存是如何组织的，而内存结构又可以简单的分为两大类：共享内存和消息驱动。顾名思义，共享内存就是处理器之间共享内存，通过共享内存进行通信；消息驱动就是处理器之间不共享内存，靠消息驱动来进行通信s。

根据这个原则，一般分为如下几种：

共享内存：SMP，NUMA

消息驱动：DMA。

2.1 SMP(symmetric multiprocessors)对称多处理机
所有CPU都共享同一内存。

SMP又叫UMA（uniform memory access），至于为什么叫这个，看完下面的NUMA你就会知道了。

所以按照SMP的定义，目前Intel和AMD推出的多核CPU应该划归到SMP这一类。

2.2 NUMA (nonuniform memory access) 非一致内存访问
所有CPU共享所有的内存，但不同的CPU访问不同的内存时速度不一样。

中文翻译为“非一致内存访问”，我感觉很拗口，还不如直接翻译成“牛马”， 牛马本来就不是一个东东，而且正好牛和马一快一慢：）。

下面的图是从《并行程序设计模式》中摘出来的，图画的有点误导人，从图中来看好像是内存之间进行了连接，实际上内存之间是没有连接的，CPU访问离自己近的内存是通过本地s直接访问的（像马一样快），访问离自己远的内存是通过总线访问（像牛一样慢）的，因此很明显两者速度差别很大，这也是之所以叫做nonuniform的原因。

与NUMA类似的还有一个ccNUMA，前缀cc是cache-coherent（一致性高速缓存）的缩写。 为什么会冒出这样一个系统呢？其实就是为了解决nonuniform的问题，即：解决访问不同内存速度不一样的问题。

2.3 DM (Distributed memory)分布式内存
每个CPU都有自己的内存，CPU之间通过消息来通信。

根据interconnect network的不同，DM又分为两种：MPP、Cluster、Grid。三者的差别简单的来说就是：MPP是一台机器，Cluster是一群类似的机器，Grid是一堆任意的机器。

2.3.1 MPP (massively parallel processors) 大规模并行处理系统
这样的系统是由许多松耦合的处理单元组成的，要注意的是这里指的是处理单元而不是处理器。每个单元内的CPU都有自己私有的资源，如总线，内存，硬盘等。在每个单元内都有操作系统和管理数据库的实例复本。这种结构最大的特点在于不共享资源。

2.3.2 Cluster集群
集群应该是大家最常见的，就是一堆相同或者类似的机器通过网络连起来组成一个计算机群，相互之间通过网络进行通信。

2.3.3 Grid网格系统
网格系统其实和集群差不多，都是一堆机器通过网络连接起来，但两者还是不同的东西：

1）集群中机器都是同质的，所谓“物以群分”；而网格中是异质的，可能一个大型机、一台PC机、一台手机都是网格系统中的一个机器；

2）集群中的机器都是属于某一个实体的，需要“集中管理”，例如一个公司、一个组织、一个人；而网格中的机器属于不同的实体的，只需要“分散管理”即可，甚至大家都不知道有哪些机器在这个网格中。

3）大部分情况下，集群是通过局域网进行连接，网格是通过互联网连接。s

仔细数了数，和并行系统相关的名词就有10个了，本文知识提纲挈领的将这些并行系统介绍了一下，详细的研究还需要各位根据自己的情况亲自完成了。

幸运的是真正需要进行并行程序设计的系统其实不多，我们来看看：

SISD：本质上决定了不可能是并行的；

SIMD：专有系统，相信绝大部分人都没有接触过；

MISD：没有这样的系统；

MIMD：本质上就是为了支持并行的。

因此，在处理并行程序设计的时候，我们其实只要考虑MIMD这类系统就OK了！谢天谢地Orz！！：）

不过别高兴的太早，MIMD也有很多啊，怎么办呢？MIMD分为共享内存和消息驱动（其实就是分布式内存）两种，我们还是从分类上来稍加分析，看看如何处理。

共享内存：所有CPU共内存，所有CPU由一个操作系统控制的，例如Windows和Linux/UNIX，目前流行的多核、多CPU机器都是属于这种；

消息驱动：其实就是分布式内存，CPU由不同的操作系统控制，不同的CPU之间通过网络通信。例如网格Grid是通过因特网通信、集群Cluster是通过局域网通信、MPP是通过专有的高速网络通信。

通过上面的对比，聪明的读者估计很快就想到了这两种系统并行程序实现方式的差异：

共享内存：通过操作系统的多进程多线程来完成并行任务，通过进程间通信来完成协作；

消息驱动：通过多台机器来完成并行任务，通过消息来完成协作。(MPP物理上看是一台机器，逻辑上是多台机器)。

当然，由于消息驱动系统中每个处理单元都是一台独立的机器，对这台独立的机器本身当然也可以通过共享内存来实现并行处理。

嗯，非常不错，经过我们的层层分析和筛选，原来各种各样的看起来很吓人的并行系统，最终被我们归纳总结出两种并行实现技术：多进程多线程、多机协作。

套用侯捷大师的一句话给自己贴点金，正所谓：深入浅出！！