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  • 多任务处理:同一个时间内计算机系统中如果允许多个进程同时处于运行状态,这便是多任务。 多重处理:对于有多个CPU的计算机,同时在每一个CPU上执行进程称为多重处理。...而多重任务相当于并行? ...
    • 多任务处理:同一个时间内计算机系统中如果允许多个进程同时处于运行状态,这便是多任务。
    • 多重处理:对于有多个CPU的计算机,同时在每一个CPU上执行进程称为多重处理。

    只有一个CPU的计算机,操作系统可以进行多进程并发执行,实现多任务处理。如果一台有多个CPU的计算机,操作系统既能进行多任务处理又能进行多重处理。

    可不可以理解为:
    多任务相当于并发?
    而多重任务相当于并行?

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  • 什么并行ADC,并行ADC的基本原理是什么?2.流水线ADC与其它ADC有何区别。如果你对ADC具有兴趣,本文无疑是您的福利。通过本文,小编希望大家对ADC具备更为深入的理解。一、并行ADC1.ADC简介背景知识:模数转换器...

    为增进大家对ADC的认识和了解,本文将基于两方面对ADC予以介绍:1.什么是并行ADC,并行ADC的基本原理是什么?2.流水线ADC与其它ADC有何区别。如果你对ADC具有兴趣,本文无疑是您的福利。通过本文,小编希望大家对ADC具备更为深入的理解。

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    一、并行ADC

    1.ADC简介

    背景知识:模数转换器(Analog to digital

    Converter,简称ADC)是模拟与数字世界的接口,为了适应计算机、通讯、多媒体技术的飞速发展以及高新技术领域的数字化进程的不断加快,ADC正朝着低功耗、高速、高分辨率方向发展。目前市场化的ADC有很多种类型。

    近年来,我国在有限的工艺水平条件下积极开展了对ADC的研究,并取得了令人鼓舞的成果,但是与国际水平相比尚有差距,电路结构设计也略显单调,折叠式、流水线型、E一△型结构鲜见报道。统计资料表明,8-12位精度范围的高速A/D转换器是应用最广泛、需求最迫切的品种,因此研制出我国具有自主知识产权的高速高精度、高速、低功耗的ADC具有十分重要的意义。目前市场化的ADC有多种结构,如并行(Flash,或称Parallel)A

    DC,逐次逼近型ADC、积分型ADC,压频变换型ADC以及流水线型ADC和Delta-Sigma型ADC等,其中后两种ADC是新发展起来的,这些ADC各有各的特点,根据不同的应用场合,选用的ADC的结构也是不同的。

    2.基本原理

    并行ADC转换器是目前速度很快的一种结构。该结构在设计思想很容易理解。一个n位的并行ADC包含2n-1个比较器和2n-1个参考电压值(对于一般的电压模电路,对于电流模电路,是参考电流值)。每一个比较器对输入信号采样并把输入信号与参考电压相比较,然后每一个比较器产生一位输出,表明输入信号比参考电压大还是小。2n-1个比较器输出通常称为温度计代码。该名称的来源是,如果把比较器的输出根据参考电压值的大小顺序排成一列,所有的1都在下面,所有的0都在上面,0和1的分界线表示信号值所在的范围,由于和水银温度计表示温度的方法相类似,因此称为温度计代码。如图为一个简单的3位并行ADC的结构图。译码器把比较器产生的温度计代码转换成如表所示的二进制代码。如图所示,所有的比较器并行工作。因此,转换速度仅仅受比较器的速度或采样速度的限制,所以并行ADC具有很高转换速度。

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    并行ADC的不足之处是硬件需求量大和对比较器偏移比较敏感。上面己经提到,一个n位的ADC需要2n-1个比较器。因此,高分辨率的并行ADC需要较大的芯片面积,这样电路的功耗也增加很多。此外,大量的比较器使采样电路要驱动很大的电容。n位分辨率的并行ADC要求比较器的偏移小于VR/2n。在较高的分辨率下,这要求比较器的偏移非常小。由于小偏移的比较器设计难度大、价格高,而且所用的比较器数量很大,因此超过8位的ADC很少用全并行结构。

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    二、流水线ADC和其它ADC的比较

    1. 与逐次逼近型比较

    在逐次逼近(SAR)ADC中,用一个高速高精度比较器将模拟输入和前一次得到的模数转换结果通过DAC后的输出相比较,依次得到MSB到LSB的每一位,逐渐逼近输入模拟信号。SAR的这一串行工作方式从本质上限制了它的工作速度,最高约为几Msps左右,对更高的分辨率(14到16位)速度就更低。流水线ADC则不同,它是并行结构,各级同时以逐次方式得到1位或几位。虽然SAR中只需一个比较器,但是这个比较器必须高速工作(速率约为总位数×采样速率),其精度必须与ADC本身一样高,相反,流水线ADC内的比较器则不需要这一速度和精度。

    当然,流水线ADC通常比相同位数的SAR占据更多的硅片面积。SAR只需一周期的延迟时间(=1/Fsample)就得到结果,而流水线ADC需要3或更多周期的延迟。与流水线ADC一样,12位精度以上的SAR也需要某些形式的校正和标定。

    2. 与闪速型比较

    尽管流水线ADC是并行机制,但它还需要DAC的精密转换和级间增益放大,因此存在建立时间问题。纯闪速型ADC不同,它有大量的比较器,每个比较器由宽带,低增益前置放大和锁存器构成。该前置放大器不像流水线ADC中的放大器,它只需提供增益,不需要线性和精度,只是比较器的触发点要很精确。因此流水线ADC速度根本比不上设计得很好的闪速型ADC.

    虽然超高速8位闪速ADC(及各种合并/插值变体)的采样速率高达1.5Gsps(比如MAX104/MAX106/MAX108),但是很难找到10位的闪速ADC,特别是12位及高于12位的ADC还没有商用化。这是因为闪速ADC分辨率每增加1位,比较器数量就增加1倍,同时每个比较器的精度必须增加1倍。流水线ADC则不同,它的复杂性随分辨率线性增加,不是指数增加。

    在相同的采样速率下,流水线ADC比闪速ADC消耗功率少得多。流水线ADC不易受比较器亚稳态的影响。闪速ADC中的比较器亚稳态会导致火花码错误(即ADC输出不可预测、不稳定结果的情况)。

    3. 与Σ-Δ型比较

    过采样/Σ-Δ型ADC多用于带宽限于22KHz以内的数字音响中。但是最近一些Σ-Δ型转换器已经在12到16位的分辨率下达到了1至2MHz的带宽。它们通常是高阶的Σ-Δ调制器(比如4阶或更高),同一个多位的ADC和多位的DAC一起工作,主要应用于ADSL。Σ-Δ型转换器无需校正/标定,即使是16到18位分辨率,也不需要模拟输入前的陡峭滚降的抗混叠滤波器,因为它的采样频率远远高于有效带宽,它由后端的数字滤波器来处理混叠问题。Σ-Δ型转换器的过采样本质还把模拟输入中的任何系统噪声“平均滤除”。

    但是Σ-Δ型转换器是以牺牲速度换取分辨率的。每输出一次采样结果都需要对输入采样很多次(比如至少16次,甚至更多),这就需要Σ-Δ调制器中模拟元件的工作速率要比最终数据输出速率快很多。数字滤波器的设计比较繁琐,另外,它也占据了一些硅片面积。目前,最快的高分辨率Σ-Δ型转换器还达不到几MHz的带宽。像流水线ADC一样,Σ-Δ型转换器也有延迟。

    以上便是此次小编带来的“ADC”相关内容,通过本文,希望大家对并行ADC的基本原理以及流水线ADC和其它ADC的区别具备一定的了解。如果你喜欢本文,不妨持续关注我们网站哦,小编将于后期带来更多精彩内容。最后,十分感谢大家的阅读,have

    a nice day!

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  • 在概述并行计算和云计算与什么关系之前,我们有必要先阐述一下并行计算、云计算等相关的概念,是大家对本文的内容能够理解更加透彻。1、并行计算并行计算其实早就有了,所有大型编程语言都支持多线程,多线程就是一...

    在概述并行计算和云计算与什么关系之前,我们有必要先阐述一下并行计算、云计算等相关的概念,是大家对本文的内容能够理解更加透彻。

    1、并行计算

    并行计算其实早就有了,所有大型编程语言都支持多线程,多线程就是一种简单的并行计算方式,多个线程并行地争抢CPU时间。

    并行计算(Parallel Cpmputing)是指同时使用多种计算机资源解决计算问题。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括:利用非本地资源节约成本,即使用多个“廉价”计算机资源取代大型计算机,同时克服计算机上存在的存储器限制问题。

    传统上,串行计算是指在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行软件写操作。CPU逐个使用一系列指令解决问题,但在每一个时刻只能执行一种指令。并行计算是在串行计算的基础上演变而来的,它努力仿真自然世界中的事物状态:一个序列中众多同时发生的、复杂且相关的事件。

    为利用并行计算,通常计算问题表现为以下特征:

    将工作分解成离散部分,有助于同时解决;

    随时并行及时得执行多个程序指令;

    多计算资源下解决问题的耗时要少与单个资源下的耗时。

    并行计算是相对于串行计算来说的,所谓并行计算分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术,而空间上的并行则是指用多个处理器并行地执行计算。

    2、云计算

    云计算是一种计算模式,代表了在某种程度上共享资源进行设计、开发、部署、运行应用,以及资源的可扩展收缩和应对连续性的支持。目前大部分的云计算基础架构是由用户终端向数据中心传送可申请服务的网络,以及建立在服务器上的不同层次的虚拟化技术组成的,使人们可以在任何有提供网络基础设施的地方使用这些服务。因此,云的基本概念是通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再由多部服务器组成的庞大系统搜索、计算分析之后将处理结果回传给用户终端。让他通过这项技术,远程的服务供应商可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和“超级电脑”同样强大效能的网络服务。

    你可能会说,这不正是分布计算的概念吗?没错,云计算可以说是分布计算、并行计算、网络计算等一脉相承的技术路线,甚至可以说它们的基因是相同的。但它们给人的外貌是不同的,它们在技术架构上是有差异的。简单的说,云计算是经过商业包装的名词,它为分布存储和分布计算找到了盈利模式。从概念上讲,可把云计算看成是“存储云+计算云”的有机结合,即“云计算=存储云+计算云”。存储云的基础技术是分布存储,而计算云的基础技术是分布计算,更准确说在是并行计算。

    因此,云计算的基础架构首先是要确保能实现并行计算。并行计算的作用是将大型的计算任务拆分,然后再派发到云中的各个节点进行分布式的并行计算,最终再将结果收集后统一处理。如果说云计算是并行计算的升华的话,那么云计算基础架构更在另一层面上更大的进步:计算资源虚拟化。简单的说,就是计算云中的所有计算资源都被看成一个可分配和回收的计算资源池,用户可根据自己的实际需求申请相应的计算资源。这种资源虚拟化得益于近来兴起的虚拟机技术,采用虚拟机实现资源的虚拟化,避免了硬件异构的特性。即无论什么样的硬件机器攒在一起,其计算资源都可被量化到计算资源池中,并被动态分配和动态调整。动态调整是指不需要重新启动系统就可调整资源大小,这是虚拟化技术的最大用处之一。这种虚拟化和我们在自己机器上安装的虚拟机所采用的虚拟化技术大同小异,其不同之处在于个人用户的使用模式是将一台物理机器的资源虚拟化成多份,以使得其能同时启动多个操作系统;而云中的虚拟化技术是将多个物理机器的资源虚拟化成一个大的资源池,让用户感觉是在使用一个巨大资源的机器。

    从这个角度而言,云计算不是新技术,而是新的资源利用模式。我们可以把云计算看作是前代计算模式(比如网格计算、透明计算、效用计算)的阶段升级。云计算的实质是一种基础架构管理的方法论,是把大量的计算资源组成IT资源池,用于动态创建高度虚拟化的资源提供用户使用。在云计算环境下,所有的计算资源,比如说服务器能够动态地从硬件基础架构上增减,以适应工作任务的需求。所以,云计算最真实完整的基础架构是一个由多种产品和服务集成起来的端到端的解决方案。云计算基础架构的本质是通过整合、共享和动态的硬件设备供应来实现IT投资的利用率最大化。因此,云计算的基础架构的本质可以看成是:并行计算+资源虚拟化。

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    3、云计算和并行计算

    简单而言,并行计算就是在并行计算机上所做的计算,它与常说的高性能计算(high performance computing)、超级计算(super computing)是同义词,因为任何高性能计算机和超级计算总离不开并行计算计算。并行计算是在串行计算的基础上演变而来的,它努力仿真自然世界中一个序列中含有众多同时发生的、复杂且相关的事物状态。近年来,随着硬件技术和新型应用的不断发展,并行计算也有了若干新的发展,如多核体系结构、云计算、个人高性能计算机等。所以,云计算是并行计算的一种形式,也属于高能性能计算、超级计算的形式之一。作为并行计算的最新发展计算模式,云计算意味着对于服务器端的并行计算要求的增强,因为数以万计用户的应用都是通过互联网在云端来实现的,它在带来用户工作方式和商业模式的根本性改变的同时,也对大规模并行计算的技术提出了新的要求。

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  • Flowable并行退回

    2021-11-14 21:46:29
    flowable并行退回、flowable并行节点跳转、flowable并行节点撤销

    1、并行节点内部退回|并行节点跳转

    使用技巧:
    抽象执行实例树,采用分层架构,人为将业务逻辑抽象归纳到不同的层级上面。该放哪可以满足层层式退回。比如3层的级别的,同层次跳转不删除其他同级的,当3层的节点跳跃到2级别的节点式,删除所有同级别的。

    流程图
    在这里插入图片描述

    2、7、8三个节点增加 leaf 值为1。
    3、4、5、6 节点增加 leaf 值为2。
    在这里插入图片描述
    最终效果:
    1.并行节点退回,同一条分支内部退回时,不影响其余分支,退回上一级分支时,同级分支同步退回,上一级分支不受影响
    假设现在任务流转节点到4、6、8
    (1).当4退回到3时,6和8不变,任务节点变成3、6、8
    (2).当4退回到2时,6也要退回到2,8不变,任务节点变成2、8
    (3).当4退回到1时,6和8也要退回到1,任务节点变成1
    2.并行分支节点的后续节点退回至并行分支节点,只退回至指定节点,其余分支不受影响
    假设任务流转至节点9
    (1).当9退回到4时,只退回至节点4,当前任务节点为4,并且4可以正常流转至9。

    8到7是其余分支不受影响,当前分支到任务节点到7。
    9到8是其余分支不用退回,当前任务节点为8。

    上面文章来自盘古BPM研究院:http://vue.pangubpm.com/
    文章翻译提交:https://github.com/qiudaoke/flowable-userguide
    了解更多文章可以关注微信公众号:
    在这里插入图片描述

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