Titlebook: Datenflu?rechner; Theo Ungerer Textbook 1993 Springer Fachmedien Wiesbaden 1993 Architektur.Computer.Einheit.Einheiten.Maschine.Modell.Opt

analgesic

書(shū)目名稱Datenflu?rechner影響因子(影響力)




書(shū)目名稱Datenflu?rechner影響因子(影響力)學(xué)科排名




書(shū)目名稱Datenflu?rechner網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




書(shū)目名稱Datenflu?rechner網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度學(xué)科排名




書(shū)目名稱Datenflu?rechner被引頻次




書(shū)目名稱Datenflu?rechner被引頻次學(xué)科排名




書(shū)目名稱Datenflu?rechner年度引用




書(shū)目名稱Datenflu?rechner年度引用學(xué)科排名




書(shū)目名稱Datenflu?rechner讀者反饋




書(shū)目名稱Datenflu?rechner讀者反饋學(xué)科排名

Rct393

infringe

周年紀(jì)念日

Free Information: Networked Learning Utopiann bei kurzer Wartezeit tolerierbar sein, bedeutet jedoch bei l?ngerer Wartezeit eine Ressourcenverschwendung. Ein Kontextwechsel erfordert bei konventionellen von-Neumann-Prozessoren einen zeitraubenden Betriebssystemaufruf, um die notwendige Sicherung der Register und des Proze?zustandes vorzunehmen.

鑲嵌細(xì)工

幼兒

https://doi.org/10.1007/978-1-4471-1001-9-Aspekte angesprochen. Im Abschnitt 2.2 werden verschiedene Parallelarbeitstechniken einander gegenübergestellt und in den weiteren Abschnitten entsprechend der Einteilung in Abb. 2.2-1 im einzelnen behandelt.

幼兒

Critical Learning in Digital NetworksMethode klassifiziert. Im vorliegenden Kapitel werden die wichtigsten Entwicklungen bei dynamischen Datenflu?rechnern mit Tagged-Token-Prinzip beschrieben, wobei vier dynamische Datenflu?rechnerprojekte exemplarisch vorgestellt werden. Dabei wird, soweit Literatur verfügbar ist, die Zeitspanne vom Anfang der 80er Jahre bis heute erfa?t.

詞匯記憶方法

Critical Learning in Digital NetworksAbkehr von konventionellen Computern dar. Die Folge ist, da? der übergang von einem von-Neumann- zu einem Datenflu?rechner für den Benutzer einen derart gro?en, technischen und administrativen Aufwand bedeutet, da? dieser nur dann gerechtfertigt ist, wenn signifikante Leistungsverbesserungen erzielt werden.

高興去去

Einleitung,tenflu?graph mit einer datengesteuerten Auswertungsstrategie und die Verarbeitungspipeline eines Datenflu?prozessors, die aus Einheiten für das ?Token Matching“, für die Befehlsbereitstellung, die Befehlsausführung und das Erzeugen von neuen ?Tokens“ besteht.

不利

Zusammenfassung und Ausblick,hner und Datenflu?-/von-Neumann-Hybridarchitekturen werden mit den oft als ?konventionell“ bezeichneten, aber wesentlich erfolgreicheren von-Neumann-Prozessoren und Multiprozessorsystemen, deren Knoten von-Neumann-Prozessoren sind, verglichen.