A maior diferença entre os processadores vetoriais e escalares é quantos itens de dados cada um está manipulando de uma vez. O processamento de computador é muitas vezes uma ciência bastante complexa e entender como ele funciona em um nível técnico freqüentemente requer muito conhecimento e especialização. Quando se trata dos tipos de processamento básicos , porém, geralmente é mais fácil ver as coisas de maneira mais simples. Em essência, um processador vetorialagrega vários pontos de dados, processando cada um por vez. Geralmente é muito bom para tarefas complicadas que podem ser divididas em tarefas menores que responderão a uma instrução semelhante. Os processadores de vetor são eficientes quando se trata de fazer as coisas, mas essa eficiência pode fazer com que outras partes do sistema do computador fiquem lentas. Os processadores escalares, por outro lado, normalmente lidam com apenas uma tarefa por vez e trabalham basicamente ponto a ponto. Esse tipo de processador geralmente não afeta a velocidade da máquina como um todo, mas pode ser mais lento quando se trata de finalizar trabalhos mais complicados. Ambos são importantes para muitos setores e alguns computadores e dispositivos realmente usam ambos simultaneamente para maximizar a eficiência.

Homem segurando computador

Ampla importância do processamento de computador

A parte do computador que permite seu funcionamento, pelo menos em um nível muito amplo, é geralmente conhecida como unidade central de processamento ( CPU ). Esta unidade executa as instruções de vários programas; ele recebe as instruções de um programa, decodifica essas instruções e as divide em partes individuais. Em seguida, ele executa essas instruções e relata os resultados, gravando-os de volta na memória temporária ou permanente do dispositivo. Os processadores geralmente são formatados desde o início como vetor ou escalar.

Básico escalar

Os processadores escalares são o tipo mais básico de processador. Geralmente, eles processam apenas um item de cada vez, normalmente números inteiros ou números de ponto flutuante. Os números de ponto flutuante são números que são muito grandes ou pequenos para serem representados por inteiros. De acordo com o sistema escalar de informação de ordenação, cada instrução é tratada sequencialmente. Como resultado, o processamento escalar pode demorar algum tempo.

Como funcionam os processadores vetoriais

Em contraste, os processadores vetoriais normalmente operam em uma matriz de pontos de dados. Isso significa que, em vez de lidar com cada item individualmente, vários itens, todos com a mesma instrução, podem ser concluídos de uma vez. Isso pode economizar tempo em relação ao processamento escalar, mas também adiciona complexidade ao sistema; isso pode diminuir a velocidade de outras funções. O processamento vetorial geralmente funciona melhor quando há uma grande quantidade de dados a serem processados. Nesses casos, grupos de dados e conjuntos de dados individuais podem ser tratados por uma instrução.

Horários de inicialização

Os processadores vetorial e escalar também diferem em seus tempos de inicialização. Um processador de vetor geralmente requer uma inicialização prolongada do computador devido às várias tarefas que estão sendo executadas. Os processadores escalares, por outro lado, tendem a iniciar um computador em um período de tempo muito mais curto, pois apenas tarefas únicas estão sendo executadas.

Usando os dois juntos

Nem todos os sistemas de computador precisam usar um sobre o outro e, em certos ambientes, os dois realmente funcionam em conjunto. O processador superescalar é um exemplo. Este sistema pega elementos de cada tipo e os combina para um processamento ainda mais rápido. Usando o paralelismo em nível de instrução, o processamento superescalar pode realizar várias operações ao mesmo tempo. Isso permite que a CPU funcione em um nível muito mais rápido do que um processador escalar básico, sem a complexidade adicional e outras limitações do sistema vetorial.

Pode haver problemas com esse tipo de processador, pois ele deve determinar quais tarefas podem ser realizadas em paralelo e quais dependem de outras tarefas serem concluídas primeiro. Erros na atribuição de dados geralmente levam a travamentos e outros problemas de funcionamento.