docs: add section on vector and supercomputers, including compiler optimizations

main.typ

@@ -171,6 +171,46 @@ Lisp позже повлияли на Python (list comprehensions), JavaScript (
 
 #pagebreak()
 
+= Векторные- и суперкомпьютеры
+
+== Концепция векторных вычислений
+
+Векторные вычисления представляют собой фундаментальную ступень развития высокопроизводительных вычислительных систем, которая позволила достичь качественного скачка в производительности при решении задач, требующих обработки больших однородных массивов данных.
+
+=== Суперкомпьютеры Cray и становление векторной обработки
+
+Компания Cray Research, основанная Сеймуром Креем в 1972 году, стала пионером в области векторных суперкомпьютеров. Первая машина серии Cray-1, представленная в 1976 году, продемонстрировала революционный подход к организации вычислений@noauthor__nodate. Архитектура системы была построена на принципе конвейерной обработки векторных данных, что позволяло выполнять одну операцию над множеством элементов данных одновременно. Главная память машины состояла из 16 независимых блоков по 64 тысячи машинных слов каждый, а 12 функциональных модулей позволяли выполнять логические, скалярные и векторные операции над этими данными с высокой степенью параллелизма.
+
+Ключевое преимущество векторной архитектуры заключалось в том, что одна векторная инструкция заменяла целый цикл скалярных операций. Это сокращало количество необходимых к исполнению команд и устраняло накладные расходы на управление циклами. Для научных и инженерных расчетов, где типичными являются операции с матрицами и массивами данных, такой подход обеспечивал многократное ускорение по сравнению со скалярными процессорами того времени.
+
+=== Модель SIMD как основа векторизации
+
+Концептуальной основой векторных вычислений стала модель SIMD, сформулированная в таксономии Флинна@flynn_very_1966. В своей ранней реализации эта модель предполагала, что один поток команд управляет обработкой множества потоков данных параллельно. Векторный процессор фактически реализовывал данную парадигму аппаратно: единственная векторная инструкция запускала идентичную операцию над всеми элементами векторного регистра.
+
+Важно отметить, что ранняя форма SIMD в векторных суперкомпьютерах и современные векторные расширения процессоров существенно отличаются. Векторные машины работали с векторами переменной длины и обладали специализированными конвейерами для различных типов операций, а SIMD-расширения современных процессоров оперируют фиксированными по размеру векторами для исполнения этих операций ничего кроме самого процессора не требуется.
+
+=== Векторные расширения в языке Fortran
+
+Параллельно с развитием аппаратных векторных систем происходила эволюция программных средств, позволяющих эффективно использовать возможности векторной обработки@chang_support_2004. Язык Fortran в стандарте Fortran 90 получил расширение в виде конструкции для работы с массивами как с едиными объектами, что позволяло программистам того времени выражать векторные операции в знакомой математической нотации.
+
+Компиляторы Fortran получили возможность автоматической векторизации циклов, распознавая паттерны кода, которые могли быть преобразованы в векторные инструкции@allen_automatic_1987. Это означало, что существующий код мог быть оптимизирован для векторных архитектур без полного переписывания, хотя наибольшая эффективность достигалась при использовании явных векторных конструкций языка. Появление директив компилятора также позволило программистам явно управлять процессом векторизации, указывая компилятору на возможности параллелизма в коде.
+
+Развитие векторных вычислений заложило основу для современных параллельных архитектур и продолжает оставаться актуальным в контексте современных процессоров с SIMD-расширениями и графических ускорителей, использующих сходные принципы обработки данных.
+
+== Новые компиляторные оптимизации
+
+Параллельно с развитием векторных архитектур происходила модернизация в технологиях компиляции, направленная на максимальное использование возможностей современного оборудования. Компиляторы превращались из простых трансляторов высокоуровневого кода в машинный в сложные системы оптимизации, способные радикально трансформировать программу для достижения максимальной производительности.
+
+Центральной задачей стала векторизация циклов. Компиляторы научились анализировать структуру циклов и определять, можно ли безопасно преобразовать последовательные итерации в единую векторную операцию. Для успешной векторизации цикла компилятору необходимо доказать, что между итерациями отсутствуют зависимости, так как в обратном случае применение векторных оперций приведёт к некорректным результатам вычисления.
+
+Неполное разворачивание циклов стало одной из ключевых техник оптимизации -- компилятор мог группировать несколько итераций цикла, что давало ему возможность переупорядочить инструкции и уже затем, возможно, заменить их векторными операциями. Цикл всё ещё присутствует, но он может быть значительно меньше оригинального варианта.
+
+Компиляторы, такие как для TI ASC и Cray Fortran, анализировали циклы на отсутствие зависимостей данных между итерациями, чтобы преобразовать последовательный код в векторные операции@morgan_compiling_2018. Это обеспечивало безопасность параллелизма без изменения результатов программы. Методы включали решение систем диофантовых уравнений для доказательства независимости.
+
+Программисты использовали директивы (например, Cray VECTOR directives@noauthor_vectorization_nodate) для подсказок компилятору о безопасной векторизации при неполном статическом анализе. Межпроцедурный анализ учитывал вызовы функций для глобальной векторизации, как в Convex Application Compiler. Эти нововведения легли в основу современных компиляторов.
+
+#pagebreak()
+
 #align(
   center,
   pad(
@@ -188,6 +228,8 @@ HPC (High-Performance Computing) -- высокопроизводительные
 
 GPU (Graphics Processing Unit) -- графический процессор
 
+SIMD (Single Instruction, Multiple Data) -- вычислительный подход, когда одна инструкция исполняется над некоторым массивом данных в один проход
+
 #pagebreak()
 
 #align(