تتجه استراتيجية الوصول غير المنتظم للذاكرة لبناء أنظمة تحوي على عدد من المعالجات (عقد) كل مجموعة من المعالجات مرتبطة بجزء من الذاكرة تدعى Cluster الارتباط يتم من خلال عارضة وهذه الـ Cluster ترتبط مع شبكة أقل تكلفة.
-كل هذه المعالجات يمكن لها الوصول إلى كل فراغ العناوين إذا لزم الأمر. أهم طرق السماح للمعالج بالوصول إلى الذاكرة هي S-ComA يمكن اعتبار هذه النظم مثل mImD. ومن ناحية أخرى لقد تم توزيع الذاكرة فيزيائياً وبالتالي فإن الوصول إلى البيانات لا يتم بنفس الوقت. في أنظمة S-COMA الذاكرة المخبأة للعقد المحلية تمتد إلى الذاكرة الأخرى لذلك عندما يحتاج معالج لمعلومات غير موجودة في الكاش المحلية الخاصة به يمكنه النفاذ إلى الذاكرة التي تحوي هذه المعلومة، وبالتالي كل الذاكرة تكون متاحة للمعالجات ولأن البيانات يمكن أن تكون موزعة على كل المعالجات وبالتالي فغن زمن الوصول إلى كل جزء من هذه البيانات يمكن أن تكون مختلفة. إن مصطلح الكاش المتماسك (Cache coherent) يشير إلى أن جميع المتحولات الموجودة بالخوابي التابعة للمعالجات يجب أن تكون متماثلة وإلا فإنه يعطي أخطاء وهناك عدة طرق لضمان هذا التماسك.
1- Snopyreotocol: الذي يعتمد على مبدأ التنصت على الخوابي وعندما يتم التغير على أي متحول فإنه يقوم بتغيير قيمة هذا المتحول بالمعالجات الأخرى. 2- ويوجد أيضاً طريقة أخرى هي ذاكرة الدليل: وهو جزء خاص من الذاكرة يمكننا من حفظ جميع المتغيرات. في الوقت الحاضر الكثير من الآلات تستخدم CCNUMA Series مثل (Bull Nooas Cale 500) (SGL-Altix 4000) (hp supper dome). هناك خاصية مهمة للآلات التي تستخدم CC-numa هي عامل نوما NumAfactor هذا العامل يبين الفرق في الوصول إلى بيانات محلية "موجودة في العقدة الحالية" والحصول على بيانات غير محلية. -بالاعتماد على بنية النظام يختلف هذا العامل إذا كانت البيانات موجودة في عقدة مجاورة مثالاً يكون الوصول لها أسرع. عندما يتم ذكر عامل توما فإنه يكون معطي لأكبر مسافة بين المعالجات يمكن اعتبار هذا النظام مثل sm-mImD.
mImD: هذا النوع من البنى هو الأسرع نمواً بين أجهزة الكمبيوتر عالية الأداء على الرغم من أن هذا النوع من الآلات أصعب في التعامل مع الذواكر المشتركة وهو أصعب من بنى SImD ففيها يكون توزيع البيانات في الذاكرة المشتركة شفاف جداً وهذا يختلف تماماً عن mImD حيث أنه في أنظمة mImD يمكن للمستخدم أن يقوم بتوزيع البيانات عبر المعالجات وكذلك لتبادل المعلومات بين المعالجات لابد من القيام explicitely. -مزايا Dm-mImD: 1- نظم واضحة: حيث أن مشكلة عرض النطاق الترددي التي كانت تتطارد الأنظمة ذات الذواكر المشتركة تم حلها في هذا النظام لأن جداول عرض النطاق الترددي متناسبة مع عدد المعالجات. 2- أن مشكلة السرعة هي مسألة حيوية أخرى في أنظمة الذواكر المشتركة فيجب أن تطابق سرعة الذاكرة سرعة المعالج أي يجب أن تكون سرعة الذاكرة كبيرة في حين أننا في أنظمة mImD قد تجاوزنا هذه المشكلة حيث أن المعالجات تم تهيئتها كما ذكرنا سابقاً بمسألة عرض النطاق الترددي ولكن أيضاً نظم mImD لها مساوئ.
1- الاتصال بين المعالجات أبطأ في Dm-mImD. 2- مشكلة التزامن. 3- أن الوصول إلى بيانات غير موجودة في الذاكرة المحلية الخاصة بالمعالج يكلف النفاذ إلى ذواكر أخرى وهذا يسبب بطئ كبير جداً. عندما نطلب من المعالج تكرار تبادل البيانات بين المعالجات فإن ذلك يتطلب تزامن. وبالتالي نجد مما سبق أن Topology (شكل التوصيل) وسرعة Datapath لها أهمية كبيرة بالنسبة لفائدة عملية من هذا النظام. هناك عدة طرق لوصل المعالجات مع بعضها من هذه الطرق ما يسمى المكعب الفائق كما في الشكل 5.A. -هناك ميزة مهمة في بنية المكعب الفائق مكعب 2d node عدد الخطوات على الأكثر d. لذا نمو الشبكة يكون فقط لوغارتمي مع عدد العقد. بالإضافة يمكن محاكاة أي إستراتيجية أخرى مثل الأشجار ـ الحلقات من خلال المكعب الفائق. هناك طريقة أخرى لوصل المعالجات هي fat tree. تعتمد على مبدأ بسيط ولكن المشكلة فيها هي حدوث ازدحام عند الجذر حيث أن كل الرسائل يجب أن تعبر عن أعلى مستوى قبل أن تهبط إلى المستويات الدنيا يتم التغلب على هذه المشكلة من خلال زيادة عرض النطاق الترددي "معظمها بشكل وصلات متعددة" في المستويات العليا من الشجرة. -مثال على fat tree هي quar terny كما في الشكل 5B. فإن جزء كبير من نظم mImD تستخدم عارضتين لكميات صغيرة من المعالجات بحدود 64 معالج. بينما لربط عدد كبير من المعالجات يمكن استخدام عدة عارضات أي يتم وصل عارضة من المستوى الأول مع عارضة بالمستوى الثاني... الخ. ولهذه الطريقة يمكن وصل عدد كبير من العقد آلاف العقد من خلال وصلات قليلة في هذه الأيام فإن معالجات العقد ليست من النوع RISC. المشكلة التي يمكن أن تحدث بهذه النظم هو عدم تطابق نظم الاتصالات مع سرعة المعالجات في العقدة ذلك يمكن أن يسبب أحياناً مشاكل في الاتصالات الحاسوبية.