并行程序设计采用扩展法

并行程序设计采用的方法比较多，扩展法是其中一种。扩展法是指在已有的串行程序基础上进行扩展，使得程序能够利用并行计算资源来提高计算效率。具体来说，扩展法通常包括以下几个步骤：

1. 选取合适的算法：首先要选取适合并行计算的算法，这通常涉及到算法的可并行性、负载均衡等问题。

2. 分解任务：将程序中的任务分解成多个子任务，每个子任务可以在不同的计算单元上并行执行。

3. 设计通信机制：并行计算需要在不同计算单元之间进行通信，因此需要设计合适的通信机制，以保证数据传输的正确性和效率。

4. 编写并行代码：根据任务分解和通信机制，编写并行代码，在不同的计算单元上同时执行子任务。

5. 调试和优化：并行程序的调试和优化比串行程序要复杂，需要考虑到线程同步、负载均衡、通信效率等问题。

总之，扩展法是一种比较常用的并行程序设计方法，它可以利用已有的串行程序代码，快速实现并行计算。但是，在实际应用中，还需要根据具体情况选择合适的并行计算方法，以达到最优的计算效率。

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《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》是一本介绍CUDA并行编程技术的权威指南，是学习和掌握GPU编程的重要参考资料。这本书由NVIDIA公司的开发者编写，经过多次更新，包含了丰富的内容和实例，非常适合那些想要深入理解和应用CUDA的程序员和研究人员。

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并行程序设计中可能遇到的问题

在并行程序设计中，可能会遇到以下问题：

1. 数据竞争：当多个线程同时访问共享数据时，可能会发生数据竞争，导致程序出现未定义的行为。

2. 死锁：当多个线程相互等待对方释放资源时，可能会发生死锁，导致程序无法继续执行。

3. 调度问题：在多个线程之间进行调度时，可能会出现优先级反转、饥饿等问题，导致程序的性能下降。

4. 并发控制问题：并发控制是指在多个线程之间对共享资源进行协调和管理的问题，可能会出现互斥、同步等问题。

5. 性能问题：在并行程序设计中，不恰当的并行算法、数据结构等可能会导致程序性能下降。

6. 可扩展性问题：在并行程序设计中，可能会出现无法有效利用更多处理器的问题，导致程序的可扩展性受到限制。