MWORKS并行程序设计是什么 分别举几个例子

MWORKS并行编程概念
MWORKS平台支持复杂的系统建模与仿真，其中并行计算是提升性能的重要手段之一。并行程序设计允许将任务分解成多个子任务，在多核处理器或多台计算机上同时执行，从而显著减少运行时间[^3]。
并行计算模式
在MWORKS中主要采用两种并行计算模式：

批处理方式
批处理适用于独立的任务集合，可以一次性提交大量相似类型的作业到队列中等待执行。这种方式非常适合参数扫描、蒙特卡洛模拟等场景下的应用需求。

并行计算方式
对于相互依赖紧密的数据集，则可以通过划分数据域的方法来进行分布式内存环境下的高效运算。例如矩阵乘法操作就可以被拆解为若干个小规模的子矩阵相乘问题并发完成。

实现机制
为了简化用户的开发难度，MWORKS提供了高层抽象接口用于描述待求解的问题结构及其约束条件；内部则自动调度资源分配给各个节点上的工作进程去具体实施相应的算法逻辑。这种设计理念不仅提高了代码重用性和维护便利度，同时也使得开发者能够更加专注于业务层面的设计思考而非底层硬件细节管理。
from mworks.parallel import ParallelExecutor, TaskPartitioner

def compute_task(data_chunk):
result = sum(x * x for x in data_chunk)
return result

data = range(1000000)

partitioner = TaskPartitioner()
chunks = partitioner.split_into_chunks(data, num_tasks=8)

executor = ParallelExecutor(num_workers=8)
results = executor.map(compute_task, chunks)

final_result = sum(results)
print(f'Total Sum of Squares: {final_result}')
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此Python脚本展示了如何使用mworks.parallel模块来创建一个简单的并行任务。这里定义了一个名为compute_task()函数用来对输入列表中的每一个元素平方后再累加起来作为返回值。接着通过TaskPartitioner().split_into_chunks()方法把原始数据分割成了八个部分交给不同的线程分别处理最后再汇总所有分片的结果得出最终答案。