并行计算基础：编程标准与当代系统(中科大讲义)

"这篇讲义主要探讨了编程标准在并行计算中的作用，涉及并行计算的基础知识，包括并行计算机系统结构模型、并行算法设计、并行数值算法以及并行程序设计等内容。讲义内容详实，旨在帮助读者理解和掌握并行计算的核心概念和技术。" 在并行计算领域，编程标准扮演着至关重要的角色，它规范了程序的执行模型、并行性的表达方式、同步机制以及如何获取运行时的环境变量。以下将详细阐述这些方面： 1. **程序执行模型**： - **SPMD (Single Program, Multiple Data)**：所有处理器执行相同的程序，但处理不同的数据，常用于分布式内存系统。 - **SMP (Symmetric Multi-Processing)**：共享内存的多处理器系统，各处理器可以访问相同的内存空间。 2. **并行性表达**： - **DOACROSS, FORALL**: 这些是并行循环的语法结构，允许在循环体内部并行执行任务。 - **PARALLEL, INDEPENDENT**: 在并行编程模型中，`PARALLEL`通常用于标记一个区域内的代码可以并行执行，而`INDEPENDENT`则表示循环中的迭代是相互独立的，无依赖关系。 3. **同步机制**： - **Locks**: 用于保护共享资源，一次只允许一个线程访问。 - **Barriers**: 所有线程到达屏障点后一起继续执行，确保所有线程完成某个阶段后再进入下一阶段。 - **Semaphores**: 信号量用于控制对共享资源的访问数量，避免过多线程同时访问。 - **Condition Variables**: 用于线程间通信，一个线程等待特定条件满足后才能继续执行。 4. **运行时环境变量**： - **threadid**: 获取当前线程的标识符，有助于跟踪和管理多线程。 - **num of processes**: 获取系统或程序中的进程总数，这对于负载平衡和资源分配至关重要。 讲义还涵盖了并行计算的不同方面，如并行计算机系统结构模型，包括SMP、MPP（大规模并行处理）和Cluster；并行计算性能评测；并行算法设计基础和技术；基本通信操作；稠密矩阵运算；线性方程组求解；快速傅里叶变换等。此外，还讲解了并行程序设计，包括并行程序设计模型，如共享存储系统和分布存储系统编程，以及并行程序设计环境和工具的使用。 理解并遵循编程标准对于实现高效、可靠的并行计算至关重要，因为它能够保证程序的正确性，优化性能，并简化多处理器环境下的编程工作。通过深入学习这些知识，开发者能够更好地利用并行计算资源，解决科学与工程中的大规模计算问题。