并行算法设计：通信策略与一般步骤详解

并行算法的设计过程是一个复杂且精细的技术活动，涉及到计算机科学的核心概念和策略。首先，理解并行计算的基础知识和当前状态至关重要，这包括认识到并行性并非新概念，而是随着计算机技术的发展得以广泛应用。早期的研究者如Gill在1958年的论文中指出，尽管并行编程可能面临挑战，但它有着恢复编程工作者探索精神的潜力。 设计并行算法一般分为几个关键步骤。首先，需要评估并行计算的性能指标，这包括衡量单个问题解决时间的降低、问题规模的扩大以及系统吞吐率的提升，这些目标可以通过集成系统资源和分解应用来实现。并行计算的目标在于利用计算机的多个核心同时执行任务，从而提高整体效率。 在硬件层面，有两个主要的并行计算架构：共享内存SMP系统（如SGI PowerChallenge和SUN E10000）和分布内存MPP（Massively Parallel Processors）系统。SMP通过系统总线连接多个处理器，它们共享内存，优点在于易于使用和维护，但受制于系统总线带宽，适用于较小规模的处理器集合。另一方面，MPP由大量具有独立内存的节点组成，通过高速网络连接，能够支持大规模并行处理，但编程复杂度较高，可能采用OpenMP、MPI或HPF等工具。 通信是并行算法设计中的核心要素，区分了局部通信（相邻任务之间的交互）和全局通信（涉及众多任务的数据交换）。局部通信通常效率较高，因为数据传输范围有限，而全局通信可能涉及复杂的通信模式，包括结构化通信（通信伙伴关系固定不变）和非结构化通信（模式动态变化），以及同步通信（预先约定的通信时机）和异步通信（接收方主动请求）。 在并行算法设计技术方面，需要掌握如何有效地划分任务、协调各部分间的协同工作，以及处理可能出现的同步和数据一致性问题。这通常涉及到数据并行、任务并行、流水线并行等多种策略。曹振南在文章中可能会探讨这些技术和方法，并给出具体的例子来阐述如何在GPU等高性能计算平台上实施并行算法。 设计并行算法需要深入了解计算机系统架构、通信机制以及并行计算的优势和挑战，以便在实际应用中优化性能，提高计算效率。随着硬件的进步和编程工具的日益成熟，这个领域将持续发展和创新。