并行计算基础：算法与结构解析

"并行算法的表达-并行计算(中科大讲义)" 并行计算是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到在多个处理器或计算节点上同时执行任务，以提高计算效率和解决大规模问题的能力。本讲义主要关注并行算法的设计、表达以及并行计算的系统结构。 首先，描述了并行算法的表达方式。并行算法通常需要一种能够描述并发执行任务的语言。这里提到的"类Algol"和"类Pascal"是指具有类似Algol或Pascal语法的编程语言，这些语言可能被扩展或修改以支持并行处理。并行语句如Par-do语句和for all语句是并行算法描述中的关键元素。Par-do语句允许对一个循环中的所有迭代并行执行，而for all语句则适用于对一组并行实体（如进程或线程）进行操作。这两种语句都是并行计算中常见的控制流构造，有助于将任务分解为可并行的部分。 并行计算的结构和编程是其核心组成部分。并行计算的系统结构包括共享内存系统（如SMP，Symmetric MultiProcessing）、大规模并行处理系统（MPP）和集群（Cluster）。这些结构各有优缺点，适用于不同的计算场景。性能评测是评估并行计算系统效能的关键，它考虑了计算速度、通信延迟、并行度等因素。 并行算法的设计是并行计算研究的重点。这包括基础设计原则、一般设计方法和基本设计技术。例如，第四章可能探讨如何将串行算法转换为并行算法，而第五章可能涉及如何利用数据并行性和任务并行性。第六章可能涵盖并行化策略，如分块、分区和流水线等。设计过程包括分析问题、确定并行性、选择合适的数据结构和通信模式，以及优化算法。 在并行数值算法部分，讨论了基本的通信操作，这是并行计算中进程间协调和信息交换的基础。稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换（FFT）是数值计算中的常见问题，它们在并行环境中可以通过分布式存储和通信机制得到加速。 最后，介绍并行程序设计，包括基础概念、编程模型以及针对不同系统架构（如共享存储和分布式存储系统）的编程技术。并行程序设计环境和工具是提高开发效率和调试复杂并行程序的关键。 这份讲义全面涵盖了并行计算的各个方面，从系统结构到算法设计，再到实际编程实践，为学习者提供了一个深入理解并行计算的框架。