并行算法设计与现代计算机并行性探讨

"曙光四个结点的CPU-并行算法设计曹振南" 这篇资源主要讨论了并行算法设计在曙光3000四个结点、16个CPU的环境下如何提升计算效率，以及现代计算机并行性的概念和重要性。并行计算是一种古老的思考方式，但将其应用到计算机中需要时间和努力来发展有效的编程技术。文章引用了Gill（1958）的观点，强调并行编程可以激发程序员的探索精神。 并行计算的核心目标包括缩短单个问题的求解时间、增大问题规模和提高系统吞吐率。这可以通过集成系统资源和分解应用程序来实现。并行计算的硬件环境分为两类：共享内存SMP（Symmetric Multi-Processor）和分布内存MPP（Massively Parallel Processors）。 对于共享内存SMP并行计算机，如SGI PowerChallenge和Sun E10000，多个处理器共享同一内存，使得编程简单，但受制于系统总线带宽，通常仅支持少量处理器。OpenMP和消息传递（如MPI）是常见的编程接口。而分布内存MPP系统由大量带有局部内存的节点组成，通过高速网络连接，能够支持更多的处理器，但编程复杂度更高。 并行算法设计涉及几个关键方面：基本知识及现状、并行计算性能评测、一般设计方法、基本设计技术、一般设计过程以及实例分析。这些内容旨在帮助理解和实施高效的并行算法。在曙光3000这样的系统中，通过并行算法设计，可以将4小时的任务减少到12分钟，显著提升了计算效率。 并行算法设计的基本方法和技术包括任务分解、数据并行、流水线并行、负载均衡等。设计过程通常涉及问题的识别、并行性分析、算法设计、性能评估和优化。例如，使用MPI（Message Passing Interface）可以实现不同节点间的通信和协作，以解决大规模计算问题。 最后，文章可能还提到了其他专家，如Tim Mattson和Rudolf Eigenmann，他们对并行计算有着深入的研究，提供了相关的理论基础和技术实践。总体来说，这个资源涵盖了并行计算的理论、硬件架构、编程方法以及实际应用，对于理解并行算法设计及其在高性能计算中的应用具有重要价值。