掌握并行计算：Amdahl与Gustafson定律详解

"加速比定律是并行计算领域中的核心概念，它衡量的是在特定并行计算系统上，一个并行算法相较于串行算法执行速度提升的倍数。这个定律有助于评估并行计算的效率和优化效果，对于理解高并行计算系统如高性能计算机（HPC）和大规模并行处理机（MPP）的工作原理至关重要。 Amdahl定律，也称为串行部分定律，假定在一个计算任务中，一部分任务是无法并行化的串行部分，无论并行度如何提高，这部分的执行时间不变。因此，加速比受到并行化部分的比例限制，只有当并行化比例增大时，总加速比才可能接近理论最大值。 Gustafson定律则更适用于处理规模可以无限扩展的问题，如科学计算和大规模数据分析，因为它考虑了随着更多的处理器投入而带来的潜在加速效果。在这些情况下，加速比不再受限于串行部分，而是取决于系统的扩展性和资源利用率。 并行计算的基础知识包括以下几个方面： 1. 并行计算定义：同时使用多个计算机来解决同一个问题，涉及多计算机网络、多进程/线程通信以及并行计算环境，如并行向量处理器（PVP）、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理器（MPP）、机群和分布式共享内存（DSM）等架构。 2. 并行计算机分类：按指令流和数据流的不同，可以分为SISD（单指令单数据流）、SIMD（单指令多数据流）、MISD（多指令单数据流）和MIMD（多指令多数据流）。MIMD系统如SMP和MPP，支持更复杂的并行操作。 3. 超级计算机案例：如地球模拟器，它是顶级500强中的一员，由Nec公司制造，具有极高的浮点运算速率（如Rmax达到35.86 teraflops），体现了并行计算在大型科学应用中的实力。 4. Top500排名中的其他超级计算机，如ASCIQ和ASCIWhite，它们分别代表了当时并行计算的先进水平，节点数量和CPU配置也是衡量并行能力的重要指标。 通过理解并行计算的基础知识，我们可以更好地设计并行算法，优化并行系统，以及评估并行计算在实际问题解决中的效能，这对于信息技术发展和科研工作至关重要。"