并行计算基础：访存模型与UMA架构解析

"并行计算机访存模型-并行计算(中科大讲义)" 并行计算是一种利用多处理器同时处理计算任务的技术，旨在提高计算效率和解决问题的规模。它广泛应用于科学计算、大数据分析、人工智能等领域。本文档主要围绕并行计算的结构、算法和编程展开，由国家高性能计算中心（合肥）提供。 首先，文档介绍了并行计算的基础，包括并行计算机系统及其结构模型。在这一部分，特别提到了UMA（Uniform Memory Access）模型，这是一种均匀存储访问模型，其中所有处理器都能平等访问物理内存，并且访问任意存储单元的时间是相同的。这种模型允许处理器之间共享数据，提高了数据访问的效率。UMA模型通常还包含每个处理器私有的高速缓存，用于加速局部频繁访问的数据，以及可能的共享外围设备，如磁盘或网络接口。 文档接着探讨了并行计算的多个方面，从并行计算机系统结构模型到具体实现，如SMP（Symmetric Multi-Processing，对称多处理）、MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）和Cluster（集群）。SMP模型中，多个处理器共享同一内存空间，而MPP则由大量独立处理器通过通信网络连接，共同处理任务。Cluster则是通过网络连接的多台独立计算机，协同工作以达到更高的计算能力。 在性能评测方面，文档会讨论如何衡量并行系统的性能，这是优化并行算法和系统的关键。并行算法设计部分则涵盖了设计基础、一般设计方法和技术，以及设计过程。这部分内容对于开发高效并行算法至关重要，因为它涉及到如何将任务分解、数据分配、通信策略等问题。 并行数值算法是并行计算的核心应用之一，文档将深入研究基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换等主题。这些算法在科学计算中扮演着重要角色，例如在物理学、工程学、金融建模等领域。 最后，文档详细讲解了并行程序设计，包括基础概念、编程模型、共享存储系统和分布式存储系统编程，以及相关的编程环境和工具。这些内容帮助开发者理解和实现并行程序，从而充分利用并行计算的潜力。 这个资源提供了全面的并行计算知识框架，不仅涵盖了硬件层面的并行系统结构，还包括软件层面的算法设计和编程实践，对于深入理解和应用并行计算技术的学者和工程师来说是一份宝贵的参考资料。