并行算法研究：关键、进展与挑战

"并行算法研究进展(陈国良)" 并行算法是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到如何利用多台处理机协同工作来解决复杂问题的技术。并行算法的引入是为了应对日益增长的计算需求，尤其是在面对那些需要高速计算、高精度计算或实时处理的应用时。陈国良在研究中指出，学科建设与人才培养对于推动并行算法的发展至关重要。 并行算法的基本概念是将一个大问题分解为多个可独立解决的小问题，然后在多台计算机上同时进行处理，以达到加速解决问题的目的。并行性源于现实世界的固有特性，例如，人类可以同时处理多个感官输入，这在计算领域同样具有借鉴意义。然而，将并行性应用于计算并不简单，因为早期的并行计算设备成本高昂，编写并行软件困难，导致并行计算的优势并未得到广泛认可。 并行计算的需求主要来自三个方面：一是物理限制，单处理机的速度无法满足某些高速计算需求；二是科学工程计算，对于大尺度的计算问题，需要更高的精度，这通常需要通过加密网格和并行计算来实现；三是实时性要求高的应用，串行处理往往不能满足实时响应的需求。 并行算法可以分为数值并行算法和非数值并行算法。数值并行算法关注于数值计算，如矩阵运算、方程组求解和数字信号处理；而非数值并行算法则涉及符号处理，包括图论问题、数据库操作和组合优化等。陈国良的研究主要聚焦于非数值并行算法。 并行算法的研究涵盖三个层次：并行计算理论，探讨并行计算模型、计算问题的下界、问题的可并行化以及NC类和P-完全问题；并行算法的设计与分析，侧重于多项式数量处理器在对数多项式时间内的并行算法设计与分析；并行算法的实现，关注如何在实际硬件中实施并行算法。 陈国良的并行算法研究进展强调了并行计算在提升计算效率和应对复杂问题中的核心地位，同时也揭示了并行计算理论、设计与实现的深度和广度，以及在人才培养上的必要性。随着技术的进步和需求的增长，对并行算法的理解和应用将继续深化，为未来的高性能计算提供强大的支持。