并行计算深入解析：线程同步与互斥

该资源是中科大关于并行计算的讲义，涵盖了线程同步和互斥的概念，以及相关的POSIX和Solaris 2线程API。内容包括并行计算的基础，如并行计算机系统结构模型，现代并行机系统（SMP、MPP和Cluster），性能评测，以及并行算法设计，数值算法，如基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换。此外，还深入讨论了并行程序设计，包括共享和分布式存储系统的编程，以及并行程序设计环境与工具。 在并行计算中，线程同步和互斥是确保多个线程正确执行的关键机制。线程同步是为了控制线程间的执行顺序，避免数据竞争和不一致的结果。例如，当两个线程试图同时修改同一块数据时，如果没有同步，可能会导致数据的错误状态。POSIX线程库提供了如下的函数来实现这一目的： 1. `pthread_mutex_init` 和 `pthread_mutex_destroy` 分别用于初始化和销毁互斥锁，互斥锁是同步的基本工具，它保证同一时间只有一个线程能持有锁。 2. `pthread_mutex_lock` 和 `pthread_mutex_unlock` 用于获取和释放互斥锁，确保在锁定状态下其他线程无法访问资源。 3. `pthread_mutex_trylock` 允许线程尝试获取锁，如果锁已经被占用，则立即返回失败。 这些API在Solaris 2系统中也有对应的实现，例如 `mutex_init` 等，它们在不同的操作系统中提供跨平台的线程同步能力。 并行计算的结构和算法设计是提高计算效率的关键。讲义可能详细讨论了并行计算机的体系结构，如SMP（对称多处理）系统，其中所有处理器共享相同的内存，MPP（大规模并行处理）系统，由多个独立的处理器构成，以及Cluster（集群）系统，通过网络连接的多个计算机协同工作。 在并行计算性能评测方面，可能会涉及评价指标如速度up、效率和规模性，以及如何评估并行算法的性能。 并行算法设计基础包括并行算法的一般设计方法和技术，如分而治之、任务调度和数据分区。并行数值算法如基本通信操作、矩阵运算和线性方程组求解，是科学计算中的核心问题，而快速傅里叶变换（FFT）则在信号处理等领域有着广泛应用。 最后，讲义可能详细介绍了并行程序设计的基础知识，包括共享存储和分布式存储系统编程模型，以及并行编程环境和工具，帮助开发者更有效地编写并行代码。