并行计算中的负载平衡算法-中科大讲义概览

"这篇讲义主要涵盖了负载平衡算法在并行计算中的应用，以及并行计算的多个核心方面，包括并行计算机系统结构、并行算法设计、并行数值算法和并行程序设计。讲义内容由中科大提供，旨在深入讲解并行计算的理论与实践。" 负载平衡算法是并行计算中的关键策略，它旨在优化计算任务的分配，确保计算资源的高效利用。根据描述，负载平衡算法可以分为静态、动态和概率三种类型： 1. 静态负载平衡算法：这种算法在任务分配前就预先确定，通常适用于任务大小已知且计算过程中变化不大的情况。通过预先计算和规划，尽可能使所有计算节点的工作量均衡。 2. 概率负载平衡算法：采用随机方法决定任务分配，适用于任务大小未知或者难以预测的情况。这种方法允许一定的随机性，以期望在大量运行中达到整体的平衡。 3. 动态负载平衡算法：在执行过程中根据实际负载情况动态调整任务分配。当某些节点的工作量过大时，算法会将部分任务转移到空闲或负载较轻的节点，以保持整个系统的效率。 并行计算涉及多个层次的理论和技术，包括： - 第一篇并行计算的基础，讨论了并行计算机系统结构模型，如SMP（对称多处理）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群），以及性能评测的方法。 - 第二篇重点在于并行算法设计，包括设计基础、一般设计方法、基本设计技术和设计过程，这些都是实现高效并行计算的关键。 - 第三篇关注并行数值算法，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（FFT），这些都是科学计算中的常见问题。 - 第四篇则转向并行程序设计，涵盖基础概念、编程模型以及在共享存储和分布式存储系统中的编程，同时介绍了并行程序设计环境和工具，以支持并行程序的开发和调试。 在并行计算机系统互连部分，讲解了系统互连的不同方式，包括静态互联网络、动态互连网络和标准互联网络，这些决定了系统内部节点间的通信效率。 并行计算机结构模型部分则深入到并行计算机的硬件层面，探讨了如何构建和设计能够支持并行计算的架构。 这篇讲义提供了并行计算的全面视图，从系统结构到算法设计，再到实际编程实践，对于理解和掌握并行计算技术具有重要价值。