并行计算：结构、算法与性能优化

组合判据在并行计算中扮演着关键角色，它涉及到一系列决策和权衡，以优化系统的效率和性能。首先，考虑增加任务粒度是否能有效地减少通信成本。在并行环境中，较小的粒度通常意味着更多的并发任务，但这可能带来更高的通信开销，因为每个任务间的交互会增多。因此，合理地划分任务粒度至关重要，需在减少通信量和提高任务独立性之间找到平衡。 其次，重复计算的利弊需要评估。虽然并行计算可以利用多个处理器同时处理相同的计算步骤，但在某些情况下，这可能导致资源浪费。通过负载均衡和任务优化，确保重复计算的收益大于其潜在的成本是非常重要的。 并行计算的目标是保持灵活性和可扩展性，这意味着设计应该能够适应不同规模的问题，任务数应与问题的复杂度成比例。随着问题规模的增长，系统需要能够无缝地增加或减少处理器，而不会显著降低整体性能。 同时，要关注计算和通信的平衡。高效的并行系统应该尽可能减少不必要的数据传输，尤其是在大规模并行处理中，数据通信往往是瓶颈。设计者需要考虑使用局部性原理来最小化通信，例如使用缓存和数据分区策略。 减少并行执行的机会也是一个关键因素。寻找并行性是优化程序性能的关键，但过度并行可能导致资源竞争和同步开销。并行编程需要仔细考虑任务间依赖关系，避免不必要的同步，以提高性能。 《组合判据-并行计算》课程深入探讨了并行计算的基础，包括并行计算机系统的结构模型、现代并行机系统如SMP、MPP和Cluster的设计，以及性能评测。课程还涵盖了并行算法的设计原则和技术，如基本通信操作、矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换。并行程序设计部分则涉及共享存储系统编程、分布存储系统并行编程和环境与工具的选择。 总结来说，组合判据在并行计算中是一种综合考量，旨在优化系统性能、降低通信成本、保持灵活性和可扩展性，同时考虑任务划分、重复计算的效益和资源分配，以实现高效且灵活的并行解决方案。通过学习这门课程，学生将掌握如何设计和实现适应现代科学与工程计算需求的并行计算系统和算法。