并行计算基础:概念、架构与编程模型
"这篇资源是关于并行计算的入门教程,由Blaise Barney,来自劳伦斯利弗莫尔国家实验室的作者编写。教程涵盖了并行计算的基础知识、概念与术语、计算机内存架构、并行编程模型以及设计并行程序的关键要素。" 在“Introduction to Parallel Computing”这篇教程中,作者首先介绍了并行计算的基本概念。并行计算是指同时使用多个处理器或计算资源来执行任务,以提高计算效率和解决问题的速度。它的重要性在于,随着数据量和计算复杂度的增加,传统的串行计算方法往往无法满足需求。 教程接着讨论了为何要使用并行计算。主要原因是面对大数据处理、高性能计算和实时应用的需求,单个处理器的性能已经无法满足。并行计算可以显著提高计算速度,缩短任务完成时间,并允许处理更复杂的计算问题。 在概念和术语部分,讲解了冯·诺依曼计算机架构,这是现代计算机的基础。此外,提到了Flynn的经典分类法,将计算机系统分为SISD(单指令流单数据流)、SIMD(单指令流多数据流)、MISD(多指令流单数据流)和MIMD(多指令流多数据流)四类。此外,还介绍了一些通用的并行计算术语。 在并行计算机内存架构中,区分了共享内存、分布式内存和混合分布式-共享内存三种模型。共享内存模型中,所有处理器都能访问同一块内存;分布式内存模型则将内存分布在不同的处理器上,它们通过消息传递进行通信;而混合模型结合了两者的特点。 并行编程模型部分,包括了共享内存模型、线程模型、分布式内存/消息传递模型、数据并行模型以及混合模型。SPMD(Single Program, Multiple Data)和MPMD(Multiple Program, Multiple Data)是两种并行执行模式,前者所有处理器执行相同的程序但可能处理不同的数据,后者则每个处理器执行不同的程序。 设计并行程序时,需要考虑自动并行化与手动并行化的选择,理解问题和程序的结构,如何进行分区,处理通信和同步,识别数据依赖,实现负载均衡,确定粒度大小,管理I/O,以及调试和性能分析等关键步骤。 这个教程是学习并行计算的良好起点,涵盖了从基础概念到实际编程策略的广泛内容,适合对并行计算感兴趣的初学者和开发者。
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