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。