并行算法：概念、设计与现状详解

并行算法是一种利用多个处理器或进程协同工作的计算方法，旨在通过并行执行来加速问题解决。其概念核心在于，将问题分解为多个相互独立或相关的子任务，这些子任务可以在同一时刻或不同的处理器上同时进行，最终通过数据通信和协调达到整体解决方案。并行算法的设计需要考虑数据的相关性，如流相关性、反相关性和输出相关性，以确保各进程之间的协作不会导致结果的混乱。 在并行算法设计中，首先需要了解基本知识和当前的进展，包括并行计算的性能评测标准。一般设计方法涉及识别问题的并行性、选择合适的并行化策略、以及如何有效地组织和同步各个子任务。基本设计技术包括任务划分、数据划分、通信和同步机制等。设计过程通常包括需求分析、算法分解、并行化实现和性能优化等步骤。 现代计算机，尤其是高性能计算平台，普遍具有并行性这一特性，这源于对提升计算能力以应对日益增长的需求。并行计算的目标是通过降低单个问题的解决时间、扩大问题规模和提高整体吞吐率来增强计算效能。并行计算的应用范围广泛，可以用于大规模数值模拟、机器学习、大数据处理等领域。 从系统角度看，集成系统资源以提升性能和功能是并行计算的主要驱动力；从应用角度看，将复杂任务分解为可并行处理的部分，可以处理更大规模或更精细的计算任务。当前并行计算的硬件主要有两种类型： 1. **共享内存SMP并行计算机**，如对称多处理器(SMP)，多个处理器共享一个或多个内存模块，如SGI PowerChallenge和Sun E10000。这种方式简单易用，但受制于系统总线带宽，适用于处理器数量较少的情况，常见的并行编程工具包括OpenMP、PV/M/MPI和HPF。 2. **分布内存MPP型计算机**，即Massively Parallel Processors，由众多具有局部内存的计算节点通过高速网络连接构成。这种架构不受限于系统总线，能够支持更多处理器，适合大规模并行处理，如高性能计算集群。 并行计算的发展历史表明，尽管并行思想并非新概念，但在实际应用中需要持续的探索和改进。并行编程技术的成熟需要时间和实践的积累，但它无疑为程序员提供了重新焕发创新精神的机会。参考资料来自www.ict.ac.cn、www.ncic.ac.cn等机构，以及Intel Co.和Purdue University等研究机构。