并行计算基石：从并行编译器到算法与编程

并行编译器是并行计算领域的重要组成部分，它涉及到将传统的串行程序转换为可以在多核处理器或分布式系统上有效运行的并行版本。这个主题涵盖了多个关键环节，包括： 1. 编译及其并行化：并行编译器首先需要理解和识别源代码中的数据和控制流，以便确定哪些部分可以并行化。这涉及到矢量化（SIMDizing），即将一系列相似的操作同时执行，以及多指令多数据(MIMDizing)，即在不同处理器上并发执行不同的指令。 2. 相关分析：了解不同操作之间的依赖关系至关重要，如流相关、反相关、输出相关和控制相关。这些关系影响着并行度的提升和内存访问效率。流相关指连续的数据元素之间的运算，反相关则表示操作间的独立性，输出相关关注结果的写入顺序，而控制相关则涉及分支和循环的控制结构。 3. 代码优化：在并行化过程中，代码优化技术被用于减少并行代码的开销，提高执行效率。这包括指令级并行、数据并行、负载平衡和内存优化等。 4. 代码向量化方法：通过利用硬件的SIMD特性，将单个指令处理多个数据元素，可以显著提升性能。这种方法适用于大量重复且结构化的任务。 5. 代码并行化方法：包括任务并行、数据并行、流水线并行等策略，选择合适的并行化方式取决于具体的应用场景和硬件架构。 6. 代码生成：将中间代码转换为特定机器的目标代码，这个阶段涉及了针对特定硬件平台的微调，确保并行指令能够高效地执行。 7. 中间形式的代码转换：从高级语言到低级机器代码的过程，涉及指令集架构的选择、循环展开、指令调度等步骤，以最大限度地利用并行硬件的能力。 中科大的讲义深入探讨了并行计算的基础，包括并行计算机系统结构模型、当代并行机系统的分类（如SMP、MPP和Cluster）、性能评测方法，以及并行算法的设计和实现，涵盖了并行数值算法、通信操作、矩阵运算、线性方程组求解、快速傅里叶变换等内容。同时，课程还重点讲解了并行程序设计，包括共享存储系统编程、分布存储系统并行编程和并行程序设计环境与工具的使用。 学习并行编译器涉及的是一个从理论到实践的广泛领域，旨在帮助开发者利用并行计算的优势，解决现代科学和工程中的大规模计算问题。