并行与分布式计算技术概览

"分布并行计算机技术是提升计算性能的关键技术，涵盖了高性能计算（HPC）和高通量计算（HTC）。本资料主要由武汉大学计算机学院的黄传河教授提供，旨在介绍并行计算的基础知识、体系结构以及实现方法。内容包括并行计算机基础知识、传统并行计算技术、SMP、MPP、Cluster计算机、存储访问模型、容错技术、性能测试、分布式计算系统、网格计算、云计算、分布并行算法与程序设计以及新型并行计算技术如量子计算和生物计算。参考资料包括Kai Hwang、G. Coulouris等人编写的书籍。" 正文: 分布并行计算机技术是一种利用多台计算机协同工作来解决大规模计算问题的方法。它将复杂的问题分解成许多小任务，这些任务可以在不同的计算节点上同时执行，从而显著提高计算效率。这种技术广泛应用于科学计算、数据分析、模拟仿真以及现代服务领域，例如解决旅行商问题(TSP)、处理12306购票系统高并发请求等。 高性能计算（HPC）关注的是单个计算任务的峰值性能，通常在大型超级计算机上实现。以TSP问题为例，若要遍历30个城市的所有可能路径，需要约10^8次计算，这在8162万亿次巨型机上可能仅需几秒钟。而高通量计算（HTC）更注重处理大量独立或近乎独立的任务，如12306.cn的票务处理，需要快速响应大量用户的并发请求。 计算系统的理论基础包括计算模型和体系结构。传统的计算模型基于图灵机和冯·诺依曼结构，而现代技术如量子计算则依赖于量子态变换和测量，生物计算则借鉴生物体内的神经传导和酶控制反应。这些模型和技术共同推动了并行计算的发展。 课程内容涵盖了并行计算机的多个方面，如SMP（对称多处理器）计算机，所有处理器共享同一内存系统；MPP（大规模并行处理）计算机，由大量独立处理器构成；Cluster计算机，通过网络连接的多台普通计算机组成集群，实现并行计算。此外，还讨论了并行存储访问模型、容错技术确保系统稳定性，以及性能测试以优化系统性能。 分布式计算系统和网格计算进一步扩展了并行计算的范围，允许跨地域的资源共享和协同工作。随着云计算的兴起，分布式并行计算的应用变得更加普及，提供了弹性、可扩展的计算服务。而量子计算和生物计算作为新型并行计算技术，有望带来计算性能的新突破。 通过学习分布并行计算机技术，不仅可以理解并行计算的基本原理，还能掌握分布式程序设计方法，为应对未来的千万亿次乃至更高性能计算挑战做好准备。相关参考资料可以帮助深入研究这一领域的最新发展和技术趋势。