并行算法设计：从PCAM方法学到映射策略

"并行算法的一般设计过程.pdf" 是一份来自中国科学技术大学计算机科学与技术系和国家高性能计算中心（合肥）的文档，详细介绍了并行算法的设计基础、方法和过程。这份资料主要涵盖了并行计算领域的核心概念，特别强调了PCAM（一种并行算法设计方法学）的四个关键阶段：划分、通讯、组合和映射。 1. **PCAM设计方法学**： PCAM（Partitioning, Communication, Agglomeration, Mapping）是一种系统化设计并行算法的方法，它将设计过程分为四个步骤，以优化并发性和性能。 2. **划分（Partitioning）**： 这是并行算法设计的第一步，目标是将大任务分解为多个小任务，以挖掘并发性。通常包括数据分解（域分解）和计算功能的分解，确保数据集和计算集互不重叠。在这一阶段，处理器数量和目标机器的具体架构不作为考虑因素。 3. **通讯（Communication）**： 在任务划分后，需要确定各任务之间如何交换数据，以确保算法的正确执行。这个阶段评估和优化数据传输，同时检查划分的合理性，避免不必要的通信开销。 4. **组合（Agglomeration）**： 根据任务的局部性，将小任务重新组合成更大的任务，以减少通信需求，提高效率。这个阶段考虑任务间的相互依赖关系，力求保持数据局部性以提高并行性能。 5. **映射（Mapping）**： 映射阶段涉及到将每个任务分配到特定的处理器上，以最大化性能和资源利用率。这一步骤需要考虑处理器的特性、负载平衡以及通信拓扑等因素。 6. **划分方法的详细内容**： - **方法描述**：强调充分挖掘算法的并发性和可扩展性，通过数据和功能的双重分解来实现。 - **域分解**：对数据集进行分割，形成独立处理的子任务。 - **功能分解**：将算法的不同计算部分分配给不同的任务。 - **划分判据**：可能包括算法的复杂性、数据依赖性、通信成本等，用于评估和选择最佳划分策略。 这份资料详细阐述了并行算法设计的基础和关键步骤，对于理解并行计算原理和实践具有很高的参考价值。通过深入学习这些概念，开发者可以设计出更高效、更适合并行执行的算法，充分利用多核处理器和分布式计算资源。