并行体系结构期末总结：关键概念与性能分析

"哈工程研究生的期末总结文档，主要探讨了并行体系结构的相关知识点，包括计算机性能的衡量标准、并行程序的开销分类、PRAM算法的计算复杂性以及并行系统中缓存大小对性能的影响。" 1. 计算机性能的评估 计算机性能通常通过基准程序来衡量，基准程序可以分为两大类：宏基准程序和微基准程序。宏基准程序关注整个系统的整体性能，而微基准程序则专注于特定组件如CPU、内存或I/O的速度。不同类型的基准程序适用于不同的应用领域，如科学计算、商业应用、网络服务和多媒体应用。 2. 并行程序的开销 在并行程序中，开销主要分为三类：负载不平衡开销、并行性开销和交互开销。负载不平衡是由于任务分配不均导致的，可能导致某些处理单元空闲。并行性开销涉及将任务分解和组合的成本。交互开销主要包括同步、通信和数据聚集操作，这些都会影响到并行效率。 3. PRAM算法的计算复杂性 在PRAM模型中，计算复杂性是衡量算法在并行环境下的运行时间。在这个例子中，算法A、B和C在n个处理器上的时间复杂性分别为7n、(nlogn)/4和nloglogn。尽管A的理论复杂性最优，但在实际应用中，当处理器数量小于1024时，由于logn和loglogn的相对大小，B可能成为最快的算法。 4. 并行系统性能分析 这个问题讨论了一个并行系统中，随着缓存容量的增加对性能的影响。随着缓存从64MB增加到128MB再到256MB，任务执行时间会逐渐减少，这是因为更大的缓存能更有效地存储和检索数据，减少了主存访问，从而提高了性能。公式表明，执行时间t由缓存命中率和未命中的时间决定。此外，还提到了加速比的概念，它是并行系统相对于单个节点执行的性能提升。当节点数量增加，但通信开销不变时，系统运行时间和加速比会受到缓存大小和节点数的共同影响。 这份哈工程研究生的期末总结深入探讨了并行计算的关键要素，包括性能度量、并行程序的优化挑战、PRAM模型中的计算效率，以及缓存对并行系统性能的影响。这些都是理解并行体系结构和优化并行算法时需要考虑的重要概念。