并行计算性能评测：Amdahl定律与设计策略

并行计算是现代信息技术中的重要研究领域，它关注如何通过多个处理器或计算单元协同工作，以提高整体系统的性能和效率。中科大的讲义《算法级性能评测-并行计算》深入探讨了这一主题，内容涵盖并行计算的基础、系统结构模型、算法设计、数值算法以及程序设计等多个方面。 1. **加速比性能定律**：这是衡量并行算法性能提升的关键指标，通过比较并行算法与串行算法在相同任务上的执行时间，得出加速比，反映并行化带来的效率提升。Amdahl定律指出，即使在理想情况下，当部分任务无法并行化时，总加速比也会受限于串行部分的比例。 2. **Gustafson定律**：也称为“负载平衡”定律，强调了在并行系统中，当所有处理器都能以相同的速度执行任务时，性能将随着处理器数量的增加而线性增长。然而，实际应用中，处理器间的差异可能导致性能提升并非线性。 3. **Sun Ni定律**：可能指特定的并行计算定律，但具体定义在这份讲义中未提及，通常这类定律涉及并行系统中不同组件对总体性能的影响，可能是针对某个特定场景的优化策略。 4. **可扩放性评测标准**：评估并行系统在增加处理器数量时，其性能是否能相应提升，以及提升的程度。这涉及到系统的规模效应和负载均衡问题。 5. **等效率度量标准**：衡量的是在同样的资源利用率下，不同并行系统或算法的性能对比，有助于选择最优解决方案。 6. **等速度度量标准**：关注的是在达到相同运行速度时，所需的硬件资源和并行程度，反映了系统的性价比。 7. **平均延迟度量标准**：衡量数据传输和处理延迟对并行系统性能的影响，对于实时性要求高的应用至关重要。 该讲义分为四篇：并行计算基础、并行算法设计、并行数值算法以及并行程序设计。其中，基础部分介绍了并行计算的概念、计算科学的需求以及系统互连与结构模型；算法设计部分详细讲解了设计方法和技术，如基本通信操作、矩阵运算和线性方程组求解等；数值算法则侧重于实际计算问题的并行实现；程序设计则涵盖了共享存储和分布式存储系统的编程模型，以及相关的工具和环境。 通过学习这些内容，读者可以理解并掌握并行计算的核心原理和技术，为实际应用中的性能优化提供理论支持。