并行计算基础：结构、算法与编程实践

"并行程序设计概述-并行计算（中科大讲义）" 这篇中科大的讲义主要探讨了并行计算的相关概念和技术，包括并行计算机系统的结构、并行算法设计以及并行程序设计等多个方面。以下是这些知识点的详细说明： 1. **并行程序设计难的原因**： - 并行程序设计复杂性在于同步和通信问题，如何确保在多个处理器上的任务正确执行且数据一致性。 - 错误检测和调试难度增加，因为错误可能在任何处理器上发生，且可能具有非确定性。 - 资源管理和负载均衡是关键挑战，需确保所有处理器都能充分利用，避免某些处理器空闲。 2. **并行语言的构造方法**： - 并行语言设计旨在简化程序员处理并发性和通信的工作，如OpenMP、MPI、CUDA等。 - 语言构造可能包含并行控制结构（如并行循环、并行区域）、进程管理（创建、销毁）、通信原语（发送、接收）。 3. **并行性问题**： - 数据并行性：同一操作同时应用于大量数据的不同部分。 - 控制并行性：多条独立的执行路径同时进行。 - 异构并行性：利用不同类型的处理器或硬件资源进行并行计算。 4. **交互/通信问题**： - 在并行计算中，进程间通信至关重要，用于交换数据和协调工作。 - 常见的通信模型包括共享内存（同一地址空间内的直接访问）和分布式内存（通过消息传递进行通信）。 5. **五种并行编程风范**： - 数据并行：处理大量数据的元素级操作。 - 进程并行：多个独立的任务同时执行。 - 函数并行（函数式编程）：将计算看作函数的组合，避免副作用。 - 指令并行：在同一时间执行多条指令。 - 分布式内存并行：通过消息传递在不同的处理器或节点间通信。 6. **并行计算机系统结构**： - SMP（对称多处理器）：所有处理器共享物理内存，通过高速总线连接。 - MPP（大规模并行处理）：由大量独立的处理器组成，每个有自己的内存，通过网络互联。 - Cluster（集群）：一组通过高速网络连接的独立计算机，协同工作。 7. **并行计算性能评测**： - 测量指标包括MFLOPS（每秒百万浮点运算次数）、GFLOPS（每秒十亿浮点运算次数）和TPS（每秒事务处理数）。 - Amdahl定律和Gustafson定律描述了并行化对性能提升的限制和可能性。 8. **并行算法设计**： - 基础设计原则涉及算法的可分解性、通信开销最小化、负载均衡。 - 基本设计技术包括划分、映射、调度和通信优化。 9. **并行数值算法**： - 常见的并行算法有基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解、快速傅里叶变换等。 - 这些算法通常需要高效的并行化策略以减少计算时间和内存需求。 10. **并行程序设计**： - 包括并行程序设计基础、模型（如共享存储、分布式存储）、编程环境和工具。 - 如OpenMP提供共享内存模型的并行编程，MPI则适用于分布式内存系统。 这份讲义涵盖了从理论到实践的并行计算全面知识，为理解并行程序设计提供了深入的洞察。