p-HPF并行编译器：数据并行与任务并行的实现

HPF并行编译器对数据并行和任务并行的支持 p-HPF是一种基于cluster体系结构的并行编译系统，专为High Performance Fortran（HPF）设计，旨在提供对数据并行和任务并行编程模型的全面支持。HPF作为一种面向并行计算的语言，特别适用于大规模科学计算，其核心在于数据并行性，即通过分布数组来实现并行处理。 p-HPF编译器的体系结构包括前端、中端和后端三个主要部分。前端负责源代码的解析，包括句法分析、词法分析和语义分析，以确保程序符合HPF 2.0规范。中端则关注代码优化和并行性提取，识别出数据并行和任务并行的机会。后端则将优化后的中间代码转换为目标平台的并行代码，通常涉及数据分布、同步原语和通信模式的映射。 在实现策略上，p-HPF采用源到源的编译方法，这意味着它将HPF源代码转换为另一种形式的高级代码，而不是直接生成机器代码。这种做法允许编译器在保持源代码可读性的同时，更好地处理并行性和分布式内存架构的复杂性。此外，它采用SPMD（Single Program, Multiple Data）模型，意味着所有计算节点执行相同的程序，但处理不同的数据部分。 为了支持任务并行，p-HPF引入了外部过程调用（Extrinsic Procedures）机制，这是一种扩展HPF标准的方式，允许用户定义和调用在HPF环境中执行的非HPF函数或子程序。这使得程序员可以利用任务并行性，将任务分解为独立的执行单元，进一步提升并行性能。 在数据分布方面，p-HPF提供了多种策略，如块分布、环分布等，来有效地在多处理器间分配和管理数组。这些策略对于优化通信效率和负载平衡至关重要，因为它们直接影响到并行计算的性能。 p-HPF的应用实例展示了其在实际问题中的有效性，例如N-body问题的解决，该问题涉及到大量粒子之间的相互作用，非常适合数据并行处理；快速傅立叶变换（FFT），一种广泛用于信号处理的算法，其并行化能够显著加速计算速度；单炮地震资料的处理，这是一个典型的并行计算任务，通过并行化可以大大提高处理大量数据的速度。 p-HPF并行编译器通过其独特的体系结构和实现策略，成功地融合了数据并行和任务并行，为石油勘探开发等领域的并行计算提供了有力工具。它的设计考虑了实际应用的需求，不仅提供了完整的HPF 2.0规范支持，还针对特定问题进行了语言扩充和优化，确保了在分布式内存环境下的高效并行执行。这种编译器的创新和实用性对于推动并行计算技术的发展具有重要意义。