并行计算深入探索：任务调度算法与系统结构

"任务调度算法-并行计算(中科大讲义) - 并行计算的结构、算法和编程，涉及中科大课程内容，包括并行计算机系统结构模型、并行算法设计、并行数值算法以及并行程序设计等多个方面。" 在并行计算领域，任务调度算法是至关重要的，它负责有效地分配任务到多个处理器上，以实现计算效率的最大化。任务调度可以分为两种主要模式：经理/雇员模式和非集中模式。 经理/雇员模式是一种集中式的任务调度方式，其中有一个中央调度器（经理）负责分配任务给各个处理器（雇员）。这种模式下，调度器具有全局视野，能够根据处理器的状态和任务的特性进行优化决策。然而，它也面临集中点的性能瓶颈问题，如果调度器出现问题，整个系统的效率可能会受到影响。 非集中模式，又称分布式调度，不依赖单一的调度中心。每个处理器都可以独立地接收和处理任务，这通常通过消息传递实现。这种方式提高了系统的容错性，但可能因缺乏全局信息而导致调度效率较低。 并行计算的结构模型是理解并行计算系统的基础。这些模型包括SIMD（单指令多数据）、MIMD（多指令多数据）、SMP（对称多处理器）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）等。每种模型都有其特定的优缺点和适用场景，例如，SMP适合共享内存的应用，而MPP和Cluster则适用于大规模的分布式计算。 并行算法设计是并行计算的核心，涵盖了设计基础、一般设计方法、基本设计技术和设计过程。设计时需要考虑数据分解、负载平衡、通信开销和算法效率等因素。例如，基本通信操作如发送、接收、广播和收集是并行算法中不可或缺的部分，而线性方程组求解、稠密矩阵运算和快速傅里叶变换等数值算法的并行化则是并行计算应用的常见实例。 并行程序设计则涉及到如何在共享存储和分布式存储系统中编写高效的代码。这包括理解并行程序设计模型（如Master-Slave、Pipeline、Task Farm等），以及如何利用并行编程环境和工具（如MPI、OpenMP、PVM等）来实现并行计算。 "任务调度算法-并行计算(中科大讲义)"涵盖了并行计算的多个层面，从系统结构到算法设计，再到程序实现，是深入理解和实践并行计算的关键参考资料。学习这些内容可以帮助我们更好地理解和利用多核、多处理器系统，解决日益复杂的科学与工程问题，提高计算效率。