并行计算与存储器性能：中科大讲义解析

"这篇讲义主要探讨了存储器性能在并行计算中的重要性，并介绍了存储器的层次结构，以及如何估计存储器的带宽。此外，它还深入讲解了并行计算的各个方面，包括并行计算机系统结构模型、当代并行机系统类型、并行计算性能评测、并行算法设计、并行数值算法和并行程序设计等核心概念。" 在存储器性能部分，讲义提到了存储器的层次结构，通常包括缓存(Cache)、主存(L1, L2, L3 Cache及主内存)和辅存(Bulk Memory或硬盘存储)，这种层次结构是为了平衡速度和容量的需求。缓存是快速但昂贵的小型存储，用于暂存频繁访问的数据，而主存和辅存则提供更大的容量，但访问速度相对较慢。通过这样的层次结构，系统能高效地处理大量数据，减少等待时间。 带宽的估算在理解存储器性能时至关重要。以RISC指令为例，一个加法指令可能涉及三个寄存器，每个寄存器8字节，假设处理器频率为100MHz，那么带宽B等于3个8字节乘以100MHz再乘以10^6（将Hz转换为秒），结果是2.4GB/s。这表示存储器每秒能传输2.4GB的数据，体现了存储器的读写速度。 并行计算是提高计算效率的关键途径。讲义详细阐述了并行计算的结构、算法和编程，包括并行计算机系统模型如SMP（对称多处理器）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）。并行计算性能评测是衡量并行系统效率的重要指标，通常涉及浮点运算速率、内存带宽和延迟等参数。 在并行算法设计方面，讲义涵盖了设计基础、一般设计方法和技术，以及设计过程，这些都是实现高效并行计算的核心。并行数值算法部分讨论了基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换等重要计算任务。 最后，讲义还详细讲解了并行程序设计，包括基础理论、共享存储系统和分布式存储系统编程模型，以及并行程序设计环境和工具，这些都是实际应用并行计算时不可或缺的知识。 综合来看，这份讲义全面覆盖了并行计算的关键概念，从硬件层面的存储器性能到软件层面的并行算法设计和程序实现，对于理解和掌握并行计算技术具有重要价值。