并行计算精选资源：软件库与编程模型大全

资源摘要信息:"awesome-parallel-computing:精选的并行计算资源列表" 知识点详细说明： 1. 并行计算与分布式计算的区别与联系 并行计算是指通过多个处理单元同时工作来解决单个问题，以提高计算速度和效率的一种计算方式。分布式计算则涉及跨多个计算节点或机器分布任务，并通过网络通信来协调各节点间的活动。两者都可以大幅度提升计算能力，但分布式计算强调的是地理上分散的资源之间的协作，而并行计算侧重于在单个系统中多个处理单元的同步工作。并行计算是分布式计算的一部分，二者在实际应用中经常结合使用。 2. 高性能计算（HPC）与并行计算的关系 高性能计算（High Performance Computing, HPC）是利用并行计算的技术，通过超级计算机或其他并行处理集群，解决复杂的科学、工程或商业问题。HPC的目标是达到比传统单机更高的计算速度和处理能力。并行计算是实现高性能计算的关键技术之一，HPC往往依赖于并行计算来处理大量数据和复杂计算任务。 3. 共享内存与分布式内存系统 共享内存系统允许不同处理单元（CPU核心或线程）直接访问同一块内存空间。OpenMP是共享内存模型的一个例子，适用于在同一台机器上的多核处理器之间进行并行编程。而分布式内存系统中的每个处理单元拥有自己的私有内存，它们之间通过消息传递（如MPI协议）进行通信。并行计算涉及的技术通常要处理这两种内存模型之间的编程和资源管理问题。 4. 软件和编程库在并行计算中的作用 并行计算需要高效的软件工具和编程库来简化开发者的工作。例如： - FastFlow是一个C++编程库，提供了高级的并行模式，帮助开发者以更高效的方式实现并行算法。 - Galois库旨在简化不规则并行编程，允许开发者专注于算法逻辑而非底层并行性细节。 - HPX是一个现代C++标准库，针对并发和并行计算进行了优化。 - TBB（英特尔线程构建块）是一种并行编程的抽象层，提供了一组高级接口以简化多线程程序的开发。 - Kokkos是一个C++编程模型，用于在高性能计算平台上编写可移植的高性能应用程序。 - RaftLib提供了一个框架，使得数据流和流处理并行化变得更加容易。 5. 跨平台、跨硬件的并行编程 随着硬件技术的发展，处理器厂商推出了多种类型的处理器，如CPU、GPU、FPGA等。为了充分利用这些异构硬件的计算能力，开发者需要能够编写跨平台、跨硬件的并行程序。如Heteroflow库允许使用现代C++编写能在CPU和GPU上并行运行的任务。 6. C++在并行计算中的应用与优势 C++作为一种系统编程语言，因其高性能和控制能力而被广泛应用于并行计算领域。它支持面向对象和泛型编程，具备底层内存操作能力，同时现代C++标准（C++11及以上）加入了对并发和并行编程的直接支持（如std::thread、std::async等），这使得C++成为构建并行计算应用的理想选择。 7. 并行编程模型与算法 并行编程模型是指用于构建并行程序的抽象概念和方法，它帮助程序员思考并行化问题并转换为可执行代码。并行算法则是在并行计算资源上运行的算法，它通常要求算法能够分解为多个可并行处理的子任务。STAPL（标准模板自适应并行库）就是一个并行编程模型的例子，它提供了一系列并行数据结构和算法以支持并行计算。 8. 软件开发的最佳实践 并行编程需要考虑诸多因素，包括负载平衡、数据共享、同步机制等。随着硬件的发展，多核处理器和众核处理器逐渐普及，软件开发的最佳实践包括： - 尽量避免不必要的同步操作，因为同步会引入延迟和争用，影响程序的效率。 - 设计可扩展的算法，确保当系统资源增加时，程序性能也能相应提升。 - 对于数据局部性和缓存使用进行优化，减少数据传输的开销。 - 使用并行编程库和工具，它们提供了许多优化的、经过测试的并行编程模式和算法。 通过这些资源，研究者和开发者可以深入研究并行计算的各个方面，从理论到实践，从基础算法到高效编程库，不断推动并行计算技术的发展。