并行计算理论与实践：课程大纲与资源

"这是一份关于并行计算的课程内容概述，由西安交通大学的赵银亮教授讲解。课程涵盖了并行计算的硬件平台、系统架构、模型、系统互联、性能评估等多个方面，并深入讨论了并行算法的理论基础，包括计算模型、设计策略与技术、设计方法论以及数值和非数值算法。课程要求学生参与课堂，完成平时作业，通过邮件提交报告，并提供了多种教材和参考资料供学习。课程的目标是培养学生解决高性能工程和科学应用中的性能需求问题的能力，反映了并行计算在历史和现代计算机科学中的重要地位。" 在并行计算课程中，首先会介绍并行架构，这是实现并行计算的硬件基础。这包括探讨各种并行硬件平台，如多处理器系统、多核心处理器、GPU加速器以及分布式计算集群。系统架构和模型的讲解将涵盖单指令多数据(SIMD)、多指令多数据(MIMD)等并行处理模式，以及共享内存和分布式内存的系统模型。同时，系统互联部分会讲解网络拓扑、通信协议和数据传输效率，这对于理解和优化并行程序的性能至关重要。 接着，课程会深入并行算法的研究。计算模型是理解并行计算理论的基础，如PRAM模型和消息传递接口(MPI)模型。设计政策与技术将涵盖负载平衡、数据分区、同步和通信管理等关键策略，以确保并行算法的有效性。设计方法论则涉及如何从串行算法转换为并行算法，以及如何评估并行算法的效率。课程还会涉及广泛的数值和非数值算法，例如并行排序、图算法和矩阵运算等。 课程的实施由赵银亮教授负责，他提供了多种联系方式和办公地点，便于学生沟通交流。课程设有明确的修课要求，包括严格的出勤率、平时作业、上机实践和报告提交。报告需要按照学术文章的标准格式进行编写，通过邮件提交，并且有特定的命名规则和内容要求。 为了支持学习，赵银亮教授列出了几本教材及参考资料，包括陈国良的《并行计算-结构、算法、编程》以及多本国际知名的并行计算专著，这些书籍可以帮助学生深入理解并行计算的理论和实践。 最后，课程强调了并行计算的重要性，它不仅在过去对于高性能计算起到了关键作用，而且在当今大数据和人工智能时代，更是解决计算密集型问题的关键技术。通过这门课程的学习，学生将能够理解和应用并行计算技术，以提高计算效率和解决实际问题。