SIMD-MC上的FFT并行算法详解：结构与性能优化

"本文档主要探讨了在SIMD-MC2架构上实现快速傅里叶变换(FFT)算法的并行计算策略，以中科大的讲义形式展开。首先，文章介绍了并行计算的基础，涵盖了并行计算机系统结构模型，如SMP、MPP、Cluster等，并强调了并行计算机系统的互连方式，包括静态、动态和标准互联网络。章节内容深入到并行计算性能评测、并行算法设计的基础和一般设计方法，如基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解以及并行程序设计的各个方面。 快速傅里叶变换（FFT）是关键的部分，它是信号处理和数值分析中的重要算法，特别是在大规模数据处理时，其并行版本能够显著提高计算效率。在SIMD-MC2这种并行架构中，通过将n个处理器组织成一个n1/2×n1/2的矩阵，每个处理器按照行主序进行编号，算法得以在多个处理器上同时执行不同的部分，从而实现了高效的并行化。设计者需要理解并行算法的一般设计过程，考虑如何将FFT的分治性质和数据并行性结合，以实现最优的性能。 文档详细讲解了如何在并行环境中设计和编程FFT算法，包括选择合适的并行编程模型（如共享存储系统或分布存储系统），以及如何利用并行程序设计环境和工具来实际实现。通过学习这些内容，读者可以掌握如何在SIMD-MC2这样的平台上有效地进行并行FFT计算，这对于处理大规模数据和提升计算性能具有重要的实践指导意义。"