并行计算深入探索：从系统结构到算法设计

"并行计算-并行编译器(中科大讲义)" 这篇资源主要涵盖了并行计算的多个方面，包括并行计算机系统结构、并行算法设计、并行数值算法以及并行程序设计。并行编译器在其中扮演了关键角色，通过将串行代码转化为可运行于并行计算平台的并行代码，实现性能提升。 1. **编译及其并行化**：编译器是将高级语言转换为机器语言的工具，而并行编译器则专注于识别代码中的并行性，将其转化为可以同时在多处理器或多核心上执行的任务。这涉及到两个主要步骤，即向量化和并行化。 - **向量化（SIMDizing）**：SIMD（单指令多数据）是将相同的操作应用于一组数据的方式，适用于处理数组运算和重复操作，如图像处理和物理模拟。 - **并行化（MIMDizing）**：MIMD（多指令多数据）涉及更复杂的任务分配，允许多个处理器执行不同的指令流，处理不同的数据集，适用于不同子任务间的相互依赖。 2. **相关分析**：在并行化过程中，理解数据之间的关系至关重要。这包括： - **流相关**：指数据的顺序依赖，一个操作的结果可能影响到后续操作。 - **反相关**：指数据之间的反向依赖，如回写操作。 - **输出相关**：指一个操作的结果直接影响另一个操作的输入。 - **控制相关**：涉及分支和循环，影响程序的执行路径。 3. **代码优化**：编译器通过各种技术提高代码效率，包括消除冗余计算、减少数据移动和改进内存访问模式等。向量化方法和并行化方法是其中的关键，它们可以利用并行计算资源，提高计算速度。 4. **代码生成**：从中间形式的代码转换成具体机器目标代码，这个阶段需要考虑目标并行计算平台的架构和指令集，以生成能够有效利用硬件并行性的指令序列。 5. **并行计算基础**：涵盖了并行计算机系统结构模型，包括SMP（对称多处理）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）系统。这些结构模型定义了处理器间如何交互和数据如何在系统内流动。 6. **并行算法设计**：包括设计基础、一般设计方法、基本设计技术和一般设计过程。并行算法设计旨在最小化通信开销，最大化计算效率，确保算法在并行环境下正确且高效地运行。 7. **并行数值算法**：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（FFT）等关键数值计算任务的并行实现。 8. **并行程序设计**：涉及并行程序设计基础，如共享存储系统和分布存储系统的编程模型，以及并行程序设计环境和工具，这些都是并行计算实践中不可或缺的部分。 该资源提供了并行计算的全面概述，从硬件结构到软件优化，再到算法设计和编程实践，为理解和利用并行计算资源提供了丰富的理论和实践知识。