并行编程挑战与环境：从艰难到进展

"该资源是一份关于并行编程的基础教程，由胡长军主讲，主要探讨了并行编程的复杂性、环境以及方法。内容包括并行编程的现状，为何困难，以及并行编程环境的概述。" 并行编程是计算机科学中的一种重要技术，它允许在多个处理器或计算单元同时执行任务，以提高整体计算效率。然而，这一领域的挑战在于并行编程的复杂性，这使得并行软件开发相对滞后。主要难点包括并行模型的多样性、工具的不成熟以及缺乏广泛适用的并行算法。 首先，从2.1.1部分，我们了解到并行编程比顺序编程更为复杂。顺序编程有一个统一的冯·诺伊曼模型作为基础，而并行编程则涉及多种模型，如共享内存、分布式内存等。此外，顺序编程的工具链（如编译器、调试器）相对完善，而并行编程工具还处于发展阶段，这增加了并行编程的学习曲线和实现难度。 从用户的角度来看，顺序编程的优势在于存在成熟的算法范例和通用的语言，如Fortran、Cobol和C，以及广泛支持的各种平台。相比之下，由于并行编程模型的多样性，往往缺乏现成的代码和通用工具，使得并行程序的开发更为困难。 尽管如此，近年来并行编程领域已经取得了一些进展，包括开发出各种并行算法和简化编程模型。例如，出现了共享变量模型（如PVP、SMP、DSM）和消息传递模型（如MPP、集群），以及高层并行编程模型，如数据并行（HPF）、消息传递（PVM、MPI）和共享变量（OpenMP）。 2.1.2部分介绍了并行编程环境，从用户的角度，一个并行处理系统包括多个组件和工具，这些工具旨在帮助开发者管理和优化并行程序。这通常涉及操作系统、通信库、调度器、性能分析工具等，它们共同构成了并行编程的基础设施，支持开发者在特定并行平台上编写、调试和优化程序。 总结来说，虽然并行编程具有挑战性，但随着硬件的并行化趋势和并行编程模型的标准化，这个领域的研究和实践正在逐步成熟。学习并理解并行编程的基础，包括其困难点、环境和方法，对于充分利用现代多核处理器和大规模分布式系统的计算能力至关重要。