"并行编程基础"
并行编程基础是一门重要的技术领域,它涉及如何利用多核处理器或分布式计算资源来提升程序的执行效率。在当前的计算机硬件发展中,硬件并行性已经成为主流,但软件并行化的发展却相对滞后。这主要是由于缺乏有效的并行软件开发工具和成熟的技术支持。
2.1并行编程综述
并行计算尽管在硬件层面取得了显著的进步,但并行软件的开发仍面临挑战。一方面,现有的并行系统软件和应用软件的数量和功能都相对有限。另一方面,并行编程相比顺序编程来说更为复杂,因为它需要处理额外的并发控制、通信和同步问题。并行编程的困难可以从三个方面理解:其复杂性、编程环境的差异以及编程方法的多样性。
2.1.1并行编程缘何艰难
并行编程的复杂性主要体现在需要解决顺序编程中的所有问题,同时还要面对多种并行模型,如共享内存模型和消息传递模型。并行编程的工具链相对较弱,没有像顺序编程那样成熟的编译器、调试器和性能分析工具。此外,虽然有一些通用的编程语言如Fortran、Cobol和C,但在并行编程中,语言扩展性和跨平台兼容性通常较弱。
2.1.2并行编程环境
一个并行编程环境通常包括硬件平台、操作系统、并行库和各种工具,如编译器、调试器、性能分析器等。用户需要考虑如何在这样的环境中有效地编写、调试和优化并行程序。随着技术的发展,一些并行编程模型逐渐标准化,例如数据并行(如HPF)、消息传递(如PVM、MPI)和共享变量模型(如OpenMP)。
2.1.3并行编程方法
并行编程方法涵盖了多种策略,如任务并行、数据并行和混合并行。任务并行是将大任务分解为小任务并分配给不同处理器;数据并行则侧重于在同一时间处理大量数据的不同部分;混合并行结合了这两种方法,以实现最佳的资源利用率。
并行编程的进展表明,尽管存在挑战,但已经取得了一些成果。开发出了一系列并行算法,并形成了一些简单的并行算法范例。自然模型逐渐趋向于共享变量模型和消息传递模型,而高层并行编程模型则围绕数据并行、消息传递和共享变量模型建立标准。
理解和掌握并行编程基础对于提升软件性能和利用现代计算资源至关重要。随着技术的不断发展,掌握这些基础知识将有助于开发者应对未来的计算挑战。