NTHU并行编程课程实战：算法实现与C++应用

资源摘要信息:"parallel-programming:NTHU并行编程课程" 并行编程是计算机科学中的一个高级领域，它关注于如何设计和实现同时执行多个计算任务的程序。通过利用多个处理器、多核处理器或多个计算节点来执行程序的不同部分，以期减少执行时间，提高计算效率。并行编程广泛应用于科学计算、数据处理、图形渲染和机器学习等领域。 并行编程课程通常会包含以下几个核心知识点： 1. 并行编程基础：介绍并行计算机的体系结构，以及并行计算的基本原理和概念。这包括但不限于共享内存模型、分布式内存模型、同步机制（如锁、信号量）、并行算法设计基础等。 2. 并行编程模型：介绍不同的并行编程模型，如数据并行模型（例如MapReduce）、任务并行模型和流式并行模型等，以及它们在实际应用中的场景和优势。 3. 并行算法设计与分析：教授如何设计高效的并行算法，以及如何分析算法的性能，包括时间复杂度和空间复杂度的评估。 4. 实现并行程序：介绍如何使用并行编程语言或库来实现并行程序。常用的语言包括C++、Java等，并且可能会介绍使用并行编程框架如OpenMP、MPI、CUDA等。 5. 并行程序调试与优化：教授如何调试并行程序中的常见问题，如死锁、竞态条件等，并且介绍如何优化程序性能，包括内存访问模式优化、负载平衡策略等。 在本课程的作业中提到了几个著名的并行编程问题，下面将逐一介绍： hw1：奇数偶数排序 这个作业涉及到并行排序算法的实现。对于奇偶排序问题，一个可能的算法是“奇偶排序交换算法”，其中算法的核心思想是将待排序序列分为奇数部分和偶数部分，然后在每一趟排序中，将奇数部分的元素与偶数部分的元素按顺序交换，从而得到最终的排序结果。 hw2：Mandelbrot集 Mandelbrot集是一个在复平面上定义的分形集，经常被用来展示并行计算的性能。计算Mandelbrot集的点是否属于该集，需要进行大量的迭代计算，这个过程自然适合并行化。在GPU等硬件上并行计算Mandelbrot集可以显著提高计算速度。 hw3：所有对最短路径 这个作业要求计算给定图中所有顶点对之间的最短路径，也被称为Floyd-Warshall算法。并行化Floyd-Warshall算法需要仔细设计算法来避免数据依赖导致的同步开销，并提高计算效率。 hw4：阻止所有对的最短路径 此作业是在hw3的基础上加入优化，可能涉及到减少算法中不必要的计算和通信开销，以及并行策略的改进。 hw5：多GPU封锁所有配对的最短路径 这个作业可能是要求在多GPU环境下实现所有对最短路径算法，并针对GPU架构的特性进行特别优化。由于GPU具有大量的并行计算单元，因此这个作业将面临如何分配和管理大量并行任务的挑战。 整个课程强调通过实践项目来理解和掌握并行编程的知识，通过实际操作多个并行编程问题，学生可以深入理解并行算法的设计和优化方法，以及并行计算的性能评估。 由于本课程使用C++进行教学，因此预期学生需要对C++语言有较好的掌握。C++是一种多范式编程语言，支持过程化、面向对象和泛型编程。在并行编程领域，C++提供了丰富的库，如OpenMP、MPI等，用于在多核处理器和多处理器系统上进行并行编程。 通过这些作业，学生不仅能够学习并行编程的基本原理和概念，而且还能够通过实际编程练习加深对并行算法设计和优化的理解。这些技能对于希望从事高性能计算、大数据处理和人工智能等领域的学生来说至关重要。