并行计算的挑战：HPF语言的批评与并行算法探索

"对HPF的批评主要集中在它是一个过于高层或低层的语言，以及需要进一步扩充以适应未来体系结构的需求。HPF是高性能Fortran的缩写，是一种专门用于并行计算的编程语言。并行计算涉及结构、算法和编程，包括并行计算机系统结构模型、并行机系统类型、性能评测、并行算法设计与实现、数值算法、并行程序设计基础和环境等各个方面。" HPF，即高性能Fortran，是并行计算领域的一种编程语言，它旨在提高科学计算的效率。然而，HPF在推出后受到了一些批评。首先，有人认为HPF过于高层，这使得它可能不如MPI（Message Passing Interface）那样灵活和适用于各种并行计算场景。MPI允许程序员直接控制进程间的通信，而HPF则试图通过更抽象的语法来简化这一过程，但这可能导致其在某些特定应用中的表现不如预期。 另一方面，也有人批评HPF过于底层，指出通过改进编译技术和体系结构，可以避免使用HPF时需要的编译制导。这表明HPF可能在处理复杂并行策略时显得过于繁琐，而更先进的编译技术可能能够提供更高效、更自动化的并行化方案。 此外，HPF虽然在抽象层次上适中，但仍被认为需要扩展以适应不断发展的硬件架构。随着多核、众核以及分布式内存系统的普及，HPF可能需要增加新的特性以支持这些新体系结构上的特定应用。 并行计算是一个广泛的领域，涵盖了从计算机系统结构到算法设计的多个层面。例如，并行计算机系统包括共享内存（SMP）、大规模并行处理（MPP）和集群（Cluster）等多种结构。并行计算性能的评估是关键，涉及到如何衡量和优化系统的效率和性能。并行算法设计是并行计算的核心，包括基础理论、一般设计方法和技术，以及针对特定问题如线性方程组求解、快速傅里叶变换等的并行化策略。 并行程序设计方面，既有共享存储系统编程，也有分布存储系统编程，它们各自有其编程模型和挑战。并行程序设计环境和工具为开发者提供了支持，帮助他们调试、优化和管理并行程序。 HPF作为并行计算的一个尝试，其设计理念和实际应用之间存在一定的冲突。尽管如此，它仍然促进了并行计算领域的研究和发展，尤其是在并行算法和程序设计方面，为后来的并行计算语言和框架提供了宝贵的经验。