"本书深入探讨了并行计算的硬件基础、并行算法设计与并行数值计算算法,以及并行程序设计原理与方法,旨在反映并行计算领域的最新成就和发展趋势。"
并行计算是一门复杂的学科,它涉及到计算机系统的多个层面,包括硬件架构、算法设计和软件编程。在《并行计算—结构·算法·编程》这本书中,作者陈国良详细介绍了并行计算机的一些基本性能指标,这对于理解和优化并行计算系统至关重要。
首先,书中提到的并行计算机的系统结构模型是理解并行计算的基础。这包括对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)、机群系统等不同的并行计算架构。每个架构都有其独特的性能参数,如并行度、通信延迟和带宽、处理器速度以及内存层次结构等。例如,图3.1可能展示了不同存储层(如L1、L2、L3缓存和主内存)的典型性能参数,这些参数对于并行计算的效率和扩展性有着直接影响。
其次,书中的第二篇和第三篇专注于并行算法的设计。并行算法设计策略涉及数据分片、任务分解、通信模式优化等,这些都是提高并行计算效率的关键。基本设计技术可能包括映射、调度、负载平衡等,而一般设计过程则涵盖问题分析、算法构造和性能评估。在第三篇中,特定的并行数值计算算法如矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换(FFT)被详细讨论,这些都是科学计算中常见的并行化任务。
再者,第四篇关注并行程序设计,包括共享存储和分布式存储系统下的编程方法。在共享存储系统中,多个处理器通过共享同一块物理内存进行通信,而在分布式存储系统中,每个处理器有自己的独立内存。这些不同的编程模型需要不同的同步和通信机制,如锁、信号量、消息传递接口(MPI)等。并行程序设计环境和工具,如开发环境、调试器和性能分析工具,也是这一部分的重要内容,它们帮助开发者有效地编写、调试和优化并行代码。
这本书作为面向21世纪课程教材,不仅适合计算机及相关专业的本科高年级学生和研究生学习,也适用于计算科学与工程领域的研究生和科技人员作为参考。通过学习,读者可以全面了解并行计算的各个方面,从而在实践中更好地利用并行计算技术提升计算效率和解决问题的能力。
"并行计算机的一些基本性能指标"这一主题涵盖了并行计算的硬件、算法和编程实践,对于深入理解并行计算的复杂性和潜力,以及如何在实际应用中实现并行化有着极其重要的指导意义。