并行计算基础：硬件结构与访存模型

"并行计算机访存模型-第01-03章：并行计算" 本文主要讨论了并行计算中的一个重要概念——并行计算机的访存模型，特别是介绍了UMA（Uniform Memory Access）模型。UMA模型是并行计算系统的基础之一，它的特性如下： 1. **均匀存储访问**：在UMA模型中，物理存储器被所有处理器平等地共享。这意味着无论哪个处理器访问内存中的数据，其速度都是相同的，不存在访问延迟差异。 2. **一致的访问时间**：所有处理器访问任意存储位置的数据所需时间是相同的。这种对等的访问速度为并行处理提供了高效的数据交换环境，有助于提升整体计算性能。 3. **私有高速缓存**：每个处理器通常配备有自己的高速缓存，用于临时存储频繁访问的数据，以减少对主内存的访问，提高数据读写速度。 4. **共享外围设备**：除了内存，UMA模型中的外围设备也可以被多个处理器以某种形式共享，如磁盘驱动器、网络接口等，使得资源利用更为充分。 并行计算的学习涵盖了广泛的领域，包括但不限于： - **并行计算机系统结构模型**：这是理解并行计算的基础，涉及各种不同的架构，如单指令多数据（SIMD）、多指令多数据（MIMD）等，以及如何通过这些结构实现并行计算。 - **SMP、MPP和Cluster**：SMP（Symmetric Multi-Processing）是指多处理器共享同一内存空间的系统，MPP（Massively Parallel Processing）通常用于大型并行计算，而Cluster则是一种通过网络连接的多计算机集合，它们各自独立但协同工作。 - **并行计算性能评测**：衡量并行系统性能的指标，如浮点运算速度、内存带宽、延迟等，以及如何使用这些指标评估和优化系统性能。 - **并行算法设计**：包括基础、一般设计方法、基本设计技术和设计过程，这些是实现并行计算效率的关键。 - **并行数值算法**：并行计算在数值计算领域的应用，如线性代数、微积分、统计学中的并行算法，对于大规模科学计算和工程问题的解决至关重要。 课程学习的要求强调了出勤、作业、实验和课堂纪律的重要性，表明并行计算的学习不仅需要理论知识，还需要实践操作和团队协作。 UMA模型是并行计算系统的一个重要组成部分，理解和掌握其原理对于深入学习并行计算和设计高效的并行算法至关重要。同时，课程结构覆盖了并行计算的硬件基础、算法设计和数值计算等多个方面，旨在培养全面的并行计算能力。