HPF 2.0：并行计算关键特性与应用详解

本文档主要介绍了HPF（High Performance Fortran）2.0的几个关键特性，这些特性在并行计算领域具有重要意义，尤其适用于中科大的讲义内容。以下是详细的解读： 1. 数据并行指令：数据并行是HPF的核心概念之一，通过`INDEPENDENT`指令声明那些独立执行的循环，可以同时在多个处理器上运行，提高计算效率。`REDUCTION`指令则用于处理那些在不同迭代中需要结合的可交换运算，如求和或最大值等，它允许在并行环境中保持变量的状态同步。 2. 数据映射指令：数据映射指令如`ALIGN`和`DISTRIBUTE`用于优化数据在处理器之间的分布，以减少通信开销和实现负载平衡。这有助于确保每个处理器处理适合其资源的数据部分，从而提高整体性能。 3. 内建函数与库函数：HPF提供了新版本的内建函数和库函数，包括归约函数（用于合并分布式数据）、组合分散函数（用于将数据从一个位置复制到多个位置）、前缀/后缀函数（操作数组元素的开始或结束部分）以及分类和位操作函数，这些都支持用户利用底层硬件特性进行高效并行编程。 4. 外部过程：为了兼容其他编程方法，HPF引入了外部过程，使得程序员能够混合使用不同编程语言，实现更为灵活的并行程序设计，支持异构系统中的协同工作。 文档内容涵盖了并行计算的基础理论，包括并行计算机系统结构模型、当代并行计算机系统的种类（如SMP、MPP和Cluster）、性能评测方法，以及并行算法的设计和实现。具体到HPF，还深入讲解了基本通信操作、数值算法（如矩阵运算和线性方程组求解）、并行程序设计的基础和模型，以及针对不同存储系统的编程策略。这些知识对于理解并利用HPF进行高效的并行编程至关重要。 学习和掌握这些特性，可以帮助开发者在高性能计算任务中实现更高效的代码组织和性能优化，尤其是在处理大规模数据和复杂计算时。