并行计算基础：CPU性能指标与当代并行机系统

"CPU的某些基本性能指标-并行计算(中科大讲义)"\n\n在理解CPU的性能时，我们通常会关注几个关键指标，这些指标在并行计算中尤为重要。首先，工作负载是衡量CPU处理任务量的一个重要参数，它包括了CPU需要执行的计算任务的复杂度和数量。执行时间则是从开始到完成任务所花费的时间，这不仅涉及到单个处理器的执行效率，还关系到多处理器间的协同工作。\n\n浮点运算数是指CPU在单位时间内能完成的浮点运算次数，这是一个反映CPU数学计算能力的关键指标，特别是在科学计算和图形处理等领域。指令数目则表示程序执行过程中CPU需要执行的基本操作数量，它是评估CPU效率的另一个基础指标。\n\n并行计算的性能评价涉及到更复杂的因素。并行执行时间包括计算时间（T comput）、并行开销时间（T paro）和相互通信时间（T comm）。并行开销主要指多处理器间的协调和同步成本，而通信时间则涵盖了数据交换的时间。公式T n = T comput + T paro + T comm 描述了并行计算总时间的构成。\n\n在APRAM（Abstract Parallel RAM，抽象并行随机存取内存）模型中，我们可以估算在特定并行环境下任务的执行时间。这个模型假设所有处理器都有无限的本地存储，并且可以同时访问全局内存，但会引入通信延迟和开销。\n\n并行计算是一个广泛的领域，涵盖了从硬件结构到软件编程的多个层面。在中科大的课程中，这个主题被分为四个部分：\n\n1. 并行计算的基础，讲解并行计算机系统结构模型，如SMP（对称多处理）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）。\n2. 并行计算性能评测，讨论如何衡量并行系统的效能。\n3. 并行数值算法，涉及基本通信操作、矩阵运算以及线性方程组求解等。\n4. 并行程序设计，包括并行程序设计基础、编程模型以及各种系统上的并行编程技术。\n\n在并行计算机系统中，互连网络的角色至关重要，包括静态互联网络、动态互连网络和标准互联网络，它们决定了数据在处理器之间的传输效率。此外，深入理解并行计算机结构模型，如层次结构、共享存储和分布式存储，对于优化并行性能是至关重要的。\n\n并行计算的挑战在于平衡计算、通信和同步，以达到提高整体计算效率的目标。通过并行算法的设计和并行编程技术，开发者能够利用多核处理器和分布式系统的优势，解决计算密集型和大数据量的问题，从而推动科学研究和技术进步。