中科大讲义：并行计算关键指标与设计方法详解

网络性能指标在并行计算中起着关键作用，它们衡量了网络的效率和能力，对于理解和优化分布式系统至关重要。以下是几个重要的网络性能指标： 1. **节点度（Node Degree）**：这是衡量一个节点在网络中的连接程度，它表示一个节点有多少条边与其相连。在单向网络中，入度（接收的边数）和出度（发出的边数）相加得到节点度。节点度高表示该节点具有更高的通信活动或处理能力。 2. **网络直径（Network Diameter）**：这是衡量网络中任意两点间最远通信距离的指标，即找到一对节点使得它们之间的最短路径长度最长。网络直径小意味着信息传播更快，系统响应更迅速。 3. **对剖宽度（Bisection Width）**：在一个图中，将图分成两个相等大小的部分所需的最小边数。对剖宽度是评估网络分割效率的重要参数，对分后的带宽限制直接影响到数据传输的效率。 4. **对剖带宽（Bisection Bandwidth）**：这是指在网络对剖面（即分割后形成的两部分）上，单位时间内可以同时传输的最大信息量。较高的对剖带宽意味着数据传输速率更高，对并行计算性能有显著影响。 5. **对称性（Symmetry）**：网络的对称性指的是从任何一个节点观察，网络的结构看起来都相同。这在某些并行计算环境中非常重要，因为它可以简化编程模型和提高算法的可移植性。 中科大的讲义详细介绍了并行计算的基础，包括并行计算机系统及其结构模型、当代并行机系统的类型（如SMP、MPP和Cluster）、性能评测方法，以及并行算法的设计，涵盖了基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解、快速傅里叶变换等核心主题。此外，还涵盖了并行程序设计的各个方面，如共享存储系统编程、分布存储系统并行编程和并行程序设计环境与工具。 这些知识点展示了如何通过理解并优化网络性能指标来构建和管理高效的并行计算系统，这对于解决大规模复杂计算问题，如科学计算、大数据处理和人工智能等领域，至关重要。掌握这些概念和技术，能够帮助开发者设计出更有效的并行算法，提升系统的整体性能和资源利用率。