并行编程基础：挑战、环境与方法

"并行编程方法比较-并行编程基础" 并行编程是计算机科学中的一种技术，用于利用多处理器或多核心系统提高计算效率。随着硬件技术的发展，多核处理器和分布式计算系统的普及，掌握并行编程成为提升计算性能的关键。然而，与顺序编程相比，它具有更高的复杂性和挑战性。 并行编程方法主要包括库例程、新构造和命令三种类型。库例程，如MPI（Message Passing Interface）、PVM（Parallel Virtual Machine）和Cray Craft，它们提供了一套函数库，使得程序员能够方便地在不同进程间进行通信。这种方法的优点在于实现相对简单，无需特殊编译器，但缺点是编译器无法进行深入的检查、分析和优化，可能导致潜在的错误和性能瓶颈。 新构造，如Fortran 90和Cray Craft，允许编译器参与并行性的检查、分析和优化，从而提高程序的效率。然而，这种方法的实现难度较大，需要支持并行的新编译器，这在一定程度上限制了其广泛应用。 命令方式，如HPF（High Performance Fortran）和Cray Craft，试图在库例程和新构造之间找到平衡，但在非并行平台上可能无法正常工作。 并行编程的基础涵盖多个方面，包括并行编程的现状、并行性问题、交互/通信问题以及语义问题。目前，并行计算硬件的发展远超软件，主要原因在于缺乏有效的并行编程工具。并行系统软件和应用软件的数量及功能都相对落后。 并行编程之所以困难，主要是因为其复杂性高于顺序编程。并行编程需要处理多种并行模型，而顺序编程只需遵循冯·诺伊曼模型。此外，成熟的并行编程工具和语言支持尚未达到顺序编程的水平。 从用户的角度来看，顺序编程具有丰富的算法范例、广泛适用的编程语言以及通用的工具链。相比之下，并行编程面临现成代码稀缺、工具不成熟和模型多样性等问题。尽管如此，近年来已发展出多种并行算法和编程模型，如数据并行（HPF）、消息传递（PVM，MPI）和共享变量（OpenMP）。 并行编程环境通常包括一组工具，帮助用户在并行系统上编写、调试和优化程序。这些工具可能涉及编译器、调试器、性能分析器以及任务调度和资源管理软件，以支持并行程序的开发和运行。 理解和掌握并行编程方法及其基础是提升计算效率、适应现代计算需求的关键。无论是通过库例程、新构造还是命令方式，开发者都需要考虑如何在确保程序正确性的同时，最大限度地利用硬件的并行能力。随着并行计算技术的不断发展，未来的并行编程工具和环境有望进一步简化这一过程，降低并行编程的门槛。