PVM与并行计算：静态与动态并行性的实现

"PVM支持实现静态和动态的并行性-并行计算(中科大讲义)" 并行计算是计算机科学领域的一个重要分支，它通过同时处理多个计算任务来提高计算效率和解决问题的能力。PVM（Parallel Virtual Machine，平行虚拟机）是一个用于构建并行计算环境的软件系统，它允许在不同类型的计算机之间进行通信和协调，从而支持静态和动态的并行性。 静态并行程序是指那些在运行时任务分配和结构固定的程序。例如，在PVM系统中，你可以通过命令 `pvm>spawn –count 4 foo` 创建一个包含4个任务的并行应用。这些任务在同一段代码`foo`上运行，如果`foo`不调用动态任务创建函数如`pvm_spawn()`，那么这个应用的并发度（DOP，Degree of Parallelism）将始终保持为4，即静态的并行性。 PVM中的进程管理是实现并行计算的关键部分。每个任务（或进程）在PVM的虚拟机上运行，它们可以独立执行，同时通过PVM提供的通信机制进行数据交换和协调。这种进程间的协作使得并行计算能够解决大规模的计算问题。 并行计算的深入研究通常涵盖以下几个方面： 1. **并行计算机系统结构**：包括并行计算机系统的设计、硬件互连以及不同的结构模型，如共享存储系统和分布式存储系统。 2. **并行算法设计**：涉及到如何将问题分解为可并行处理的部分，以及如何有效地在多处理器系统中实现这些算法，这包括设计基础、一般设计方法和技术，以及特定问题（如矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换）的并行算法。 3. **并行程序设计**：包括基础概念、编程模型，以及针对不同存储系统的编程方法，如共享存储系统编程和分布存储系统编程。此外，并行程序设计环境和工具也是提高开发效率和调试便利性的重要部分。 4. **并行计算性能评测**：评估并行系统性能的标准和方法，这有助于优化并行程序的效率和扩展性。 PVM作为并行计算的早期工具，对于理解和实践并行计算的概念和原理具有重要的教学价值。通过学习PVM，我们可以更好地掌握并行计算的核心思想，为在现代高性能计算系统中设计和实施更复杂的并行应用打下坚实的基础。