并行计算基础：数值算法与非数值算法详解

"数值算法与非数值算法是计算机科学中的两个重要分支，它们在并行计算领域具有核心地位。数值算法专注于基于数学和代数关系的计算任务，如线性代数、矩阵运算、多项式求值以及解决复杂的数值问题，这些在科学计算、工程计算（如计算力学、计算物理和计算化学）中占据主导。非数值算法则涉及符号处理，如排序、搜索、匹配等，常用于数据库操作、数据挖掘以及现代生物信息学中的序列分析等。 并行计算是利用多个处理器或计算机节点同时执行任务来加速解决问题的一种方法。它涵盖了以下几个关键概念：首先，Parallel computing指的是通过多个处理器共同工作来提高计算效率；High-performance computing (HPC) 和 High-end computing 强调的是高性能的计算能力，用于解决大规模和复杂的问题；而并行计算环境则涉及到多计算机网络架构、多进程/线程间的通信机制，以及衡量性能的关键指标，如加速比和可扩展性。 并行计算机系统分类是理解并行计算的基础，常见的类型包括： 1. 单指令流单数据流(SISD)：每个处理器独立执行指令，数据按顺序传递。 2. 单指令流多数据流(SIMD)：所有处理器执行同一指令，但处理不同的数据。 3. 多指令流单数据流(MISD)：每个处理器接收不同指令，处理相同数据。 4. 多指令流多数据流(MIMD)：最通用的形式，处理器可以独立处理各自的任务和数据。 并行计算机系统主要包括以下几种架构： - 并行向量处理器(PVP)，如在特定领域优化性能的处理器； - 对称多处理机(SMP)，多个CPU共享内存，支持多任务； - 大规模并行处理机(MPP)，适用于大规模并行计算； - 机群(Cluster)，由多个独立计算机组成，通过网络连接； - 分布式共享存储多处理机(DSM)，多个处理器共享部分或全部内存。 著名的超级计算机在Top500排行榜上占有重要位置，如地球模拟器，其由Nec公司制造，拥有35.86 teraflops的浮点运算能力，采用了8个8个节点，每个节点有640个处理器。另一个例子是ASCIQ，它拥有1024个节点，每个节点配备8个CPU，这表明了并行计算在大型科学计算和高性能计算中的强大实力。 并行计算在提升计算效率和解决大型复杂问题时发挥着至关重要的作用，无论是数值计算还是非数值计算任务，都受益于这一技术的发展。随着技术的进步，未来并行计算将在人工智能、机器学习、大数据处理等领域展现更广泛的应用前景。"