并行计算基础与编程模型探索

"这篇文档由Blaise Barney撰写，来自劳伦斯利弗莫尔国家实验室，主要由卢洋翻译，提供了并行计算的基础知识。它涵盖了并行计算的定义、为何使用并行计算、概念与术语、计算机存储结构、编程模型、设计并行程序的策略以及并行计算的实例。本教程适合初学者，无需专业知识即可理解。" 并行计算是一种计算方法，通过同时使用多个计算资源来解决复杂问题，以提高计算效率和性能。传统的串行计算在一个CPU上顺序执行指令，而并行计算则利用多个CPU或计算核心，将问题分解为可同时处理的部分，从而实现多任务并行执行。 并行计算的基本概念包括冯诺依曼体系结构，这是一种计算机设计模式，其中存储器和处理器分离，程序和数据都存储在内存中。Flynn的经典分类法将并行计算系统分为SISD（单指令流单数据流）、SIMD（单指令流多数据流）、MISD（多指令流单数据流）和MIMD（多指令流多数据流）四类。 并行计算机存储结构有三种主要类型：共享内存、分布式内存和混合型分布式共享内存。共享内存系统中，所有处理器都能访问同一块内存，而分布式内存系统中，每个处理器有自己的内存，它们之间通过网络通信交换数据。混合型系统结合了两者的特点。 并行编程模型包括共享内存模型，如线程模型，通过共享数据进行通信；消息传递模型，如MPI（Message Passing Interface），通过发送消息在进程间通信；数据并行模型，如SIMD，同时操作大量数据元素。 设计并行程序时，需要考虑自动化和手工并行化、问题理解和分解、通信与同步、数据依赖、负载平衡、粒度控制、I/O处理以及性能分析与调整。并行程序设计需注意潜在的限制，如竞争条件、死锁和数据一致性问题。 本教程提供了多个并行计算的例子，如数组操作、PI计算、简单的加热方程和一维波方程，帮助读者更好地理解并行化过程。通过这些实例，初学者可以逐步掌握并行计算的核心理念和实践技巧。