并行编程基础：挑战与进展——SPMD与MPMD详解

并行循环是并行编程中的关键概念，它在并行块中定义一组共享相同代码的进程，通过`parbegin...parend`或`parfor`循环结构来实现。这种结构主要用于说明并行数据流型（Single Program Multiple Data, SPMD）并行程序，即每个处理器执行相同的代码，但处理不同的数据部分。并行编程的目标是支持同构（拥有相同硬件和架构的）和异构（包含不同硬件）的进程，而MPMD（Multiple Programs Multiple Data）模式可以通过适当转换转化为SPMD。 在课程“并行编程基础”中，主讲人胡长军介绍了并行编程的基本概念和挑战。他指出并行编程相较于顺序编程更为复杂，因为并行环境中涉及多种模型（如冯·诺伊曼模型的扩展）、缺乏成熟的软件工具以及更丰富的编程模型多样性。顺序编程的优势在于算法范例丰富，支持各种编程语言和平台，且工具通常具有通用性和稳定性。然而，这些优点在并行编程中并未得到充分体现，因为并行编程的模型多样且不够成熟，现有工具往往不支持异构性和代可扩展性。 并行编程的环境通常包括共享变量模型（如PVP、SMP和DSM）和多地址空间的消息传递模型（如MPP和集群），以及高层编程模型如数据并行（HPF）、消息传递（如PVM和MPI）和共享变量模型（OpenMP）。这些模型旨在提供不同的编程抽象层次，使得开发者能够更好地管理并行计算任务。 从用户角度看，一个典型的并行处理系统包括硬件资源、操作系统、并行编程环境（如编译器、调试工具和高级编程接口）以及并行算法库。这些工具共同帮助用户设计、实现和调试并行程序，尽管在实际操作中，面临的挑战依然包括并行软件开发与硬件发展的不对称，以及如何解决并行性、交互和通信等问题。随着技术的发展，已经出现了越来越多的并行算法和编程范例，但并行编程环境的标准化和工具的成熟度仍然是未来发展的关键方向。