并行计算：加速与规模扩展的关键策略

并行计算综述 并行计算是一种利用多台处理器同时执行多个任务的技术，旨在提升计算效率和解决大规模问题的能力。它主要涉及到三个核心要素：并行机、并行度和并行编程。 1.1.1 并行计算的基本概念 - 并行机：构成并行计算的基础，至少包括两台或多台处理机，它们通过互连网络相连，允许处理器之间进行通信和协作。 - 并行度：应用问题必须能被划分为可独立执行的子任务，这决定了任务能否并行化。设计并行算法是将任务分解的关键步骤。 - 并行编程：在并行环境中，开发者需使用特定的编程模型（如共享内存、线程或消息传递）来编写程序，以便各个处理器协同工作。 1.1.2 并行计算的研究目标与内容 - 加速求解速度：通过并行计算，可以显著缩短问题求解时间，特别是在大数据处理和科学计算领域。 - 扩大问题规模：并行计算使得能够处理超出单处理器能力的问题，突破了传统计算的局限。 主要的并行编程模型： - 共享内存模型：任务共享同一地址空间，访问控制通过锁或信号量实现，优点是编程简单，但可能带来数据局部性管理的挑战。 - 线程模型：处理器支持多线程执行，可以并发地在相同物理处理器上访问多个任务，提供更高的灵活性。 - 消息传递模型：任务通过发送和接收消息进行数据交换，数据传输需协调，适合处理通信密集型任务。 - 数据并行模型：关注数据操作的并行化，适用于大量数据的处理和算法优化，如矩阵运算和图像处理。 总结，并行计算的核心在于如何有效地划分和组织任务，使得多个处理器协同工作，以达到问题求解的加速和规模提升。不同的编程模型提供了不同的解决方案，根据应用场景选择合适的模型是并行编程的关键。