并行计算基础：PVM支持的静态与动态并行性解析

"PVM支持实现静态和动态的并行性-并行计算(中科大讲义)" 并行计算是利用多处理器系统同时处理多个计算任务的技术，以提高计算效率和解决大规模计算问题。PVM（Parallel Virtual Machine，平行虚拟机）是一种并行计算框架，它允许程序员在异构网络环境下编写并行程序。PVM 支持两种并行性的实现方式：静态并行和动态并行。 静态并行程序是指那些在运行时任务分配不会改变的程序。例如，一个名为foo的SPMD（Single Program, Multiple Data）程序可以通过在控制台上执行`pvm>spawn –count 4 foo`来启动，这将创建一个包含4个任务的并行应用。每个任务都在PVM的虚拟机上执行相同的代码foo，如果foo不调用动态任务创建函数`pvm_spawn()`，那么这个应用的并发度（Degree of Parallelism，DOP）将保持静态，即4个任务。 PVM中的进程管理是实现并行计算的关键部分。它负责任务的创建、同步、通信和资源管理。在静态并行性中，进程数量在程序开始时就已经确定，并且在整个运行过程中保持不变。这种模式适合于任务划分明确，且各任务间交互较少的场景。 动态并行性则允许程序在运行时根据需要创建或销毁进程。`pvm_spawn()`函数就是用于在运行时动态添加新任务的。这种方式更灵活，适应于处理负载变化或任务不确定性的应用，但同时也增加了编程复杂性和通信开销。 并行计算领域涉及广泛的理论和技术，包括并行计算机系统结构、并行算法设计、并行数值计算以及并行程序设计。如课程大纲所示，从并行计算机系统模型开始，涵盖SMP（Symmetric Multi-Processing）、MPP（Massively Parallel Processing）和Cluster等不同类型的并行架构。此外，还包括性能评测、并行算法设计基础和方法，如矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换。并行程序设计部分讨论了共享存储和分布式存储系统的编程模型，以及并行程序设计环境和工具。 通过深入学习并行计算，开发者可以有效地利用多核处理器和集群计算资源，解决计算密集型问题，提高计算效率，为科学研究、工程计算等领域提供强大的计算支持。PVM作为一种经典的并行计算工具，它的理解和应用对于理解并行计算原理和实践具有重要意义。