并行算法设计与实现基础

"这篇文档是曹振南在2003年9月关于并行算法设计的讲座资料，涵盖了并行算法的基础知识、当前并行计算的状态、性能评测方法、计算模型、设计技术和过程，以及并行程序设计方法，并提供了一些实例。文档还引用了多本相关书籍作为参考资料，并列出了几个重要的并行计算相关的网址。" 并行运算是一种利用多处理器或分布式内存系统同时执行多个计算任务的技术，以此来提高计算效率和解决问题的速度。在21世纪初，随着计算机硬件的发展，并行计算已经成为解决大规模计算问题的关键手段。 并行计算的现状在2003年时，可能已经涉及到了机群应用开发，即通过网络连接的多台计算机协作完成计算任务。并行编程原理包括如何在多处理器环境中分配任务、同步进程以及有效地管理共享资源。文档中提到的《可扩展并行计算技术》、《并行计算—结构、算法、编程》等书籍，都是当时并行计算领域的经典著作，提供了深入理解和实践并行计算的理论基础。 并行计算性能评测通常使用诸如Linpack基准测试、SPEC等工具，以衡量系统的浮点运算速度、能效比等指标。并行计算模型如消息传递接口(MPI)、线程（Pthreads）、进程虚拟机(PVM)和OpenMP等，为开发者提供了实现并行计算的框架。例如，MPI是一个广泛应用的用于分布式内存系统中的通信库，而OpenMP则适用于共享内存环境，提供了一种更为简洁的并行编程方式。 并行算法设计方法通常包括任务分解、负载均衡和数据分布策略。设计技术涉及如何减少通信开销、优化数据访问模式以及处理并行计算中的同步问题。一般设计过程可能包括问题分析、算法概念化、并行化策略选择、实现与测试，以及性能调优。 并行程序设计方法通常有数据并行、任务并行和混合并行等。数据并行是指将大数据集分割成小块，分别在不同处理器上处理；任务并行是将任务分解为独立子任务，让多个处理器并发执行；混合并行结合了这两种方式，以适应复杂的应用场景。 文档中提到的实例部分可能包含具体的并行算法实现，比如数值计算中的并行算法，这在科学计算领域尤为常见。通过这些实例，读者可以更好地理解并行计算的实践应用。 总体来说，这个讲座资料是学习并行计算及其算法设计的重要资源，它不仅提供了理论知识，还指导了实际操作，对于当时的并行计算研究和应用具有很高的价值。