并行计算深入探索：第二章 - 计算机模型与性能分析

"并行计算课件第二章深入讲解了并行计算机模型，包括不同的编程模型、架构类型以及它们在计算机设计、语言、算法优化和性能估算中的作用。本章节涵盖了随机访问机模型（RAM）、并行随机访问机模型（PRAM）、脂肪树结构、并行内存层次结构（PMH）、批量同步并行模型（BSP）以及LogP模型，旨在为计算机架构师、软件开发者、程序员和算法设计师提供理论基础和性能预测工具。" 在并行计算的领域中，第二章主要关注的是各种并行计算机模型。这些模型是理解并行计算性能和设计的关键，类似于冯·诺依曼模型在串行计算中的地位。并行计算机模型并不一定涉及具体的硬件结构，如处理器间的通信结构，但必须足够精确地描述性能，比如加速比（speedup），以便于不同领域的专家进行分析和设计。 2.2节讨论了模型的重要性。一个好的模型能帮助我们思考计算机的工作方式，影响计算机架构、编程语言、算法的设计，并提供预估程序性能的方法。模型中的成本应该与实际执行程序的成本大致相当，确保了模型的实用性和准确性。 接着，2.4节介绍了随机访问机模型（RAM）。这是串行计算机的一个模型，其中内存由一系列可以存储整数的单词组成，每次内存访问都需花费一个时间单位。基本操作如加法、减法等也在单位时间内完成。这个模型为分析串行程序提供了基础。 然后，课程转向并行计算模型，如并行随机访问机模型（PRAM）。PRAM模型扩展了RAM，允许同时进行多个计算，从而实现并行处理。此外，还提到了脂肪树结构，这是一种在树形结构的叶节点上布置处理器的布局，每个处理器群通过k宽度的总线相连，以实现高效的通信。 并行内存层次结构（PMH）则关注于并行系统中的存储层次结构，如何管理和优化不同层次的内存访问。批量同步并行模型（BSP）则提供了一种框架，用于描述计算任务的大规模并行执行，其中计算步骤以同步块的形式进行。 最后，LogP模型专门用来量化多计算机系统中的通信成本，这在设计分布式并行系统时至关重要，因为通信延迟往往成为性能瓶颈。 总体来说，这一章深入探讨了并行计算模型的各个方面，为理解和优化并行计算系统的性能提供了理论基础。无论是为了设计新的并行架构，还是为了编写更高效的并行算法，这些模型都是不可或缺的工具。