并行计算：MPI_scan详解与并行算法设计

并行计算是现代信息技术中的关键概念，尤其在高性能计算和分布式系统中发挥着核心作用。中科大的讲义涵盖了并行计算的多个方面，从基础理论到实际应用，包括并行计算机系统结构、算法设计和编程实践。 标题中的"扫描(scan)"是并行计算中的一个特定操作，它在Message Passing Interface (MPI)中是一个用于在一组进程中执行数据聚合的函数。MPI_scan函数接收SendAddress（发送地址）、RecvAddress（接收地址）、Count（向量长度或元素数量）、Datatype（数据类型）和Op（操作符）作为参数。扫描操作不同于普通的reduce，因为它不需要一个特定的root进程来汇总所有数据，而是将每个进程的部分结果组合成最终的n个值，这些值会被存放在各个进程的RecvAddress中。用户可以自定义Op域中的操作，使得扫描适用于不同的应用场景，如加法、最大值、最小值等。 讲义中提到的并行计算机系统结构涉及SMP（Symmetric Multi-Processing，对称多处理）、MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）和Cluster（集群）等架构，展示了不同类型的并行系统如何通过互连网络进行协作。这部分内容强调了系统互连的多样性，包括静态和动态网络，以及标准网络设计对于高效通信的重要性。 在算法设计方面，课程深入探讨了并行算法的基础、一般设计方法和技术，涵盖了诸如基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换等关键领域。这些算法是实现并行计算性能的关键，它们的设计需考虑如何在多核处理器或分布式系统中有效利用资源，减少通信开销，提高计算效率。 并行程序设计部分则涵盖了共享存储系统和分布存储系统的编程模型，以及相关的环境和工具。在共享存储系统中，程序员需关注如何在多处理器间同步和协调数据访问；而在分布存储系统中，设计者需要处理更复杂的通信和数据分布问题。同时，理解并行程序设计的基础、编程模型的选择以及使用的工具对成功实现并行化至关重要。 中科大讲义提供的并行计算内容全面且深入，适合对高性能计算感兴趣的学生、工程师或研究人员，帮助他们掌握并行计算的理论、实践和工具，以便在实际项目中优化计算性能和效率。