并行计算的可扩放性评测与标准-中科大讲义概览

"可扩放性评测标准(续)-并行计算(中科大讲义)" 在计算机科学领域，可扩放性是评估系统性能的关键指标，特别是在并行计算中。可扩放性指的是系统随着资源增加（例如处理数p）而能够有效处理更大问题规模（问题规模W）的能力。这种能力反映了系统在扩展时性能提升的比例，可能是线性的、多项式的或者是指数的。线性可扩放性意味着资源翻倍会导致性能翻倍，而指数可扩放性则表示小幅度的资源增加可以带来大幅度的性能提升。 并行计算是实现可扩放性的重要手段，它通过同时使用多个处理器来解决计算任务。并行计算的研究焦点在于找到最适合特定问题类型的并行算法和并行体系结构组合，使得大量处理器能被高效利用。这包括了对算法在不同规模系统上的表现评估，以及在固定问题规模下，确定最优的处理器数量以达到最大加速比。 并行计算的研究通常涵盖以下几个关键方面： 1. 并行计算机系统结构与模型：这是理解并行计算的基础，包括系统互连、静态和动态互联网络，以及标准互连网络。这些结构决定了处理器间如何通信以及数据如何在系统中流动。 2. 并行算法设计：设计有效的并行算法是提升可扩放性的核心。这涉及设计基础、一般设计方法、基本设计技术，以及设计过程，确保算法能充分利用多处理器环境。 3. 并行计算性能评测：通过对并行计算系统的性能进行量化评估，可以判断其在处理不同类型问题时的效率和可扩放性。这涉及到一系列评测指标，如加速比、效率、负载平衡等。 4. 并行数值算法：并行计算在数值计算中的应用，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，这些都是科学计算和工程问题中的常见计算任务。 5. 并行程序设计：包括并行程序设计的基础、模型、共享存储和分布式存储系统编程，以及编程环境和工具，这些都直接影响到并行算法的实际实现和可维护性。 尽管并行计算和可扩放性研究已经取得了显著进展，但至今仍没有一个公认的、标准化且广泛接受的严格定义和评价标准。这表明该领域仍在不断发展，需要持续的研究来建立更完善的理论框架和实践准则，以指导并行算法和并行系统架构的优化，以便更好地适应日益增长的计算需求。