并行计算基础：从系统结构到程序设计

"十并行程序设计基础-并行计算(中科大讲义)"，这份资料是中国科学技术大学关于并行计算的讲义，涵盖了并行计算的基础知识、算法设计、数值算法以及并行程序设计等内容。 一、并行计算基础 并行计算是通过同时处理多个任务或数据来提升计算效率的计算方式。它在解决大规模科学和工程问题时至关重要，因为这些问题通常需要处理大量数据和复杂的计算。讲义中提到的第一章深入探讨了并行计算的背景和计算科学的需求，同时也讨论了并行计算机系统的互连结构，包括静态互联网络、动态互联网络和标准互联网络，这些都是构建并行计算机系统的基础。 二、并行计算机结构 并行计算机结构模型是理解如何在硬件层面上实现并行计算的关键。这部分内容可能包括了单指令多数据(SIMD)模型、多指令多数据(MIMD)模型，以及各种并行架构如对称多处理器(SMP)、大规模并行处理(MPP)和集群(Cluster)。每种结构都有其独特的优点和适用场景，理解和掌握这些模型有助于设计和优化并行程序。 三、并行算法设计 并行算法设计是并行计算的核心，讲义的第二篇主要讨论了这方面的内容。第四章至第七章涉及了并行算法设计的基础、一般设计方法、基本设计技术和设计过程。这包括如何将串行算法转化为并行算法，以及如何利用并行性提高算法效率。 四、并行数值算法 并行计算在数值计算领域有广泛的应用，第八章至第十章介绍了基本的通信操作、稠密矩阵运算以及线性方程组的求解。特别是快速傅里叶变换(FFT)，它是许多信号处理和图像处理应用中的关键算法，其并行化对于提高计算速度至关重要。 五、并行程序设计 最后，讲义的第四篇详细讲解了并行程序设计，包括并行程序设计的基础、设计模型、在共享存储和分布存储系统中的编程，以及并行程序设计环境和工具。这部分内容对于实际编写并行代码和调试至关重要，涵盖了诸如OpenMP、MPI等并行编程模型和相关工具的使用。 这份讲义提供了全面的并行计算理论知识和实践经验，对于学习并行计算的学生和研究人员来说是一份宝贵的资源。