并行计算基础：动态互连网络与硬件结构

"这篇资料主要涉及的是并行计算的相关课程，由曾碧卿博士教授讲解。课程涵盖了并行计算的硬件基础、并行算法的设计以及并行数值算法等多个方面，旨在深入理解并行计算的结构、算法和编程。课程内容包括但不限于并行计算机系统结构模型、SMP、MPP和Cluster的当代并行机系统、并行计算性能评测、并行算法设计基础和技术等。资料中提到，实验课和作业成绩都将计入总评成绩，课堂纪律严格，强调团队学习的环境。" 并行计算是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到多个处理单元同时执行任务以提高计算效率。在硬件基础部分，课程会介绍并行计算机系统及其结构模型，这是理解并行计算的基础。并行计算机系统通常包括SMP（对称多处理）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）等架构，它们各有特点，适应不同的计算需求和场景。 SMP（Symmetric Multi-Processing）系统中，所有处理器共享内存，通过总线互相通信，适合于处理多线程应用。MPP（Massively Parallel Processing）则由大量独立的处理单元组成，通过高速互连网络进行通信，适用于大数据量的科学计算。而Cluster是由多个独立的计算机通过网络连接构成，能够提供高可用性和可扩展性，常用于互联网服务和高性能计算。 在性能评测方面，课程可能会讨论如何衡量并行系统的性能指标，如MPI（Message Passing Interface）基准测试、GFLOPS（每秒浮点运算次数）等，这些都是评估并行计算系统性能的关键。 并行算法设计是并行计算的核心，包括设计基础、一般设计方法和技术。课程可能会讲述数据并行、任务并行、流水线并行等策略，以及如何利用并行性来加速计算。并行算法的一般设计过程包括问题分析、并行化策略选择、并行算法实现和性能优化。 此外，资料还提到了并行数值算法，这部分内容可能涵盖矩阵运算、数值积分、微分方程求解等基础数学操作的并行实现，这些算法在科学计算和工程应用中有着广泛应用。 总体来说，这个课程为学生提供了全面的并行计算理论与实践知识，有助于他们掌握并行计算系统的设计与优化，以及并行算法的开发与应用。