"这篇中科大的讲义主要涵盖了并行计算的多个方面，包括并行语言的构造方法，从并行计算机系统结构模型到并行算法的设计，再到并行数值算法和并行程序设计。讲义深入探讨了并行计算的基础，如并行计算机系统的结构模型，当代并行机系统类型，如SMP、MPP和Cluster，以及并行计算性能的评测。在并行算法设计部分，涉及设计基础、一般设计方法和技术，以及并行算法的一般设计过程。在并行数值算法中，讲解了基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换等。最后，讲义还介绍了并行程序设计的基础、不同存储系统下的编程模型，以及并行程序设计环境和工具。"
在并行计算领域，三种主要的并行语言构造方法是：
1. 数据并行：这种方法关注于数据集的并行处理，将大型数据集分成小块，每个处理器独立处理一部分数据。例如，在大规模矩阵运算中，数据并行性可以用于同时计算矩阵的不同部分。
2. 过程并行或任务并行：这种构造方法是将一个大型任务分解为许多小型任务，这些任务可以并行执行。这在解决复杂问题时特别有用，如分布式计算中的任务调度和多线程编程。
3. 混合并行：混合并行结合了数据并行和过程并行，允许在不同层次上进行并行处理。例如，在一个计算流体动力学的应用中，可以先将计算域分割为多个子区域进行数据并行处理，然后每个子区域内的计算可能还需要进一步的任务并行化。
并行语言的构造不仅涉及到并行计算模型的选择，还包括通信和同步机制的设计，如消息传递接口(MPI)或共享内存模型。MPI适用于分布存储系统，允许不同节点之间的进程间通信；而共享内存模型则在所有处理器都能访问同一内存空间的系统中更为常见，如SMP架构。
并行计算性能评测通常通过度量指标如速度up、效率和 scalability 来进行。速度up是指并行系统相对于单处理器系统在完成相同任务时的速度提升；效率则是速度up与并行处理器数量的比值，表明资源利用的充分程度；可扩展性则描述系统在增加处理器数量时性能的提升情况。
在并行算法设计中，基础包括理解并行性来源，识别算法中的独立计算单元，以及设计有效的通信和同步策略。基本设计技术可能包括分治法、归约和扫描等。并行程序设计模型如共享存储和分布存储，分别对应于不同的编程挑战和工具，如OpenMP用于共享内存并行，而MPI更适合分布存储环境。
这篇讲义提供了一个全面的并行计算学习框架，涵盖了从硬件结构到软件设计的各个方面，对于理解和掌握并行计算的核心概念和实践技巧具有重要的指导价值。
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