并行计算优化:表面-容积效应与重复计算策略
需积分: 16 165 浏览量
更新于2024-08-10
收藏 4.7MB PDF 举报
"该资源是一本关于并行计算的书籍,名为《并行计算——结构·算法·编程(修订版)》,由陈国良编著,属于高等教育出版社的面向21世纪课程教材。本书深入探讨了并行计算的硬件基础、核心算法设计以及软件支持,内容涵盖并行计算机结构模型、并行算法设计策略、并行数值计算算法和并行程序设计。书中特别提到了增加粒度的概念,分析了表面-容积效应和重复计算在优化并行性能中的作用。"
正文:
并行计算是现代高性能计算领域的重要研究方向,它通过将大型计算任务分解为多个小任务,利用多处理器或分布式计算资源同时进行处理,以显著提升计算效率。本书中,陈国良教授详细阐述了并行计算的多个关键方面。
在并行计算的设计过程中,增加粒度是一个重要的策略。粒度指的是任务被划分的大小,粒度细化意味着更多的任务可以并行执行。然而,过于细化的粒度可能会增加通信成本和任务管理开销。表面-容积效应指出,当每个任务的通信伙伴较少时,增加粒度可以减少总的通信次数和通信量。这是因为任务的通信需求与其操作子域的表面积成比例,而计算需求则与子域的容积成比例。在高维问题中,增加粒度通常更有效,因为它相对减少表面积,从而降低通信相对于计算的比例。
另一方面,重复计算(冗余计算)是一种策略,通过接受额外的计算来减少通信需求。例如,在二叉树上的求和操作中,通过在每个处理器上重复计算部分结果,可以减少通信次数,从而提高整体效率。这种策略适用于某些特定情况,但不是所有情况下都适用,因为它可能导致计算资源的浪费。
书中还涉及了并行计算的硬件基础,如对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)、机群系统等,并行计算的性能评测方法,以及并行程序设计的基础,如共享存储和分布存储系统,并行编程环境和工具。此外,书中还详细讨论了并行算法设计策略和技术,以及特定的并行数值计算算法,如矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换。
这本书适合计算机及相关专业的本科高年级学生和研究生作为教材,同时也可供从事计算科学研究和工程的研究生和科技人员参考。通过学习,读者能够掌握并行计算的基本概念、设计原则和实用技术,了解并行计算领域的最新进展。
2024-03-16 上传
2020-07-16 上传
2022-05-06 上传
2021-11-20 上传
2022-05-06 上传
2022-11-24 上传
2018-04-19 上传
2022-09-24 上传
2021-03-04 上传
羊牮
- 粉丝: 41
- 资源: 3885
最新资源
- SSM动力电池数据管理系统源码及数据库详解
- R语言桑基图绘制与SCI图输入文件代码分析
- Linux下Sakagari Hurricane翻译工作:cpktools的使用教程
- prettybench: 让 Go 基准测试结果更易读
- Python官方文档查询库,提升开发效率与时间节约
- 基于Django的Python就业系统毕设源码
- 高并发下的SpringBoot与Nginx+Redis会话共享解决方案
- 构建问答游戏:Node.js与Express.js实战教程
- MATLAB在旅行商问题中的应用与优化方法研究
- OMAPL138 DSP平台UPP接口编程实践
- 杰克逊维尔非营利地基工程的VMS项目介绍
- 宠物猫企业网站模板PHP源码下载
- 52简易计算器源码解析与下载指南
- 探索Node.js v6.2.1 - 事件驱动的高性能Web服务器环境
- 找回WinSCP密码的神器:winscppasswd工具介绍
- xctools:解析Xcode命令行工具输出的Ruby库