并行计算详解：通讯与算法设计

"通讯方法描述-并行计算(中科大讲义)" 并行计算是一种通过同时处理多个计算任务来提升计算效率的技术，它广泛应用于解决大规模的科学与工程问题。中科大的这本讲义深入探讨了并行计算的结构、算法和编程方面，旨在帮助读者理解和掌握并行计算的核心概念。 在并行计算中，通讯是一个关键环节，特别是在任务划分后，各任务之间通常需要交换数据以完成整个计算过程。这种数据交流是并行计算设计中的重要阶段，因为它决定了任务间的依赖性和并发执行的限制。功能分解可以识别出任务间的数据流，但同时也会引入通讯需求，这可能会对并发执行的效率产生影响。 讲义的第一部分介绍了并行计算机系统及其结构模型，包括SMP（对称多处理器）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）等当代并行机系统。这些结构模型各有特点，如SMP系统中所有处理器共享同一内存，而MPP和Cluster则采用分布式内存，需要更复杂的通讯机制。 第二部分涉及并行计算性能评测，这是评估并行系统效率和扩展性的关键。理解如何度量和优化并行计算性能对于有效利用硬件资源至关重要。 第三部分主要讨论并行算法设计，包括基础理论、一般设计方法和技术。这里讲解了如何将算法转化为适合并行处理的形式，以及如何平衡计算和通讯开销，以提高并行效率。 第四部分则转向实际的并行程序设计，涵盖基础概念、编程模型，以及在共享存储和分布存储系统中的编程实践。这部分内容强调了并行程序设计环境和工具的重要性，它们是实现高效并行计算的关键支持。 在具体的并行计算实践中，如第八章提到的基本通信操作，是并行计算中不可或缺的部分。高效的通讯机制能够减少等待时间，提高整体计算速度。第九章至第十一章讨论了数值计算中的并行算法，如稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换，这些都是科学计算中的常见问题，通过并行化处理可以显著提升计算速度。 总结来说，这份讲义全面地介绍了并行计算的各个方面，从系统结构到算法设计，再到编程实践，为学习者提供了深入理解并行计算的宝贵资源。通过学习，读者不仅能掌握并行计算的基本原理，还能获得应用并行计算解决实际问题的能力。