并行计算详解:通讯与算法设计

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"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。