并行计算中的通讯机制与算法设计详解

并行算法的通讯是并行计算中的关键环节，尤其是在分布式存储多计算机环境中。它涉及到数据在多处理器或多计算机之间高效而同步的信息交换，这对于大规模并行任务的执行至关重要。在共享存储多处理器系统中，如Message Passing Interface (MPI) 中的`global read(X,Y)`和`global write(X,Y)`函数，允许处理器间直接读取和写入共享的数据区域，确保全局一致性。而在分布存储多计算机系统中，如常见的P2P (Point-to-Point)通信机制，使用`send(X,i)`发送数据到特定处理器`i`，以及`receive(Y,j)`接收来自其他处理器`j`的数据。 算法4.2是一个具体的例子，展示了在分布存储多计算机上矩阵向量乘法的并行实现。该算法将矩阵A和向量x划分为多个部分，每个处理器负责一部分运算。处理器之间通过`send`和`receive`指令进行数据交换，例如步骤(2)和(4)，确保每个处理器的局部计算结果能正确汇总。在并行计算中，高效的通讯是算法性能的重要组成部分，因为它直接影响到任务的并行度和最终的执行效率。 中科大的讲义深入探讨了并行计算的各个方面，包括并行计算机系统的结构模型、当代并行机系统（如SMP、MPP和Cluster）、性能评测、并行算法的设计与实现，如基本通信操作、矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换等。同时，课程也涵盖了并行程序设计，包括共享存储系统编程、分布存储系统并行编程以及相关的编程模型和工具。 理解并行算法的通讯对于编写高效的并行程序至关重要，因为这涉及到如何管理和协调多处理器间的协同工作，以减少通信开销，提高整体计算效率。学习并行计算的这些基础知识，对于从事高性能计算、数值模拟、机器学习等领域的专业人士来说，是一项必备技能。