并行算法入门：CMU课程精华

"CMU的Parallel Algorithms课程课件，由Guy Blelloch主讲，涵盖了并行算法的理论与实践，特别关注适用于多核架构的共享内存并行算法。课程内容包括并行算法理论、并行编程平台的学习，并设有课程公告、助教信息、网站链接、邮件列表以及评分标准等。并行计算在微处理器内部的逻辑门到互联网上的数百万台机器都存在广泛的应用。" 在CMU的15-492 Parallel Algorithms课程中，主要目标是深入理解并行算法，特别是那些能够在共享内存的多核系统上高效运行的算法。课程分为两个部分：前半学期主要探讨并行算法的理论，后半学期则关注各种并行编程平台。课程的官方网站上提供了大约的时间表，方便学生规划学习进度。 授课教师Guy Blelloch是一位经验丰富的专家，学生可以通过邮箱（guyb@cs.cmu.edu）与他联系，助教Kanat Tangwongsan也可在WeH7102房间提供帮助。课程相关资料和最新信息可以通过提供的网址获取，同时还有一个课程邮件列表（15492-f07@lists.andrew.cmu.edu），供学生交流讨论。 课程评估包含多个方面，确保学生全面掌握并行计算的知识：每生需要记录两次课堂笔记（占15%），一次家庭期中考试（15%），五次作业（50%），以及一个期末项目（20%）。这样的评估方式旨在培养学生的实践能力和理论理解。 并行计算的普遍存在性是课程的一个重要背景。从最基本的微处理器内的逻辑门电路，到互联网上由数百万台计算机组成的分布式系统，平行处理无处不在。这表明无论是在硬件层面还是软件层面，理解和掌握并行算法都是现代计算技术的关键组成部分。 在理论部分，学生将学习如何设计和分析能在多核处理器上有效运行的算法，包括负载均衡、通信开销、同步问题以及并行效率等问题。而在实践部分，他们将接触到各种并行编程模型，如OpenMP、MPI（Message Passing Interface）、PGAS（Partitioned Global Address Space）等，这些模型在不同的并行计算环境中有着广泛的应用。 通过这门课程，学生不仅可以深入了解并行计算的理论基础，还能获得实际操作并行程序的实践经验，从而在未来的工作或研究中更好地利用并行计算的潜力，解决大规模计算问题。