并行算法设计：模型与策略探讨

并行程序设计模型是现代计算机科学中的一个重要领域，尤其是在曹振南的指导下，这一概念得到了深入研究。并行算法设计旨在利用计算机的并行性来优化计算性能和效率，适用于处理大规模或复杂的问题。以下是该主题的一些关键知识点： 1. 并行编程风范（Parallel Programming Paradigms）：并行编程的不同范式包括相并行（Phase Parallel，也称为松散并行）、分治并行（Divide and Conquer Parallel）、流水线并行（Pipeline Parallel）、主-从并行（Master-Slave Parallel）以及工作池并行（Work Pool Parallel）。这些模型提供了设计并行算法的框架，允许开发者根据问题的特性选择最合适的并行化策略。 2. 基本知识及现状：并行计算并非新概念，其历史可以追溯到早期的计算机科学文献，如Gill在1958年的论文。然而，尽管并行计算潜力巨大，有效且易于使用的并行编程方法和工具仍在发展中，需要时间和实验来完善。 3. 性能评测：评估并行算法的关键在于考虑性能指标，如降低单个问题求解时间、扩大问题规模以及提高系统吞吐率。这涉及到资源的集成和应用的分解，以适应日益增长的需求。 4. 设计方法和技术：并行算法设计包括一般设计方法、基本设计技术，以及一个明确的设计过程。例如，分而治之策略是一种常见的并行化手段，通过分解任务将其分配给多个处理器执行。 5. 硬件环境：当前并行计算硬件有共享内存型SMP（Symmetric Multi-Processing）计算机，如SGI Power Challenge和SUN E10000，它们通过系统总线连接多个处理器，支持OpenMP、MPI和HPF等并行编程方式。另一方面，分布内存MPP（Massively Parallel Processing）计算机由众多具有独立内存的计算节点通过高速网络组成，如IBM Blue Gene系列。 6. 资料来源：研究者如Tim Mattson和Rudolf Eigenmann分别来自Intel和Purdue University，他们的工作为理解并行计算的理论和实践提供了宝贵资源。 并行程序设计模型的学习和实践有助于程序员提升软件性能，适应现代高性能计算的需求，并激发他们对编程艺术的探索精神。随着硬件技术的发展，对并行算法设计的理解和掌握将愈发重要，推动着计算机科学领域不断向前发展。