探索并行计算技术：分布算法与高性能系统

分布并行算法是现代计算机科学中的一个重要领域，它涉及到在多台计算机上协同工作，以执行大规模并行任务。本文档由武汉大学计算机学院的黄传河教授编撰，旨在提供一个全面而深入的指导，帮助读者理解和掌握这个领域的关键概念和技术。 首先，学习者将通过本课程了解到并行计算机的基础知识，包括高性能并行计算机的体系结构，如对称多处理器(SMP)计算机、大规模并行处理(MPP)计算机、集群/星座计算机等，以及它们的实现原理。同时，存储访问模型和性能测试也是理解并行系统的重要组成部分。 分布式计算系统是另一个核心内容，它关注的是如何在分布式环境中组织和管理计算资源，以解决复杂的计算问题。网格计算作为一种分布式计算的实现形式，其目的是利用互联网连接的大量资源进行协同工作。此外，分布并行算法的设计方法和程序设计环境也将被深入探讨，这对于编写高效并行程序至关重要。 新型并行计算技术，如量子计算和生物计算，虽然尚处于发展阶段，但它们展示了未来并行计算的前沿趋势，为研究者提供了前瞻性的视角。课程的学习者还将通过参考书籍，如Kai Hwang的《可扩展并行计算》和G.Coulouris等人的《分布式系统：概念与设计》，深化理论理解。 考核部分强调了课程论文的形式，要求学生针对指定题目进行深入研究，这有助于他们将所学理论应用于实际问题。在第一章“并行计算机概论”中，作者讨论了TOP500排行榜，这是衡量超级计算机性能的重要指标，反映了应用驱动和技术创新对于高性能计算(HPC)的重要性。章节还涵盖了并行性等级、开发方法，以及不同类型的并行计算机架构的发展趋势，例如SMP、MPP、集群和星座架构的市场份额变化。 通过深入学习分布并行算法，读者不仅能理解计算机硬件如何支持并行计算，还能掌握软件层面的设计和优化技巧。这对于那些希望在信息技术领域特别是科学计算、工程计算或商业计算等领域寻求突破的人来说，是一份宝贵的参考资料。随着科技的进步，分布并行算法将继续在解决复杂问题和推动科技进步中发挥关键作用。