并行算法通信机制：从共享存储到消息传递

"并行算法的通信在并行计算中占据重要地位，它涉及不同类型的并行模型和通信机制。SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据）和MIMD（Multiple Instruction Multiple Data，多指令多数据）是两种主要的并行计算模型。在SIMD-SM（共享内存）模型中，处理器通过读/写共享存储器来实现通信，如全局读取和全局写入操作。而在SIMD-IN/MIMD-DM（分布式内存）模型中，处理机通过发送/接收消息进行通信，例如send和receive操作。 矩阵向量乘法的并行算法在MIMD-DM环境下是一个典型的例子，展示了如何利用并行通信来加速计算。给定一个矩阵A和向量X，矩阵被划分为p个子矩阵B，向量X被划分为p个子向量W。每个处理机Pi计算子矩阵Bi与子向量Wi的乘积，最终结果Y=A1X1+...+ApXp由处理机P1保存。在算法执行过程中，进程间的通信涉及接收和发送消息，确保数据同步和正确性。例如，进程在计算局部乘积后会接收到左侧处理机的乘积（如果有的话），然后将其累加到自己的结果中，并将更新后的结果发送给右侧的处理机。 并行算法设计与分析是提高计算机性能的关键，特别是在处理大规模复杂问题时。学习并行算法不仅能够加速计算，还能获取更精确的解。并行处理的级别从指令级到任务级，涵盖了多种粒度的并行，包括指令级并行、线程级并行、进程级并行以及任务级并行，这些都旨在利用计算机硬件的并发能力。因此，理解和掌握并行算法的通信机制对于开发高效并行软件至关重要。 此外，学习并行算法还受到诸如陈国良教授等专家的著作的影响，他们的教材和参考书为并行计算领域的研究提供了基础。并行计算的研究不仅限于理论，还有实际应用的考虑，例如映射并发到现实世界问题的解决方案。最后，版权声明强调了教育资源的使用限制，表明这些教学材料主要用于课堂教学。"