并行计算深入解析：分布存储系统编程

"分布存储系统并行编程-并行计算(中科大讲义)"，这份资料来自国家高性能计算中心（合肥），涵盖了并行计算的结构、算法和编程等多个方面。 并行计算是一种利用多处理器或多计算机同时处理同一任务的技术，以提高计算效率和解决大规模计算问题。在本讲义中，主要探讨了以下内容： 1. **基于消息传递的编程**：这种编程模式下，各处理器通过交换消息来协同工作，实现并行计算。这种方式灵活性高，适用于分布式计算环境。 2. **MPI并行编程**：MPI（Message Passing Interface）是一种广泛使用的并行编程接口，允许程序员在多处理器系统上编写高效、可移植的并行程序。 3. **PVM并行编程**：PVM（Parallel Virtual Machine）是另一种并行计算框架，它使得不同操作系统和硬件上的进程可以相互通信，形成虚拟的并行计算环境。 4. **基于数据并行的并行编程**：这种方法侧重于数据的分割和处理，常用于图像处理和大规模数据集的分析。 5. **HPF并行编程**：High Performance Fortran是面向并行计算的Fortran扩展，主要用于科学计算，强调数据并行性。 讲义分为四个部分： - 第一部分是并行计算的基础，包括并行计算机系统及其结构模型，如SMP（对称多处理器）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）的介绍，以及性能评测的方法。 - 第二部分关注并行算法的设计，从基础理论到一般设计方法和技术，再到设计过程，深入探讨如何构建有效的并行算法。 - 第三部分讨论并行数值算法，如基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换，这些都是科学计算中的核心问题。 - 第四部分专注于并行程序设计，涵盖并行程序设计基础、模型、分布式存储系统的编程以及设计环境和工具，为实际编程提供了全面指导。 并行计算与计算科学紧密相连，是应对现代科学和工程问题计算需求的重要手段。在系统互连层面，讲解了静态和动态互联网络，以及标准互联网络的角色和作用。并行计算机的结构模型是理解并行计算的关键，包括其访存机制和处理器间通信方式。 这份讲义对深入理解和实践并行计算有极大帮助，无论对于初学者还是经验丰富的开发者，都是宝贵的参考资料。