并行编程基础：合作与竞争交互

"这篇资料主要探讨了并行编程的基础，包括并行编程的现状、难点、环境以及编程方法。并行编程面临着软件开发落后于硬件发展的问题，由于缺乏合适的工具和成熟的模型，使得并行编程相对复杂。文章指出，顺序编程拥有丰富的算法范例和通用的工具，而并行编程则缺乏这些优势，模型多样且不统一。尽管如此，随着技术的发展，已经出现了如数据并行、消息传递和共享变量等多种并行编程模型，例如HPF、MPI和OpenMP。并行编程环境通常包含多种工具来支持用户的并行计算需求。" 并行编程基础主要涵盖以下几个方面： 1. **并行编程的现状**：并行计算的发展在硬件层面迅速，但软件层面的并行编程工具和技术相对滞后。现有的并行系统软件和应用软件数量有限，功能也较为原始。 2. **并行编程的困难**：并行编程比顺序编程更复杂，因为它不仅包含顺序编程的所有问题，还引入了额外的模型和同步挑战。并行编程模型多样化，没有像冯·诺伊曼模型那样统一的标准，工具和语言支持也不如顺序编程成熟。 3. **顺序编程与并行编程的对比**：顺序编程有成熟的算法范例和广泛支持的编程语言，如Fortran、Cobol、4GL和C，以及通用的工具。而并行编程则往往需要自创代码，工具和模型并不通用，且适应性较差。 4. **并行编程的进展**：尽管存在挑战，但并行编程已经在算法开发和模型标准化方面取得进展。主要的并行编程模型逐渐向共享变量和消息传递模型集中，例如OpenMP和MPI。此外，还有数据并行模型，如HPF。 5. **并行编程环境**：并行处理系统的用户环境通常需要一系列工具，包括编译器、调试器、性能分析器等，以帮助开发者应对并行编程的复杂性。 总结来说，学习并行编程需要理解其复杂性，掌握不同类型的并行模型，以及如何在缺乏统一工具和范例的情况下进行有效的编程。随着技术的发展，虽然挑战仍然存在，但并行编程的工具和模型正在逐步完善，为开发者提供了更多可能性。