共享存储并行编程基础：任务划分、调度与同步

"基于共享变量的共享存储并行编程-ast2500手册，有需要可以看看" 在并行计算领域，基于共享变量的共享存储并行编程是一种常见的编程模式，尤其在20世纪80年代，它在科学和工程计算中占据了主导地位。即使在90年代以后，随着分布式存储的并行处理系统的崛起，共享存储的并行处理依然保持着其独特的可编程性和系统可用性优势。 共享存储并行编程的核心是所有处理器能够访问共享内存中的数据，无需在处理器之间传输数据，即通过读/写共享存储单元来完成通信。这种模式下，程序员需要解决三个关键问题： 1. 任务划分：这是将一个程序分割成可并行执行的任务的过程。有两种主要的划分方法：单程序多数据流（SPMD）和多程序多数据流（MPMD）。SPMD通常采用域分解法，根据数据流将计算区域划分为多个子域，每个处理器处理一个子域，实现数据并行。而MPMD则使用功能分解法，将问题分解为多个子问题，每个任务处理一个子问题，实现控制并行。 2. 任务调度：任务调度涉及如何将任务分配给处理器。调度可以是静态的或动态的。静态调度在编程时或编译时完成，分为确定模式（任务执行时间和优先级已知）和非确定模式（任务执行时间不确定，可能涉及随机变量）。动态调度则在运行时进行，具体的分配策略在编程或编译时确定，但在运行时执行。 3. 任务同步：同步是确保任务正确执行顺序和共享变量读写顺序的关键。简单的同步机制通常由硬件支持，而复杂的同步机制则需要软件实现。并行程序设计中，同步机制对于避免竞态条件和死锁至关重要。 《并行计算-结构·算法·编程》一书深入探讨了这些概念，并涵盖了并行计算的硬件基础、并行算法设计以及并行程序设计原理。全书分为四篇，详细介绍了并行计算机系统结构、并行算法设计策略和技术、数值计算中的并行算法，以及并行编程环境和工具。这本书不仅适用于本科高年级和研究生教学，也是相关科研人员的重要参考书籍。 通过学习和理解基于共享变量的共享存储并行编程，开发者可以更有效地利用多处理器系统，提高计算效率，解决复杂的科学和工程问题。随着硬件技术的进步，掌握这些并行编程技巧对于适应未来高性能计算的需求至关重要。