并行计算基础：XH并行性构造与并行算法解析

"XH并行性构造-并行计算(中科大讲义)- 并行计算，中科大，SMP，MPP，Cluster，性能评测，设计基础，设计方法，设计技术，设计过程，基本通信操作，稠密矩阵运算，线性方程组，快速傅里叶变换，并行程序设计基础，编程模型，共享存储，分布存储，设计环境与工具" 这篇资料主要介绍了并行计算的相关概念和技术，源自中国科学技术大学的课程资料。并行计算是通过同时使用多个处理器或计算资源来加速解决问题的方法，它在处理大规模数据和复杂计算任务时尤为有效。课程结构分为四个部分，涵盖了并行计算的基础、算法设计、数值算法以及程序设计。 在第一篇“并行计算的基础”中，讲解了并行计算机系统及其结构模型，包括SMP（对称多处理）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）等架构，并探讨了并行计算性能的评测方法。 第二篇“并行算法的设计”深入到算法层面，介绍了设计基础、一般设计方法、基本设计技术和设计过程，这些都是实现高效并行算法的关键。 第三篇“并行数值算法”则关注于并行计算中的实际应用，如基本通信操作、稠密矩阵运算和线性方程组的求解，以及快速傅里叶变换等数值计算方法。 第四篇“并行程序设计”涵盖了并行程序设计基础，包括并行程序设计模型和两种存储系统的编程：共享存储系统和分布存储系统。此外，还讨论了并行程序设计环境和工具，这些工具对于简化并行编程和优化程序性能至关重要。 具体到X3H5并行性构造的例子，它展示了OpenMP的一种编程模式，主线程启动并行模式后，派生出子线程执行不同的任务，如B、C、D和F(i)，其中`psections`用于定义并行区域，`section`分配任务给不同线程，`pdo`构造用于并行迭代，`end pdo no wait`表示没有隐式同步，意味着线程可以并发执行F的迭代，而`psingle`则确保某个任务E在所有其他并行任务完成后由一个线程单独执行。这种并行构造有助于提高程序效率，尤其是在处理大量重复或独立的任务时。