"本文主要研究了CMP—CLUSTER混合并行计算环境的并行化编程模式,旨在简化在这一环境中的编程复杂性。作者提出了一个五层并行编程模型,包括任务分配模式层、任务计算模式层、设计模式并行编程框架层、中间框架代码层和任务部署与映射层,每层对应并行处理的不同阶段。文章还介绍了两种基于设计模式的并行编程框架,分别用于数据并行和任务交互图模式,以自动完成数据划分和任务并行执行。此外,针对CMP—CLUSTER环境中的多级并行化问题,如节点间、芯片间和芯片内的并行,文章探讨了通信和存储层次模型,以及优化并行性能的策略。" 本文深入探讨了并行计算领域,特别是针对CMP—CLUSTER这种混合并行计算环境,其中单个计算节点由多个CMP(Chip Multi-Processor)芯片组成,具有共享存储的多处理器系统。这一环境结合了分布式存储和共享存储的特性,导致编程挑战增加,因为需要处理消息传递和共享变量两种并行编程模型。 作者首先系统建立了CMP—CLUSTER的通信和存储层次模型,分析了各层次操作开销及其影响,并研究了利用CMP系统共享高速缓存进行并行编程的特点。基于这些研究,作者提出了一种适用于该环境的并行编程模式,旨在最大化各个并行硬件层次的优势。 提出的五层并行编程模型旨在为并行处理提供一个分层次、自顶向下、逐步细化的框架。每一层都有明确的目标,如任务分配、计算模式、设计模式框架、中间代码框架以及任务部署和映射,这些层共同构成了一个全面的并行编程解决方案。 为了降低编程复杂性和减少错误,文章针对每一层并行编程模型都研究了简化实现的方法和技术。作者运用设计模式的概念,设计并实现了两种并行编程框架,一种基于阵列数据并行的FJRR模式,另一种基于任务交互图模式,它们都能自动化并行计算和调度,大大降低了用户的编程负担。 此外,文章还特别关注了在CMP—CLUSTER环境下如何处理节点间、芯片间和芯片内部的多级并行化问题,提出了解决这些问题的具体策略,这对于提高并行计算的效率和可扩展性至关重要。整体而言,本文的研究对于提升在混合并行计算环境中的编程效率和软件质量具有重要意义。
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