并行计算基础：LogP模型与系统结构

"logP模型-并行计算(中科大讲义)" 在并行计算领域，LogP模型是一个重要的理论框架，由Culler在1993年提出，主要用于理解和评估分布式存储、点对点通信的多处理机系统的性能。这个模型通过一组参数来描述系统中的关键性能因素，包括网络延迟(L)，通信开销(o)，带宽间隙(g)，以及处理器数量(P)。 1. 基本概念 - 分布存储：每个处理器拥有自己的本地存储空间，数据分布在不同的处理器上。 - 点到点通讯：处理器之间通过网络进行直接通信，而非共享一个全局内存。 - 隐式同步：意味着程序执行时假设通信操作是异步的，即发送后无需等待接收确认即可继续执行其他任务。 2. 模型参数 - L（Network Latency）：表示一个消息从发送到接收到所需的时间，反映了网络的延迟性能。 - o（Communication Overhead）：除了实际传输数据外，建立和管理通信链接所需的额外时间或开销。 - g（Gap = 1/Bandwidth）：单位时间内可以传输的数据量的倒数，即带宽的逆，表示每次传输间的间隔。 - P（#Processors）：系统中处理器的数量，决定了并行度和潜在的并行计算能力。 3. 并行计算的结构和编程 - 并行计算的基础：包括并行计算机系统的设计、结构模型，以及并行算法的设计和实现。 - 并行计算机系统结构：涉及SMP（Symmetric MultiProcessing，对称多处理），MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）和Cluster（集群）等不同架构。 - 并行计算性能评测：评估并行系统的速度、效率和可扩展性，通常使用诸如Linpack基准测试等工具。 - 并行算法设计：涉及基础理论、一般设计方法和技术，以及设计过程，旨在最大化利用并行计算资源。 - 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等，这些是并行计算中的核心问题。 - 并行程序设计：涵盖并行编程模型、共享存储和分布存储系统编程，以及相关的编程环境和工具。 4. 并行计算的挑战和应用 - 并行计算与计算科学：并行计算在解决科学和工程问题中的重要作用，如模拟、大数据分析和人工智能。 - 系统互连：讨论了静态和动态互联网络，以及标准的互连网络如Ethernent、InfiniBand等，它们对于系统性能至关重要。 - 并行计算机结构模型：如共享内存、分布式内存等结构模型，以及它们如何影响并行程序的效率和复杂性。 LogP模型提供了一种量化并行计算系统性能的方法，而并行计算的深入研究则涵盖了从硬件结构到软件设计的广泛领域，为高效解决复杂问题提供了理论基础和实用技术。理解和掌握这些概念，对于在高性能计算领域工作的人来说是至关重要的。