并行计算基础：从数据反相关到系统架构

"数据反相关-并行计算基础知识" 并行计算是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到利用多个计算资源同时处理任务以提高整体计算效率。数据反相关是并行计算中的一种现象，它关系到程序执行的正确性和并行化可能性。在描述中提到的两个进程（P1和P2），它们之间存在数据依赖性，因为P1使用了变量C（A=B×C），而P2则需要修改C的值（C=E+D）。在并行环境中，为了保持程序的正确性，必须确保P1完成对C的读取之后，P2才能进行写入操作，这称为“先读后写”的规则。这种情况下，P1和P2无法并行执行，因为它们之间存在冲突依赖，也称为写后读依赖，限制了并行化的可能性。 并行计算系统的基础涉及多个层面。首先，它涵盖了并行计算的定义，即使用多台计算机或一个计算机内的多个处理器同时处理问题。并行计算可以进一步分为硬件和软件两部分，硬件包括各种类型的并行计算机，如单指令流单数据流（SISD）、单指令流多数据流（SIMD）、多指令流单数据流（MISD）以及最常见的多指令流多数据流（MIMD）系统。MIMD系统是并行计算的主流，其中包含了并行向量机、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、机群以及分布式共享存储多处理机（DSM）等多种架构。 在并行计算系统中，评估性能的重要指标有加速比和可扩展性。加速比是指单个处理器与并行处理时完成相同任务所需时间的比值，体现了并行化带来的速度提升。可扩展性则是指随着处理器数量的增加，系统性能提升的程度，理想的可扩展性意味着处理器数量增加一倍，性能也会相应翻倍。 并行计算系统的实例可以从全球最强大的超级计算机中找到，如描述中提及的地球模拟器（Earth Simulator）。这是一台由NEC公司制造的MIMD系统，拥有极高的计算能力，由大量处理器组成，采用并行处理技术来执行复杂的地球气候模拟和其他科学计算任务。 在实际应用中，理解并行计算的基本概念、系统基础和性能指标对于设计和优化并行算法、构建高效能的计算平台至关重要。通过并行计算，科研人员和工程师能够解决那些单个处理器难以处理的大规模计算问题，推动科学、工程、人工智能等多个领域的技术发展。