并行计算4
大规模数据处理中的并行计算
大规模数据处理中的并行计算一、引言现代社会中，数据已经成为重要的生产力，大量数据处理成了越来越多的企业所进行的必要活动。
随着数据量的增大，传统的单机计算已经无法满足快速高效的数据分析需求，因此需要采用并行计算来进行大规模数据处理。
二、并行计算的基础知识1.并行计算的定义并行计算作为计算机科学的一个重要研究领域，主要研究如何通过一些技术手段，使多台计算机同时参与处理，从而使计算速度大幅提升，计算效率得到了提升。
2.并行计算的基本原理并行计算主要依靠多处理器的硬件环境和计算机系统的软件技术，将一个大型任务划分成多个子任务，分配给不同的处理器进行处理，最后合并各个处理器的处理结果，形成最终的处理结果。
数据并行任务也可以通过同步、通信、互斥等方法实现负载均衡和任务管理。
三、大规模数据处理中的并行计算1.大规模数据处理的挑战对于大规模数据处理，数据量很大，单机计算的速度慢，计算成本很高，效率很低，因此需要采取并行计算来提高处理速度和效率，处理大量数据。
2.大规模数据处理使用并行计算的优点通过采用并行计算，可以快速并行化处理，缩短单个任务的处理时间，提高处理速度，提高计算机的资源利用率，减少处理时间和成本。
3.大规模数据处理中并行计算的应用大规模数据处理中，通常采用分布式系统、云计算、MapReduce等技术来进行并行计算。
这些技术可以将大量数据并行化处理，有效地提高了处理效率和速度。
四、大规模数据处理中的数据并行1.什么是数据并行数据并行是通过多个处理器对数据进行并行处理。
多个处理器可以同时处理同一任务的不同数据部分，从而实现负载均衡和高效的数据处理。
2.大规模数据处理中的数据并行数据并行是大规模数据处理中最常用的技术之一。
通过将数据划分成多个部分，分配给不同的处理器进行处理，最后再将处理结果合并，形成最终的处理结果。
在这个过程中，需要采用负载均衡算法来确保任务得到平均分配和处理。
3.快速排序算法在大规模数据处理中的应用快速排序是一种比较高效的排序算法，在大规模数据处理中应用广泛。
大规模结构动力学有限元并行计算
大规模结构动力学有限元并行计算1.引言大规模结构动力学有限元并行计算是在计算机技术不断进步的背景下，为了提高结构动力学有限元模拟的计算效率而诞生的技术手段。
随着计算机性能的不断提升，结构动力学有限元模拟的计算需求越来越强，对于传统的串行计算方式已经不能满足要求。
因此，并行计算成为大规模结构动力学有限元模拟的重要手段，对于提高计算效率，缩短计算时间、优化计算结果等方面都有着重要作用。
2.大规模结构动力学计算的特点大规模结构动力学有限元模拟计算其主要特点就是计算规模大、时间长，数据量大、数据处理复杂等方面的特点。
传统的串行计算方式将计算任务划分为多个小任务一步步完成，但是随着计算规模的不断扩大，计算时间变得越来越长，而且CPU处理的数据量也越来越大，数据复杂度也不断提高。
因此串行计算的效率日益降低，这时并行计算成为了必不可少的解决方式。
3.并行计算的优点并行计算使得多个CPU可以同时运行计算程序，计算任务可以分割为多个小任务分配给不同的CPU同时处理，以提高计算效率。
并行计算的另一个优点是，可以充分利用计算机内存，以最大化地提高计算机的计算能力。
并行计算的设计主要需要解决两个问题，第一个问题是如何将计算任务分割为多个小任务，第二个问题是如何有效地协调多个CPU之间的计算任务。
4.并行计算的应用大规模结构动力学有限元并行计算技术的应用领域非常广泛，主要适用于几何复杂、物理特性复杂的结构物动力学问题，是风洞试验、现场试验等一些实验手段无法解决的问题，如飞行器、高速列车、大型工程结构物等动态响应和破坏性分析等。
并行计算技术帮助用户可以通过一种虚拟试验的方式，不断调整和优化结构的设计，以提高结构的性能和安全性。
5.并行计算的挑战虽然并行计算的优点非常明显，但是并行计算的应用也存在着一些比较明显的挑战。
首先，分割任务分配给不同的CPU之后，需要考虑先后顺序和数据的传输，因此需要设计一些特殊的数据传输方式和计算协调方式；其次，并行计算的算法需要进行特殊优化以充分发挥计算机的性能；最后，并行计算的系统设计需要考虑大规模并发操作带来的瓶颈和性能损失。
并行程序设计导论第四章课后题答案(2024)
2024/1/29
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目录
2024/1/29
• 课后题概述与解题思路 • 并行计算基本概念回顾 • 数据并行和任务并行编程技巧 • 同步与通信机制在并行程序中的应用 • 性能评价与调试方法分享 • 实例分析：典型课后题解答过程展示
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01 课后题概述与解题思路
2024/1/29
并行化设计
将程序中的可并行部分进行并行处理，利用多核CPU或分布式系统的 计算能力提高程序性能。
数据结构优化
根据问题的特点选择合适的数据结构，以减少内存占用和提高数据访 问效率。
代码优化
通过编译器优化选项、内联函数、减少函数调用等手段提高代码执行 效率。
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06 实例分析：典型课后题解 答过程展示
并行性能优化
通过分析并行程序的性能瓶颈，采用合适的优化策略，如减少通信 开销、提高缓存利用率等，提高并行程序的执行效率。
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04 同步与通信机制在并行程 序中的应用
2024/1/29
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同步机制原理及作用
2024/1/29
同步机制原理
通过设定同步点或同步操作，确保并 行程序中的各个进程或线程在关键点 上达到一致状态，避免数据竞争和结 果不确定性。
重点复习并行程序设计的基本概念、原理和方法，理解并掌握相关术语和定义。通过对比和分析选项，找出 正确答案。
简答题
在理解基本概念的基础上，结合实际应用场景和问题背景，进行深入分析和思考。注意答案的条理性和逻辑 性，尽量用简洁明了的语言进行表述。
编程题
首先明确题目要求和目标，设计合理的算法和数据结构。在编写代码时，注意并行化策略的选择和实现，以 及同步和通信机制的处理。最后对程序进行测试和调试，确保正确性和性能。
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用在现代科技领域，计算机的并行计算技术被广泛应用于许多领域，提供了强大的计算能力和效率。
本文将详细解释并行计算的概念、架构和应用，以及介绍几种常见的并行计算技术。
一、并行计算的概念并行计算是指同时执行多个计算任务的过程，以提高计算机系统的速度和性能。
与传统的串行计算相比，通过并行计算，多个处理器可以同时处理不同的计算任务，从而大大缩短了计算时间。
二、并行计算的架构1. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种常见的并行计算架构，它包含多个处理器核心（CPU），每个处理器核心都可以访问共享内存。
因此，每个处理器核心都具有相同的权限和能力，并且可以相互通信和协作。
2. 分布式内存计算机（DMC）分布式内存计算机是一种将多个计算机连接在一起，并通过网络进行通信的并行计算架构。
在分布式内存计算机中，每个计算机都有自己的本地内存，并且计算任务被划分为子任务，在多台计算机之间进行并行计算。
3. 向量处理器向量处理器是一种特殊的并行计算架构，其核心思想是通过同时执行多个数据元素来提高计算性能。
向量处理器具有广泛的数据并行能力，并且可以在单个指令中处理多个数据。
三、并行计算的应用1. 科学计算在科学研究领域，许多复杂的计算任务需要大量的计算资源和时间。
通过并行计算技术，科学家可以利用多个处理器来加速大规模的数值模拟、数据分析和计算实验，从而加快科学研究的进程。
2. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是分析和理解大规模数据集的重要领域。
并行计算技术可以加速数据挖掘算法和机器学习模型的训练和推断过程，减少模型训练时间，提高预测和分类准确性。
3. 图像和视频处理在图像和视频处理领域，许多算法需要处理大量的像素和帧。
通过并行计算技术，可以将图像和视频处理任务分成多个子任务，并在多个处理器上同时处理这些子任务，从而提高图像和视频处理的效率和实时性。
4. 数据库管理和并行查询在大规模数据库管理和查询中，通过并行计算技术可以将查询任务划分为多个子任务，并由多个处理器同时执行这些子任务。
如何优化算法解决大规模数据处理问题(四)
优化算法解决大规模数据处理问题随着互联网技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要组成部分。
然而，随之而来的是海量数据的处理问题，如何高效地处理这些大规模数据成为了亟待解决的难题。
优化算法应运而生，成为解决大规模数据处理问题的有效工具。
本文将探讨如何优化算法来解决这一问题。
1. 并行计算并行计算是处理大规模数据的常用方法之一。
它通过同时运行多个计算任务来提高整体计算速度。
在并行计算中，任务被分成多个子任务，并通过多个处理单元或者计算节点进行并行处理，最后将结果进行整合。
通过充分利用多台计算机或者多核处理器的计算能力，可以显著提高数据处理的效率。
为了最大程度地利用并行计算的优势，关键是将任务划分为合理的子任务，并进行任务之间的协调和通信。
例如，可以将数据划分为多个块，并为每个处理单元分配不同的块进行计算。
另外，还可以考虑使用一些常用的并行计算框架，如MapReduce和Spark等，来简化并行计算的实现。
2. 数据压缩与采样大规模数据往往具有较高的维度和冗余，因此可以通过数据压缩和采样等方法来减少数据量，从而提高算法的效率。
数据压缩可以通过消除冗余信息来减少数据的存储和传输量。
常用的数据压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法等。
通过选择合适的数据压缩算法，可以大大减少处理大规模数据所需的时间和空间。
数据采样是从大规模数据集中选择一部分样本进行处理和分析的方法。
通过合理选择采样样本，可以在保证数据的代表性的同时，大大减少计算量。
常用的数据采样方法包括随机采样、分层采样和聚类采样等。
通过合理选择采样方法和样本数量，可以在保证算法结果准确性的前提下，提高计算速度。
3. 分布式计算分布式计算是一种将任务分发到不同的计算节点进行并行处理的方法。
通过利用多台计算机的计算能力，可以有效地处理大规模数据。
在分布式计算中，关键是任务的划分和调度。
可以将任务划分为多个子任务，并将这些子任务分发到不同的计算节点进行处理。
并行计算的原理和并行算法优化
并行计算的原理和并行算法优化随着硬件技术的快速进步，越来越多的计算机系统采用并行计算方式，从而获得更高的计算效能。
并行计算在许多领域都有应用，例如科学计算、图像处理、语音识别、机器学习等。
本文将介绍并行计算的原理和并行算法优化。
一、并行计算的原理并行计算是指同一时刻有多个计算任务同时进行的计算方式。
在主流多核处理器架构中，每个核心都可以独立地执行指令，这使得并行计算变得容易。
并行计算的优点是可以大幅度提高计算效率和速度。
同时，由于计算任务被分解成许多小任务，每个任务的数据量进一步减小，从而使计算变得更加高效。
并行计算的实现需要满足以下条件：1、任务可拆分性：计算任务必须被分解成多个相对独立的子任务，每个子任务可以分配给不同的计算单元。
2、任务间并行性：任务必须是可以同时执行的，这意味着任务之间的数据和控制流必须满足并行计算的条件。
3、数据分布性：任务执行所需的数据必须被存储在能够被多个计算单元访问的地方。
并行计算可以通过多种方式实现，其中最常见的是并行执行和并行数据处理。
在并行执行中，计算任务被分配给多个计算单元，每个计算单元独立地执行一个子任务。
在并行数据处理中，数据被分解成多个块，每个块可以被不同的处理单元处理。
二、并行算法优化并行算法是一个并行计算任务的实现方式。
通常情况下，一个并行计算任务由多个计算步骤组成，每个步骤可以使用不同的并行算法来实现。
合理选择并行算法可以显著提高计算效率和速度。
并行算法的优化可以从以下几个方面入手：1、负载均衡性：对于一个并行任务，每个计算单元的工作量应该尽量相等，也就是说，应尽可能减小负载不均衡的影响。
实现负载均衡的方法包括任务分配器的设计和动态负载均衡技术的应用。
2、通信代价：并行计算中，大量的数据要在不同计算单元之间传输，因此通信代价成为影响计算效率的一个重要因素。
为了减小通信代价，可以尝试数据压缩、本地数据重用和通信次数最小化等方法。
3、局部性和并行性：并行计算涉及大量的数据访问，如果数据被存储在不能被多个计算单元访问的地方，则会影响并行计算的效能。
了解编程技术中的并行计算和并行编程方法
了解编程技术中的并行计算和并行编程方法在当今信息技术高速发展的时代，计算机在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高计算机的性能和效率，人们开始研究并行计算和并行编程方法。
并行计算是指同时执行多个任务，而并行编程则是为了实现并行计算而采用的一种编程方式。
本文将介绍并行计算和并行编程的基本概念、方法和应用。
一、并行计算的基本概念并行计算是指在多个处理器上同时执行多个任务，从而提高计算机系统的处理能力和效率。
与之相对的是串行计算，即在单个处理器上按照顺序执行任务。
并行计算的主要目的是通过任务的分解和分配，实现任务的并行执行，从而加快计算速度和提高系统的吞吐量。
二、并行计算的方法1. 任务并行任务并行是指将一个大任务分解成多个小任务，然后分配给多个处理器同时执行。
每个处理器独立地执行自己分配到的任务，最后将结果合并得到最终的结果。
任务并行的优点是可以充分利用多个处理器的计算能力，提高计算速度和系统的吞吐量。
2. 数据并行数据并行是指将大规模的数据分成多个子集，然后分配给多个处理器进行计算。
每个处理器独立地计算自己分配到的数据子集，最后将计算结果合并得到最终的结果。
数据并行的优点是可以充分利用多个处理器的存储空间和计算能力，提高计算速度和系统的吞吐量。
3. 流水线并行流水线并行是指将一个任务分解成多个子任务，并通过多个处理器按照一定的顺序进行处理。
每个处理器负责执行自己分配到的子任务，并将结果传递给下一个处理器进行处理。
流水线并行的优点是可以充分利用多个处理器的计算能力和存储空间，提高计算速度和系统的吞吐量。
三、并行编程的方法并行编程是为了实现并行计算而采用的一种编程方式。
在传统的串行编程中，程序按照顺序执行，而在并行编程中，程序需要考虑任务的分解和分配，以及任务之间的通信和同步。
常见的并行编程方法包括共享内存编程和消息传递编程。
1. 共享内存编程共享内存编程是指多个处理器共享同一块内存空间，并通过读写共享内存来实现任务之间的通信和同步。
高效处理大数据的四种方法
高效处理大数据的四种方法随着科技的不断发展和数据的爆炸增长，大数据已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，高效处理大数据却是一个复杂的挑战。
在本文中，我将介绍四种高效处理大数据的方法，以帮助读者更好地处理和分析海量的数据。
方法一：并行计算并行计算是一种将大数据划分为多个小任务并同时处理的方法。
采用并行计算的好处是能够同时利用多个处理器或计算机资源，提高处理数据的速度和效率。
在并行计算中，常用的技术包括分布式系统、多线程编程和图形处理器（GPU）等。
通过将大数据分割为多个小部分，并由多个处理单元同时处理，能够减少数据的传输和计算时间，从而提高了大数据的处理速度和效率。
方法二：数据压缩数据压缩是一种通过减少数据占用的存储空间以提高处理速度和效率的方法。
当处理大规模的数据时，数据压缩可以减少物理存储介质的开销，并提高数据的传输速度。
常用的数据压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv-Welch（LZW）编码和差分编码等。
通过选择合适的压缩算法和参数，可以大幅度减少存储空间和传输时间，使得大数据的处理更加高效。
方法三：分布式存储和计算分布式存储和计算是一种将大数据分散存储在多个节点上，并通过并行计算的方式对数据进行处理的方法。
在分布式系统中，数据通常存储在多个节点上，并由多个计算节点同时进行计算。
这种方式可以充分利用集群系统的资源，并实现数据的快速处理。
常见的分布式存储和计算框架包括Hadoop和Spark等。
通过使用这些框架，可以将大数据分布式存储和并行处理，从而提高数据处理的速度和效率。
方法四：增量计算增量计算是一种将大数据划分为小批次，并逐步处理的方法。
通过将大数据分成多个小批次，并逐一处理每个批次，可以降低计算和存储的复杂性，提高处理效率。
在增量计算中，常用的技术包括流处理和迭代计算等。
通过增量计算，可以高效处理大数据，并及时获取计算结果，满足实时业务需求。
综上所述，高效处理大数据是一个复杂的问题，但我们可以采用并行计算、数据压缩、分布式存储和计算以及增量计算等四种方法来提高处理大数据的速度和效率。
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APRAM模型
APRAM中的指令有四种类型： (1) 全局读，将全局存储单元中的内容读到处理器得局部存储单 元中； (2) 局部操作，对局部存储器中的数据执行局部操作，操作的结 果存放到局部存储器中； (3) 全局写，将局部存储器单元中的内容写入全局存储单元中； (4) 同步，同步是计算中的一个逻辑点，在该点各处理器均需要等 待其他的处理器也到达该点后才能继续执行它们的局部程序。
串行算法的复杂性度量 最坏情况下的复杂度(Worst-CASE Complexity) 期望复杂度(Expected Complexity) 并行算法的几个复杂性度量指标 运行时间t(n):包含计算时间和通讯时间，分别用计算时 间步和选路时间步作单位。n为问题实例的输入规模。 处理器数p(n) 并行算法成本c(n): c(n)=t(n)p(n) 总运算量W(n): 并行算法求解问题时所完成的总的操作 步数。
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第四章并行算法的复杂性度量
Brent定理 令W(n)是某并行算法A在运行时间T(n)内所执行的运算 量，则A使用p台处理器可在t(n)=O(W(n)/p+T(n))时间 内执行完毕。 W(n)和c(n)密切相关 P=O(W(n)/T(n))时，W(n)和c(n)两者是渐进一致的 对于任意的p，c(n)›W(n)
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并行算法的同步
同步是在时间上强使各执行进程在某一点必须互相等待； 共享存储多处理器上求和算法，处理器数p Begin S=0； for all Pi where 0≤i≤p-1 do L=0； for j=i to n step p do L=L+aj end for end for lock(S) S=S+L unlock(S) end for End
并行算法的分类
数值并行算法： (1)数值计算(矩阵运算、求解线性方程组等) ������ (2)非数值并行算法：符号运算(排序、匹配、收索等) ������ (3)同步并行算法：向量算法、SIMD、MIMD同步 ������ (4)异步并行算法：不需相互等待 ������ (5)独立并行算法：进程间完全独立 ������ (6)细粒度并行算法：基于向量和循环系级并行 ������ (7)中粒度并行算法：较大的循环级并行 ������ (8)大粒度并行算法：任务级并行（区域分解）
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BSP模型
BSP模型是个分布存储的MIMD计算模型，其特点是： (1)它将处理器和路由器分开，强调了计算任务和通信任务的分开， 而路由器仅仅完成点到点的消息传递，不提供组合、复制和广播等 功能，这样做既掩盖具体的互连网络拓扑，又简化了通信协议； (2)采用障碍同步的方式以硬件实现的全局同步是在可控的粗粒度 级，从而提供了执行紧耦合同步式并行算法的有效方式，而程序员 并无过分的负担； (3)为PRAM模型所设计的算法，都可以采用在每个BSP处理器上 模拟一些PRAM处理器的方法来实现。理论分析证明，这种模拟在 常数因子范围内是最佳的，只要并行宽松度（Parallel Slackness）， 即每个BSP处理器所能模拟的PRAM处理器的数目足够大。
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BSP模型
BSP模型组成： BSP并行计算机由以下3部分组成： (1)一组带存储器的处理器集台； (2)以点对点发送消息的全局数据通信网络； (3)支持对所有处理器进行全局障碍同步机制。 BSP模型的计算由一系列用全局同步分开的超步组成。每个超 步顺序分为计算、通信及同步3个阶段。在计算阶段中每个处理器 完成一些本地计算，在通信阶段中处理器之间通过网络接收和发送 信息．然后进入同步阶段，检测网络是否已传递完信息，只有当这 些都完成时才进入下一超步。所有发送接收的信息只有进入下一超 步时才有效。
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PRAM模型
分类 (1) PRAM-CRCW并发读并发写 CPRAM-CRCW(Common PRAM-CRCW)：仅允许 写入相同数据 PPRAM-CRCW(Priority PRAM-CRCW)：仅允许优 先级最高的处理器写入 APRAM-CRCW(Arbitrary PRAM-CRCW)：允许任 意处理器自由写入 (2) PRAM-CREW并发读互斥写 (3) PRAM-EREW互斥读互斥写 计算能力比较 PRAM-EREW是功能最弱的计算模型，而PRAMCRCW则是最强的计算模型
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APRAM模型
APRAM模型计算过程
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APRAM模型
计算时间 令 t ph 为全局相内各处理器执行时间最长者，则APRAM 上的计算时间为
T t ph B 同步障次数
优缺点 易编程和分析算法的复杂度，但与现实相差较远，其上 并行算法非常有限，也不适合MIMD-DM模型。
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APRAM模型
APRAM模型中的计算过程： APRAM模型中，计算由一系列用同步障碍语句分开的全局相 （Global Phase）所组成。如下面的图。在全局相内，每个处理器异 步的运行其局部的程序；每个局部程序中的最后一条指令是一条同 步障碍指令，各处理器均可以异步的读取和写入全局存储器，但在 同一个全局相中，不允许两个处理器访问同一单元。正是因为不同 的处理器访问存储单元总是由同步障碍指令所分开，所以指令完成 时间上的差异并不影响整个计算。
BSP模型
整体同步并行计算模型(Bulk Synchronous Parallel Computing Model，简称BSP模型)，又名大同步模型或BSP模型，由哈佛大学 Viliant和牛津大学Bill McColl提出，其目的是像冯·诺伊曼体系结 构那样，为各种并行体系结构提供一个独立于具体体系结构的、具 有可扩展并行性的理论模型，成为一个并行计算领域中软件和硬件 之问的桥梁．BSP模型不仅是一种并行体系结构模型，又是一种并 行程序设计模型．同时可以 精确地分析和预测并行程序性能．BSP 模型已被成功地运用到科学计算等数值计算领域。
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PRAM模型
由Fortune和Wyllie1978年提出，又称SIMD-SM模型。有一个集 中的共享存储器和一个指令控制器，通过SM的R/W交换数据， 隐式同步计算。 结构图
Control Unit
P LM
P LM
P LM
P LM
Interconnection Network
Shared Memory
并行计算——结构•算法•编程
主讲:雷向东
中南大学 信息科学与工程学院 Central South University School of Information Science and Engineering
第四章并行计算模型 并行算法
并行算法就是用多台处理机 联合求解问题的方法和步骤,其执 行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问 题, 然后使用多台计算机同时求解它,从而最终求得原问题的解。 并行算法是并行计算中非常重要的问题。并法研究应该确立一 个“理论－设计－实现－应用”的系统方法，形成一个完善的 “架构—算法—编程” 方法论，这样才能保证并行算法不断发展 并变得更加实用。 由于人们的思维能力以及思考问题的方法对并行不太习惯，且 并行算法理论不成熟，所以总是出现了需求再来研究算法，不具有 导向性，同时实现并行算法的并行程序性能较差，往往满足不了人 们的需求。并行算法的研究历史可简单归纳为：上世纪70到80年代， 并行算法研究处于高潮；到上世纪90年代跌入低谷；目前，又处于 研究的热点阶段。 2
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并行算法的表达
描述语言 可以使用类Pascal等； 在描述语言中引入并行语句。 并行语句示例 Par-do语句 for i=1 to n par-do …… end for for all语句 for all Pi, where 0≤量
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并行算法
并行计算模型: 第三代是分布共享存储模型，也是我们目前研究所处的阶段。 随着网络技术的发展，通信延迟固然还有影响，但对并行带来的影 响不再像当年那样重要，注重计算系统的多层次存储特性的影响。 (2) 设计技术并行算法研究的第二部分是并行算法的设计技术。 虽然并行算法研究还不是太成熟，但并行算法的设计依然是有章可 循的，例如划分法、分治法、平衡树法、倍增法/指针跳跃法、流 水线法破对称法等都是常用的设计并行算法的方法。另外人们还可 以根据问题的特性来选择适合的设计方法。 目前并行算法研究的新走向是：并行算法研究内容不断拓宽， 并行计算被纳入研究范畴；与广大用户领域结合，注重应用，强调 走到用户中去，为用户解决问题；重视新的、非常规计算模式，如 神经计算、量子计算等，这些模式能够解决某类特定问题，有其自 身的优越性。 4
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APRAM模型
APRAM模型特点 ：APRAM模型最重要的特点是处理器均工作在异 步模式下，即处理器有自己的控制器，局部存储器以及局部程序。 处理器间的同步问题通过添加同步路障（Synchronization Barrier） 来解决。这样，计算被分割成一些列的相（Phase），每一相类不允 许两个处理器去访问同一存储单元。而局部程序的最后一条指令一 定是同步指令。显然，同步路障的时间是由最后一个到达的处理器 决定的，也就是说，先执行完局部程序的处理器必须等到执行的最 慢的那个处理器来一起完成同步路障。
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PRAM模型
PRAM模型的缺点： (1)模型中使用了一个全局共享存储器，且局存容量较小， 不足以描述分布主存多处理机的性能瓶颈，而且共享单 一存储器的假定，显然不适合于分布存储结构的MIMD 机器； (2)PRAM模型是同步的，这就意味着所有的指令都按照锁 步的方式操作，用户虽然感觉不到同步的存在，但同步 的存在的确很耗费时间，而且不能反映现实中很多系统 的异步性； (3)PRAM模型假设了每个处理器可在单位时间访问共享存 储器的任一单元，因此要求处理机间通信无延迟、无限 带宽和无开销，假定每个处理器均可以在单位时间内访 问任何存储单元而略去了实际存在的，合理的细节，比 如资源竞争和有限带宽，这是不现实的；