对并行算法的介绍和展望——学期大作业
浅谈计算机并行计算的发展与展望
浅谈计算机并行计算的发展与展望计算机并行计算是指将计算任务分成多个子任务，并通过多个计算资源同时进行计算，以提高计算效率的一种计算方法。
随着计算机技术的发展，计算机并行计算逐渐成为了解决复杂计算问题的常用方法，它不仅可以提高计算速度，还可以提供更高的计算能力。
计算机并行计算的发展可以追溯到 20 世纪 60 年代，当时为了解决大规模科学计算的问题，学者们开始研究如何将计算任务分布到多台计算机上并行计算。
随着时间的推移，计算机技术在硬件和软件方面都取得了巨大的突破，使得计算机并行计算得以进一步发展。
在硬件方面，计算机并行计算的发展得益于多核技术和分布式计算技术的提升。
多核技术将多个计算单元集成到单个处理器芯片上，实现了在单个计算节点上同时进行多个计算任务的能力。
而分布式计算技术则通过将计算任务分布到多台计算机上进行并行计算，进一步提高了计算能力。
图形处理器（GPU）的发展也为并行计算提供了巨大的支持，GPU 的并行计算能力远远超过了传统的中央处理器（CPU），使得并行计算能够更加高效地进行。
在软件方面，并行计算的发展得益于并行算法和并行编程模型的改进。
并行算法是指为并行计算设计的算法，它能够合理地将计算任务分割成多个子任务，并通过合适的算法和数据结构实现任务的并行计算。
并行编程模型则是一种编程范式，用于描述并行计算任务的分配和调度方式。
目前常用的并行编程模型包括消息传递接口（MPI）、共享内存模型（OpenMP）和图形处理器编程接口（CUDA）等，它们提供了丰富的并行编程接口，使得开发者可以更加方便地进行并行计算的开发工作。
展望未来，计算机并行计算仍然具有很大的潜力和发展空间。
随着物联网的兴起和人工智能技术的发展，计算任务的规模和复杂度将进一步增加，需要更强大的计算能力来解决这些问题。
而计算机并行计算正是可以提供这种能力的解决方案。
随着量子计算技术的不断突破和发展，计算机并行计算的方式也将得到进一步优化和改进。
串行和并行算法范文
串行和并行算法范文串行算法是一种按照线性顺序执行的算法，其中每个操作依赖于前一个操作的结果。
这意味着每个操作必须等待前一个操作完成后才能开始执行。
串行算法是最基本的算法类型，它通常用于解决简单问题或在计算资源有限的情况下进行计算。
并行算法是一种同时执行多个操作的算法，其中每个操作可以独立执行而不依赖于其他操作的结果。
并行算法在多核处理器或分布式系统上运行，可以同时处理多个任务，加快计算速度并提高效率。
并行算法通常用于解决复杂问题或需要大量计算资源的情况。
串行算法和并行算法之间存在着明显的区别。
首先，串行算法的执行时间取决于操作之间的依赖关系，而并行算法的执行时间取决于任务的数量和计算资源的可用性。
由于并行算法可以同时处理多个操作，因此它通常比串行算法更快。
其次，串行算法的设计和实现相对简单，因为操作之间的依赖关系可以通过简单的顺序执行来满足。
然而，并行算法的设计和实现更为复杂，因为需要考虑操作之间的并发性和数据共享的问题。
并行算法通常需要使用同步和互斥机制来协调并发操作，以保证数据的一致性和正确性。
另外，并行算法还可以通过分治法、任务划分、数据并行等技术来提高效率。
例如，分治法将一个大问题划分为多个小问题，并使用并行算法同时解决这些小问题，最后将结果合并以得到最终的解决方案。
任务划分将一个大任务分解为多个子任务，每个子任务由一个或多个处理器完成，并通过消息传递或共享内存来进行通信和同步。
数据并行算法将数据集划分为多个子集，并将每个子集分配给不同的处理器进行处理。
尽管并行算法具有许多优点，但它们也存在一些挑战和限制。
首先，并行算法需要更多的计算资源和存储空间，因为它们需要同时处理多个操作和维护数据的一致性。
其次，并行算法的设计和实现更为复杂，需要考虑并发性、同步和通信等问题。
最后，一些问题可能不适合并行算法，因为它们的操作之间存在较强的依赖关系或数据共享问题。
总而言之，串行算法和并行算法在设计和实现上存在着明显的区别。
并行算法课程总结
课程总结
本学期通过学习算法分析与设计课程，了解到：算法是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
算法能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
如果一个算法有缺陷或不适合某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。
算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。
计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件，都必须使用具体的算法来实现。
算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。
设计的算法要具有以下的特征才能有效的完成设计要求，算法的特征有:（1）有穷性。
算法在执行有限步后必须终止.（2）确定性。
算法的每一个步骤必须有确切的定义。
（3)输入。
一个算法有0个或多个输入，作为算法开始执行前的初始值，或初始状态。
（4）输出。
一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。
没有输出的算法是毫无意义的。
（5）可行性。
在有限时间内完成计算过程。
在学习课程内容的时候感觉到一些算法的学习如果没有进行提前的预习的话，只靠上课的讲解有可能并不能很好的理解和把握。
因此课前预习很关键。
此外，希望老师能在课上进行适当的练习，比如算法那里。
本学期的这门课程让我知道了研究并行算法的重要性，在这里要衷心的感谢老师，谢谢！。
并行算法简介
并行算法研究
一，并行计算的简介
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。
并行算法的设计，分析和正确性比起相应的串行算法来要困难得多。
对于串行算法，衡量并行算法复杂度的主要标准除了是运行时间和所占用的空间，还要考虑其他资源的开销。
（1）处理器数
某些个别问题是固有串行的，不能使用并行算法，此时处理器的多少对问题的解决无意义。
大多数问题可以并行化解决，此时使用的处理器越多（在某个界限内），算法就越快。
而这个界限就需要我们研究探讨。
（2）处理器间的通信（处理器数目一定）
①处理器的距离
②处理问题同步
二，并行计算的模型
算法运行时间为(,)
T n p,其中n是输入的大小，p是处理器的数目。
比率()(,1)(,)
=被称为算法的加速比。
当()
S p T n T n p
=时并行算法是
S p p
最有效的，因为在这种情况下，算法获得了完美的加速比。
(,1)
T n的值应取自众所周知的串行算法。
处理器利用率的一个重要度量是并行算法的效率，定义为
()
(,1)
(,)(,)S p T n E n p p pT n p ==。
如果(,)1E n p =.，则在算法执行过程中所有处理器完成的工作量的总和等于串行算法所需要的工作量，在这种情况下算法取得了最优的处理器使用效果。
获得最优效率的机会是很小的，我们的目标是使效率最大化。
并行算法设计范文
并行算法设计范文
一、算法简介
分布式并行算法是一种把一个大的复杂的计算任务分解成若干个相对简单的计算任务，分别在多个处理器上并行计算的算法。
它利用多台计算机同时处理多项任务，不同的任务分别发送到不同的计算机上，通过网络进行数据的传输与分析。
而这些机器可以是单机的，也可以是分布式的，可以在不同的物理位置分布着。
分布式并行算法是指将一个大型计算任务分解成若干个小型子任务，将这些子任务分发给一组处理器进行处理，并将最终的结果通过网络进行同步，最终形成一个大的完整的计算结果。
分布式并行算法可以显著提升计算效率和准确度，改善原有的计算负荷，有助于提高企业的创新能力和竞争力。
二、典型应用
1、分布式存储系统：将数据保存到多台计算机上，从而使存储空间和计算能力大大增加；
2、分布式计算系统：实现多个计算机之间利用网络互相传递和处理数据，从而提高系统的运行效率；
3、大数据处理应用：将大数据保存到多台计算机上，并利用网络进行分布式处理，实现计算量巨大的数据处理任务；
4、虚拟机技术：将多台计算机组成集群，共享软件资源，实现虚拟机的建立和使用；。
浅谈计算机并行计算的发展与展望
浅谈计算机并行计算的发展与展望计算机并行计算是指多个计算机或计算机中的多个处理器同时工作，共同完成一个任务。
它是计算机科学中的一个重要研究领域，也是计算机发展的重要方向之一。
随着计算机技术的不断进步和发展，计算机并行计算也在不断发展和演变。
计算机并行计算的发展可以追溯到上世纪50年代，当时计算机处理速度很慢，而且只有一个处理器，导致计算任务的执行非常缓慢。
为了提高计算速度，人们开始研究将多个处理器连接在一起，通过并行计算来提高计算效率。
最早的并行计算系统是由主从结构组成的，主处理器负责任务的分配和结果的合并，从处理器负责计算任务的执行。
随着计算机硬件技术的发展和进步，计算机并行计算也得到了快速的发展。
计算机的处理能力不断提升，处理器的速度和核心数都在不断增加，使得计算机可以同时执行更多的任务。
计算机的并行计算结构也逐渐改变，从最初的主从结构发展到现在的对等结构。
现代计算机系统中的处理器和内存模块都是对等连接的，可以互相访问和交换数据，不再需要主处理器的控制和调度。
当前，计算机并行计算已经成为了许多领域的热点研究，包括科学计算、人工智能、大数据分析等。
在科学计算中，许多复杂的科学问题需要大规模的计算能力来求解，而单个计算机的计算能力是有限的。
通过使用并行计算系统，可以将任务划分为多个子任务，由不同的处理器并行执行，大大加快了计算速度。
在人工智能领域，深度学习模型的训练需要大量的计算资源，通过使用并行计算技术，可以同时训练多个模型，加快了模型的训练速度。
在大数据分析方面，通过并行计算技术可以提高数据的处理速度和分析效率，帮助用户更快地获取有价值的信息。
未来，计算机并行计算将继续发展和演变。
计算机硬件技术将继续进步，处理器的速度和核心数将不断增加，计算能力将进一步提高。
计算机的网络和通信技术也将不断改进，实现更高效、更稳定的计算机并行计算系统。
人工智能和大数据技术的发展将推动计算机并行计算的进一步应用和研究，如分布式深度学习、大规模图计算等。
浅谈计算机并行计算的发展与展望
浅谈计算机并行计算的发展与展望计算机并行计算是指利用多个处理单元同时完成计算任务的一种计算方式。
随着计算机技术的不断发展，人们对并行计算的需求也越来越高，因此并行计算在计算机领域中具有重要的意义。
本文将从计算机并行计算的发展历程、现状以及未来展望等方面进行探讨。
一、并行计算的发展历程计算机并行计算的概念最早可以追溯到20世纪60年代，当时的计算机性能有限，为了提高计算效率，人们开始研究如何利用多个处理单元同时进行计算。
最早的并行计算系统是由多个处理器组成的并行计算机，这些处理器可以同时进行计算任务，从而提高了计算效率。
随着计算机技术的进步，人们开始研究并行计算的软件技术，提出了并行计算的编程模型和并行计算的算法等概念。
在20世纪80年代，随着并行计算技术的逐渐成熟，人们开始开发了一些并行计算的应用程序，例如并行数据库系统、并行仿真系统等。
1990年代以后，随着集成电路技术的不断发展，人们开始研究并开发了多核处理器，并将其应用于计算机系统中。
多核处理器可以同时进行多个计算任务，因此可以提高计算机系统的整体性能。
目前，多核处理器已经成为了计算机系统的主流架构。
二、并行计算的现状目前，随着云计算、大数据和人工智能等新兴技术的发展，计算机并行计算的需求越来越大。
在云计算环境中，需要能够同时处理大量计算任务的服务器系统；在大数据处理中，需要能够快速处理大规模数据的计算系统；在人工智能领域，需要能够高效处理复杂计算任务的计算系统。
在实际应用中，人们常常将多个计算单元组成并行计算集群，通过并行计算技术来提高系统的整体性能。
并行计算系统可以分为对称式多处理器系统(SMP)、非对称式多处理器系统(AMP)和集群系统等不同类型，每种类型的系统都有其特定的适用场景和优缺点。
随着计算机技术的不断发展，计算机并行计算的未来展望非常广阔。
随着集成电路技术的不断进步，多核处理器的核数和性能将会不断提高，并行计算系统的整体性能也将会得到极大的提高。
并行计算综述范文
并行计算综述范文并行计算是一种同时执行多个计算任务的方法，通过同时进行多个计算任务，可以提高计算机的计算速度和系统的性能。
并行计算在今天的计算机科学和工程领域中扮演着非常重要的角色。
本文将对并行计算的定义、应用领域、并行计算的类型以及一些并行计算的挑战进行综述。
首先，我们来定义并行计算。
并行计算是指在多个处理器或计算机上同时执行多个计算任务的过程。
每个处理器或计算机可以独立地执行一个计算任务，这些任务可以是相互独立的，也可以是相互依赖的。
并行计算的目标是加快任务的执行速度，提供更高的计算性能和更好的系统性能。
并行计算可以应用于多个领域。
在科学研究领域，比如天文学、物理学和生物学，需要处理大量的数据和复杂的计算。
并行计算可以加速这些计算，提高科学家的研究效率。
在工程领域，比如航空航天和汽车制造，需要进行大规模的仿真和优化计算。
并行计算可以加速这些计算，提高产品设计的效率和质量。
在商业领域，比如金融和电子商务，需要处理大量的交易和数据分析。
并行计算可以加速这些计算，提供更快的交易处理和更好的决策支持。
并行计算可以分为几种不同的类型。
最常见的类型是任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个计算任务分解成多个子任务，每个子任务由一个处理器或计算机执行。
这种类型的并行计算适用于解决大规模计算问题，每个子任务可以并行地执行，然后将结果合并得到最终的计算结果。
数据并行是指将一个数据集分成多个子数据集，每个子数据集由一个处理器或计算机处理。
这种类型的并行计算适用于对大规模数据进行分析和处理，每个子数据集可以并行地处理，然后将结果合并得到最终的数据分析结果。
并行计算面临着一些挑战。
首先是通信和同步的问题。
在并行计算中，处理器或计算机之间需要进行通信和同步操作，以便进行任务的协调和结果的合并。
由于通信和同步操作需要消耗时间和能量，这会降低并行计算的效率和性能。
其次是负载平衡的问题。
在并行计算中，各个处理器或计算机的计算任务可能不均衡，导致一些处理器或计算机的计算资源被浪费或过载。
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《计算机系统结构》大作业
对并行算法的介绍和展望
专业计算机科学与技术
班级 111
学号 111425020133
姓名完颜杨威
日期 2014年4月17日
河南科技大学国际教育学院
对并行算法的介绍和展望
我们知道，算法是求解问题的方法和步骤。
而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。
并行算法的研究涉及到理论、设计、实现、应用等多个方面，要保持并行算法研究的持续性和完整性，需要建立一套完整的“理论－设计－实现－应用”的学科体系，也就是所谓的并行算法研究的生态环境。
其中，并行算法理论是并行算法研究的理论基础，包含并行计算模型和并行计算复杂性等；并行算法的设计与分析是并行算法研究的核心内容；并行算法的实现是并行算法研究的应用基础，包含并行算法实现的硬件平台和软件支撑技术等；并行应用是并行算法研究的发展动力，除了包含传统的科学工程计算应用外，还有新兴的与社会相关的社会服务型计算应用等。
并行算法主要分为数值计算问题的并行算法和非数值计算问题的并行算法。
而并行算法的研究主要分为并行计算理论、并行算法的设计与分析、和并行算法的实现三个层次。
现在，并行算法之所以受到极大的重视，是为了提高计算速度、提高计算精度，以及满足实时计算需要等。
然而，相对于串行计算，并行计算又可以划分成时间并行和空间并行。
时间并行即流水线技术，空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要是空间的并行问题。
并行算法是一门还没有发展成熟的学科，虽然人们已经总结出了相当多的经验，但是远远不及串行算法那样丰富。
并行算法设计中最常用的的方法是PCAM方法，即划分，通信，组合，映射。
首先划分，就是将一个问题平均划分成若干份，并让各个处理器去同时执行；通信阶段，就是要分析执行过程中所要交换的数据和任务的协调情况，而组合则是要求将较小的问题组合到一起以提高性能和减少任务开销，映射则是要将任务分配到每一个处理器上。
任何一个并行算法必须在一个科学的计算模型中进行设计。
我们知道，任何算法必须有计算模型。
任何并行计算模型必须要有为数不多、有明确定义的、可以定量计算的或者可以实际测量的参数，这些参数可以构成相应函数。
并行计算模型是算法设计者与体系结构研究者之间的一个桥梁，是并行算法设计和分析的基础。
它屏蔽了并行机之间的差异，从并行机中抽取若干个能反映计算特性的可计算或可测量的参数，并按照模型所定义的计算行为构造成本函数，以此进行算法的复杂度分析。
经过多年的发展，我国在并行算法的研究上也取得了显著进展，并行计算的应用已遍布天气预报、石油勘探、航空航天、核能利用、生物工程等领域，理论研究与应用普及均取得了很大发展。
随着高性价比可扩展集群并行系统的逐步成熟和应用，大规模电力系统潮流并行计算和分布式仿真成为可能。
目前，并行算法在地震数据处理中应用已较为成熟，近年来向更实用的基于PC机群的并行技术发展.然而，在非地震方法中，并行算法应用较少见文献报道，研究尚处于初级研究阶段。
在大地电磁的二维和三维正、反演问题上，并行计算技术逐渐得到越来越多关注和重视.随着资源和能源需求的增长，地球物理勘探向深度和广度快速发展，大幅增长的数据量使得高性能并行计算机和高效的并行算法在勘探地球物理学中的发展和应用将占据愈来愈重要的地位。
计算机技术在生物医学领域已经广泛应用，实践证明，并行算法在生物医学工程的各个领域中具有广泛的应用价值，能有效提高作业效率。
随着电子科学技术的发展，电磁问题变得越来越复杂，为了在有限的计算机资源条件下求解大规模复杂电磁问题，许电磁学家已
致力于并行算法的研究。
接下来，不得不说的是云计算，很长时间以来，云计算已成了一个热闹词汇。
云计算特有的优点和巨大的商业前景，让其成为了近年来的IT界最热门词汇之一。
当然，这也与中国移动互联网的繁荣紧密相关，它们需要有相应的云计算服务作为支撑。
但是，国内云服务商多数采用过于简单粗放的“远程机房+移动大硬盘”模式，不能满足并行图形处理的计算需求，“应尽快认清技术潮流，整合前沿计算工具，以便推进云GPU并行计算服务。
在这里，并行算法更是这一技术的关键。
从上述实例可以看出，并行算法不但涉及的领域广泛，而且更是在各领域中起着至关重要的作用。
我们在建立了“理论－设计－实现－应用”的并行算法研究的生态链后,根据其中某一部分的新的发展，就可以推动其他部分的研究，从而维持并行算法研究的可持续性发展。
比如，当新的并行计算模型被提出后，研究者便可在其上进行许多经典问题的并行算法研究。
又如当来自于实际的新应用问题时，则又会给研究者提供了研究求解新问题的新并行算法等等。
传统的并行计算任务往往由大型的并行计算机来完成，因而并行机的研究也就成为并行计算的主要研究方向，典型的并行计算机系统包括阵列处理机、向量处理机、共享存储多处理机、分布式存储多计算机和分布式共享存储多处理机，而进行并行研究的也大多为实力雄厚的科研机构和企业。
随着网络的快速发展，基于机群网络的并行计算也成为并行计算研究的一个重要方向。
只是拥有机群网络是无法直接进行并行计算的，研究人员在机群网络上实现了一系列的网络通信工具和辅助编程工具以支持基于机群网络的并行计算。
并行算法的常规研究内容包括：(1) 并行计算模型。
并行算法作为一门学科，首先研究的是并行计算模型。
(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。
（3）并行算法分为多机并行和多线程并行。
20世纪90年代中期，并行算法研究向更宽泛、更实用的方向扩展。
在这期间，并行算法研究向并行计算方向扩展，此时的并行计算向更实用的方向扩展。
现今，尽管我国高性能计算机的发展取得了长足的进步，每秒数十亿次计算能力的并行机相继研制成功。
但与之形成鲜明反差的是高性能计算机的峰值性能与其实际应用水平差距很大。
并行计算是提升运算效率、缩小这一差距的重要基础。
总之，并行算法还需要相当多完善的地方。
并行算法与串行算法最大的不同之处在于，并行算法不仅要考虑问题本身，而且还要考虑所使用的并行模型，网络连接等等。
为了并行算法的更好的长远发展，我认为，我们要解决“并行算法本身的研究低调”的问题，需要我们建立完整的学科研究体系，建立一套“理论→设计→实现→应用”完整的研究体系。
只有懂得了并行算法的体系结构，所设计出的并行算法的效率才会高。
这样还不够，还把自己的身价降下去，要到实践中去，要拜用户为上帝。
并行算法的研究不能仅仅是科学家的事情，在我国国民经济建设的主战场当中，有很多并行算法的应用领域。
这就要求我们要用诚意感动、说服用户，帮助用户找到典型应用。
这样才能保持并行算法研究的可持续发展。
针对并行算法研究中存在的缺乏实用性的问题，要建立“结构→算法→编程”的一体化研究方法。
研究并行计算的人一定要懂并行计算机，作为并行算法的设计者，一定要清楚地知道如何在并行计算机上实现这一算法。
这样才能确保并行算法研究的实用性。
要解决并行计算研究不够普遍的问题，必须重视人才的培养。
目前，在国内的高校中有多少开设了并行计算这门课？据我所知并不多。
即使在那些超级高校中也未必都开设了并行计算课程。
这就使得并行计算人才的系统培养出现短缺。
所以我极力主张，要在高校中开设并行计算课程，要重视培
养并行算法研究和应用的高层次人才，为并行计算的普及奠定坚实的基础。
然而，并行计算在不同的时期，研究的重点是不一样的。
当今并行计算的研究主要有两大方向。
一个是并行计算，一个是并行应用。
目前，并行算法的研究正在向并行计算转移。
并行计算的基本研究内容包括：体系结构、并行算法和并行编程。
随着社会科学技术的不断发展，我们需要不断调整研究方向。
展望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、分子计算和量子计算等，这些模式能够解决某类特定问题，有其自身的优越性。
现今并行算法的研究更讲究实用，更多地集中在应用领域并行算法研究上，例如近年来涌现出的计算生物学、计算流体动力学、数据库管理和计算机辅助设计等等。
近年来，并行算法的研究更强调算法设计与具体实现方法相结合。
研究并行计算的算法固然重要，但更要注重并行计算应用的研究；要及时将更好的算法和最新的研究成果投入到实际应用中，从而使高性能计算机充分发挥其效能，使之在实际中发挥更大的作用，让社会蓬勃发展，让世界更加美好。