并行计算基础知识
tbb汇编指令
tbb汇编指令TBB汇编指令：探索并发世界的奇妙之旅第一章：引言在计算机科学领域，任务并行编程一直是一个备受关注的热门话题。
随着多核处理器的普及和应用程序复杂性的增加，我们迫切需要一种高效的方法来充分利用计算资源。
在这个领域里，TBB（Intel Threading Building Blocks）汇编指令是一种备受赞誉的技术，它能够帮助我们轻松地实现并行计算和任务调度。
本文将带领读者踏上一场探索并发世界的奇妙之旅。
第二章：并行计算的基础在开始探索TBB汇编指令之前，让我们先来了解一下并行计算的基础知识。
并行计算是指同时执行多个任务，以提高计算效率。
传统的串行计算方式只能按照顺序执行任务，而并行计算则可以将任务分解为多个子任务，并同时进行处理。
这样一来，不仅可以节省时间，还可以提高计算资源的利用率。
第三章：TBB汇编指令的优势TBB汇编指令作为一种高效的并行计算技术，具有许多优势。
首先，它提供了一个简单易用的接口，使得并行任务的创建和管理变得轻松而直观。
其次，TBB汇编指令能够自动地将任务分配给可用的计算资源，以充分利用多核处理器的优势。
此外，TBB汇编指令还实现了一些常见的并行模式，如并行循环和并行归约，使得编程变得更加灵活和高效。
第四章：TBB汇编指令的应用场景TBB汇编指令广泛应用于各个领域，如科学计算、图像处理和数据分析等。
以科学计算为例，TBB汇编指令可以将复杂的计算任务分解为多个子任务，并利用多核处理器进行并行处理，从而大大提高计算效率。
在图像处理方面，TBB汇编指令可以实现并行的图像滤波和特征提取等任务，使得图像处理的速度得到极大的提升。
在数据分析领域，TBB汇编指令可以有效地处理大规模数据集，加快数据处理的速度，提高数据分析的效果。
第五章：未来展望随着计算机技术的不断发展，TBB汇编指令将继续发挥其优势，为并行计算提供更加强大和高效的支持。
未来，我们可以期待TBB汇编指令在更多领域的应用，如人工智能、大数据和云计算等。
简单分布式与并行计算
简单分布式与并行计算
计算机系统中的分布式和并行计算是当前研究的热点与趋势。
分布式系统将计算任务分摊到多个计算节点进行,提高整体系统的计算能力。
而并行计算则利用多核和等设备内的并行来加速单任务的计算速度。
在简单情况下,我们可以使用一个基于消息传递的简单分布式计算模型。
该模型将原始计算任务拆分成多个可独立运行的子任务,这些子任务分布到不同的计算节点上进行。
每个节点执行完毕后会返回结果。
主节点负责协调,收集各子节点的计算结果,并进行汇总输出最终结果。
这种模型的好处是计算容量可以伸缩。
随着节点数量的增加,整体系统的计算能力也线性增长。
它还具有很好的弹性,单个节点故障后不会影响整体任务运行。
但是,它也存在通信开销较大,汇总结果比较耗时等问题。
在单节点级并行计算方面,我们可以利用多核或硬件设备来实现简单的任务并行。
例如进行大量独立计算的循环可以很容易利用或进行数据并行计算加速。
这种模型利用硬件层面的并行能力,能有效提升单节点计算能力。
以上涵盖了简单分布式和并行计算的两个基本模型。
它们在一定程度上已经能很好地解决一些简单问题。
不过在大规模和复杂场景还
需要更先进的计算方法,如参数服务器、数据流计算等。
未来计算机的研究将探索这些高级模型,以应对疑难问题。
云计算-知识点
1 云计算的计算模式为（B/C ）。
2( 分布式)是公有云计算基础架构的基石。
3（虚拟化)是私有云计算基础架构的基石.4（并行计算）是一群同构处理单元的集合，这些处理单元通过通信和协作来更快地解决大规模计算问题5（集群)在许多情况下，能够达到99。
999%的可用性.6 网格计算是利用（因特网）技术,把分散在不同地理位置的计算机组成一台虚拟超级计算机。
7 B/S网站是一种（3层架构）的计算模式。
8 云计算就是把计算资源都放到上( 因特网）。
9（云用户端）提供云用户请求服务的交互界面，也是用户使用云的入口，用户通过Web浏览器可以注册、登录及定制服务、配置和管理用户.打开应用实例与本地操作桌面系统一样.10（服务目录）帮助云用户在取得相应权限（付费或其他限制)后可以选择或定制的服务列表，也可以对已有服务进行退订的操作,在云用户端界面生成相应的图标或列表的形式展示相关的服务.11( 管理系统和部署工具）提供管理和服务,能管理云用户，能对用户授权、认证、登录进行管理，并可以管理可用计算资源和服务，接收用户发送的请求,根据用户请求并转发到相应的相应程序，调度资源智能地部署资源和应用,动态地部署、配置和回收资源。
12( 监控端)监控和计量云系统资源的使用情况，以便做出迅速反应，完成节点同步配置、负载均衡配置和资源监控,确保资源能顺利分配给合适的用户。
13（服务器集群）提供虚拟的或物理的服务器，由管理系统管理，负责高并发量的用户请求处理、大运算量计算处理、用户Web应用服务，云数据存储时采用相应数据切割算法采用并行方式上传和下载大容量数据.14用户可通过( 云用户端）从列表中选择所需的服务，其请求通过管理系统调度相应的资源，并通过部署工具分发请求、配置Web应用.15 在云计算技术中,（中间件）位于服务和服务器集群之间，提供管理和服务即云计算体系结构中的管理系统。
16虚拟化资源指一些可以实现一定操作具有一定功能，但其本身是（虚拟)的资源，如计算池,存储池和网络池、数据库资源等，通过软件技术来实现相关的虚拟化功能包括虚拟环境、虚拟系统、虚拟平台。
计算空气动力学并行编程基础
计算空气动力学并行编程基础空气动力学是研究空气对运动物体的作用和运动物体对空气的作用的学科。
在过去的几十年里，计算空气动力学已经成为了航空航天、汽车工程、风力发电等领域中不可或缺的一部分。
随着计算机性能的不断提升，空气动力学模拟已经成为了研究和开发新产品的重要手段。
然而，由于空气动力学计算的复杂性，传统的串行计算方式已经无法满足实际应用的需求。
因此，并行计算已经成为了空气动力学研究中的关键技术。
并行计算是一种将任务分解为多个部分，然后让不同的处理器同时处理这些部分的计算方法。
通过并行计算，可以大大降低计算时间，提高计算效率。
在空气动力学中，常见的并行计算思想有以下几种：1.基于数据的并行计算：该方法将数据分成多个部分，不同的处理器同时对这些数据进行计算。
这种方法适用于计算量大、独立性强的问题。
例如，对于流体力学问题，可以将流场网格划分为多个子域，不同的处理器对各个子域进行计算。
2.基于任务的并行计算：该方法将任务分成多个部分，不同的处理器同时处理这些任务。
这种方法适用于计算量大、相互依赖性高的问题。
例如，对于空气动力学中的求解方程问题，可以将方程分成多个部分，不同的处理器分别求解这些方程。
3.混合并行计算：该方法将基于数据和基于任务的并行计算结合起来。
这种方法适用于需要兼顾计算负载平衡和通信开销的问题。
例如，在计算流体力学中，可以将网格划分为多个子域，并行地求解每个子域中的方程。
为了实现空气动力学的并行计算，需要使用并行编程技术。
常见的并行编程技术包括：1.线程级并行编程：通过使用多线程，将任务分配给不同的处理器核心进行计算。
线程级并行编程在计算密集型任务中效果较好，可以充分利用多核心处理器的性能。
2.指令级并行编程：通过使用单指令多数据（SIMD）指令，将同一指令同时应用于多个数据元素，从而实现并行计算。
指令级并行编程适用于数据并行的任务，如向量运算。
3.进程级并行编程：通过将任务分配给多个进程，利用多台计算机进行计算。
并行程序设计导论(精品)
如服务器集群、负载均衡、分布式数据库等。
并行计算体系结构
共享内存体系结构
多个处理器共享同一物理内存，通过锁或原子操作实现内存 访问同步。
分布式内存体系结构
每个处理器拥有独立的局部内存，处理器之间通过消息传递 进行数据交换。
混合体系结构
结合共享内存和分布式内存的特点，通常在分布式内存系统 中引入共享内存的概念，以提高数据访问效率。
力。
GPU架构
GPU采用众核架构，拥有成千上 万个核心，每个核心都能独立处 理任务，实现高度并行化计算。
GPU内存模型
GPU内存分为全局内存、共享内 存、纹理内存等，不同类型的内 存具有不同的访问速度和用途。
GPU编程模型介绍
01
CUDA编程模型
02
OpenCL编程模型
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行 计算平台和编程模型，允许开发者使用 C/C语言编写GPU程序。
集群与网格计算
利用高速网络将一组计算机连接起来，共同解决大型计算问 题。集群中的计算机可以是同构或异构的，网格计算则强调 资源的广泛共享和协同工作。
02
并行程序设计基础
并行算法设计思想
分治策略
将大问题分解为多个小问题，分 别求解，最后将结果合并。
平衡负载
将任务均匀分配到各个处理单元， 避免某些处理单元过载。
并行编程模型与语 言
为了降低并行编程的难度，提高 开发效率，未来将会出现更多高 级、易用的并行编程模型和语言。 这些模型和语言将隐藏底层硬件 细节，使程序员能够更专注于问 题本身。
未来研究方向与挑战
并行程序的性能 分析与优化
计算机体系结构向量处理基础知识详解
计算机体系结构向量处理基础知识详解在计算机科学领域中，向量处理是一种重要而广泛使用的技术，它在数据处理和科学计算中发挥着举足轻重的作用。
本文将对计算机体系结构中的向量处理进行详细的介绍与解析。
一、基础概念1. 向量处理的定义向量处理是一种通过向量单元来执行并行运算的技术。
在向量处理中，多个数据元素被打包成向量，然后同时在向量单元中进行计算。
2. 向量与标量的对比在计算机科学中，向量是一种具有相同数据类型的一组数据元素，可以进行并行计算。
而标量则是单个数据元素，只能进行串行计算。
二、向量处理的特性1. 数据并行性向量处理具有数据并行性，即同时对多个数据元素进行操作。
向量指令一次执行多个操作，大大提高了计算效率。
2. 向量长度与向量单元向量长度是指向量中包含的数据元素个数。
常见的向量长度包括128位、256位和512位等。
向量单元是执行向量操作的硬件单元，其功能主要包括向量寄存器、向量指令和向量乘加器等。
三、向量指令集1. 向量指令的分类向量指令可以分为数据移动指令、数据计算指令和逻辑控制指令三类。
2. 数据移动指令数据移动指令用于将数据从内存加载到向量寄存器，或者将向量寄存器中的数据存储到内存中。
3. 数据计算指令数据计算指令是向量处理中最核心的指令类型，包括向量加法、向量乘法、向量除法等。
这些指令能够快速执行向量级别的数据运算。
4. 逻辑控制指令逻辑控制指令用于实现条件判断、循环控制等逻辑操作。
这些指令可以根据条件改变程序的执行流程。
四、向量处理的应用1. 科学计算领域向量处理在科学计算领域中被广泛应用，例如在物理模拟、气候模拟、遗传算法等计算密集型任务中，向量处理能够大幅提升计算效率。
2. 图像和视频处理向量处理也在图像和视频处理领域有着重要的应用。
通过对图像和视频数据进行向量化处理，可以实现高效的图像处理和视频压缩等任务。
3. 人工智能与深度学习近年来，人工智能和深度学习的快速发展对计算性能提出了更高的要求。
计算机基础知识理解计算机中的并行计算和多核处理器
计算机基础知识理解计算机中的并行计算和多核处理器在计算机科学领域中，计算机的性能提升一直是一个重要的研究方向。
而并行计算和多核处理器技术的引入为计算机性能的提升带来了重要的突破。
一、并行计算的概念和原理并行计算是指在同一时间内，多个任务可以同时进行，从而提高计算效率。
这是通过将一个问题拆分为多个子问题，并使用多个处理单元同时处理，最后再将各个子问题的结果进行合并得到最终解决方案。
并行计算的原理包括任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个任务划分为多个子任务，然后由不同的处理单元分别处理，最后通过数据通信和同步机制进行结果的合并。
数据并行是指将同一个任务的数据划分为多个部分，然后由多个处理单元并行处理各自的数据，最后将结果进行合并。
二、多核处理器的介绍和原理多核处理器是指在一个芯片上集成了多个处理核心的处理器。
与传统的单核处理器相比，多核处理器能够并行地执行多个任务，从而提高系统的整体性能。
多核处理器的原理是将计算密集型的任务分配给不同的处理核心进行处理，而将串行和通信密集型的任务交给专门的处理核心进行处理。
多核处理器有两种形式：对称多处理器（SMP）和异构多处理器（AMP）。
在SMP架构中，每个处理核心都是相同的，并且共享同一片内存和总线。
而在AMP架构中，每个处理核心可以具有不同的性能和特点，它们可以独立地运行不同的任务。
三、并行计算和多核处理器的应用并行计算和多核处理器技术在各个领域都有着重要的应用。
在科学计算领域，它们被广泛应用于模拟和仿真、大规模数据处理和分析等任务。
在人工智能领域，它们被用于深度学习和机器学习算法的训练和推理。
在图像和视频处理领域，它们被应用于图像处理、视频编解码等任务。
并行计算和多核处理器技术还在云计算和大数据领域有着重要的应用。
通过将大规模的计算任务分配给多个处理核心并行处理，可以加快任务的执行速度，提高系统的负载均衡和资源利用率。
同时，多核处理器技术还能够提供更好的响应时间和性能预测能力，使得云计算和大数据系统能够更加高效地运行。
并行计算基础知识
并行计算基础知识在计算机科学领域中，随着计算需求的增加和任务的复杂化，人们开始寻找更高效的计算方式。
并行计算作为一种重要的计算模式，在多个处理单元同时进行计算操作，大大提高了计算速度和效率。
本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、分类、应用领域以及相关技术等。
一、并行计算的定义和分类并行计算是指通过将一个计算问题划分为多个子问题，并在多个处理单元上同时进行计算操作，从而加快计算速度的一种计算方式。
与之相对的是串行计算，即按照顺序逐一执行计算任务的方式。
根据并行计算的规模和任务划分方式，可以将并行计算分为以下三种分类：1. 指令级并行计算：该种并行计算方式主要是对计算机中的单个指令进行并行处理，即同时执行多个指令操作。
它通过优化处理器的执行流水线、指令突发处理等技术实现加速。
2. 数据级并行计算：该种并行计算方式主要是对大规模的数据集进行划分，将数据分配给多个处理单元同时进行计算操作，最终将各个处理结果进行合并得到最终结果。
这种方式主要用于解决一些数据密集型的计算问题，如图像处理、数据挖掘等。
3. 任务级并行计算：该种并行计算方式是将一个复杂的计算任务划分为多个子任务，并将不同的子任务分配给不同的处理单元进行计算。
各个处理单元之间通过通信来交换计算结果或者协同工作，最终得到整体的计算结果。
这种方式主要用于解决一些计算复杂度高、任务独立的问题，如天气预报、分布式数据库查询等。
二、并行计算的应用领域并行计算广泛应用于各个领域，尤其是那些需要大规模计算和高性能计算的领域。
以下是几个常见的应用领域：1. 科学计算：并行计算在科学计算领域发挥着重要作用，能够加速复杂的数值计算和模拟实验，例如天气预报、地震模拟、宇宙学研究等。
2. 人工智能：并行计算可以加速机器学习、神经网络训练等人工智能任务，提高算法的训练效率和模型的准确性。
3. 数据分析：对于大规模数据的处理和分析，通过并行计算可以提高数据处理的速度和效率，如数据挖掘、图像处理、自然语言处理等。
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1.1.4并行计算的应用分类
（2）数据密集型 (Data-Intensive) ） Internet的发展，为我们提供了大量的数 据资源，但有效地利用这些资源，需要进行大 量地处理，且对计算机的要求也相当高，这些 应用包括数字图书馆、数据仓库、数据挖掘、 计算可视化。 （3）网络密集型 (Network-Intensive) ） 通过网络进行远距离信息交互，来完成用 传统方法不同的一些应用问题。如协同工作、 遥控与远程医疗诊断等。
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1.3.1 并行计算机体系结构的要素
互联网络是连接所有结点成并行机的高速网 络。对于一般的并行机使用者，无须知道互 联网络底层复杂的通信原理，而只需从拓扑 结构的角度了解互联网络。 互联网络的拓扑结构可用无向图表示。其中， 图中的结点唯一地代表并行机的各个结点， 图中的边表示在两个端点代表的并行机结点 之间，存在直接连接的物理通信通道。
1.1.2并行计算的研究内容
并行计算的研究内容广泛，包括并行计 算机系统结构、并行算法设计、并行编 程环境等，具体表现在下面几个方面： (1)并行计算机的设计 并行计算机的设计 包括本并行计算机的结构设计、互 联拓扑、网络通信等。设计并行计算机 重要的一点要考虑处理机数目的按比例 增长（即可扩展性）及支持快速通信及 处理机间的数据共享等。
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1.2.1 并行计算机发展简述
80年代末到90年代初，共享存储器方式的大 规模并行计算机又获得了新的发展。IBM 将大 量早期RISC微处理器通过蝶形互连网络连结起 来。人们开始考虑如何才能在实现共享存储器 缓存一致的同时，使系统具有一定的可扩展性 （Scalability）。 90年代初期，斯坦福大学提出了DASH计划， 它通过维护一个保存有每一缓存块位置信息的 目录结构来实现分布式共享存储器的缓存一致 性。后来，IEEE在此基础上提出了缓存一致性 协议的标准。
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1.1.3 并行计算的应用范围
并行计算在许多计算机应用领域都产生 了巨大的影响，使原来无法解决的应用 问题成为可能。 天气预报、卫星数据处理、石油数据处 理（连续优化问题），调度问题、平面 性问题及VLSI设计（离散优化问题）、 生物工程、医药研究、飞机制造、汽车 设计、环境保护等领域。
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1.1.4并行计算的应用分类
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1.2.1 并行计算机发展简述
并行计算机是由一组处理单元组成的，这组处 理单元通过相互之间的通信与协作，以更快的 速度共同完成一项大规模的计算任务。 因此，并行计算机的两个最主要的组成部分是 计算节点和节点间的通信与协作机制。 并行计算机体系结构的发展也主要体现在计算 节点性能的提高以及节点间通信技术的改进两 方面。
第一章 并行计算基要研究目标和内容 ● 1.1.1 并行计算的定义 ● 1.1.2 并行计算的研究内容 ● 1.1.3 并行计算的应用范围 ● 1.1.4 并行计算的应用分类 1.2 并行计算机发展历史 ● 1.2.1 并行计算机发展简述 1.3 并行计算机体系结构 ● 1.3.1 并行计算机体系结构的要素 ● 1.3.2 并行计算机的类型
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1.2.1 并行计算机发展简述
60年代初期，由于晶体管以及磁芯存储 器的出现，处理单元变得越来越小，存 储器也更加小巧和廉价。这些技术发展 的结果导致了并行计算机的出现，这一 时期的并行计算机多是规模不大的共享 存储多处理器系统，即所谓大型主机（ Mainframe）。IBM 360是这一时期的典 型代表。
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1.1 并行计算的主要研究目标 和内容
1.1.1并行计算的定义
并行计算是指同时对多个任务或多条指令、或 并行计算 对多个数据项进行处理。完成此项处理的计算 机系统称为并行计算机系统，它是将多个处理 器（可以几个、几十个、几千个、几万个等） 通过网络连接以一定的方式有序地组织起来 （一定的连接方式涉及网络的互联拓扑、通信 协议等，而有序的组织则涉及操作系统、中间 件软件等）。 并行计算的主要目的： 一是为了提供比传统计算机快的计算速度； 二是解决传统计算机无法解决的问题。 4
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1.2 并行计算机发展历史
1.2.1 并行计算机发展简述
40年代开始的现代计算机发展历程可以分为 两个明显的发展时代：串行计算时代、并行计 算时代。 每一个计算时代都从体系结构发展开始，接着 是系统软件（特别是编译器与操作系统）、应 用软件，最后随着问题求解环境的发展而达到 顶峰。创建和使用并行计算机的主要原因是因 为并行计算机是解决单处理器速度瓶颈的最好 方法之一。
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1.2.1 并行计算机发展简述
到了60年代末期，同一个处理器开始设 置多个功能相同的功能单元，流水线技 术也出现了。 与单纯提高时钟频率相比，这些并行特 性在处理器内部的应用大大提高了并行 计算机系统的性能。
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1.2.1 并行计算机发展简述
1972年，诞生了第一台并行计算机ILLIAC Ⅳ (Illinois Integrator and Automatic Computer) 伊利诺斯(理工学院) 积分仪和自动计算机。 它由Illinois 大学和Burrouphs公司合作研制成功的。 运算速度为1.5亿次/秒 (1.5*108次/秒) 由64台处理器组成的阵列机(Array Computer) 可对数组进行并行计算 它是当时性能最高的 CDC 7600 机器速度的2－6倍。
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1.1.2并行计算的研究内容
(3)评价并行算法的方法 评价并行算法的方法 对于给定的并行计算机及运行在上面的并 行算法，需要评价运行性能。性能分析需解决 的问题：如何利用基于并行计算机及其相适应 的并行算法去快速地解决问题，及如何有效地 利用各个处理器。研究内容包括结合机器与算 法，提出相应的性能评测指标，为设计高效的 并行算法提供依据。
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1.3.1 并行计算机体系结构的要素
互联网络评价：
大：结点度、点对点带宽、折半宽度、总通 信带宽； 小：网络直径、点对点延迟；
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1.3.1 并行计算机体系结构的要素
按结点间连接的性质，拓扑结构可分为静态拓扑结 构、动态拓扑结构和宽带互联网络三类。 静态拓扑结构：结点之间存在固定的物理联接方式， 程序执行过程中，结点间的点对点联接关系不变。 动态拓扑结构：结点之间无固定的物理联接关系， 而是在联接路径的交叉点处用电子开关、路由器或 仲裁器等提供动态联接的特性，主要包含单一总线、 多层总线、交叉开关、多级互联网络。 宽带互联网络：当前，除了专用MPP 系统采用静态 的拓扑结构外，微机机群均采用宽带互联网络连接 各个计算结点。
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1.2.1 并行计算机发展简述
90年代以来，主要的几种体系结构开始 走向融合。属于数据并行类型的CM-5除 大量采用商品化的微处理器以外，也允 许用户层的程序传递一些简单的消息； CRAY T3D是一台NUMA结构的共享存储 型并行计算机，但是它也提供了全局同 步机制、消息队列机制，并采取了一些 减少消息传递延迟的技术。
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1.2.1 并行计算机发展简述
从80年代开始，微处理器技术一直在高速前进。稍后 又出现了非常适合于SMP 方式的总线协议，而伯克利 加州大学则对总线协议进行了扩展，提出了Cache一致 性问题的处理方案。从此，共享存储多处理器之路越 走越宽；现在，这种体系结构已经基本上统治了服务 器和桌面工作站市场。 同一时期，基于消息传递机制的并行计算机也开始不 断涌现。80年代中期，加州理工成功地将64个 i8086/i8087处理器通过超立方体互连结构连结起来。 此后，便先后出现了Intel iPSC系列、INMOS Transputer 系列、Intel Paragon 以及IBM SP 的前身 Vulcan等基于消息传递机制的并行计算机。
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1.3 并行计算机体系结构
1.3.1 并行计算机体系结构的要素
结点（node）：包含一个或多个CPU，这些 CPU通过HUB或全互联交叉开关相互联接， 并共享内存，也可以直接与外部进行I/O操作。
点通过互联网络相互连接相互通信。
互联网络（interconnect network）：所有结 内存（memory）：内存由多个存储模块组成，
这些模块可以与结点对称地分布在互联网络的两侧， 或者位于各个结点的内部。
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1.3.1 并行计算机体系结构的要素
结点是构成并行机的最基本单位。一个结点包含2 个或2 个以上微处理器（CPU），并行程序执行时， 程序分派的各个进程将并行地运行在结点的各个微 处理器上。 每个微处理器拥有局部的二级高速缓存（L2 cache）。L2 cache 是现代高性能微处理器用于弥 补日益增长的CPU 执行速度和内存访问速度差距 （访存墙）而采取的关键部件。它按cache 映射策 略缓存内存访问的数据，同时为CPU 内部的一级 cache 提供计算数据。CPU 内部的一级cache为寄 存器提供数据，寄存器为逻辑运算部件提供数据。
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1.1.2并行计算的研究内容
(6)并行程序的可移植性 并行程序的可移植性 可移植性为并行程序设计的主要问题， 要求在一台并行机上开发的程序不加修改或进 行少量修改即可在另一台计算机上运行。这一 点为目前受到了广泛关注的重要课题。 (7) 并行计算机的自动编程 可否设计一个并行化编译器，使用户的串 行程序通过并行化编译器编译，直接可在并行 机上运行。到目前为此，这种编译器还不存在， 而仅有一些半自动并行化编译器。
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1.1.2并行计算的研究内容
(4)并行计算机语言 并行计算机语言 与传统的机器语言不同，并行计算 机语言依赖于并行计算机，并行计算机 语言必须简洁，编程容易，可以有效地 实现，目前的语言有：PVM、MPI、HPF 等，而且新的编程语言和编程模式正在 不断地出现。