并行计算的应用
并行计算模型的研究及其应用
并行计算模型的研究及其应用随着计算机技术和应用领域的不断发展，单机计算已经无法满足人们不断增长的需求。
为了提高计算效率和处理能力，人们开始研究并行计算模型。
并行计算是指同时执行多个计算任务，可以极大地提高处理速度和效率。
本文将探讨并行计算模型的研究及其应用。
一、并行计算模型并行计算模型是指在多个处理器之间分配任务并协调它们之间的数据交换和同步的模型。
常见的并行计算模型包括共享内存模型、分布式内存模型和混合内存模型等。
其中，共享内存模型是指多个处理器共享同一个内存空间，分布式内存模型是指每个处理器有自己的私有内存空间，不同处理器之间通过网络进行通信和数据交换，而混合内存模型是指既有共享内存模型又有分布式内存模型的特点。
在并行计算中，为了提高处理效率，需要对任务进行合理分配和调度。
常见的任务分配策略包括静态分配和动态分配。
静态分配是指将任务在执行之前预先分配给处理器，而动态分配则是根据任务数量和处理器负载情况动态地将任务进行分配和调度。
二、并行计算应用领域并行计算模型可以广泛应用于大规模的科学计算、数据处理和图像处理等领域。
以下是一些典型应用案例：1. 天气预报模拟天气预报模拟需要处理大量的气象数据和模拟计算，而这种计算需要高度并行的处理能力。
因此，采用并行计算模型可以很好地加速计算速度和提高计算效率。
2. 图像分析和处理图像处理通常需要大量的计算和数据存储能力，采用并行计算模型可以实现快速的图像处理和分析。
例如，通过并行计算可以在几秒钟内对数以千计的图像进行分析和识别。
3. 科学计算科学计算通常涉及到数据模拟和仿真，需要高度并行的处理能力。
采用并行计算模型可以大大提高科学计算的效率和精度，例如天文学、生物学、物理学等领域的科学计算。
4. 数据处理与分析现代社会中，数码化已经成为一种趋势，数据处理和分析也成为了一项重要的任务。
采用并行计算模型可以快速地分析和挖掘数据，从而实现高效的数据管理与应用。
三、并行计算的优势并行计算模型有以下几个优势：1. 更高的计算效率和处理能力并行计算可以同时执行多个计算任务，从而大大提高处理速度和效率。
并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法
并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法并行计算是一种利用多个处理器或多个计算机同时执行多个计算任务的计算方法。
通过并行计算，我们可以将大规模的计算任务分解为多个小任务，并且在多个处理器或计算机上同时执行，以提高计算效率和加快计算速度。
在本文中，我们将介绍几种常见的并行计算技巧和方法来优化计算效率。
1.任务并行：任务并行是将一个大任务分解为多个小任务，并且同时在多个处理器或计算机上执行。
每个处理器或计算机负责执行一部分任务，然后将结果合并得到最终结果。
任务并行可以显著减少计算时间，尤其适用于大规模数据处理和复杂计算任务。
2.数据并行：数据并行是将大规模的数据分成多个小块，并且在多个处理器或计算机上同时对每个小块进行计算。
每个处理器或计算机负责处理一部分数据，并将计算结果合并得到最终结果。
数据并行可以加快计算速度，尤其适用于需要同时处理大量数据的任务，如图像处理和数据挖掘。
3.指令并行：指令并行是将一个计算任务分解为多个子任务，并且在多个处理器或计算机上同时执行。
每个处理器或计算机负责执行一部分指令，并将结果传递给下一个处理器或计算机继续执行。
指令并行可以提高计算效率，尤其适用于需要大量指令执行的任务，如矩阵运算和神经网络训练。
4.流水线并行：流水线并行是将一个计算任务分解为多个阶段，并且在多个处理器或计算机上同时执行不同的阶段。
每个处理器或计算机负责执行一个阶段，并将结果传递给下一个处理器或计算机继续执行下一个阶段。
流水线并行可以将计算任务分解为多个独立的部分，并在同时执行的情况下提高计算效率。
5.任务分解和调度：任务分解和调度是将一个大任务分解为多个小任务，并且将这些小任务分配给不同的处理器或计算机执行。
任务分解和调度可以根据任务的特性和处理器或计算机的性能自动选择最优的分解和调度策略，以提高计算效率和加快计算速度。
6.数据划分和通信：数据划分和通信是将大规模的数据划分为多个小块，并且在多个处理器或计算机之间进行数据交换和通信。
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。
并行计算在数值方法中的应用
并行计算在数值方法中的应用并行计算是一种同时执行多个计算任务的方法，它在数值方法的应用中发挥着重要的作用。
通过并行计算，我们可以加快数值计算的速度，提高计算效率，并在处理大规模问题时获得更好的结果。
本文将探讨并行计算在数值方法中的应用，并重点介绍并行计算在迭代法和分布式算法中的优势。
一、迭代法的并行计算应用迭代法在数值计算中被广泛使用，它通过逐步逼近解来求解数值问题。
然而，迭代法的运行时间往往较长，特别是对于复杂问题或大规模数据。
并行计算可以将任务分解为多个子任务，并同时处理，从而大大减少了计算时间。
例如，在求解线性方程组中，常用的迭代法是雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法。
利用并行计算，我们可以将方程组的系数矩阵分割为多个子矩阵，并将每个子矩阵分配给不同的处理器进行计算。
这样，不同的处理器可以同时处理不同的子任务，从而加快了迭代的速度。
二、分布式算法的并行计算应用分布式算法是一种运行在多个计算机上的算法，它利用了计算机集群的优势，将任务分发给多个计算机进行并行计算。
在处理大规模问题或需要大量计算资源的情况下，分布式算法可以显著提高计算效率。
例如，在机器学习中，训练深度神经网络通常需要大量的计算资源和时间。
通过利用分布式算法，我们可以将神经网络的训练任务分发给多个计算机进行并行计算，从而加快训练过程。
每个计算机都可以独立地计算一部分数据，并将计算结果进行合并，从而得到最终的训练结果。
三、并行计算带来的优势并行计算在数值方法中的应用带来了许多优势，包括：1. 加速计算速度：通过同时处理多个计算任务，可以显著减少计算时间，提高计算效率。
2. 处理大规模问题：并行计算可以将大规模问题分解为多个子任务，并在多个处理器上同时进行计算，从而可以处理比单个处理器能力更强的问题。
3. 提高计算精度：通过增加计算资源和并行处理的方式，可以提高数值计算的精度，获得更准确的结果。
4. 可扩展性：并行计算可以根据需要增加计算资源，适应不断增长的计算需求。
并行计算在图像处理中的应用研究
并行计算在图像处理中的应用研究概述图像处理是一个涉及大量计算的领域，传统的图像处理算法在处理大规模图像时常常面临计算效率低下的问题。
为了解决这个问题，并行计算技术应运而生。
并行计算是指同时执行多个计算任务的能力，可以显著提高图像处理的速度和效率。
本文将研究并讨论并行计算在图像处理中的应用。
1. 并行计算的基础概念并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务，并通过同时执行这些任务来提高计算速度的方法。
它可以利用多核处理器、分布式计算或图形处理器(GPU)等进行实现。
并行计算的核心思想是将计算任务划分成多个独立的部分，同时运行这些部分以获得更高的计算效率。
2. 并行计算在图像处理中的应用2.1 图像滤波图像滤波是一种常见的图像处理操作，用于改变图像的外观或提取特定的图像信息。
并行计算可以显著提高图像滤波的处理速度。
通过将图像分成多个块，并使用多个处理器同时处理每个块，可以加快滤波算法的执行速度。
此外，使用GPU进行图像滤波运算也非常高效，因为GPU具有并行处理大量数据的能力。
2.2 图像分割图像分割是将图像划分为具有相似性质的区域的过程。
并行计算可以用于图像分割算法中的边缘检测、区域生长和聚类等步骤。
通过将图像分成多个子图像，并使用多个处理器同时执行分割算法，可以提高分割的准确性和速度。
2.3 特征提取在图像处理中，特征提取是一种从图像中提取出具有特定含义或用途的信息的方法。
并行计算可以应用于各种特征提取算法，例如边缘检测、纹理分析和目标检测等。
通过将图像分成多个块，并使用多个处理器同时执行特征提取算法，可以加快提取特征的速度。
2.4 图像重建图像重建是从损坏的或低质量的图像中恢复出高质量图像的过程。
并行计算可以应用于图像重建算法中的插值、去噪和补偿等步骤。
通过将图像分成多个子图像，并使用多个处理器同时执行重建算法，可以加快重建的速度和提高重建的质量。
3. 并行计算在图像处理中的优势和挑战并行计算在图像处理中具有许多优势。
并行计算的应用分类
并行计算的应用分类并行计算是指在多个处理器或计算机上同时执行计算任务的技术。
它可以大大提高计算速度和效率，因此在许多领域都有广泛的应用。
根据应用领域的不同，可以将并行计算的应用分类为以下几类。
1.科学计算科学计算是并行计算最早和最广泛的应用领域之一。
在物理、化学、生物等领域，科学家们需要进行大量的数值模拟和数据分析，这些任务需要高性能的计算机和并行计算技术的支持。
例如，天文学家需要模拟宇宙的演化过程，气象学家需要预测天气变化，生物学家需要分析基因序列等等，这些都需要使用并行计算技术。
2.图像处理图像处理是另一个重要的并行计算应用领域。
在数字图像处理、计算机视觉、图形学等领域，需要对大量的图像数据进行处理和分析。
例如，医学影像学需要对大量的医学图像进行分析和诊断，视频处理需要对大量的视频数据进行编码和解码，游戏开发需要对大量的图形数据进行渲染等等，这些都需要使用并行计算技术。
3.数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中发现有用的信息和模式的过程。
在商业、金融、社交网络等领域，需要对大量的数据进行挖掘和分析，以便做出更好的决策和预测。
例如，金融机构需要对大量的交易数据进行分析和预测，社交网络需要对大量的用户数据进行分析和推荐等等，这些都需要使用并行计算技术。
4.人工智能人工智能是近年来发展最快的领域之一，也是并行计算的重要应用领域之一。
在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域，需要对大量的数据进行训练和处理，以便让计算机具有更强的智能和学习能力。
例如，语音识别需要对大量的语音数据进行训练和识别，图像识别需要对大量的图像数据进行训练和分类等等，这些都需要使用并行计算技术。
随着计算机技术的不断发展和应用领域的不断扩展，并行计算的应用也越来越广泛。
无论是科学计算、图像处理、数据挖掘还是人工智能，都需要使用并行计算技术来提高计算速度和效率，以便更好地服务于人类社会的发展。
并行计算的基本概念与应用
并行计算的基本概念与应用并行计算是目前计算领域中的一项重要技术，它旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算机的性能。
本文将深入探讨并行计算的基本概念和应用，从而帮助读者更好地理解并行计算的原理和价值。
一、并行计算的基本概念并行计算是指通过将任务分成多个独立的子任务，并在多个处理单元上同时执行这些子任务来加速计算过程。
下面将介绍几个基本的概念：1. 并行性和并行度并行性是指任务能够被分解成可以并行执行的子任务的能力。
而并行度是指并行计算系统中同时执行的子任务的数量。
并行度越高，系统的计算能力就越强。
2. 任务和子任务任务是指计算过程中需要完成的工作总体，可以分解成多个独立的子任务，每个子任务可以在不同的处理单元上执行。
3. 处理单元处理单元是指用于执行并行计算任务的计算机硬件单元，可以是CPU、多核处理器、GPU等。
4. 通信和同步并行计算中，各个处理单元之间需要进行通信以共享数据，同时需要进行同步操作以保证计算结果的准确性。
二、并行计算的应用领域并行计算广泛应用于科学计算、数据分析、图像处理、人工智能等领域。
下面将介绍几个常见的应用领域：1. 科学计算并行计算在科学计算中得到了广泛的应用，例如天气预报、模拟物理过程和化学反应等。
通过并行计算，科学家可以更准确地预测天气、研究物理现象，并加速新药物的开发过程。
2. 数据分析并行计算可以加速大规模数据的处理和分析，例如在互联网公司中进行用户行为分析、广告推荐和数据挖掘等。
通过并行计算，可以快速处理海量的数据，并发现其中隐藏的模式和规律。
3. 图像处理图像处理是另一个重要的应用领域，例如图像的压缩、去噪、特征提取和图像识别等。
通过并行计算，可以同时对图像进行多个处理操作，提高图像处理的效率和质量。
4. 人工智能并行计算在人工智能领域中有着重要的应用，例如深度学习和神经网络等。
通过并行计算，可以加速神经网络的训练过程，同时提高人工智能算法的性能和精度。
三、并行计算的挑战与未来发展尽管并行计算具有很多优势，但也面临一些挑战。
并行计算的应用
并行计算的应用随着科技进步和计算机性能的不断提高，越来越多的计算任务需要使用并行计算来完成。
并行计算是指将一个大型计算问题分解为许多小的子问题，同时运行多个处理器或计算机来解决这些子问题，最终将结果组合起来得到最终结果。
并行计算既可以提高计算速度，还可以增加计算处理的能力，吸引了越来越多的人和机构来使用。
1. 科学计算并行计算在科学计算领域具有重要的应用，比如在气象预报、天文学研究、生物学模拟、物理学模拟等方面，需要完成大量的计算任务。
以气象预报为例，需要将观测数据、数值模型、物理参数等组合在一起进行计算，通常需要运用数以百计的处理器或计算机进行并行计算。
这样可以大大缩短计算时间，提高预报准确率。
2. 人工智能人工智能技术也越来越需要使用并行计算。
深度学习模型通常需要进行大量的矩阵运算和神经网络训练，通过使用GPU等并行计算工具可以显著提高训练速度和推理速度。
例如，谷歌的AlphaGo就采用了大规模并行计算进行训练和推理，取得了历史性的胜利。
3. 数据库处理在大数据领域，数据库处理也需要并行计算来提高性能。
由于大型的数据库需要处理海量的数据，常常需要同时进行多个查询、排序、数据分析等操作，这时候并行计算就可以派上用场。
使用并行计算可以大大加速数据的处理速度，同时减少服务器的负载。
4. 图像处理和视频处理图像处理和视频处理需要进行大量的计算，比如图像特征提取、图像识别、视频编码等操作。
传统的单个处理器无法满足要求，使用并行计算可以提高计算速度和质量。
例如，视频编码常常需要同时处理多帧视频，使用并行计算可以同时对多个帧进行编码，大大减少编码时间。
总之，随着计算需求的不断增加，无论是科学计算、人工智能还是大数据处理等领域，都需要使用并行计算来提高计算速度和精度。
并行计算技术已经成为了计算机领域的一个关键技术，未来还将继续发展和壮大。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
根据并行进程间执行顺序关系的不同可分为以下几种：
同步并行算法，是指某些进程必须等待别的进程的一类并行算法， 同步并行算法 异步并行算法， 异步并行算法 是指诸进程的执行一般不必相互等待的一类并行算法， 进程间的通信一般是通过动态地读、取(修改)共享存储器的全局变量。如 通常运行在MIMD 机模型上的并行算法。 独立并行算法，进程间执行是完成独立的，计算的整个过程不需要任 独立并行算法 何通信，例如气象预报应用中通常需要同时计算多个模型，以保证预报的 实时性。
7
Company Logo
并行计算机分类
IS
CU PU DS MM
SISD
IS
PU
DS1
MM DS2
CU
PU
…
MM
PU
DSn
SIMD
IS1 MM … MM IS2 CU2 … ISn CUn PU2 … PUn DSn DS2 DS1
CU1
PU1
MIMD
8
Company Logo
并行计算机的体系结构
12
Company Logo
并行算法性能问题
• 硬件性能指标
重要的性能指标是CPU和输入/输出的速度以及互连网络 的性能。 互连网络的性能有两个重要的指标：延时（Latency）和 带宽（Bandwidth）。
延迟时间是指从CPU发送分组至接收到响应的时间间隔。 对分带宽、聚集带宽和平均带宽（按照CPU能力算 ）。
并 计
应
刘 2011 /8/15
Company Logo
Linux环境
并
计
应
1 2 3 4
并行计算概述 并行计算性能 并行质数筛法 矩阵分解并行算法
2
Company Logo
并行计算概述
并行计算是指在并行计算机上，将一个应用分 解为多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理 器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加 快求解任务或提高求解应用问题规模的目的。 并行计算需要三个条件： (1)并行计算机； (2)应用问题必须具有并行度； (3)并行编程。
create a list of numbers from2 to n，a11 the number unmarked； for(k=2；k*k<n：) { mark the number that can divided by k： k=the current smallest unmarked number； ) output the rest unmarked numbers
并行计算机体系结构是指并行处理系统(主要是 分布式系统)中处理机或节点机之间的互连方式，它 直接影响并行算法的实现效率。 并行计算机体系机构分类: （1）总线结构； （2）网格结构； （3）超立方体结构。
9
Company Logo
并行计算机的体系结构
•
10
Company Logo
计算机体系结构
11
19
Company Logo
并行分解
块状分解： 块状分解：
将数组分为P个连续的块，每个块的元素个数基本相等，具体分组式 方法首先，计算平均分配后剩余元素的个数r，r=nmodP； (1)r=0，则每个进程应该分配n／p个元素； (2)r>0，则前r个进程每个分配数为 ，后(p-r)个进程每个分配数为 如：当n=1024，p=10时，前4个进程分配103个，后6个分配102个。按这种 方式，第i个进程控制的第一个元素是： ，控制的最后一 个元素是： ;对于给= fT + ( 1-f)T / n 1 + (n-1 )f
14
Company Logo
并行算法的性能问题
•
15
Company Logo
并行质数筛法
埃拉托斯尼斯筛法: 埃拉托斯尼斯筛法
埃拉托斯尼斯是吉希腊数学家 ，他提出了著名的埃拉托 斯尼斯筛法，可识别出大范围内的全部质数。其串行算法伪代 码如下：
3
Company Logo
并行计算概述
并行计算的主要研究内容大致可分为四个方面： (1)并行计算机的并行性抽取，充分理解和抽取当 前并行计算机体系结构的高性能特征，提出实用的并 行计算模型和并行计算评价方法。 (2)并行计算设计与分析，设计高效率的并行算法， 将应用问题分解为可并行计算的多个子任务。 (3)并行实现技术，主要包含并行程序设计和并行 性能优化 (4)并行应用，这是并行计算研究的最终目的。
17
Company Logo
埃拉托斯尼斯筛法
18
Company Logo
并行分解
为实现并行计算，需要对分解数据，给每个进程都分配一 定的数据，在时间和空间上并行地处理子任务，缩短串行操作 所需时间。根据这个问题，数据分解有两种方法：交叉分解与 按块分解。 交叉分解： 交叉分解：
数组元素的交叉分解这样进行：设i为进程数，则 进程0负责2，2+i，2+2i，2+3i，⋯ ⋯ 进程1负责3，3+i，3+2i，3+3i，⋯ ⋯ 交叉分解的好处在于：给定数i，可以容易地确定负责处理的进程，过 程非常直观，容易理解，也是很多问题采用的数据划分方式。但是，交叉 分解对这个问题却不是好方式，因为这会在进程间一些显著的负载不平衡。
矩阵LU分解的并行算法
33
Company Logo
Thank you
Company Logo
• 软件性能指标
最关键的性能指标是加速比（speedup）：一个程序在有 n个处理器的计算机上运行和在只有一个处理器的计算机 上运行相比快多少倍。
13
Company Logo
并行算法的性能问题
• 理想的加速比不可能达到的部分原因是几乎所有的程序都
有串行部分。 有串行部分。
假定一个程序在单处理器计算机上运行需要T秒，其中一部分是串行 代码，所占比例记为f，那么剩余的（1－f）就是可以并行的。 后一部分代码运行在n个CPU上而且没有任何其它开销，那么在最理 想的情况下，执行时间可以从（1－f）T减少到（1－f）T/n。 串行部分加并行部分的整个执行时间就是fT＋（1－f）T/n 。 加速比就是原来程序的执行时间除以新的程序的执行时间：
并行LU分解
27
Company Logo
矩阵LU分解的并行算法
•
28
Company Logo
矩阵LU分解的并行算法
•
29
Company Logo
矩阵LU分解的并行算法
•
30
Company Logo
矩阵LU分解的并行算法
•
31
Company Logo
矩阵LU分解的并行算法
32
Company Logo
Company Logo
并行算法
根据基本运算对象的不同可分为以下两种：
数值并行算法，主要是指为数值计算设计的并行算法，如矩阵运算、 数值并行算法 多项式求解、解线性方程组等。 非数值并行算法，是指为基于关系运算的一类诸如排序、选择、分类、 非数值并行算法 搜索及图论等方面的非数值计算问题设计的并行算法。
6
Company Logo
并行计算机的分类
分布存储MIMD并行多处理机，该系统中每台处理机都有 自己的局部存储器，构成一个单独的节点，节点之间通过互连 网络相互连接。每台处理机只能直接访问局存，不能访问其它 处理机的存储器，它们之间的协调以消息传递的方式进行。 分布共享存储MIMD并行机，分布共享存储结构也称为非 一致内存访问结构，是指系统中的每台处理机都有自己的局部 存储器，但这些局存组合起来形成了一个统一的共享地址空间。
16
Company Logo
埃拉托斯尼斯筛法
本例的目的是标记出60以内的所有质数。(a)循环一次k=2， 标出4-60问所有2的倍数；（b）循环两次，k=3，标出 9-60问所有3的倍数；(c)循环三次k=5，标出25-60闻所有5的 倍数；(d)循环四次，k=7，标出49-60间所有7的倍数；因为 11×11>60，循环终止，得出所有质数，结束了算法。
4
Company Logo
并
计
机
类
1 2 3 4
SIMD型并行机 共享存储MIMD并行机 分布存储MIMD并行多处理机 分布共享存储MIMD并行机
5
Company Logo
并行机的分类
SIMD机器是指单指令流多数据流并行机，也即指系统中 各功能部件或处理机对多组数据执行相同的指令流或操作。 SIMD机器在任何时刻只有一条指令在执行。所以该类计算机 的主要特征是：同步的、确定的。它适合于指令／操作级并行。 MIMD并行机是指多指令流多数据流并行机，也即指系统 中的各处理机在各自唯一的数据流上执行各自的指令流，与其 它处理机无关。MIMD的一个特例是单程序、多数据计算，即 所有处理机执行同一程序，而由进程指标加以参数化，从而完 成对不同数据的操作。
20
Company Logo
并行结果
•
21
Company Logo
并行结果
22
Company Logo
并行结果
23
Company Logo
算法改进
•
24
Company Logo
矩阵并行LU分解
•
25
Company Logo
矩阵LU分解的并行算法
由此得串行算法为：
26
Company Logo