高性能计算机技术交流
高性能计算的算法与优化
高性能计算的算法与优化一、引言近年来，随着科学技术的不断进步和计算机性能的不断提升，高性能计算已经成为了现代科学研究和工程设计中不可或缺的一部分。
高性能计算的主要任务是通过在超级计算机上运行复杂的计算模型，对现实世界中的各种问题进行预测、分析和优化。
然而，由于高性能计算所需的计算量非常大，因此必须寻求更加高效的算法和优化策略，以实现更快、更准确、更节能的计算效果。
本文将从算法和优化两个方面介绍高性能计算的相关知识，并探讨如何通过算法和优化策略来提高高性能计算的效率和性能。
二、高性能计算的算法1. 基本算法高性能计算所采用的算法可以分为许多不同的类别，其中最基本的算法包括：（1）线性代数算法。
线性代数是数学中的一个分支，用于处理线性方程组和矩阵运算。
高性能计算中最常使用的线性代数算法包括矩阵乘法、特征值求解、奇异值分解等。
（2）优化算法。
优化算法主要用于解决各种最优化问题，如线性规划、非线性规划、整数规划、图形优化等。
常用的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
（3）概率算法。
概率算法是一类基于随机性的算法，通常用于解决一些NP难问题。
其中最为知名的概率算法包括Monte Carlo、Las Vegas和Renato等。
2. 并行算法高性能计算的另一个重要方面是并行算法。
并行算法是指将数据分割成多个小块，并使用多个独立的进程或线程进行处理，以提高计算效率。
常用的并行算法包括：（1）MPI算法。
MPI（Message Passing Interface）算法是一种基于消息传递的计算模型，用于在分布式存储和计算机集群中实现并行计算。
（2）OpenMP算法。
OpenMP（Open Multi-Processing）算法是一种基于共享内存的并行计算模型，在单个计算节点上可以实现多个线程之间的数据共享和协同计算。
（3）CUDA算法。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）算法是一种基于GPU（Graphics Processing Unit）的并行计算模型，可以充分利用GPU的并行计算能力来加速计算任务。
高性能计算技术与应用
高性能计算技术与应用一、高性能计算技术概述近年来，随着计算机技术的飞速发展，高性能计算成为了一个备受关注的热门领域。
高性能计算技术是指利用高端计算机硬件和软件资源，实现快速而可靠的大规模科学计算和数据处理。
高性能计算技术广泛应用于天气预报、制药、航空航天、能源开发和地球分析等多个领域。
二、高性能计算技术分类目前，高性能计算技术可以分为三类：并行计算、分布式计算和云计算。
其中，并行计算是指将计算任务分为多个子任务，并在多个处理器上同时进行运算，实现计算的高效率和速度；分布式计算是指将计算任务分布于多个不同的计算节点上进行协同计算；而云计算是指以云计算平台为基础，将计算资源、应用程序和数据进行虚拟化和集中管理，实现灵活的计算资源调度和管理。
三、高性能计算技术应用高性能计算技术在各个领域中都有着广泛的应用，在下面，笔者将分领域介绍其应用情况。
1. 天气预报高性能计算技术在天气预报领域的应用是十分重要和必要的。
目前，天气预报系统利用高性能计算技术，能够将海量的气象数据进行处理和分析，在极短的时间内完成对大气运动模拟的数值模拟计算，从而实现对未来天气情况的预测。
2. 制药高性能计算技术应用于制药领域的目的是在更短的时间内实现更快速、更准确的药物筛选和开发。
通过利用超级计算机，制药公司可以对数百万个分子进行计算机模拟，可以在科学实验室中耗费数年的时间，使制药公司的研发周期大大缩短。
3. 航空航天高性能计算技术在航空航天领域的应用主要体现在航空器和导弹设计中。
高性能计算技术可以帮助航空航天企业进行大规模数字仿真和测试，对新型航空器和导弹进行系统总体设计、材料选择、结构设计和性能评估等，提高了航空器和导弹的设计质量和研发效率。
4. 能源开发高性能计算技术在能源开发领域的应用主要是进行石油、天然气等不可再生能源开采的计算模拟。
通过大规模运算处理海底地震信息和石油地质学数据，能够实现多个数据模型融合，模拟出资源矿区的地下地质构造图像，从而帮助企业高效探测矿藏，提高了勘探水平和效率。
HPC高性能计算技术交流
IBM Technical Support Center
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Linux Cluster
HPC 常见行业
生命科学研究
蛋白质分子是非常复杂的链，实际上可以表示为无数个 3D 图形。实际上，在将蛋白质放到某 种溶液中时，它们会快速“折叠”成自己的自然状态。不正确的折叠会导致很多疾病，例如 Alzheimer 病；因此，对于蛋白质折叠的研究非常重要。 科学家试图理解蛋白质折叠的一种方 式是通过在计算机上进行模拟。实际上，蛋白质的折叠进行得非常迅速（可能只需要 1 微 秒），不过这个过程却非常复杂，这个模拟在普通的计算机上可能需要运行 10 年。这个领域 只不过是诸多业界领域中很小的一个，但是它却需要非常强大的计算能力。 业界中其他领域包括制药建模、虚拟外科手术训练、环境和诊断虚拟化、完整的医疗记录数据 库以及人类基因项目。
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Linux Cluster
Infiniband
Infiniband 对比私有协议互联
– 支持10Gb/sec 已经超过5年 – 2004年6月到2006年6月间,在TOP500中增长率300% – 私有协议技术每年在TOP500减少50% – 低延迟 – 服务器CPU卸载
震动图中包含有大陆和洋底内部特性的详细信息，对这些数据进行分析可以帮助我 们探测石油和其他资源。即便对于一个很小的区域来说，也有数以 TB 计的数据需 要重构；这种分析显然需要大量的计算能力。这个领域对于计算能力的需求是如此 旺盛，以至于超级计算机大部分都是在处理这种工作。
其他地理学方面的研究也需要类似的计算能力，例如用来预测地震的系统，用于安
高性能计算技术详解
高性能计算技术详解随着计算机技术的不断发展，高性能计算技术越来越受到人们的关注。
高性能计算技术是指使用计算机系统进行大规模数据处理和模拟的技术。
它可以通过提高计算机系统的计算速度和处理能力，来快速地完成大量数据处理和科学计算任务。
本文将详细介绍高性能计算技术的相关概念、原理和应用。
一、高性能计算技术的概念高性能计算技术是指使用超级计算机、并行计算机、集群计算机等高性能计算系统，来进行大规模的数据处理和科学计算。
这些计算机系统具有更高的计算速度和更大的处理能力，可以同时执行多个计算任务。
高性能计算技术主要应用于科学计算、工程计算、仿真模拟、云计算等领域。
二、高性能计算技术的原理高性能计算技术的核心是并行计算，即将一个大规模计算任务分解成多个小规模的子任务，然后分别在不同的计算节点上进行计算，最后将计算结果汇总。
并行计算主要有以下几种方式：1、共享内存并行计算：不同的任务在同一个计算节点上执行，共享同一片内存。
2、分布式并行计算：不同的任务在不同的计算节点上执行，每个节点具有自己的内存。
3、混合并行计算：即同时应用第一种和第二种方式。
并行计算中的一个重要概念是“并发度”，它指的是计算节点的数量。
并发度越高，则计算速度越快。
三、高性能计算技术的应用高性能计算技术广泛应用于科学计算、工程计算、仿真模拟、云计算等领域。
1、科学计算：高性能计算技术可以用于大规模的天文学、气象学、生物学、地球科学等科学计算。
例如，全球气候模拟、基因组测序分析等任务都需要高性能计算技术的支持。
2、工程计算：高性能计算技术可以用于机械、计算机、电力等工程计算。
例如，建筑物结构模拟、汽车碰撞测试等任务都需要高性能计算技术的支持。
3、仿真模拟：高性能计算技术可以用于各种仿真模拟。
例如，飞行模拟、卫星轨道计算、核弹爆炸模拟等都需要高性能计算技术的支持。
4、云计算：高性能计算技术可以用于云计算。
例如，云计算资源调度、分布式存储、虚拟机管理等都需要高性能计算技术的支持。
高性能计算机体系结构面临挑战及新技术解决方案
高性能计算机体系结构面临挑战及新技术解决方案在当今信息时代，高性能计算机已经成为了各个领域中不可或缺的工具。
高性能计算机不仅能够提供强大的计算能力，还能够处理大规模的数据和复杂的计算任务。
然而，随着科学技术的不断发展，高性能计算机体系结构也面临着一系列的挑战。
本文将探讨高性能计算机体系结构面临的挑战，并介绍一些新技术解决方案。
首先，高性能计算机体系结构面临的一个挑战是处理器性能的瓶颈。
目前，传统的中央处理器（CPU）已经达到了性能的物理极限。
因此，需要借助新的技术来提升处理器的性能。
其中一个新的技术解决方案是多核处理器。
多核处理器是将多个处理核心集成到同一颗芯片上，能够更好地并行处理任务，提高计算效率。
此外，图形处理器（GPU）也成为提升计算机性能的有效工具。
GPU具有大量的计算单元和高速的内存带宽，适用于处理复杂的图形计算和并行计算任务。
因此，在高性能计算机体系结构中引入多核处理器和GPU是提升计算性能的重要手段。
其次，高性能计算机体系结构还面临着数据存储和传输的问题。
随着科学研究和商业应用中产生的数据量不断增加，高性能计算机需要处理和存储大规模的数据。
传统的存储技术往往无法满足这种需求，因此需要采用新的存储技术来解决这个问题。
一种新的技术解决方案是闪存存储器（Flash Memory）。
闪存存储器具有高速的读写速度和大容量的存储空间，适用于高性能计算机的存储需求。
此外，分布式存储系统也是解决大规模数据存储和传输问题的有效方式。
分布式存储系统将数据分散存储在多个节点上，能够实现高性能的数据访问和传输。
此外，高性能计算机体系结构还面临能耗和散热的挑战。
随着计算机性能的提升，计算机的能耗也不断增加，同时也产生大量的热量。
高能耗和散热会限制计算机性能的进一步提升。
因此，需要采用新的技术来降低能耗和散热。
一种新的技术解决方案是超级计算机系统的能耗管理。
超级计算机系统能够根据任务的需求，动态地调整计算节点的功耗和工作频率，以实现能效优化。
高性能计算技术的新发展方向
高性能计算技术的新发展方向高性能计算技术是指利用计算机技术进行科学计算和工程计算，以达到快速、高效、准确的效果。
随着科学技术的不断发展和进步，高性能计算技术也在不断演进、创新，今天我们来一起探讨高性能计算技术的新发展方向。
一、人工智能与高性能计算技术结合近年来，人工智能技术的飞速发展给高性能计算技术的发展带来了新的机遇和挑战。
在大数据背景下，运用人工智能技术进行数据挖掘和分析，需要进行海量的计算和模拟，这就需要高性能计算技术的支持。
人工智能技术也可以帮助优化高性能计算的任务调度、算法并行化等方面，从而更好地应对高性能计算的任务需求。
二、超大规模并行计算机的发展目前，高性能计算机都是以并行计算为主，通过不同处理器之间的计算协同完成计算任务。
随着科技的发展，超大规模并行计算机的出现使得高性能计算的规模大大提高，可用的资源更加丰富，从而使计算的精度和时间效率都得到了大幅提升。
超大规模计算机也为新的算法、模型提供了新的实验及推广平台，有望在人工智能、生物学、天体物理学等领域中发挥更大的作用。
三、量子计算机的应用量子计算机是一种基于量子物理原理的计算机，与传统的计算机不同，量子计算机不仅可以进行加、减、乘、除等传统计算任务，还可以处理更为复杂的问题。
量子计算机的出现、发展将对高性能计算、人工智能、算法研究、加密技术等领域产生深远的影响。
但是，量子计算机的研究目前仍处于初级阶段，其应用将会是一个长期而艰巨的过程。
四、高性能计算技术的“绿色化”随着科学技术的进步，我们对环境的保护意识逐渐加强，因此如何通过技术手段解决高性能计算过程中能源消耗、温室气体排放等问题，成为了高性能计算技术发展的一个新领域。
未来，新型的高性能计算技术将注重效能的提升，优化功耗、降低排放，实现计算成本最低化，以更加绿色的方式来支撑大规模数据挖掘和计算任务。
总之，高性能计算技术的新发展方向将代表着科技发展的方向。
未来，科学家和工程师们将会一直致力于高性能计算技术的研究和应用，实现更高效、更准确的计算和分析，从而带动科学技术的不断发展与进步，更好的满足人们在各个领域中的需求。
数据中心中的高性能计算与分布式计算技术
数据中心中的高性能计算与分布式计算技术在当今信息技术迅速发展的时代，数据中心成为了企业和组织管理和存储大规模数据的重要基础设施。
数据中心不仅需要具备高性能计算的能力，还需要利用分布式计算技术来实现数据的快速处理和存储。
本文将重点介绍数据中心中的高性能计算与分布式计算技术，并探讨它们在如今大数据时代的重要性以及应用前景。
一、高性能计算技术在数据中心中的应用高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指通过利用并行计算和超级计算机等技术手段，提供超过传统计算机性能限制的计算能力。
数据中心中的高性能计算技术可以极大地提升数据处理和分析的效率，促进科研、工程设计和商业决策等方面取得突破性的进展。
在数据中心中，高性能计算广泛应用于各种领域，如天气预报、气候模拟、基因测序、药物研发等。
这些应用场景对于大规模数据的计算和分析需求巨大，传统的计算机无法满足其高性能计算的要求。
而高性能计算技术通过并行计算、分布式存储和高速网络等手段，可以将这些任务并行化处理，从而提高计算速度和效率。
在高性能计算技术中，超级计算机是不可或缺的关键技术之一。
超级计算机以其强大的计算能力和巨大的存储空间，成为了数据中心中高性能计算的核心设备。
超级计算机采用了大规模并行计算的架构，其计算节点之间通过高速互连网络进行通信，能够同时处理多个任务，提升数据处理速度。
此外，高性能计算技术还支持分布式计算模型，利用多台计算机协同工作，共同完成大规模计算任务。
分布式计算技术有利于将数据分解成多个部分，并在多台计算机上同时运行，从而提高计算效率。
分布式计算还具备高可靠性和容错性，即使某个计算节点出现故障，也不会导致整个计算任务中断。
二、分布式计算技术在数据中心中的应用分布式计算（Distributed Computing）是指将一个计算任务划分为多个子任务，在不同的计算节点上并行运行，并最终合并各个子任务的结果。
分布式计算技术通过充分利用计算机集群的资源，可以实现大规模数据的快速处理和存储。
提高超级计算性能的方法与技巧
提高超级计算性能的方法与技巧超级计算是当今科学研究和工程领域中重要的工具，能够大规模处理复杂的计算任务。
为了提高超级计算机的性能，研究人员不断探索新的方法和技巧。
本文将介绍一些提高超级计算性能的常用方法和技巧。
1. 利用并行计算：并行计算是一种同时使用多个处理器或计算核心来执行计算任务的方法。
通过将任务分解成多个子任务，并行计算可以显著加快计算速度。
有两种主要的并行计算方法：共享内存并行计算和分布式内存并行计算。
共享内存并行计算是一种将任务分发给多个处理器来同时执行的方法，而分布式内存并行计算是一种将任务分发给多个计算节点来执行的方法。
2. 优化算法：算法的选择和设计对超级计算性能至关重要。
优化算法可以显著减少计算的复杂性以及所需的计算时间和空间。
对于超级计算任务，研究人员通常使用高效的算法，如多级采样和迭代方法，来减少计算步骤和资源开销。
3. 内存和存储管理：对于超级计算机而言，内存管理和存储管理是关键问题。
合理地管理内存和存储可以显著提高计算性能。
可以通过使用高性能存储设备、调整数据布局和访问模式，以及优化内存和存储的使用方式，来优化超级计算的性能。
4. 并行I/O：超级计算中的I/O操作是性能瓶颈之一。
为了解决这个问题，研究人员开发了各种并行I/O技术。
并行I/O技术可以同时使用多个输入和输出通道来提高数据传输速度，并且可以通过数据分区和块I/O操作来优化数据访问。
5. 温度和能耗管理：超级计算机的运行会产生大量的热量和能耗。
为了确保计算机的长期稳定性和可靠性，需要采取措施来管理温度和能耗。
可以通过使用散热系统、动态调整处理器频率和电压，以及优化计算负载等方式来管理超级计算机的温度和能耗。
6. 软件优化：软件优化是提高超级计算性能的关键一环。
通过正确配置和调优软件，可以显著提高计算性能。
研究人员可以使用性能分析工具来确定软件中的性能瓶颈，并进行相应的优化。
此外，编写高效的并行代码并使用优化编译器也是提高超级计算性能的重要方法。
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并行库
• 基本思想是：用户不需要自己编写通用的并行算 法代码，而由程序库提供并行算法，并对用户透 明。用户只需要根据自己的需求，调用相应的库 函数，就可以编写出并行程序。 • 由于库函数的编写者一般经验丰富，而且库函数 会采取较为优化的算法，并采用优化编译，使得 库函数的执行效率很高。对于大量使用通用计算 算法的用户来说，使用并行库是一种高效的开发 模式。 • 并行库的缺点是无法帮助那些需要自己书写非通 用并行算法的用户。
高性能计算和高性能计算机
赵崇山 2007-08-10
目 录
• • • • • 并行计算概要 高性能计算机体系结构 并行编程简介 高性能计算机群 并行计算的应用模式
计算是认识世界的主要手段
应用物理
新材料设计 辐射传输 宇宙演化
不可能进行实验
工程
多物理尺度的问题 流体力学（CFD） 结构力学（CAE）
共享存储模型
• 特点：
– 一个并行程序由多个共享内存的并行任务组成，数据的交换通过隐含地使 用共享数据来完成。 – 一般仅需指定可以并行执行的循环，而不需考虑计算与数据如何划分，以 及如何进行任务间通信，编译器会自动完成上述功能。
• OpenMP：
– 目前流行的共享内存模型开发标准是OpenMP。 – OpenMP定义了一套编译指导语句，用于指定程序的并行性、数据的共享/ 私有等信息。其目标是为SMP系统提供可移植、可扩展的开发接口。 – OpenMP由OpenMP Architecture Review Board于1997年推出，现在已发 展到2.0版。OpenMP支持的编程语言包括Fortran、C和C++。 – OpenMP得到了工业界的广泛支持，有大量的商业编译器和其他开发工具 支持OpenMP的开发，如IBM、HP、Sun、SGI、Intel等硬件厂商均有支持 OpenMP的编译器产品，另外还有一些第三方厂商的OpenMP编译器。
常用并行库
• 目前的并行库很多，包括PBLAS(Parallel Basic Linear Algebra Subroutines)，以及建立在其基础上的LAPACK和 ScaLAPACK，提供了一些线性代数问题的并行求解算法， 如求特征值、最小二乘问题等。LAPACK是为SMP系统优 化的，ScaLAPACK是为DMP系统优化的。大多数高性能计 算系统都提供在本系统上优化的PBLAS、LAPACK、 ScaLAPACK。 • 另一个著名的并行库是PETSc。PETSc是一套基于MPI的数 据结构和库函数，用于解决基于偏微分方程的典型科学计 算问题。 • MATLAB是很常用的科学计算软件。很多公司和研究机构 也在进行并行化MATLAB的工作，如RTExpress。
消息传递模型
• 特点：
–一个并行程序由多个并行任务组成 –每个并行任务拥有自己的数据并对其进行计算操作 –任务之间数据的交换是通过显式的消息传递语句来完成 的
• 现在广泛使用的消息传递模型有两个：PVM和MPI
–PVM即Parallel Virtual Machine(并行虚拟机) –MPI即Message Passing Interface(消息传递界面) –几乎所有的高性能计算系统都支持PVM和MPI
NUMA:
多处理机和多计算机
•多处理机（单地址空间共享存储器） • UMA: Uniform Memory Access • NUMA: Nonuniform Memory Access •多计算机（多地址空间非共享存储器） • NORMA: No-Remote Memory Access
多处理机 (共享存储)
并行编程标准
• 数据并行语言标准
• 线程库标准(Thread Library)
– – Win32 API. – – POSIX threads线程模型. 数据并行编程 – Fortran90, HPF(1992), Fortran95/2001:显式数据分布描述,并行 DO循环. 共享变量编程
• 编译制导(Compiler Directives)
消息传递并行程序设计
• 消息传递并行程序设计
– 指用户必须通过显式地发送和接收消息来实现处理机间的数据交 换。 – 在这种并行编程中，每个并行进程均有自己独立的地址空间，相 互之间访问不能直接进行，必须通过显式的消息传递来实现。 – 这种编程方式是大规模并行处理机（MPP）和机群（Cluster）采 用的主要编程方式。
– 对称式共享存储:任意处理器可 直接访问任意内存地址,且访问 延迟、带宽、机率都是等价的; 系统是对称的； – 处理器: 一般少于64个; – 处理器不能太多, 总线和交叉开 关的一旦作成难于扩展； – 例子:SUN Enterprise, 曙光1号， IBM RS6000，HP SuperDome
– – OpenMP : portable shared memory parallelism
• 消息传递库标准(Message Passing Libraries)
– – MPI : Message Passing Interface – – PVM : Parallel Virtual Machine 消息传递编程
• 根据问题的求解过程，把任务分成若干子任 务(任务级并行或功能并行) • 根据处理数据的方式，形成多个相对独立的 数据区，由不同的处理器分别处理(数据并行)
如何实现并行计算?
分而治之!
目 录
• • • • • 并行计算概要 高性能计算机体系结构 并行编程简介 高性能计算机群 并行计算的应用模式
大规模并行计算机系统(MPP)
• MPP
–物理和逻辑上均是分布内存 –能扩展至成百上千个处理器(微 处理器或向量处理器) –采用高通信带宽和低延迟的互 联网络 (专门设计和定制的) –一种异步的MIMD机器；程序 系由多个进程组成，每个都有 其私有地址空间，进程间采用 传递消息相互作用； –代表: 曙 光 1000 ， 神 威 机 系 列 ， CRAY T3E, ASCI Red(3072), IBM SP4, CRAY RedStorm ， IBM Blue Gene
实验危险
环境科学
全球气候 污染输运
实验困难
生物学
药物设计 基因学
数值 模拟
公共安全与管理
燃烧 现象 城市交通模拟
实验有争议
实验昂贵
并行计算的功能
• 降低单个问题求解的时间 • 增加问题求解规模、提高问题求解精度
• (多机同时执行多个串行程序)容错、更高的可用 性、提高吞吐率
并行计算的应用需求
并行化的主要方法:分而治之
多计算机 (分布式存储)
UMA:
NUMA:
NORMA:
访存模型和体系结构对应
UMA: NUMA: NORMA:
目 录
• • • • • 并行计算概要 高性能计算机体系结构 并行编程简介 高性能计算机群 并行计算的应用模式
并行程序开发环境
• 共享存储模型（Shared Memory） • 消息传递模型（Message Passing） • HPF（High Performance Fortran）
–一种新的库描述，不是一种语言。共有上百个函数调 用接口，在Fortran和C语言中可以直接对这些函数进行 调用 –MPI是一种标准或规范的代表，而不是特指某一个对它 的具体实现 –MPI是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型的 代表和事实上的标准
为什么要用MPI?
• 高可移植性
–MPI已在IBM PC机上、MS Windows上、所有主要的 Unix工作站上和所有主流的并行机上得到实现。使 用MPI作消息传递的C或Fortran并行程序可不加改变 地运行在IBM PC、MS Windows、Unix工作站、以 及各种并行机上。
超级计算机肯定是属于MIMD。MIMD从结构上和访存方式上， 又可以分为：
– 结构模型：PVP, SMP, MPP, DSM, CLUSTER – 访存模型：UMA, NUMA, COMA, CC-NUMA, NORMA
并行计算机体系结构分类
• 分布共享存储系统(DSM)
–通过硬件来实现内存统一编址的超级计算机 –SGI Altix 4000系列和Origin 3000系列
并行编程标准归类
• 所有并行编程标准可分为以下三类:
– 数据并行
• HPF, Fortran90 • 用于SMP, DSM
– 共享编程
• OpenMP • 用于SMP, DSM
– 消息传递
• MPI, PVM • 用于所有并行计算机
• 三者可混合使用:
– 如对以SMP为节点的Cluster来说, 可以在节点间进行消息传递,在节 点内进行共享变量编程.
HPF
• HPF(High Performance Fortran)的思想与OpenMP类似， 都是通过定义编译指导语句来帮助编译器生成并行代码。 • HPF的目标系统与OpenMP不同，它支持DMP系统。因此， 除了指定并行性的编译指导语句外，HPF还指定数据划分 的编译指导语句。 • HPF与消息传递模型的不同之处则在于：HPF通过编译器来 生成通信语句，不需要程序员手工编写。 • HPF得到了工业界的广泛支持，如IBM、HP、Sun都有HPF 编译器。第三方产品则有PGI的PGHPF、APR的Forge xHPF 等。其不足是对于某些问题无法得到与手工编写的消息传 递程序相同的性能。
分布共享存储系统(DSM)
• DSM：
–分布共享存储: 内存模块物理上局 部于各个处理器内部,但逻辑上(用 户)是共享存储的; 这种结构也称为 基于Cache目录的非一致内存访问 (CC-NUMA)结构;局部与远程内存 访问的延迟和带宽不一致,3-10倍 高性能并行程序设计注意 –与SMP的主要区别：DSM在物理上 有分布在各个节点的局部内存从而 形成一个共享的存储器 –处理器: 可扩展性比较好 –代表: SGI Origin 3000, Altix 4700 ， Cray T3D