并行计算的基本概念
并行计算的基本概念
[转贴 2008-02-25 09:57:26]
1、 并行计算：并行计算是指同时对多个任务或多条指令、或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，它是将多个处理器通过网络连接以一定的方式有序地组织起来。
2、 指令流：机器执行的指令序列；
3、 数据流：由指令流调用的数据序列，包括输入数据和中间结果。
4、 SIMD计算机：有一个控制部件和许多处理单元,所有的处理单元在控制部件的统一控制下工作。控制部件向所有的处理单元广播同一条指令，所有的处理单元同时执行这条指令，但是每个处理单元操作的数据不同。
5、 MIMD计算机 没有统一的控制部件，含有多个处理器，各处理器可以独立地执行不同的指令，每个处理器都有控制部件，各处理器通过互连网络进行通信。
6、 并行向量处理机（PVP） 在并行向量处理机中有少量专门定制的向量处理器。每个向量处理器有很高的处理能力。并行向量处理机通过向量处理和多个向量处理器并行处理两条途径来提高处理能力。
7、 大规模并行处理机（MPP） 大规模并行处理机一般指规模非常大的并行计算机系统，含有成千上万个处理器。它一般采用分布的存储器，存储器一般为处理器私有，各处理器之间用消息传递的方式通信。大规模并行处理机的互连网络一般是专门设计定制的。
8、 分布式共享存储器多处理机（DSM） 分布式共享存储器多处理机的主要特点是它的存储器在物理上是分布在各个结点中的，但是通过硬件和软件为用户提供一个单一地址的编程空间，即形成一个虚拟的共享存储器。它通过高速缓存目录支持分布高速缓存的一致性。
9、 机群(COW或NOW) 是由高档商品微机（包括工作站）用高速商品互连网络（有的商用机群也使用定制的网络）连接而成，每个结点都是一台完整的计算机（可能没有鼠标、显示器等外设）。
10、 对称多处理机（SMP） 对称多处理机的最大特点是其中的各处理器完全平等，无主从之分。所有的处理器都可以访问任何存储单元和I/O设备。存储器一般使用共享存储器，只有一个地址空间。因为使用共享存储器，通信可用共享变量（读写同一内存单元）来实现。
11、 UMA UMA是Uniform Memory Access（均匀存储访问）模型的缩写。在这种并行机中所有的处理器均匀共享物理存储器。所有处理器访问任何存储字需要相同的时间（此即为均匀存储访问名称的来源）。每台处理器可以有私有高速缓存。UMA结构适用于通用或分时应用。
12、 NUMA NUMA是Nonuniform Memory Access（非均匀存储访问）模型的缩写。在NUMA中，共享存储器在物理上是分布的，所有的本地存储器构成了全局地址空间。NUMA与UMA的区别在于处理器访问本地存储器和群内共享存储器比访问远程存储器或全局共享存储器快。
13、 COMA COMA是Cache-Only Memory Architecture（全高速缓存存储结构）模型的缩写。COMA实际是NUMA的一种特例，将NUMA中的分布存储器换成高速缓存就得到了COMA。在COMA中，每个结点上没有存储层次结构，所有的高速缓存构成了全局地址空间。访问远程高速缓存要借助分布的高速缓存目录。
14、 CC-NUMA CC-NUMA是Cache-Coherent Nonuniform Memory Access（高速缓存一致性非均匀存储访问）模型的缩写。CC-NUMA结构的并行机实际上是将一些SMP机作为结点互连起来而构成的并行机，绝大多数商用CC-NUMA多处理机系统使用基于目录的高速缓存一致性协议；它的存储器在物理上是分布的，所有的局部存储器构成了共享的全局地址空间。
15、 NORMA NORMA是No-Remote Memory Access（非远程存储访问）模型的缩写。在NORMA中，所有的存储器都是处理器私有的，仅能由其处理器访问。各处理器之间通过消息传递方式通信。
16、 静态网络（Static Networks） 静态网络是指结点间有着固定连接通路且在程序执行期间，这种连接保持不变的网络
17、 动态网络（Dynamic Networks） 动态网络是用开关单元构成的，可按应用程序的要求动态地改变连接状态的网络
18、 互连函数 为了反映不同互连网络的连接特性，每种互连网络可以用一组互连函数来描述。用整数 分别表示互连网络的 个输入端和 个输出端。记互连函数为 ，它表示输入端 与输出端 相连。
19、 总线 总线（Bus）实际上是连接处理器、存储器和I/O等外围设备的一组导线和插座。总线的一个特点是：它在某一时刻只能用于一对源和目的之间传输数据。当有多对源和目的请求使用总线时，必须由总线仲裁逻辑进行总线仲裁，即确定先为哪一对源和目的服务。
20、 交叉开关 交叉开关（Crossbar Switcher）是一种高带宽网络，它可以在输入端和输出端之间建立动态连接，在每个输入端和输入端的交叉点上都有交叉点开关。该开关可以根据需要置为“开”或“关”状态，从而使不同的输入端和输出端导通。 交叉开关允许 对源和目的同时用互不重叠的通道进行通信，也允许一个输入端向多个输出端同时发送信息。在并行系统中，交叉开关可以用来连接处理器和处理器，也可以用来连接处理器和存储器。
21、 多级互连网络 为了构造大型网络，可以把交叉开关级联起来，构成多级互连网络（Multistage
Interconnection Network, MIN）
22、 消息（Message） 是结点间通信的逻辑单位。它由任意数目的长度固定的包组成。
23、 包（Packet） 是包含寻径目的地址的基本单位。包的长度由使用的协议决定。由于不同的包可能异步地到达目的结点，因此属于一个消息的每个包需要一个唯一的序号，以便在目的结点可以将包按照正确的顺序重新装配起来。
24、 片（flit） 将包分成一些固定长度的片（flit），寻径信息和序号形成头片，其余的片是数据片。
25、 网络寻径算法 决定消息从源结点到目的结点的路径的算法称为网络寻径算法。
26、 存储转发（Store-and-Forward） 为一种寻径方式，在这种方式下，消息被分成包来传送，包是信息传输的基本单位。包从源结点通过一系列中间结点到达目的结点，每个结点有一个包缓冲区。当包到达一个中间结点A时，A把整个包全部接收下来放入其包缓冲区中，然后在寻径算法的控制下选择下一个中间结点B，当从A到B的通道空闲并且B的包缓冲区可用时，A把包发向B。不断地存储和转发，包就可以到达目的结点。所有的包到达目的结点后，目的结点再把包组装成原来的消息。
27、 虫蚀寻径（Wormhole） 是寻径的一种方式。包被分成更小的片进行传输，头片包含了这个包的所有寻径信息，其它片是数据片。与结点相连的硬件寻径器中有片缓冲区。同一个包中所有的片像不可分离的同伴一样以流水方式顺序地传送。
28、 单播（unicast） 一对一的通信模式，一个源结点发送消息到一个目的结点种通信。
29、 选播（multicast） 一到多的通信模式，一个源结点发送同一个消息到多个目的结点
30、 广播（broadcast） 一到全体的通信模式，一个源结点发送同一个消息到全部结点
31、 会议（conference） 即多对多的通信模式。
32、 数据并行性 是并行性的一种表现行为，并行在不同的数据上进行相同的操作。
33、 任务并行性 将任务分解成一些子任务，只要所有必需的子任务已经完成，后续子任务就可以进行，很多的子任务都可以并行的执行。这种并行性表现为子任务的并行执行。
34、 流水并行性 是指在同一个数据流上同时的执行多个程序（后续的程序处理的是前面程序处理过的数据流）
35、 递归分解 通常用来对采用Divide-and-conquer(分治)方法的问题进行任务分解。这种方法将任务分解为独立的子任务，这个分解的过程会递归的进行。问题的答案是所有的子任务的答案的组合。
36、 静态负载平衡技术 在算法的实际执行前将计算任务分配给处理器；
37、 动态负载平衡 在算法的实际执行过程中将计算任务分配给处理器
38、 PCAM PCAM是Partitioning（划分）、Communication（通信）、Agglomeration（组合）和Mapping（映射）的缩写，它们表示了使用此法设计并行算法的四个阶段：任务划分、通信分析、任务组合和处理器映射，简称划分、通信、组合、映射。
39、 并行计算模型 通常指从并行算法的设计和分析出发，将各种并行计算机（至少某一类并行计算机）的基本特征抽象出来，形成一个抽象的计算模型。算法（Algorithm）是解题方法的精确描述，是一组有穷的规则，它们规定了解决某一特定问题的一系列运算。
41、 并行算法（Parallel Algorithm） 是一些可同时执行的多个进程的集合，这些进程相互作用和协调工作，从而达到对给定问题的求解。
42、 数值计算（Numerical Computing） 是指基于代数关系运算的一类诸如矩阵计算、多项式求值、求解线性方程组等数字计算问题。求解数值计算问题的算法称为数值算法（Numerical Algorithm）。
43、 非数值计算（Non-numerical Computing） 是指基于比较关系运算的一类计算问题，比如排序、选择、搜索和匹配等符号处理问题。求解非数值计算问题的算法称为非数值算法（Non-numerical
Algorithm）。
44、 同步算法(Synchronized Algorithm) 是指算法的各个进程的执行必须相互等待的一类算法。
45、 异步算法（Asynchronized Algorithm） 是指算法的各个进程的执行不必相互等待的一类算法。
46、 分布算法（Distributed Algorithm） 是指由通信链路连接的多个节点协同完成问题求解的一类算法。
47、 确定性算法(Deterministic Algorithm) 是指算法的每一步都能明确的指明下一步的动作的一类算法。
48、 随机算法（Randomized Algorithm） 是指算法的每一步都随机的从指定范围内选取若干参数，由此确定算法的下一动作的一类算法。
49、 同步（Synchronization） 是在时间上强制使一组执行中的进程在某一点相互等待。在并行算法的各进程异步执行过程中，为了确保各处理器的正确工作顺序以及对共享资源的正确访问（资源的互斥访问），程序员需要在算法中恰当的位置设置同步点。同步可以用软件、硬件或固件的方法来实现。
50、 通信（Communication） 是多个并发执行的进程在空间上进行数据交换。
51、 PRAM（Parallel Random Access Machine，随机存取并行机器）模型 也称为共享存储的SIMD模型，是一种抽象的并行计算模型。在这种模型中，假定存在一个容量无限大的共享存储器，有有限个或无限个功能相同的处理器，且他们都具有简单的算术运算和逻辑判断功能，在任何时刻个处理器都可以通过共享存储单元相互交互数据。
并行计算综述
并行计算综述
姓名：尹航 学号：S131020012 专业：计算机科学与技术 摘 要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背
景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并
行编程环境与并行编程语言。
关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程
1. 前言
网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网
络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著
优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并
行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的
不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就
不必要购买昂贵的并行计算机。
目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件
环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系
统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金
资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程
序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。
近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方
法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制
造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应
用领域科学开创一个崭新的环境。
2. 并行计算简介[1]
2.1并行计算与科学计算
并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常
说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，
阵列结构的计算与并行过程的原理
阵列结构的计算与并行过程的原理
1. 前言
阵列结构作为一种常见的数据结构，在计算机科学与工程中得到了广泛的应用。它是一种由同类数据类型的元素组成的数据结构，这些元素可以通过索引进行访问。随着计算机性能的不断提高，如何利用并行计算的技术来优化阵列结构的计算过程也成为了一个热门话题。在本文中，我们将深入探讨阵列结构的计算与并行过程的原理，并从简入繁地展开讨论。
2. 阵列结构的基本概念
我们需要对阵列结构有一个基本的认识。阵列结构由一组相同类型的元素组成，这些元素通过一个共同的名称和一个数字索引来访问。在计算机内存中，阵列结构通常是一块连续的内存空间，这使得对元素的访问变得非常高效。
3. 阵列结构的计算原理
阵列结构的计算原理涉及到对其中的元素进行各种操作，比如查找、修改、插入、删除等。其中，查找操作是阵列结构中最常见的操作之一。通常情况下，我们可以通过索引来直接访问到指定位置的元素，在最坏情况下，时间复杂度为O(1)。而对于插入和删除操作，由于需要移动其他元素，时间复杂度通常为O(n)。在实际应用中，我们需要根据具体情况来选择合适的数据结构以提高效率。
4. 并行计算的概念与优势
接下来，我们将讨论并行计算在阵列结构中的应用。并行计算是利用多个处理器或计算机来同时处理一个任务，以提高计算效率。在阵列结构的计算过程中，我们可以将一些独立的计算任务分配给不同的处理器或计算机来并行处理，以加快计算速度。
5. 阵列结构的并行计算过程
在阵列结构的并行计算过程中，我们需要首先将计算任务进行合理地拆分，然后将这些任务分配给不同的处理器或计算机来并行处理。在实际应用中，我们可以利用一些并行计算的框架或库来简化这一过程，比如MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open
Multi-Processing）等。
6. 阵列结构的并行计算优化
除了将计算任务进行并行处理外，我们还可以通过一些优化技术来进一步提高阵列结构的并行计算效率。我们可以利用数据分块和数据预取技术来减少不必要的通信和数据移动，从而提高并行计算的效率。
并行模式的基本特征
并行模式的基本特征
并行模式是一种计算机处理任务的方式，它能够同时执行多个子任务，以提高整体的计算效率和处理能力。并行模式具有以下几个基本特征：
1. 任务分解与分配：并行模式中，将一个大任务分解成多个独立的子任务，并将这些子任务分配给多个处理单元同时执行。任务分解的目的是将大任务划分成小任务，以便能够同时处理，提高整体的计算效率。
2. 多个处理单元：并行模式需要多个处理单元来执行分配的子任务。这些处理单元可以是多个CPU核心、多个计算节点、多个GPU等。每个处理单元独立地执行自己分配到的子任务，之间相互协作完成整体任务。
3. 数据通信与同步：并行模式中，不同的处理单元之间需要进行数据通信与同步。数据通信用于传递子任务之间的输入数据和计算结果，同步机制用于协调不同子任务的执行顺序和结果的一致性。
4. 并行计算与结果合并：并行模式中，多个处理单元同时执行不同的子任务，每个处理单元独立计算并生成结果。在任务完成后，需要将各个处理单元的计算结果合并，得到最终的整体结果。
5. 性能扩展与负载均衡：并行模式能够有效地扩展计算资源，提高计算性能。通过增加处理单元的数量，可以将任务分配给更多的处理单元来并行执行，从而加快任务的完成速度。同时，为了保证各个处理单元的负载均衡，需要合理地划分任务和调度处理单元。
6. 容错与可靠性：并行模式中，由于存在多个处理单元同时执行子任务，可能会出现处理单元故障或计算错误的情况。为了提高系统的容错性和可靠性，需要设计适当的容错机制和错误处理策略。
7. 并行算法与并行编程：并行模式需要采用适合的并行算法和并行编程模型来实现任务的并行化。并行算法是指将串行算法改造成适合并行执行的算法，以充分利用并行计算资源。并行编程是指使用并行编程语言或框架，将并行算法实现为可执行的程序。
总结起来，通过任务分解与分配、多个处理单元、数据通信与同步、并行计算与结果合并、性能扩展与负载均衡、容错与可靠性、并行算法与并行编程等基本特征，可以实现并行模式下的高效计算和任务处理。并行模式在各个领域的应用越来越广泛，如科学计算、数据分析、图像处理、人工智能等，都可以通过并行模式来提高计算效率和处理能力，加快任务的完成速度。
并行计算导论教学设计 (2)
1 并行计算导论教学设计
前言
随着计算机性能的不断提高，对于科学计算和数据处理的要求也越来越高。传统的串行计算方式已经无法满足当前的需求，因此出现了并行计算的概念。并行计算指的是利用多个处理器或计算机同时处理同一个问题，从而大大加快计算速度。
在现代科技发展的背景下，学习并行计算成为了计算机领域中不可或缺的一个部分。本篇文档将介绍并行计算导论的教学设计。
教学目标
本门课的教学目标主要包括以下几个方面：
1. 掌握并行计算的基本概念，了解并行计算的发展历程；
2. 学习并行计算的各种模型和算法，了解它们的适用范围及各自的优缺点；
3. 掌握并行计算的编程模式和技巧，能够使用一些常见的并行编程框架进行开发；
4. 学会并行计算在现实生活中的应用，了解它对各种领域带来的改变；
5. 完成一个小型的并行计算项目，体会并行计算带来的优越性能。
教学内容
为了让学生能够更好地达到教学目标，我们将对并行计算导论的教学内容进行以下分类：
理论基础
1. 并行计算的发展历程；
2. 并行计算的基本概念和术语； 2 3. 并行计算中的一些特殊问题，如并发、同步、通信等；
4. 并行计算的各种模型，如SPMD、MPMD等。
并行算法
1. 各种并行算法的概述；
2. 并行算法的适用范围及各自的优缺点；
3. 常见的并行算法设计范式，如分治法、动态规划等；
4. 基于MPI和OpenMP的并行算法实现。
并行编程
1. 并行编程语言的基础知识，如C、C++、Fortran等；
2. 并行编程框架和库的概述，如MPI、OpenMP、CUDA、OpenCL等；
3. MPI和OpenMP的编程模式和技巧，如进程通信、线程创建、同步机制、调度等；
4. CUDA和OpenCL的编程方式和优化技巧，如流水线、共享内存、纹理内存等。
应用案例
1. 并行计算在各个领域的应用，如人工智能、金融、气象预报等；
2. 并行计算的实际性能对比，如串行计算、多核并行计算、GPU加速等；
并行计算的课程设计
并行计算的课程设计
一、课程目标
知识目标：
1. 让学生理解并行计算的基本概念，掌握并行计算的核心原理。
2. 学会分析问题，识别适合并行计算的算法和场景。
3. 掌握并行编程的基本技巧，能运用所学知识对简单程序进行并行化改造。
技能目标：
1. 培养学生运用并行计算技术解决问题的能力，提高计算效率。
2. 培养学生具备团队协作和沟通能力，能参与并行计算项目的开发和优化。
3. 培养学生具备自主学习能力，能够紧跟并行计算领域的发展趋势。
情感态度价值观目标：
1. 激发学生对并行计算的兴趣，培养其探索精神和创新意识。
2. 培养学生具备良好的科学素养，认识到并行计算在科技发展中的重要作用。
3. 引导学生树立正确的价值观，明确并行计算为社会进步带来的积极影响。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程将目标分解为以下具体学习成果：
1. 学生能够解释并行计算的基本概念，阐述并行计算的核心原理。
2. 学生能够分析实际问题，提出并行计算解决方案，并评估其性能。
3. 学生能够掌握并行编程技巧，完成至少一个简单的并行程序设计。
4. 学生能够积极参与团队合作，共同完成并行计算项目。
5. 学生能够关注并行计算领域的发展动态，了解其应用前景。 二、教学内容
本课程教学内容依据课程目标，结合教材章节，科学系统地组织如下：
1. 并行计算基本概念：介绍并行计算的定义、分类及其发展历程，使学生了解并行计算的基本框架。
2. 并行计算原理：讲解并行计算的基本原理，如并发性、并行性、数据并行、任务并行等，并通过实例分析，使学生掌握并行计算的核心思想。
3. 并行计算模型：介绍 Flynn 分类法、SIMD、MIMD 等并行计算模型，让学生了解不同并行计算模型的特点及应用场景。
4. 并行编程技术：讲解并行编程的基本方法，如 OpenMP、MPI、CUDA
等，使学生掌握并行编程的技巧和注意事项。
5. 并行算法设计：分析常见并行算法设计方法，如分治法、迭代法、管道线法等，并通过实例让学生学会设计并行算法。
逻辑加的运算规则
逻辑加的运算规则
引言概述
逻辑运算是计算机科学中的基本操作之一，而逻辑加作为其中的一种运算，具有一定的规则和特性。本文将深入探讨逻辑加的运算规则，解释逻辑加在计算机领域中的应用以及其在逻辑电路设计中的重要性。
1.1 逻辑运算的基础
在计算机科学中，逻辑运算是指对逻辑值进行的各种操作，这些值通常是布尔类型的，即真（True）或假（False）。逻辑加是其中一种运算，它常被用于组合多个逻辑条件，产生新的逻辑结果。
1.2 逻辑加的背后原理
逻辑加的基础是布尔代数，通过逻辑门实现。逻辑门接收两个输入，执行逻辑加运算，并输出一个结果。在这个过程中，逻辑加遵循一系列规则和法则。
1.3 逻辑加在计算机科学中的应用
逻辑加广泛应用于计算机科学领域，包括编程、算法设计和逻辑电路的构建。深刻理解逻辑加的运算规则对于正确编写程序和设计高效的电路至关重要。
正文内容
2.1 逻辑加的运算规则
逻辑加的运算规则包括：
1. 2.1.1 逻辑加的交换律
逻辑加遵循交换律，即 A + B = B + A。这意味着逻辑加运算的顺序不影响结果。
2. 2.1.2 结合律
逻辑加也遵循结合律，即 (A + B) + C = A + (B + C)。这表明在逻辑加运算中，括号的位置不会改变最终的逻辑结果。
3. 2.1.3 吸收律
逻辑加满足吸收律，即 A + (A B) = A。这表示如果一个变量与另一个变量的逻辑乘积进行逻辑加运算，结果仍然是该变量本身。
4. 2.1.4 分配律
逻辑加满足分配律，即 A (B + C) = (A B) + (A C)。这表明逻辑加对逻辑乘法具有分配性。
2.2 逻辑加在编程中的应用
逻辑加在编程中广泛用于条件判断和逻辑组合。通过合理运用逻辑加的运算规则，程序员能够构建清晰、高效的逻辑结构，实现各种复杂的逻辑判断。
1. 2.2.1 逻辑加的条件组合
在编程中，经常需要同时满足多个条件才执行特定操作。逻辑加的运算规则使得条件的组合变得灵活而简单。
hps中的基本概念和原理
hps中的基本概念和原理
HPS（高性能计算）是一种计算机科学和工程的领域，旨在通过使用计算机集群和高效的计算方法来解决复杂问题。
以下是HPS中的一些基本概念和原理：
1. 并行计算：HPS利用并行计算的原理，即将一个大型的问题分解成多个子问题，并同时在多个计算单元上进行计算。这样可以显著提高计算效率。
2. 分布式系统：HPS中通常使用分布式系统，即利用多台计算机进行任务的处理和数据的存储。这样可以提高计算和存储的能力，使得处理大规模数据和复杂任务成为可能。
3. 高性能网络：HPS要求计算节点之间的通信速度和带宽较高，以支持大规模并行计算和数据传输。因此，高性能网络在HPC中起着至关重要的作用。
4. 高效的算法和数据结构：为了使HPS更高效，需设计和使用高效的算法和数据结构，以减少计算和存储的负担，并提高计算速度。
5. 超级计算机：超级计算机是HPS的核心，它是一个由成千上万个处理器组成的庞大计算机系统，具有极高的计算能力和存储能力。超级计算机通常使用特殊的硬件架构和操作系统，以支持高性能计算需求。
6. 并行编程模型：HPS中的并行计算需要使用特殊的编程模型来实现任务的分配和协调。常见的并行编程模型有MPI（消息传递接口）和OpenMP（共享内存编程）等。
总的来说，HPS通过并行计算、分布式系统、高性能网络、高效的算法和数据结构以及超级计算机等理论和技术实现高性能计算。这种计算能力可应用于科学研究、工程模拟、大规模数据分析等领域。
《并行计算》课程复习
1 《并行计算》课程总结与复习 2017/5/15
第一篇 并行计算硬件平台：并行计算机
Ch1 并行计算与并行计算机结构模型
1.1 计算与计算机科学
1.2 单处理机与指令级并行
1.3 多核处理器与线程级并行
何谓多核处理器及意义
微处理器中的并行方式
ILP, TLP, 多任务OS, SMT, CMP, 虚拟化技术
Intel超线程技术
1.4 并行计算机体系结构
并行计算机结构模型
SISD, SIMD, MISD, MIMD；
SIMD, PVP, SMP, MPP, COW(Cluster), DSM
并行计算机访存模型
UMA,NUMA,COMA,CC-NUMA,NORMA
不同存储结构的并行机系统(P20图1.11)
1.5 更多的并行计算概念
PFLOPS, TFLOPS, GFLOPS
TOP500中的Rmax和Rpeak指标
Ch2 并行计算机系统互连与基本通信操作
2.1 并行计算机互连网络
并行计算机的互连方式
静态互连：LA(LC), MC, TC, HC；(P42表2.1 各种网络特性表)
动态互连：Bus, Crossbar Switcher, MIN(Multistage Interconnection
Networks)
特别地，标准网络互连：FDDI, 快速以太网, Myrinet, InfiniBand
2.2-2.5 通信代价公式
SF和CT基本公式
SF和CT在一维环、带环绕的Mesh、超立方上的通信代价公式
Ch3 典型并行计算机系统介绍（略）
3.1 共享存储多处理机系统
3.2 分布存储多计算机系统
3.3 分布共享存储计算机系统
3.4 机群系统 2 Ch4 并行计算性能评测
4.1 基本性能指标
4.2 加速比性能定律
Amdahl, Gustafson, Sun&Ni定律
并行算法设计及编程基本方法
182第2卷 第4期 零陵学院学报(教育科学) Vol. 2 No.4
2004年8月 Journal of Lingling University Aug. 2004
并行算法设计及编程基本方法
孙兴文
(永州职业技术学院,湖南永州,425006)
摘 要: 并行算法是指一次可执行多个操作的算法。对并行算法的研究现在已发展为一个独立的研究领域。很多用串
行算法解决的问题也已经有了相应的并行算法。在本文，我们阐述了一些简单的并行计算以说明并行算法的一些基本概
念、应用和编程方法。
关键词: 并行算法; 效率 ;编程*
中图分类号: TP311 文献标识码: A 文章编号：1671-9697(2004)04-0182-03
1. 并行算法设计
1.1 并行算法的基本概念
所谓并行，是只有一个以上的事件在同一时刻伙同时间段内发生，有人把并行分为几类：数据并性行，分布式并性行与
人的并行性，世界上客观事物的发展过程很多是并行的，彼此相对独立，相互又有一定的联系和制约。
1.2 并行算法的目标
从计算复杂性的角度来看，一个算法的复杂性表示为空间复杂性和时间复杂性两个方面。并行算法的目标是尽可能减少
时间复杂性，通常是增加空间复杂性（如增加空间的维数及增加处理器的台数）来实现。从算法树的结构来看，通常的串行
算法树“深而窄”。递推算法是串行算法本质上是为一维问题设计的，而不少高维问题的计算本质上仍借助一维的张量积形
式。体现在矩阵计算则是70年代稀疏矩阵技术的广发应用。
并行算法树的结构则截然不同，为达到把时间复杂性转化为时间复杂性的目的，并行算法树采用“浅而宽”的结构，即
每时刻可容纳的计算量相应增加，使整个算法的步数尽可能减少。适当增加空间复杂性（如引入较复杂的基底，增加空间维
数等），是不少并行算法所实际采用的有效的方法。
1.3 加速比定率与可扩展性
顾名思义，并行加速比是表示采用多个矗立起计算速度所能得到的加速的倍数。
并行处理的概念
并行处理的概念
1.引言
1.1 概述
在撰写这篇长文之前，首先需要了解并行处理的概念。并行处理是一种通过同时执行多个任务来提高计算机系统性能的技术。与传统的顺序处理方式相比，并行处理可以将一个大任务分解成多个小任务并行执行，从而加快处理速度。
并行处理利用计算机系统中的多个处理单元（例如多核处理器、分布式计算系统）同时执行不同的指令流或任务，以达到高效处理数据的目的。每个处理单元可以独立地处理任务，并通过高速的通信机制与其他处理单元进行数据交互。通过合理利用并行处理的特点，可以极大地提高系统的并发能力和计算速度。
并行处理的原理是将一个大任务划分成多个子任务，并将这些子任务分配给不同的处理单元同时执行。这些子任务可以是相互独立的，也可以是有依赖关系的。在任务执行的过程中，处理单元之间需要进行合理的协调和通信，以确保整个任务的正确完成。
并行处理具有许多优势。首先，通过并行处理，可以大幅提高系统的计算能力和处理速度。其次，并行处理可以充分利用计算机系统中的多个处理单元，提高资源利用率，从而在相同时间内处理更多的任务。此外，并行处理还具有良好的可扩展性，能够适应大规模数据处理和高并发访问的需求。
并行处理在许多领域有广泛的应用。例如，在科学计算领域，通过并行处理可以加速复杂的数值模拟和计算任务，从而加快科学研究的进程。在图像和视频处理领域，通过并行处理可以实现实时的图像处理和视频编解码。在数据挖掘和机器学习领域，通过并行处理可以加速庞大数据集的分析和训练过程。
综上所述，通过并行处理可以充分利用计算机系统中的多个处理单元，提高系统的计算能力和处理速度。并行处理具有许多优势，并在许多领域有着广泛的应用。在接下来的文章中，我们将详细介绍并行处理的定义、原理、优势和应用领域，以期更深入地理解并行处理的概念及其在实际应用中的价值。
1.2文章结构
文章结构部分的内容如下：
1.2 文章结构
本文将按照以下结构来介绍并行处理的概念。首先，在引言部分，我们将对并行处理进行概述，并介绍文章的目的。接下来，正文部分将分为两个主要部分。第一部分将定义并行处理，包括其基本概念和主要特点。第二部分将介绍并行处理的原理，包括并行计算的基本原理和实现方式。最后，在结论部分，我们将总结并行处理的优势，并讨论其在各个应用领域的应用情况。通过这样的文章结构，读者可以系统地了解并行处理的概念，以及它在现实世界中的应用和重要性。