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燕山大学课程讲义并行计算导论授课人：郭栋梁学时：32学时其中实验课：8学时三级项目：16学时第1章引言概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:（1）单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器，其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能，更加可行的方法是同时使用多个简单处理器，它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。
（2）观察结果显示，除非使用并行处理技术，一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度，可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。
能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。
此算法需要能够检测出变ja之间的依赖关系是否规则;而且不管这些依赖是否规则，此算法都能在保证程序正确性的前提下，通过将程序中的一些子任务并行化来加速程序的执行。
（3）提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发，这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。
（4）并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量，还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。
最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间，更依赖于处理器执行算法的效率。
而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。
（5）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。
（6）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。
本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。
硬件和软件是相互影响的，任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念，之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。
在编程并不需要了解目标计算机系统的具体细节，因为编译器会处理这些细节.但是在编程和调试时依旧沿用着在单一央处理器(CPU)上顺序处理的模式.从另一方面讲，为了实现并行算法，硬件和软件之间的相互联系需要比我们想象的更加密切。
并行算法与并行程序设计并行计算是目前解决实际问题、改善处理效率的有效手段，它的应用涵盖科学、工程、商业等诸多领域。
并行算法与并行程序设计是并行计算的两大核心内容。
本文集中论述并行算法与并行程序设计的基础原理、种类以及应用价值。
并行算法的基本概念与特性并行算法是一种能同时执行多条指令的算法，它分为多个独立的部分，这些部分可以在多个计算机或者同一台计算机的多个处理器上同时执行。
并行算法的研究目标在于优化并行计算，提高计算效率。
并行算法主要有两种典型的计算模型，即数据并行模型和任务并行模型。
数据并行模型中，每个处理器都对输入数据的不同部分进行操作；而任务并行模型则将任务分配到不同的处理器上执行。
并行算法的设计设计并行算法的关键在于选择合适的并行模型，比如数据并行、功能并行、任务并行等，并在此基础上设计出性能优异的算法。
其中，算法的分解性与并行性是设计并行算法的两大考虑因素。
此外，选择合适的同步机制也是至关重要的。
并行程序设计的基本概念与特性并行程序设计是指编写能在多个处理器上同时执行的程序，以改善执行速度和处理效率。
并行程序设计面临的主要挑战是如何有效并正确地同步各个处理器间的操作，以及如何处理数据依赖和任务调度问题。
并行程序设计的工具和方法目前，编程语言如OpenMP、MPI、CUDA等都可用于并行程序设计，它们提供了用于控制并发执行和数据同步的语义。
OpenMP和MPI 主要面向共享内存和分布式内存应用，并提供了一套丰富的API和指示器进行并行访问控制。
而CUDA是一种GPU的并行计算架构，主要用于处理海量数据，以实现强大的计算能力。
并行算法与程序设计的应用价值通过并行计算可以大幅提高处理器的使用效率，进而可以在较短时间内处理大量数据，尤其在科学计算、数据挖掘、图像处理、人工智能等方面表现出了极大的应用价值。
总结并行算法和并行程序设计是并行计算的基础，它们的目标是提供高效、可靠的解决方案，以解决现实世界中的复杂问题。
并行编程原理及程序设计并行编程是一种编程方法，通过同时执行多个计算任务来提高计算机程序的性能和效率。
在传统的串行编程中，计算机程序按照顺序执行指令，只有一个计算任务在运行。
而并行编程可以同时运行多个计算任务，并利用多核处理器、并发技术和分布式系统来实现。
并行编程的核心原则是任务分解和任务调度。
首先，需要将一个大的计算任务分解为多个小的子任务，这些子任务可以并行执行。
然后，通过合理的任务调度算法将这些子任务分配给不同的处理器或计算节点进行执行。
最后，将子任务的计算结果合并得到最终的计算结果，完成整个并行计算过程。
并行编程的程序设计需要考虑以下几个方面：1.并行算法的设计：针对不同的并行计算问题，需要设计符合并行计算模型的算法。
并行算法通常包括任务分解、任务调度、数据通信等关键步骤。
合理的算法设计可以充分利用并行计算资源，提高程序的速度和效率。
2.数据共享与同步：在并行编程中，多个计算任务可能需要共享数据。
数据共享的正确性和一致性是保证并行程序正确运行的关键。
为了避免数据竞争和死锁等并发问题，需要使用同步机制，如锁、信号量、条件变量等来确保数据访问的顺序和正确性。
3.并行性调度：并行编程中，任务调度的策略对程序的性能和效率有着重要影响。
任务调度算法应根据任务的性质、数据依赖关系和计算资源的情况进行合理的调度决策，以最大程度地提高并行任务的并发度和执行效率。
4.数据分布和通信：在分布式并行编程中，不同的计算节点之间需要进行数据交换和通信。
数据分布的合理性和通信开销的减少是影响分布式并行程序性能和效率的关键因素。
合理的数据分布和高效的通信机制可以减少通信开销，提高程序的性能和可扩展性。
5. 调试和优化：并行编程中，bug 的调试和性能的优化具有一定的挑战性。
并行程序的错误可能涉及到多个计算任务和多个计算节点，调试过程相对复杂。
而性能优化则需要通过有效的算法设计、数据分布和通信机制来减少资源竞争，提高并行任务的并发度和执行效率。
