PC7--PCAM并行程序设计方法学资料

并行程序设计原理随着计算机技术的飞速发展，计算机系统的处理能力不断提高，但是单个处理器的性能已经无法满足现代应用的大量计算需求。

人们开始将多个处理器组成一个并行计算机系统，以提高处理能力。

并行计算机系统具有多个处理器，并且这些处理器能够同时处理不同的任务，从而提高计算能力。

利用并行计算机系统开发并行程序需要特定的技术和方法。

本文将介绍并行程序设计的原理。

1. 并行处理的基本原理并行处理是指多个处理器同时执行不同的任务。

在并行计算机系统中，每个处理器都可以独立地执行任务，而这些处理器之间通过共享存储器进行通信和数据交换。

（1）任务分配：并行处理需要将任务分配给多个处理器，以实现多个处理器的协同工作。

（2）通信与同步：并行处理需要处理器之间进行通信和同步，确保数据的正确性和计算的一致性。

（3）负载均衡：在并行计算机系统中，要保证所有处理器都得到合理的任务分配，以实现尽可能平衡的负载，从而提高整个系统的效率和性能。

2. 并行程序的基本特点并行程序具有一下几个特点：（1）可扩展性：并行程序可以随着处理器数量的不断增加而提高计算能力，形成高性能的计算机系统。

（2）复杂性：并行程序处理的问题一般比串行程序复杂，需要更多的算法和技巧，也需要更加严格的编程规范和方法。

（3）可重复性：并行程序的结果应该是可重复的，即在多次执行相同的任务时得到相同的结果。

（4）可移植性：并行程序应该具有可移植性，即可以在不同的计算机系统中执行，而不需要对程序进行太多的修改。

（1）分解问题：设计并行程序需要将整个问题分解成多个子问题，以方便并行计算。

（2）任务调度：设计并行程序需要合理地安排任务的执行顺序，以尽可能避免处理器的空闲时间，提高计算效率。

4. 并行程序的设计方法在设计并行程序时，需要遵循一些基本的方法：（1）数据并行：数据并行是指将数据分成多个部分，分配给不同的处理器并行处理。

这种方法适用于数据独立性较强的问题。

（4）管道并行：管道并行是指将整个计算过程分成多个部分，每个部分交替执行。

并行程序设计导论第二章：并行计算模型2.1引言随着计算机技术的飞速发展，单个处理器的性能提升逐渐遇到瓶颈。

为了进一步提高计算效率，人们开始研究并行计算技术。

并行计算是指同时使用多个计算资源来协同完成计算任务的一种计算方式。

并行计算模型是并行程序设计的基础，它定义了并行计算的基本结构和行为规范。

本章将介绍几种常见的并行计算模型，并分析它们的特点和应用场景。

2.2数据并行模型数据并行模型是最常见的并行计算模型之一，它的核心思想是将数据划分为多个部分，每个部分在不同的处理器上并行处理。

数据并行模型主要适用于计算密集型任务，如科学计算、图像处理等。

在数据并行模型中，数据划分和任务分配是关键问题。

数据划分策略包括均匀划分、非均匀划分和基于图划分等。

任务分配策略包括静态分配、动态分配和负载均衡等。

2.3消息传递模型消息传递模型是一种基于通信的并行计算模型，它将计算任务分配给不同的处理器，并通过消息传递机制进行通信。

消息传递模型主要适用于分布式系统和网络并行计算。

在消息传递模型中，处理器之间的通信是关键问题。

通信方式包括同步通信和异步通信。

同步通信是指发送和接收操作在通信过程中必须等待对方完成；异步通信是指发送和接收操作可以独立进行，不需要等待对方完成。

2.4共享内存模型2.5其他并行计算模型除了上述几种常见的并行计算模型外，还有一些其他并行计算模型，如：（1）任务并行模型：将计算任务划分为多个子任务，每个子任务在不同的处理器上并行执行。

任务并行模型主要适用于任务分解和任务调度。

（2）管道并行模型：将计算任务划分为多个阶段，每个阶段在不同的处理器上并行执行。

管道并行模型主要适用于流水线处理和任务分解。

（3）分布式并行模型：将计算任务分配给分布式系统中的多个节点，通过节点之间的通信和协同完成计算任务。

分布式并行模型主要适用于大规模分布式系统和云计算。

2.6总结并行计算模型是并行程序设计的基础，它定义了并行计算的基本结构和行为规范。

并行计算入门书籍以下是一些介绍并行计算的入门书籍：1.《并行计算导论》（Introduction to Parallel Computing），第2版，作者：Ananth Grama, George Karypis, Vipin Kumar, Anshul Gupta。

这是一本经典的并行计算教材，详细介绍了并行计算的基本概念、并行编程模型、并行算法和应用等内容。

2.《并行程序设计导论》（Introduction to Parallel Programming），作者：Peter Pacheco。

这本书讲解了基于共享内存和分布式内存的并行编程技术，包括线程、锁、条件变量、信号量、MPI等，并提供了大量的编程示例和练习题。

3.《并行计算——体系结构、编程和算法》（Parallel Computing: Architecture, Programming and Algorithms），作者：David Culler, Jaswinder Pal Singh, Anoop Gupta。

这本书介绍了并行计算的各种体系结构、编程模型和算法，包括多处理器、多核处理器、GPU、分布式内存等，并提供了很多实际案例和编程示例。

4.《高性能计算：现代化方法》（High Performance Computing: Modern Systems and Practices），作者：Thomas Sterling, Matthew Anderson, Maciej Brodowicz, et al.。

这本书涵盖了高性能计算的各个方面，包括硬件体系结构、编程模型、优化技术、应用案例等，是一本全面介绍高性能计算的参考书籍。

5.《CUDA并行程序设计》（CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming），作者：Jason Sanders, Edward Kandrot。