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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，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
计算机科学中的并行计算的使用中常见问题并行计算技术是计算机科学中的重要一环，旨在提高计算效率和加快处理速度。
在实际应用中，我们经常会遇到一些与并行计算相关的常见问题。
本文将围绕这些问题展开讨论，并提供相应的解决方法。
一、任务调度问题在并行计算中，任务调度是一个关键问题。
如何合理地分配任务，使得每个任务都能被合适地执行，是一个需要解决的难题。
常见的任务调度问题包括任务划分不均匀、任务间的依赖关系以及任务调度的优化等。
对于任务划分不均匀的问题，我们可以通过合理的任务划分策略来进行优化。
例如，可以采用负载均衡的方法，根据任务的计算复杂度和数据量进行任务划分，从而使得每个节点的负载相对均衡。
任务间的依赖关系是另一个需要注意的问题。
在并行计算中，有些任务可能需要依赖其他任务的结果才能继续执行。
在这种情况下，我们需要设计合适的依赖关系图，并根据依赖关系来调度任务的执行顺序。
为了优化任务调度，我们可以使用一些优化算法。
例如，可以借鉴启发式算法、遗传算法等方法，通过迭代搜索的方式，找到最优的任务调度方案。
此外，还可以使用任务迁移、任务重分配等方法来优化并行计算的效果。
二、通信开销问题在并行计算中，不同节点之间需要进行通信以交换数据和协调任务。
然而，通信操作本身也会带来一定的开销，影响计算效率。
常见的通信开销问题包括通信延迟和带宽瓶颈等。
通信延迟是指通信操作所需要的时间，包括数据传输时间、任务切换时间等。
为了减小通信延迟，我们可以采用多种方法。
例如，可以使用高效的通信协议来减少数据传输时间；可以通过增加缓存、减少数据交换等方式来降低任务切换时间。
带宽瓶颈是指通信带宽的限制。
当通信带宽无法满足数据传输的需求时，会导致通信效率降低。
为了解决带宽瓶颈问题，我们可以采取多种策略。
例如，可以增加网络带宽，提升数据传输速度；可以进行数据压缩和数据流控制等方式来优化数据传输效果。
三、数据一致性问题在并行计算中，多个节点之间需要共享数据或者进行数据交换。
并行计算的算法设计与优化在计算机科学领域，随着计算机性能的提升和大规模数据处理的需求增加，并行计算逐渐成为一种重要的解决方案。
并行计算旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算效率和性能。
本文将探讨并行计算的算法设计与优化。
一、并行计算的基本概念并行计算指的是将计算任务分解为多个独立的子任务，并在多个处理单元上同时执行这些子任务的过程。
通过并行计算，可以显著缩短计算任务的执行时间，提高计算系统的吞吐量和响应速度。
二、并行计算的算法设计原则1. 任务划分：将计算任务分解为多个互相独立的子任务，确保每个子任务间的计算关系尽可能少。
2. 数据划分：将输入数据分割为多个适当大小的块，以便每个处理单元可以独立地操作这些数据块。
3. 通信与同步：处理单元之间需要进行通信和同步操作，以便完成数据交换和协调计算任务的进度。
4. 负载均衡：分配任务给每个处理单元时，需要确保每个处理单元的负载相对均衡，避免出现某个处理单元繁忙而其他处理单元空闲的情况。
5. 数据局部性：合理利用数据局部性原则，减少处理单元之间的数据传输，以提高整体计算效率。
三、并行计算的算法优化技术1. 并行算法设计：根据具体的计算问题，设计高效的并行算法，使得各个子任务能够充分利用处理单元的计算能力。
2. 并行性分析：对计算任务之间的依赖关系进行分析，确定哪些计算任务可以并行执行，以及在并行执行时能否通过调整计算顺序来减少通信开销。
3. 算法细节优化：在编写并行算法时，注意细节上的优化，如减少数据冲突、合并通信操作、使用局部缓存等。
4. 并行化策略选择：根据具体应用场景和硬件平台的特点，选择合适的并行化策略，如任务并行、数据并行、管道并行等。
四、并行计算的实际应用1. 大规模数据处理：并行计算在大数据处理、数据挖掘和机器学习等领域具有广泛的应用，可以加速数据处理和分析过程。
2. 科学计算：并行计算广泛应用于科学计算领域，如天气预测、流体力学模拟和量子化学计算等，可以加快计算过程，提高计算精度。
并行语言及编译技术现状和发展趋势并行语言及编译技术的现状与发展趋势随着计算机技术的飞速发展和应用场景的不断拓展，并行计算技术变得越来越重要。
并行计算的核心思想是将一个问题拆分成多个子问题，并行处理这些子问题，以加快计算速度和提高计算效率。
在这个背景下，并行语言和编译技术的研究和应用也日益受到关注。
本文将就并行语言及编译技术的现状和发展趋势进行探讨。
一、并行语言的现状并行语言是指专门用于描述和实现并行计算的编程语言，它们通常具有对并行计算的原生支持，可以更加方便和高效地利用多核处理器和分布式计算资源。
目前，主要的并行编程语言主要包括：Cilk、OpenMP、MPI、Haskell、Go、Scala等。
1. CilkCilk是一种基于C语言的并行编程语言，它提供了一系列并行计算的关键特性，例如多线程分支、同步原语等。
Cilk的优势在于其简单易用和高性能，并且得到了广泛的应用。
2. OpenMPOpenMP是一种支持共享内存并行计算的编程接口，它可以将串行代码并行化，使得程序可以在多核处理器上并行执行，减少计算时间。
目前，OpenMP已经成为了高性能计算领域的标准之一。
3. MPIMPI是一种用于分布式内存并行计算的编程接口，它主要用于在多个计算节点上进行并行计算。
MPI提供了丰富的通信和同步机制，使得程序可以在不同计算节点上进行高效的并行计算。
4. HaskellHaskell是一种纯函数式编程语言，它的并行特性是通过“策略”（Strategy）和“并行数组”（Parallel Array）等方式来实现的。
Haskell的并行编程模型相对较为抽象和灵活，可以更好地应对多样化的并行计算场景。
5. GoGo是一种由Google开发的并行编程语言，它提供了轻量级线程（goroutine）和通道（channel）等原语，可以方便地进行并行编程。
Go语言以其简洁、高效和并发特性而受到了广泛关注。
二、编译技术的现状编译技术在并行计算中起着举足轻重的作用，它可以将高级语言转化为底层的机器指令，同时将一些并行化的优化技术应用到编译过程中，以提高程序的运行效率。
134 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 计算机技术应用 • the Application of Computer Technology【关键词】并行计算 一体化研究发展趋势 云计算我国计算科学的快速发展，使得计算科学研究领域以及与我国传统的理论科学研究领域，还有实验科学研究领域，成为了当今推动科技发展的重要三大科学领域。
而中国科技大学的技术团队所提出的并行计算在当今的科学领域发展过程当中属于研究工具，设计出来的研究工具现如今已经逐渐融入到传统的理论科学和实验科学的工作开展过程当中，并行计算一体化研究方法的诞生，推动了我国目前科学技术的快速发展，同样也为我国的科学技术在发展过程当中提供了更好的研究工具，研究方法，真正为我国科学技术发展领域提供了更好的发展平台。
1 并行计算概述及现状1.1 并行计算的概念并行计算从理论角度进行定义就是在并行计算机上进行计算，而与我国目前人们常说的高性能计算以及超级计算属于同种含义，而且我国现如今所应用的高性能计算和超级计算工作开展过程当中离不开并行技术的应用。
串行计算指的就是在单个计算机上面进行软件应用和操作读写，运用描写指令来进行问题解决。
而并行计算方法是根据串行计算理论基础与实践基础发展而来。
并行计算方式在进行问题计算过程当中拥有以下特征：（1）在计算任务开展过程当中，将计算任务分解成多个部分同时解决；（2）在同一时间范围内由不同的软件来执行不同的程序指令。
1.2 并行计算的一体化研究现状并行计算方法在应用过程当中涉及的内并行计算的一体化研究现状与发展趋势文/甘云志容十分广泛，在进行研究过程当中，研究内容包括以下几部分第一并行计算的硬件平台，第二部分则是并行程序整体设计，第三部分则为并行计算的理论基础应用，第四部分则是并行计算的具体使用情况。
我国的并行计算在发展过程当中由于长期缺乏人有方法导致我国现如今的并行计算在研究过程当中出现了参差不齐的格局，目前我国的并行计算再进研究过程中主要存在以下几个问题，并行算法不完善，并行应用效率低，无法充分利用计算机资源，并行编程语言难度较高，缺乏相应专业人才运用，并行计算机在进行构建和应用过程当中，能耗过大，管理困难。
并行计算算法设计与分析一、引言在现代计算机系统中，并行计算已经成为一种重要的技术手段。
并行计算算法的设计与分析是研究并行计算的核心内容之一。
本文将详细介绍并行计算算法的设计与分析方法，并讨论其在实际应用中的意义与挑战。
二、并行计算算法的分类1. 数据并行算法数据并行算法采用将计算任务分割为多个子任务，每个子任务在不同的处理单元上并行执行的方式。
典型的数据并行算法包括矩阵乘法算法、并行排序算法等。
2. 任务并行算法任务并行算法是将计算任务分解为多个相互独立的子任务，并行执行的方式。
各个子任务之间没有数据依赖关系，可以同时进行计算。
典型的任务并行算法包括并行搜索算法、并行图算法等。
3. 流水线并行算法流水线并行算法是将计算任务分解为多个阶段，不同处理单元在不同阶段上并行执行，通过流水线的方式提高计算效率。
典型的流水线并行算法包括多级缓存机制的并行计算算法、指令级并行计算算法等。
三、并行计算算法的设计方法1. 并行分解并行分解是指将原始的计算任务分解为多个子任务的过程。
在并行分解过程中，需要考虑任务的划分方式、任务之间的依赖关系以及负载均衡等问题。
2. 并行通信并行通信是指多个处理单元之间的信息传递与同步。
在并行计算算法的设计中，合理的并行通信方式能够提高计算效率。
常用的并行通信方式包括消息传递接口MPI、共享内存等。
3. 并行合并并行合并是指将多个子任务的计算结果合并为最终的结果的过程。
在并行合并过程中，需要考虑合并方式以及结果的正确性验证等问题。
四、并行计算算法的分析方法1. 速度up与加速比速度up表示并行计算与串行计算相比的计算速度提升程度。
加速比表示并行计算中处理单元数量增加时，计算速度相对于串行计算的提升比例。
通过对速度up与加速比的分析，可以评估并行算法的性能优劣。
2. 并行性的度量与评估并行性是指并行计算中各个子任务可以同时进行的程度。
通过对并行性的度量与评估，可以确定并行计算算法的最佳并行度。
计算机并行计算的基本问题及现状作者：张悦来源：《文存阅刊》2017年第12期（哈尔滨广厦学院黑龙江哈尔滨 150025）摘要：工作中，我们总是希望我们自己工作更有效率，用更少的时间解决更多的问题。
在计算机里，这就是并行计算的基本初衷。
全世界第一台计算机ENIAC中就己经出现了并行计算的概念。
它有20个累加器，可以并发执行多个加减运算，可谓开并行计算的先河。
在随后的20世纪五六十年代，由于晶体管和集成电器的发明，出现了更多更快的计算机。
20世纪70年代，随着微电子技术的发展，出现了微型处理器（CPU），接着，1974年，全世界第一台个人电脑—牛郎星顺利出炉。
紧随其后，看到市场前景的苹果和IBM推波助澜，计算机开始进入个人时代。
个人计算机同时又催生了软件业的高速发展，软件又带动CPU不断升级换代。
这为并行计算摆脱高端路线，进入平民化时代打下了基础。
关键词：并行计算、累加器、微电子技术、微型处理器一、并行计算的意义与功能1.1并行计算的功能在个人计算机诞生后的几十年里，程序员们编写了大量的应用软件，这些软件决大部分了采用串行计算方法。
所谓串行，是指软件在PC上执行，在进入CPU前被分解为一个个指令，指令在CPU中一条条顺序执行。
任一时间内，CPU只能够运行一条指令。
这种方式很符合我们对现实世界的思考习惯。
至于软件的运行速度，则依赖硬件的处理能力，尤其CPU的处理速度。
这种思维方式到了2005年遇到了挑战。
在那一年，受限于制造CPU的半导体材料限制，左右CPU发展的摩尔定律开始失效了。
但芯片业很快找到了一个变通的办法：在一块芯片中植入多个处理核心，通过多核的共同运算，提高运行速度。
1.2并行计算的意义并行计算目前还是一门发展中的学科。
并行计算是相对串行计算而言的，并行计算可以分为时间上的并行计算和空间上的并行计算。
时间上的并行计算就是流水线技术，即采用指令预取技术，将每个指令分成多步，各步间叠加操作，当前指令完成前，后一指令准备就绪，缩小指令执行的时钟周期。
计算机的并行与分布式计算计算机技术的快速发展促使了并行与分布式计算的兴起。
随着信息时代的到来，计算机的性能需求越来越大，传统的串行计算已无法满足实际应用需求。
并行与分布式计算技术的应用成为了解决大规模计算问题的有效手段。
本文将着重讨论计算机的并行与分布式计算的基本概念、发展历程以及应用前景。
一、并行计算的基本概念和技术并行计算是指通过同时执行多个任务或多个子任务的方式来提升计算机系统的整体计算能力。
相比传统的串行计算，它能够充分利用多个处理器或计算机节点的计算和存储资源，从而提高计算效率和速度。
并行计算可分为共享内存并行和分布式并行两种模式。
共享内存并行是通过多个处理器共享同一块物理内存来实现的，并通过锁机制来协调对共享资源的访问。
这种模式具有良好的可编程性和易用性，但在实际应用中往往面临着多线程同步和数据一致性等问题。
分布式并行则是将计算任务划分为若干个子任务，并分发到不同的计算节点上进行并行计算。
各计算节点之间通过网络进行通信，共享数据并协同完成计算任务。
分布式并行模式具有较好的可扩展性和容错性，但需要克服网络延迟和节点间通信带来的开销问题。
二、分布式计算的基本概念和技术分布式计算是指将一个较大的计算任务分解为多个子任务，并分发到不同的计算节点上进行协同计算和协同数据处理的计算模式。
在分布式计算中，各计算节点之间通过网络进行通信，共享数据和资源，并通过协同工作完成整个计算过程。
分布式计算技术的基础是计算机网络和通信技术的发展。
随着互联网的普及和计算能力的提升，分布式计算已经得到了广泛的应用，例如云计算和大数据处理等。
分布式计算具有高可靠性、高性能和强大的计算能力等优势，可以满足海量数据处理和复杂计算任务的需求。
三、并行与分布式计算的发展历程并行与分布式计算的发展历程可以追溯到上世纪60年代。
当时，计算机科学家开始尝试将计算任务分成多个子任务进行并行计算，从而提高计算速度和效率。
在此后的几十年中，随着硬件技术和软件技术的进步，人们对并行与分布式计算的研究逐渐深入，并提出了一系列的并行计算模型和分布式计算框架。
并行计算任务调度与资源管理引言随着科技的不断发展，计算任务的规模日益增大，特别是在大数据领域，对于计算机的处理能力提出了更高的要求。
为了提高计算任务的执行效率，人们开始采用并行计算的方式来处理复杂的任务。
而并行计算的任务调度和资源管理成为了一个颇具挑战性的课题。
本文将就这一课题展开讨论，分析并行计算任务调度和资源管理的现状、问题以及未来发展方向。
一、并行计算任务调度的现状1.1 任务调度的定义与目标任务调度是指根据一定的策略来合理地分配并行计算任务到不同的计算单元上，以实现任务的高效执行。
任务调度的目标主要有两个方面：一是提高系统的资源利用率，最大限度地减少资源的浪费；二是减少计算任务的执行时间，提高整个系统的运行效率。
1.2 任务调度的策略在并行计算任务调度中，常用的调度策略有多种，例如负载均衡调度、优先级调度、遗传算法等。
负载均衡调度是指将任务均匀地分配到各个计算单元上，以实现任务的并行执行。
优先级调度是根据任务的优先级来决定任务的调度顺序，通常将重要的任务优先执行。
遗传算法则是模拟生物进化过程，通过交叉、变异等操作优化任务调度的策略，以达到更好的性能。
1.3 任务调度存在的问题然而，当前的任务调度策略还存在一些问题。
首先，由于任务执行时间的不确定性，任务调度时难以准确估计任务的执行时间，导致任务调度策略不够灵活。
其次，对于大规模的复杂任务，任务之间存在依赖关系，需要考虑任务间的拓扑结构，这给任务调度带来了更大的挑战。
此外，对于异构计算环境，如何合理地调度任务，充分利用不同计算单元的特点，也是一个亟待解决的问题。
二、并行计算资源管理的现状2.1 资源管理的定义与目标资源管理是指合理地管理并行计算系统中的计算资源，包括处理器、内存、网络等，以满足计算任务的需求，提高系统的整体性能。
资源管理的目标主要有两个方面：一是充分利用计算资源，确保资源的高效利用；二是保证任务的公平性，避免资源竞争导致任务执行效率的下降。
2009年 第54卷 第8期: 1043 ~ 1049 《中国科学》杂志社SCIENCE IN CHINA PRESS评 述并行计算的一体化研究现状与发展趋势陈国良, 孙广中, 徐云, 龙柏中国科学技术大学计算机科学与技术系, 国家高性能计算中心(合肥), 安徽省高性能计算重点实验室, 合肥 230027 E-mail: glchen@ 2008-12-02 收稿, 2009-03-02接受国家自然科学基金资助项目(批准号: 60533020, 60873210)摘要 在过去的20多年里, 中国科学技术大学的研究团队逐渐形成了并行计算“结构-算法-编程-应用”一体化的研究体系, 也就是所谓的并行计算研究的生态环境. 该文就并行计算的一体化研究现状进行简要的综述, 并结合多核系统、云计算、个人高性能计算机等对于并行计算一体化研究的影响, 概要的展望了其发展趋势.关键词 并行计算 一体化研究 多核 云计算个人高性能计算机1 并行计算简介1.1 并行计算的基本概念并行计算是计算机科学中重要的研究内容, 已有几十年的发展历程.用并行计算求解问题的大致过程为: 对于一个给定的应用问题, 首先, 计算科学家将这个应用转化为一个数值或非数值的计算问题; 然后计算机科学家对此计算问题设计并行算法, 并通过某种并行编程语言实现它; 最后应用领域的专家在某台具体的并行计算机上运行应用软件求解此问题. 由此, 我们可以很自然的发现并行计算由以下几个部分构成: 并行计算机(并行计算的硬件平台), 并行算法(并行计算的理论基础), 并行程序设计(并行计算的软件支撑), 并行应用(并行计算的发展动力). 这些部分涉及到许多方面的研究者, 包含了计算数学家、计算机科学家、软件工程师和应用领域专家等[1].计算科学的发展使得“计算科学”已经与传统的“理论科学”和“实验科学”并列成为推动科技发展和社会文明进步的三大科学. 同时, 并行计算作为一种研究的工具, 也逐渐融入到传统的“理论科学”和“实验科学”中, 如化学家哈姆佛雷·戴维爵士(Sir Hum-phrey Davy) 曾经明智地指出: “没有什么比应用新工具更有助于知识的发展. 在不同的时期, 人们的业绩不同, 与其说是天赋智能所致, 倒不如说是他们拥有的工具特性和软资源(非自然资源)不同所致”. 美国总统信息技术咨询委员会(PITAC)在致布什总统的“计算科学: 确保美国竞争力”的报告中, 有这么一段描述: “虽然计算本身也是一门学科, 但其具有促进其它学科发展的作用. 21世纪科学上最重要的和经济上最有前途的研究前沿, 有可能通过熟练掌握先进的计算技术和运用计算科学得到解决”[2].并行计算(parallel computing), 简单的说, 就是在并行计算机上所做的计算, 它和常说的高性能计算(high performance computing)、超级计算(super computing)是同义词, 因为任何高性能计算和超级计算总离不开并行技术.串行计算是指在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行软件读写操作, 逐个使用一系列指令解决问题. 并行计算是在串行计算的基础上演变而来, 它努力仿真自然世界中, 一个序列中含有众多同时发生的、复杂且相关事件的事务状态. 为利用并行计算, 通常计算问题表现为以下特征: ① 将计算任务分解成多个部分, 有助于同时解决; ② 在同一时间, 由不同的执行部件执行多个程序指令; ③ 多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时. 并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行: 前2009年4月第54卷第8期者典型代表为流水线技术, 后者则用多个处理器同时的执行计算[3].1.2并行计算的一体化研究方法并行计算早期的发展历程: 从20世纪40年代开始的现代计算机发展历程可以分为两个明显的发展时代: 串行计算时代和并行计算时代. 每一个计算时代都从体系结构发展开始, 接着是系统软件(特别是编译器与操作系统)、应用软件, 最后随着问题求解环境的发展而达到顶峰.创建和应用并行计算的主要原因是因为并行计算是解决单处理器速度瓶颈的最好方法之一. 而并行计算的硬件平台是并行计算机, 它由一组处理单元组成, 这组处理单元通过相互之间的通信与协作, 以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务. 因此, 从并行计算的角度来看, 并行计算机的两个最主要的组成部分是计算节点和节点间的通信与协作机制. 并行计算机体系结构的发展也主要体现在计算节点性能的提高以及节点间通信技术的改进两方面.20世纪60年代初期, 由于晶体管以及磁芯存储器的出现, 处理单元变得越来越小, 存储器也更加小巧和廉价. 这些技术发展的结果导致了并行计算机的出现, 这一时期的并行计算机多是有一定规模的所谓大型主机(mainframe). IBM360是这一时期的典型代表. 与此相对应的, Fortran语言作为主要的并行机上的编程语言, 得到快速的发展. 而并行机的应用以数值计算为主, 并行算法的研究也以经典的数值并行算法(如快速傅里叶变换等)为主[4].到了20世纪60 年代末期, 同一个处理器开始设置多个功能相同的功能单元, 流水线技术也出现了. 与单纯提高时钟频率相比, 这些处理器内部的并行特性大大提高了并行计算机系统的性能. 伊利诺依大学和Burroughs公司此时开始实施IlliacIV计划, 研制一台64个CPU的SIMD主机系统, 它涉及到硬件技术、体系结构、I/O设备、操作系统、程序设计语言直至应用程序在内的众多研究课题, 已经反映出并行计算一体化研究的需求.并行计算的现今研究状况: 并行计算的研究面很广, 主要包括了并行计算的硬件平台(即并行计算机)、并行计算的软件支撑(即并行程序设计)、并行计算的理论基础(即并行算法)以及并行计算的具体应用. 由于长期以来并行计算的研究缺乏良好的研究方法, 导致并行计算的研究出现了参差不齐的局面. 目前的并行计算研究主要存在以下几个方面的问题: ①近年并行算法本身的研究呈现低调的局面; ②大部分的并行应用的效率依然较低, 无法高效的使用并行计算机的资源; ③并行编程语言对于一般的编程人员还不够简单易行, 也缺乏高效的并行编程环境工具; ④并行计算机本身的构建也存在着能耗过大、管理困难、可扩展性差等方面的问题.我国的并行计算研究和国际走向大致相同, 自20世纪60年代末至今, 已经历经三个阶段: ①第一阶段, 60年代末至70年代末, 主要从事大型机中的并行处理技术研究; ②第二阶段, 70年代末至80年代初, 主要从事向量机和并行多处理器系统研究; ③第三阶段, 80年代末至今, 主要从事MPP(massively parallel processor)系统及工作站集群系统研究.尽管我国在并行计算方面开展的研究和应用较早, 目前也拥有很多的并行计算资源, 但研究和应用的成效相对美日等发达国家还存在较大的差距, 有待进一步的提高和发展. 因此, 我们需要形成一体化并行计算研究体系和方法来解决目前的困境.并行计算一体化的研究方法: 为了解决上面所提到的并行计算研究中存在的问题, 我们亟待建立一个完整的科学研究体系. 并行计算研究历程, 既有高潮也有低谷, 究其原因是, 它没有形成自身的一套研究方法学. 我们在文献[5]中已提出了一套并行算法的研究方法学, 即“理论-设计-实现-应用”的研究体系, 也就是所谓的并行算法研究的生态环境. 其中, 算法理论包括并行计算模型和并行计算复杂性等; 算法设计包括并行算法的设计和并行算法的分析等; 算法实现包括软件支撑和硬件平台等; 并行应用包括科学工程计算应用和社会计算应用等.并行计算作为并行算法的一个超集, 更加需要建立“结构→算法→编程→应用”的一体化研究方法, 这样才能稳定的可持续发展并且变得更加实用. 我们认为: 研究并行计算的人一定要懂并行计算机, 能够设计并行算法, 要清楚地知道如何在并行计算机上用合适的编程语言来实现, 从而解决实际的应用问题. 如图1所示, 并行计算的结构部分包含了高端的高性能计算机和低端的普及型计算机; 并行计算的算法部分包含了并行算法的设计与分析以及算法库和测试库; 并行计算的编程部分包含了并行编程模型以及并行编程的环境工具; 并行计算的应用部1044图1 并行计算一体化研究方法分包含了科学工程应用和各种新型的应用.自20世纪80年代初开始, 中国科学技术大学研究团队开始进行并行计算方面的研究, 从单纯的进行并行算法研究, 逐步扩展到同时进行并行算法、结构、编程与应用等的研究工作[6~10]. 通过20多年的努力和积累, 逐渐建立了如图1所示的并行计算的“结构-算法-编程-应用”一体化研究方法. 这样才能确保并行计算研究的生态环境的可持续发展, 为并行计算研究的可持续发展提供了保证, 也为面对不断快速变化的技术发展的研究者们提供了并行计算研究的有益指导.2并行计算近期的若干新发展并行计算的发展和计算机学科中许多领域一样, 除了学科发展的自身规律外, 也受到业界的很大影响. 近期, 随着硬件技术和新型应用的不断发展, 并行计算也有了若干新的发展, 如多核体系结构、云计算、个人高性能计算机等.2.1 以多核为主流的体系结构过去的30多年, 中央处理器的发展主要来自于工艺的提高和体系结构的不断发展. 工艺的提高使得晶体管面积减小, 不断增大集成度; 体系结构的发展同样大大推动了性能的提高, 如深度流水、指令级并行等. 但整体的系统结构上都还是串行的结构, 部分使用了并行的技术. 最近几年来, 随着芯片集成规模极限的逼近, 以及能耗和成本的因素, 具有多核结构的产品逐渐成为市场的主流[11].所谓多核技术即在同一个处理器中集成两个或多个完整的计算内核, 每个计算内核实质上都是一个相对简单的微处理器. 多个计算内核可以并行地执行指令, 从而实现一个芯片内的线程级并行, 并可在特定的时间内执行更多任务实现任务级并行, 从而提高计算能力.一般认为, 多核结构具有良好的性能潜力和实现优势: 多核结构将一个复杂的功能芯片划分成多个处理器核来设计, 每个核都比较简单, 有利于设计的优化; 多核结构能够有效地利用了芯片内的资源,可以有效的利用程序的并行性, 带来性能的快速提升; 处理器核之间的互连缩短, 提高了数据传输带宽,可以有效地共享资源, 同时降低芯片的功耗.多核系统在学术界的探讨和研究具有较长的历史, 在20世纪90年代初就已有初步的研究工作, 但并未成为业界的主流产品. 近年来, 随着主流芯片生产商将多核系统作为它们的主要产品推出, 使得多核的技术和产品逐渐成为主流. 全球主要芯片生产商纷纷推出自己的多核通用微处理器. 第一个商用的多核通用微处理器是IBM于2001年发布的Power4处理器. 每个Power4芯片中集成了两个64位的1GHz的PowerPC核, 可以并行执行200条指令. HP公司于2003年推出类似的多核处理器PA-RISC 8800,它在一块芯片上集成了两个主频为1GHz的PA-RISC8700. Sun公司于2004年推出了自己的多核处理器UltraSparc IV, 一块芯片内集成了两个UltraSparc III核心. Intel和AMD也分别于2005年推出了各自的商用双核微处理器Pentium D和Opteron.目前Intel公司和AMD公司都推出了自己的多核处理器. 双核和四核处理器目前已经投入市场. 从公司的市场导向来看, 他们还计划在2009年到2010年陆续推出八核的处理器. 服务器和工作站传统上都是使用双路处理器, 这就意味着到2010年底每个主板上处理核心的总数量能够达到16个. 另外, AMD和Intel处理器都提供四路甚至八路设计, 不久的将来六十四核服务器也有可能出现.具体到多核结构发展的具体趋势, 还是存在着不同的预测, 业界和学术界目前依然存在着不同的观点. 不过, 多核系统是未来计算系统的主流已经成为大家的共识.2.2 以数据为中心的云计算云计算(cloud computing), 是指基于当前已相对成熟与稳定的互联网的新型计算模式, 即把原本存储于个人电脑、移动设备等个人设备上的大量信息集中在一起, 在强大的服务器端协同工作. 它是一种新兴的共享计算资源的方法, 能够将巨大的系统连接在一起以提供各种计算服务. 很多因素推动了对这类环境的需求, 其中包括互联网的发展与成熟、移动设备的发展、搜索引擎的普及、社会网络和移动商务10452009年4月第54卷第8期等. 另外, 各种数字设备的大规模发展和普及也使以数字形式存储的信息的规模大幅度增长, 从而进一步加强了对一个由统一的强大的服务器进行管理的需求[12].云计算可以看作为分布式计算(distributed com- puting)、并行计算(parallel computing)和网格计算(grid computing)的最新发展. 它的产生和成长来自于业界的需要和推动, 已经得到IBM、Google、微软、雅虎、SUN等全球主要信息技术公司的支持.云计算意味着对于服务器端的并行计算要求的增强, 因为数以万计用户的应用都是通过互联网在云端来实现的, 它在带来用户工作方式和商业模式的根本性改变的同时, 也对大规模并行计算的技术提出了新的要求.云计算还在不断的发展过程中, 在信息存储与挖掘、信息安全等方面的研究是相对重要的方向. 2.3以普及应用为宗旨的个人高性能计算机个人高性能计算机首先是高性能计算机, 应具有高性能计算机的基本特征, 即高性能. 它比普通的工作站或PC以及网络计算机, 在浮点运算速度、能够处理的数据集大小、I/O性能、数据交换性能和同步性能等方面, 要好一个数量级以上[13].个人高性能计算机的主要特征体现在“个人”上, 既普及型计算设备应具备的特性. 从大型计算机向面向个人的PC转变过程中发生的4个主要变化, 也是个人高性能计算机应该有的转变, 具体为: ①办公室使用环境(office using environment): 高性能计算机是机房使用环境, 而PC是办公室使用环境, 办公室环境对计算机的体积、重量、电源插座、噪音、散热条件都有与机房环境截然不同的要求. ②规模产品(volume product): 高性能计算机是一种对制造、维护、服务要求很高的高端产品, 在产品的全生命周期都需要人工干预; 而PC是规模产品, 规模产品对计算机的成本、可靠性、量产能力、管理、维护、服务、以及应用面等都有着不同的要求. ③用户为中心的使用模式(user-centric using model): 高性能计算机是以机器为中心的使用模式, 强调提高多用户下资源的利用率、强调集中管理和作业调度能力; 而PC是以用户为中心的GUI式使用模式, 强调独占, 强调对资源、数据、应用性能的可控, 强调个性化的设置.④高生产率编程(high productivity programming): 高性能计算机采用以性能为中心的编程模式, 无论是OpenMP、HPF、MPI, 还是UPC (Universal Parallel C)、IBM X10都是主要强调性能, 没有方便用户的抽象层; 而PC是以程序员生产率为中心的编程模式, 无论是VB, VC, 还是Java, C#, MATLAB都是面向大众的编程语言, 易编程是第一位的, 性能多靠一些专门的库来实现.综合个人高性能计算机面向普及和面向高性能计算两方面的需求, 应该具有8个可归纳为“3低-2高- 3易”的主要特征: 低成本、低功耗、低噪音、高效能、高可靠、易编程、易管理、易应用.2007年底, 中国科学技术大学和中国科学院计算技术研究所基于龙芯2F的国产万亿次高性能计算机KD-50-Ⅰ的研制成功, 是高性能计算机向个人化方向发展这一理念的首次尝试[14].至2008年底, 中国科学技术大学又研制了两个KD-50-Ⅰ的增强型机器, 即KD-50-I-E, 主要应用于交通信息处理和雷达遥感信息的处理等.3并行计算面临的新挑战多核技术的出现与主流化, 对于并行计算体系结构、并行算法、并行程序设计与并行应用的研究都分别产生了重要的影响, 带来了新的挑战.3.1多核化的并行计算机多核化趋势正在改变并行计算的面貌. 跟传统的单核CPU相比, 多核CPU带来了更强的并行处理能力、更高的计算密度和更低的时钟频率, 并大大减少了散热和功耗. 目前, 在几大主要芯片厂商的产品线中, 双核、四核甚至八核CPU已经占据了主要地位. 在将应用从单核环境向多核系统迁移的过程中, 通过选择合适的操作系统, 应用开发人员可以大大地减少麻烦. 与此同时, 多核技术的应用也带来了诸多问题[15].首先, 多核芯片如何管理共享资源就是一大问题. 在大多数情况下, 多核CPU的内核拥有独立的L1缓存, 共享L2缓存、内存子系统、中断子系统和外设. 因此, 系统需要让每个内核独立访问某种资源, 并确保资源不会被其他内核上的应用程序争抢. 多核的出现还让系统设计变得更加复杂. 如运行在不同内核上的应用为了互相访问、相互协作, 需要进行一些独特的设计, 如高效的进程间通信(interprocess communication)机制、共享内存的数据结构和同步原语(synchronization primitives), 也就必然导致了混合1046式体系结构的出现.其次, 就是并行计算机系统的高效能问题(high efficiency). 一般来说, 人们往往比较关注并行计算机的高性能(high performance). 但是, 随着多核技术和并行计算的发展, 高效能计算机被提上了历史日程. 所谓高效能计算机也就是高“生产力”的计算机. 比如, 通过简单的将许多PC机连接起来构成的机群系统虽然峰值很高, 但存在着通讯瓶颈, 不能认为是高效能的机器.再次, 它对并行计算系统的算法和编程带来了很大的困难. 程序代码迁移(code migration)也是个问题. 大多数系统厂商都在针对单核CPU架构的代码库上进行了大量投资. 因而, 这些公司需要有一个清晰的迁移策略, 来使其代码可以最大化地利用多核硬件资源, 同时为之付出的迁移代价要尽可能的小.3.2 大规模的并行算法并行算法是传统并行计算研究中的重要内容, 在新的条件下, 并行算法的研究也同样受到了很大的影响.首先, 多核系统的发展对于并行计算模型的研究提出了新的挑战. 计算模型是为了计算目的将真实体(计算机软/硬件) 进行一定的抽象而成的. 并行计算模型是算法设计者所看到的参数化了的并行机, 是提供给编程者的计算机软/硬件接口, 是程序执行时的系统软/硬件支撑环境. 传统的并行计算模型一般指的是并行算法设计模型, 为并行算法的研究者提供一个独立于具体并行机体系结构的抽象的并行机. 一般模型中通常定义了机器参数、计算行为、开销函数, 它们被称为计算模型三要素[16]. 随着多核系统等并行结构的飞速发展, 为了使计算模型能够反映体系结构的变化, 人们不断的向该单一模型中加入旨在反映机器特性的新的参数, 调整计算行为, 修改开销函数. 单一模型变得越来越复杂, 在实际的算法设计中难以使用, 所以需要通过分层的并行计算模型来解决[17].其次, 多核时代对于并行算法的可扩放性的要求有了更多的要求. 可扩放性(scalability)评测标准,包括等效率度量标准、等速度度量标准和平均延迟度量标准等. 这些指标对于新的多核系统, 如何进行建模和计算, 成为了很有趣的研究问题. 这里主要考虑的因素是如何根据问题和系统来刻画计算中固有的串行部分. 例如, 对于共享存储的多核系统, 存储访问的瓶颈可以视为是不可并行化的串行分量[18].再次, 由于多核系统和云计算的发展, 针对海量数据的计算成为并行算法研究中越来越重要的部分.与传统的科学计算不同, 针对海量数据的计算不再局限于少量典型的计算算法(如方程组求解, 快速傅立叶变换, 特征值求解等)的研究, 众多与数据相关的一些更为丰富的非数值算法的并行化方法成为了研究和关注的重点[19].3.3趋向普及的并行编程随着当前并行计算技术的发展, 并行编程日益普及, 在可以预见的未来, 大量的应用开发程序员将撰写并行程序, 这对于并行编程的研究也提出了新的要求[20].首先, 多核技术的发展促进了并行编程的普及.多核处理器的出现, 使得物理上共享存储的并行处理平台的门槛大大降低, 目前购买一台四内核系统的价格仅为传统4CPU系统价格的1/5至1/10. 这个改变将使得并行计算的用户范围大大扩展, 从传统的科学与工程应用领域和事务处理领域扩展到桌面与移动计算领域. 同时, 由于多核这一并行结构已经成为桌面系统通用处理器的主流, 使得众多应用程序员也必须学习并行计算, 必须从事并行计算的开发.其次, 多核技术的发展促进了并行程序设计的进步, 并行编程的易用性成为重要的考虑因素. 目前流行的并行编程模型可以分为消息传递和共享内存两类. MPI是消息传递模型的标准, OpenMP是主流的共享内存模型, 得到了几乎所有商业编译器的支持,具有很好的可移植性. 此外还有一些应用直接采用操作系统或程序设计语言提供的多线程API进行共享内存并行编程, 如UNIX/Linux的PThread库,Windows的线程和Java线程. 一般来说, 科学与工程计算领域以及网络服务应用领域原有的并行程序基本可以顺利移植到多核体系结构, 但是在桌面与移动计算领域, 大量现存应用都是串行的, 其开发者也不熟悉并行程序的开发, 从而需要对现有应用进行并行化和开发新的并行应用程序.再次, 对于并行编程的工具环境提出了新的挑战. 需要从事并行编程的人员不再是少数高端的科研人员, 使得对于并行编程语言、环境、工具的要求也更高. 目前的并行应用软件却很难完全发挥多核处理器的性能, 从编译器、开发语言、函数库到开发1047。
区域分解并行算法引言概述：在计算机科学领域，算法是解决问题的一种方法或步骤。
随着计算机技术的不断发展，人们对于算法的效率和速度要求也越来越高。
区域分解并行算法是一种将问题分解为多个子问题并同时解决的算法。
本文将从五个大点来详细阐述区域分解并行算法的原理和应用。
正文内容：1. 并行计算的基本概念1.1 并行计算的定义和特点并行计算是指同时进行多个计算任务的过程。
它具有高效、快速和节约资源的特点。
与串行计算相比，它能够提高计算速度和效率，并且可以处理更大规模的问题。
1.2 并行计算的分类并行计算可分为共享内存并行计算和分布式并行计算两种类型。
共享内存并行计算是指多个处理器共享同一块内存，通过读写共享内存实现通信。
而分布式并行计算是指多个处理器通过网络进行通信，每个处理器有自己的私有内存。
1.3 并行计算的挑战并行计算面临着任务划分、负载平衡、通信开销和数据同步等挑战。
任务划分指的是将问题划分为多个子问题，负载平衡是指保证每个处理器的计算负载均衡，通信开销是指处理器之间进行通信所需的时间和资源，数据同步是指处理器之间同步数据的过程。
2. 区域分解并行算法的原理2.1 区域分解并行算法的定义区域分解并行算法是一种将问题分解为多个区域，并将每个区域分配给不同的处理器进行计算的算法。
每个处理器负责计算其分配的区域，并通过通信来共享边界数据。
2.2 区域分解并行算法的步骤区域分解并行算法的步骤包括问题划分、任务分配、计算和通信。
首先，将问题划分为多个区域，并将每个区域分配给不同的处理器。
然后，每个处理器计算其分配的区域。
最后，处理器之间通过通信来共享边界数据。
2.3 区域分解并行算法的优势区域分解并行算法能够充分利用多个处理器的计算能力，提高计算速度和效率。
同时，它能够处理更大规模的问题，并且具有较好的可扩展性和灵活性。
3. 区域分解并行算法的应用3.1 图像处理区域分解并行算法在图像处理中有广泛的应用。
通过将图像分解为多个区域，每个处理器负责处理一个区域，可以加快图像处理的速度。
编程技术中的并行计算常见问题解析在当今信息技术高速发展的时代，计算机科学领域的并行计算技术日益成为热门话题。
并行计算是指同时执行多个计算任务，通过充分利用计算机系统中的多个处理器或计算核心，以提高计算速度和效率。
然而，并行计算技术的实施并非易事，常常伴随着一系列问题和挑战。
本文将对编程技术中的并行计算常见问题进行解析，帮助读者更好地理解并行计算的本质和应用。
一、并行计算的基本概念和原理在深入讨论并行计算的常见问题之前，我们首先需要了解并行计算的基本概念和原理。
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子任务来提高计算效率的方法。
并行计算的基本原理是任务分解和任务调度。
任务分解是将一个大型计算任务分解成多个小型子任务，每个子任务独立执行，最后将结果合并得到最终结果。
任务调度是指将这些子任务分配给不同的处理器或计算核心执行，以充分利用计算资源。
二、并行计算中的数据依赖性问题在并行计算中，数据依赖性是一个常见的问题。
数据依赖性指的是不同的计算任务之间存在数据依赖关系，即后续任务需要等待前面任务的结果才能继续执行。
数据依赖性会导致计算任务之间的串行化，从而降低并行计算的效率。
为了解决数据依赖性问题，可以采用数据并行化和任务并行化两种方法。
数据并行化是将数据分成多个部分，每个处理器或计算核心处理其中一部分数据；任务并行化则是将不同的计算任务分配给不同的处理器或计算核心同时执行。
三、并行计算中的负载均衡问题负载均衡是指在并行计算中，将计算任务均匀地分配给不同的处理器或计算核心，以充分利用计算资源，提高计算效率。
然而，由于不同计算任务的复杂性和计算量的差异，负载均衡常常成为一个难题。
负载不均衡会导致某些处理器或计算核心负载过重，而其他处理器或计算核心处于空闲状态，从而降低整体的计算效率。
为了解决负载均衡问题，可以采用静态负载均衡和动态负载均衡两种方法。
静态负载均衡是在程序运行之前，根据任务的复杂性和计算量进行任务分配；动态负载均衡则是在程序运行过程中，根据实际情况动态调整任务的分配。
并行计算提升计算效率的多核技术随着计算机技术的不断进步和发展，单核处理器面临着越来越大的挑战。
为了提升计算机的性能，人们开始探索并行计算技术，其中多核技术成为了关注的焦点。
本文将介绍并行计算以及多核技术对计算效率提升的作用。
一、并行计算的概念和原理并行计算是指利用多个处理器或计算机同时处理任务，将大任务分解成若干个小任务，并行地进行计算，最后将结果合并得到最终结果。
它的主要原理是任务的拆分和任务的协同处理。
拆分大任务能够提高计算效率，而协同处理则能够确保各个小任务的正确性和一致性。
二、多核技术的介绍多核技术是并行计算的一种重要手段，它通过在一颗集成电路芯片上集成多个处理核心来提高计算能力。
多核技术的出现使得计算机同时可以执行多个任务，从而大幅提升了计算效率。
与传统的单核处理器相比，多核处理器能够同时处理更多的指令流，加快计算速度，提高处理能力。
三、多核技术的优势多核技术相比于传统单核技术，具有以下几个优势：1. 提升计算速度：多核处理器能够同时执行多个指令流，有效利用了计算资源，从而提升了计算速度。
在大规模数据处理和复杂计算任务中，多核技术能够显著缩短计算时间，提高效率。
2. 提高系统吞吐量：多核处理器能够同时处理多个任务，提高了系统的并发性和吞吐量。
无论是在服务器领域还是在个人电脑领域，多核技术都能够提供更好的响应速度和更高的数据处理能力。
3. 节省能源消耗：多核处理器通过合理分配计算资源，避免了闲置资源的浪费，从而节省了能源消耗。
与传统的单核处理器相比，多核技术能够在同等计算能力的情况下降低功耗，减少了计算机的能源开销。
4. 提高系统可靠性：多核处理器具有很好的容错性和冗余性。
当一个核心出现故障时，其他核心仍然可以正常工作，不会导致整个系统崩溃。
这种冗余设计使得多核技术在关键系统和高可靠性应用中具有重要意义。
四、多核技术的应用多核技术在现代计算机系统中得到了广泛应用，包括但不限于以下几个方面：1. 科学计算：在科学计算领域，多核技术能够加速复杂的计算模拟和数据分析。
高性能计算与并行计算研究毕业论文摘要：本文通过对高性能计算与并行计算的研究，旨在探讨如何利用并行计算技术来提高计算机的性能。
首先，本文介绍了高性能计算和并行计算的基本概念和背景知识。
然后，结合实际案例，分析了并行计算的核心思想和常用算法。
接着，讨论了并行计算在不同领域的应用，包括科学计算、工程领域以及金融等行业。
最后，对当前高性能计算与并行计算的发展趋势和未来研究方向进行了展望。
关键词：高性能计算；并行计算；科学计算；工程领域；发展趋势1. 引言高性能计算和并行计算作为现代计算机领域的重要研究方向，对于提高计算机系统的性能具有极大的意义。
随着科学技术的不断进步和计算需求的增加，单个处理器已经无法满足大规模复杂计算的需求，因此，并行计算技术应运而生。
本章将介绍本文的研究背景、目的和结构。
2. 高性能计算与并行计算的基本概念2.1 高性能计算的定义与特点高性能计算是指通过使用一组高速计算机和丰富的并行计算资源，以及先进的计算方法和工具，来解决科学计算、工程计算和大规模数据处理等复杂问题的一种计算方法。
其特点主要包括计算速度快、计算规模大和计算精度高等。
2.2 并行计算的基本概念并行计算是指在多个处理器或计算机上同时进行计算的一种计算方式。
并行计算可以分为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指多个处理器通过共享同一块内存进行计算，而分布式内存并行计算是指多个计算机通过网络进行通信并共享数据进行计算。
3. 并行计算的核心思想和常用算法3.1 并行计算的核心思想并行计算的核心思想是将一个大问题划分为多个小问题，然后分配给多个处理器或计算节点进行计算，并最终将计算结果进行合并。
通过合理的任务划分和负载均衡，可以提高计算的效率和性能。
3.2 常用的并行计算算法常用的并行计算算法包括并行排序算法、并行搜索算法、并行图算法等。
这些算法可以通过任务划分和消息传递等方式来提高计算的效率。
4. 并行计算在不同领域的应用4.1 科学计算领域在科学计算领域，大规模的数值模拟和计算模型需要进行高性能的并行计算。
计算机程序设计并⾏计算概念及定义全⾯详解⽬录1 摘要2 概述2.1 什么是并⾏计算？2.2 为什么要并⾏计算？2.3 谁都在使⽤并⾏计算？科学界和⼯程界：⼯业界和商业界：全球应⽤：3 概念和术语3.1 冯诺依曼体系结构3.2 弗林的经典分类3.3 ⼀些常见的并⾏计算术语3.4 并⾏程序的缺陷和代价复杂性：可移植性：资源需求：可扩展性：4 并⾏计算机的内存架构4.1 共享内存统⼀内存存取(Uniform Memory Access)：⾮统⼀内存存取(Non-Uniform Memory Access)：4.2 分布式内存4.3 混合分布式-共享内存5. 并⾏计算模型5.1 概述在分布式内存架构上的共享内存模型在共享内存架构上的分布式内存模型5.2 共享内存模型（⽆线程）5.3 线程模型5.4 分布式内存/消息传递模型5.5 数据并⾏模型5.6 混合模型5.7 单程序多数据模型(SPMD)和多程序多数据模型(MPMD)单程序多数据模型(Single Program Multiple Data (SPMD))：多程序多数据模型(Multiple Program Multiple Data (MPMD))：6 并⾏程序设计6.1 ⾃动 vs. ⼿动并⾏化完全⾃动：程序员指令：6.2 理解问题和程序识别程序的关键点 (hotspots)：识别程序中的瓶颈 (bottlenecks)：6.3 分割 (Partitioning)6.4 通讯 (Communications)通讯开销：延迟 vs. 带宽：通讯可见性：同步 vs. 异步通讯：通讯的范围：通讯的效率：开销和复杂性：6.5 同步 (Synchronization)同步的类型：6.6 数据依赖性 (Data Dependencies)6.7 负载均衡 (Load Balancing)6.8 粒度 (Granularity)计算通讯⽐ (computation / Communication Ratio)：细粒度并⾏化 (Fine-grain Parallelism)：粗粒度并⾏化 (Coarse-grain Parallelism)：6.9 输⼊输出 (I/O)6.10 调试 (Debugging)6.11 性能分析和调优 (Performance Analysis and Tuning)7 并⾏⽰例7.1 数组处理7.2 圆周率计算7.3 简单热⽅程7.4 ⼀维波动⽅程8 参考⽂献和更多信息（本⼈刚刚完成这篇长⽂章的翻译，尚未认真校对。
计算机并行计算的基本问题及现状引言工作中，我们总是希望我们自己工作得更有效率，用更少的时间解决更多的问题。
在计算机里，这就是并行计算的基本初衷。
全世界第一台计算机ENIAC中就己经出现了并行计算的概念。
它有20个累加器，可以并发执行多个加减运算，可谓开并行计算的先河。
在随后的20世纪五六十年代，由于晶体管和集成电器的发明，出现了更多更快的计算机。
IBM是这一时期的主角，同期计算机编程语言的出现，由软件完成处理并行计算的思想进一步深化。
但这一时期的计算还是大型机时代，没有几个平民能用得起这些昂贵的东西。
计算机和软件技术还锁在研究院和大学校园里。
20世纪70年代，随着微电子技术的发展，出现了微型处理器(CPU)接着,1974年，全世界第一台个人电脑牛郎星顺利出炉。
紧随其后，看到市场前景的苹果和IBM推波助澜，计算机开始进入个人时代。
个人计算机同时又催生了软件业的高速发展，软件又带动CPU不断升级换代。
这为并行计算摆脱高端路线，进入平民化时代打下了基础。
1并行计算的基本问题1.1为什么需要并行计算在个人计算机诞生后的几十年里，程序员们编写了大量的应用软件，这些软件决大部分了采用串行计算方法。
所谓串行，是指软件在PC 上执行，在进入CPU前被分解为一个个指令，指令在CPU中一条条顺序执行。
任一时间内，CPU只能够运行一条指令。
这种方式很符合我们对现实世界的思考习惯。
至于软件的运行速度，则依赖硬件的处理能力，尤其CPU的处理速度。
这种思维方式到了2005年遇到了挑战。
在那一年，受限于制造CPU的半导体材料限制，左右CPU发展的摩尔定律开始失效了。
但芯片业很快找到了一个变通的办法:在一块芯片中植入多个处理核心，通过多核的共同运算，提高运行速度。
不幸的是，采用串行方法编写的软件面临着一个尴尬的局面:如果仍采用串行编程方式，运行速度将停滞不前。
这样，原来需要CPU完成的提速工作，被迫需要软件自己来完成。
在另一个领域:互联网，由于网络数据极速膨胀，数据量己经远远超过一台或者几台大型计算机的处理能力，需要更大数量的计算机协同完成。
面对这些问题，主要的解决方案就是:并行计算。
1.2并行计算的涵义并行计算目前还是一门发展中的学科。
并行计算是相对串行计算而言的，并行计算可以分为时间上的并行计算和空间上的并行计算。
时间上的并行计算就是流水线技术，即采用指令预取技术，将每个指令分成多步，各步间叠加操作，当前指令完成前，后一指令准备就绪，缩小指令执行的时钟周期。
典型的以时间换空间。
空间上的并行计算是指由多个处理单元(不仅是CPU)执行的计算，是以空间换时间。
空间上的并行计算分为两类:单指令多数据流(SIMD)和多指令多数据流(MIMD)SIMD是流水技术的扩展，可以在一个时钟周期处理多个指令，我们目前使用的PC大多属于此列，例如AMD 3DNOW和Intel MMX。
MIMD大致又分为5类:工作站集群 (COW)。
对称多处理机(SMP)。
大规模并行处理机(MPP)。
分布共享存储处理机(DSM ) ,并行向量机(PVP)。
空间并行计算技术包括数据并行计算和任务并行计算。
数据并行计算是指将一个大的数据分解为多个小的数据，分散到多个处理单元执行。
任务并行是将大的任务分解为小的任务，分散到多个处理单元执行，任务并行同时还要避免任务重复执行，协调数据的上下文关系，避免冲突发生。
任务并行计算与实际应用需求紧密相关。
所以，任务并行计算要比数据并行计算复杂得多。
并行计算与串行计算的最大不同在于，并行计算不仅要考虑计算本身，还要考虑并行处理模型。
网络通信。
计算协作诸多问题。
1.3主要的并行计算体系类型1.3.1工作站集群(COW Cluster of Workstation)工作站集群可以理解为:PC+网络。
它可以由少数几台PC扩展到数千个节点的大规模并行系统，既可以是廉价的并行程序调试环境，也可以成为的高性能计算平台。
集群由于低成本，动态可扩充的特点，己经成为高性能计算平台的主流。
目前Google搜索和云计算业务即采用这一方式。
我国的联想深腾XXXX,曙光XXXX系列均属此类。
1.3.2多处理系统(SMP Symmetric Multi Processing)它由多个紧耦合多处理器组成，最大特点就是共享全部资源。
1.3.3大规模并行处理系统(MPP Massively Parallel Processing)由许多松祸合处理单元(不是处理器)组成的。
这种结构与SMP对立，每个单元自成体系，包括CPU。
内存。
硬盘。
操作系统，最大特点是不共享资源。
刀片服务器属于此列。
1.3.4分布式共享存储多处理(DSM)它可以视为对SMP的可扩充，将共享数据映射到不同的物理位置。
数据的同步由硬件或者软件来完成。
是目前高性能计算机的主流发展方向之一。
1.3.5并行向量机(PVP ,Parallel Vector Processor )PVP使用专用的向量处理器，提供数据共享，通过高速交叉开关实现通信。
向量运算是一种较简单的并行计算，适用面很广，机器比较容易实现，使用也方便，因此向量处理机(向量机)在20世纪70年代获得了迅速发展。
1.4并行计算的处理模式1.4.1主从模型( MS , Master-slave )即有一个主进程，其他是从进程。
主进程负责整个系统的控制(包括任务调度。
负载平衡)，从进程负责对数据的处理和计算任务。
Google 搜索业务目前就是采用的这种编程模型。
1.4.2对称处理模型(SPM)这种架构没有主从概念之分，所有进程的地位都是平等的。
在并行执行过程中，我们可以任意选择其中一个进程执行输入输出操作，其他进程扮演同样的角色。
1.4.3多程序处理模型( MPPM )在计算机集群中，每台计算机节点执行不同的程序和相同的程序。
1.5并行计算设计原则(1)适应性。
并行算法是并行计算的基础，是为解决实际问题而出现，必须与实际应用相结合。
(2)可扩展。
并行算法是否能够随计算节点增加或减少而同步的线性变化，是评价一个并行算法是否有效的重要标志之一。
(3)粗粒度。
通常情况下，粒度越大越好。
这是因为在每个处理机中有很多需要计算的工作任务，如此可以充分发挥多处理机的作用。
并行加速比对细粒度问题一般情况下是不会很高的，这也是为什么并行计算需要求解大规模问题的原因所在。
(4)减少通信。
一个高效的并行算法，通信是至关。
提高性能的一个关键是减少数据通信量和通信次数。
(5)优化性能。
评价性能的优缺，主要是看单节点计算的处理能力，和并行执行效率。
这与实际采用的技术息息相关。
1.6并行计算设计方法1.6.1分片(1)数据分片。
数据分片包括两类:数值分片和哈希分片。
数值分片适用于己知数据范围的分解，如果Int,Long类型处理。
哈希分片适用于未知数据范围的数据分解，包括字符串，字节数组类型。
数据分片是把相同的操作作用于不同的数据，达到提到快速求解的目的。
数据分片模型是一种较高层次的并行计算模型，编程却相对简单。
数据分片的并行计算最早应用于并行向量计算机(PVP))经过长期实践表明，该技术可以高效地求解大部分的科学和工程计算问题。
数据并行处理对象是数值，对应非数值类问题，则需要其他并行计算模型来解决。
Google的搜索业务是采用数据分片的并行计算模式。
(2)任务分片。
任务分片的并行计算主要针对非数值类的并行处理。
它通常的消息传递机制(目前主流是PMI是各并行计算执行单元之间通过传递消息来交换数据，协调步伐，执行控制操作。
消息传递一般是针对分布节点内存，也可以适用于共享内存的并行节点。
消息传递模型为程序员提供了更加灵活的控制手段和表现形式。
消息传递模型很容易实现，控制变化手段灵活多样，但是需要程序员有丰富的并行编程经验。
是一种较低层次，编程相对复杂的模型，适用于业务流程的并行化处理。
1.6.2通信协调计算过程中的数据共享。
通信工作目前主要由TCP/IP协议完成。
1.6.3组织组织各任务并发执行，提高性能。
在主线程的控制下，子线程在此承担具体的并发操作任务。
1.6.4映射分配任务(分布处理。
共享处理)。
线程和通信共同完成。
1.7并行计算应注意的事项(1)任务分解:这是所有并行计算的核心问题，优秀的任务分解需要保证平均和处理负载的平衡，同时，随着处理器能力的动态伸缩动态调节。
(2)通信:并发处理离不开网络通信联系。
相较与CPU运算，数据在网络间传递延迟是并发处理的瓶颈之一。
光纤网络是目前最好的选择。
(3)并行协调:是并行运算过程中控制流程。
(4)并行冲突:并行冲突来源主要是任务分解和并行协调。
(5)数据归并:这是数据计算完成后，必不可少的一步操作。
数据归并需要注意:过滤重复数据，合并相关性数据等。
(6)死锁。
死锁是在编程过程中，由于人为的原因造成。
死锁表示为:对象间在不放弃自己资源下互相调用。
请程序员注意。
2并行计算的发展现状2.1多核为主流的体系结构多核处理器代表了计算技术的一次创新。
由于数字数据和互联网的全球化，商业和消费者开始要求多核处理器带来性能改进，这个重要创新就开始了，因为多核处理器比单核处理器具有性能和效率优势，多核处理器将会成为被广泛采用的计算模型。
在驱动PC安全性和虚拟化技术的重大进程过程中，多核处理器扮演着中心作用，这些安全性和虚拟化技术的开发用于为商业计算市场提供更大的安全性。
更好的资源利用率。
创造更大价值。
普通消费者用户也期望得到前所未有的性能，这将极大地扩展其家庭PC和数字媒体计算系统的使用。
多核处理器具有不增加功耗而提高性能的好处，实现更大的性能/能耗比。
在一个处理器中放入两个或多个功能强大的计算核产生了一个重大的可能性。
由于多核处理器能提供比单核处理器更好的性能和效率，下一代的软件应用程序很有可能是基于多核处理器而开发的。
不管这些应用是帮助专业的电影公司以更少的投入和更少的时间完成更真实的电影，还是以更彻底的方法使得PC更自然和直观，多核处理器技术将永远改变计算世界。
多核处理器表达了AMD了解顾客需求并且开发最能满足客户要求产品的意愿。
微软多核计算的主管Dan Reed称，整个世界上很缺乏那些并行计算的研究人员，而一个间接的原因就是学院里对于并行计算的关注度不够，而这些学院正是下一代软件开发人员诞生的地方。
越来越高的时钟频率导致应用程序的代码运行得越来越快，而对于当前多核处理器来讲这一规则虽然成立，但却有所不同。
而这种不同可以做一个形象的比喻，那就是一部跑车和一辆学校的巴士。
当跑车能够以很快的速度飞奔时，巴士虽然比较慢，但它可以载着更多的人前行。
问题就是，简单地在计算机CPU上增加多个核并不能增加传统应用程序代码的运行速度，这一结果是根据一项来自于Forrester研究公司的报告得出的。
换句话说，复杂的工作需要拆分来填充这辆巴士上的空座位。
