高性能并行计算

### 高性能并行计算知识点概述 #### 一、并行计算基础 ##### 1.1 并行计算的目标和内容 并行计算的目标在于利用多个处理器或计算单元同时执行任务，以提高计算效率和处理大规模数据的能力。其主要内容包括并行算法的设计、并行程序的开发以及并行系统的架构等。 ##### 1.2 并行计算机发展历程 - **计算机系统发展简史**：计算机的发展历程大致可以分为四个阶段：早期电子管计算机、晶体管计算机、集成电路计算机和大规模集成电路计算机。每个阶段的技术进步都推动了计算能力的显著提升。 - **并行计算机发展简述**：并行计算的概念早在20世纪50年代就已提出，但直到70年代末期，随着微处理器技术和网络技术的发展，真正的并行计算机才开始出现。并行计算技术经历了从共享内存系统到分布式内存系统的发展过程。 ##### 1.3 当前世界高性能计算机的状况 当前全球高性能计算机领域呈现出以下特点： - **超算榜单**：TOP500榜单是衡量全球超级计算机性能的重要指标之一，近年来，中国的超级计算机在性能上多次领跑。 - **应用领域**：高性能计算广泛应用于天气预报、生物医学、材料科学等多个领域。 - **技术趋势**：GPU加速计算、云计算、量子计算等新技术正在改变高性能计算的格局。 ##### 1.4 可扩展的并行计算机体系结构 - **对称多处理机系统(SMP)**：所有处理器共享同一个主存空间和操作系统，适用于小型并行系统。 - **分布共享存储处理机系统(DSM)**：通过高速网络连接多个处理节点，这些节点可以共享一部分或全部内存。 - **大规模并行计算机系统(MPP)**：每个处理器有自己的本地内存和操作系统，通过网络进行通信，适合大规模并行计算。 - **机群系统(Cluster)**：由多个独立计算机（节点）组成，这些节点通过网络连接在一起工作，每个节点运行自己的操作系统。 ##### 1.5 国内外超级计算中心状况 - **美国超级计算中心**：如橡树岭国家实验室、劳伦斯利弗莫尔国家实验室等，在高性能计算领域一直处于领先地位。 - **中国大陆超级计算中心**：如国家超级计算天津中心、深圳中心等，近年来取得了显著进展。 #### 二、基础并行算法 并行算法设计是高性能计算的核心。本部分将介绍几种常见的并行算法及其设计原则。 - **并行计算基本概念**：并行度、负载均衡、通信开销等。 - **并行算法设计基本原则**：分区、通信、合并等步骤。 - **区域分解方法**：将问题域划分为多个子域，每个子域分配给一个处理器处理。 - **功能分解方法**：根据不同的计算功能来划分任务。 - **流水线技术**：将一个复杂的过程分解成一系列连续的任务，每个任务由一个处理器完成。 - **分而治之方法**：将大问题分解成若干个小问题，分别解决后再合并结果。 - **同步并行算法**：所有处理器在特定时间点同步执行操作。 - **异步并行算法**：各处理器可以根据自身情况独立地进行计算。 #### 三、并行算法设计与实现 这一部分主要介绍具体的并行算法设计与实现案例，如矩阵运算、线性代数方程组求解等。 - **并行矩阵乘法**：包括行列划分、行行划分等多种方法。 - **线性代数方程组并行求解**：如LU分解、Cholesky分解等。 - **经典迭代算法的并行化**：Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法等。 - **异步并行迭代法**：通过允许不同处理器异步更新变量来提高并行效率。 #### 四、并行实现 - **并行编程模式**：共享内存模型、消息传递模型等。 - **并行程序的基本特点**：数据并行性、任务并行性等。 - **并行程序的实现技术**：如OpenMP、MPI等编程接口。 #### 五、消息传递编程接口MPI - **MPI简介**：MPI是一种用于编写并行程序的标准接口，支持多种编程语言。 - **MPI程序实例**：通过具体示例展示如何使用MPI编写并行程序。 #### 六、MPI高级特性 - **MPI并行环境管理函数**：用于初始化和终止MPI环境。 - **MPI进程控制函数**：包括创建进程组、发送和接收消息等功能。 - **MPI点到点通信函数**：如阻塞式通信、非阻塞式通信等。 - **MPI聚合通信**：包括广播、归约等操作。 - **MPI全局归约操作**：如求和、最大值等全局操作。 #### 七、并行程序开发工具与高性能程序库 - **BLAS、LAPACK、ScaLAPACK**：提供线性代数运算的基础库。 - **FFTW**：快速傅里叶变换库。 - **PETSc**：并行科学计算库。 高性能并行计算不仅涉及到硬件层面的创新，还需要在软件层面上有深入的研究和发展。通过学习并行计算的基础知识、掌握并行算法的设计与实现方法以及熟悉常用的并行编程技术，可以为将来从事高性能计算领域的研究打下坚实的基础。