东北大学并行程序课件

并行程序设计是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到如何利用多处理器、多核心或分布式系统来同时执行多个任务，以提高计算效率和处理能力。东北大学的这门并行程序课件显然旨在教授学生如何有效地设计和实现并行程序。 在并行程序设计中，有以下几个关键知识点： 1. **并行计算基础**：并行计算的基本概念，包括并行性（数据并行性和任务并行性）、并行模型（共享内存和分布式内存模型）以及并行度等。理解这些概念对于后续的学习至关重要。 2. **并行算法设计**：并行算法设计方法，如分治策略、动态编程和贪婪算法的并行化。学习如何将传统算法转化为并行版本，以充分利用多核处理器的能力。 3. **并发控制**：在并行程序中，由于多个任务可能同时访问同一资源，因此需要掌握并发控制技术，如锁、信号量、条件变量和无锁数据结构，以防止数据不一致和死锁问题。 4. **通信与同步**：在共享内存和分布式内存模型中，进程间的通信和同步是关键。了解消息传递接口(MPI)、POSIX线程（pthread）、OpenMP等编程接口，以及各种同步原语如barrier同步、rendezvous同步等。 5. **性能分析与优化**：学习如何使用性能分析工具，如gprof、mpi_poview等，来评估并行程序的性能，并根据分析结果进行优化。优化包括负载均衡、减少通信开销和降低全局同步次数等。 6. **并行编程模型**：深入理解并行编程模型，如OpenMP、MPI、CUDA（用于GPU编程）等，它们为程序员提供了不同的抽象层次来编写并行代码。 7. **并行计算环境**：熟悉并行计算平台，如集群、超级计算机和云计算环境，以及如何在这些平台上部署和运行并行程序。 8. **并行算法实例**：通过具体的并行算法实例，如快速傅里叶变换(FFT)、矩阵乘法、深度优先搜索(DFS)等，实践并行编程技巧。 9. **容错与可靠性**：在并行系统中，硬件故障的可能性增加，因此理解和实现容错机制是必要的，例如检查点恢复、故障检测和恢复策略。 10. **应用领域**：并行计算广泛应用于科学计算、大数据处理、人工智能、图形渲染等领域，了解这些领域的并行计算需求和挑战。 通过对东北大学这门并行程序课件的学习，学生将能够系统地掌握并行编程的基础知识，具备设计和优化并行程序的能力，为未来从事相关工作或研究打下坚实的基础。