并行计算和高性能集群计算是计算机科学中的重要领域，它们主要关注如何利用多台计算机或处理器协同工作，以解决大规模的计算问题。本教程可能是针对有一定英文基础的学习者设计的，旨在深入理解并行计算的基本原理和实际应用。
并行计算是指在同一个时间点，多个计算任务或数据处理单元同时执行计算的过程。它通过将大型问题分解为可独立处理的子任务，提高了计算效率和系统吞吐量。这种技术广泛应用于科学计算、大数据分析、机器学习、图形渲染等多个领域。
并行计算有两种主要类型：共享内存并行计算和分布式内存并行计算。共享内存并行计算中，所有处理器可以访问相同的全局内存，通常通过多线程实现。而分布式内存并行计算则涉及多台计算机，每台计算机有自己的本地内存，它们通过网络通信进行协作，如MPI（Message Passing Interface）是这类计算的典型代表。
高性能集群计算是并行计算的一种形式，它结合了大量相对廉价的个人计算机或工作站，形成一个强大的计算资源池。这些节点通过高速网络连接，协同工作，能够处理单个计算机无法完成的复杂任务。集群计算的核心是调度和负载均衡，确保计算任务有效地分布在各个节点上，以最大化整体性能。
在“并行处理（高性能集群计算）上”这个文件中，可能包含了以下几个关键知识点：
1. **并行计算基础**：介绍并行计算的概念，包括并行度、并行效率和扩展性等基本概念。
2. **集群架构**：讨论集群计算的硬件结构，包括节点、网络互连设备和存储系统的设计。
3. **并行编程模型**：讲解如OpenMP（用于共享内存并行）、MPI（用于分布式内存并行）等编程接口的使用方法。
4. **任务调度与负载均衡**：阐述如何有效地分配任务到各个节点，以及如何动态调整以适应变化的工作负载。
5. **通信与同步**：探讨并行计算中的数据交换和同步机制，如点对点通信和广播操作。
6. **并行算法设计**：介绍如何将传统串行算法转化为并行算法，以及并行算法的优化策略。
7. **案例研究**：可能提供了一些实际应用案例，如气候模拟、生物信息学分析等，以展示并行计算的实际效果。
通过深入学习这个教程，你将能够理解和应用并行计算技术，解决复杂问题，并且了解如何构建和管理高性能计算集群。这不仅可以提升你的编程技能，还能帮助你在科研、工程等领域中解决计算密集型问题。
