### 并行计算导论知识点总结
#### 一、并行计算基础知识
- **并行计算定义**：并行计算是指使用多个处理器或计算单元同时处理任务的技术，以提高计算速度和效率。
- **发展历史**：从最早的专用超级计算机到现代的分布式计算集群，经历了从共享内存模型到分布式内存模型的转变。
- **并行计算机体系结构**：主要包括共享内存模型（如多处理器系统）和分布式内存模型（如集群系统）。不同的体系结构适合不同的应用场景。
- **并行算法设计**：涉及并行任务划分、通信策略选择以及负载均衡等方面，以确保高效利用计算资源。
#### 二、Linux/UNIX基本使用
- **操作系统安装**：介绍了如何在个人电脑或服务器上安装Linux操作系统，包括常见的发行版如Ubuntu、CentOS等。
- **基本命令和工具**：讲解了Linux常用的命令行操作，例如文件管理、进程控制等，以及如何使用shell脚本进行自动化任务。
- **程序开发与调试**：涵盖了在Linux环境下使用GCC、GDB等工具进行C/C++程序的编译和调试方法。
#### 三、并行计算平台建立
- **Linux集群搭建**：提供了构建基于Linux的并行计算平台的具体步骤，包括硬件选择、网络配置等。
- **MPI消息传递编程**：MPI(Message Passing Interface)是一种用于编写并行程序的标准接口。本书详细介绍了如何使用MPI进行编程，包括基本概念、重要函数及其使用方法。
- **MPICH软件介绍**：MPICH是一种免费且广泛使用的MPI实现，本书给出了如何安装和配置MPICH的具体指南。
#### 四、并行算法设计与实现
- **并行算法设计原则**：讨论了并行算法设计的一般原则，包括任务划分、数据分布、同步和通信策略等。
- **典型科学计算问题**：通过具体的例子来展示如何设计并行算法，例如数值积分、矩阵计算、快速傅里叶变换(FFT)等。
- **并行程序实例**：提供了基于MPI的消息传递并行程序的实际代码示例，帮助读者理解并行算法的具体实现方式。
#### 五、程序性能评价与优化
- **性能评估指标**：介绍了评估并行程序性能的各种指标，如速度比、效率、可扩展性等。
- **优化技巧**：探讨了提高并行程序性能的方法，包括减少通信开销、改进负载均衡等。
#### 六、高级主题与工具
- **高性能计算工具**：介绍了BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、FFTW和PETSc等高性能计算工具库及其用途。
- **MPI参考手册**：提供了MPI函数和变量的完整参考文档，方便读者查询和使用。
#### 七、教学与实践
- **适用对象**：本书既适用于信息技术与计算专业的学生作为专业基础课教材，也适合其他理工科专业的学生作为并行计算课程的参考书。
- **实践指导**：书中包含了一系列的习题，旨在帮助读者加深理解和实际操作能力。
《并行计算导论》是一本全面介绍并行计算技术和方法的教材，不仅覆盖了理论知识，还提供了丰富的实践案例和指导。对于想要深入了解并行计算领域的读者来说，这本书是非常有价值的参考资料。
