Elements of Parallel Computing-CRC

并行计算是现代计算机科学的一个核心领域，它涉及同时使用多个计算资源来解决一个或多个问题。"Elements of Parallel Computing-CRC"这本标题中所指的书籍是关于并行计算的元素，由Chapman & Hall/CRC出版，在Computational Science Series系列中。系列的编辑是Horst Simon，他是位于加利福尼亚州伯克利的劳伦斯伯克利国家实验室的副主任。并行计算之所以困难是因为它要求开发者在设计算法和程序时必须考虑如何有效利用并行硬件资源，同时还要兼顾数据在处理器间的传输、任务的调度以及负载均衡等问题。但同时，它也是极具创造性的，因为并行计算为解决复杂问题提供了新的方法和思想。 并行计算涉及的技术领域非常广泛，从理论基础、算法设计到实际的计算机架构和编程工具，构成了一个多层次的知识体系。在这个体系中，我们可以找到以下几个核心知识点： 1. 并行计算的基本概念：包括串行计算与并行计算的区别、并行计算的优势与挑战、并行硬件资源的种类和特点（例如CPU、GPU、FPGA、多核处理器等）。 2. 并行算法设计：研究如何设计能在并行环境下高效运行的算法，这包括理解问题的可并行性、寻找合适的分解策略（任务分解、数据分解、混合分解），以及设计能够减少通信开销和避免资源冲突的策略。 3. 并行编程模型：如共享内存模型、消息传递模型（MPI）、数据并行模型（OpenMP）等，它们定义了程序中进程或线程之间如何通信和同步。 4. 并行架构：介绍并行计算机的结构，包括分布式内存系统、共享内存系统，以及它们的组合形式如集群、网格和云计算平台。 5. 性能评估：性能是并行计算中的关键考量，涵盖加速比、效率、并行开销和可扩展性等指标。掌握这些性能评估工具对于开发高效的并行程序至关重要。 6. 并行编程语言和工具：包括C/C++、Fortran、Java等传统编程语言的并行扩展，以及针对并行编程设计的新工具，如OpenMP、MPI库、CUDA、OpenCL等。 7. 高性能计算（HPC）：这个子领域更集中于大规模计算任务，涉及的技术在很多方面与并行计算重叠，包括高性能计算的硬件和软件，以及应用案例研究。 8. 软件开发：多核软件开发的挑战，包括如何在设计上充分考虑到多核处理器架构的特点，以及如何利用并行编程技术来提升程序的性能。 9. 能源效率：随着计算需求的增加，能效比以往任何时候都更为重要。绿色计算和能源效率成为并行计算领域中不可忽视的研究方向。 10. 计算模型与可视化：计算模型是理解并行计算原理的基础，而可视化则是分析和理解大规模科学计算结果的重要手段。 11. 分布式计算：虽然与并行计算有交集，但分布式计算更多关注跨网络的多台计算机的协作，比如网格计算和云计算，这为并行计算提供了更广阔的应用场景。 并行计算领域的知识体系不是静态的，随着硬件技术的发展和应用需求的不断变化，这个领域正在快速演进。例如，随着exascale计算的发展（它是指达到百亿亿次的计算性能），人们需要解决比petascale计算时代（达到千万亿次）更多的挑战，包括但不限于更高的能源效率、更强的容错能力以及更复杂的程序设计。 此外，新技术如量子计算、非易失性内存（NVM）和神经网络专用硬件（如TPU），都在为并行计算领域带来新的变革，这些都在鼓励研究人员和工程师持续创新，为解决日益增长的计算需求寻找更加高效的方案。