并行计算是计算机科学领域的一个分支，它涉及到同时使用两个或多个计算资源解决计算问题。这种方法能显著减少解决问题所需的时间，并能处理比单个处理器所能处理的大得多的数据集。为了深入理解并行计算，我们需要首先了解一些基本概念：
1. 并行计算的基本概念：并行计算通常是通过多核处理器或多个处理器协同工作来实现的。在多核处理器中，每个核都可以独立执行指令，而在多处理器系统中，每个处理器可能需要通过网络或共享内存进行通信。并行计算系统通常被分类为对称多处理(SMP)、非对称多处理(ASMP)、大规模并行处理(MPP)、分布式共享内存(DSM)等。
2. 并行算法：并行算法设计是并行计算的核心部分。设计好的并行算法可以有效地利用并行计算资源，通过减少计算时间、提高计算效率来解决复杂的科学、工程、数据分析等问题。
性能评价是并行计算中另一个关键方面，它包括一系列指标和方法来评估和比较不同并行计算系统、算法或程序的性能。性能评价的策略和指标包括：
1. 性能评价的策略：通常包括基准测试、性能分析、模拟和理论分析等方法。基准测试是通过标准化的测试程序来评估系统性能。性能分析可能涉及到性能监控工具，用于检测程序运行时的性能瓶颈。模拟可以用来预测未来系统性能或在实际操作前进行风险评估。理论分析则涉及数学模型和公式，例如计算复杂度理论和大O表示法。
2. 基本的定律：在性能评价领域有几条著名的定律，对于理解并行计算的性能至关重要。
- Amdahl定律：这条定律说明了程序中可以并行化的部分比例和程序加速比之间的关系。它表明，即使对于完美的并行化，加速比也会受到串行部分的限制。
- Gustafson定律：与Amdahl定律不同，Gustafson定律考虑到随着问题规模的增加，并行执行部分所占比例也会增加。这条定律更加适用于可扩展的并行系统，它表明即使串行部分不变，理论上也可以通过增加处理器数量来获得几乎线性的加速比。
- 布尔定律：这条定律关注的是系统的整体吞吐量。它指出，一个处理器的性能越高，所得到的加速比就越接近于处理器的数量。
- 沃尔夫定律：这条定律关注的是缓存和内存对程序性能的影响，即系统中缓存和内存的增加可以显著提升性能。
- 异质计算定律：随着多核处理器和异构系统的发展，异质计算定律开始被提出，主要分析在异构计算环境中如何合理分配不同类型的任务到不同处理器上，以达到性能最优。
在实际的性能评价过程中，我们可能还会使用到各种性能指标，如：
- 吞吐率：单位时间内处理完的工作数量。
- 响应时间：系统对特定请求作出反应所需的时间。
- 加速比：并行算法与串行算法在同一任务上执行的时间比。
- 效率：加速比与处理器数量的比值。
- 负载均衡：在并行计算中，指任务如何被均等地分配到每个处理器上，以避免某些处理器过载而其他处理器空闲的情况。
性能评价的目的是为了更好地理解并行计算系统的表现，以便对其进行优化。要充分掌握并行计算与性能评价的知识，需要深入学习和实践，以及对相关领域的最新研究成果保持关注。
