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并行计算技术
并行计算技术是提高冲击动力学仿真计算效率的重要手段。在处理大规模、复
杂度高的仿真问题时，单核处理器的计算能力往往难以满足实时或高效的需求。
通过并行计算，可以将计算任务分解到多个处理器或计算节点上，从而显著提
高计算速度和仿真效率。本节将详细介绍并行计算的基本原理、常用技术以及
在冲击动力学仿真中的应用实例。
4.1 并行计算的基本概念
并行计算是指同时使用多个计算资源（如处理器核心、计算节点）来执行计算
任务，以减少总体计算时间。并行计算的基本思想是将一个大任务分解成多个
小任务，这些小任务可以同时在不同的计算资源上执行，最后将结果汇总。并
行计算可以分为两大类：共享内存并行（SMP, Symmetric Multi-Processing）和
分布式内存并行（DMP, Distributed Memory Processing）。
4.1.1 共享内存并行
共享内存并行计算是指多个处理器共享同一块内存空间，每个处理器都可以访
问这块内存中的任何数据。这种方式适用于多核处理器系统，如现代的多核
CPU。在共享内存并行中，任务的分解和数据的共享相对简单，但需要处理好
多个处理器之间的同步问题，避免数据竞争和死锁。
4.1.2 分布式内存并行
分布式内存并行计算是指多个处理器或计算节点各自拥有独立的内存空间，每
个处理器只能访问自己的内存。这种方式适用于大规模集群系统，如超算中心。
在分布式内存并行中，任务的分解和数据的通信更为复杂，但可以支持更大规
模的计算任务。
4.2 常用并行计算框架
在冲击动力学仿真中，常用的并行计算框架包括 OpenMP、MPI（Message
Passing Interface）和 CUDA。这些框架提供了不同的并行计算模型和工具，适用
