并行计算基础知识讲座PPT教案学习.pptx

并行计算基础知识讲座主要探讨了在现代科学与工程计算中并行计算的重要性、类型以及相关技术。并行计算是解决大规模计算密集型、数据密集型和网络密集型问题的关键手段，尤其是在时间敏感的领域，如制造业、天气预报和气候模拟。 在面对计算量极大的任务时，传统的个人计算机（PC）往往力不从心，这时候就需要借助超级计算环境，其中并行计算发挥着核心作用。并行计算任务通常包括那些计算需求超出当前硬件能力或者计算时间过长的问题，例如科学计算、分布式处理等。 并行计算机有多种类型，包括并行向量机（PVP）、对称多处理共享存储多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）和工作站机群（COW，Cluster of Workstations）。COW是一种由PC或SMP组成的集群，通过商品化网络互连，使用TCP/IP协议进行通信。每个节点拥有自己的操作系统，但通过中间层实现单一系统映像（SSI），使得整个集群看起来像一个单一系统，简化管理和维护。 单一系统映像是并行计算中的一种设计概念，它并不意味着只有一个操作系统实例，而是让用户感觉像是在使用单一系统。SSI的特点包括统一的入口点、文件系统、I/O空间、网络、作业管理、存储空间和进程空间。 并行计算环境涉及操作系统（如RatHat9.0）、编程语言（如Fortran 77、Fortran 90、C/C++等）以及并行算法的设计。并行算法是并行计算过程的精确描述，分为数值计算和非数值计算两大类。在并行计算中，进程可以被分配到不同的节点，通过消息传递进行通信、同步和聚集操作。 进程间通信是并行计算中的重要组成部分，操作系统提供了相应的系统调用函数，允许进程间的数据交换。通信可以是同一处理机内的共享数据缓存区读写，也可以是不同处理机间的网络通信。同步确保进程间操作的协调，而聚集则用于合并多个进程的局部结果，产生新的全局结果。 在并行计算模型和语言方面，共享存储模型（如X3H5, Pthread, OpenMP）适用于PVP、SMP和DSM系统，而消息传递模型（如MPI，PVM）则适应于MPP、Cluster和COW系统。数据并行模型则着重于数据的并行处理，常见于并行计算框架中。 总结来说，这个并行计算基础知识讲座涵盖了并行计算的需求、系统类型、集群架构、操作系统、编程语言、并行算法和进程间通信等多个关键方面，为理解和应用并行计算提供了全面的基础知识。