64、高性能计算：原理、技术与应用

高性能计算：原理、技术与应用

1. 并行计算基础

1.1 并行计算概述

并行计算具有诸多潜在优势，包括成本降低、能源效率提升、更快的运行时间以及能够处理更大规模的问题。其基本定律有 Amdahl’s Law 和 Gustafson - Barsis’s Law。并行计算的硬件模型包括分布式内存架构、共享内存架构、加速器设备和向量单元等。应用/软件模型则涵盖了基于进程、线程的并行化以及向量处理和流处理等方式。

1.2 并行算法

并行算法的定义明确，其研究前景广阔。常见的算法包括哈希函数、前缀和模式以及空间哈希等。哈希函数用于数据处理，前缀和模式可用于大规模数组的处理，空间哈希则在网格操作中发挥重要作用，如紧凑哈希和完美哈希。

1.3 并行开发工作流程

并行开发工作流程包括规划、准备、实施和提交等步骤。规划阶段需要考虑算法设计、基准测试和核心数据结构的设计；准备阶段则要进行内存问题的排查和修复、代码可移植性的提升以及测试套件的搭建和版本控制；实施阶段进行代码开发；提交阶段完成代码的提交。

2. 硬件与性能

2.1 硬件模型

硬件模型包括分布式内存架构、共享内存架构、加速器设备和向量单元。分布式内存架构适用于跨节点并行计算，共享内存架构则用于节点内并行计算。加速器设备如 GPU、FPGA 等可显著提升计算性能，向量单元则用于向量计算。

2.2 性能评估

性能评估主要通过基准测试进行，包括计算机器平衡（浮点运算和带宽之间的平衡）、理论最大浮点运算数以及经验测量带宽和浮点运算数等。了解系统的性能极限有助于优化