1、并行与高性能计算：从基础到实践

并行与高性能计算：从基础到实践

1. 并行计算的魅力与挑战

并行计算在当今科技领域扮演着至关重要的角色。学习并行计算能带来诸多潜在益处，如显著提升计算速度、增强系统的可扩展性等。然而，也存在一些需要注意的地方，比如并行计算可能会引入额外的复杂性，包括同步问题、数据竞争等。

并行计算有其基本定律，其中Amdahl定律指出了并行计算的极限。该定律表明，即使增加处理器数量，由于程序中存在串行部分，加速比也会受到限制。而Gustafson - Barsis定律则突破了这一传统观念，它强调在问题规模可以随着处理器数量增加而扩展时，并行计算的加速比可以得到显著提升。

并行计算的工作原理可以通过一个示例应用来理解。在这个示例中，我们可以看到数据如何被分割并分配到多个处理器上进行并行处理。同时，当今的异构并行系统有其独特的硬件和软件模型。硬件模型包括多种处理器类型，如CPU和GPU；软件模型则涉及到如何协调这些不同硬件的工作。

并行方法可以进行分类，常见的并行策略包括数据并行、任务并行等。并行速度和比较速度是两个不同的衡量指标，并行速度主要关注并行计算相对于串行计算的加速比，而比较速度则可能涉及到不同并行算法或系统之间的性能比较。

2. 并行化的规划之路

在开展新的并行计算项目时，准备工作至关重要。首先是版本控制，它就像一个安全的保险箱，能帮助我们管理并行代码的不同版本，避免代码丢失或混乱。可以使用Git等工具来实现版本控制，具体步骤如下：
1. 安装Git软件。
2. 在项目目录下初始化Git仓库： git init 。
3. 添加文件到暂存区： git a