5、并行计算工作原理及硬件模型解析

并行计算工作原理及硬件模型解析

并行计算概述

随着问题规模的不断扩大，单个处理器的内存很快就会无法满足作业运行的需求。运行时间扩展受限会导致作业运行缓慢，而内存扩展受限则可能使作业根本无法运行。不过，如果应用程序的内存能够实现分布式存储，通常其运行时间也会相应得到改善，但反之则不一定成立。

从某种角度来看，计算密集型作业在每个处理周期都会访问内存中的每一个字节，因此运行时间是内存大小的函数。减少内存大小必然会缩短运行时间。所以，在进行并行计算时，初始阶段的重点应该是随着处理器数量的增加来减少内存使用量。

并行计算需要综合考虑硬件、软件和并行性等多个方面来开发应用程序，它不仅仅局限于消息传递或线程处理。当前的硬件和软件为应用程序的并行化提供了多种选择，并且有些选择还可以相互结合，以实现更高的效率和加速比。

开发者需要深入理解应用程序的并行化方式，以及不同硬件组件如何支持这种并行化。同时，还必须认识到应用程序从源代码到硬件的执行过程中，需要经过编译器和操作系统等多个层次。开发者负责应用程序软件层，包括源代码的编写。在源代码中，需要选择合适的编程语言和并行软件接口来利用底层硬件，同时还要决定如何将工作拆分为并行单元。编译器的作用是将源代码转换为硬件能够执行的形式，而操作系统则负责在计算机硬件上执行这些指令。

下面将通过一个示例来介绍如何通过原型应用程序为算法引入并行化。这个过程发生在应用程序软件层，但需要对计算机硬件有一定的了解。并行化的方法主要分为以下几类：
- 基于进程的并行化
- 基于线程的并行化
- 向量化
- 流处理

示例应用程序的并行化步骤

为了介绍并