64、高性能计算与并行编程技术解析

高性能计算与并行编程技术解析

1. 并行计算基础

并行计算在当今高性能计算领域具有重要地位，它能带来诸多潜在好处，如降低成本、提高能源效率、加快运行速度和处理更大规模问题。并行计算有其基本的硬件和软件模型。
- 硬件模型 ：包括分布式内存架构、共享内存架构、加速器设备、向量单元等，这些不同的架构和设备为并行计算提供了硬件支持。
- 分布式内存架构允许在多个节点间进行数据分布和处理。
- 共享内存架构则使得多个处理器可以直接访问同一块内存区域。
- 加速器设备如 GPU 能显著提升计算速度。
- 向量单元可进行高效的向量运算。
- 软件模型 ：涵盖进程、线程和向量三种并行化方式，以及通过专门处理器进行流处理。
- 进程并行化通过多个进程协同工作。
- 线程并行化在一个进程内创建多个线程。
- 向量化则利用向量单元进行并行计算。
- 流处理通过专门处理器对数据进行连续处理。

并行计算有一些基本定律，如 Amdahl’s Law 和 Gustafson - Barsis’s Law，它们描述了并行计算的加速比和可扩展性。

2. 并行算法

并行算法是并行计算的核心，其定义明确，研究前景广阔。常见的并行算法包括：
- 哈希函数 ：用于数据的快速查找和处理，有多种类型，如空间哈希、紧凑哈希和完美哈希。
- 空间哈希可用于处理大规模数据。
- 紧凑哈希在某些场景下能提高查找效率。
- 完美哈希能实现无冲突的查找。