12、并行计算与高性能计算的新范式

并行计算与高性能计算的新范式

1. 引言

随着计算需求的增长和技术的进步，并行计算和高性能计算（HPC）已经成为工业和学术界不可或缺的一部分。为了应对日益复杂的计算任务，研究人员和工程师们不断探索新的计算模式和技术。本文将探讨并行计算在工业和学术界的应用，特别是在高性能量子分解、Cholesky分解、矩阵运算等方面的技术细节和优化方法。

2. 并行计算的基本概念

并行计算是指通过同时执行多个计算任务来提高计算效率的一种计算模式。并行计算的核心思想是将一个大的计算任务分解成若干个小的任务，这些小任务可以并行执行，从而大大缩短计算时间。并行计算主要分为两类：数据并行和任务并行。

数据并行

数据并行是指将数据划分为多个子集，每个子集由不同的处理单元独立处理。例如，在矩阵运算中，可以将矩阵划分为多个子矩阵，每个子矩阵由不同的处理器处理。

数据并行的优点	数据并行的缺点
提高计算效率	数据传输开销较大
简化编程模型	需要更多的内存资源

任务并行

任务并行是指将一个大的任务分解为多个独立的小任务，每个小任务由不同的处理单元执行。例如，在图像处理中