The Challenges and Opportunities of Parallel Programm

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

“并行编程”这个词汇听起来很高大上，实际上并不是每一个编程人员都需要知道它背后的复杂理论，为什么它能够带来巨大的性能提升，以及如何应用于现代计算机系统中。本文试图通过介绍并行编程的概念、基本知识、重要技术，以及其发展方向，帮助读者更加深刻地理解并行编程。

2.基本概念与术语

首先，我们来看一下并行编程最基本的两个术语——数据并行和任务并行。

数据并行(Data parallelism)

“数据并行”描述的是一种方法，可以在多个处理器或者多核CPU上同时执行相同的数据集上的相同操作。换句话说，就是把同一份数据切分成多份，分别给不同处理器或核执行相同的操作，然后再把结果进行合并。
在这个例子中，有三个处理器，每个处理器都负责处理一个数据的子集。由于数据是相同的，所以三个处理器可以同时处理数据子集，从而获得比较好的处理效率。数据并行适用于很多种类型的计算任务，如图像处理、生物信息分析等。
　　要实现数据并行，通常需要对数据进行切分、分配到不同的处理器或核上、并行执行运算，最后再将结果合并。在实现数据并行时，关键是要对数据进行划分，使得不同处理器或核之间的数据划分完全相同。如果无法做到这一点，则不能有效利用多核的处理能力。因此，数据并行具有高度的灵活性，能够适应各种各样的应用场景。

任务并行(Task parallelism)

“任务并行”描述的是一种方法，可以在多个处理器或多核CPU上同时执