8、并行计算技术前沿：理论与实践探索

并行计算技术前沿：理论与实践探索

在当今科技飞速发展的时代，并行计算技术作为推动众多领域发展的关键力量，正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨并行计算在多个方面的应用和研究成果，涵盖了从数值算法的碎片化编程到分布式文件系统的元数据性能分析，从优先时间Petri网的参数验证到多核编程的软件事务内存，以及稀疏矩阵运算和基因组规模分子进化应用中的多粒度并行计算等多个领域。

1. 数值算法的碎片化编程

传统并行程序开发中，开发者需手动解决诸多与动态属性相关的问题，如动态资源配置、负载均衡和资源分配等。碎片化编程方法则将程序表示为一组计算片段，这些片段既能充分利用可用资源，又能合理控制控制开销。

以矩阵乘法为例，将矩阵分解为多个子矩阵作为数据片段，定义代码片段进行计算。如对于9x9矩阵A、B、C，将其分解为3x3的子矩阵，定义代码片段F，通过公式计算子矩阵乘积。在计算过程中，需定义计算片段的执行顺序以避免数据竞争。

碎片化编程在数值模型实现中具有显著优势：
- 能够自动构建并行程序，复杂依赖关系隐藏在代码片段内，便于基于控制方案进行形式化构建。
- 赋予并行程序动态属性，得益于程序的碎片化结构。
- 具有良好的架构可移植性，可灵活选择计算片段执行顺序以适应不同超级计算机。
- 可将不同任务的控制方案存储在库中以便复用。

并行编程系统Aspect是碎片化编程的一种实现，基于异步计算模型，由翻译器和执行子系统组成。其编程语言具有静态数据类型、显式声明操作间数据依赖等特点。以矩阵乘法程序为例，展示了其在解决实际问题中的应用。

实验结果表明，碎片化版本的矩阵乘法算法比标准解决方案快约25倍，使用A