并行计算4
大规模数据处理中的并行计算
大规模数据处理中的并行计算一、引言现代社会中，数据已经成为重要的生产力，大量数据处理成了越来越多的企业所进行的必要活动。
随着数据量的增大，传统的单机计算已经无法满足快速高效的数据分析需求，因此需要采用并行计算来进行大规模数据处理。
二、并行计算的基础知识1.并行计算的定义并行计算作为计算机科学的一个重要研究领域，主要研究如何通过一些技术手段，使多台计算机同时参与处理，从而使计算速度大幅提升，计算效率得到了提升。
2.并行计算的基本原理并行计算主要依靠多处理器的硬件环境和计算机系统的软件技术，将一个大型任务划分成多个子任务，分配给不同的处理器进行处理，最后合并各个处理器的处理结果，形成最终的处理结果。
数据并行任务也可以通过同步、通信、互斥等方法实现负载均衡和任务管理。
三、大规模数据处理中的并行计算1.大规模数据处理的挑战对于大规模数据处理，数据量很大，单机计算的速度慢，计算成本很高，效率很低，因此需要采取并行计算来提高处理速度和效率，处理大量数据。
2.大规模数据处理使用并行计算的优点通过采用并行计算，可以快速并行化处理，缩短单个任务的处理时间，提高处理速度，提高计算机的资源利用率，减少处理时间和成本。
3.大规模数据处理中并行计算的应用大规模数据处理中，通常采用分布式系统、云计算、MapReduce等技术来进行并行计算。
这些技术可以将大量数据并行化处理，有效地提高了处理效率和速度。
四、大规模数据处理中的数据并行1.什么是数据并行数据并行是通过多个处理器对数据进行并行处理。
多个处理器可以同时处理同一任务的不同数据部分，从而实现负载均衡和高效的数据处理。
2.大规模数据处理中的数据并行数据并行是大规模数据处理中最常用的技术之一。
通过将数据划分成多个部分，分配给不同的处理器进行处理，最后再将处理结果合并，形成最终的处理结果。
在这个过程中，需要采用负载均衡算法来确保任务得到平均分配和处理。
3.快速排序算法在大规模数据处理中的应用快速排序是一种比较高效的排序算法，在大规模数据处理中应用广泛。
大规模结构动力学有限元并行计算
大规模结构动力学有限元并行计算1.引言大规模结构动力学有限元并行计算是在计算机技术不断进步的背景下，为了提高结构动力学有限元模拟的计算效率而诞生的技术手段。
随着计算机性能的不断提升，结构动力学有限元模拟的计算需求越来越强，对于传统的串行计算方式已经不能满足要求。
因此，并行计算成为大规模结构动力学有限元模拟的重要手段，对于提高计算效率，缩短计算时间、优化计算结果等方面都有着重要作用。
2.大规模结构动力学计算的特点大规模结构动力学有限元模拟计算其主要特点就是计算规模大、时间长，数据量大、数据处理复杂等方面的特点。
传统的串行计算方式将计算任务划分为多个小任务一步步完成，但是随着计算规模的不断扩大，计算时间变得越来越长，而且CPU处理的数据量也越来越大，数据复杂度也不断提高。
因此串行计算的效率日益降低，这时并行计算成为了必不可少的解决方式。
3.并行计算的优点并行计算使得多个CPU可以同时运行计算程序，计算任务可以分割为多个小任务分配给不同的CPU同时处理，以提高计算效率。
并行计算的另一个优点是，可以充分利用计算机内存，以最大化地提高计算机的计算能力。
并行计算的设计主要需要解决两个问题，第一个问题是如何将计算任务分割为多个小任务，第二个问题是如何有效地协调多个CPU之间的计算任务。
4.并行计算的应用大规模结构动力学有限元并行计算技术的应用领域非常广泛，主要适用于几何复杂、物理特性复杂的结构物动力学问题，是风洞试验、现场试验等一些实验手段无法解决的问题，如飞行器、高速列车、大型工程结构物等动态响应和破坏性分析等。
并行计算技术帮助用户可以通过一种虚拟试验的方式，不断调整和优化结构的设计，以提高结构的性能和安全性。
5.并行计算的挑战虽然并行计算的优点非常明显，但是并行计算的应用也存在着一些比较明显的挑战。
首先，分割任务分配给不同的CPU之后，需要考虑先后顺序和数据的传输，因此需要设计一些特殊的数据传输方式和计算协调方式；其次，并行计算的算法需要进行特殊优化以充分发挥计算机的性能；最后，并行计算的系统设计需要考虑大规模并发操作带来的瓶颈和性能损失。
并行程序设计导论第四章课后题答案(2024)
2024/1/29
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目录
2024/1/29
• 课后题概述与解题思路 • 并行计算基本概念回顾 • 数据并行和任务并行编程技巧 • 同步与通信机制在并行程序中的应用 • 性能评价与调试方法分享 • 实例分析：典型课后题解答过程展示
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01 课后题概述与解题思路
2024/1/29
并行化设计
将程序中的可并行部分进行并行处理，利用多核CPU或分布式系统的 计算能力提高程序性能。
数据结构优化
根据问题的特点选择合适的数据结构，以减少内存占用和提高数据访 问效率。
代码优化
通过编译器优化选项、内联函数、减少函数调用等手段提高代码执行 效率。
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06 实例分析：典型课后题解 答过程展示
并行性能优化
通过分析并行程序的性能瓶颈，采用合适的优化策略，如减少通信 开销、提高缓存利用率等，提高并行程序的执行效率。
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04 同步与通信机制在并行程 序中的应用
2024/1/29
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同步机制原理及作用
2024/1/29
同步机制原理
通过设定同步点或同步操作，确保并 行程序中的各个进程或线程在关键点 上达到一致状态，避免数据竞争和结 果不确定性。
重点复习并行程序设计的基本概念、原理和方法，理解并掌握相关术语和定义。通过对比和分析选项，找出 正确答案。
简答题
在理解基本概念的基础上，结合实际应用场景和问题背景，进行深入分析和思考。注意答案的条理性和逻辑 性，尽量用简洁明了的语言进行表述。
编程题
首先明确题目要求和目标，设计合理的算法和数据结构。在编写代码时，注意并行化策略的选择和实现，以 及同步和通信机制的处理。最后对程序进行测试和调试，确保正确性和性能。
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用在现代科技领域，计算机的并行计算技术被广泛应用于许多领域，提供了强大的计算能力和效率。
本文将详细解释并行计算的概念、架构和应用，以及介绍几种常见的并行计算技术。
一、并行计算的概念并行计算是指同时执行多个计算任务的过程，以提高计算机系统的速度和性能。
与传统的串行计算相比，通过并行计算，多个处理器可以同时处理不同的计算任务，从而大大缩短了计算时间。
二、并行计算的架构1. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种常见的并行计算架构，它包含多个处理器核心（CPU），每个处理器核心都可以访问共享内存。
因此，每个处理器核心都具有相同的权限和能力，并且可以相互通信和协作。
2. 分布式内存计算机（DMC）分布式内存计算机是一种将多个计算机连接在一起，并通过网络进行通信的并行计算架构。
在分布式内存计算机中，每个计算机都有自己的本地内存，并且计算任务被划分为子任务，在多台计算机之间进行并行计算。
3. 向量处理器向量处理器是一种特殊的并行计算架构，其核心思想是通过同时执行多个数据元素来提高计算性能。
向量处理器具有广泛的数据并行能力，并且可以在单个指令中处理多个数据。
三、并行计算的应用1. 科学计算在科学研究领域，许多复杂的计算任务需要大量的计算资源和时间。
通过并行计算技术，科学家可以利用多个处理器来加速大规模的数值模拟、数据分析和计算实验，从而加快科学研究的进程。
2. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是分析和理解大规模数据集的重要领域。
并行计算技术可以加速数据挖掘算法和机器学习模型的训练和推断过程，减少模型训练时间，提高预测和分类准确性。
3. 图像和视频处理在图像和视频处理领域，许多算法需要处理大量的像素和帧。
通过并行计算技术，可以将图像和视频处理任务分成多个子任务，并在多个处理器上同时处理这些子任务，从而提高图像和视频处理的效率和实时性。
4. 数据库管理和并行查询在大规模数据库管理和查询中，通过并行计算技术可以将查询任务划分为多个子任务，并由多个处理器同时执行这些子任务。
如何优化算法解决大规模数据处理问题(四)
优化算法解决大规模数据处理问题随着互联网技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要组成部分。
然而，随之而来的是海量数据的处理问题，如何高效地处理这些大规模数据成为了亟待解决的难题。
优化算法应运而生，成为解决大规模数据处理问题的有效工具。
本文将探讨如何优化算法来解决这一问题。
1. 并行计算并行计算是处理大规模数据的常用方法之一。
它通过同时运行多个计算任务来提高整体计算速度。
在并行计算中，任务被分成多个子任务，并通过多个处理单元或者计算节点进行并行处理，最后将结果进行整合。
通过充分利用多台计算机或者多核处理器的计算能力，可以显著提高数据处理的效率。
为了最大程度地利用并行计算的优势，关键是将任务划分为合理的子任务，并进行任务之间的协调和通信。
例如，可以将数据划分为多个块，并为每个处理单元分配不同的块进行计算。
另外，还可以考虑使用一些常用的并行计算框架，如MapReduce和Spark等，来简化并行计算的实现。
2. 数据压缩与采样大规模数据往往具有较高的维度和冗余，因此可以通过数据压缩和采样等方法来减少数据量，从而提高算法的效率。
数据压缩可以通过消除冗余信息来减少数据的存储和传输量。
常用的数据压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法等。
通过选择合适的数据压缩算法，可以大大减少处理大规模数据所需的时间和空间。
数据采样是从大规模数据集中选择一部分样本进行处理和分析的方法。
通过合理选择采样样本，可以在保证数据的代表性的同时，大大减少计算量。
常用的数据采样方法包括随机采样、分层采样和聚类采样等。
通过合理选择采样方法和样本数量，可以在保证算法结果准确性的前提下，提高计算速度。
3. 分布式计算分布式计算是一种将任务分发到不同的计算节点进行并行处理的方法。
通过利用多台计算机的计算能力，可以有效地处理大规模数据。
在分布式计算中，关键是任务的划分和调度。
可以将任务划分为多个子任务，并将这些子任务分发到不同的计算节点进行处理。
并行计算的原理和并行算法优化
并行计算的原理和并行算法优化随着硬件技术的快速进步，越来越多的计算机系统采用并行计算方式，从而获得更高的计算效能。
并行计算在许多领域都有应用，例如科学计算、图像处理、语音识别、机器学习等。
本文将介绍并行计算的原理和并行算法优化。
一、并行计算的原理并行计算是指同一时刻有多个计算任务同时进行的计算方式。
在主流多核处理器架构中，每个核心都可以独立地执行指令，这使得并行计算变得容易。
并行计算的优点是可以大幅度提高计算效率和速度。
同时，由于计算任务被分解成许多小任务，每个任务的数据量进一步减小，从而使计算变得更加高效。
并行计算的实现需要满足以下条件：1、任务可拆分性：计算任务必须被分解成多个相对独立的子任务，每个子任务可以分配给不同的计算单元。
2、任务间并行性：任务必须是可以同时执行的，这意味着任务之间的数据和控制流必须满足并行计算的条件。
3、数据分布性：任务执行所需的数据必须被存储在能够被多个计算单元访问的地方。
并行计算可以通过多种方式实现，其中最常见的是并行执行和并行数据处理。
在并行执行中，计算任务被分配给多个计算单元，每个计算单元独立地执行一个子任务。
在并行数据处理中，数据被分解成多个块，每个块可以被不同的处理单元处理。
二、并行算法优化并行算法是一个并行计算任务的实现方式。
通常情况下，一个并行计算任务由多个计算步骤组成，每个步骤可以使用不同的并行算法来实现。
合理选择并行算法可以显著提高计算效率和速度。
并行算法的优化可以从以下几个方面入手：1、负载均衡性：对于一个并行任务，每个计算单元的工作量应该尽量相等，也就是说，应尽可能减小负载不均衡的影响。
实现负载均衡的方法包括任务分配器的设计和动态负载均衡技术的应用。
2、通信代价：并行计算中，大量的数据要在不同计算单元之间传输，因此通信代价成为影响计算效率的一个重要因素。
为了减小通信代价，可以尝试数据压缩、本地数据重用和通信次数最小化等方法。
3、局部性和并行性：并行计算涉及大量的数据访问，如果数据被存储在不能被多个计算单元访问的地方，则会影响并行计算的效能。
了解编程技术中的并行计算和并行编程方法
了解编程技术中的并行计算和并行编程方法在当今信息技术高速发展的时代，计算机在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高计算机的性能和效率，人们开始研究并行计算和并行编程方法。
并行计算是指同时执行多个任务，而并行编程则是为了实现并行计算而采用的一种编程方式。
本文将介绍并行计算和并行编程的基本概念、方法和应用。
一、并行计算的基本概念并行计算是指在多个处理器上同时执行多个任务，从而提高计算机系统的处理能力和效率。
与之相对的是串行计算，即在单个处理器上按照顺序执行任务。
并行计算的主要目的是通过任务的分解和分配，实现任务的并行执行，从而加快计算速度和提高系统的吞吐量。
二、并行计算的方法1. 任务并行任务并行是指将一个大任务分解成多个小任务，然后分配给多个处理器同时执行。
每个处理器独立地执行自己分配到的任务，最后将结果合并得到最终的结果。
任务并行的优点是可以充分利用多个处理器的计算能力，提高计算速度和系统的吞吐量。
2. 数据并行数据并行是指将大规模的数据分成多个子集，然后分配给多个处理器进行计算。
每个处理器独立地计算自己分配到的数据子集，最后将计算结果合并得到最终的结果。
数据并行的优点是可以充分利用多个处理器的存储空间和计算能力，提高计算速度和系统的吞吐量。
3. 流水线并行流水线并行是指将一个任务分解成多个子任务，并通过多个处理器按照一定的顺序进行处理。
每个处理器负责执行自己分配到的子任务，并将结果传递给下一个处理器进行处理。
流水线并行的优点是可以充分利用多个处理器的计算能力和存储空间，提高计算速度和系统的吞吐量。
三、并行编程的方法并行编程是为了实现并行计算而采用的一种编程方式。
在传统的串行编程中，程序按照顺序执行，而在并行编程中，程序需要考虑任务的分解和分配，以及任务之间的通信和同步。
常见的并行编程方法包括共享内存编程和消息传递编程。
1. 共享内存编程共享内存编程是指多个处理器共享同一块内存空间，并通过读写共享内存来实现任务之间的通信和同步。
高效处理大数据的四种方法
高效处理大数据的四种方法随着科技的不断发展和数据的爆炸增长，大数据已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，高效处理大数据却是一个复杂的挑战。
在本文中，我将介绍四种高效处理大数据的方法，以帮助读者更好地处理和分析海量的数据。
方法一：并行计算并行计算是一种将大数据划分为多个小任务并同时处理的方法。
采用并行计算的好处是能够同时利用多个处理器或计算机资源，提高处理数据的速度和效率。
在并行计算中，常用的技术包括分布式系统、多线程编程和图形处理器（GPU）等。
通过将大数据分割为多个小部分，并由多个处理单元同时处理，能够减少数据的传输和计算时间，从而提高了大数据的处理速度和效率。
方法二：数据压缩数据压缩是一种通过减少数据占用的存储空间以提高处理速度和效率的方法。
当处理大规模的数据时，数据压缩可以减少物理存储介质的开销，并提高数据的传输速度。
常用的数据压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv-Welch（LZW）编码和差分编码等。
通过选择合适的压缩算法和参数，可以大幅度减少存储空间和传输时间，使得大数据的处理更加高效。
方法三：分布式存储和计算分布式存储和计算是一种将大数据分散存储在多个节点上，并通过并行计算的方式对数据进行处理的方法。
在分布式系统中，数据通常存储在多个节点上，并由多个计算节点同时进行计算。
这种方式可以充分利用集群系统的资源，并实现数据的快速处理。
常见的分布式存储和计算框架包括Hadoop和Spark等。
通过使用这些框架，可以将大数据分布式存储和并行处理，从而提高数据处理的速度和效率。
方法四：增量计算增量计算是一种将大数据划分为小批次，并逐步处理的方法。
通过将大数据分成多个小批次，并逐一处理每个批次，可以降低计算和存储的复杂性，提高处理效率。
在增量计算中，常用的技术包括流处理和迭代计算等。
通过增量计算，可以高效处理大数据，并及时获取计算结果，满足实时业务需求。
综上所述，高效处理大数据是一个复杂的问题，但我们可以采用并行计算、数据压缩、分布式存储和计算以及增量计算等四种方法来提高处理大数据的速度和效率。
并行计算基础知识
并行计算基础知识在计算机科学领域中，随着计算需求的增加和任务的复杂化，人们开始寻找更高效的计算方式。
并行计算作为一种重要的计算模式，在多个处理单元同时进行计算操作，大大提高了计算速度和效率。
本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、分类、应用领域以及相关技术等。
一、并行计算的定义和分类并行计算是指通过将一个计算问题划分为多个子问题，并在多个处理单元上同时进行计算操作，从而加快计算速度的一种计算方式。
与之相对的是串行计算，即按照顺序逐一执行计算任务的方式。
根据并行计算的规模和任务划分方式，可以将并行计算分为以下三种分类：1. 指令级并行计算：该种并行计算方式主要是对计算机中的单个指令进行并行处理，即同时执行多个指令操作。
它通过优化处理器的执行流水线、指令突发处理等技术实现加速。
2. 数据级并行计算：该种并行计算方式主要是对大规模的数据集进行划分，将数据分配给多个处理单元同时进行计算操作，最终将各个处理结果进行合并得到最终结果。
这种方式主要用于解决一些数据密集型的计算问题，如图像处理、数据挖掘等。
3. 任务级并行计算：该种并行计算方式是将一个复杂的计算任务划分为多个子任务，并将不同的子任务分配给不同的处理单元进行计算。
各个处理单元之间通过通信来交换计算结果或者协同工作，最终得到整体的计算结果。
这种方式主要用于解决一些计算复杂度高、任务独立的问题，如天气预报、分布式数据库查询等。
二、并行计算的应用领域并行计算广泛应用于各个领域，尤其是那些需要大规模计算和高性能计算的领域。
以下是几个常见的应用领域：1. 科学计算：并行计算在科学计算领域发挥着重要作用，能够加速复杂的数值计算和模拟实验，例如天气预报、地震模拟、宇宙学研究等。
2. 人工智能：并行计算可以加速机器学习、神经网络训练等人工智能任务，提高算法的训练效率和模型的准确性。
3. 数据分析：对于大规模数据的处理和分析，通过并行计算可以提高数据处理的速度和效率，如数据挖掘、图像处理、自然语言处理等。
大数据处理中的并行计算方法
大数据处理中的并行计算方法随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当代社会中不可忽视的重要资源。
然而，大数据的处理和分析面临着巨大的挑战，主要体现在数据量庞大、复杂度高以及处理速度要求快等方面。
为了应对这些挑战，大数据处理中的并行计算方法被广泛应用。
并行计算是指将一个大任务分解为多个小任务，并在多台计算机上同时进行计算，以提高整体计算效率的一种计算方式。
在大数据处理中，采用并行计算方法可以有效地利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度和效率。
在大数据处理中应用广泛的并行计算方法有以下几种：1. 数据分片并行：这种方法将原始数据分为多个小于单台计算机内存容量的数据块，每个数据块由一个独立的计算节点处理。
数据分片并行可以在短时间内处理大量数据，并且计算过程中不存在数据依赖关系，可以实现高度并行计算。
2. 数据流并行：数据流并行是将数据按照特定的规则拆分成多个数据流，并通过多个计算节点对数据流进行并行处理。
每个节点负责处理一个或多个数据流，可以同时进行计算和处理不同的数据。
数据流并行可以提高计算效率，降低计算时间。
3. 任务并行：任务并行是将整个数据处理任务拆分为多个子任务，并由不同的计算节点同时执行。
每个子任务可以独立进行计算，并将结果合并以得到最终的处理结果。
任务并行可以充分利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度。
4. 模型并行：这种方法主要适用于复杂的大数据处理任务，通过将大型模型分解为多个小模型，并在不同的计算节点上并行运算，最后将结果进行整合得到最终的处理结果。
模型并行可以充分利用多台计算机的计算资源，加速模型的训练和推理过程。
5. 任务流并行：任务流并行是将一个大型数据处理任务划分为多个阶段，并在不同的计算节点上并行执行。
每个阶段可以独立进行计算，通过将阶段之间的数据传递和协调进行任务流的并行计算。
任务流并行可以提高数据处理的效率，并减少数据处理过程中的等待时间。
总的来说，大数据处理中的并行计算方法可以通过充分利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度和效率。
并行计算的应用分类
并行计算的应用分类并行计算是指在多个处理器或计算机上同时执行计算任务的技术。
它可以大大提高计算速度和效率，因此在许多领域都有广泛的应用。
根据应用领域的不同，可以将并行计算的应用分类为以下几类。
1.科学计算科学计算是并行计算最早和最广泛的应用领域之一。
在物理、化学、生物等领域，科学家们需要进行大量的数值模拟和数据分析，这些任务需要高性能的计算机和并行计算技术的支持。
例如，天文学家需要模拟宇宙的演化过程，气象学家需要预测天气变化，生物学家需要分析基因序列等等，这些都需要使用并行计算技术。
2.图像处理图像处理是另一个重要的并行计算应用领域。
在数字图像处理、计算机视觉、图形学等领域，需要对大量的图像数据进行处理和分析。
例如，医学影像学需要对大量的医学图像进行分析和诊断，视频处理需要对大量的视频数据进行编码和解码，游戏开发需要对大量的图形数据进行渲染等等，这些都需要使用并行计算技术。
3.数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中发现有用的信息和模式的过程。
在商业、金融、社交网络等领域，需要对大量的数据进行挖掘和分析，以便做出更好的决策和预测。
例如，金融机构需要对大量的交易数据进行分析和预测，社交网络需要对大量的用户数据进行分析和推荐等等，这些都需要使用并行计算技术。
4.人工智能人工智能是近年来发展最快的领域之一，也是并行计算的重要应用领域之一。
在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域，需要对大量的数据进行训练和处理，以便让计算机具有更强的智能和学习能力。
例如，语音识别需要对大量的语音数据进行训练和识别，图像识别需要对大量的图像数据进行训练和分类等等，这些都需要使用并行计算技术。
随着计算机技术的不断发展和应用领域的不断扩展，并行计算的应用也越来越广泛。
无论是科学计算、图像处理、数据挖掘还是人工智能，都需要使用并行计算技术来提高计算速度和效率，以便更好地服务于人类社会的发展。
Python高性能并行计算之mpi4py
Python高性能并行计算之mpi4pympi4py是Python中的一个消息传递接口（MPI）的实现。
MPI是一种并行计算的标准，用于在多个计算节点之间进行通信和协调。
mpi4py允许开发者使用Python语言进行高性能并行计算，利用多台计算机上的多个处理器进行任务分配和执行。
MPI的并行计算模型基于消息传递，它允许不同计算节点之间通过发送和接收消息来交换数据和同步计算。
MPI提供了一套丰富的编程接口，包括进程管理、通信和同步操作等功能，可以满足各种类型的并行计算需求。
mpi4py是Python语言对MPI标准的实现，它包含了一系列的模块和类，用于管理MPI的进程和通信操作。
开发者可以创建MPI进程，发送和接收消息，进行同步操作，以及执行各种MPI操作。
mpi4py允许开发者通过简单的Python语法来编写并行计算程序。
开发者可以使用Python的标准语法来定义任务和数据，并使用mpi4py提供的函数和类来进行进程管理和通信操作。
mpi4py提供了一系列的函数和类，用于创建和管理MPI进程，发送和接收消息，以及进行同步操作。
使用mpi4py进行并行计算可以带来很多好处。
首先，mpi4py充分利用了多个计算节点上的多个处理器，可以显著提高计算速度和效率。
其次，mpi4py提供了丰富的并行计算功能和工具，可以简化程序的编写和调试过程。
最后，mpi4py是一个开源项目，拥有庞大的社区和用户群体，可以获取大量的支持和资源。
然而，使用mpi4py进行并行计算也存在一些挑战和限制。
首先，mpi4py需要在多个计算节点上安装和配置MPI软件，需要一定的专业知识和技能。
其次，mpi4py是一个底层的接口，需要开发者具有一定的并行计算经验和编程能力，否则可能会导致程序的性能和正确性问题。
另外，mpi4py并不适用于所有类型的并行计算应用，例如图形处理和深度学习等计算密集型任务。
总结来说，mpi4py是Python中高性能并行计算的一个重要工具，它基于MPI标准，提供了丰富的并行计算功能和接口。
掌握并行计算的基本原理与实现方法
掌握并行计算的基本原理与实现方法并行计算可以提高计算机的运算速度和处理能力，对于大规模的数据处理、科学计算、机器学习等领域具有重要的意义。
在并行计算中，任务被分成多个子任务，并且这些子任务可以同时进行计算，以提高整体计算的效率。
本文将介绍并行计算的基本原理和实现方法。
一、并行计算的基本原理在并行计算中，并行性是关键概念。
并行性指的是计算任务可以被划分为多个独立的子任务，并且这些子任务之间可以并行执行，从而达到提高计算效率的目的。
并行计算的基本原理包括任务划分、数据划分、通信和同步等。
1.任务划分：在并行计算中，任务被划分成多个独立的子任务，每个子任务对应一个计算单元进行计算。
任务划分通常是根据任务的特点和计算单元的性能来确定的。
例如，将一些相对独立的计算任务分配给多个计算节点，每个节点负责一部分计算，最后将计算结果进行合并。
2.数据划分：在并行计算中，数据也需要被划分成多个部分，每个计算单元只处理部分数据。
数据划分可以按照不同的方式进行，例如按行划分、按列划分或者按块划分等。
数据划分的目的是将数据均匀地分布到各个计算单元上，以实现数据的并行处理。
3.通信：在并行计算中，各个计算单元之间需要进行通信，以共享数据或者协调计算。
通信的方式可以是消息传递、共享内存或者分布式文件系统等。
通信的效率对于并行计算的性能影响很大，因此需要合理选择通信方式，并设计高效的通信协议。
4.同步：在并行计算中，各个计算单元之间需要进行同步，以保证计算的正确性。
同步操作可以是阻塞式的，即等待其他计算单元完成后再继续执行，也可以是非阻塞式的，即继续执行其他任务而不等待。
同步操作需要根据具体的计算任务和计算单元来定制，以保证并行计算的正确性。
二、并行计算的实现方法根据并行计算的规模和硬件环境的不同，可以选择不同的并行计算实现方法。
常见的并行计算实现方法包括共享内存并行计算和分布式并行计算。
1.共享内存并行计算：共享内存并行计算是指多个计算单元共享同一块内存空间，在同一台计算机上进行并行计算。
并行计算综述
什么是并行计算并行计算（parallel computing）是指，在并行机上，将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者增大求解应用问题规模的目的。
由此，为了成功开展并行计算，必须具备三个基本条件：(1) 并行机。
并行机至少包含两台或两台以上处理机，这些处理机通过互连网络相互连接，相互通信。
(2) 应用问题必须具有并行度。
也就是说，应用可以分解为多个子任务，这些子任务可以并行地执行。
将一个应用分解为多个子任务的过程，称为并行算法的设计。
(3) 并行编程。
在并行机提供的并行编程环境上，具体实现并行算法，编制并行程序，并运行该程序，从而达到并行求解应用问题的目的。
并行计算的主要研究目标和内容对于具体的应用问题，采用并行计算技术的主要目的在于两个方面：(1) 加速求解问题的速度。
(2) 提高求解问题的规模。
组成并行机的三个要素为：•结点（node）。
每个结点由多个处理器构成，可以直接输入输出（I/O）。
•互联网络（interconnect network）。
所有结点通过互联网络相互连接相互通信。
•内存（memory）。
内存由多个存储模块组成，这些模块可以与结点对称地分布在互联网络的两侧，或者位于各个结点的内部。
并行编程模型1.共享内存模型a)在共享编程模型中，任务间共享统一的可以异步读写的地址空间。
b)共享内存的访问控制机制可能使用锁或信号量。
c)这个模型的优点是对于程序员来说数据没有身份的区分，不需要特别清楚任务间的单数据通信。
程序开发也相应的得以简化。
d)在性能上有个很突出的缺点是很难理解和管理数据的本地性问题。
2.线程模型在并行编程的线程模型中，单个处理器可以有多个并行的执行路径。
3.消息传递模型消息传递模型有以下三个特征：1）计算时任务集可以用他们自己的内存。
多任务可以在相同的物理处理器上，同时可以访问任意数量的处理器。
并行计算原理
并行计算原理
并行计算是一种计算模式，它能够同时处理多个计算任务，以提高计算效率和性能。
并行计算的原理主要有以下几个方面：
1. 任务分解：并行计算将原始计算任务分解为多个子任务，让多个处理单元同时执行这些子任务。
任务分解的方法包括任务拆分、数据划分等。
2. 数据通信：在并行计算过程中，不同的处理单元之间需要进行数据的交换和通信，以实现任务的协作和同步。
通信方式可以是共享内存或者消息传递等。
3. 并行执行：多个处理单元同时执行各自的子任务，这些处理单元可以是多核CPU、GPU、FPGA等。
并行执行的关键是协调和管理各个处理单元的执行流程，以充分利用处理单元的计算资源。
4. 结果合并：并行计算完成后，各个处理单元的计算结果需要进行合并，得到最终的计算结果。
合并的方式可以是加和、取最大值等。
并行计算的原理旨在提高计算效率和运行速度，通过同时处理多个计算任务来加速计算过程。
然而，并行计算也面临一些挑战，比如任务之间的依赖关系、数据同步和通信开销等问题，需要合理的算法和策略来解决。
计算机体系结构中的并行计算
计算机体系结构中的并行计算计算机体系结构中的并行计算是指在计算机硬件和软件设计中，利用多个处理器或计算核心同时执行任务，以提高计算效率和性能。
并行计算在现代计算机科学和工程领域中发挥着重要的作用，尤其是在大数据处理、科学计算、人工智能等领域。
一、并行计算的基本概念并行计算的基本概念包括任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个大任务划分成多个独立的小任务，并同时在多个处理器上执行。
数据并行是指将数据划分成多个部分，并在多个处理器上并行处理。
这两种并行计算方式可以相互结合，以充分利用计算资源，提高计算效率。
二、并行计算的优势1. 加速计算速度：通过同时执行多个任务或处理多个数据，可以大幅度提高计算速度，从而节省宝贵的时间。
2. 解决复杂问题：许多现实世界中的问题都非常复杂，需要大量计算才能得出解决方案。
并行计算可以将这些计算任务划分成多个子任务，通过多个处理器同时计算来解决复杂问题。
3. 提高可靠性：通过冗余计算和故障转移等机制，即使某些处理器或组件发生故障，仍然可以继续执行任务，提高系统的可靠性和稳定性。
三、并行计算的应用领域1. 科学计算：在科学和工程领域中，许多计算任务需要处理大规模的数据集和复杂的算法。
并行计算可以极大地提高计算速度，推进科学研究的进展。
2. 大数据处理：随着互联网和物联网的快速发展，海量数据的处理成为一项重要任务。
并行计算的分布式处理能力，可以高效处理和分析大规模数据集。
3. 图像和视频处理：图像和视频处理通常需要高度并行的计算，以实时处理和呈现视觉信息。
并行计算在图像识别、视频编码等方面具有广泛应用。
4. 人工智能：人工智能领域的深度学习和神经网络等算法需要大量计算资源进行训练和推理。
并行计算能够加速机器学习过程，提高智能系统的性能。
四、并行计算的挑战与发展趋势1. 并行算法设计：设计高效的并行算法是并行计算的关键。
需要考虑任务划分、通信开销、负载均衡等问题，以充分发挥并行计算的优势。
并行计算的四种模型
并行计算的四种模型
并行计算的四种模型包括共享内存模型、消息传递模型、数据流模型和数据并行模型。
1. 共享内存模型：多个处理器共享同一块内存空间，通过读写共享内存来进行通信和同步。
这种模型易于理解和编程，但需要处理同步和竞争等问题。
2. 消息传递模型：多个处理器通过发送和接收消息进行通信。
每个处理器有自己的本地内存，并通过消息传递来进行同步和数据传输。
这种模型适用于分布式系统和网络环境，但消息传递的开销较大。
3. 数据流模型：程序以数据流为中心，通过对数据流的操作来描述并行计算。
数据流模型中的计算节点可以并行执行，而且可以根据输入输出的可用性自动调度。
这种模型适用于数据密集型计算和流式处理。
4. 数据并行模型：将数据分割成多个部分，不同处理器对不同的数据部分进行并行计算。
数据并行模型适用于并行化的图像处理、矩阵运算等应用。
它的优势在于数据之间的独立性，但需要注意数据分割和负载平衡的问题。
4 第四章 并行计算性能评测
第四章 并行计算性能评测
Gustafson定律
W1 W1
工作负载W
W1
执行时间T
102
加速比S '
Wp W1 W1 W1 Wp
1
T1
T1 T1
T1
T1
T1
Wp Wp
Tp
Tp Tp Tp
Tp
Tp
Wp
Wp
2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6
0%
处理器数P
处理器数P
第四章 并行计算性能评测
Gustafson定律
T1
执行时间T
工作负载W
T1 Tp
Wp Wp Wp
Wp Wp Wp
Tp
Tp
T1 T1
Tp
T1 Tp Tp
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
处理器数P
(a)
处理器数P
第四章 并行计算性能评测 Amdahl定律
1024x
加速比S
S1024=1024/(1+1023f)
91x
48x
31x
24x
1x 4% 100%
0%
1%
2%
3%
程序中顺序部分的百分比f
第四章 并行计算性能评测
Gustafson定律 (1987年)
出发点：
对于很多大型计算，精度要求很高，而计算时间是固定 不变的。此时为了提高精度，必须加大计算量，相应地 必须增多处理器数才能维持时间不变； 除非学术研究需要，Amdahl定律在实际应用中没有必 要固定工作负载而计算程序运行在不同数目的处理器上 ，增多处理器必须相应地增大问题规模才有实际意义。
计算机程序设计并行计算概念及定义全面详解
计算机程序设计并⾏计算概念及定义全⾯详解⽬录1 摘要2 概述2.1 什么是并⾏计算？2.2 为什么要并⾏计算？2.3 谁都在使⽤并⾏计算？科学界和⼯程界：⼯业界和商业界：全球应⽤：3 概念和术语3.1 冯诺依曼体系结构3.2 弗林的经典分类3.3 ⼀些常见的并⾏计算术语3.4 并⾏程序的缺陷和代价复杂性：可移植性：资源需求：可扩展性：4 并⾏计算机的内存架构4.1 共享内存统⼀内存存取(Uniform Memory Access)：⾮统⼀内存存取(Non-Uniform Memory Access)：4.2 分布式内存4.3 混合分布式-共享内存5. 并⾏计算模型5.1 概述在分布式内存架构上的共享内存模型在共享内存架构上的分布式内存模型5.2 共享内存模型（⽆线程）5.3 线程模型5.4 分布式内存/消息传递模型5.5 数据并⾏模型5.6 混合模型5.7 单程序多数据模型(SPMD)和多程序多数据模型(MPMD)单程序多数据模型(Single Program Multiple Data (SPMD))：多程序多数据模型(Multiple Program Multiple Data (MPMD))：6 并⾏程序设计6.1 ⾃动 vs. ⼿动并⾏化完全⾃动：程序员指令：6.2 理解问题和程序识别程序的关键点 (hotspots)：识别程序中的瓶颈 (bottlenecks)：6.3 分割 (Partitioning)6.4 通讯 (Communications)通讯开销：延迟 vs. 带宽：通讯可见性：同步 vs. 异步通讯：通讯的范围：通讯的效率：开销和复杂性：6.5 同步 (Synchronization)同步的类型：6.6 数据依赖性 (Data Dependencies)6.7 负载均衡 (Load Balancing)6.8 粒度 (Granularity)计算通讯⽐ (computation / Communication Ratio)：细粒度并⾏化 (Fine-grain Parallelism)：粗粒度并⾏化 (Coarse-grain Parallelism)：6.9 输⼊输出 (I/O)6.10 调试 (Debugging)6.11 性能分析和调优 (Performance Analysis and Tuning)7 并⾏⽰例7.1 数组处理7.2 圆周率计算7.3 简单热⽅程7.4 ⼀维波动⽅程8 参考⽂献和更多信息（本⼈刚刚完成这篇长⽂章的翻译，尚未认真校对。
理解并行计算的原理和挑战
理解并行计算的原理和挑战一、简介在现代社会中，计算机技术已经成为了各种领域的基础设施，诸如医疗、教育、金融、物流等等，都与计算机紧密地联系在一起。
随着科技的不断发展，计算机也在不断升级换代，性能越来越强大。
但是，针对某些大规模的计算任务，单一的计算机的性能还是不足以应对。
这时，就需要使用并行计算技术。
二、并行计算的原理并行计算是指将一个计算任务分成多个子任务，在多个处理单元中同时执行，以提高计算效率的一种计算方式。
和串行计算相比，它的效率更高，并且可以处理更大的计算量。
而大规模的并行计算需要使用多个处理器或处理器阵列，可以将一个问题分解成许多小问题，每个小问题由一个或几个处理器处理。
并行计算的原理可以简单地描述为：将一项任务分解为许多相对独立的子任务，并将这些子任务分配给多个处理器分别计算，最后再把它们的答案汇总起来得到整个问题的解。
同时，还需要注意一些问题，如：1. 确定任务分割的粒度任务分割的粒度应该尽可能小，以充分发挥多处理器的优势。
2. 如何分配任务分配任务时，应该根据计算机硬件的实际情况和计算任务的特点权衡利弊，以充分发挥多处理器的优势。
3. 如何传递数据计算任务之间的数据传递也是一个非常重要的问题。
为了避免数据传递的瓶颈，应该采用尽可能高效的数据传输方式。
同时，还应该将数据的缓存和分块等优化措施考虑在内。
三、并行计算的挑战并行计算虽然可以充分发挥计算机的性能，但是在实际应用中还存在许多挑战。
1. 同时执行的任务数量可能会超出处理器的最大数量处理器数量的限制可能会限制并行计算的效果。
为了充分利用多处理器的优势，应该对计算任务进行合理的划分，最大限度地减小不同任务之间的依赖关系，以便同时执行尽可能多的任务。
2. 多线程和进程之间可能会出现竞争条件和死锁问题在并行计算时，需要考虑多个线程或进程之间的同步和锁定问题。
如果处理不当，可能会导致竞争条件或死锁的出现，从而影响计算的效率和稳定性。
3. 数据一致性问题多个处理器上的数据可能会存在一致性问题，这会影响并行计算的正确性和效率。
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APRAM模型
APRAM中的指令有四种类型： (1) 全局读，将全局存储单元中的内容读到处理器得局部存储单 元中； (2) 局部操作，对局部存储器中的数据执行局部操作，操作的结 果存放到局部存储器中； (3) 全局写，将局部存储器单元中的内容写入全局存储单元中； (4) 同步，同步是计算中的一个逻辑点，在该点各处理器均需要等 待其他的处理器也到达该点后才能继续执行它们的局部程序。
串行算法的复杂性度量 最坏情况下的复杂度(Worst-CASE Complexity) 期望复杂度(Expected Complexity) 并行算法的几个复杂性度量指标 运行时间t(n):包含计算时间和通讯时间，分别用计算时 间步和选路时间步作单位。n为问题实例的输入规模。 处理器数p(n) 并行算法成本c(n): c(n)=t(n)p(n) 总运算量W(n): 并行算法求解问题时所完成的总的操作 步数。
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第四章并行算法的复杂性度量
Brent定理 令W(n)是某并行算法A在运行时间T(n)内所执行的运算 量，则A使用p台处理器可在t(n)=O(W(n)/p+T(n))时间 内执行完毕。 W(n)和c(n)密切相关 P=O(W(n)/T(n))时，W(n)和c(n)两者是渐进一致的 对于任意的p，c(n)›W(n)
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并行算法的同步
同步是在时间上强使各执行进程在某一点必须互相等待； 共享存储多处理器上求和算法，处理器数p Begin S=0； for all Pi where 0≤i≤p-1 do L=0； for j=i to n step p do L=L+aj end for end for lock(S) S=S+L unlock(S) end for End
并行算法的分类
数值并行算法： (1)数值计算(矩阵运算、求解线性方程组等) ������ (2)非数值并行算法：符号运算(排序、匹配、收索等) ������ (3)同步并行算法：向量算法、SIMD、MIMD同步 ������ (4)异步并行算法：不需相互等待 ������ (5)独立并行算法：进程间完全独立 ������ (6)细粒度并行算法：基于向量和循环系级并行 ������ (7)中粒度并行算法：较大的循环级并行 ������ (8)大粒度并行算法：任务级并行（区域分解）
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BSP模型
BSP模型是个分布存储的MIMD计算模型，其特点是： (1)它将处理器和路由器分开，强调了计算任务和通信任务的分开， 而路由器仅仅完成点到点的消息传递，不提供组合、复制和广播等 功能，这样做既掩盖具体的互连网络拓扑，又简化了通信协议； (2)采用障碍同步的方式以硬件实现的全局同步是在可控的粗粒度 级，从而提供了执行紧耦合同步式并行算法的有效方式，而程序员 并无过分的负担； (3)为PRAM模型所设计的算法，都可以采用在每个BSP处理器上 模拟一些PRAM处理器的方法来实现。理论分析证明，这种模拟在 常数因子范围内是最佳的，只要并行宽松度（Parallel Slackness）， 即每个BSP处理器所能模拟的PRAM处理器的数目足够大。
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BSP模型
BSP模型组成： BSP并行计算机由以下3部分组成： (1)一组带存储器的处理器集台； (2)以点对点发送消息的全局数据通信网络； (3)支持对所有处理器进行全局障碍同步机制。 BSP模型的计算由一系列用全局同步分开的超步组成。每个超 步顺序分为计算、通信及同步3个阶段。在计算阶段中每个处理器 完成一些本地计算，在通信阶段中处理器之间通过网络接收和发送 信息．然后进入同步阶段，检测网络是否已传递完信息，只有当这 些都完成时才进入下一超步。所有发送接收的信息只有进入下一超 步时才有效。
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PRAM模型
分类 (1) PRAM-CRCW并发读并发写 CPRAM-CRCW(Common PRAM-CRCW)：仅允许 写入相同数据 PPRAM-CRCW(Priority PRAM-CRCW)：仅允许优 先级最高的处理器写入 APRAM-CRCW(Arbitrary PRAM-CRCW)：允许任 意处理器自由写入 (2) PRAM-CREW并发读互斥写 (3) PRAM-EREW互斥读互斥写 计算能力比较 PRAM-EREW是功能最弱的计算模型，而PRAMCRCW则是最强的计算模型
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APRAM模型
APRAM模型计算过程
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APRAM模型
计算时间 令 t ph 为全局相内各处理器执行时间最长者，则APRAM 上的计算时间为
T t ph B 同步障次数
优缺点 易编程和分析算法的复杂度，但与现实相差较远，其上 并行算法非常有限，也不适合MIMD-DM模型。
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APRAM模型
APRAM模型中的计算过程： APRAM模型中，计算由一系列用同步障碍语句分开的全局相 （Global Phase）所组成。如下面的图。在全局相内，每个处理器异 步的运行其局部的程序；每个局部程序中的最后一条指令是一条同 步障碍指令，各处理器均可以异步的读取和写入全局存储器，但在 同一个全局相中，不允许两个处理器访问同一单元。正是因为不同 的处理器访问存储单元总是由同步障碍指令所分开，所以指令完成 时间上的差异并不影响整个计算。
BSP模型
整体同步并行计算模型(Bulk Synchronous Parallel Computing Model，简称BSP模型)，又名大同步模型或BSP模型，由哈佛大学 Viliant和牛津大学Bill McColl提出，其目的是像冯·诺伊曼体系结 构那样，为各种并行体系结构提供一个独立于具体体系结构的、具 有可扩展并行性的理论模型，成为一个并行计算领域中软件和硬件 之问的桥梁．BSP模型不仅是一种并行体系结构模型，又是一种并 行程序设计模型．同时可以 精确地分析和预测并行程序性能．BSP 模型已被成功地运用到科学计算等数值计算领域。
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PRAM模型
由Fortune和Wyllie1978年提出，又称SIMD-SM模型。有一个集 中的共享存储器和一个指令控制器，通过SM的R/W交换数据， 隐式同步计算。 结构图
Control Unit
P LM
P LM
P LM
P LM
Interconnection Network
Shared Memory
并行计算——结构•算法•编程
主讲:雷向东
中南大学 信息科学与工程学院 Central South University School of Information Science and Engineering
第四章并行计算模型 并行算法
并行算法就是用多台处理机 联合求解问题的方法和步骤,其执 行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问 题, 然后使用多台计算机同时求解它,从而最终求得原问题的解。 并行算法是并行计算中非常重要的问题。并法研究应该确立一 个“理论－设计－实现－应用”的系统方法，形成一个完善的 “架构—算法—编程” 方法论，这样才能保证并行算法不断发展 并变得更加实用。 由于人们的思维能力以及思考问题的方法对并行不太习惯，且 并行算法理论不成熟，所以总是出现了需求再来研究算法，不具有 导向性，同时实现并行算法的并行程序性能较差，往往满足不了人 们的需求。并行算法的研究历史可简单归纳为：上世纪70到80年代， 并行算法研究处于高潮；到上世纪90年代跌入低谷；目前，又处于 研究的热点阶段。 2
5
并行算法的表达
描述语言 可以使用类Pascal等； 在描述语言中引入并行语句。 并行语句示例 Par-do语句 for i=1 to n par-do …… end for for all语句 for all Pi, where 0≤量
3
并行算法
并行计算模型: 第三代是分布共享存储模型，也是我们目前研究所处的阶段。 随着网络技术的发展，通信延迟固然还有影响，但对并行带来的影 响不再像当年那样重要，注重计算系统的多层次存储特性的影响。 (2) 设计技术并行算法研究的第二部分是并行算法的设计技术。 虽然并行算法研究还不是太成熟，但并行算法的设计依然是有章可 循的，例如划分法、分治法、平衡树法、倍增法/指针跳跃法、流 水线法破对称法等都是常用的设计并行算法的方法。另外人们还可 以根据问题的特性来选择适合的设计方法。 目前并行算法研究的新走向是：并行算法研究内容不断拓宽， 并行计算被纳入研究范畴；与广大用户领域结合，注重应用，强调 走到用户中去，为用户解决问题；重视新的、非常规计算模式，如 神经计算、量子计算等，这些模式能够解决某类特定问题，有其自 身的优越性。 4
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APRAM模型
APRAM模型特点 ：APRAM模型最重要的特点是处理器均工作在异 步模式下，即处理器有自己的控制器，局部存储器以及局部程序。 处理器间的同步问题通过添加同步路障（Synchronization Barrier） 来解决。这样，计算被分割成一些列的相（Phase），每一相类不允 许两个处理器去访问同一存储单元。而局部程序的最后一条指令一 定是同步指令。显然，同步路障的时间是由最后一个到达的处理器 决定的，也就是说，先执行完局部程序的处理器必须等到执行的最 慢的那个处理器来一起完成同步路障。
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PRAM模型
PRAM模型的缺点： (1)模型中使用了一个全局共享存储器，且局存容量较小， 不足以描述分布主存多处理机的性能瓶颈，而且共享单 一存储器的假定，显然不适合于分布存储结构的MIMD 机器； (2)PRAM模型是同步的，这就意味着所有的指令都按照锁 步的方式操作，用户虽然感觉不到同步的存在，但同步 的存在的确很耗费时间，而且不能反映现实中很多系统 的异步性； (3)PRAM模型假设了每个处理器可在单位时间访问共享存 储器的任一单元，因此要求处理机间通信无延迟、无限 带宽和无开销，假定每个处理器均可以在单位时间内访 问任何存储单元而略去了实际存在的，合理的细节，比 如资源竞争和有限带宽，这是不现实的；