并行编程模式
并行模式的基本特征
并行模式的基本特征并行模式是一种计算机处理任务的方式，它能够同时执行多个子任务，以提高整体的计算效率和处理能力。
并行模式具有以下几个基本特征：1. 任务分解与分配：并行模式中，将一个大任务分解成多个独立的子任务，并将这些子任务分配给多个处理单元同时执行。
任务分解的目的是将大任务划分成小任务，以便能够同时处理，提高整体的计算效率。
2. 多个处理单元：并行模式需要多个处理单元来执行分配的子任务。
这些处理单元可以是多个CPU核心、多个计算节点、多个GPU等。
每个处理单元独立地执行自己分配到的子任务，之间相互协作完成整体任务。
3. 数据通信与同步：并行模式中，不同的处理单元之间需要进行数据通信与同步。
数据通信用于传递子任务之间的输入数据和计算结果，同步机制用于协调不同子任务的执行顺序和结果的一致性。
4. 并行计算与结果合并：并行模式中，多个处理单元同时执行不同的子任务，每个处理单元独立计算并生成结果。
在任务完成后，需要将各个处理单元的计算结果合并，得到最终的整体结果。
5. 性能扩展与负载均衡：并行模式能够有效地扩展计算资源，提高计算性能。
通过增加处理单元的数量，可以将任务分配给更多的处理单元来并行执行，从而加快任务的完成速度。
同时，为了保证各个处理单元的负载均衡，需要合理地划分任务和调度处理单元。
6. 容错与可靠性：并行模式中，由于存在多个处理单元同时执行子任务，可能会出现处理单元故障或计算错误的情况。
为了提高系统的容错性和可靠性，需要设计适当的容错机制和错误处理策略。
7. 并行算法与并行编程：并行模式需要采用适合的并行算法和并行编程模型来实现任务的并行化。
并行算法是指将串行算法改造成适合并行执行的算法，以充分利用并行计算资源。
并行编程是指使用并行编程语言或框架，将并行算法实现为可执行的程序。
总结起来，通过任务分解与分配、多个处理单元、数据通信与同步、并行计算与结果合并、性能扩展与负载均衡、容错与可靠性、并行算法与并行编程等基本特征，可以实现并行模式下的高效计算和任务处理。
并行计算编程模型及系统架构研究
并行计算编程模型及系统架构研究一、综述随着信息技术的飞速发展，计算任务的数量和复杂性呈现出迅速增长的态势。
传统的单处理器计算系统已经无法满足这些日益增长的需求，因此并行计算技术在众多领域得到了广泛的关注和研究。
并行计算编程模型及系统架构的研究不仅具有理论价值，而且在实际应用中具有广泛的意义。
在过去的几十年里，人们提出了许多并行计算编程模型，包括共享存储模型、分布式内存模型和图形处理器模型等。
这些模型各自具有一定的优势和局限性，适用于不同类型的应用场景。
本文将对这些并行计算编程模型及系统架构进行综述，以期为相关领域的研究和应用提供有益的参考。
随着芯片技术的发展，硬件性能得到了极大的提升，这为新并行计算模型的出现提供了物质基础。
随着计算机体系结构的改进，如多核处理器、GPU和分布式计算机系统等，也为新并行计算模型的实现提供了可能。
在并行计算编程模型方面，本文将重点关注共享存储模型、分布式内存模型和图形处理器模型等方面的研究进展。
在分布式内存模型方面，本文将介绍一致性哈希、目录一致性协议等相关技术。
在图形处理器模型方面，本文将探讨通用计算GPU和图形处理器编程模型（GPGPU）的发展及其在密码学、科学计算和机器学习等领域的应用。
在并行计算系统架构方面，本文将分析多种计算系统的结构，如层次结构、众核计算系统和可扩展计算系统等。
本文还将关注如何提高并行计算系统的可扩展性、性能和容错性等方面的研究。
本文将对并行计算编程模型及系统架构进行深入的综述，为相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
1. 并行计算的重要性与挑战随着信息技术的飞速发展，数字数据处理和存储的需求呈现出爆炸性增长。
在这种背景下，并行计算逐渐成为解决复杂计算问题和提高计算效率的关键手段。
并行计算不仅能够缩短计算时间，提高资源利用率，还能为多学科领域的研究提供强大的支持，推动科学研究的进步。
提升计算效率：并行计算通过在多个处理器上同时执行多个任务，显著提高了计算速度，缩短了问题的解决周期。
PLC步进编程应用—并行分支编程方法
X2
S27
Y4
右限位X4
右移Y4 X4
对应梯形图
M8002 SET S0
S0 X5 RST Y1
RST Y0
Y2 X6
RST Y3
Y4 X0 X4 X2 Y1
SRY S20 S20
Y0
X1
S21
SET S21
T0 K10
SET Y1
T0 SET S22
S22 S23 S24 S25
S26 S27
END
(4) 并行分支、汇合编程应注意的问题
②并行分支与汇合流程中，并联分支后面不能使用选择转移条件※，在转移 条件*后不允许并行汇合，如下图(a)所示，应改成图 (b)后，方可编程。
【应用系统设计】 简易红绿灯控制系统
选择分支与汇合流程设计
项目说明：
①若方式选择开关（COS）置于手动方式，当按下START启动后，
状态编程思想在非状态元件编程中的应用
一、 用辅助继电器实现状态编程
左图为小 车往返辅助 继电器状态 编程梯形图
辅助继电 器实现的状 态编程方法, 同基本指令 梯形图的编 程完全相同。
注意！
在设计每个工序的梯形图时，应将前工序辅助继 电器的复位操作放在本工序负载驱动的前面，防止 编程时出现逻辑错误，导致控制混乱。
②因为只有一个放在工件补充位置的PH0来侦测工件的有无，而另 外的钻孔、测孔及搬运位置并没有其他传感装置，那么应如何得知相 应位置有无工件呢？本题所使用的方式是为工件补充、钻孔、测孔及 搬运设置4个标志，即M10-M13。当PH0侦测到传送带送来的工件时，则设 定M10为1，当转盘转动后，用左移指令将M10-M13左移一个位元，亦即 M11为1,钻孔机因此标志为1而动作。其他依此类推，测孔机依标志M12 动作、包装搬运依M13动作。
并行程序设计
并行程序设计并行程序设计并行程序设计是指将一个任务或问题分解成多个子任务，然后同时执行这些子任务，以提高程序的运行效率和响应速度。
本文将介绍并行程序设计的概念、原则和常用的并行编程模型。
概念并行程序设计是一种计算思维方式，通过利用计算机多核心、多处理器或者分布式系统的能力，将一个大的问题分解成多个小的子问题，并且让这些子问题可以同时被处理。
通过同时处理多个子问题，可以大大提高程序的处理速度。
并行程序设计原则并行程序设计有一些基本原则，下面是其中几个重要的原则：1. 任务划分：将一个大的任务划分成多个小的子任务。
划分任务时需要注意任务之间的依赖关系，以保证划分后的任务可以并行执行。
2. 任务分配：将划分后的子任务分配给可用的计算资源，如多核心、多处理器或分布式系统中的节点。
任务分配需要考虑计算资源的负载均衡，以充分利用计算资源的能力。
3. 任务通信：并行程序中的任务之间通常需要进行数据交换或同步操作。
任务通信需要合理选择通信方式，并通过合适的同步机制来确保数据的一致性和正确性。
4. 任务合并：在一些情况下，多个子任务的处理结果需要进行合并。
任务合并需要保证合并操作的正确性和效率，同时还要考虑合并操作可能引入的额外开销。
并行编程模型为了简化并行程序的设计与开发，人们提出了一系列并行编程模型。
下面介绍几种常用的并行编程模型：1. 共享内存模型：多个线程共享同一块内存地质空间，线程之间通过读写共享内存来进行通信和同步。
常见的共享内存模型有OpenMP和Cilk等。
2. 消息传递模型：多个进程或线程通过消息的方式进行通信。
每个进程或线程有独立的内存空间，通过发送和接收消息来实现进程间的通信和同步。
常见的消息传递模型有MPI和PVM等。
3. 数据流模型：任务之间通过数据流进行通信。
任务根据数据的可用性来进行执行，并将处理结果传递给下游任务。
数据流模型可以以图形化的方式表示任务之间的依赖关系。
常见的数据流模型有GPGPU和FPGA等。
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。
并行编程的基本原理及其应用
并行编程的基本原理及其应用并行编程是一种将计算机程序分解为互相独立的部分，以便它们能够同时运行的编程模式。
并行编程的核心思想是并行思维，即将问题划分为多个相互独立的部分，并同时处理这些部分，以提高程序运行的效率。
并行编程的基本原理是利用多个处理器或计算机同时执行程序的各个部分，从而加速程序的运行，提高计算机性能。
并行编程最主要的应用在科学计算和数据处理领域。
例如，在天气预报、气候模拟、生物医学、生产制造、金融计算、大数据分析等领域中，都需要使用到并行编程技术。
并行编程需要考虑以下几个因素：1.数据分割：将大规模的数据分解成多个小规模的数据，以便并行处理。
2.任务分解：将程序分解成多个相互独立的任务，并分发给多个处理器执行。
3.通信机制：不同处理器之间需要通过网络或共享存储器进行通信，以便共享数据和结果。
4.同步机制：确保多个处理器之间的数据同步，以便正确地执行程序。
在并行编程中，我们需要选择适当的并行编程模式和算法，以实现高效的计算和数据处理。
常用的并行编程模式包括任务并行、数据并行、管道(parallel pipeline)并行、反向流水(linear pipeline)并行、数据流(dataflow)并行、SPMD(Single Program Multiple Data)并行、MPMD(Multiple Program Multiple Data)并行等。
任务并行模式适用于将任务分解成独立的子任务，每个子任务由一个处理器执行的情况；数据并行模式则适用于将数据分解成多个小部分，每个处理器对其中的部分进行操作；管道并行、反向流水并行、数据流并行则更适合处理数据流，以便实现高效的数据处理。
虽然并行编程可以提高计算机性能，但也存在一些问题和挑战，例如：1.并行性和并发性：并行编程需要考虑各个处理器之间的并发执行和数据竞争等问题，以保证程序的正确性和可靠性。
2.调度和负载平衡：多个处理器之间需要协调和平衡任务的负载，以避免某个处理器负载过重，而其他处理器负载不足的情况。
基于SMP集群系统的并行编程模式研究
２ ０ 年 第 ２期 ０８
福
建
电
脑
４ ９
基于 Ｓ ＭＰ集群 系统 的并行编 程模式研 究
田跃欣
（河 南 交 通职 业技 术 学 院 河 南 郑 州 ４ ０ ０ ５ ０ ５）
【 要 】 并行计算技术是计 算机技 术发展的重要 方向之一 ，ＭＰ与集群是 当前 主流的并行体 系结构 。当前并行程序 摘 ： Ｓ 设 计 方 法 主要 采 用基 于 消 息 传 递 模 型 的 Ｍ Ｉ 基 于共 享 存 储 模 型 的 Ｏ ｅＭＰ 两 种 编 程模 式 各 有 特 点 和 适 用 范 围 。本 文 对 Ｐ和 ｐｎ ， Ｓ ＭＰ集 群 以及 ＭＰ 和 Ｏ ｅ ＭＰ的 特 点 进 行 了分 析 ，并 介 绍 了在 Ｓ Ｉ ｐｎ ＭＰ集 群 系 统 中利 用 ＭＰ Ｉ和 Ｏ ｅＭＰ混 合 编 程 的 可行 性 方 ｐｎ
法。
【 关键词 】 体 系结 言 、
近年 来 ， 群 系 统 得 到 了 高速 发展 ， 为提 升 计 算 机 系 统 性 集 成
并 行 计 算 是 提 高计 算 机 系统 计 算 速 度 和 处 理 能 力 的 一 种 有 能 的一 个 较 为 有效 的 解 决 办 法 。 所 谓 集 群 （ｌｓ ｒ ． ， 是 指 Ｃｕｔ ） 统 就 ｅ￣ 主 按 效 手 段 。 当前 ， 并行 计 算 已经 成 为解 决 重 大 问 题 的关 键 ， 的 基 利用 网络 将 计 算 机 （ 要 是 商 用 服 务 器１ 照 某 种 结 构 连 接起 来 ， 它 本 思 想 是用 多个 处 理 器来 协 同 解 决 同一 问题 ， 即将 被 求解 的 问 在 并 行 计 算 环 境 下 支持 统一 调 度 的并 行 系 统 。 计 算 机 集 群 系 统 允 许 使 用 低 成本 的商 品化 计 算 机 来 构 造 具 题 分 解 成若 干个 部 分 ．各 部 分 均 由 一 个 独 立 的处 理 机来 并 行 计 算 。 行 程 序设 计 是 并 行 处 理 技 术 的 核 心 问 题 ， 并 目前 基 于 消 息传 有高 可 伸 缩 性 和 高 可 用 性 的 高性 能计 算机 网络 系统 ．即今 天 所 递 的 Ｍ Ｉ ｓ ｇ ａｓ ｇＩｔ ｆｃ） Ｐ（ ｓ ｅＰ ｓｉ ｅ ａｅ Ⅲ编 程 是 集 群 系统 上 主 流 的 讲 的集 群 系 统 。 性 能通 过 数 年 的技 术 研 究 。 Ｍｅ ａ ｎ ｎｒ 其 已经 逐 渐接 近 甚 至 编 程 模 型 ．而在 集 群 系 统 上 寻 求 共 享 存 储 编 程 乃 至 支 持 自动并 超 越 同时 期 同 规模 的 大 Ｓ ＭＰ系 统 。 群 系 统 的 主要 特 点 和 优 点 集 行 一 直 是并 行 计 算 的研 究 热 点 。Ｏ ｅ Ｍ Ｉ 共 享 存 储 体 系结 构 有 ：１ 性 能 价 格 比高 ；２ 可 靠 性 高 ；３ 可 扩 展 性 好 ；４ 使 用 方 ｐｎ Ｉ Ｐ是 ２ （） （） （） （） 的并 行 编 程标 准 ， 特 点 是 易 于 编 程 且 支 持增 量 并 行 ， 是 不 易 便 ；５ 应 用 领 域 广 泛 。 其 但 （） 扩 展 ： Ｉ消息 传 递 编 程 具 有 很 好 的 可 扩 展 性 ，却 不 易 编 程 调 ２ ＿ Ｓ Ｐ与 集 群 系 统 的 融合 ＭＰ 、３ Ｍ ２ 试 。ＭＰ 与 Ｏ ｅ Ｍ Ｉ ｐｎ Ｐ各 有 所 长 ． 两 者 的 优 点 融 合在 同 一并 行 结 将 Ｓ Ｐ系 统 和 集 群 各 有 其 特 点 ． Ｍ 目前 采 用 Ｓ Ｐ技 术 构 造 集群 Ｍ 节 点 已成 为 一 个 趋 势 。 算 机 集 群 系 统 的 发展 。 计 使得 通 过 成 熟 的 构特别是 Ｓ ＭＰ集 群 系统 中 ， 会 获 得 更 好 的 性 能 。 将 商 业 化 产 品组 建 的集 群 系统 同时 具 备 低 价 高 性 能 成 为 可 能 。 其 组 成 部 分 主要 包 括 节点 机 系 统 、 网络 系统 、 储 系 统 、 制 系 统 、 存 控 ２１并行 体 系结 构 分类 ． 从２ ０世 纪 ６ ０年 代初 开始 ．众 多 的 科学 家 和工 程 师系 统 地 电源 及 散 热 系统 等 集 群 系 统 的节 点 机 本 身 就 是 一 个 经 济 型 的 Ｓ ＭＰ系 统 ． 备 具 研 究 了种 类 繁 多 的并 行 计 算 机 体 系结 构 ．并 形 成 了不 同的 分 类
并行编程模式及分析
（ 电子科技大学计算机科 与工程学院 成都 ６ ０５ ） 学 １０ ４
【 摘要 】讨论 了主从模 型 、单控制流 多数 据流、舟治策略 、数据流 水线、投机 策略 、混夸模型 六种 井 行蝙程模型 的结构和 工作方式 、性 能厦特 点，分析统计 了大量应用程序 ．指 出了井行程序设计 中 ，井行蝙程 模式 的选择直接影 响 了并行程序 的正确性和效 率，而主从模型和单控制流 多数据 流在整体性能上最忧 ，程序 执行效 率也最好 ，是 两种最常 甩的并行 蝙程模型。
（ ｌ ｇ ｆ ｍｐ ｔ ｒ ｃ朗 ｃ ｎ ｇ ｎ ｅ ｎ － ＵＥＳ ｏ Ｃｈｎ Ｃｈ ｒ ｄ ６１ ０ ４ Ｃｏ ｌ ｅｏ Ｃｏ ｕ ｅ ｉ ｅａ ｄ Ｅｎ ｉｅ ｎ ｇ ｅ Ｓ Ｔ ｆ ｉ ａ ｅ， ｕ ｇ ０ ５
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｔ ｅｓｒ ｃｕ ｅ ｏ ｅ ｅａ ｄ ｌ ｉ ｉｔｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｓＭ ａｔ／ ｌｖ ， ｉ ｇｅ ｓｒ ｃ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ， ｈ ｔｕ ｔ ｒ ｆｓｖ ｒ ｌ ｍｏ ｅ ｓ Ｓ ｎｒ ｄ ｃ ｄ， ｕ ｈ ａ ｓｅＳａ ｅ Ｓ ｎ ｌ
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第 ３ 卷 第 ２期 １ ２０ ０２年 ４月
电 子 科 技 大 学 学 报
Ｊ ｕ ａ ０ ＵＥＳ ｏｍ ｌ ｆ Ｔ ｏ Ｃｈｎ ｆ ｉａ
Ｖ０ ． １ Ｎｏ ２ Ｉ ３ Ａｐ ． ０ ２ ｒ２ ０
并行编程模式及分析
地过程调用（Ｐ ） Ｒ ｃ进行通信 ，并不具有内在并行性 。并行计算领域的一些专家将模式从各种角度进 行 了分类 ，目前 ， 并行编程中用到的模式有以下６ ： ）任务播种； ）单控制流多数据流； ）数 种 １ ２ ３
２ ０年 Ｉ月 ２ 日收稿 ０１ １ ０ ・ 信息产业部预研基金资助项 目 ¨ 男 ３岁 在职博士生 讲师 ４
并行编程原理与实践
并行编程原理与实践一、什么是并行编程二、并行编程的原理2.1 并行计算的概念和特点2.2 并行编程的工作原理2.3 并行算法与并行数据结构三、并行编程的实践3.1 并行编程的应用领域3.2 并行编程的实际问题和解决方案3.3 并行编程框架和工具四、并行编程的挑战与优化4.1 并行编程的挑战4.2 并行编程的优化策略4.3 并行编程的性能评估与调优五、并行编程的未来发展5.1 新兴的并行编程模型和平台5.2 并行编程的前景和应用前景六、总结在计算机领域，随着计算机硬件的发展和技术的进步，多核处理器已经成为现代计算机系统的常态。
而并行编程就是针对多核处理器的编程技术，通过同时利用多个处理核心来加快任务的处理速度。
本文将会全面、详细、完整地探讨并行编程的原理与实践。
一、什么是并行编程并行编程是一种并行计算的方式，它将一个计算任务分解为多个子任务，然后通过多个处理核心同时执行这些子任务，最终合并结果得到最终的计算结果。
与串行编程相比，并行编程可以显著提高计算速度和系统的吞吐量。
二、并行编程的原理2.1 并行计算的概念和特点并行计算是指利用多个处理核心同时执行多个计算任务，以提高计算速度和系统的吞吐量。
与串行计算相比，并行计算具有以下特点：•并行性：并行计算可以同时执行多个计算任务，提高计算的效率。
•可扩展性：并行计算可以根据需要增加处理核心的数量，以适应不同规模的计算任务。
•负载均衡：并行计算需要合理分配子任务到不同的处理核心上，以保证各个处理核心的负载均衡，避免性能瓶颈。
2.2 并行编程的工作原理并行编程的工作原理可以分为以下几个步骤：1.任务分解：将一个大任务分解为多个相互独立的子任务，每个子任务可以在不同的处理核心上并行执行。
2.任务调度：根据任务的属性和系统的资源情况，将子任务分配给不同的处理核心，并控制它们的执行顺序。
3.任务协作：子任务之间可能存在依赖关系，需要通过同步机制来保证它们之间的协作和数据一致性。
OpenMP并行编程
8
第8页，共60页。
并行化方法
基本并行化方法
相并行（Phase Parallel） 流行线并行（Pipeline Parallel） 主从并行（Master-Slave Parallel） 分而治之并行（Divide and Conquer Parallel） 工作池并行（Work Pool Parallel）
第18页，共60页。
18
Fork-Join
并行域
并行域
串行域 F O
R K
J 串行域 F
O
O
I
R
N
K
J 串行域
O
I
N
Fork：主线程创建一个并行线程队列，然后，并行域中的代码在不同
的线程上并行执行
Join：当并行域执行完之后，它们或被同步，或被中断，最后只有 主线程继续执行
并行域可以嵌套
19
第19页，共60页。
9
第9页，共60页。
并行化方法
相并行
一组超级步（相）
步内各自计算 步间通信同步 方便差错和性能分析 计算和通信不能重叠
C
C ...... C
Synchronous Interaction
C
C ...... C
Synchronous Interaction
流行线并行
将分成一系列子任务 t1, t2, …, tm，一旦 t1 完成，
父进程把负载分割并指派给子进程
重点在于归并 难以负载平衡
第11页，共60页。
11
并行化方法
工作池并行
初始状态：一件工作
进程从池中取任务执行
可产生新任务放回池中
直至任务池为空 易于负载平衡
MPI并行编程入门
S SISD
S I
MISD
M 指令个数
SMP- Symmetric MultiProcessing
多个CPU连接于统一的内存总线 内存地址统一编址，单一操作系统映像 可扩展性较差，一般CPU个数少于32个 目前商用服务器多采用这种架构
聚集方式:
归约
扫描
通信模式
一对一:点到点(point to point) 一对多:广播(broadcast),播撒(scatter) 多对一:收集(gather), 归约(reduce) 多对多:全交换(Tatal Exchange), 扫描(scan) , 置
换/移位(permutation/shift)
Work Pool
P1
P2
并行算法
• 并行算法设计基本原则
– 与体系结构相结合——线性结构，二维网络结 构……
– 具有可扩展性——并行算法是否随处理机个数 增加而能够线性或近似线性的加速
– 粗粒度——通常情况，粒度越大越好 – 减少通信——减少通信量和通信次数 – 优化性能——单机计算效率和并行效率
流水线计算示意图
并行化分解方法
– 分而治之方法：
• 以一个简单的求和问题为例，说明什么是分而治之方法。假设在q = 2*2*2个处理机上计算：
可以将计算依次分解为两个小的求和问题，用下图简单的描述（图中给出 的是处理机号）。在图中，从上至下是分解的过程，从下至上是求部分 和的过程。这就是有分有治的一个简单过程，也既是一种分而治之方法。
sp (q) q
–
基于SMP集群系统的并行编程模式研究与分析
方 法 主要采 用基于 消息传 递模 型的 ＭＰ 和基于 共享存 储模 型的 ｏ Ｉ ｗ￣ａ ， 种编 程模 式各有 特点 和适用 范 围。对 Ｓ Ｉ Ｐ两 ＮＰ集 群 以及 ＭＰ 和 Ｏ ｅＭＰ的特 点进行 了分 析 ， 绍 了在 Ｓ Ｉ ｐｎ 介 ＭＰ集群 系统中 利用 ＭＰ 和 Ｏ ｅＭＰ混合 编程 的可行性 方法 。 Ｉ ｐｎ
决 同一 问题 ， 即将被求解 的问题分解成若干个部分 ， 各 部分均 由一个独立的处理机来并行计算 。与之相关 的 高性 能计算 Ｈ Ｃ Ｈｇ ｅｆ ｍａｃ ｏ ｕｉ ） Ｐ （ ｉｈＰ ｒ ｒ ｎｅ ｍｐｔ ｇ科学 已 ｏ Ｃ ｎ 经 成为继 理论科学和实验科学之后人 类进行 各种科学 研究 的第 三大支柱 。与 此同 时， 集群 系统 以其 良好 的 可扩展性 和性能价格 比， 已迅速 成为 高性 能计 算领 域 的主流体 系结 构。随着 Ｓ （ 称 多处理 器 ） 对 系统 和
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第
７
２０ ０
拳 爹 ７２期 年 月
ＣＯＭ Ｐ ＵＴＥＲ ＴＥＣＨＮＯＬ ＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
计算机技术与发展
Ｖｏ ． ７ ＮＯ． １１ ２ Ｆｅ ． ２ ０ ｂ ０ ７
基于 Ｓ ＭＰ集 群 系统 的 并行 编 程 模 式 研 究 与分 析
Ａｂ ｔａ ｔ Ｐ ｒ ｌ ｌ ｏ ｕ ｉｇ ｉ ｏ ｅｏ ｈ ｓ ｍｐ ｒａ ｅ ｈ ｑ ｅ ｆｃ ｍｐ ｔ ．ＳＭＰ ｄｃｕ ｔｒａ ｅｍａｎｙｐ ｒ ｌ ｌ ｒｈｉ ｔ ｒ ｕ — ｓｒ ｃ ： ａ ａｌ ｍｐ ｔ ｓ ｎ ｆｔ ｅｍｏ ｔｉ ｏ ｔｎｔｔｃ ｎｉｕ ｓｏ ｏ ｕ ｉ ｅｃ ｎ ｇ ｎ ｎ ａ ｌｓｅ ｒ ｉｌ ａａｌ ｃ ｔ ｕ ｅＣ ｅａ ｃ ｅ ｒ
并行计算的编程模型
并行计算的编程模型随着科技的不断进步，计算机的性能不断提升，人们对计算能力的需求也越来越高。
并行计算是一种处理大规模数据和复杂问题的有效方法，它能够将问题分解为多个任务并行执行，从而提高计算速度和效率。
而并行计算的编程模型则是支持并行计算的关键，本文将探讨并行计算的编程模型。
1. 并行计算的编程模型介绍并行计算的编程模型是指用于编写并行计算程序的框架或模板。
它为程序员提供了一种抽象层次，使得他们可以不必关心底层硬件和复杂的并发细节，而将精力集中在问题本身上。
常见的并行计算编程模型包括共享内存模型、消息传递模型、数据并行模型等。
其中，共享内存模型和消息传递模型是最常用的两种，并且它们也是相对独立的编程模型，各有优缺点。
2. 共享内存模型共享内存模型是基于一块共享内存的数据结构，通过多个线程或进程对该内存区域进行读写实现通信。
它将内存区域分配给所有的线程，使得每个线程都可以访问相同的内存。
共享内存模型通常采用锁定机制来保证数据的同步和一致性，但这也带来了一些复杂的编程问题。
共享内存模型的优点是数据共享容易，通信速度快，缺点是容易出现死锁和数据竞争等问题。
3. 消息传递模型消息传递模型是基于进程间通信实现的，并且每个进程有其私有的内存空间。
消息传递模型通过在进程间发送消息来实现通信。
这种模型有点类似于人与人之间的交流方式，即通过语言或口信传递信息。
消息传递模型的优点是线程独立，容易实现分布式计算，缺点是通信开销较大，编程复杂。
4. 数据并行模型数据并行模型是将数据分成若干份进行并行处理，每个线程或进程处理一份。
这种模型适用于数据量较大的计算，如图像处理或音频处理等。
数据并行模型的优点是并行程度高，缺点是需要进行数据分割和合并，编程比较复杂。
5. 并行计算的编程模型优缺点分析根据上述介绍，可以得出以下对三种并行计算的编程模型的优缺点分析：共享内存模型：优点：1. 数据共享容易，编程简单；2. 通信速度快，效率高。
并行处理的主要方法
并行处理的主要方法
并行处理的主要方法包括以下几种：
1. 并行算法设计：并行算法是指可以在多个处理器或计算单
元上同时执行的算法，以充分利用多核或多处理器系统的计算能力。
并行算法的设计需要考虑数据分片、任务分配、同步和通信等问题。
2. 分布式计算：分布式计算是一种将计算任务分配到多个计算节点
上同时进行的计算模式。
每个节点执行一部分计算任务，最终将结
果汇总并输出。
分布式计算可以提高计算速度和资源利用率，适用
于大规模数据处理和分析。
3. 并行硬件加速：通过使用并行硬件
加速器，如图形处理器（GPU）或专用集成电路（ASIC），可以加速
特定任务的执行。
加速器可以同时处理多个数据流或指令，从而大
大提高计算速度。
4. 并行操作系统：并行操作系统是指支持多线程、多进程和分布式计算的操作系统。
并行操作系统提供了一组接
口和机制，如线程调度、进程间通信、资源管理和分布式计算框架，以支持并行应用程序的开发和运行。
5. 并行编程模型：并行编程
模型是指描述如何编写并行应用程序的规范和标准。
常见的并行编
程模型包括OpenMP、MPI、CUDA和OpenCL等。
这些模型提供了一组
语言级别的接口和工具，使开发人员能够更容易地编写并行应用程序。
在选择并行处理方法时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。
有时，一种方法可能更适合某些任务，而另一种方法更适合其他任务。
同时，还需要考虑并行化带来的额外开销（如同步和通信成本），以确保并行化效果最佳。
并行计算中的MPI编程技巧及实践经验总结
并行计算中的MPI编程技巧及实践经验总结在并行计算中，MPI（Message Passing Interface）已成为一种广泛应用的并行编程模型。
MPI是一套并行通信协议和编程规范的集合，它可以在分布式内存系统中进行多个进程之间的通信和数据传输。
本文将总结一些MPI编程的技巧和实践经验，帮助开发人员更好地理解和应用MPI，以提高并行计算的效率和性能。
首先，了解MPI的基本概念和术语是理解和应用MPI编程的关键。
MPI中最重要的概念是通信域（communicator）。
通信域是一组进程的集合，这些进程可以相互通信。
在MPI中，有一个默认的通信域MPI_COMM_WORLD，它包含所有参与并行计算的进程。
另外，还有一些常用的通信域操作函数，例如MPI_Comm_size和MPI_Comm_rank函数，用于获取通信域中的进程数和当前进程的标识。
熟悉这些概念和函数，有助于编写可靠和高效的MPI程序。
其次，合理划分任务和数据，对于并行计算的效率至关重要。
在MPI中，一种常见的并行模式是将任务划分为多个子任务，并由不同进程来处理。
例如，可以将一个大规模的计算问题分解为多个小规模的子问题，由多个进程并行计算，最后将结果汇总。
另外，还可以将数据划分为多个块，分配给不同的进程进行处理。
合理的任务和数据划分可以最大程度地利用并行计算资源，提高计算效率和性能。
在MPI编程中，注意避免过多的通信操作，尽量减少进程间的通信次数和数据传输量。
频繁的通信操作会增加通信开销，降低程序的效率。
因此，可以通过合并通信操作，减少数据传输的次数。
例如，可以将多个小消息合并为一个大消息，进行一次批量传输，而不是每个小消息都单独进行传输。
此外，还可以使用非阻塞通信函数，例如MPI_Isend和MPI_Irecv函数，来实现异步通信，减少通信的等待时间。
另一个需要注意的是并行计算中的负载均衡。
负载均衡是指保证多个进程之间的工作量大致相等，避免某些进程一直处于空闲状态，导致计算效率低下。
并行编程模式
空间上的并行
并行计算或称平行计算是相对于串行计 算来说的。所谓并行计算可分为时间上 的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术， 而空间上的并行则是指用多个处理器并发的
执行计算
并行计算科学中主要研究的是空间上的 并行问题。
数据并行
从程序和算法设计人员的角度来看，并 行计算又可分为数据并行和任务并行。
PVM
PVM（并行虚拟机，Parallel Virtual Machine Computing ）是一个软件包。通过它，我们可 以组成一个异构的系统，它使用起来就像一个 单一的但能力强大的并行计算机，而它本身可 以由一些Unix或windows的计算机组成
PVM最早由美国的田纳西大学，橡树岭国家实 验室以及埃默里大学开发成功。
第一个版本在ORNL（橡树岭国家实验室）于 1989年写成，后来，田纳西大学将其重写，并 于1991年发布了版本2。版本3于1993年发布， 支持容错以及更好的可移动性。
OpenMP
OpenMP提供了对并行算法的高层的抽象描述， 程序员通过在源代码中加入专用的pragma来指 明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进 行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通 信。
并行编程模式
并行编程模式主要有以下三种：
共享地址空间模式：以OpenMP为代表，主 要是利用添加并行化指令到串行程序中，由 编译器完成自动并行化。
消息传递模式：以MPI为代表，PVM是消息 传递模式的一个变种。
数据并行模式：比较少见，但以其独特的处 理方式受到特定用户群的喜欢
并行编程模式
SMP系统与MPP系统比较
MPP (Massively Parallel Processing)，大规模并行处理系 统，这样的系统是由许多松耦合 的处理单元组成的，要注意的是 这里指的是处理单元而不是处理 器。 每个单元内的CPU都有自己私有 的资源，如总线，内存，硬盘等。 在每个单元内都有操作系统和管 理数据库的实例复本。这种结构 最大的特点在于不共享资源。
使用Chapel进行并行编程
使用Chapel进行并行编程Chapel是一种并行编程语言，旨在提供方便、高效、可扩展的并行计算能力。
它结合了许多传统编程语言的优点，并提供了专门用于并行计算的特性。
一、简介Chapel是一种开源并行编程语言，由Cray Inc.开发。
它旨在提供一种简单便捷的方法来开发并行程序，无论是在单个多核处理器上还是在分布式计算集群上。
Chapel具有许多独特的特性，使其成为一种强大且易于使用的编程语言。
二、特性1. 易于学习和使用：Chapel的语法类似于许多常见的编程语言，如C、C++和Python。
它提供了一套直观的语法规则和关键字，使得编写Chapel程序变得简单易懂。
2. 并行性：Chapel旨在使并行编程变得简单。
它提供了内置的并行构造，允许程序员轻松地编写并行代码。
Chapel还提供了用于数据分布和任务调度的高级抽象。
3. 可扩展性：Chapel支持从单核处理器到大规模并行计算集群的各种计算平台。
它可以自动处理并行计算的细节，使程序员能够专注于问题本身，而不是底层的并行实现。
4. 高性能：Chapel通过自动优化并行执行，提供了高性能的并行计算能力。
它使用了一些先进的优化技术，如数据流分析和自动向量化，以最大程度地提高程序的执行效率。
三、使用Chapel编写并行程序的基本流程1. 安装Chapel：首先，我们需要安装Chapel编程语言。
在Chapel的官方网站上可以找到适用于各种操作系统的安装指南和下载链接。
2. 编写Chapel程序：使用任何文本编辑器，创建一个以.chpl为后缀的Chapel源代码文件。
在文件中，我们可以使用Chapel提供的并行构造和语法规则来编写并行程序。
3. 构建和运行程序：使用Chapel的编译器将Chapel源代码文件编译成可执行文件。
然后，我们可以在终端或命令行界面中运行生成的可执行文件，观察并行程序的执行结果。
四、示例代码下面是一个简单的使用Chapel进行并行编程的示例：```chapeluse Time;const numTasks: int = 100;proc main() {forall i in 1..numTasks {beginwriteln("Task ", i, " starts at ", Time.now());// 进行并行计算的代码writeln("Task ", i, " completes at ", Time.now());end;}}```在这个示例中，我们使用`forall`关键字创建了一个并行循环，其中`i`在1到`numTasks`之间迭代。
并行计算论文
浅谈基于SMP集群系统的并行编程模式（作者：赵玉雪班级：软件1112班学号：1120126238）摘要并行计算技术是计算机技术发展的重要方向之一，SNIP与集群是当前主流的并行体系结构。
当前并行程序设计方法主要采用基于消息传递模型的MPI和基于共享存储模型的OpenMP，两种编程模式各有特点和适用范围。
对SMP集群以及MPI和OpenMP的特点进行了分析，介绍了在SMP集群系统中利用MPI和OpenMP 混合编程的可行性方法。
关键词并行计算；集群；SMP；MPI；OpenMPTalking about Parallel Programming M odelBased on SM P Cluster System Abstract：Parallel computing is one of the most important techniques of computing ．SMP and cluster are mainly parallel architecture currently．MPI(which is based Oil the message passing mode1)and OpenMP(which is based on the shared memory mode1)are become mainly methods for parallel program design．Discussed and analyzed the characteristic of SMP，cluster，MPI and OpenMP，then introduced the feasible methods of parallel programming with hybridMPI/OpenMP．Keywords：Parallel Computing；Cluster；SMP；MPI；OpenMP0引言并行计算是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
LabVIEW中的并行编程技巧
LabVIEW中的并行编程技巧LabVIEW是一种流程控制、数据采集和信号处理的图形化编程语言。
它通过图形化界面来表示各种功能模块，并通过数据流的方式来实现模块之间的通信。
并行编程是LabVIEW的一个重要特性，可以提高程序的执行效率和响应速度。
本文将介绍LabVIEW中的一些并行编程技巧，以帮助读者更好地利用LabVIEW进行程序开发。
一、使用并行循环结构在LabVIEW中，可以使用并行循环结构来实现并行执行的功能。
并行循环结构是一种同时执行多个循环迭代的结构，可以显著提高程序的运行效率。
下面是一个简单的示例：[图片示例]在上述示例中，我们可以看到有两个相同的循环结构，分别用于计算两个不同数组的平均值。
通过并行循环结构，可以同时进行这两个计算，提高了程序的执行效率。
二、使用并行数据流在LabVIEW中，可以使用并行数据流来实现并行运行的功能。
并行数据流是一种通过数据流进行并行运算的方法，可以将数据分发到多个任务中并行处理。
下面是一个简单的示例：[图片示例]在上述示例中，我们可以看到有两个并行的子VI，分别用于计算两个不同传感器的数值。
通过并行数据流，在主VI中将数据分发到两个子VI中进行并行处理，可以更高效地完成任务。
三、使用并行状态机在LabVIEW中，可以使用并行状态机来实现多个状态的并行控制。
并行状态机是一种同时控制多个状态的方法，可以提高程序的响应速度和处理能力。
下面是一个简单的示例：[图片示例]在上述示例中，我们可以看到有两个状态机并行执行，分别用于控制两个不同的设备。
通过并行状态机，可以同时进行多个设备的控制，提高了程序的执行效率和灵活性。
四、使用并行计算在LabVIEW中，可以使用并行计算来加速数据处理和算法运算。
通过将大规模的计算任务分解为多个小任务，并行地执行这些小任务，可以提高计算的速度和效率。
下面是一个简单的示例：[图片示例]在上述示例中，我们可以看到通过并行计算的方式来实现对不同数据的处理。
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并行程序的编程模型、运行环境、调试环境等都要比串行程序复杂得多。
提供良好的高性能计算开发环境，一直是学术界和工业界所追求的目标。
目前比较流行的高性能计算系统，大体可以分为两类:一类是共享内存系统(SMP)，如IBM的P690，HP的SuperDome等，其特点是多个处理器拥有物理上共享的内存；一类是分布存储系统(DMP)，如MPP和集群系统，其特点是系统由多个物理上分布的结点组成，每个结点拥有自己的内存，结点通过高速以太网或专用高速网络连接。
本文主要介绍这两类系统上的开发工具。
一、并行程序的开发模式
1. 共享内存模型
在共享内存模型中，一个并行程序由多个共享内存的并行任务组成，数据的交换通过隐含地使用共享数据来完成。
此编程模式一般仅需指定可以并行执行的循环，而不需考虑计算与数据如何划分，以及如何进行任务间通信，编译器会自动完成上述功能。
目前流行的共享内存模型开发标准是OpenMP。
OpenMP定义了一套编译指导语句，用于指定程序的并行性、数据的共享/私有等信息。
其目标是为SMP系统提供可移植、可扩展的开发接口。
OpenMP由OpenMP Architecture Review Board于1997年推出，现在已发展到2.0版。
OpenMP支持的编程语言包括Fortran、C和C++。
OpenMP得到了工业界的广泛支持，有大量的商业编译器和其他开发工具支持OpenMP的开发，如IBM、HP、Sun、SGI、Intel等硬件厂商均有支持OpenMP的编译器产品，另外还有一些第三方厂商的OpenMP编译器。
2. 消息传递模型
在消息传递模型中，一个并行程序由多个并行任务组成。
每个并行任务拥有自己的数据并对其进行计算操作。
任务之间数据的交换是通过显式的消息传递语句来完成的。
现在广泛使用的消息传递模型有两个：PVM和MPI。
PVM即Parallel Virtual Machine(并行虚拟机)与MPI即Message Passing Interface(消息传递界面)。
PVM与MPI所提供的功能大致相同，但两者的侧重点有所不同。
PVM强调在异构环境下的可移植性和互操作性，程序之间可以互相通信，并支持动态的资源管理和一定程度的容错；而MPI更强调性能，不同的MPI 实现之间缺乏互操作性，本身也不支持容错（可以通过专门的容错软件来支持容错）。
一般而言，使用MPI比较适合于开发MPP或同构集群上的并行应用，可以有较高的通信性能;而PVM更适合于异构的集群系统。
几乎所有的高性能计算系统都支持PVM和MPI。
3. HPF
HPF(High Performance Fortran)的思想与OpenMP类似，都是通过定义编译指导语句来帮助编译器生成并行代码。
HPF的目标系统与OpenMP不同，它支持DMP系统。
因此，除了指定并行性的编译指导语句外，HPF还指定数据划分的编译指导语句。
HPF与消息传递模型的不同之处则在于:HPF通过编译器来生成通信语句，不需要程序员手工编写。
HPF得到了工业界的广泛支持，如IBM、HP、Sun都有HPF编译器。
第三方产品则有PGI的PGHPF、APR的Forge xHPF等。
其不足是对于某些问题无法得到与手工编写的消息传递程序相同的性能。
4. 并行库
使用并行库开发高性能计算程序的基本思想是:用户不需要自己编写通用的并行算法代码，而由程序库提供并行算法，并对用户透明。
用户只需要根据自己的需求，调用相应的库函数，就可以编写出并行程序。
由于库函数的编写者一般经验丰富，而且库函数会采取较为优化的算法，并采用优化编译，使得库函数的执行效率很高。
对于大量使用通用计算算法的用户来说，使用并行库是一种高效的开发模式。
并行库的缺点是无法帮助那些需要自己书写非通用
并行算法的用户。
目前的并行库很多，包括PBLAS(Parallel Basic Linear Algebra Subroutines)，以及建立在其基础上的LAPACK和ScaLAPACK，提供了一些线性代数问题的并行求解算法，如求特征值、最小二乘问题等。
LAPACK是为SMP系统优化的，ScaLAPACK是为DMP系统优化的。
大多数高性能计算系统都提供在本系统上优化的PBLAS、LAPACK、ScaLAPACK。
另一个著名的并行库是PETSc。
PETSc是一套基于MPI的数据结构和库函数，用于解决基于偏微分方程的典型科学计算问题。
另外，MATLAB是很常用的科学计算软件。
很多公司和研究机构也在进行并行化MATLAB的工作，如RTExpress。
5. 串行程序并行化
另一种并行程序的开发模式是将串行程序并行化。
此模式的优点在于，可以将现有的很多串行代码转换成并行代码。
并行化分为全自动并行化和交互式并行化两种模式。
全自动并行化的并行过程不需要人的干预，可以自动发现程序中可并行的部分，生成并行代码。
现在，高性能计算系统提供商的Fortran和C编译器大都能提供面向SMP系统的自动并行化的编译选项。
对于少数程序，全自动并行化编译器可以达到较好的效果;但对大多数程序来说，并行化的效果还不理想。
交互式并行化工具通过给用户提供程序中的有效信息，包括相关性分析结果、程序调用图、性能预测结果等帮助用户进行并行化工作，但是如何更好地结合用户和并行化工具的能力还需要进一步研究。
目前产品化的交互式并行化工具主要有APR的Forge，该系统支持Fortran77的并行化，并同时支持SMP系统和DMP系统。
二、开发工具
1. 调试器
调试是程序开发的重要部分，并行程序尤其难调试，更需要调试器的支持。
高性能计算系统中大多会带有并行调试器，如IBM的pdb（命令行方式）、pedb（Xwindow图形界面）、HP 的DDE（XWindow图形界面）和LaDebug(用于Alpha系统)、Sun的Prism等。
Etnus的TotalView是最著名的第三方并行调试器。
它提供对C、C++、Fortran程序的图形化符号调试，可以调试MPI、PVM、HPF、OpenMP程序，支持SGI、Sun、HP、IBM等几乎所有的高性能厂商的产品，还提供对Linux的支持。
KAI的Assure Thread Analyzer是一个支持OpenMP的程序正确性检测工具，用于自动发现程序中的常见错误。
它目前仅支持IA32和IA64上的Linux。
2. 性能分析和预测
程序性能分析(profiling)可以帮助用户找到程序中最费时的部分，从而集中精力进行改进和优化，是改进程序性能的有效手段。
传统的性能分析工具一般仅提供子程序级的性能分析，但对于高性能程序来说，对于循环程序的性能分析是必不可少的。
现有的大部分高性能计算系统中大都具有能够进行循环级性能分析的性能分析器，有些还提供了友好的用户界面，如Intel的VTune、IBM的Xprofiler等。
一些第三方厂商也提供性能分析工具，比如Pallas的Vampir，它支持从Linux PC到IBM、HP、Sun、SGI等几乎所有的高性能厂商的产品。
3.资源管理和负载平衡系统
严格地说，负载平衡系统是运行时环境，而不是开发环境，但对于开发者来说，了解负载平衡系统是有必要的。
某些高性能计算系统主要用于提供共享的多任务处理环境。
对于SMP系统来说，操作系统内置的任务调度器可以完成任务的调度功能。
对于DMP系统来说，需要专门的软件来进行任务调度，达到负载平衡。
负载平衡系统通过了解系统中各个结点的负载状况、计算能力、内存状况等，可以合理地分配任务的执行结点，必要时迁移现有的任务到其他结点，从而达
到提高系统吞吐量的作用。
著名的负载平衡系统包括Platform公司的LSF(Load Sharing Facility)和Veridian的PBS(Portable Batch System)。
这两个系统都支持多种操作系统和硬件平台，能够管理异构的集群系统。
另外开放源代码的OpenMosix主要支持Linux集群系统。
发展趋势
OpenMP将成为支持SMP系统编程的主要标准，将来的工作在于研究和开发更加有效的OpenMP编译器，以及更加强大友好的开发、调试工具。
MPI和PVM将仍然是DMP系统的主要标准。
并行库是很有前途的开发方式和研究方向，随着更多的并行程序库的出现，并行化编程会越来越容易。
程序自动并行化技术也能大大缩短并行程序的开发时间，但目前的技术即使对SMP系统也没有达到实用的水平，还需要技术上的突破。
网格计算是现在的热门话题，也是将来高性能计算的发展方向之一。
为网格计算制定标准，提供所需的开发环境和运行环境将是未来的发展方向。