20100428第三章 并行计算模型和任务分解策略
并行计算中的任务分配策略与调度算法
并行计算中的任务分配策略与调度算法在并行计算中，任务分配策略和调度算法是至关重要的组成部分，它们对于系统性能和效率有着重要的影响。
本文将探讨并讨论并行计算中的任务分配策略和调度算法的相关概念、原则和常见方法。
首先，我们先来了解一下什么是并行计算。
并行计算是一种在多个处理器或计算机之间同时执行任务，以加快计算速度和提高系统吞吐量的计算方式。
在并行计算中，任务通常可以分割成多个子任务，然后由多个处理器或计算机同时进行处理。
任务分配策略是决定将任务分配给哪些处理器或计算机的方法。
它旨在实现系统资源的最佳分配，以提高整体性能。
任务分配策略的设计要考虑到任务之间的依赖关系、数据传输成本、处理器的负载均衡等因素。
负载均衡是任务分配策略中的一个关键概念。
它涉及到将任务平均地分配给不同的处理器或计算机，以避免系统出现性能瓶颈。
负载均衡的目标是使得每个处理器或计算机的负载尽可能均衡，从而提高整体性能和效率。
一种常见的任务分配策略是静态任务分配策略。
静态任务分配策略在任务开始执行之前就已经确定了每个处理器或计算机要执行的任务。
这种策略的优点是简单有效，容易实现。
然而，它不能适应系统负载的变化，无法自动适应任务之间的依赖关系变化等问题。
相比之下，动态任务分配策略则可以根据系统状况和任务执行情况进行动态调整和分配。
动态任务分配策略往往采用启发式算法或优化算法来进行决策，以选择最佳的任务分配方案。
这种策略的优点是能够适应系统负载的变化，提高系统的灵活性和适应性。
除了任务分配策略，调度算法也是并行计算中的关键要素。
调度算法决定了任务的执行顺序和执行方式，以提高整体系统性能。
调度算法的设计目标是最大限度地减少任务执行时间、提高系统资源的利用率。
在并行计算中，常见的调度算法包括静态调度算法和动态调度算法。
静态调度算法在任务开始执行之前就已经确定了任务的执行顺序和方式。
这种算法的优点是简单高效，适用于那些任务之间没有太多依赖关系的情况。
并行计算模型和算法研究
并行计算模型和算法研究随着电子科技发展的飞速，我们的生活发生了翻天覆地的变化。
计算机在人类的生产和生活中扮演着不可或缺的角色，然而，随着大数据、人工智能等新技术的发展，对计算机处理数据和信息速度的需求变得越来越迫切。
这个时候，计算机的核心——并行计算模型和算法成为科学家研究的重点。
什么是并行计算模型并行计算是指同一时间在多个计算单元上执行多个计算任务。
并行计算的优势在于，多个计算任务之间独立运行，互不干扰，从而提高计算效率，加快计算速度。
并行计算模型是用于描述计算机多处理器系统中的并行计算过程的数学模型。
常见的并行计算模型1.多核计算机模型多核计算机是指包含多个处理器的计算机。
在多核计算机模型中，多个处理器并行处理任务，执行不同的操作，每个处理器与内存交互，然后将结果传送给主处理器进行联合计算。
2.分布式计算模型分布式计算是将计算任务分配给多个计算节点处理的计算模型。
在分布式计算模型中，每个计算节点各自执行自己的任务，然后将结果上传到神经中心进行数据汇集，最终计算结果交由主节点处理。
3.共享内存模型共享内存模型是指在并行编程过程中，多个线程共享同一块内存区域。
共享内存模型通过共享内存来实现线程间的数据交换，各个线程通信快速，能够高效地完成计算任务。
并行计算算法研究并行计算算法是指为并行计算设计的算法。
并行算法为多任务计算提供了较高的效率。
并行算法包括多种算法模型，例如Divide and Conquer，消息传递器，Pipelining Strategy等。
1. Divide and Conquer算法Divide and Conquer是一种基于递归思想的算法，解决大型问题的方法是将其分解成更小的子问题，再将小问题分解成更小的子问题，最终解决问题。
2.消息传递算法消息传递是指数据传输和通信，使各个计算节点能够在不同的计算节点上进行计算。
在消息传递算法中，节点数据在计算节点之间传递，节点之间通过通信来同步计算结果。
并行计算模型中的任务调度策略优化研究
并行计算模型中的任务调度策略优化研究引言：随着计算机技术的不断发展，并行计算技术已经成为推动计算机性能提升的重要手段之一。
并行计算模型将大规模任务分解为多个子任务，并利用多台计算机同时处理这些子任务，从而加速计算过程。
在并行计算中，任务调度策略的优化对整个计算过程的效率起着重要的作用。
本文将介绍并行计算模型中的任务调度策略，并针对优化这些策略进行探讨。
一、任务调度策略的意义和目标任务调度策略是指在并行计算模型中，将各个子任务分配给不同的计算节点或进程的决策过程。
一个良好的任务调度策略可以提高并行计算的效率、减少执行时间，并实现负载均衡。
优化任务调度策略的目标主要包括以下几个方面：最小化任务执行时间、最大化计算资源的利用率、提高系统的可伸缩性、平衡计算节点之间的负载等。
二、常见的任务调度策略1. 静态任务调度策略：静态任务调度策略是指根据任务的特性和计算资源的状态，在任务开始之前就确定每个任务在哪个计算节点上执行的策略。
这种策略可以避免任务执行中的负载均衡问题，但无法应对计算资源的变化和运行过程中出现的意外情况。
2. 动态任务调度策略：动态任务调度策略是指在任务执行过程中根据计算资源的状态进行任务的重新分配。
根据任务特性和计算资源的负载情况，动态调度策略可以使得计算节点之间更加平衡，提高任务执行效率。
3. 启发式任务调度策略：启发式任务调度策略是根据启发式算法对任务进行调度的策略，常见的启发式算法有遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
启发式算法能够充分考虑任务的特性、计算资源的状态以及调度目标，并根据一定的规则进行任务的优化分配。
三、任务调度策略的优化方法和技术任务调度策略的优化是一个复杂且具有挑战性的问题，涉及多个因素的综合考虑。
以下是一些常见的任务调度策略的优化方法和技术：1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，可以用于任务调度策略的优化。
通过遗传算法，可以根据任务的特性和计算资源的状态，自动搜索得到最优的任务调度方案。
并行计算模型
并行计算模型并行计算模型是一种计算机科学中的概念，它描述了多个处理器或计算核心在同一时间执行多个计算任务的能力。
并行计算模型的发展是为了提高计算机的性能和效率，使得计算能够更快地完成。
一、并行计算模型的基本原理在传统的串行计算模型中，计算任务是按照顺序依次执行的，而在并行计算模型中，多个计算任务可以同时进行。
并行计算模型的基本原理包括以下几点：1.任务分解：将一个大的计算任务分解为多个小的子任务，使得不同的处理器或计算核心可以独立地执行不同的子任务。
2.任务调度：根据任务的特性和处理器的资源情况，合理地将不同的子任务分配给不同的处理器或计算核心，以实现并行计算。
3.数据通信：不同的子任务之间可能需要进行数据的交换和通信，通过合理的数据通信机制，实现不同子任务之间的数据传输。
4.同步机制：在并行计算中，不同的子任务可能存在依赖关系，需要通过合适的同步机制来协调各个子任务的执行顺序，以确保计算的正确性。
二、并行计算模型的分类目前，主要有以下几种常见的并行计算模型：1.共享内存模型：在共享内存模型中，所有的处理器或计算核心共享一个内存空间，通过读写共享内存来实现数据的共享和通信。
在这种模型下，不同的处理器可以直接访问相同的共享内存，因此开发程序相对较为方便。
2.分布式内存模型：在分布式内存模型中，每个处理器或计算核心都有自己的私有内存，不同的处理器之间通过消息传递的方式进行数据的共享和通信。
在这种模型下，不同的处理器之间需要显式地进行消息传递，因此程序的开发和调试比较复杂。
3.数据并行模型：在数据并行模型中，将计算任务按照数据维度进行划分，不同的处理器或计算核心分别处理不同的数据片段。
这种模型适用于可以对数据进行并行处理的任务，例如图像处理、矩阵计算等。
4.任务并行模型：在任务并行模型中，将计算任务按照功能或算法的不同进行划分，不同的处理器或计算核心分别处理不同的子任务。
这种模型适用于可以将计算任务进行分解的任务，例如搜索引擎、模拟仿真等。
并行计算的任务分解
并行计算的任务分解随着计算技术的飞速发展，人类的计算能力得到了极大的提升。
而在计算领域中，一种十分关键的技术就是并行计算。
因为计算任务的计算量越来越大，单纯依靠单个计算设备进行计算已经不能满足需求，因此，需要采用并行计算的方式来完成计算任务。
而并行计算技术中的任务分解是其中非常重要的一环。
任务分解是指将整个计算任务分解成若干个子任务，并将这些子任务分配给不同的计算设备来完成。
任务分解的合理性直接影响到并行计算的效率和速度。
如果任务分解设计合理，每个计算设备都可以快速准确地完成自己的任务，并能在任务结束后迅速进行下一轮计算任务；而如果任务分解不够合理，就会导致计算设备之间互相阻塞，从而降低了计算效率和速度。
因此，在进行任务分解时，需要考虑以下几个问题：一、任务分解的粒度任务分解的粒度指的是将整个计算任务划分成多大的子任务进行分配。
如果分配的子任务过大，就会导致每一个计算设备都需要执行大量的计算任务，从而产生计算量过大，计算速度慢，影响整个并行计算的速度和效率。
而子任务过小也不可取，因为每次任务切分的分配都会存在损失，且子任务间的调度开销也会占用较大的计算时间。
因此，确定合适的任务粒度，是一个非常关键的问题。
二、任务分解的负载均衡在任务分解过程中，尤其是在大规模并行计算时，每个计算设备会分配到不同大小的子任务，因此，负载均衡就显得尤为重要。
如果某个计算设备的负载过重，就会导致计算时间过长，从而影响整个并行计算的效率。
而一旦某个计算设备执行任务较快，就需要及时调整其余计算设备的任务负载。
三、任务分解的通讯和同步并行计算中的不同计算设备之间需要时常相互通讯和同步，以便完成任务的分配和结果的汇总。
在整个计算任务的流程中，通讯和同步状态的合理设计，可以有效缩短计算任务的执行时间，并提高并行计算的效率。
而如果通讯和同步状态设计不当，则可能会产生一些意外的等待时间，导致计算任务执行时间较长。
综上所述，任务分解的合理性是非常重要的，只有在任务划分、负载均衡、通讯和同步状态等方面都得到合理的考虑，才能更好地利用并行计算的技术，充分提升计算效率，提高计算速度，在各个领域中发挥更大的作用。
并行计算任务划分方法
并行计算任务划分方法并行计算是指将一个大型计算任务划分为多个子任务，并通过多个处理单元同时执行这些子任务，以提高计算速度和效率。
在并行计算中，任务的划分方法至关重要，它直接影响到并行计算系统的性能和效果。
本文将介绍几种常用的并行计算任务划分方法。
1. 等分划分法等分划分法是最简单、最直观的任务划分方法。
它将计算任务平均地划分成若干个子任务，每个子任务的计算量相同。
这种方法适用于计算任务的负载均衡比较好的场景，可以最大程度地发挥并行计算系统的性能。
2. 数据划分法数据划分法是将计算任务按照数据的划分进行任务划分的方法。
它将计算任务涉及到的数据划分成若干个子数据集，每个子数据集分配给一个子任务进行处理。
这种方法适用于大规模数据处理的场景，可以减少数据通信开销，提高计算效率。
3. 动态划分法动态划分法是根据任务在计算过程中的特点进行任务划分的方法。
它将计算任务划分成多个子任务，并根据子任务的计算状态和负载情况实时调整划分策略，以保持计算系统的负载均衡。
这种方法适用于计算任务具有时变性和负载波动性的场景，可以提高系统的灵活性和适应性。
4. 结构划分法结构划分法是根据计算任务的结构和特点进行任务划分的方法。
它将计算任务按照任务的结构进行划分，每个子任务由一部分计算结构组成。
这种方法适用于计算任务具有复杂结构和依赖关系的场景，可以保持任务之间的数据连续性和并行性。
5. 混合划分法混合划分法是将多种任务划分方法结合起来的方法。
它根据计算任务的特点和需求，综合考虑各种划分方法的优缺点，采用不同的划分策略对任务进行划分。
这种方法适用于计算任务复杂多样的场景，可以充分发挥不同划分方法的优势。
综上所述，合理选择并行计算任务划分方法是提高并行计算系统性能和效果的关键。
不同的划分方法适用于不同的计算任务场景，需要根据具体情况进行选择和调整。
同时，任务划分过程中还要考虑负载均衡、数据通信开销、计算结构和任务特点等因素，以实现最优的任务划分效果。
操作系统的并行计算任务分配
操作系统的并行计算任务分配操作系统的并行计算任务分配在现代计算机系统中扮演着重要的角色，尤其是对于涉及大规模数据处理和复杂计算的应用程序来说。
并行计算是指利用多个处理器或计算节点同时执行多个任务，从而提高计算效率和性能。
在进行并行计算时，任务的合理分配和调度对系统的整体性能至关重要。
首先，任务的分配需要考虑到不同任务之间的依赖关系和数据传输的开销。
一般来说，将相互依赖的任务分配给不同的处理器会增加通信开销，降低计算效率。
因此，可以通过合理划分任务的依赖关系和数据传输路径，将相关的任务分配给同一处理器或计算节点，以减少通信开销，并提高整体性能。
其次，任务的分配也需要考虑系统中的资源利用率和负载均衡。
在进行任务分配时，应该充分考虑各个处理器或计算节点的负载情况，避免出现某些节点负载过高而导致性能瓶颈的情况。
为了实现负载均衡，可以采用动态任务调度的方式，根据系统实时的负载情况对任务进行动态调整和重新分配，以最大化利用系统资源，提高计算效率。
此外，任务的分配也需要考虑到任务的优先级和执行时间。
对于不同类型的任务，可以根据其优先级和执行时间进行不同的分配策略，确保高优先级和短执行时间的任务能够优先得到处理，提高系统的响应速度和效率。
在进行并行计算任务分配时，还需要考虑到系统中可能存在的单点故障和数据一致性问题。
为了提高系统的可靠性和稳定性，可以采用冗余任务的方式，将同一任务分配给多个处理器或计算节点进行并行计算，并通过检查点和备份机制确保数据的一致性和可恢复性。
综上所述，操作系统的并行计算任务分配涉及到多方面的因素，包括任务间的依赖关系、资源利用率、负载均衡、优先级和执行时间等。
合理的任务分配策略可以最大化地利用系统资源，提高计算效率和性能，从而实现更加高效和稳定的并行计算。
并行计算第三部分
开发更简单易用的并行计算编程模型和工 具，降低并行计算的门槛，提高开发效率 。
并行计算技术的未来展望
更高效的数据处理能力
随着技术的进步，并行计算技术有望在处理大规模数据集时提供更高 的性能和效率。
更智能的应用程序
结合人工智能技术，并行计算有望在更多领域发挥重要作用，如机器 学习、大数据分析、科学计算等。
计算模型
并行计算有多种计算模型，如分布式计算、网格计算、集群计算等，每种模型 都有其特定的应用场景和优势。
并行计算的优势
提高计算速度
通过将任务分解成多个子任务并 分配给多个处理器同时处理，并 行计算能够显著提高计算速度。
加速科学计算
在科学计算领域，并行计算被广 泛应用于模拟复杂系统、解决大 规模数学问题等方面，能够大大 加速科学研究的进程。
降低成本
并行计算可以利用多台廉价计算 机组成集群进行高性能计算，降 低了高性能计算机的硬件成本和 维护成本。
并行计算的应用领域
气象预报
并行计算在气象预报中被广泛应用于模拟大气、海洋等复杂系统 的演变，提高了预报的准确性和时效性。
石油勘探
在石油勘探领域，并行计算被用于处理大规模的地震数据，帮助地 质学家识别石油储藏的位置。
生物信息学
在生物信息学领域，并行计算被用于分析基因组、蛋白质组等大规 模数据集，加速了生命科学研究进程。
02
并行计算的基本原理
并行计算模型
模型种类
介绍常见的并行计算模型，如SIMD模型、MIMD 模型、并行计算模型等。
模型特点
分析各种模型的优缺点，以及适用场景。
模型选择
根据实际应用需求，选择合适的并行计算模型。
03
并行计算的关键技术
高性能计算并行计算模型与并行算法的设计与优化
高性能计算并行计算模型与并行算法的设计与优化随着科技的快速发展和计算需求的提高，现代计算机系统面临着越来越大规模和复杂的计算任务。
在这种背景下，高性能计算应运而生，成为了解决大规模计算问题的重要手段之一。
高性能计算的核心在于并行计算模型与并行算法的设计与优化。
本文将分析与讨论现有的并行计算模型和算法，并介绍其设计与优化的方法。
一、并行计算模型并行计算模型是指计算任务在计算机系统中的分布和执行方式。
常见的并行计算模型包括共享内存模型和分布式内存模型。
1. 共享内存模型共享内存模型指的是多个计算任务共享一块物理内存，并通过内存的读写实现任务之间的通信和同步。
常见的共享内存模型包括共享内存多处理器系统(SMP)和非一致内存访问系统(NUMA)。
在设计并行算法时，可以使用共享内存模型来实现任务的交互和数据共享，提高计算效率。
同时，需要注意解决共享内存并发读写的冲突问题，避免数据一致性错误。
2. 分布式内存模型分布式内存模型指的是计算任务分布在多个计算节点上，通过消息传递实现节点之间的通信和同步。
常见的分布式内存模型包括消息传递接口(MPI)和分布式共享内存模型(DSM)等。
在设计并行算法时，可以使用分布式内存模型来实现任务的划分和调度，并通过消息传递实现节点之间的数据交换。
同时，需要注意解决节点之间的通信延迟和负载均衡问题，提高计算效率。
二、并行算法的设计与优化并行算法是指针对并行计算模型设计的具有并行特性的算法。
在设计并行算法时，需要考虑以下几个方面的问题：1. 任务划分与负载均衡任务划分是指将计算任务划分为多个子任务，并分配到不同的计算节点上进行并行计算。
在进行任务划分时，需要考虑任务之间的数据依赖性和负载均衡问题，避免任务之间的数据冗余和计算节点之间的计算能力不平衡。
2. 通信与同步机制通信与同步机制是指实现计算节点之间的通信和同步操作，保证并行计算的正确性和一致性。
在设计通信与同步机制时，需要考虑通信延迟和带宽的影响，选择合适的通信方式和同步策略，提高计算效率。
Visual Studio 2010并行计算概述
Visual Studio 2010并行计算概述并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多台计算机协同合作解决计算问题的过程，其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
图1：计算原理并行计算是相对于串行计算——即在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行的操作，所提出的。
具体的说，并行计算是在多台(并行)计算机上将一个应用任务分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，同时执行子任务的过程。
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。
为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理(或并行处理)机的计算机和一个与网络相连的计算机专有编号。
图2：(a)SIMD类型 (b)MIMD类型目前，对于并行计算的研究主要集中在空间上的并行问题上。
空间上的并行导致了两类并行机的产生，即单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)。
类似地，我们常用的串行机有时也被称为单指令流单数据流(SISD)。
在1972年诞生的第一台并行计算机ILLIAC IV就属于SIMD类型机器。
而自上个世纪八十年代以来，都是以MIMD并行计算机的研制为主。
常见的MIMD类的机器可分：并行向量处理机(PVP)、对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)、工作站机群(COW)、分布式共享存储处理机(DSM)等五类。
并行计算机主要有以下四种访存模型：l 均匀访存模型(UMA)非均匀访存模型(NUMA)l全高速缓存访存模型(COMA)ll 一致性高速缓存非均匀存储访问模型(CC-NUMA)和非远程存储访问模型(NORMA)。
常见的基本并行算法有：划分法(partitioning)、分治法(divide-and-conquer)、流水线方法(pipelining)、随机法(randomization)、平衡树法(balanced-tree)、倍增发(doubling)、迭代法(iteration)等。
云计算性能优化中的并行计算与任务拆分(五)
云计算是近年来互联网技术的一项重要进展，其可为用户提供强大的计算能力和存储资源，为各行各业的企业和个人提供了方便和便利。
然而，随着数据规模和应用需求的不断增长，云计算的性能优化也成为了一个亟待解决的问题。
在云计算性能优化中，并行计算和任务拆分是两个关键要素。
一、并行计算并行计算是指将一个计算任务划分成多个子任务，同时在多个计算节点上进行执行，以提高计算速度和效率的一种计算方式。
在云计算环境中，利用并行计算可以充分利用资源，并实现任务的快速完成。
1.任务并行任务并行是指将一个计算任务分成多个独立的子任务，每个子任务在不同的计算节点上并行执行，最后将结果进行合并。
这种并行计算方式适用于具有较强的任务划分能力和任务独立性的计算任务。
通过合理的划分和分配任务，可以有效地提升计算速度和性能。
例如，在图像处理领域中，可以将一张大图分成多个小块，分配给不同的计算节点进行并行处理。
每个计算节点只需要处理自己分配的小块图像，最后将处理结果进行合并，即可得到最终的处理结果。
通过任务的并行处理，可以大幅提升图像处理的速度和效率。
2.数据并行数据并行是指将一个计算任务中的数据划分成多个子数据块，每个子数据块在不同的计算节点上并行处理。
这种并行计算方式适用于数据密集型的计算任务，通过充分利用各计算节点的计算能力，可以快速地完成大规模的数据处理任务。
例如，在机器学习领域中，可以将训练数据集划分成多个子数据集，分配给不同的计算节点进行并行训练。
每个计算节点只需要处理自己分配的子数据集，最后将训练结果进行合并，即可得到最终的模型。
通过数据的并行处理，可以大幅提升机器学习算法的训练速度和性能。
二、任务拆分任务拆分是指将一个计算任务拆分成多个更小的子任务，每个子任务都是独立的计算单元。
通过合理的任务拆分，可以实现任务的并行处理，提升计算效率和性能。
1.任务拆分的重要性任务拆分是云计算中性能优化的关键一步。
在处理大规模计算任务时，将任务拆分成更小的子任务可以更好地利用资源，提高计算效率。
高性能计算机的并行计算模型与应用
高性能计算机的并行计算模型与应用在当今科技快速发展的时代，高性能计算机成为了各个领域中不可或缺的工具。
然而，迅猛的科技发展也带来了需求的增加，对计算机性能的要求也越来越高。
为了满足这一需求，人们开始采用并行计算模型来提高计算机性能。
本文将详细介绍高性能计算机的并行计算模型与应用，并分步骤进行讨论和解析。
一、并行计算模型1. 定义：并行计算模型是一种将计算任务分解为多个子任务，然后并行处理这些子任务的方法。
2. 分类：a. 数据并行模型：将数据切分成多个部分，然后并行处理这些数据片段。
b. 任务并行模型：将整个计算任务分成多个子任务，然后并行处理这些子任务。
c. 硬件并行模型：利用多个处理器同时进行计算，提高计算速度。
3. 典型的并行计算模型：a. SIMD（Single Instruction Multiple Data）模型：一个指令同时处理多个数据。
b. MIMD（Multiple Instruction Multiple Data）模型：多个指令同时处理多个数据。
二、并行计算模型的应用1. 科学计算：在科学领域，经常需要进行大规模的计算，如气象模拟、全球气候预测等。
使用并行计算模型，可以大大缩短计算时间，提高计算效率。
2. 人工智能：在人工智能领域，深度学习等算法需要处理大量的数据和模型训练，而这些都需要强大的计算能力。
通过并行计算模型，可以加快模型的训练速度，提高人工智能系统的性能。
3. 金融行业：在金融行业中，需要对大量的历史数据进行分析和计算，以预测未来的趋势。
利用并行计算模型，可以快速处理大规模数据，提高金融决策的准确性和效率。
4. 生物医学：生物医学领域需要处理和分析大量的基因组数据、蛋白质数据等。
通过并行计算模型，可以加速基因组测序、药物研发等过程，提高医学研究的速度和成果。
5. 天文学：天文学研究需要处理大量的天文图像数据和模拟数据。
利用并行计算模型，可以加速数据处理和分析，帮助科学家更好地理解宇宙和发现更多的天体。
云计算性能优化中的并行计算与任务拆分(三)
云计算已经成为当今科技领域的热门话题，而在云计算中，性能优化一直是一个重要的课题。
其中，并行计算和任务拆分是实现性能优化的关键技术。
本文将深入探讨云计算性能优化中的并行计算与任务拆分，探究其原理和应用。
并行计算是指将一个大型问题划分为若干个小问题，然后同时在多个处理单元上进行计算，最后将结果进行合并，从而提高计算效率的方法。
在云计算中，大规模的并行计算能够充分利用云服务提供商所提供的强大计算资源，进而加速计算过程。
并行计算的核心在于如何合理地拆分任务和数据，并将任务分配给不同的处理单元进行计算。
这就需要设计一种高效的任务调度算法，确保任务在不同的处理单元上均衡地进行计算。
在并行计算中，任务拆分是至关重要的一环。
任务拆分是将一个大型复杂任务分解成多个子任务的过程，每个子任务可以在不同的处理单元上并行执行，最后将结果合并以获得最终的结果。
任务的拆分需要考虑任务之间的依赖关系，以及不同子任务的计算复杂度和数据传输开销。
一种常用的任务拆分方法是将任务按照数据的划分进行拆分，确保每个子任务能够独立地计算。
此外，还可以根据任务的性质和计算资源的特点，设计出更加智能的任务拆分算法，以进一步提高并行计算的效率。
除了任务拆分，数据的拆分和负载均衡也是并行计算的关键环节。
在云计算中，数据通常存储在分布式文件系统中，拆分数据可以实现并行计算的目的。
数据的拆分需要遵循一定的原则，如均匀分布原则、局部性原则等，以保证数据的平衡性和通信的效率。
另外，在任务拆分的基础上，需要设计一种高效的负载均衡算法，将拆分后的任务分配给不同的处理单元，以充分利用计算资源，提高计算效率。
并行计算和任务拆分在许多领域都有广泛的应用。
在科学计算领域，例如气象预测、地震模拟等，通过并行计算和任务拆分可以大大加速计算过程，提高模拟的准确性。
在数据分析领域，例如大数据处理、机器学习等，通过将任务拆分成多个子任务，并行地处理数据，可以提高数据分析的效率和精度。
云计算性能优化中的并行计算与任务拆分(四)
云计算性能优化中的并行计算与任务拆分随着云计算技术的迅猛发展，人们对计算任务的性能和效率要求也不断提高。
在云计算性能优化中，并行计算和任务拆分成为了关键的技术手段。
本文将探讨并行计算与任务拆分在云计算性能优化中的应用。
一、并行计算的基本概念和原理并行计算是一种利用多个处理单元同时进行计算的方法，可以将一个大型计算任务分解为多个子任务并行执行，从而提高计算效率。
并行计算的原理是将一个大型计算任务划分成多个小任务，分配给多个处理单元并行执行。
这些处理单元可以是CPU、GPU甚至是分布式系统中的多台计算机。
每个处理单元负责执行自己所分配的小任务，最后将计算结果合并得到最终结果。
二、并行计算的应用场景1.科学计算科学计算往往需要处理大量数据，而且计算过程复杂繁琐。
通过并行计算，可以将计算任务拆分为多个子任务，每个处理单元负责计算其中一部分，从而加速计算过程。
2.人工智能和机器学习人工智能和机器学习中的训练模型、图像识别、语音识别等任务都需要大量的计算资源。
借助并行计算，可以将这些任务拆分为多个小任务，并通过多个处理单元同时进行计算，提高计算速度和准确性。
3.大数据处理在大数据处理中，往往需要对海量数据进行分析和计算。
通过并行计算，可以将数据分成多个部分，并行处理，从而加快数据处理的速度和效率。
三、任务拆分的基本原则任务拆分是将一个大型任务分解为多个小任务的过程。
在进行任务拆分时，需要遵循以下原则：1.任务之间应当是相互独立的，互不依赖。
2.拆分后的小任务应当具备相似的计算特性和负载均衡的性质。
3.拆分后的小任务应当能够在不同的处理单元上并行执行，避免出现冗余计算。
四、任务拆分的策略和技术1.数据并行数据并行是一种常用的任务拆分策略，将数据划分为多个部分，每个部分分配给不同的处理单元进行并行计算。
数据并行适用于那些数据量较大、计算过程相对独立的任务。
2.模型并行模型并行是将模型的参数拆分为多个部分，分配给不同的处理单元并行计算。
并行计算模型设计与分析
并行计算模型设计与分析1. 引言并行计算模型是指在计算机系统中，多个处理器或计算单元同时执行不同的指令，以提高计算速度和系统性能。
随着科学技术的不断发展和计算需求的增加，设计高效的并行计算模型变得尤为重要。
本文将探讨并行计算模型的设计与分析，并分析其在科学研究和工程领域中的应用。
2. 并行计算模型2.1 任务并行模型任务并行模型是将一个大任务划分为多个小任务，并由多个处理器或计算单元同时执行这些小任务。
每个处理器独立地执行自己负责的小任务，并通过通信机制共享数据和结果。
这种模型适用于那些可以被划分为独立子问题的应用，如图像处理、数据挖掘等。
2.2 数据并行模型数据并行模型是将大量数据划分为多个子集，并由多个处理器或计算单元同时对这些子集进行操作。
每个处理器负责对自己负责的数据子集进行运算，并通过通信机制共享中间结果。
这种模型适用于那些可以被划分为相互依赖但相互独立的数据集的应用，如矩阵计算、图像处理等。
2.3 流水线模型流水线模型是将一个大任务划分为多个子任务，并由多个处理器或计算单元按照固定的顺序依次处理这些子任务。
每个处理器负责执行自己负责的子任务，并将结果传递给下一个处理器。
这种模型适用于那些具有明确执行顺序和依赖关系的应用，如编译器、图像渲染等。
3. 并行计算模型设计3.1 任务划分在设计并行计算模型时，首先需要对原始任务进行合理划分。
对于任务并行模型和数据并行模型，可以根据应用特点和需求将大任务划分为小任务或数据子集。
对于流水线模型，则需要明确每个子任务之间的依赖关系和执行顺序。
3.2 通信机制在并行计算中，不同处理器或计算单元之间需要进行通信以实现数据共享和结果传递。
设计合理的通信机制可以提高系统性能和效率。
常见的通信机制包括消息传递、共享内存等。
3.3 调度策略调度策略是指如何合理地安排不同处理器或计算单元之间的任务执行顺序。
合理的调度策略可以平衡负载，减少通信开销，提高系统的并行度。
计算机科学中的并行计算模型
计算机科学中的并行计算模型在计算机科学领域中，随着计算机技术的不断发展，对计算效率的追求也日益增强。
并行计算作为一种重要的计算模型，被广泛运用于高性能计算、大数据处理等领域。
本文将为您介绍计算机科学中的并行计算模型及其应用。
一、并行计算模型的定义并行计算模型是一种计算机系统中多个处理器或计算核心同时工作来解决计算问题的方式。
它的出现主要是为了解决串行计算模型中计算速度慢、效率低的问题。
通过充分利用多个处理器的计算能力，可以将计算任务分解成多个子任务，同时进行计算，从而大大提高了计算速度。
二、并行计算模型的分类在计算机科学中，存在多种不同的并行计算模型，常见的有以下几种：1. SIMD（Single Instruction, Multiple Data）SIMD模型是一种单指令多数据的并行计算模型。
在该模型中，多个处理器同时执行相同的指令，在不同的数据上进行计算。
这种模型适用于能够将计算任务划分为多个独立子任务的情况，例如图像处理、信号处理等。
2. MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）MIMD模型是一种多指令多数据的并行计算模型。
在该模型中，每个处理器可以独立执行不同的指令，同时处理不同的数据。
这种模型适用于复杂的计算任务，例如科学计算、模拟仿真等。
3. SPMD（Single Program, Multiple Data）SPMD模型是一种单程序多数据的并行计算模型。
在该模型中，多个处理器使用相同的程序，并行地处理不同的数据。
这种模型主要用于需要执行相同计算过程的任务，例如并行排序、并行搜索等。
4. BSP（Bulk Synchronous Parallel）BSP模型是一种批同步并行计算模型。
在该模型中，计算任务被划分为多个超级步，每个超级步包含一系列计算和同步操作。
该模型的优点是结构简单、通信开销小，适用于大规模数据处理和分布式计算。
三、并行计算模型的应用并行计算模型在计算机科学和工程中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 高性能计算并行计算模型在高性能计算中起到关键作用。
高性能计算中的并行计算模型与算法优化策略
高性能计算中的并行计算模型与算法优化策略高性能计算（High Performance Computing，HPC）是一个旨在通过并行计算来加快解决复杂问题的领域。
在高性能计算中，并行计算模型及算法优化策略是实现高性能计算的关键要素。
本文将介绍常用的并行计算模型，以及在实际应用中常用的算法优化策略。
1. 并行计算模型1.1. 单指令多数据（Single Instruction Multiple Data，SIMD）单指令多数据模型将多个处理器应用于同一指令，但是它们在不同的数据上进行操作。
这种模型适合于并行化的任务，例如图像处理和矩阵计算。
在SIMD模型中，数据并行性是通过将数据分成多个部分来实现的，每个处理器负责处理其中的一部分数据。
SIMD模型具有高效的计算能力，适用于处理大规模数据的任务。
1.2. 多指令多数据（Multiple Instruction Multiple Data，MIMD）多指令多数据模型将多个处理器应用于不同的指令和数据。
每个处理器都可以独立工作，执行不同的任务。
这种模型适用于任务之间没有依赖关系的情况，例如分布式计算和并行搜索。
在MIMD模型中，每个处理器都有自己的程序计数器和指令流，可以独立执行指令。
MIMD模型具有较高的灵活性和通用性，适用于各种类型的并行计算任务。
1.3. 数据并行模型数据并行模型将数据划分成多个部分，并将每个部分分配给不同的处理器。
每个处理器负责处理自己分配到的数据部分，然后通过通信协议将结果合并。
数据并行模型适用于需要重复处理相同类型的数据的任务，例如分割图像的任务。
在数据并行模型中，各个处理器之间需要进行数据的交换和同步操作。
1.4. 任务并行模型任务并行模型将任务划分成多个部分，并将每个部分分配给不同的处理器。
每个处理器负责执行自己分配到的任务部分，然后将结果合并。
任务并行模型适用于需要同时执行多个不同的任务的场景，例如分布式计算中的任务调度。
超级计算机中的并行计算算法优化
超级计算机中的并行计算算法优化概述超级计算机作为当今科学技术发展的重要支撑，具备了强大的计算能力和数据处理能力。
而并行计算算法优化则是提升超级计算机性能的关键。
本文将从算法设计和优化两个方面，探讨超级计算中并行计算算法的优化策略。
一、算法设计1.1 并行计算模型并行计算模型是指将计算任务分解为若干个子任务，由多个并行处理器同时执行这些子任务的计算模式。
常见的并行计算模型包括数据并行、任务并行和指令并行等。
1.2 并行算法的设计原则在设计并行算法时，需要考虑以下原则：（1）任务分解：将计算任务分解为多个独立的子任务，以便并行处理。
（2）数据分解：将输入数据分解为适当大小的数据块，以实现数据的并行处理。
（3）负载均衡：保持各个处理器的负载均衡，避免计算资源的浪费。
（4）通信开销：减少处理器间的通信次数和数据传输量，以提高计算效率。
（5）并行性：发掘并行性，提高算法的并行可行性。
二、算法优化2.1 任务并行算法优化任务并行是最常见的并行计算模型之一。
在任务并行模型中，多个处理器分别执行不同的任务，通过任务之间的协作和通信来完成整体的计算任务。
任务并行算法的优化策略主要包括以下几个方面：（1）任务粒度调整：根据计算任务的性质和计算资源的特点，调整任务的粒度，以实现负载均衡和提高并行性。
（2）任务调度策略：设计合理的任务调度策略，以减少任务之间的等待时间和通信开销，提高计算效率。
（3）任务通信优化：通过减少任务之间的通信次数和数据传输量，降低通信开销，提高算法的并行性能。
2.2 数据并行算法优化数据并行是指将数据划分为若干个数据块，由多个处理器分别处理这些数据块的并行计算模型。
数据并行算法的优化策略主要包括以下几个方面：（1）数据划分策略：选择合适的数据划分策略，以实现数据的均衡分配和充分利用计算资源。
（2）数据通信优化：通过优化数据传输的方式和数据拓扑结构，减少数据传输时间和通信开销，提高并行性能。
（3）数据重用设计：合理设计数据重用机制，减少重复的数据计算和传输，提高算法的计算效率。
高性能计算中的大规模并行计算与任务划分策略研究
高性能计算中的大规模并行计算与任务划分策略研究随着科学技术的不断发展和应用的广泛延伸，大规模计算已经成为当今时代的重要组成部分。
在高性能计算中，大规模并行计算已经成为实现超级计算机的关键技术之一。
为了有效地利用计算资源，提高计算效率，任务划分策略在大规模并行计算中起到了至关重要的作用。
大规模并行计算是指将一个大规模问题分解为多个子问题，然后并行地进行计算，最后将结果整合。
分解问题并发执行可以充分利用大量的计算资源，从而加速计算过程。
然而，如何合理地对任务进行划分，在很大程度上决定了并行计算的效率和性能。
任务划分策略的选择与具体的应用环境和问题密切相关。
一般而言，任务划分策略可以分为静态任务划分和动态任务划分两种类型。
静态任务划分是指在任务执行前就将问题进行固定划分的方式。
这种方法通常适用于计算规模较小、复杂度相对较低的问题。
常见的静态任务划分策略包括均匀划分、分治法和领域分解法等。
均匀划分是将问题均匀地划分给不同的处理器进行计算，每个处理器负责处理一部分任务。
这种划分策略适用于问题的规模较小，且每个任务的计算量相对较为均衡的情况。
然而，在实际运算过程中，问题的规模和计算量可能会发生变化，导致部分处理器计算负载过重，而其他处理器计算负载较轻。
因此，在实际应用中，均匀划分策略往往需要结合动态均衡算法进行优化。
分治法是将问题分解成多个相互独立的小问题，并分配给不同的处理器进行计算。
每个处理器负责解决一部分小问题，最后将结果进行合并。
这种划分策略适用于问题可以被简单地分解为多个独立子问题的情况，例如排序和搜索等。
但是，在某些情况下，子问题之间可能存在较大的通信和依赖关系，这就需要在划分策略中进行优化。
领域分解法是将问题分解成多个子问题，每个子问题与特定的处理器相关联。
每个处理器根据自身的任务来计算结果，并通过通信将相应的数据交换给其他处理器。
这种划分策略适用于某些特定领域的问题，其中问题空间可以被分为多个独立的子空间。
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第三章并行计算模型和任务分解策略首先，我们将研究不同类型的并行计算机，为了不严格限定于某个指定机型，我们通过模型把并行计算机抽象为几个特定属性。
为了说明并行程序中处理器之间的通信概念模型我们讨论了不同的程序模型，另外为了分析和评估我们算法的性能，我们讨论了多计算机架构下评估并行算法复杂度的代价模型。
在介绍并分析的各种代价模型的基础上给出了改进型的代价模型。
其次我们定义这样几个指标如负载均衡和网络半径等用来研究图分解问题的主要特性。
并把图分解问题归纳为一般类型和空间映射图类型。
我们重点研究的是后者，因为多尺度配置真实感光照渲染算法可以很方便的描述成空间映射图形式。
3.1 并行计算机模型以下给出并行计算机的模型的概述，根据其结构并行计算机大致可分为以下几类。
多计算机(Multicomputer)：一个von Neumann计算机由一个中央处理器(CPU)和一个存储单元组成。
一个多计算机则由很多von Neumann计算机通过互联网络连接而成的计算机系统。
见图3.1。
每个计算机(节点)执行自己的计算并只能访问本地的存储。
通过消息实现各计算机之间的互相通讯。
在理想的网络中，两个计算节点之间的信息传送代价与本地的计算节点和它的网络阻塞无关，只和消息的长度相关。
以上多计算机和分布式存储的MIMD机器之间的主要区别在于后者的两个节点间的信息传输不依赖于本地计算和其它网络阻塞。
分布式存储的MIMD类型的机器主要有IBM的SP, Intel的Paragon, 曙光4000系列, Cray 的T3E, Meiko的CS-2, NEC的Cenju 3, 和nCUBE等。
通过本地网络的连接的集群系统可以认为是分布式存储的MIMD型计算机。
多处理器(Multiprocessor)：一个多处理器型并行计算机(共享存储的MIMD计算机)由大量处理器组成，所有的处理器都访问一个共同的存储。
理论上理想的模型就是PRAM模型(并行的随机访问系统)，即任何一个处理器访问任一存储单元都是等效的(见图3.2)。
并发存储访问是否允许取决于所使用的真正的模型【34】。
混合模型：分布式共享存储(DMS)计算机，提供了一个统一的存储访问地址空间但是分布式物理存储模块。
编译器和运行时系统负责具体的并行化应用。
这种系统软件比较复杂。
图3.1 多计算机模型图3.2 PRAM 模型SIMD计算机：在一个SIMD(单指令流多数据流)计算机中在不同数据流阶段所有的处理器执行同样的指令流。
典型的机型有MasPar的MP, 和联想机器CM2。
多计算机系统具有良好的可扩展性，价格低廉的集群式并行计算机就属于这种模型，本文中的算法主要基于多计算机体系结构。
3.2 程序模型并行程序的编程语言如C或Fortan。
并行结构以某种类库的形式直接整合进这些编程语言中。
编程模型确定了并行程序的风格。
一般可分为数据并行、共享存储和消息传递等模型[35]。
数据并行编程：数据并行模型开始于编写同步SIMD并行计算机程序。
程序员需要在每个处理器上独立执行一个程序，每个处理器均有其自己的存储器。
程序员需要定义数据如何分配到每个局部存储中。
实际应用中大量的条件分支的需要使得其很难高效的运行在SIMD型的机器上。
共享存储编程：共享存储模型是一个简单的模型，因为程序员写并行程序就像写串行程序一样。
一个程序的执行与几个处理器独立，也不需要同步。
一个处理器的执行状态独立于其它处理器的运行状态。
由于所有运行程序均访问统一的全局存储器，这就需要小心处理任何一个处理器需要访问的数据都必须和其它处理器的访问之间没有任何冲突。
消息传递模型：我们把消息传递模型和SPMD(单一程序多数据)应用技术结合使用。
每个程序独立在几个处理器上执行，不需要同步(MIMD系统)。
每个程序均立即访问本地存储，通过消息传递实现远程的存储访问。
通信方式主要有一下几个不同类型：点对点通信(point-to-point communication)：一个处理器发送一个数据包到另一个处理器，使用发送操作，目标处理器必须调用一个接受操作获得这些数据。
我们假定一个处理器可以同时和其它处理器通信，我们还假定一个处理器在同一时间只能和一个处理器通信。
且通信为异步，也就是说接收处理器可以在发送操作完成后的任意时间调用接收命令。
集合通信(collective communication)：集合通信涉及到多处理器之间的通信。
投射(cast)：一个处理器同时拷贝同样的信息到其它多个处理器的过程。
聚合(combine)：组内每个处理器只负责发送整个数据段的一部分，由一个主处理器接受所有结果，这个过程需要一个额外的数据统计数据项的个数。
M个处理器之间的集合通信可以通过大量的点对点通信以树形方式在时间内完成，这里假定每个处理器之间的通信物理链路均是独立的。
对于并行语言的实现方面，很多的研究工作在对现有的串行程序语言的基础上进行扩展以实现并行化计算方面作出了大量有益的尝试，如H PC++[36]或HPF [37]等试图在C++或Fortran语言中应用不同的程序模型。
现在把并行性能整合到现有的编成语言中的一个可行方案就是给对语言提供能实现并行处理和通信的运行库。
这其中关键的挑战在于扩展已有语言中新的语言元素和关键字。
目前对现有语言进行并行化扩展的工作还处于比较初级的阶段。
建立一个标准去规范这方面的应用是必要的，基于这样标准可以整合大量不同的计算模型，因此，使用消息传递作为编程模型可以使得程序保持一定的灵活性，随着将来并行语言的不断扩充和发展而已有的并行应用方案在不需要修改。
本文采用的编程模型是消息传递模型。
这在过去的若干年里业界已形成了消息传递模型的一个标准—MP I【38，39】。
当前很多超级计算机实现了大量高效的MPI应用。
采用免费、高效、可移植性好的称之为MPICH的并行编程语言构建适用于集群系统的并行计算的应用，可以使得我们基于MPI的应用可以很容易的移植到其它很多并行计算环境中。
3.3 代价模型确定了基于消息传递模型进行并行算法的设计，接着就需要分析该算法的算法复杂度。
对于算法复杂度问题，由于大量不同类型的超级计算机的存在使得统一且能准确预测一个算法的特性几乎不可能。
因此我们必须指定一个代价模型作为我们的分析依据。
显然这个模型应该尽可能模拟当前的超级计算机的性能结构。
前人已在该领域做了大量的工作来定义一般的代价模型，使得我们可以通过该模型准确预测并行算法的复杂性，而不用考虑编程模型或使用哪种硬件。
首先介绍目前比较常见的几种并行计算代价模型，接着在同步性、通信方式和参数等3个方面对它们作一简单分析比较。
详细的概述文章见【40】。
本文采用的机器模型是多计算机，该模型包括了p个独立的处理器，每个只能访问其本地的存储。
处理器间异步工作且通过一个由处理器对之间的双向通信链路连接而成的网络进行通信。
以点对点方式通信，例如，一个处理器发送数据包到另一个处理器，就是用send操作。
目标处理器调用receive 操作接收数据。
衡量点对点通信的代价的方法很多，下面介绍一些主要方法。
真正具有大规模处理器的超级计算机不会给每对处理器之间提供独立的物理的通信链路。
而是采用处理器之间的通道共享方式。
如果两处理器对之间需要同时占用该通道进行通信时就会发生消息阻塞。
由于这种阻塞和特定的网络拓扑结构有关，所以以下一般代价模型没有考虑这些问题。
但我们将在第3.4.3中讨论如何避免或减少阻塞的一般方法。
这还考虑了在分布式存储模型上整合其它的作为原子操作的通信类如涉及到群组处理器之间的集合通信。
显然这些通信可以通过大量的点对点通信方式得到。
我们只使用点对点的通信模式，使得我们的算法不需要依赖那些需要更高效的专门的硬件支持集合通信。
3.3.1 Postal模型Postal【67】模型主要用来描述具有下面3个方面特点的消息传递的通信系统：完全连通、同时I／O和通信延迟。
一个带有n个处理机和通信延迟的消息传递系统有下面3个属性：(1)完全的连通性。
系统中的每一个处理机能够向系统中的任何其他处理机发送点对点消息；(2)同时的I／O。
一个处理机p可以在给处理机q发送消息的同时接收处理机r发送来的消息；(3)通信延迟。
如果在t时刻处理机P向处理机q发送我消息M．则P在时间间隔内忙于发送消息M，而且q在时间间隔内忙于接收消息M。
上面是从处理机的观点来分析一个消息传递系统。
在这样的一个系统中，处理机之间靠通过一个通信网络互相发送和接收消息来通信，这样就产生了一个抽象的全连通的系统。
而在很多系统中，通过不同的输人输出端口，处理机确实可以同时发送和接收消息。
在Postal模型中，message被用来表示一个在处理机之间进行通信的不可分割的数据单元，一个message在发送的时候、传输的时候和接收的时候都不能被分成更小的快。
一个原子message 被定义为一个数据大小的单元，而发送或者接收一个message的时间被定义为一个时间单元。
发送大块数据的时候，这些数据会首先被分成多个message，每个message都被单独地发送和接收，这在许多报文交换系统(packet switching)中都是一种标准的实现。
上面所说的通信延迟中包括各方面的系统开销，具体来说包括消息准备时间、输出缓冲拷贝时间、输出端口提交延迟、网络传输延迟、输人端口延迟、输人缓冲拷贝时间和消息中断时间。
这里的通信延迟还包括所有的软件开销和硬件开销。
从形式上来说，的值为消息M的发送方开始发送消息到接收方完全接收完消息所用的时间。
尽管从形式上来说是这样，可实际^的精确值可能取决于实际的发送接收组和宴际通信网络的负载；通常，的值应该是相对固定不变的，不同的处理机之间不能有很大的浮动。
3.3.2 BSP 模型根据BSP (bulk synchronous parallel)[66]模型，一个并行计算机由下面3部分组成：第一，若干个存储器或者处理机组件;第二,这些组件之间的点对点通信；第三，这些组件之间的同步机制。
为简单起见，可以认为每个组件中包含一个处理机和本地存储器；在模型中，不要求关于通信系统、互连网络和同步系统的额外信息。
在BSP模型中，一个并行系统由下面3个参数来表示：(1)P，系统中处理机的数目；(2)g，把通信开销转换为计算开销的因子；(3)L，两个同步之间的最短时间。
连续的两个同步之间的周期被定义为超步(superstep)。
在一个超步中一个处理机可以进行3个操作：首先各处理机处理本地存储器中的数据，可以是本地计算；然后各处理机向别的处理机提出远程内存读写请求，而通信实际发生在超步中的时间是不可预知的；最后，所有处理机进行障栅同步，本次超步的数据通信仅当同步以后有效。
在BSP模型中，计算操作的总量用处理机在计算过程中所做的基本操作的数目来表示，通信量则用字数来表示。