并行计算架构与应用

并行计算架构与应用
一、概述
随着计算机技术的不断发展，计算机硬件的并行化已成为一个
不可逆转的趋势。

并行计算是指利用多个处理器或计算机同时执
行任务，加快计算速度的一种计算模式。

并行计算架构与应用是
计算机科学领域中的重要研究内容。

二、并行计算架构
1.对称多处理器系统（SMP）
SMP是指具有多个同等级别的处理器和共享内存的计算机系统。

每个处理器都可以访问所有的内存，任何一个处理器都可以执行
所有的任务。

SMP结构中不需要进行主从处理器的分配和管理，
因此相较于其他结构，SMP系统更易于编程和实现。

然而，SMP
系统支持的并行程度有限，通讯开销会增加。

2.分布式内存多处理器系统（DM-SMP）
DM-SMP同样具有多个处理器和内存，但是每个处理器只能访
问其本地内存，两个处理器之间的通讯只能通过网络实现。

DM-SMP结构在不同处理器之间进行通讯时，由于通讯需要通过网络
实现，所以开销较大。

但是相较于SMP结构，DM-SMP支持更高
的并行程度，因此在大型工程领域中被广泛使用。

3.集群系统
集群系统是由大量通用计算机连接而成的复杂计算机结构，它
们可以公用一个大型的存储区，并通过网络协议进行通讯。

集群
适用于大规模计算和处理任务，这些任务可以被分解成多个并行
的子任务。

集群系统可以方便地扩展硬件资源，但是也会增加通
讯开销。

三、并行计算应用
1.数值计算应用
数值计算是应用广泛的并行计算领域，包括图像处理、物理仿真、流体力学、有限元分析、分子动力学等。

并行处理不但能够
加速计算速度，同时也可以增加计算精度，并保证评估的可重复性。

高性能计算机已成为数值计算的标配，广泛应用于各种领域。

2.数据处理应用
数据处理的并行计算工具被广泛应用于大规模数据处理、数据
可视化和数据挖掘。

数据处理应用所需的计算资源主要来自于众
多并行处理器，在数据仓库和数据挖掘领域，高性能计算机已经成为架构的重要组成部分。

3.机器学习应用
机器学习是一种利用计算机算法实现自动化学习的技术，其应用领域包括语音识别、图像处理、人工智能等。

在大规模数据训练中，机器学习应用需要并行计算来完成反向传递算法计算、权重调整、神经网络的训练等任务，这一类任务需要的计算规模巨大，加速计算的需求迫切。

四、结论
并行计算架构与应用是计算机科学领域中的重要课题。

正确选择并行计算架构和并行计算应用对于加快计算速度、提高精度和处理大规模数据任务等问题都有很大的帮助。

当前，计算机技术发展迅速，众多新的并行处理技术不断涌现，加上不断增长的计算需求，高性能计算机将会扮演越来越重要的角色。