并行算法的划分设计技术

❶ 并行处理的并行算法的基本策略

在并行处理技术中所使用的算法主要遵循三种策略：
1．分而治之法：也就是把多个任务分解到多个处理器或多个计算机中，然后再按照一定的拓扑结构来进行求解。
2．重新排序法：分别采用静态或动态的指令词度方式。
3．显式/隐式并行性结合：显式指的是并行语言通过编译形成并行程序，隐式指的是串行语言通过编译形成并行程序，显式/隐式并行性结合的关键就在于并行编译，而并行编译涉及到语句、程序段、进程以及各级程序的并行性。
二、并行性描述定义
利用计算机语言进行并行性描述的时候主要有三种方案：
1．语言扩展方案：也就是利用各种语言的库函数来进行并行性功能的扩展。
2．编译制导法：也称为智能编译，它是隐式并行策略的体现，主要是由并行编译系统进行程序表示、控制流的分析、相关分析、优化分析和并行化划分，由相关分析得到方法库管理方案，由优化分析得到知识库管理方案，由并行化划分得到程序重构，从而形成并行程序。
3．新的语言结构法：这是显式并行策略的体现。也就是建立一种全新的并行语言的体系，而这种并行语言通过编译就能直接形成并行程序。
三、并行软件
并行软件可分成并行系统软件和并行应用软件两大类，并行系统软件主要指并行编译系统和并行操作系统，并行应用软件主要指各种软件工具和应用软件包。在软件中所牵涉到的程序的并行性主要是指程序的相关性和网络互连两方面。
1．程序的相关性：程序的相关性主要分为数据相关、控制相关和资源相关三类。
数据相关说明的是语句之间的有序关系，主要有流相关、反相关、输出相关、I/O相关和求知相关等，这种关系在程序运行前就可以通过分析程序确定下来。数据相关是一种偏序关系，程序中并不是每一对语句的成员都是相关联的。可以通过分析程序的数据相关，把程序中一些不存在相关性的指令并行地执行，以提高程序运行的速度。
控制相关指的是语句执行次序在运行前不能确定的情况。它一般是由转移指令引起的，只有在程序执行到一定的语句时才能判断出语句的相关性。控制相关常使正在开发的并行性中止，为了开发更多的并行性，必须用编译技术克服控制相关。
而资源相关则与系统进行的工作无关，而与并行事件利用整数部件、浮点部件、寄存器和存储区等共享资源时发生的冲突有关。软件的并行性主要是由程序的控制相关和数据相关性决定的。在并行性开发时往往把程序划分成许多的程序段——颗粒。颗粒的规模也称为粒度，它是衡量软件进程所含计算量的尺度，一般用细、中、粗来描述。划分的粒度越细，各子系统间的通信时延也越低，并行性就越高，但系统开销也越大。因此，我们在进行程序组合优化的时候应该选择适当的粒度，并且把通讯时延尽可能放在程序段中进行，还可以通过软硬件适配和编译优化的手段来提高程序的并行度。
2．网络互连：将计算机子系统互连在一起或构造多处理机或多计算机时可使用静态或动态拓扑结构的网络。静态网络由点一点直接相连而成，这种连接方式在程序执行过程中不会改变，常用来实现集中式系统的子系统之间或分布式系统的多个计算结点之间的固定连接。动态网络是用开关通道实现的，它可动态地改变结构，使之与用户程序中的通信要求匹配。动态网络包括总线、交叉开关和多级网络，常用于共享存储型多处理机中。在网络上的消息传递主要通过寻径来实现。常见的寻径方式有存储转发寻径和虫蚀寻径等。在存储转发网络中以长度固定的包作为信息流的基本单位，每个结点有一个包缓冲区，包从源结点经过一系列中间结点到达目的结点。存储转发网络的时延与源和目的之间的距离(段数)成正比。而在新型的计算机系统中采用虫蚀寻径，把包进一步分成一些固定长度的片，与结点相连的硬件寻径器中有片缓冲区。消息从源传送到目的结点要经过一系列寻径器。同一个包中所有的片以流水方式顺序传送，不同的包可交替地传送，但不同包的片不能交叉，以免被送到错误的目的地。虫蚀寻径的时延几乎与源和目的之间的距离无关。在寻径中产生的死锁问题可以由虚拟通道来解决。虚拟通道是两个结点间的逻辑链，它由源结点的片缓冲区、结点间的物理通道以及接收结点的片缓冲区组成。物理通道由所有的虚拟通道分时地共享。虚拟通道虽然可以避免死锁，但可能会使每个请求可用的有效通道频宽降低。因此，在确定虚拟通道数目时，需要对网络吞吐量和通信时延折衷考虑。
四、硬件技术在硬件技术方面主要从处理机、存储器和流水线三个方面来实现并行。
1．处理机：主要的处理机系列包括CISC、RISC、超标量、VL1W、超流水线、向量以及符号处理机。
传统的处理机属于复杂指令系统计算(CISC)结构。指令系统大，指令格式可变，通用寄存器个数较少，基本上使用合一的指令与数据高速缓存，时钟频率较低，CPI较高，大多数利用ROM 实现微码控制CPU，而当今的精简指令系统计算(RISC)处理机指令格式简单规范，面向寄存器堆，采用重叠寄存器窗口技术，具有多级Cache，多种流水线结构，强调编译优化技术，时钟频率快，CPI低，大多数用硬连线控制CPU。
CISC或RISC标量处理机都可以采用超标量或向量结构来改善性能。标量处理机在每个周期内只发射一条指令并要求周期只完成从流水线来的一条指令。而在超标量处理机中，使用了多指令流水线，每个周期要发射多条指令并产生多个结果。由于希望程序中有许多的指令级并行性，因此超标量处理机更要依靠优化编译器去开发并行性。
VL1W 结构是将水平微码和超标量处理这两种普遍采用的概念结合起来产生的。典型的超长指令字VL1W 机器指令字长度有数百位。在VLlW 处理机中，多个功能部件是并发工作的，所有的功能部件共享使用公用大型寄存器堆，由功能部件同时执行的各种操作是用VL1W 指令来同步的，每条指令可指定多个操作。VL1W 指令译码比超标量指令容易，但在开发不同数量的并行性时总是需要不同的指令系统。VL1W 主要是开发标量操作之间的并行性，它的成功与否很大程度取决于代码压缩的效率，其结构和任何传统的通用处理机完全不兼容。即使同一结构的不同实现也不大可能做到彼此二进制兼容。VL1W 的主要优点在于它的硬件结构和指令系统简单，在科学应用领域可以发挥良好作用，但在一般应用场合可能并不很好用。
向量处理机对数组执行向量指令，每条指令都包含一串重复的操作。它是专门设计用来完成向量运算的协处理机，通常用于多流水线超级计算机中。向量处理机可以利用循环级展开所得的并行性，它可以附属于任何标量处理机。专用的向量流水线可以在循环控制中消除某些软件开销，它的效果与优化编译器将顺序代码向量化的性能很有关系。从理论上说，向量机可以具有和超标量处理机同样的性能，因此可以说向量机的并行性与超标量机相同。
符号处理机是为AI应用而研制的，已用于定理证明、模式识别、专家系统、知识工程、文本检索、科学以及机器智能等许多应用领域。在这些应用中，数据和知识表达式、原语操作、算法特性、存储器、I/0和通信以及专用的结构特性与数值计算是不一样的，符号处理机也称为逻辑程序设计语言处理机、表处理语言处理机或符号变换器。符号处理并不和数值数据打交道，它处理的是逻辑程序、符号表、对象、剧本、黑板、产生式系统、语义网络、框架以及人工神经网络等问题。这些操作需要专门的指令系统，通常不使用浮点操作。
2．存储器：存储设备按容量和存取时间从低到高可分为寄存器、高速缓存、主存储器、磁盘设备和磁带机五个层次。较低层存储设备与较高层的相比，存取速度较快、容量较小，每字节成本较高、带宽较宽、传输单位较小。
存放在存储器层次结构中的信息满足三个重要特性：包含性、一致性和局部性。所谓包含性，指的是一个信息字的复制品可以在比它高的所有层中找到，而如果在高层中丢失了一个信息，则在比它低的所有层中此信息也将丢失。CPU 和高速缓存之间的信息传送是按字进行的，高速缓存和主存储器间用块作为数据传送的基本单位，主存和磁盘之间又是以页面为基本单位来传送信息的，而在磁盘和磁带机之间的数据传送则是按文件级处理的。所谓一致性要求的是同一个信息项与后继存储器层次上的副本是一致的。也就是说，如果在高速缓存中的一个字被修改过，那么在所有更高层上该字的副本也必须立即或最后加以修改。为了尽量减少存储器层次结构的有效存取时间，通常把频繁使用的信息放在较低层次。维护存储器层次结构一致性一般有两种策略，一种是写直达策略，也就是如果，则立即在所有高层存储器中进行同样的修改；另一种是写回策略，也就是在较低层中对信息进行修改后并不立即在高层存储器中进行相应的修改，而是等到该信息将被替换或将从低层中消失时才在所有高层存储器中进行同样的修改。甚至可以将写直达和写回策略的优点结合起来，形成写一次协议来维护存储器的一致性。
存储器的层次结构是在一种程序行为——访问的局部性基础上开发出来的。主要有时间局部性、空间局部性和顺序局部性。时间局部性指的是最近的访问项很可能在不久的将来再次被访问。它往往会引起对最近使用区域的集中访问。空间局部性表示一种趋势，指的是一个进程访问的各项其地址彼此很近。顺序局部性指的是在典型程序中，除非是转移指令，一般指令都是顺序执行的。
在多处理机系统中一般使用共享存储器。对共享存储器的组织一般采用低位交叉、高位交叉、高低位交叉三种方法。低位交叉又称并发存取，它是把相邻的地址放在相邻的存储器模块中，在访问时不容易产生冲突，并行性较好，但可靠性容错能力和扩展性均较差。高位交叉又称允许同时存取，它是把相邻地址分配到同一个存储器模块中，可靠性、容错能力和扩展性均较强，但访问时易产生冲突，带宽较窄，并行性较差。高低位交叉存取又称C—s存取，它是结合了高位交叉和低位交叉两种方法的优点，既解决了冲突问题，又能有效地提高容错能力和并行性，最适合于向量处理机结构。
3．流水线：流水线技术主要有指令流水线技术和运算流水线技术两种。
指令流水线技术主要目的是要提高计算机的运行效率和吞吐率。它主要通过设置预取指令缓冲区、设置多功能部件、进行内部数据定向、采取适当的指令调度策略来实现。指令调度的策略主要有静态和动态两种，静态词度是基于软件的，主要由编译器完成，动态词度是基于硬件的，主要是通过硬件技术进行。
运算流水线主要有单功能流水线和多功能流水线两种。其中多功能流水线又可分为静态流水线和动态流水线。静态流水线技术只用来实现确定的功能，而动态流水线可以在不同时间重新组合，实现不同的功能，它除流线连接外，还允许前馈和反馈连接，因此也称为非线性流水线。这些前馈和反馈连接使得进入流水线的相继事件的词度变得很不简单。由于这些连接，流水线不一定从最后一段输出。根据不同的数据流动模式，人们可以用同一条流水线求得不同功能的值。
并行计算机发展简述
40 年代开始的现代计算机发展历程可以分为两个明显的发展时代：串行计算时代、并行计算时代。每一个计算时代都从体系结构发展开始，接着是系统软件（特别是编译器与操作系统）、应用软件，最后随着问题求解环境的发展而达到顶峰。创建和使用并行计算机的主要原因是因为并行计算机是解决单处理器速度瓶颈的最好方法之一。
并行计算机是由一组处理单元组成的，这组处理单元通过相互之间的通信与协作，以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务。因此，并行计算机的两个最主要的组成部分是计算节点和节点间的通信与协作机制。并行计算机体系结构的发展也主要体现在计算节点性能的提高以及节点间通信技术的改进两方面。
60 年代初期，由于晶体管以及磁芯存储器的出现，处理单元变得越来越小，存储器也更加小巧和廉价。这些技术发展的结果导致了并行计算机的出现，这一时期的并行计算机多是规模不大的共享存储多处理器系统，即所谓大型主机（Mainframe）。IBM360 是这一时期的典型代表。
到了60 年代末期，同一个处理器开始设置多个功能相同的功能单元，流水线技术也出现了。与单纯提高时钟频率相比，这些并行特性在处理器内部的应用大大提高了并行计算机系统的性能。伊利诺依大学和Burroughs 公司此时开始实施IlliacIV 计划，研制一台64 个CPU 的SIMD 主机系统，它涉及到硬件技术、体系结构、I/O 设备、操作系统、程序设计语言直至应用程序在内的众多研究课题。不过，当一台规模大大缩小了的16CPU 系统终于在1975 年面世时，整个计算机界已经发生了巨大变化。
首先是存储系统概念的革新，提出虚拟存储和缓存的思想。IBM360/85 系统与360/91是属于同一系列的两个机型，360/91 的主频高于360/85，所选用的内存速度也较快，并且采用了动态调度的指令流水线；但是，360/85 的整体性能却高于360/91，唯一的原因就是前者采用了缓存技术，而后者则没有。
其次是半导体存储器开始代替磁芯存储器。最初，半导体存储器只是在某些机器被用作缓存，而CDC7600 则率先全面采用这种体积更小、速度更快、可以直接寻址的半导体存储器，磁芯存储器从此退出了历史舞台。与此同时，集成电路也出现了，并迅速应用到了计算机中。元器件技术的这两大革命性突破，使得IlliacIV 的设计者们在底层硬件以及并行体系结构方面提出的种种改进都大为逊色。
1976 年CRAY-1 问世以后，向量计算机从此牢牢地控制着整个高性能计算机市场15 年。CRAY-1 对所使用的逻辑电路进行了精心的设计，采用了我们如今称为RISC 的精简指令集，还引入了向量寄存器，以完成向量运算。这一系列全新技术手段的使用，使CRAY-1 的主频达到了80MHz。
微处理器随着机器的字长从4 位、8 位、16 位一直增加到32 位，其性能也随之显着提高。正是因为看到了微处理器的这种潜力，卡内基- 梅隆大学开始在当时流行的DECPDP11 小型计算机的基础上研制成功一台由16 个PDP11/40 处理机通过交叉开关与16 个共享存储器模块相连接而成的共享存储多处理器系统C.mmp。
从80 年代开始，微处理器技术一直在高速前进。稍后又出现了非常适合于SMP 方式的总线协议，而伯克利加州大学则对总线协议进行了扩展，提出了Cache 一致性问题的处理方案。从此，C.mmp 开创出的共享存储多处理器之路越走越宽；现在，这种体系结构已经基本上统治了服务器和桌面工作站市场。
同一时期，基于消息传递机制的并行计算机也开始不断涌现。80 年代中期，加州理工成功地将64 个i8086/i8087 处理器通过超立方体互连结构连结起来。此后，便先后出现了Intel iPSC 系列、INMOS Transputer 系列，Intel Paragon 以及IBM SP 的前身Vulcan 等基于消息传递机制的并行计算机。
80 年代末到90 年代初，共享存储器方式的大规模并行计算机又获得了新的发展。IBM将大量早期RISC 微处理器通过蝶形互连网络连结起来。人们开始考虑如何才能在实现共享存储器缓存一致的同时，使系统具有一定的可扩展性（Scalability）。90 年代初期，斯坦福大学提出了DASH 计划，它通过维护一个保存有每一缓存块位置信息的目录结构来实现分布式共享存储器的缓存一致性。后来，IEEE 在此基础上提出了缓存一致性协议的标准。
90 年代以来，主要的几种体系结构开始走向融合。属于数据并行类型的CM-5 除大量采用商品化的微处理器以外，也允许用户层的程序传递一些简单的消息；CRAY T3D是一台NUMA 结构的共享存储型并行计算机，但是它也提供了全局同步机制、消息队列机制，并采取了一些减少消息传递延迟的技术。
随着商品化微处理器、网络设备的发展，以及MPI/PVM 等并行编程标准的发布，机群架构的并行计算机出现。IBM SP2 系列机群系统就是其中的典型代表。在这些系统中，各个节点采用的都是标准的商品化计算机，它们之间通过高速网络连接起来。
今天，越来越多的并行计算机系统采用商品化的微处理器加上商品化的互连网络构造，这种分布存储的并行计算机系统称为机群。国内几乎所有的高性能计算机厂商都生产这种具有极高性能价格比的高性能计算机，并行计算机就进入了一个新的时代，并行计算的应用达到了前所未有的广度和深度。
并行计算机随着微处理芯片的发展，已经进入了一个新时代。目前并行计算机的性能已经突破20PFLOPS，正在向百亿亿次发展。我国并行计算机的研制已经走在世界前列。2003年由联想公司生产的深腾6800 在2003 年11 月世界TOP500 排名中位列第14 名，2004 年曙光公司生产的曙光4000A 在2004 年6 月的世界TOP500 排名中位列第10 名，这是我国公开发布的高性能计算机在世界TOP500 中首次进入前十名，这标志着我国在并行计算机系统的研制和生产中已经赶上了国际先进水平，为提高我国的科学研究水平奠定了物质基础。2013年国际超级计算机大会最新发布的世界超级计算机500强排名中，国防科技大学研制的天河二号超级计算机系统，以峰值计算速度每秒5.49亿亿次、持续计算速度每秒3.39亿亿次双精度浮点运算的优异性能位居榜首。
从TOP500 的前10 名来看，美国仍然是超级计算机的最大拥有者。按照世界TOP500 的统计数据来分析，美国在计算能力上占有近全世界的一半，在TOP500 中的所有计算机中拥有的数量超过50%。

❷ 怎样使用并行计算的方法实现并行数据的处理与分析

你这个问题太泛了..我可以说出很多技术来
1. cuda opencl，这些用显卡的渲染管道来实现并行处理。 用于复杂矩阵运算， 比如视频处理， 深度学习， 数据压缩。
2. posix等多线程， 最常用的进程内并行操作
3. maprece等大数据处理技术， 将数据虚拟化成很多小的碎片进行并行处理。
4. cluster等技术使用多进程进行并行处理
还有很多

❸ 什么是并行计算什么是分布式计算

【并行计算】
并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，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。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。
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：是指流水线技术，比如说工厂生产食品的时候步骤分为：
1． 清洗：将食品冲洗干净。
2． 消毒：将食品进行消毒处理。
3． 切割：将食品切成小块。
4． 包装：将食品装入包装袋。
如果不采用流水线，一个食品完成上述四个步骤后，下一个食品才进行处理，耗时且影响效率。但是采用流水线技术，就可以同时处理四个食品。这就是并行算法中的时间并行，在同一时间启动两个或两个以上的操作，大大提高计算性能。
l 空间上的并行：是指多个处理机并发的执行计算，即通过网络将两个以上的处理机连接起来，达到同时计算同一个任务的不同部分，或者单个处理机无法解决的大型问题。

【分布式计算】
所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。 最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。
中国科学院的定义
分布式计算是一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：
1、稀有资源可以共享。
2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。
3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。
其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。

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书名：并行算法的设计与分析

作者：陈国良

出版年份：2009-8

页数：813

内容简介：第3版在修订版的基础上进行了大幅度的修订，新增加3章、重写3章，改写8章。《普通高等教育十一五国家级规划教材·并行算法的设计与分析(第3版)》系统深入地讨论了计算机领域中诸多计算问题的并行算法的设计和分析方法。在着重介绍各种并行计算模型上的常用和典型的并行算法的同时，也力图反映本学科的最新成就、学科前沿和发展趋势。

全书共分二十章，包括基础篇4章(绪论、设计技术、前缀计算、排序和选择网络)，并行算法篇9章（排序和选择算法、分布式算法、并行搜索、选路算法、串匹配、表达式求值、上下文无关语言、图论算法、计算几何），数值并行算法篇3章（矩阵运算、数值计算、快速傅氏变换），理论篇4章（组合搜索、随机算法、VLSI计算理论、并行计算理论）。

《普通高等教育十一五国家级规划教材·并行算法的设计与分析(第3版)》取材丰富，内容系统深入，可作为高等学校计算机及其他信息类有关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事计算机科学理论和并行算法研究的科技人员阅读参考。

《普通高等教育十一五国家级规划教材·并行算法的设计与分析(第3版)》初版曾获1994年度教育部高等学校优秀教材一等奖和1997年度国家级教学成果二等奖。

❺ 并行程序设计的目录

第一部分 基本技术第1章 并行计算机 21.1 对计算速度的需求 21.2 提高计算速度的潜力 41.2.1加速系数 41.2.2 什么是最大的加速比 51.2.3 消息传递计算 91.3 并行计算机的类型 91.3.1 共享存储器多处理机系统 101.3.2 消息传递多计算机 111.3.3 分布式共享存储器 171.3.4MIMD和SIMD的分类 171.4 机群计算 181.4.1 以互联计算机作为计算平台 181.4.2 机群的配置 231.4.3 打造“Beowulf风格”的专用机群 261.5 小结 27推荐读物 27参考文献 28习题 30第2章 消息传递计算 312.1 消息传递程序设计基础 312.1.1 编程的选择 312.1.2 进程的创建 312.1.3 消息传递例程 332.2 使用计算机机群 372.2.1 软件工具 372.2.2 MPI 372.2.3 伪代码构造 442.3 并行程序的评估 452.3.1 并行执行时间方程式 452.3.2 时间复杂性 482.3.3 对渐近分析的评注 502.3.4 广播/集中的通信时间 502.4 用经验方法进行并行程序的调试和评估 512.4.1 低层调试 522.4.2 可视化工具 522.4.3 调试策略 532.4.4 评估程序 532.4.5 对优化并行代码的评注 552.5 小结 55推荐读物 55参考文献 56习题 57第3章 易并行计算 593.1 理想的并行计算 593.2 易并行计算举例 603.2.1 图像的几何转换 603.2.2 曼德勃罗特集 643.2.3 蒙特卡罗法 693.3 小结 73推荐读物 73参考文献 73习题 74第4章 划分和分治策略 794.1 划分 794.1.1 划分策略 794.1.2 分治 824.1.3 M路分治 864.2 分治技术举例 874.2.1 使用桶排序法排序 874.2.2 数值积分 914.2.3 N体问题 934.3 小结 96推荐读物 97参考文献 97习题 98第5章 流水线计算 1045.1 流水线技术 1045.2 流水线应用的计算平台 1075.3 流水线程序举例 1075.3.1 数字相加 1085.3.2 数的排序 1105.3.3 生成质数 1125.3.4 线性方程组求解—特殊个例 1145.4 小结 117推荐读物 117参考文献 117习题 117第6章 同步计算 1226.1 同步 1226.1.1 障栅 1226.1.2 计数器实现 1236.1.3 树实现 1246.1.4 蝶形障栅 1256.1.5 局部同步 1266.1.6 死锁 1266.2 同步计算 1276.2.1 数据并行计算 1276.2.2 同步迭代 1296.3 同步迭代程序举例 1306.3.1 用迭代法解线性方程组 1306.3.2 热分布问题 1356.3.3 细胞自动机 1426.4 部分同步方法 1436.5 小结 144推荐读物 144参考文献 144习题 145第7章 负载平衡与终止检测 1517.1 负载平衡 1517.2 动态负载平衡 1527.2.1 集中式动态负载平衡 1527.2.2 分散式动态负载平衡 1537.2.3 使用线形结构的负载平衡 1557.3 分布式终止检测算法 1577.3.1 终止条件 1577.3.2 使用确认消息实现终止 1587.3.3 环形终止算法 1587.3.4 固定能量分布式终止算法 1607.4 程序举例 1607.4.1 最短路径问题 1607.4.2 图的表示 1617.4.3 图的搜索 1627.5 小结 166推荐读物 166参考文献 167习题 168第8章 共享存储器程序设计 1728.1 共享存储器多处理机 1728.2 说明并行性的构造 1738.2.1 创建并发进程 1738.2.2 线程 1758.3 共享数据 1788.3.1 创建共享数据 1798.3.2 访问共享数据 1798.4 并行程序设计语言和构造 1858.4.1 并行语言 1858.4.2 并行语言构造 1868.4.3 相关性分析 1878.5 OpenMP 1898.6 性能问题 1938.6.1 共享数据的访问 1938.6.2 共享存储器的同步 1958.6.3 顺序一致性 1968.7 程序举例 1998.7.1 使用UNIX进程的举例 1998.7.2 使用Pthread的举例 2018.7.3 使用Java的举例 2038.8 小结 204推荐读物 205参考文献 205习题 206第9章 分布式共享存储器系统及其程序设计 2119.1 分布式共享存储器 2119.2 分布式共享存储器的实现 2129.2.1 软件DSM系统 2129.2.2 DSM系统的硬件实现 2139.2.3 对共享数据的管理 2149.2.4 基于页面系统的多阅读器/单写入器策略 2149.3 在DSM系统中实现一致性存储器 2149.4 分布式共享存储器的程序设计原语 2169.4.1 进程的创建 2169.4.2 共享数据的创建 2169.4.3 共享数据的访问 2179.4.4 同步访问 2179.4.5 改进性能的要点 2179.5 分布式共享存储器的程序设计 2199.6 实现一个简易的DSM系统 2199.6.1 使用类和方法作为用户接口 2209.6.2 基本的共享变量实现 2209.6.3 数据组的重叠 2229.7 小结 224推荐读物 224参考文献 224习题 225第二部分 算法和应用第10章 排序算法 23010.1 概述 23010.1.1 排序 23010.1.2 可能的加速比 23010.2 比较和交换排序算法 23110.2.1 比较和交换 23110.2.2 冒泡排序与奇偶互换排序 23310.2.3 归并排序 23610.2.4 快速排序 23710.2.5 奇偶归并排序 23910.2.6 双调谐归并排序 24010.3 在专用网络上排序 24310.3.1 二维排序 24310.3.2 在超立方体上进行快速排序 24410.4 其他排序算法 24710.4.1 秩排序 24810.4.2 计数排序 24910.4.3 基数排序 25010.4.4 采样排序 25210.4.5 在机群上实现排序算法 25310.5 小结 253推荐读物 254参考文献 254习题 255第11章 数值算法 25811.1 矩阵回顾 25811.1.1 矩阵相加 25811.1.2 矩阵相乘 25811.1.3 矩阵-向量相乘 25911.1.4 矩阵与线性方程组的关系 25911.2 矩阵乘法的实现 25911.2.1 算法 25911.2.2 直接实现 26011.2.3 递归实现 26211.2.4 网格实现 26311.2.5 其他矩阵相乘方法 26611.3 求解线性方程组 26611.3.1 线性方程组 26611.3.2 高斯消去法 26611.3.3 并行实现 26711.4 迭代方法 26911.4.1 雅可比迭代 26911.4.2 快速收敛方法 27211.5小结 274推荐读物 275参考文献 275习题 276第12章 图像处理 27912.1 低层图像处理 27912.2 点处理 28012.3 直方图 28112.4 平滑、锐化和噪声消减 28112.4.1 平均值 28112.4.2 中值 28312.4.3 加权掩码 28412.5 边缘检测 28512.5.1 梯度和幅度 28512.5.2 边缘检测掩码 28612.6 霍夫变换 28812.7 向频域的变换 29012.7.1 傅里叶级数 29112.7.2 傅里叶变换 29112.7.3 图像处理中的傅里叶变换 29212.7.4 离散傅里叶变换算法的并行化 29412.7.5 快速傅里叶变换 29612.8 小结 300推荐读物 300参考文献 300习题 302第13章 搜索和优化 30513.1 应用和技术 30513.2 分支限界搜索 30613.2.1 顺序分支限界 30613.2.2 并行分支限界 30713.3 遗传算法 30813.3.1 进化算法和遗传算法 30813.3.2 顺序遗传算法 31013.3.3 初始种群 31013.3.4 选择过程 31213.3.5 后代的生成 31213.3.6 变异 31413.3.7 终止条件 31413.3.8 并行遗传算法 31413.4 连续求精 31713.5 爬山法（hill climbing） 31813.5.1 银行业务应用问题 31913.5.2 爬山法在金融业务中的应用 32013.5.3 并行化 3.6 小结 321推荐读物 321参考文献 322习题 323附录A 基本的MPI例程 329附录B 基本的Pthread例程 335附录C OpenMP命令、库函数以及环境变量 339索引 347

❻ 并行算法的并行算法的研究内容

(1) 并行计算模型 并行算法作为一门学科，首先研究的是并行计算模型。并行计算模型是算法设计者与体系结构研究者之间的一个桥梁，是并行算法设计和分析的基础。它屏蔽了并行机之间的差异，从并行机中抽取若干个能反映计算特性的可计算或可测量的参数，并按照模型所定义的计算行为构造成本函数，以此进行算法的复杂度分析。
并行计算模型的第一代是共享存储模型，如SIMD-SM和MIMD-SM的一些计算模型，模型参数主要是CPU的单位计算时间，这样科学家可以忽略一些细节，集中精力设计算法。第二代是分布存储模型。在这个阶段，人们逐渐意识到对并行计算机性能带来影响的不仅仅是CPU，还有通信。因此如何把不同的通信性能抽象成模型参数，是这个阶段的研究重点。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。
（3）并行算法分为多机并行和多线程并行。多机并行，如MPI技术；多线程并行，如OpenMP技术。
以上是并行算法的常规研究内容。

❼ 并行计算的基本体系结构

并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。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。一般来说，因为数据并行主要是将一个大任务化解成相同的各个子任务，比任务并行要容易处理。
空间上的并行导致了两类并行机的产生，按照Flynn的说法分为：单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD）。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流（SISD）。MIMD类的机器又可分为以下常见的五类：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）。 并行计算机有以下五种访存模型：
均匀访存模型（UMA）
非均匀访存模型（NUMA）
全高速缓存访存模型（COMA）
一致性高速缓存非均匀存储访问模型（CC-NUMA）
非远程存储访问模型（NORMA）。
不像串行计算机那样，全世界基本上都在使用冯·诺伊曼的计算模型；并行计算机没有一个统一的计算模型。不过，人们已经提出了几种有价值的参考模型：PRAM模型，BSP模型，LogP模型，C^3模型等。

❽ 并行算法有哪三种设计策略

并行数据挖掘技术不同于其它并行算法的地方在于它需要处理的数据的规模很大。人们知道，对于并行而言，交互之间的消耗（即内存的使用）是比执行时间（计算阶段）重要得多的因素。串行数据挖掘算法对于规模很小的数据也需要大量的运行时间

❾ 规则抽样并行排序算法采用什么划分方法

诸如List等泛型集合类，直接提供了sort（）方法用于将集合中的元素进行排序。 但是，其前提是集合中存放的是可直接排序的基本类型，如List, List，如果 我们定义了一个自定义类型 Class MyClass,并创建一个自定义类型的集合如List， 那么无参的s

❿ 并行算法的介绍

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.