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1 yubei知识

文章目录

  • 1.3 并行机体系结构
  • 1.5 并行算法
    • 1.5.1 并行算法的分类
    • 1.5.2 并行算法的发展阶段
      • 并行算法的重要发展阶段

1.3 并行机体系结构

  • 为设计高效率并行算法，需对并行机体系结构有一定了解

 

  • 图 1.2 图 1.3 ，并行机三要素：

  • 结点

    • 每结点由多个处理器构成，
    • 可直接输入输出（ I/O ）。

  • 互联网络。所有结点通过互联网络相互连接相互通信

  • 内存

    • 内存由多个存储模块组成，
    • 这些模块可如图1.2
      • 与结点对称地分布在互联网络的两侧，
    • 如图 1.3
      • 位于各结点内

hub是中心，集线器的意思

1 yubei知识_第1张图片 1 yubei知识_第2张图片

 

1.5 并行算法

  • 并行算法是适合在并行机上实现的算法

 

  • 给一PDE
  • 用合适方法数值离散后
  • 剩下就是如何设计并行算法
  • 编制并行程序
  • 在并行机上求解离散格式
  • 获数值近似解

 

  • 应用问题中是否存在可挖掘的并行度是并行计算机应用的关键，

1.5.1 并行算法的分类

  • 运算基本对象
  • 数值并行算法
  • 非数值并行算法
    • 为符号运算而设计的并行算法，如图论算法、遗传算法

 

  • 并行进程间相互执行顺序关系的不同分

  • 同步并行算法

    • 进程间由于运算执行顺序而必须相互等待
    • 通常的向量算法
    • SIMD 算法
    • MIMD并行机上进程间
      • 需相互等待通信结果的算法等

  • 异步并行算法

    • 进程间执行相对独立，
    • 不需相互等待的一种算法，
    • 通常针对消息传递 MIMD 并行机设计，
    • 特征是在计算整个过程中均不需等待，而根据最新消息决定进程的
      继续或终止；

  • 独立并行算法

    • 进程间执行是完全独立的
    • 整个过程不需要任何通信

 

  • 各进程的计算任务粒度不同
  • 细粒度
    • 基于向量和循环级并行的算法
  • 中粒度
    • 指基于较大的循环级并行；
  • 大粒度并行算法
    • 基于子任务级并行的算法
    • 如通常的基于区域分解的并行算法，
    • 当前并行算法设计主流

 

  • 并行算法的粒度是相对概念。
  • 如果处理器的计算功能强大，则原来的粗粒度算法也可以被认为是细粒度算法。

 

  • 还存在根据应用问题的不同、通信方式的不同等进行分
    类的方式

1.5.2 并行算法的发展阶段

  • 算法和应用程序的内在并行度导致并行计算机
  • 并行机也很大程度上影响着并行算法的发展

并行算法的重要发展阶段

  • 基于向量运算的
  • 该类算法随着向量机 ( 如 CRAY–1 ， YH–1 等)出现而出现
    ， 70 末和 80 初顶峰
  • 最著名的成果为
    • 递归问题的向量化
  • 我国在这方面有很好成果，总结李晓梅等[3]

 

  • 基于多向量处理机的并行算法设计
  • 随着多向量处理并行机（如 CRAY Y-MP ， YH-2 ）出现而出现
  • 特点
    • 既要考虑到多处理机间的任务级大粒度并行，
    • 又考虑到单处理机上的向量级细粒度并行
  • 80 年代初和中流行
    • 日本坚持在这方面的研究和应用软件开发

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