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并行计算：高性能计算学习路线与实战指南
2025-01-29
本文旨在为大二学生提供一个系统的并行计算学习路线，涵盖基础课程、常备文档和手册、以及开源项目。通过本指南，学生可以深入了解并行计算的理论与实践，并为未来的高性能计算领域打下坚实的基础。
基础课程概览
（并行）算法设计与分析
对于算法设计与分析的学习，推荐从《算法导论》入手，该书详细讲解了图搜索算法、排序算法等核心内容，适合具备一定离散数学基础的学生。对于基础相对薄弱的同学，邓俊辉老师的《数据结构》公开课是一个很好的选择，它为初学者提供了友好的入门路径。
// 示例代码：图的BFS搜索算法
queue q;
q.push(0);
while (!q.empty()) {
int v = q.front();
q.pop();
for (int u : adj[v]) {
if (!visited[u]) {
visited[u] = true;
q.push(u);
}
}
}数值算法
数值算法的学习不仅包括离散对象的算法，如树和图，还包括连续对象的算法，比如矩阵和多项式。这部分的学习重点是理解数值稳定性和算法收敛性等关键概念。Timothy Sauer的《数值分析》是学习这一部分的推荐教材。
计算机系统
计算机系统课程的学习有助于从宏观角度理解算法优化。《CSAPP》及其配套的Lab是学习计算机系统知识的优秀资源，涵盖了单机和多机环境下的并行处理技术。
操作系统
操作系统课程对编程能力要求较高，涉及到系统编程接口和网络编程接口的实现。MIT的6.828课程和相关Lab提供了深入学习操作系统原理的实践机会。
并行体系结构与编程
并行体系结构与编程的学习可以通过周志远老师的网课和David B. Kirk的《大规模并行处理器编程实战》来进行。Nvidia CUDA的官方样例代码为学习并行计算提供了实际案例。
常备文档和手册
掌握以下文档和手册对于并行计算的学习至关重要：
开源项目实战
基础课程的习题解答与Lab代码
- 算法导论习题解答：GitHub链接
并行算法优化样例
- Nvidia CUDA优化官方样例：GitHub链接
并行计算相关比赛项目实战
- 太湖之光平台的通用型网格计算方法：GitHub链接
并行计算机的内存架构
共享内存架构
统一内存存取与非统一内存存取
共享内存架构允许所有处理器访问同一片内存空间，分为UMA和NUMA两种类型。UMA架构中，所有处理器对内存的访问速度相同，而NUMA架构中，处理器访问其他节点的内存速度会降低。
分布式内存架构
内存的扩展性与成本效益
分布式内存架构通过通讯网络连接不同的内存，每个处理器拥有自己的内存空间，内存的扩展性和成本效益是其主要优势。
混合分布式-共享内存架构
混合架构结合了共享内存和分布式内存的优点，是目前高性能计算领域中的主流选择。
并行计算模型
共享内存模型
数据局部性的挑战
共享内存模型简化了编程复杂度，但同时也带来了数据局部性管理的挑战。
线程模型
POSIX Threads与OpenMP
线程模型允许单个进程拥有多个并发执行路径，POSIX Threads和OpenMP是两种主要的线程实现方式。
分布式内存/消息传递模型
消息传递接口（MPI）
分布式内存模型中，任务之间通过发送和接收消息来交换数据，MPI是实现这一模型的主要工具。
FAQ
问：并行计算能带来哪些优势？
答：并行计算可以显著提高计算效率，解决大规模复杂问题，并充分利用现代多核硬件资源。
问：学习并行计算需要哪些基础？
答：并行计算的学习需要具备一定的算法基础、计算机系统知识以及编程能力。
问：如何选择合适的并行计算模型？
答：选择合适的并行计算模型需要根据具体的应用场景、硬件条件以及个人编程习惯来决定。
问：为什么共享内存模型中数据局部性如此重要？
答：数据局部性直接影响到内存访问效率和程序性能，良好的数据局部性可以减少内存访问延迟和提升缓存利用率。
问：分布式内存模型中的通讯开销如何优化？
答：可以通过减少通讯次数、优化数据传输算法以及使用高效的通讯库来降低通讯开销。
本文详细介绍了并行计算的学习路线，包括基础课程、文档手册和实战项目，旨在帮助学生构建扎实的并行计算知识体系。通过学习这些内容，学生将能够掌握并行计算的核心技能，并在未来的高性能计算领域中发挥重要作用。
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