HPF并行计算特性：数据并行与映射指令

“HPF的一些基本特性如下:-并行计算（中科大讲义）” HPF（High Performance Fortran）是一种面向并行计算的编程语言，旨在提高Fortran程序在并行处理环境中的性能。HPF2.0版本引入了几个关键特性来支持数据并行计算和高效地利用多处理器资源。 1. 数据并行说明：这是HPF的核心特性之一，它通过使用特殊的指令来声明并行性。`INDEPENDENT`关键字用于声明一个循环中的迭代是独立的，可以并发执行，无需考虑数据依赖关系。`REDUCTION`关键字则用于处理涉及多个迭代的变量，这些变量可能需要合并或交换结果，如累加或最大值操作。 2. 数据映射说明：HPF提供了`ALIGN`和`DISTRIBUTE`这两个指令来控制数据在处理器之间的分布。`ALIGN`指令确保数据在内存中的位置对齐，以便于并行访问，减少通信开销。而`DISTRIBUTE`指令则允许程序员指定数据如何在处理器网格上均匀或按特定模式分配，以实现负载均衡。 3. 新的内部函数和库函数：HPF扩展了Fortran的标准库，添加了针对特定硬件优化的函数。这包括归约函数，用于高效地执行如求和或求积等操作；组合分散函数，用于在处理器之间组合或分散数据；前缀和后缀函数，用于在线性序列中应用函数；以及分类和位操作函数，用于高效的数据处理和操作。 4. 外部过程：HPF支持外在过程，允许与非HPF编写的代码（如C或C++）进行交互，实现了混合语言编程。这样，用户可以利用HPF的并行特性同时利用其他编程语言的库或功能。 并行计算是现代高性能计算的关键技术，涵盖了从硬件架构到算法设计再到编程模型的广泛领域。在并行计算中，重点在于如何有效地利用多处理器资源，通过结构、算法和编程的协同作用来提高计算效率。课程通常分为几个部分，如并行计算机系统结构、并行算法设计、并行数值算法和并行程序设计。这些部分深入探讨了如何在不同的并行计算模型（如共享存储和分布式存储系统）中设计和实现高效的并行程序，并介绍了性能评测和优化技术。 在并行计算机系统结构中，会讨论并行计算与计算科学的关系，科学与工程问题的计算需求，以及各种互连网络，包括静态、动态和标准互联网络。此外，还会研究并行计算机结构模型，如SIMD（单指令多数据）和MIMD（多指令多数据）架构，以及它们在并行计算中的应用。 在并行算法设计方面，课程可能涵盖并行算法的基础、一般设计方法、基本设计技术以及设计过程。这些内容有助于开发能够充分利用并行性的算法，以解决大规模计算问题，例如线性方程组求解、稠密矩阵运算和快速傅里叶变换。 最后，在并行程序设计部分，学习者将接触到并行程序设计基础，包括并行编程模型，如SMP（对称多处理器）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）。此外，还将学习如何在共享存储和分布式存储系统中编程，并熟悉并行程序设计环境和工具，这些工具对于调试、性能分析和并行程序的优化至关重要。