并行计算求最大值算法-中科大讲义解析

"该资源是中科大关于并行计算的一份讲义，主要讨论了如何在SIMD-TC(SM)架构上求最大值的算法，同时涵盖了并行计算的基础知识，包括并行计算机系统结构模型，当代并行机系统类型，以及并行计算性能评测。此外，讲义还深入到并行算法设计、数值算法、并行程序设计等多个方面，旨在全面介绍并行计算的理论和技术。" 本文将详细解析标题和描述中提到的“求最大值的并行计算算法”以及与之相关的并行计算概念。 首先，算法6.8是一个用于在SIMD-TC(SM)架构上寻找数组中最大值的并行算法。SIMD，即单指令多数据流，是一种并行计算模型，其中每个处理单元在同一时间内执行相同的指令，但处理不同的数据。在这个算法中，通过两个嵌套循环实现并行化。外层循环从`m-1`到`0`，内层循环则对每一对相邻的元素进行比较，选取较大的一个，并将其赋值给当前索引位置。这种二分查找的方式使得算法的时间复杂度为`O(logn)`，而并行度`p(n)`为`n/2`，即在理想情况下，可以将任务分配给`n/2`个处理器同时进行。 并行计算的概念在讲义中被广泛探讨，包括并行计算机系统结构模型，如SMP（对称多处理）、MPP（大规模并行处理）和Cluster（集群）。这些模型反映了不同层次和类型的并行性，适用于不同的计算需求和规模。并行计算性能评测是另一个关键主题，涉及如何评估并行系统的效率和性能。 此外，讲义还深入到并行算法的设计基础，包括一般设计方法、基本设计技术和设计过程。这涵盖了如何将传统算法转换为并行版本，以及如何利用并行计算的优势来加速计算。并行数值算法部分则探讨了基本通信操作、稠密矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换等重要计算任务的并行实现。 最后，讲义讨论了并行程序设计，包括并行程序设计基础、编程模型（如共享存储和分布式存储系统）以及并行编程环境和工具，这些都是实际开发并行应用时必不可少的知识。 总结来说，这份讲义为学习并行计算提供了丰富的理论知识和实践经验，涵盖了从硬件结构到软件设计的各个方面，对于理解和实现高效并行算法具有重要指导意义。