并行计算技术概念

节约时间和成本

并行计算技术通过将庞大的任务拆分为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的计算机或处理器同时执行，从而大大缩短了完成整个任务所需的时间。这种并行处理方式可以显著提高计算效率，节省了大量的时间资源。此外，由于并行计算机系统通常由多个廉价的单机构成，因此硬件成本也相对较低，从而降低了整体投资成本。通过利用并行计算技术的优势，企业和组织可以在更短的时间内完成更多的工作，从而提高生产效率和竞争力，同时节省了大量的资金投入。

解决更大规模更复杂的问题

随着互联网用户数量的不断增长和网络应用的日益复杂化，现代网页和数据库系统面临着前所未有的巨大信息处理挑战。例如，一些大型网站每秒需要处理数百万次请求和查询。面对如此庞大和复杂的任务，单机系统很难满足性能需求。而并行计算技术通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理单元上同时执行这些子任务，从而极大地提高了系统的整体处理能力。借助并行计算的强大计算能力，我们可以有效解决更大规模、更复杂的问题，满足现代应用对高性能计算的迫切需求。

充分利用硬件

现代计算机硬件通常采用多核或多处理器架构设计，以提供更强大的并行处理能力。然而，传统的串行程序无法充分利用这些硬件资源，导致大量计算能力被浪费。相比之下，并行计算技术能够很好地适应多核多处理器架构，充分发挥硬件的并行处理潜力。通过编写并行程序，可以将任务合理地分配到多个处理单元上同时执行，从而最大限度地利用了硬件资源，避免了资源浪费。因此，并行计算不仅能提高系统性能，还能确保硬件投资获得最大化的回报，提高硬件利用率和投资回报率。

按硬件层次划分

并行计算可以根据硬件支持并行性的层次来大致分类。这包括单机多核和多处理器计算机，以及使用多台计算机协同工作的集群、大规模并行处理器（MPP）和网格。一些专用并行计算机架构有时也会与传统处理器一起使用，以加速特定任务。

按并行性类型划分

并行计算可以分为多种形式，包括位级并行、指令级并行、数据并行和任务并行。并行计算与并发计算密切相关，但两者有所区别 - 可能存在并行性而没有并发性，也可能存在并发性而没有并行性。

按内存访问方式划分

并行计算可以分为紧密耦合的并行计算和分布式计算。在并行计算中，所有处理器都可以访问共享内存来交换信息。而在分布式计算中，处理器具有私有内存，需要通过消息传递来交换信息。网格计算是分布式计算的一种高度扩展形式，强调跨地理分布的计算机网络共享资源。

并行性的透明性

在某些情况下，并行性对程序员是透明的，例如在位级或指令级并行中。但是，显式并行算法（尤其是使用并发的算法）比顺序算法更难编写，因为存在潜在的软件错误，如竞态条件。子任务之间的通信和同步往往是实现最佳并行程序性能的主要障碍。

并行计算的发展历程可以追溯到 20 世纪 50 年代和 60 年代。这一领域的早期发展包括：

早期并行系统

60 年代中期，Burroughs B5700 系统允许多台计算机紧密耦合到共享的磁盘存储系统。1977 年，Datapoint 公司开发的 "Attached Resource Computer"（ARC）系统是最早的商用松散耦合集群产品之一。

SIMD 并行计算机

70 年代，为了分摊处理器控制单元的门延迟，开始研究 SIMD（单指令多数据）并行计算机。由美国空军资助的 ILLIAC IV 是早期 SIMD 并行计算努力之一。

多核处理器时代

2000 年代，由于处理器时钟频率无法进一步提高的物理限制，并行计算获得了更广泛的关注。这导致了多核处理器成为计算机架构的主导范式。同时，并行算法和技术（如指令级并行）的发展也推动了并行计算的进步。

⭐算法并行化

实现高效并行计算的关键在于算法并行化，而不是单纯提高处理器频率。并行算法应该追求最佳加速比，即处理单元数量增加一倍，运行时间减半。然而，大多数并行算法只能在处理单元数量较小时实现近似线性加速，之后加速效果会趋于平缓。

⭐最小化非并行部分

并行算法的潜在加速比受到 Amdahl 定律的限制，即程序中的一小部分非并行化部分会限制整体加速比。因此，应该尽量减少程序中的非并行部分。

⭐并行编程模型

并行编程模型如 OpenHMPP 可以帮助高效地将计算任务卸载到硬件加速器，并优化数据传输。尽管自动并行化是"圣杯"，但目前的编译器自动并行化能力有限，大多数并行编程仍需显式或部分隐式并行。

⭐同步与通信管理

并行任务之间过度的同步和通信会导致并行性能下降，因此需要谨慎管理同步和通信。粗粒度或"尴尬并行"的算法往往比需要细粒度同步的算法更高效。

综上所述，实现高效并行计算需要算法并行化、最小化非并行部分、利用并行编程模型以及合理管理任务间同步与通信。