什么是并行编程

并行编程需要将一个大的任务分解为多个可以并行执行的小任务。这种分解可以基于任务并行或数据并行。任务并行是指对不同的数据集执行不同的计算；数据并行则是对相同或不同的数据集执行相同的计算。合理的任务分解是并行编程的关键所在。

并行执行的多个进程之间需要进行数据交换和同步，以协调整个程序的执行。常见的进程交互方式包括共享内存和消息传递。共享内存允许并行进程异步读写全局地址空间；消息传递则是进程之间直接交换数据。

分解后的小任务将被分配到不同的处理单元上并行执行。处理单元可以是多个CPU、GPU或其他专用硬件加速器。并行执行的目的是加快程序的运行速度，但实际加速比受制于Amdahl定律，即程序中不可并行化的部分将限制整体加速比。

并行编程系统需要一个中央控制系统（如集群中间件）来调度和协调不同处理单元上的任务执行，并管理进程间的通信。合理的任务调度对于充分利用并行资源至关重要。

通过并行执行并发程序，可以使完成任务的数量与处理器数量成正比增加。这意味着并行编程可以充分利用多核CPU和GPU等硬件资源，大幅提升程序的运行效率。

并发编程允许在等待输入输出操作时，将时间用于其他任务的执行。这种方式可以避免程序长时间等待IO阻塞，从而提高整体响应能力。

一些问题及其问题域适合用并发任务或进程表示。并行编程模型可以更好地映射这些问题，从而获得更合适的程序结构。

对于需要进行复杂计算的计算机集群，并行编程模型可以充分利用集群的并行处理能力。这对于机器学习等计算密集型任务尤为重要，能够显著加快训练速度。

并行编程使得程序能够在多台计算机或处理器之间分配工作负载，从而提高系统的可扩展性。这对于大规模分布式系统和云计算环境至关重要。

并行编程的概念最早源于20世纪60年代所开发的所罗门机器（Solomon machine），也被称为矢量处理器（vector processor）。矢量处理器的设计目的是通过在大型数据阵列上并行执行数学运算，从而加速计算性能。这种处理器能够使用单条指令同时对多个数据进行操作，因此也被称为"阵列处理器"（array processors）。

到了20世纪80年代，术语"数据并行"（data parallelism）被正式引入，用于描述这种在单指令多数据（SIMD）架构上的编程风格。数据并行编程模型被广泛应用于编程Connection Machines等并行计算机，使用诸如C*等数据并行语言。

如今，数据并行编程模型的最佳实践体现在图形处理单元（GPU）上。GPU不仅能够在空间上对多个数据并行操作，还能够在时间上实现并行，从而充分利用单指令多数据的优势。现代GPU架构可谓是并行编程发展的最新成果。