并行计算的基本原理

资 源 简 介

并行计算的基本原理

详 情 说 明

并行计算是一种通过同时执行多个计算任务来提升性能的技术范式。其核心思想是将大型问题分解为多个可独立处理的子任务，利用多核处理器、计算集群或分布式系统等硬件资源实现并发执行。

任务分解是首要步骤：算法需被拆分为互不依赖或弱依赖的模块，例如矩阵运算中按行分块处理。理想情况下，子任务规模应相近以避免短板效应。

硬件资源调度决定效率：多核CPU通过线程级并行，GPU擅长数据级并行，而跨节点集群采用消息传递接口（MPI）协调。资源分配需考虑通信开销与计算量的平衡。

同步与通信机制是关键挑战：当任务存在依赖时，需通过屏障（Barrier）、锁（Lock）或信号量确保数据一致性。异步通信模式（如非阻塞IO）能减少等待时间。

负载均衡优化性能：动态任务调度算法（如工作窃取）可自动调整各计算单元的任务量，尤其适用于任务耗时不均的场景。

实际应用中需权衡并行粒度——过细的分解会导致通信开销增加，而过粗的分解则无法充分利用硬件资源。现代编程模型如OpenMP和CUDA已封装底层复杂性，开发者只需关注任务逻辑的并行化表达。