并行算法学习-1课程介绍
发布日期:2021-05-14 11:05:27 浏览次数:16 分类:精选文章

本文共 913 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

教科书框架:- cs101基础的三个内存扩展

作为cs101的基础内容,本课程将围绕串行ram模型进行扩展探讨。本课程的重点在于理解并最终掌握串行ram外延所带来的核心思想。此前,您在计算机科学基础课程中接触过串行ram的概念。串行ram假设有一个单独的处理器与主存存储器相连。但在本课程中,我们将深入探讨三个关键扩展:多线程工作区的动态模型、分布式内存架构以及两级存储器-I/O模型。这三者将为您提供一个全面的理解,因此它们在实际系统架构和应用开发中至关重要。

第1单元:工作区或动态多线程模型

这个概念的核心在于有多个处理器都直接连接到主存储器。与传统的串行系统不同,这里的处理器可以协同工作,它们都能直接访问和操作同一物理存储空间。因此,这些处理器无需通过外部通信就可以进行数据交互。

技术细节包含以下几个方面:

  • 算法模型入门
  • OpenMP编程模式的实际应用
  • 比较排序算法(如快速排序、归并排序等)
  • 扫描算法与链表操作
  • 树与图数据结构相关的算法实现,例如广度优先搜索

第2单元:分布式内存或网络架构

这一模型与第一个是不同的。在这种模型中并不存在单独的串行ram,而是有多个串行ram通过网络连接。由于每个节点拥有的内存是独立且私有的,系统需要依靠消息传输来实现处理器之间的通信。这种架构的高效性依赖于网络的带宽和延迟。

技术小节包括:

  • 消息传递接口(MPI)的入门
  • 稠密线性代数排序在不同网络拓扑中的表现
  • 稀疏图算法及其优化方法
  • 图的划分策略

第3单元:两级存储器或I/O模型

回归到传统的串行ram架构,但引入了一级快速的临时存储器介于处理器与主存之间。这一设计的关键在于充分利用缓存,从而减少直接访问主存的开销。因为主存的访问往往成本较高,因此如何优化数据传输效率成为一个重要课题。

这个单元的技术重点包括:

  • 基本存储效率指标(如访问次数、带宽、延迟等)
  • 能量和功耗等新的衡量标准
  • I/O感知算法的开发
  • 无关缓存的优化策略

这三大单元共同构成了本课程的核心内容。通过理解这些扩展,我们可以更全面地理解计算机系统的内存管理机制及其在实际系统中的应用。希望通过本课程,您能够掌握这些关键概念,并将之应用于实际的开发中。

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