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- 简答题简述并行算法研究的内容。
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(1)并行计算模型并行算法作为一门学科,首先研究的是并行计算模型。并行计算模型是算法设计者与体系结构研究者之间的一个桥梁,是并行算法设计和分析的基础。它屏蔽了并行机之间的差异,从并行机中抽取若干个能反映计算特性的可计算或可测量的参数,并按照模型所定义的计算行为构造成本函数,以此进行算法的复杂度分析。
并行计算模型的第一代是共享存储模型,如SIMD-SM和MIMD-SM的一些计算模型,模型参数主要是CPU的单位计算时间,这样科学家可以忽略一些细节,集中精力设计算法。第二代是分布存储模型。在这个阶段,人们逐渐意识到对并行计算机性能带 来影响的不仅仅是CPU,还有通信。因此如何把不同的通信性能抽象成模型参数,是这个阶段的研究重点。第三代是分布共享存储模型,也是我们目前研究所处的阶段。随着网络技术的发展,通信延迟固然还有影响,但对并行带来的影响不再像当年那样重要,注重计算系统的多层次存储特性的影响。
(2)设计技术并行算法研究的第二部分是并行算法的设计技术。虽然并行算法研究还不是太成熟,但并行算法的设计依然是有章可循的,例如划分法、分治法、平衡树法、倍增法/指针跳跃法、流水线法破对称法等都是常用的设计并行算法的方法。另外人们还可以根据问题的特性来选择适合的设计方法。
以上是并行算法的常规研究内容。随着时代的进步,我们需要不断调整研究方向。目前并行算法研究的新走向是并行算法研究内容不断拓宽,并行计算被纳入研究范畴;与广大用户领域结合,注重应用,强调走到用户中去,为用户解决问题;重视新的、非常规计算模式,如神经计算、量子计算等,这些模式能够解决某类特定问题,有其自身的优越性。 关注下方微信公众号,在线模考后查看
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