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并行算法_數(shù)據(jù)分析_大數(shù)據(jù)
2014-09-12
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      并行算法就是用多臺(tái)處理機(jī) 聯(lián)合求解問題的方法和步驟,其執(zhí)行過程是將給定的問題首先分解成若干個(gè)盡量相互獨(dú)立的子問題,然后使用多臺(tái)計(jì)算機(jī)同時(shí)求解它,從而最終求得原問題的解.

定義
      并行算法是并行計(jì)算中非常重要的問題。并法研究應(yīng)該確立一個(gè)“理論－設(shè)計(jì)－實(shí)現(xiàn)－應(yīng)用”的系統(tǒng)方法，形成一個(gè)完善的 “架構(gòu)—算法—編程” 方法論，這樣才能保證并行算法不斷發(fā)展并變得更加實(shí)用。
并行算法簡(jiǎn)介
      簡(jiǎn)單的說，算法就是求解問題的方法和步驟。并行算法，就是在并行機(jī)上用很多個(gè)處理器聯(lián)合求解問題的方法和步驟。實(shí)際上，在自然界中并行是客觀存在的普遍現(xiàn)象，關(guān)鍵問題在于能不能很好的利用。由于人們的思維能力以及思考問題的方法對(duì)并行不太習(xí)慣，且并行算法理論不成熟，所以總是出現(xiàn)了需求再來研究算法，不具有導(dǎo)向性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)并行算法的并行程序性能較差，往往滿足不了人們的需求。并行算法的研究歷史可簡(jiǎn)單歸納為：上世紀(jì)70到80年代，并行算法研究處于高潮；到上世紀(jì)90年代跌入低谷；目前，又處于研究的熱點(diǎn)階段?，F(xiàn)在，人們已經(jīng)可以自己搭建PC cluster，利用學(xué)習(xí)到的理論知識(shí)來解決實(shí)際問題，不再是紙上談兵，這也為我們提供了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
并行算法的研究?jī)?nèi)容
      (1) 、并行計(jì)算模型 并行算法作為一門學(xué)科，首先研究的是并行計(jì)算模型。并行計(jì)算模型是算法設(shè)計(jì)者與體系結(jié)構(gòu)研究者之間的一個(gè)橋梁，是并行算法設(shè)計(jì)和分析的基礎(chǔ)。它屏蔽了并行機(jī)之間的差異，從并行機(jī)中抽取若干個(gè)能反映計(jì)算特性的可計(jì)算或可測(cè)量的參數(shù)，并按照模型所定義的計(jì)算行為構(gòu)造成本函數(shù)，以此進(jìn)行算法的復(fù)雜度分析。
并行計(jì)算模型的第一代是共享存儲(chǔ)模型，如SIMD-SM和MIMD-SM的一些計(jì)算模型，模型參數(shù)主要是CPU的單位計(jì)算時(shí)間，這樣科學(xué)家可以忽略一些細(xì)節(jié)，集中精力設(shè)計(jì)算法。第二代是分布存儲(chǔ)模型。在這個(gè)階段，人們逐漸意識(shí)到對(duì)并行計(jì)算機(jī)性能帶來影響的不僅僅是CPU，還有通信。因此如何把不同的通信性能抽象成模型參數(shù)，是這個(gè)階段的研究重點(diǎn)。第三代是分布共享存儲(chǔ)模型，也是我們目前研究所處的階段。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，通信延遲固然還有影響，但對(duì)并行帶來的影響不再像當(dāng)年那樣重要，注重計(jì)算系統(tǒng)的多層次存儲(chǔ)特性的影響。
      (2)、 設(shè)計(jì)技術(shù)并行算法研究的第二部分是并行算法的設(shè)計(jì)技術(shù)。雖然并行算法研究還不是太成熟，但并行算法的設(shè)計(jì)依然是有章可循的，例如劃分法、分治法、平衡樹法、倍增法/指針跳躍法、流水線法破對(duì)稱法等都是常用的設(shè)計(jì)并行算法的方法。另外人們還可以根據(jù)問題的特性來選擇適合的設(shè)計(jì)方法。
      (3) 、并行算法分為多機(jī)并行和多線程并行。多機(jī)并行，如MPI技術(shù)；多線程并行，如OpenMP技術(shù)。

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