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并行算法的设计基础

并行算法的定义和分类

• 并行算法：一些可同时执行的诸进程的集合，这些进程互相作用和协调动作从而达到给定问题的求解。

并行算法分类

• 数值计算与非数值计算
• 同步算法和异步算法
• 分布算法
• 确定算法和随机算法

并行算法的表达

描述语言

• 可以使用类Algol、类Pascal等。
• 在描述语言中引入并行语句。

并行算法的复杂性度量

串行算法的复杂性度量

• 最坏情况下的复杂度（Worst-CASE Complexity）
• 期望复杂度（Expected Complexity）

并行算法的复杂性度量

• 运行时间t(n)：包含计算时间和通信时间，分别用计算时间步和选路时间步作单位。n为问题实例的输入规模。
• 处理器数p(n)
• 并行算法成本c(n)：c(n)=t(n)p(n)
• 总运算量W(n)：并行算法求解问题时所完成的总的操作步数。

Brent定理

　　令W(n)是某并行算法A在运行时间T(n)内所执行的运算量，则A使用p台处理器可在t(n)=O(W(n)/p+T(n))时间内执行完毕。

• W(n)和c(n)密切相关
• P=O(W(n)/T(n))时，W(n)和c(n)两者是渐进一致的
• 对于任意的p，c(n)>W(n)

并行算法中的同步和通讯

同步

• 同步是在时间上强使各执行进程在某一点必须互相等待
• 可用软件、硬件和固件的方法来实现

通讯

• 共享存储多处理器使用：global read(X,Y)和global write(X,Y)
• 分布存储多计算机使用：send(X,i)和receive(Y,j)

并行计算模型

PRAM模型

PRAM（Parallel Random Access Machine）模型是多指令流多数据流（MIMD）并行机中的一种具有共享存储的模型。

基本概念

• 由Fortune和Wyllie于1978年提出，又称SIMD-SM模型。有一个集中的共享存储器和一个指令控制器，通过SM的R/W交换数据，隐式同步计算。

结构图

分类

(1)PRAM-CRCW并发度并发写

• CPRAM-CRCW(Common PRAM-CRCW)：仅允许写入相同数据
• PPRAM-CRCW(Priority PRAM-CRCW)：仅允许优先级最高的处理器写入
• APRAM-CRCW(Arbitrary PRAM-CRCW)：允许任意处理器自由写入

(2)PRAM-CREW并发读互斥写

(3)PRAM-EREW互斥读互斥写

计算能力比较

• PRAM-CRCW是最强的计算模型，PRAM-EREW可logp倍模拟PRAM-CREW和PRAM-CRCW

优点

并行算法设计

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhangzefei/p/9973332.html