本书为《并行计算——结构、算法与编程》配套书籍，提供了针对该教材各章节的详细习题解析和答案，旨在帮助读者深入理解和掌握并行计算的相关概念及应用技巧。
并行计算是计算机科学中的重要领域之一，它研究如何利用多处理器或多核心系统同时处理多个任务以提高效率，并解决大规模问题。《并行计算——结构·算法·编程》是由陈国良教授编写的经典教材，深入探讨了并行计算的理论基础、体系架构、算法设计和编程实践等内容。书中习题旨在帮助读者巩固概念，理解原理及掌握实际编程技巧。
在“结构”部分中，介绍了包括分布式内存系统（如集群）、共享内存系统（如多核CPU）以及单指令多数据流(SIMD)等硬件层面的并行计算架构；同时涉及软件层面的并行编程模型，例如消息传递接口(MPI)和OpenMP。理解这些不同结构对于设计优化程序至关重要，因为它们会直接影响到性能、通信开销及并行度。
接下来讨论“算法”。在进行并行化时需要考虑负载平衡、数据局部性以及减少通信成本等因素。典型的例子包括排序（如快速排序与归并排序）、图处理任务（例如遍历和最短路径计算）以及数值运算（比如矩阵乘法或傅里叶变换）。书中习题可能涵盖这些算法的实现及分析，帮助读者掌握如何将串行版本转换为并行形式。
“编程”是实践的核心环节。MPI适用于分布式内存系统而OpenMP则针对共享内存环境设计。学习它们进行进程间通信和线程同步的方法对于课程来说至关重要。通过练习题解答可以加深对这些工具的理解与应用能力。
在解决相关习题时，通常需关注以下几点：
1. **并行性分析**：识别算法中的潜在并行部分。
2. **通信模式**：确定进程间沟通需求及频率以优化开销。
3. **负载均衡**：确保各处理器或核心任务量均匀分配避免瓶颈现象出现。
4. **数据分布策略**: 合理安排数据分发降低传输成本。
5. **错误处理机制** : 设计并行环境下的容错方案。
6. **性能评估方法** : 通过实验和模型对程序进行测试优化。
陈国良教授的教材结合习题答案，为学习者提供了理论与实践相结合的学习资源。这不仅有助于建立坚实的并行计算基础，还能够进一步提升在高性能计算领域的专业技能水平。深入研究这些材料将使读者更好地掌握核心概念，并为进一步解决复杂大规模问题奠定良好开端。
5星
