该PPT为浙江大学开设的并行计算课程资料，涵盖并行处理的基本概念、算法设计及实现方法等内容，旨在帮助学生掌握高性能计算技术。
并行计算是计算机科学中的一个重要领域，它研究如何利用多处理器或多核心系统同时处理大量数据以提高效率和性能。浙江大学计算机学院的这门并行计算课程涵盖了深入的理论知识与实践技巧，旨在帮助学生掌握该领域的核心概念。
从第一章开始，内容可能包括基础介绍、基本定义，并行计算的历史发展及其在现代计算中的应用范围。并行计算主要分为共享内存系统和分布式内存系统两大类：前者指多个处理器共用同一物理内存区域；后者由独立的节点组成并通过网络进行通信协调工作。课程将探讨这两种模型的特点及各自的应用场景。
第四章可能涉及并行算法的设计与分析，重点在于如何有效地分解任务以实现并行执行，并保证其正确性和效率。这包括经典算法（如排序和图处理）的并行版本以及它们的时间复杂度评估和通信开销考量。
第六章则关注于在并行计算中解决进程间的通讯及同步问题，介绍使用消息传递接口(MPI)或OpenMP等工具进行有效沟通的方法，并深入讲解锁、信号量与条件变量等机制以确保数据的一致性和防止死锁现象的发生。通过实例分析来说明如何高效管理资源竞争。
第七章可能介绍了并行计算硬件架构的发展趋势，包括多核CPU、GPU加速技术及众核系统和分布式集群的使用方法。学生需要了解不同硬件平台的特点以及它们在实现高效平行运算中的作用。
第九章可能会深入探讨一些高级主题如负载均衡策略、容错机制与性能优化方案，在并行计算环境中确保所有处理器任务分配合理且能有效应对潜在错误或故障至关重要，同时选择合适的算法和调度策略也是提升系统整体效能的关键因素之一。
通过这些章节的学习，学生将能够理解和应用基本的并行计算原理，设计高效的并行算法，并掌握不同硬件平台的特点及其配置方法；此外还能解决通讯与同步问题。这门课程不仅为科研工作打下坚实的基础，在高性能计算、大数据处理及机器学习等工业领域也有重要的实际价值。随着云计算和物联网技术的进步，其重要性还将持续增加。
5星
