包含五个并行实验程序。

简介：
并行计算在现代计算机科学领域占据着核心地位，它通过在多处理器或分布式系统中同时处理多个任务，从而显著提升计算效率并有效解决大规模问题。此压缩包收录了并行计算课程的实验程序，共包含五个实验，旨在帮助学生全面掌握并灵活运用并行计算技术。实验一（exp1）通常会涉及对基础并行概念的阐释以及环境的初步设置。具体而言，学生需要熟悉各种并行编程模型，例如Message Passing Interface (MPI) 和Open Multi-Processing (OpenMP)，并学会如何在不同的计算平台上配置和运行并行程序。MPI作为一种广泛应用的分布式内存系统通信库，而OpenMP则适用于共享内存架构，它通过在编译时定义并行化区域来实现高效的并行计算。实验二（exp2）可能会进一步深入探讨MPI的使用方法，包括进程的创建、通信以及同步机制。学生们可能需要编写程序，利用MPI进行消息的发送与接收，从而实现数据的并行处理。此外，理解非阻塞通信和集合通信操作——例如广播、扫描和全归约——也是该实验的重要内容。实验三（exp3）可能侧重于OpenMP的并行化策略研究，例如运用`#pragma omp parallel`和`#pragma omp for`指令来对循环进行并行化处理。学生将学习如何有效地分配工作负载、管理线程资源，并理解数据亲和性和动态调度对于并行区间的优化效果。实验四（exp4）则可能涵盖了对并行程序性能的分析与优化策略。这包括学习如何利用性能分析工具（如gprof或PAPI）来测量程序的运行时间和资源利用率情况，以及根据这些数据进行代码调整和改进。学生们需要研究不同并行度对性能的影响、识别潜在的性能瓶颈以及尝试通过负载均衡和减少通信开销等手段来提高整体效率。最后，实验五（exp5）通常会作为一个综合性的项目呈现，它要求学生整合前四个实验所学到的知识，设计并实现一个更为复杂的并行算法。这个项目可能涉及到诸如并行搜索、排序或其他数值计算任务的设计与实现，同时还需要关注算法的正确性、效率以及可扩展性问题。这些实验系统地涵盖了并行计算的核心概念和关键技术点，并通过实践经验来提升学生对该领域的理解与应用能力。完成这些实验后，学生将能够熟练地运用MPI和OpenMP进行并发编程操作,并且具备分析及优化并发程序的性能的能力.