并行计算的理解与分析
| 特征 | 循环分解 (Loop) | 派生汇聚 (Fork-Join) | 分条/分块 (Data Slicing/Tiling) | 分治 (Divide and Conquer) |
|---|---|---|---|---|
| 核心划分对象 | 循环迭代 | 任务(Task) | 数据(数组/矩阵) | 问题实例 |
| 并行粒度 | 迭代/迭代块 | 任务 | 数据块上的计算 | 子问题 |
| 依赖关系 | 严格限制：要求迭代间数据独立 | 可管理：支持任务间依赖（通过DAG） | 需处理：数据块边界访问需通信 | 严格要求：子问题必须相互独立 |
| 负载均衡 | 均匀负载时好；不均时需动态调度 | 优秀（工作窃取） | 均匀数据/计算时好；不均时挑战大 | 依赖子问题规模均匀性；工作窃取有帮助 |
| 动态性 | 通常静态或半静态调度 | 高度动态：任务可运行时生成 | 通常静态分配 | 递归结构，运行时动态生成子任务 |
| 通信/同步 | 共享内存：隐式(需同步)；分布式：显式边界通信 | 通常通过共享内存或父任务传递结果 | 共享内存：隐式(注意缓存)；分布式：显式边界通信(Halo) | 合并阶段可能需要同步 |
| 典型应用 | 规则数据并行计算 | 不规则问题、递归算法、事件处理 | 科学计算(网格/PDE)、图像处理 | 递归算法(排序、FFT、树操作) |
| 关键优势 | 简单直观、编译器易支持 | 灵活性高、负载均衡好、处理依赖 | 处理大数据集、优化局部性 | 算法清晰、自然并行(独立子问题时) |
| 主要挑战 | 数据依赖限制、负载不均 | 运行时开销、编程复杂性、调试 | 边界通信开销、分块优化、负载不均 | 子问题独立性要求、合并开销 |
| 实现关系 | 基础模型 | 通用任务并行模型 | 循环分解在数据维度的具体化和优化 | 常通过派生汇聚(Fork-Join)模型实现 |
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