2025年大學(xué)《信息與計(jì)算科學(xué)》專業(yè)題庫——大規(guī)模并行計(jì)算技術(shù)的研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每小題4分，共20分）1.大規(guī)模并行計(jì)算2.MIMD架構(gòu)3.數(shù)據(jù)并行4.負(fù)載均衡5.內(nèi)存一致性模型二、簡答題（每小題6分，共30分）1.簡述共享內(nèi)存編程模型（如OpenMP）與消息傳遞編程模型（如MPI）的主要區(qū)別。2.什么是并行算法的粒度？粗粒度并行和細(xì)粒度并行各有什么優(yōu)缺點(diǎn)？3.GPU計(jì)算相比CPU計(jì)算在架構(gòu)上有哪些主要特點(diǎn)，這使得它特別適合哪些類型的計(jì)算？4.在并行程序設(shè)計(jì)中，通信開銷是一個(gè)重要的性能瓶頸。簡述減少通信開銷的幾種常用策略。5.什么是并行程序中的死鎖？請列舉至少兩種避免死鎖的基本方法。三、論述題（每小題10分，共20分）1.論述選擇并行編程模型（如MPI,OpenMP,CUDA）時(shí)需要考慮的主要因素。2.分析大規(guī)模并行計(jì)算系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)，并就其中一兩個(gè)挑戰(zhàn)提出你的見解或可能的解決方案。四、設(shè)計(jì)題（20分）考慮一個(gè)需要進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的科學(xué)計(jì)算問題，數(shù)據(jù)集規(guī)模龐大，但數(shù)據(jù)之間具有高度的局部相關(guān)性。請簡述你會如何設(shè)計(jì)一個(gè)并行算法來解決該問題。在你的設(shè)計(jì)中，說明：1.你傾向于選擇哪種（或哪些）并行編程模型？為什么？2.算法的基本思想是什么？（例如，采用何種并行策略，如數(shù)據(jù)并行、模型并行或任務(wù)并行？如何劃分?jǐn)?shù)據(jù)或任務(wù)？）3.算法中關(guān)鍵的并行編程點(diǎn)（如數(shù)據(jù)分發(fā)、計(jì)算、結(jié)果聚合）如何實(shí)現(xiàn)？需要特別注意哪些并行編程問題（如同步、負(fù)載均衡、通信模式）？試卷答案一、名詞解釋1.大規(guī)模并行計(jì)算：指利用大量處理器（CPU核心、GPU、FPGA等）通過高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)組成計(jì)算系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)超越單臺計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的高性能計(jì)算范式，常用于解決復(fù)雜的科學(xué)、工程和商業(yè)問題。**解析思路：*定義需包含核心要素：多處理器、高速互聯(lián)、協(xié)同工作、高性能。點(diǎn)明其應(yīng)用場景。2.MIMD架構(gòu)：指多指令流多數(shù)據(jù)流（MultipleInstructionstream,MultipleDatastream）的并行計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)中每個(gè)處理器擁有獨(dú)立的指令緩存和獨(dú)立的控制邏輯，可以同時(shí)執(zhí)行不同的指令流，處理不同的數(shù)據(jù)集。**解析思路：*定義需突出“多指令流”、“多數(shù)據(jù)流”的核心特征，與SIMD區(qū)分開。說明其工作方式。3.數(shù)據(jù)并行：一種并行計(jì)算范式，其中大規(guī)模數(shù)據(jù)集被分割成多個(gè)小塊，每個(gè)處理器（或處理單元組）獨(dú)立地對其數(shù)據(jù)塊執(zhí)行相同的計(jì)算操作，最終將結(jié)果聚合以獲得最終輸出。常用于數(shù)組或矩陣運(yùn)算。**解析思路：*定義需包含“大規(guī)模數(shù)據(jù)分割”、“相同計(jì)算操作”、“獨(dú)立執(zhí)行”、“結(jié)果聚合”等關(guān)鍵點(diǎn)。點(diǎn)明其常見應(yīng)用。4.負(fù)載均衡：在并行計(jì)算中，指合理地分配任務(wù)或數(shù)據(jù)到各個(gè)處理器上，使得所有處理器的工作負(fù)載盡可能均勻，避免部分處理器過載而其他處理器空閑的現(xiàn)象，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的利用率和效率。**解析思路：*定義需強(qiáng)調(diào)“任務(wù)/數(shù)據(jù)分配”、“工作負(fù)載均勻”、“避免閑置”、“提高效率”等目的和效果。5.內(nèi)存一致性模型：在共享內(nèi)存并行計(jì)算系統(tǒng)中，定義了處理器對內(nèi)存操作的可見性和順序規(guī)則的一組協(xié)議或約定。它規(guī)定了當(dāng)一個(gè)處理器修改內(nèi)存中的一個(gè)值后，其他處理器何時(shí)、如何看到這個(gè)修改，以及不同處理器的指令執(zhí)行順序如何影響內(nèi)存觀測到的效果。**解析思路：*定義需包含“共享內(nèi)存系統(tǒng)”、“處理器間可見性”、“順序規(guī)則”、“協(xié)議/約定”等要素。點(diǎn)明其作用是規(guī)范行為，保證程序正確性。二、簡答題1.簡述共享內(nèi)存編程模型（如OpenMP）與消息傳遞編程模型（如MPI）的主要區(qū)別。*答：主要區(qū)別在于內(nèi)存訪問共享方式和編程范式。共享內(nèi)存模型（如OpenMP）假設(shè)多個(gè)線程/處理器共享同一塊物理內(nèi)存，線程間可以通過簡單的內(nèi)存讀/寫操作進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，編程相對簡單，但通常適用于緊耦合的并行任務(wù)。消息傳遞模型（如MPI）要求程序員顯式地編寫代碼來發(fā)送和接收消息，進(jìn)程間內(nèi)存是相互隔離的，需要顯式管理數(shù)據(jù)傳輸，編程相對復(fù)雜，但靈活性高，適用于松散耦合的分布式計(jì)算，且跨平臺性好。**解析思路：*抓住兩者最核心的區(qū)別：內(nèi)存共享機(jī)制（隱式vs顯式）和編程焦點(diǎn)（數(shù)據(jù)操作vs消息發(fā)送接收）。對比其適用場景（緊耦合vs松散耦合）。2.什么是并行算法的粒度？粗粒度并行和細(xì)粒度并行各有什么優(yōu)缺點(diǎn)？*答：并行算法的粒度是指并行任務(wù)或計(jì)算操作的規(guī)模大小，通常用執(zhí)行所需的時(shí)間或處理的數(shù)據(jù)量來衡量。粗粒度并行是指將較大的任務(wù)分解成較少的、較大的并行子任務(wù)，每個(gè)子任務(wù)包含較多的計(jì)算量。優(yōu)點(diǎn)是通信開銷相對較?。ㄒ?yàn)橥ㄐ糯螖?shù)少），適合通信代價(jià)高或任務(wù)分割成本高的場景；缺點(diǎn)是負(fù)載均衡可能較差，容易造成處理器空閑。細(xì)粒度并行是指將較小的任務(wù)分解成大量的、較小的并行子任務(wù)，每個(gè)子任務(wù)包含較少的計(jì)算量。優(yōu)點(diǎn)是負(fù)載均衡好，能充分利用處理器，適合計(jì)算密集型、通信粒度小或任務(wù)分割容易的場景；缺點(diǎn)是通信開銷相對較大（因?yàn)橥ㄐ糯螖?shù)多），程序調(diào)試和同步開銷也可能較高。**解析思路：*先明確定義“粒度”的概念（任務(wù)規(guī)模/時(shí)間）。然后清晰區(qū)分“粗粒度”和“細(xì)粒度”的定義。分別闡述各自的“優(yōu)點(diǎn)”（結(jié)合其特點(diǎn)）和“缺點(diǎn)”（結(jié)合其特點(diǎn)）。3.GPU計(jì)算相比CPU計(jì)算在架構(gòu)上有哪些主要特點(diǎn)，這使得它特別適合哪些類型的計(jì)算？*答：GPU架構(gòu)的主要特點(diǎn)包括：大量核心（數(shù)千個(gè)流處理器SP），適合執(zhí)行簡單的、重復(fù)的計(jì)算任務(wù)；高內(nèi)存帶寬，但單位核心內(nèi)存容量相對較小；低延遲、高吞吐量的計(jì)算模式，擅長SIMT（單指令多線程）并行執(zhí)行；架構(gòu)設(shè)計(jì)傾向于最大化數(shù)據(jù)并行性。這些特點(diǎn)使得GPU特別適合大規(guī)模的、數(shù)據(jù)密集型的、計(jì)算密集型但計(jì)算單元相對簡單的并行計(jì)算任務(wù)，例如科學(xué)模擬（流體動(dòng)力學(xué)、分子動(dòng)力學(xué)）、圖像/視頻處理（渲染、縮放、濾波）、機(jī)器學(xué)習(xí)（矩陣運(yùn)算、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練）、大數(shù)據(jù)分析（并行排序、聚合）等。**解析思路：*先列出GPU的關(guān)鍵架構(gòu)特點(diǎn)（核心數(shù)量、內(nèi)存帶寬、延遲吞吐、SIMT、數(shù)據(jù)并行）。然后將這些特點(diǎn)與適合的計(jì)算類型聯(lián)系起來（大量簡單計(jì)算、高內(nèi)存吞吐需求、數(shù)據(jù)密集）。4.在并行程序設(shè)計(jì)中，通信開銷是一個(gè)重要的性能瓶頸。簡述減少通信開銷的幾種常用策略。*答：減少并行程序通信開銷的常用策略包括：減少通信次數(shù)（如通過數(shù)據(jù)重用、批量通信）；重疊計(jì)算與通信（即在進(jìn)行通信的同時(shí)，讓部分處理器執(zhí)行計(jì)算任務(wù)）；選擇合適的通信模式（如使用集束通信、壓縮數(shù)據(jù)格式）；減少通信數(shù)據(jù)量（如只發(fā)送必要的數(shù)據(jù)副本、使用高效的數(shù)據(jù)壓縮算法）；優(yōu)化通信同步點(diǎn)（減少不必要的等待）；利用高效的通信庫和硬件（如使用MPI的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)、利用高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)）；在算法設(shè)計(jì)層面減少數(shù)據(jù)依賴，實(shí)現(xiàn)異步計(jì)算。**解析思路：*從多個(gè)維度提出策略：減少次數(shù)、重疊、模式、數(shù)據(jù)量、同步、工具、算法設(shè)計(jì)。每個(gè)策略都要有具體的內(nèi)容。5.什么是并行程序中的死鎖？請列舉至少兩種避免死鎖的基本方法。*答：并行程序中的死鎖是指兩個(gè)或多個(gè)進(jìn)程/線程因互相等待對方持有的資源而造成的僵持狀態(tài)，其中每個(gè)進(jìn)程/線程都持有至少一個(gè)資源并等待獲取另一個(gè)進(jìn)程/線程持有的資源，從而使得所有進(jìn)程/線程都無法向前推進(jìn)。避免死鎖的基本方法有：資源按序獲取法，即規(guī)定所有資源必須按相同的全局順序申請；避免循環(huán)等待法，即破壞死鎖的四個(gè)必要條件之一“循環(huán)等待”，例如設(shè)置資源使用timeouts，或一次性申請所有所需資源；檢測和恢復(fù)法，即允許死鎖發(fā)生，但通過檢測機(jī)制發(fā)現(xiàn)死鎖后，通過剝奪資源或讓某個(gè)進(jìn)程回滾來恢復(fù)系統(tǒng)。**解析思路：*先清晰定義“死鎖”狀態(tài)。然后列舉至少兩種避免方法，并簡述其原理。常見的死鎖避免方法還有“靜態(tài)資源分配”（一次性分配所有資源）。三、論述題1.論述選擇并行編程模型（如MPI,OpenMP,CUDA）時(shí)需要考慮的主要因素。*答：選擇并行編程模型是一個(gè)涉及多方面權(quán)衡的過程，主要需要考慮以下因素：*計(jì)算任務(wù)的性質(zhì)：數(shù)據(jù)是全局共享還是局部私有？計(jì)算是計(jì)算密集型還是通信密集型？任務(wù)邊界是固定的還是動(dòng)態(tài)的？是否可以利用向量化或SIMT并行？這些因素直接影響模型的選擇（如OpenMP適合共享內(nèi)存、任務(wù)并行和簡單的數(shù)據(jù)并行；MPI適合分布式內(nèi)存、數(shù)據(jù)并行和需要精細(xì)控制的任務(wù)并行；CUDA適合GPU上的數(shù)據(jù)并行和計(jì)算密集型內(nèi)核）。*系統(tǒng)的硬件架構(gòu)：目標(biāo)平臺是單節(jié)點(diǎn)多核CPU、多節(jié)點(diǎn)共享/分布式內(nèi)存集群，還是GPU集群？不同的架構(gòu)對編程模型的支持程度不同。例如，OpenMP通常與共享內(nèi)存系統(tǒng)配合，MPI用于分布式內(nèi)存系統(tǒng)，CUDA專為NVIDIAGPU設(shè)計(jì)。*開發(fā)團(tuán)隊(duì)的熟悉度和技能：團(tuán)隊(duì)成員對哪種模型的編程語言（C/C++/FortranforMPI,C/C++/Fortran/PythonforOpenMP,C/CUDAC/C++forCUDA）和編程范式更熟悉，這將顯著影響開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。*可擴(kuò)展性和性能潛力：模型是否易于編寫可擴(kuò)展的并行代碼？是否有成熟的庫和工具支持性能分析和優(yōu)化？目標(biāo)應(yīng)用對擴(kuò)展性和性能的要求有多高？*程序的可移植性和維護(hù)性：模型是否依賴于特定硬件或供應(yīng)商？代碼在不同平臺間的移植難度如何？模型的抽象層次和代碼復(fù)雜度如何影響后續(xù)的維護(hù)工作？*開發(fā)效率和成本：編寫、調(diào)試和維護(hù)并行程序的成本通常很高。選擇一種能夠提高開發(fā)效率、降低復(fù)雜度的模型可能更經(jīng)濟(jì)。OpenMP通常被認(rèn)為比MPI更易于上手，而MPI提供了更底層的控制。*生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū)支持：模型是否有豐富的文檔、教程、示例代碼、活躍的開發(fā)者社區(qū)和第三方庫支持？綜上，選擇并行編程模型需要在任務(wù)需求、硬件環(huán)境、團(tuán)隊(duì)能力、性能目標(biāo)、開發(fā)成本和未來維護(hù)等多個(gè)維度進(jìn)行綜合評估。**解析思路：*從“為什么選擇”的角度出發(fā)，列出影響選擇的內(nèi)外因素。將這些因素分類（任務(wù)特性、硬件、團(tuán)隊(duì)、性能、成本、生態(tài)等）。對每個(gè)因素進(jìn)行簡要說明，并舉例（如OpenMP,MPI,CUDA各適合什么場景）。最后總結(jié)這是一個(gè)權(quán)衡的過程。2.分析大規(guī)模并行計(jì)算系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)，并就其中一兩個(gè)挑戰(zhàn)提出你的見解或可能的解決方案。*答：大規(guī)模并行計(jì)算系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)包括：*可擴(kuò)展性（Scalability）：隨著系統(tǒng)規(guī)模（處理器數(shù)量、內(nèi)存容量）的增加，系統(tǒng)性能（性能提升比）或效率（有效利用的處理器比例）未能按預(yù)期增長，甚至出現(xiàn)性能下降。挑戰(zhàn)在于如何設(shè)計(jì)算法、編程模型和系統(tǒng)架構(gòu)，以有效管理日益增長的通信復(fù)雜度、負(fù)載不平衡、內(nèi)存一致性開銷等。*通信開銷（CommunicationOverhead）：隨著處理器間距離的增加和數(shù)據(jù)傳輸量的增大，通信延遲和帶寬限制成為性能的主要瓶頸。大規(guī)模系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)間通信往往比計(jì)算本身更耗時(shí)。*負(fù)載均衡（LoadBalancing）：在動(dòng)態(tài)負(fù)載或異構(gòu)硬件系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)所有處理器負(fù)載的完全均衡非常困難。負(fù)載不平衡會導(dǎo)致部分處理器空閑，整體資源利用率低下。*內(nèi)存一致性（MemoryConsistency）：在分布式內(nèi)存系統(tǒng)中，確保不同處理器對共享內(nèi)存的訪問順序和可見性符合程序員的預(yù)期是一個(gè)復(fù)雜的問題。復(fù)雜的內(nèi)存模型會增加編程難度和調(diào)試成本。*調(diào)試和錯(cuò)誤檢測（DebuggingandErrorDetection）：程序在單線程上運(yùn)行可能正常，但在大規(guī)模并行環(huán)境下卻可能因競爭條件、死鎖、通信錯(cuò)誤等原因出現(xiàn)難以復(fù)現(xiàn)和定位的Bug。*能源效率（EnergyEfficiency）：大規(guī)模并行系統(tǒng)的能耗巨大，如何提高計(jì)算與通信的能效比，實(shí)現(xiàn)綠色高性能計(jì)算，是一個(gè)重要的可持續(xù)性挑戰(zhàn)。（選擇一兩個(gè)挑戰(zhàn)深入論述，例如：）以通信開銷為例，我的見解是：通信開銷在大規(guī)模并行計(jì)算中的瓶頸作用日益凸顯。解決方案可以從多個(gè)層面入手：*算法層面：設(shè)計(jì)通信友好的算法，如盡量減少通信次數(shù)（利用數(shù)據(jù)重用）、設(shè)計(jì)局部性好的并行算法以減少數(shù)據(jù)移動(dòng)量、采用異步通信模式讓計(jì)算和通信重疊。*編程模型/庫層面：利用現(xiàn)代并行編程模型（如MPI的阻塞/非阻塞通信、集合通信、MPI-IO）和庫提供的優(yōu)化功能。選擇帶寬和延遲性能更好的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。*系統(tǒng)架構(gòu)層面：設(shè)計(jì)更優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌ㄈ鐪p少跳數(shù)）、提高網(wǎng)絡(luò)帶寬和降低延遲。采用近數(shù)據(jù)處理（Near-DataProcessing）或內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)（Memory-OffloadNetworks）等技術(shù)，將計(jì)算單元更靠近數(shù)據(jù)存儲。*應(yīng)用優(yōu)化層面：對通信密集型計(jì)算任務(wù)進(jìn)行細(xì)致的性能分析，識別通信瓶頸，針對性地優(yōu)化通信模式和數(shù)據(jù)布局。綜合運(yùn)用這些策略，可以在很大程度上緩解通信開銷對大規(guī)模并行計(jì)算性能的制約。**解析思路：*先列舉大規(guī)模并行計(jì)算的主要挑戰(zhàn)。然后選擇其中一個(gè)（如通信開銷）進(jìn)行深入分析。分析其具體含義和影響。提出多維度的解決方案（算法、模型庫、架構(gòu)、應(yīng)用），并簡要說明每個(gè)方案的核心思想。四、設(shè)計(jì)題考慮一個(gè)需要進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的科學(xué)計(jì)算問題，數(shù)據(jù)集規(guī)模龐大，但數(shù)據(jù)之間具有高度的局部相關(guān)性。請簡述你會如何設(shè)計(jì)一個(gè)并行算法來解決該問題。在你的設(shè)計(jì)中，說明：1.你傾向于選擇哪種（或哪些）并行編程模型？為什么？2.算法的基本思想是什么？（例如，采用何種并行策略，如數(shù)據(jù)并行、模型并行或任務(wù)并行？如何劃分?jǐn)?shù)據(jù)或任務(wù)？）3.算法中關(guān)鍵的并行編程點(diǎn)（如數(shù)據(jù)分發(fā)、計(jì)算、結(jié)果聚合）如何實(shí)現(xiàn)？需要特別注意哪些并行編程問題（如同步、負(fù)載均衡、通信模式）？*答：1.我傾向于選擇MPI作為主要的并行編程模型。原因如下：該問題涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，雖然數(shù)據(jù)有局部相關(guān)性，但整體上需要處理的數(shù)據(jù)量巨大，可能分布在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。MPI是專門為分布式內(nèi)存系統(tǒng)設(shè)計(jì)的消息傳遞模型，擅長處理跨節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分割、傳輸和聚合。它可以很好地支持基于數(shù)據(jù)劃分的并行策略（數(shù)據(jù)并行），并且提供了豐富的通信機(jī)制來處理不同節(jié)點(diǎn)間的協(xié)作。雖然數(shù)據(jù)局部性較高，意味著節(jié)點(diǎn)間可能存在內(nèi)部通信，但MPI也能很好地支持點(diǎn)對點(diǎn)、集合通信等模式來滿足這種需求。相比之下，OpenMP主要適用于共享內(nèi)存系統(tǒng)，雖然它也支持任務(wù)并行和某些數(shù)據(jù)并行，但其跨節(jié)點(diǎn)通信能力不如MPI強(qiáng)大和靈活。GPU計(jì)算（CUDA/OpenCL）則更適合計(jì)算密集型且能高度并行化的內(nèi)核操作，如果這個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理主要瓶頸在于密集計(jì)算而非節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳輸，可以考慮GPU，但如果數(shù)據(jù)預(yù)處理、傳輸或聚合是瓶頸，則MPI可能是更合適的選擇。2.算法的基本思想是采用數(shù)據(jù)并行策略。由于數(shù)據(jù)集規(guī)模龐大但具有局部相關(guān)性，可以將整個(gè)數(shù)據(jù)集按照一定的規(guī)則（例如，按照數(shù)據(jù)的空間區(qū)域、時(shí)間步長或某種邏輯劃分）分割成多個(gè)子數(shù)據(jù)塊。每個(gè)并行進(jìn)程（或進(jìn)程組）負(fù)責(zé)獲取并處理分配給它的一個(gè)子數(shù)據(jù)塊。在處理過程中，每個(gè)進(jìn)程在其本地?cái)?shù)據(jù)塊內(nèi)執(zhí)行計(jì)算操作，同時(shí)可能需要與其他進(jìn)程交換邊界附近的數(shù)據(jù)以保持局部相關(guān)性或滿足計(jì)算需求。計(jì)算完成后，可能需要將所有進(jìn)程的局部結(jié)果聚合以得到最終的全局結(jié)果。數(shù)據(jù)劃分策略需要考慮數(shù)據(jù)的訪問模式和計(jì)算局部性，以最小化跨節(jié)點(diǎn)通信的需求。3.算法中關(guān)鍵的并行編程點(diǎn)實(shí)現(xiàn)與注意事項(xiàng)：*數(shù)據(jù)分發(fā)（數(shù)據(jù)劃分與傳輸）：需要將原始大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，形成子數(shù)據(jù)塊。劃分策略應(yīng)盡量保證每個(gè)子數(shù)據(jù)塊的大小相近，并且考慮到數(shù)據(jù)的訪問模式以利于后續(xù)計(jì)算。然后，使用MPI的`MPI_Scatter`或`MPI_Bcast`等通信原語，將不同的子數(shù)據(jù)塊發(fā)送給各個(gè)進(jìn)程。需要注意選擇合適的通信模式（阻塞或非阻塞）和緩沖區(qū)管理，以減少通信開銷。數(shù)據(jù)劃分的邊界需要精心設(shè)計(jì)，以適應(yīng)后續(xù)的計(jì)算和可能的邊界信息交換。*計(jì)算（并行處理）：每個(gè)進(jìn)程在其本地子數(shù)據(jù)塊上執(zhí)行主要的計(jì)算任務(wù)。由于數(shù)據(jù)具有局部相關(guān)性，計(jì)算操作可以在很大程度上在本地完成。如果計(jì)算需要相鄰數(shù)據(jù)塊的信息，進(jìn)程之間可能需要進(jìn)行點(diǎn)對點(diǎn)通信（`MPI_Send`,`MPI_Recv`）或小范圍的集合通信（如`MPI_Allreduce`的部分應(yīng)