串行算法并行化基礎(chǔ)

第0章　緒論
O.1　計(jì)算科學(xué)
0.2　為什么要并行計(jì)算
0.3　巨型機(jī)、高性能計(jì)算機(jī)本質(zhì)特征：并行計(jì)算
0.4　巨型機(jī)、高性能計(jì)算機(jī)基本矛盾：臺數(shù)與計(jì)算效率的矛盾
O.5　并行運(yùn)算和并行數(shù)據(jù)傳送
0.6　并行執(zhí)行方式和重疊執(zhí)行方式
O.7　并行算法與串行算法并行化
O.8　巨型機(jī)、高性能計(jì)算機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)
0.9　數(shù)據(jù)相關(guān)和控制相關(guān)
第1章　串行算法并行化的基本概念
1.1　題目的規(guī)模與計(jì)算工作量N
1.2　題目的計(jì)算時(shí)間T
1.3　題目最快串行計(jì)算算法C0
1.4　題目在并行計(jì)算模型M（S）下并行計(jì)算算法B
1.5　題目在M（S）下并行計(jì)算算法B的計(jì)算速度：Vb，M（s）（N）
1.6　在并行計(jì)算模型M（S）下題目并行計(jì)算算法B的加速比
1.7　在并行計(jì)算模型M（S）下題目并行計(jì)算算法B的效率
1.8　并行算法B的計(jì)算復(fù)雜性
1.9　常數(shù)效率并行算法
1.10　在某些討論中的算法分類
1.11　并行計(jì)算臺數(shù)S對并行計(jì)算速度的影響及串行算法并行化的意義
第2章　執(zhí)行并行計(jì)算算法的并行計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型
　2.1　并行算法實(shí)現(xiàn)的兩要素之一：并行傳送
　2.2　單指令流一單數(shù)據(jù)流（SIMD）計(jì)算機(jī)
　2.3　SIMD二維陣列機(jī)
　2.4　流水線向量機(jī)
　2.5　第二代巨型機(jī)：縱橫加工（分段處理）流水線向量機(jī)
　2.6　細(xì)胞結(jié)構(gòu)化虛共存縱橫加工向量機(jī)
　2.7　多維立方體機(jī)
2.8　多指令流一多數(shù)據(jù)流系統(tǒng)MIMD
2.9　內(nèi)部互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)
2.10　通用或?qū)Ｓ糜?jì)算網(wǎng)絡(luò)
2.11　PRAM并行隨機(jī)訪問計(jì)算機(jī)
2.12　可變總線結(jié)構(gòu)
2.13　素?cái)?shù)存儲系統(tǒng)
2.14　分段線性變換存儲系統(tǒng)
第3章　向量語言
3.1　數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.2　向量基本運(yùn)算
3.3　向量或者數(shù)組中的向量
3.4　可以用硬件實(shí)現(xiàn)的控制向量
3.5　變長向量運(yùn)算
3.6　向量語言的擴(kuò)充
3.7　向量高級語言
第4章　串行算法并行化方法綜述與比較
　4.1　串行算法并行化之一：多分法方法
　4.2　串行算法并行化之二：倍增法
　4.3　串行算法并行化之三：縱橫加工法
　4.4　串行算法并行化效率比較
　4.5　串行算法并行化之四：利用軟件、硬件和軟件硬件結(jié)合的優(yōu)化方法
　4.6　串行算法并行化之五：利用硬件直接實(shí)現(xiàn)的控制向量一
第5章　兩路歸并與分類串行算法并行化
　5.1　歸并與排序的快速串行算法
　5.2　歸并基本定義與定理
　5.3　K E Batcher的Odd—even并行歸并網(wǎng)絡(luò)
　5.4　根據(jù)歸并基本定理所構(gòu)造的快速并行歸并算法
　5.5　K E Batcher的Bitonic歸并算法
　5.6　利用并行歸并來實(shí)現(xiàn)并行排序
　5.7 歸并與排序串行算法并行化的OPTIMAL并行算法之一：縱橫并行歸并算法
　5.8　歸并與分類串行算法并行化的OPTIMAL并行算法之二：k-維并行歸并算法
　5.9　在理論模型上的排序
第6章　多路歸并串行算法并行化
第7章　一類一階遞推串行算法并行化
第8章　一類廣函數(shù)：縱橫矩加工廣函數(shù)
附錄　（m,N）選擇問題的縱橫并行算法例子
參考文獻(xiàn)