并行程序设计是一种将计算任务分割成多个可独立执行的子任务，并在多个处理器、核心或计算设备上同时运行这些子任务的方法。与串行计算不同，串行计算是按照顺序依次执行任务中的各个操作，而并行计算则是充分利用计算资源，让多个操作同时进行。并行设计的核心在于任务分解与同步协调。任务分解是将一个大型的计算任务划分为若干个较小的、相对独立的子任务，这些子任务可以在不同的计算单元上并行执行。例如，在处理一个大型图像数据集的图像处理任务时，可以将图像集按照一定的规则（如图像编号、图像类型等）划分为多个子集，每个子集的图像处理操作（如滤波、特征提取等）作为一个子任务。同步协调则是确保各个并行子任务在执行过程中的正确性和一致性，避免数据冲突和错误结果。例如，当多个子任务需要访问共享数据资源（如全局变量、共享内存区域等）时，需要通过同步机制（如锁、信号量等）来控制对共享资源的访问顺序和时机。
常用并行编程模型
多线程编程：
在单个进程内创建多个线程来实现并行执行。线程是进程内的一个执行单元，多个线程共享进程的资源（如内存空间、文件描述符等），但拥有自己的程序计数器、栈等私有资源。在Python中，可以使用标准库中的`threading`模块来进行多线程编程。
主从模式（任务播种模式）：
将待求解的任务分成一个主任务（主进程）和一些子任务（子进程）。所考虑的因素是负载均衡，一般可以采用静态分配和动态分配两种方法。
单程序流多数据流（SPMD）：
并行进程执行相同的代码段，但操作不同的数据。
并行程序设计的步骤
问题分析与算法选择：
确定问题是否适合并行化，选择合适的并行算法。
任务分解与同步协调：
将大型任务分解为多个子任务，并确保子任务之间的正确同步。
选择编程模型：
根据问题特点选择合适的并行编程模型，如多线程、主从模式等。
性能检查及优化：
对并行程序进行性能分析和优化，确保并行化带来的性能提升。
并行编程的注意事项
通信开销：
并行程序中，处理器之间需要通信以交换数据和同步操作，因此需要尽量减少通信量。
负载均衡：
需要将任务均匀地分配给各个处理器，以避免某个处理器过载而其他处理器空闲的情况。
数据局部性：
尽量将数据存储在靠近对其执行操作的处理器的内存中，以减少数据访问的延迟。
通过以上步骤和注意事项，可以有效地进行并行程序设计，提高计算任务的执行效率。
