陈国良院士报告会—并行计算的研究方法
2011年11月18日，计算机科学与工程学院举办了陈国良院士报告会— 并行计算的研究方法。主要针对陈国良院士关于并行计算的研究方法。
并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本 ― 使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。
陈国良院士是现任中国科学技术大学软件学院院长，国家高性能计算中心（合肥）主任，深圳大学计算机与软件学院院长，智能感知与图像理解教育部重点实验室（西安电子科技大学）学术委员会主任。中国计算机学会高性能计算专业委员会主任，享受国家政府特殊津贴。
陈国良院士是我国非数值并行算法研究的学科带头人，这次讲座他介绍了并行算法的教学与研究： “算法理论－算法设计－算法实现－算法应用”一套完整的并行算法学科体系，提出了“结构－算法－编程”一体化的并行计算研究方法。
80年代初在国内最早开展了非数值并行算法的研究。在该方面取得了许多国际同期最好的成果，包括分组选择网络、Benes网络选路算法、VLSI平面嵌入算法和网络最大流算法等；改进了某些图灵奖获主的研究工作，包括改进Yao的选择网络时间界、并行化Knuth的顺序串匹配算法和修正Karp的随机串匹配为确定串匹配算法；在国际上首次分析了(0,d]均匀分布调和装箱算法和二维条形装箱NFDH算法的平均性能。受到国内外同行的高度评价。90年代初在国内早期开展了神经网络组合优化和遗传算法的研究，促进了交叉学科的研究与发展；与国际同期研制出具有世界先进水平的并行神经信息处理系统，为我国神经网络的教学、研究与应用提供了良好的工具与环境。90年代中期开展了高性能计算及其应用的研究，率先成立了我国第一个国家高性能计算中心，推进了我国该领域的发展；开发了自主版权的国产曙光并行机“用户开发环境”商用软件，为推广国
产并行机应用做出了重要贡献；研制了基于曙光1000的安徽省防灾减灾决策支持系统，在安徽省灾害性天气预报和汛期淮河流域群库优化调度中起了重要作用，产生了显著的社会和经济效益。
在具体实例中，陈国良院士介绍了基于曙光1000 的中尺度数值气象预报系统及其在江淮流域的适用性研究。他在基于曙光1000 建立起来的中尺度数值气象预报系统及其在江淮流域的适用性研究, 包括MM 4 数值预报模式的分析及其并行化方法, 系统组成及基于该系统的预报过程。 通过对1998 年、1999 年发生在江淮流域的多次各类暴雨天气过程, 利用曙光1000 上并行化中尺度模式MM 4 进行的数值预报结果与实况进行的对比分析研究, 结果表明: 曙光1000 上并行化的中尺度数值模式MM 4 对发生在江淮流域的江淮气旋、梅雨锋暴雨等中尺度天气系统具有较好的预报能力, 尤其在6 至24 小时的预报时效内对发生在系统内的中尺度降水系统( 中尺度雨带) 具有很好的预报能力, 反映出该系统具有良好的区域适用性。 实例研究也表明, 该中尺度数值模式仍然有许多问题要解决, 文中指出了今后将继续研究和改进的方向。
同时陈院士也说：并行算法是一门还没有发展成熟的学科，虽然人们已经总结出了相当多的经验，但是远远不及串行算法那样丰富。并行算法设计中最常用的的方法是PCAM方法，即划分，通信，组合，映射。首先划分，就是将一个问题平均划分成若干份，并让各个处理器去同时执行；通信阶段，就是要分析执行过程中所要交换的数据和任务的协调情况，而组合则是要求将较小的问题组合到一起以提高性能和减少任务开销，映射则是要将任务分配到每一个处理器上。总之，并行算法还需要相当多完善的地方。 并行算法与串行算法最大的不同之处在于，并行算法不仅要考虑问题本身，而且还要考虑所使用的并行模型，网络连接等等。