如何解决大规模并行计算中的线性代数问题

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

对大型矩阵运算而言，由于矩阵的元素之间的关系非常复杂，因此当运算过程中涉及到矩阵乘法、行列转置等运算时，通常采用并行化的方法进行加速处理。目前，主要的并行化技术包括基于硬件的多核CPU并行化技术、分布式集群并行化技术、云服务平台上大规模并行计算技术。近年来，随着机器学习、数据分析、生物医疗等高性能计算领域的发展，利用这些技术在海量数据的并行处理方面也取得了很大的进步。本文将介绍如何使用开源软件库OpenBLAS以及Intel Math Kernel Library（MKL）解决大规模并行计算中出现的线性代数问题。

2.基本概念术语说明

为了方便理解并行化计算方法，以下给出一些基本的概念定义和术语说明：

2.1 分布式计算

分布式计算（Distributed Computing）是指通过网络将任务分发到不同的计算机或计算机集群上的并行计算，目的是提高资源利用率和系统的可扩展性。传统的单机计算机只能运行一种计算模型，无法同时处理多个计算任务。分布式计算利用不同的服务器节点共同处理不同任务，可以有效地降低系统成本、节约能源、提升资源利用率。分布式计算一般由一组分布式处理器（或者称之为“节点”）组成，每个节点拥有自己独立的处理能力，节点之间可以通过网络互相通信。