Concurrency 从并行编程开始

因此，看起来多核及其所有相关的复杂问题将继续存在。我正在计划一个软件项目，它肯定会从并行性中受益。问题是我几乎没有编写并发软件的经验。我在大学里学习过它，很好地理解了它的概念和理论，但从学校开始就没有在多处理器上运行的软件构建方面的有用经验

所以我的问题是，开始多处理器编程的最佳方式是什么？ 我主要熟悉C/C++中的Linux开发和Mac OS X上的Obj-C，几乎没有Windows经验。此外，我计划的软件项目将需要FFT，可能需要对大量数据进行浮点比较

有OpenCL、OpenMP、MPI、POSIX线程等。。。我应该从什么技术开始

以下是我正在考虑的几个堆栈选项，但不确定它们是否能让我尝试实现我的目标：

• 我应该找雪豹，试着 获取要运行的OpenCL Obj-C程序 在我的电脑上的ATI X1600 GPU上执行 笔记本电脑？或
• 我应该买一个吗 Playstation并尝试将C代码写入 它有六个可用的单元SPE核心？ 或
• 我应该构建一个Linux机器吗 使用Nvidia卡并尝试工作 和库达在一起

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提前感谢您的帮助。

您应该这样做。非常好。

如果你对OSX的并行性感兴趣，一定要去看看，特别是因为这项技术已经开源，很快就会被广泛采用。

你不需要像图形卡和单元这样的特殊硬件来做并行编程。简单的多核CPU也将从并行编程中获益。如果您有使用C/C++和objective-C的经验，请从其中一个开始，学习使用线程。从简单的例子开始，比如矩阵乘法或迷宫求解，你将了解到这些讨厌的问题（并行软件是不确定的，充满了海森堡）

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如果你想进入大规模的多重并行，我会选择openCL，因为它是最便携的。Cuda仍然有一个更大的社区，更多的文档和示例，而且更容易一些，但你需要一张nvidia卡。

我建议你先使用OpenMP和MPI，不确定你先选择哪一个很重要，但你肯定应该（在我看来：-）学习并行计算的共享内存和分布式内存方法

我建议首先避免使用OpenCL、CUDA和POSIX线程：在开始处理子结构之前，先对并行应用程序的基础知识有一个良好的了解。例如，学习在MPI中使用广播通信要比在线程中编程容易得多

我会坚持在你的Mac电脑上使用C/C++，因为你已经熟悉了它们，而且有很好的开源OpenMP和MPI库用于该平台和这些语言

而且，对于我们中的一些人来说，这是一个巨大的优势，无论你学习了C/C++和MPI（OpenMP也在较小程度上是如此），当你毕业于真正的超级计算机时，都将为你提供很好的服务

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所有这些都是主观的和有争议的，所以如果你愿意，请忽略这一点。

传统的命令式“带锁共享状态”不是你唯一的选择。Rich Hickey是JVM的Lisp 1 Clojure的创建者，他对共享状态提出了一个非常有说服力的论点。他基本上认为几乎不可能做到正确。您可能需要阅读传递消息的ala Erlang actors或STM库

也许你的问题适合这个范例。它自动处理负载平衡和并发问题，谷歌的研究论文已经是经典。您有一个名为Mars的单机实现，它运行在gpu上，这对您来说可能很好。Phoenix还可以在多核和对称多处理器上运行map reduce。

在学习如何处理分布式内存时，我将从MPI开始。是一款老掉牙但很不错的产品，MPI在OSX上开箱即用，现在提供了相当好的多核性能

你知道GCD是否允许我在X1600 GPU上运行FFT吗？在这种情况下，你想看看OpenCL，而不是GCD。GCD是针对CPU的，OpenCL是针对GPU的。我认为CUDA可能是我最好的选择，因为社区更加发达，Nvidia似乎致力于HPC，而且。。。它是C和Linux。我仍然不知道GPU是否能够运行FFT之类的东西，或者这个问题是否有意义！FFT很有意义。例如，请参见Hi Mark，您是否有一些链接可以发送给我，让我开始使用OpenMP和MPI-Talesh-Talesh在Windows下安装VS2010或2012，启动它，转到F#interactive并键入

Array.map（+）3）[1..10 |]

。你写了一个系列的F#程序。然后键入

Array.Parallel.map（+）3][1..10][/code>。你正在进行并行编程。