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引言

• 并行算法的核心目标与挑战
• 任务划分与数据依赖对性能的关键影响
• 文章结构概述

并行计算基础

• 并行计算模型简介（如MPI、OpenMP、CUDA）
• 任务并行与数据并行的区别
• 常见并行编程范式

任务划分策略

• 静态划分与动态划分的对比
  • 块划分、循环划分、递归划分等方法
  • 负载均衡问题及其优化
• 任务粒度对性能的影响
  • 粗粒度与细粒度任务的权衡
  • 通信开销与计算效率的平衡

数据依赖性问题分析

• 数据依赖类型
  • 流依赖、反依赖、输出依赖
  • 跨处理器依赖与局部依赖
• 依赖检测与消除技术
  • 循环展开、变量重命名、数据私有化
  • 依赖图（DAG）分析方法

典型并行算法的案例分析

• 矩阵乘法中的任务划分与数据共享
• 快速排序中的递归并行化与负载均衡
• 图算法（如BFS）中的数据依赖处理