并行与向量科学计算入门：高性能计算的探索
1. 高性能计算的发展与需求
自 20 世纪 40 年代现代数字计算机诞生以来，计算能力呈指数级增长，这一趋势符合英特尔的戈登·摩尔在 1965 年提出的“摩尔定律”，即集成电路上每英寸的晶体管数量每 18 个月翻一番。早期计算机主要用于弹道学、核裂变和密码学领域的计算，如今，这些领域以计算流体动力学、先进核试验模拟和密码学的形式，成为计算领域的重大挑战。
1991 年，美国国会通过了《高性能计算法案》，授权了联邦高性能计算与通信（HPCC）计划。康奈尔大学的肯·威尔逊博士将与该计划相关的一类问题指定为“重大挑战问题”，这些问题是科学和工程领域的基础问题，具有广泛的经济或科学影响，其解决方案可通过应用高性能计算技术和资源来推进。如今，工程、数学和所有基础科学领域都存在许多重大挑战问题，近期重大挑战工作的宏伟目标包括：
- 制造更节能的汽车和飞机
- 设计更好的药物
- 天气预报和预测全球气候变化
- 改进环境建模
市场力量和技术突破使计算能力成本大幅降低，计算从大型主机自然迁移到强大的桌面工作站。向量处理和并行计算成为可能，催生了一系列新算法。并行架构逐渐成熟，大型计算代码也进行了修改以利用这些并行超级计算机。超级计算机这一术语在不同时期指代截然不同的并行架构，包括向量处理器、各种共享内存架构、分布式内存集群，甚至计算网格。尽管科学计算领域不断变化，但研究界对高性能计算的需求始终存在。
2. 科学计算的演变与挑战
在基础课程中首次引入计算时，通常是简单易懂的“普通”计算，可使用标准技术和/或商业软件包在桌面计算机上轻松完成。然而，科学家或工程师迟早会遇到需
