将并行计算纳入算法竞赛，是否合适？
将并行计算纳入算法竞赛，这是一个非常有趣且具有深远意义的问题。答案是总体上合适的，甚至可以说是必然的趋势。然而，是否合适以及如何合适地纳入，需要我们详细地探讨其原因、挑战、潜在的好处以及实现方式。
一、为什么将并行计算纳入算法竞赛是合适的？
1. 符合现实世界的计算需求和趋势：
硬件发展驱动： 如今，多核CPU、GPU、TPU等并行计算硬件已经非常普遍。大多数现代计算任务，无论是科学计算、人工智能、大数据分析还是图形渲染，都严重依赖并行计算来提高效率。算法竞赛作为衡量和培养计算能力的平台，应该反映这一现实。
解决更大规模问题： 许多现实世界中的算法难题，如大规模图问题、复杂的模拟、高维数据处理等，如果不采用并行计算，其计算时间将无法接受。将并行计算纳入竞赛，能让参赛者有机会解决更贴近实际的、更大规模的问题。
提升算法效率的必然途径： 对于一些基础算法，其理论复杂度已经很低，但要处理海量数据时，单核串行执行仍然会遇到性能瓶颈。并行化是突破这些瓶颈的有效手段。
2. 提升算法竞赛的挑战性和深度：
引入新的维度： 并行计算不仅仅是“更快地运行代码”，它引入了数据划分、任务分配、同步通信、并发控制等新的概念和挑战。这使得算法设计和实现变得更加复杂和有趣，提升了竞赛的深度和学习价值。
考验对底层原理的理解： 成功的并行算法设计需要对计算机体系结构、操作系统原理（如线程、进程管理）、内存模型、通信机制等有更深入的理解。这能帮助参赛者培养更全面的计算思维。
区分能力： 在单核性能接近极限的情况下，能够有效利用并行资源，设计出高效并行算法的选手，更能体现其高超的计算能力和对现代计算技术的掌握程度。
3. 培养未来计算人才的需求：
技能的紧迫性： 随着并行计算在各行各业的应用越来越广泛，具备并行编程和优化能力的开发者变得越来越稀缺。算法竞赛是培养这些关键技能的良好平台。
解决未来挑战： 未来社会面临的许多重大挑战（如气候模拟、基因测序、宇宙探索等）都需要强大的计算能力来支撑，而并行计算是实现这一目标的核心。
二、将并行计算纳入算法竞赛面临的挑战：
尽管有诸多好处，但将并行计算纳入算法竞赛也面临一些显著的挑战，需要仔细设计和权衡：
1. 标准化和公平性问题：
硬件差异： 不同参赛者可能使用不同的硬件配置（CPU核心数、GPU型号、内存带宽等），这会直接影响并行算法的性能。如何确保比赛的公平性是一个重大难题。
并行编程模型和库： 存在多种并行编程模型（如OpenMP、MPI、CUDA、OpenCL、TBB等）和各种抽象库。选择哪种模型？是否允许使用特定的库？这些都会影响参赛者的准备和发挥。
评测环境的统一： 评测系统需要具备支持并行执行的能力，并且要能模拟或限制并行资源的数量，以保证公平。
2. 题目设计和难度控制：
引入并行特性的题目： 如何设计既能体现并行计算优势，又不会过于晦涩难懂，同时能与其他算法竞赛题目风格保持一致的题目？
评判标准： 除了正确性，还需要考虑运行时间。但运行时间受并行化程度和硬件影响，如何设定一个合理的评判标准？是只比正确性，还是时间也占很大比重？
难度梯度： 如何从易到难地引入并行概念，让不同水平的选手都能参与并从中受益？
3. 学习门槛和普及度：
学习曲线： 并行计算的学习门槛相对较高，对于初学者来说可能望而却步。如果贸然引入，可能会降低竞赛的参与度。
教学资源： 许多算法竞赛的参与者是学生，他们可能缺乏并行计算的系统性学习机会和相关资源。
4. 评测系统的复杂性：
并行评测系统构建： 构建一个能够高效、稳定、公平地运行并行算法的评测系统需要投入大量资源和技术。
资源隔离和监控： 需要确保每个参赛者的并行进程不会互相干扰，并能准确监控其资源使用情况。
三、如何合适地将并行计算纳入算法竞赛？
要克服上述挑战，可以考虑以下几种策略：
1. 分阶段、分层次引入：
入门级并行：
使用高层抽象库： 提供一个统一的、易于使用的并行抽象库（例如，基于C++的`std::thread`、`std::async`，或者一个简化的任务并行库）。
题目侧重概念： 设计一些题目，要求参赛者理解并行带来的加速潜力，或者识别串行代码中可以并行化的部分，但不强制要求实现复杂的同步。
并行模型限定： 在特定比赛中，明确限定使用的并行模型和库，以缩小差距。
进阶级并行：
引入线程同步： 要求参赛者使用互斥锁、信号量、条件变量等机制来处理共享数据访问，解决数据竞争问题。
多线程数据结构： 设计需要并发访问的数据结构（如并发哈希表、并发队列）的题目。
GPU/CUDA入门： 针对有一定基础的选手，可以设计一些简单的GPU计算题目，例如并行前缀和、矩阵乘法等，并提供预设的GPU环境和库。
高级级并行：
分布式计算（MPI）： 引入分布式计算的概念，要求选手使用MPI进行进程间通信，解决大规模问题。
优化并行策略： 鼓励选手针对特定硬件架构进行优化，如任务划分、负载均衡、减少通信开销等。
2. 标准化和提供辅助：
统一的并行库/API： 竞赛主办方可以提供一个标准化的并行编程接口或库，屏蔽掉底层硬件和操作系统的部分复杂性，让选手更专注于算法本身。例如，可以基于OpenMP或TBB设计一个统一的比赛API。
预设的评测环境： 尽可能提供一致的硬件环境给所有参赛者，或者在评测时对硬件资源进行限制和统一（例如，限制CPU核心数，模拟特定GPU的计算能力）。
官方教程和示例： 提供详细的并行计算入门教程、常用并行算法的实现示例，以及针对竞赛题目的提示和样例代码。
限制并行模型的使用： 在某些比赛中，可以只允许使用特定的一种或几种并行模型，以降低学习难度和提高公平性。
3. 调整题目设计和评判标准：
结合具体算法和数据结构： 将并行计算的思想融入到经典的算法和数据结构中，例如并行排序、并行图遍历（BFS/DFS）、并行图算法（如Dijkstra、FloydWarshall）、并行动态规划等。
强调并发带来的挑战： 题目设计可以侧重于考察选手处理并发场景的能力，如死锁、活锁、资源竞争等问题。
混合评判：
主要基于正确性： 在入门级比赛中，可以将运行时间作为辅助评判标准，重点考察算法的正确性和基本的并行化思想。
时间与资源消耗并重： 在进阶和高级比赛中，可以同时考察算法的正确性、运行时间、以及所使用的并行资源效率（例如，通过对线程数、内存占用等进行评分）。
相对性能评分： 对于具有较大硬件差异的情况，可以考虑使用相对性能评分，即与其他选手在该题上的表现进行比较。
4. 平台支持和工具链：
集成开发环境（IDE）支持： 提供带有并行编程调试和分析功能的IDE。
性能分析工具： 鼓励或要求选手使用性能分析工具（如gprof, perf, Intel VTune, NVIDIA Nsight）来理解和优化其并行算法的性能。
四、总结与建议：
将并行计算纳入算法竞赛是必要且有益的。它能够：
提升竞赛的现实意义和技术前沿性。
增加算法设计的深度和趣味性。
培养符合未来市场需求的高端计算人才。
然而，其成功与否取决于审慎的设计、周密的规划和逐步的实施。
具体的建议方向可以包括：
1. 从小型、区域性或特定主题的竞赛开始尝试， 例如“并行算法挑战赛”、“多核编程竞赛”等，收集反馈并不断改进。
2. 与高校和研究机构合作， 共同开发题目、评测系统和教学资源。
3. 建立并行计算题目的资源库， 包含不同难度级别和类型的题目，并提供详细的解决方案和性能分析。
4. 为参赛者提供充分的学习和实践机会， 例如举办并行计算的培训班、工作坊，提供在线学习平台等。
通过上述方法，我们可以逐步将并行计算的元素有机地融入算法竞赛体系，使其成为培养下一代顶尖计算人才的重要途径。
一、为什么将并行计算纳入算法竞赛是合适的？
1. 符合现实世界的计算需求和趋势：
硬件发展驱动： 如今，多核CPU、GPU、TPU等并行计算硬件已经非常普遍。大多数现代计算任务，无论是科学计算、人工智能、大数据分析还是图形渲染，都严重依赖并行计算来提高效率。算法竞赛作为衡量和培养计算能力的平台，应该反映这一现实。
解决更大规模问题： 许多现实世界中的算法难题，如大规模图问题、复杂的模拟、高维数据处理等，如果不采用并行计算，其计算时间将无法接受。将并行计算纳入竞赛，能让参赛者有机会解决更贴近实际的、更大规模的问题。
提升算法效率的必然途径： 对于一些基础算法，其理论复杂度已经很低，但要处理海量数据时，单核串行执行仍然会遇到性能瓶颈。并行化是突破这些瓶颈的有效手段。
2. 提升算法竞赛的挑战性和深度：
引入新的维度： 并行计算不仅仅是“更快地运行代码”，它引入了数据划分、任务分配、同步通信、并发控制等新的概念和挑战。这使得算法设计和实现变得更加复杂和有趣，提升了竞赛的深度和学习价值。
考验对底层原理的理解： 成功的并行算法设计需要对计算机体系结构、操作系统原理（如线程、进程管理）、内存模型、通信机制等有更深入的理解。这能帮助参赛者培养更全面的计算思维。
区分能力： 在单核性能接近极限的情况下，能够有效利用并行资源，设计出高效并行算法的选手，更能体现其高超的计算能力和对现代计算技术的掌握程度。
3. 培养未来计算人才的需求：
技能的紧迫性： 随着并行计算在各行各业的应用越来越广泛，具备并行编程和优化能力的开发者变得越来越稀缺。算法竞赛是培养这些关键技能的良好平台。
解决未来挑战： 未来社会面临的许多重大挑战（如气候模拟、基因测序、宇宙探索等）都需要强大的计算能力来支撑，而并行计算是实现这一目标的核心。
二、将并行计算纳入算法竞赛面临的挑战：
尽管有诸多好处，但将并行计算纳入算法竞赛也面临一些显著的挑战，需要仔细设计和权衡：
1. 标准化和公平性问题：
硬件差异： 不同参赛者可能使用不同的硬件配置（CPU核心数、GPU型号、内存带宽等），这会直接影响并行算法的性能。如何确保比赛的公平性是一个重大难题。
并行编程模型和库： 存在多种并行编程模型（如OpenMP、MPI、CUDA、OpenCL、TBB等）和各种抽象库。选择哪种模型？是否允许使用特定的库？这些都会影响参赛者的准备和发挥。
评测环境的统一： 评测系统需要具备支持并行执行的能力，并且要能模拟或限制并行资源的数量，以保证公平。
2. 题目设计和难度控制：
引入并行特性的题目： 如何设计既能体现并行计算优势，又不会过于晦涩难懂，同时能与其他算法竞赛题目风格保持一致的题目？
评判标准： 除了正确性，还需要考虑运行时间。但运行时间受并行化程度和硬件影响，如何设定一个合理的评判标准？是只比正确性，还是时间也占很大比重？
难度梯度： 如何从易到难地引入并行概念，让不同水平的选手都能参与并从中受益？
3. 学习门槛和普及度：
学习曲线： 并行计算的学习门槛相对较高，对于初学者来说可能望而却步。如果贸然引入，可能会降低竞赛的参与度。
教学资源： 许多算法竞赛的参与者是学生，他们可能缺乏并行计算的系统性学习机会和相关资源。
4. 评测系统的复杂性：
并行评测系统构建： 构建一个能够高效、稳定、公平地运行并行算法的评测系统需要投入大量资源和技术。
资源隔离和监控： 需要确保每个参赛者的并行进程不会互相干扰，并能准确监控其资源使用情况。
三、如何合适地将并行计算纳入算法竞赛？
要克服上述挑战，可以考虑以下几种策略：
1. 分阶段、分层次引入：
入门级并行：
使用高层抽象库： 提供一个统一的、易于使用的并行抽象库（例如，基于C++的`std::thread`、`std::async`，或者一个简化的任务并行库）。
题目侧重概念： 设计一些题目，要求参赛者理解并行带来的加速潜力，或者识别串行代码中可以并行化的部分，但不强制要求实现复杂的同步。
并行模型限定： 在特定比赛中，明确限定使用的并行模型和库，以缩小差距。
进阶级并行：
引入线程同步： 要求参赛者使用互斥锁、信号量、条件变量等机制来处理共享数据访问，解决数据竞争问题。
多线程数据结构： 设计需要并发访问的数据结构（如并发哈希表、并发队列）的题目。
GPU/CUDA入门： 针对有一定基础的选手，可以设计一些简单的GPU计算题目，例如并行前缀和、矩阵乘法等，并提供预设的GPU环境和库。
高级级并行：
分布式计算（MPI）： 引入分布式计算的概念，要求选手使用MPI进行进程间通信，解决大规模问题。
优化并行策略： 鼓励选手针对特定硬件架构进行优化，如任务划分、负载均衡、减少通信开销等。
2. 标准化和提供辅助：
统一的并行库/API： 竞赛主办方可以提供一个标准化的并行编程接口或库，屏蔽掉底层硬件和操作系统的部分复杂性，让选手更专注于算法本身。例如，可以基于OpenMP或TBB设计一个统一的比赛API。
预设的评测环境： 尽可能提供一致的硬件环境给所有参赛者，或者在评测时对硬件资源进行限制和统一（例如，限制CPU核心数，模拟特定GPU的计算能力）。
官方教程和示例： 提供详细的并行计算入门教程、常用并行算法的实现示例，以及针对竞赛题目的提示和样例代码。
限制并行模型的使用： 在某些比赛中，可以只允许使用特定的一种或几种并行模型，以降低学习难度和提高公平性。
3. 调整题目设计和评判标准：
结合具体算法和数据结构： 将并行计算的思想融入到经典的算法和数据结构中，例如并行排序、并行图遍历（BFS/DFS）、并行图算法（如Dijkstra、FloydWarshall）、并行动态规划等。
强调并发带来的挑战： 题目设计可以侧重于考察选手处理并发场景的能力，如死锁、活锁、资源竞争等问题。
混合评判：
主要基于正确性： 在入门级比赛中，可以将运行时间作为辅助评判标准，重点考察算法的正确性和基本的并行化思想。
时间与资源消耗并重： 在进阶和高级比赛中，可以同时考察算法的正确性、运行时间、以及所使用的并行资源效率（例如，通过对线程数、内存占用等进行评分）。
相对性能评分： 对于具有较大硬件差异的情况，可以考虑使用相对性能评分，即与其他选手在该题上的表现进行比较。
4. 平台支持和工具链：
集成开发环境（IDE）支持： 提供带有并行编程调试和分析功能的IDE。
性能分析工具： 鼓励或要求选手使用性能分析工具（如gprof, perf, Intel VTune, NVIDIA Nsight）来理解和优化其并行算法的性能。
四、总结与建议：
将并行计算纳入算法竞赛是必要且有益的。它能够：
提升竞赛的现实意义和技术前沿性。
增加算法设计的深度和趣味性。
培养符合未来市场需求的高端计算人才。
然而，其成功与否取决于审慎的设计、周密的规划和逐步的实施。
具体的建议方向可以包括：
1. 从小型、区域性或特定主题的竞赛开始尝试， 例如“并行算法挑战赛”、“多核编程竞赛”等，收集反馈并不断改进。
2. 与高校和研究机构合作， 共同开发题目、评测系统和教学资源。
3. 建立并行计算题目的资源库， 包含不同难度级别和类型的题目，并提供详细的解决方案和性能分析。
4. 为参赛者提供充分的学习和实践机会， 例如举办并行计算的培训班、工作坊，提供在线学习平台等。
通过上述方法，我们可以逐步将并行计算的元素有机地融入算法竞赛体系，使其成为培养下一代顶尖计算人才的重要途径。
网友意见
搞过icpc和发过并行算法论文的人回答：
大部分所说的并行算法是强调实现的，称其为algorithm不如说是implementation。
比如并行字符串匹配这样非常非常难并行的问题，一般的程序是不会接触到的。不会像icpc那里的基本数据结构和算法应用那么广泛。
而且并行很大程度上是硬件相关的，c 编译器有时难以最大程度优化程序，手写asm也是常有的事，这样耗费大量时间的事是不适合做比赛的。
（题外话：很多其他回答对于并行算法的认识很肤浅啊。说什么并行算法简单粗暴的，依赖硬件的，真是呵呵了。说并行计算相关的算法和普通的算法竞赛差距太大，也是因为并行算法的学习门槛比较高。竞赛中的问题（除了网络流）用到的算法都能并行，不过以一般OI选手的学习能力，大概花半年到一年的时间还达不到学习到这类算法的阶段。而把这些时间花在学现在的竞赛题，那早就可以在OJ上刷的风生水起了。这也从层面说明了并行算法难度过大，不适合作为竞赛内容。因此致力于简化并行算法也是我们目前主要的课题之一。）
我也是不太认同将并行加入程序竞赛的，因为设计好的并行算法需要对于architecture的了解，需要很多细节的考量，这个和ICPC之类抽象的层面解决问题的要求是背道而驰的。
其实对于并行算法的竞赛问题，我们业界内也是有过很多讨论的。像现在ISC这种主要靠“搞”的比赛明显是不可取的（因此你看除了中国之外，世界上并没有主流学校参与，也没有意愿参与。ACM/ICPC世界上还是所有名牌大学都参与的）。但是由于并行算法太难，简单的问题都有现成的写法，稍微有点难度的问题所需要的知识一般本科阶段的理解力基本掌握不了，因此也是很头疼的事情。
ps. 经评论指出，其实很多其他答案和评论说的是（并行编程/语言/实现），不是并行算法。当然这些是学习并行算法的基础，但是不是一码事。类比学习C++/Java语言和学习算法。既然说到竞赛，那肯定是指算法，毕竟也没有C++/Java语言比赛（除了混乱C大赛），只有算法竞赛。不过非常遗憾的是除了复旦的唐老师之外，我还不知道国内有谁还算是比较懂并行算法的了，于是如此完善的一个算法体系，并没有任何中文的教材和中文的课程，所以大家根本不知道他的存在也就不足为奇了。（所以说中国的CS教育和美国的差距还有好几光年啊！）
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