问线程范式？

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对于不同的问题，并发有许多不同的模型。concurrency的维基百科页面列出了一些模型，还有一个concurrency patterns的页面，它为不同类型的并发方法提供了一些很好的起点。

你采取的方法很大程度上取决于手头的问题。不同的模型可以解决并发应用程序中可能出现的各种不同的问题，有些模型建立在其他模型的基础上。

在课堂上，我学到了concurrency结合使用mutual exclusion和synchronization来解决并发问题。有些解决方案只需要一个，但是使用这两个解决方案，您应该能够解决任何并发问题。

对于一个截然不同的概念，你可以看看不变性和并发性。如果所有数据都是不可变的，那么传统的并发方法甚至都不是必需的。This article探讨了这个话题。

我真的不理解这个问题，但是如果你开始使用CUDA进行一些编码，我会给你一些关于多线程应用程序的不同的思考方式。

它不同于一般的多线程技术，如信号量、监视器等，因为您同时拥有数千个线程。因此，CUDA中的并行性问题更多地存在于对数据进行分区和稍后混合数据块。

对常见的串行问题进行彻底反思的一个小例子是SCAN算法。它就像这样简单：

给定集合{a，b，c，d，e}的

我想要以下一套：

{a，a+b，a+b+c，a+b+c+d，a+b+c+d+e}

在这种情况下，符号'+‘是任何交换运算符(不仅是加号，你还可以做乘法)。

如何并行实现这一点？这是对这个问题的一个彻底的重新思考，在这个paper中描述了它。

在NVIDIA website中可以找到CUDA中不同算法的更多实现

好吧，一个非常保守的范式转变是从以线程为中心的并发(共享一切)到以进程为中心的并发(地址空间分离)。这样可以避免意外的数据共享，并且更容易在不同子系统之间实施通信策略。

这是一个古老的想法，由Micro-Kernel OS社区传播(在其他方面)，以构建更可靠的操作系统。有趣的是，微软研究院的Singularity OS原型表明，在使用此模型时，甚至不需要传统的地址空间。