《并行程序設(shè)計導(dǎo)論》第二章

《并行程序設(shè)計導(dǎo)論》第二章CATALOGUE目錄并行計算基礎(chǔ)并行程序設(shè)計語言并行程序開發(fā)環(huán)境并行程序性能優(yōu)化分布式內(nèi)存并行程序設(shè)計共享內(nèi)存并行程序設(shè)計總結(jié)與展望01并行計算基礎(chǔ)并行計算是指同時使用多種計算資源解決計算問題的過程，其主要目的是快速解決大型且復(fù)雜的計算問題。并行計算的主要思想是用多個處理器來協(xié)同求解一個問題，即將被求解的問題分解成若干個部分，各部分均由一個獨立的處理機(jī)來并行計算。并行計算系統(tǒng)既可以是緊緊耦合的多處理器系統(tǒng)，也可以是松散耦合的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。并行計算概念PRAM模型PRAM(ParallelRandomAccessMachine，并行隨機(jī)存取機(jī)器)模型，也稱之為共享存儲的SIMD模型，是一種抽象的并行計算模型。BSP模型BSP（BulkSynchronousParallel）模型，字面的意思是“大”同步模型，它最早由Leslie和Valiant在1990年提出。作為計算機(jī)語言和體系結(jié)構(gòu)之間的橋梁和計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)和并行算法之間的橋梁。LogP模型LogP模型是一種分布式存儲的、點到點通信的多計算機(jī)模型，其中網(wǎng)絡(luò)延遲隱藏在算法中，以增加編程的復(fù)雜性為代價換取硬件設(shè)計的簡單性。并行計算模型把一個計算分解成多個小部分，其中的每一部分都可在單獨的處理器上并行執(zhí)行；分解任務(wù)劃分?jǐn)?shù)據(jù)劃分將程序劃分成可以分配到不同任務(wù)單元或進(jìn)程上的任務(wù)；將數(shù)據(jù)劃分成可以分配到不同任務(wù)單元或進(jìn)程上的數(shù)據(jù)；030201并行算法設(shè)計原則平衡負(fù)載平衡各個處理器上的計算負(fù)載，使得并行系統(tǒng)能夠獲得最大的加速比；減少通信減少處理器之間的通信，降低并行計算的通信開銷；考慮并行計算的粒度在設(shè)計并行算法時，需要考慮計算的粒度。細(xì)粒度并行可以使更多的處理器并行執(zhí)行，但是會增加通信和同步的開銷；粗粒度并行可以減少通信和同步的開銷，但是可能無法充分利用處理器資源。因此，需要選擇合適的粒度來平衡資源利用率和通信開銷。并行算法設(shè)計原則02并行程序設(shè)計語言常見并行程序設(shè)計語言由NVIDIA開發(fā)的并行計算平臺和API，主要用于GPU加速計算。CUDA（ComputeUnifiedDevic…一種基于消息傳遞的并行程序設(shè)計語言，廣泛應(yīng)用于科學(xué)計算和工程領(lǐng)域。MPI（MessagePassingInterf…一種支持共享內(nèi)存并行編程的API，適用于多線程并行計算。OpenMP可移植性好，適用于分布式內(nèi)存系統(tǒng)，支持大規(guī)模并行計算。編程復(fù)雜度高，需要手動管理消息傳遞和同步。語言特性與優(yōu)缺點比較缺點優(yōu)點語言特性與優(yōu)缺點比較優(yōu)點編程簡單，適用于共享內(nèi)存系統(tǒng)，可自動管理線程和同步。缺點可移植性相對較差，受限于操作系統(tǒng)和編譯器支持。針對GPU加速計算進(jìn)行優(yōu)化，可實現(xiàn)高性能并行計算。優(yōu)點編程復(fù)雜度高，需要了解GPU架構(gòu)和編程模型，且僅限于NVIDIAGPU。缺點語言特性與優(yōu)缺點比較根據(jù)計算需求選擇對于需要大規(guī)模并行計算的科學(xué)計算和工程問題，MPI是較好的選擇；對于共享內(nèi)存系統(tǒng)的多線程并行計算，OpenMP更為合適；對于需要GPU加速的計算任務(wù)，CUDA是首選?？紤]編程難度和學(xué)習(xí)成本MPI編程相對復(fù)雜，需要更多的學(xué)習(xí)和實踐經(jīng)驗；OpenMP編程相對簡單，適合初學(xué)者和快速開發(fā)；CUDA編程需要了解GPU架構(gòu)和編程模型，學(xué)習(xí)成本較高。考慮可移植性和兼容性MPI具有較好的可移植性和兼容性，適用于不同的操作系統(tǒng)和硬件平臺；OpenMP的可移植性相對較差，受限于操作系統(tǒng)和編譯器支持；CUDA僅限于NVIDIAGPU，可移植性較差。選擇合適的并行程序設(shè)計語言03并行程序開發(fā)環(huán)境常見并行程序開發(fā)環(huán)境介紹MPI（MessagePassing…一種標(biāo)準(zhǔn)化的并行計算消息傳遞接口，廣泛應(yīng)用于大規(guī)模并行處理系統(tǒng)。OpenMP一種支持多平臺共享內(nèi)存并行編程的API，適用于多線程并行計算。CUDA（ComputeUnified…由NVIDIA推出的并行計算平臺和編程模型，主要針對GPU進(jìn)行通用計算。OpenCL（OpenComputin…一種開放的并行計算框架，支持多種異構(gòu)設(shè)備（如CPU、GPU、FPGA等）。下載并安裝MPI庫，配置環(huán)境變量，測試MPI程序運行。MPI環(huán)境配置OpenMP環(huán)境配置CUDA環(huán)境配置OpenCL環(huán)境配置確保編譯器支持OpenMP，設(shè)置編譯器選項以啟用OpenMP，測試OpenMP程序運行。安裝CUDAToolkit，配置GPU驅(qū)動，設(shè)置環(huán)境變量，測試CUDA程序運行。安裝OpenCLSDK，配置設(shè)備驅(qū)動，設(shè)置環(huán)境變量，測試OpenCL程序運行。環(huán)境配置與安裝指南編寫并行算法，使用MPI函數(shù)庫實現(xiàn)進(jìn)程間通信，調(diào)試并優(yōu)化程序性能。MPI并行程序開發(fā)識別可并行化代碼段，使用OpenMP指令進(jìn)行并行化改造，調(diào)試并優(yōu)化程序性能。OpenMP并行程序開發(fā)了解GPU架構(gòu)和編程模型，使用CUDAC/C編寫GPU加速代碼，調(diào)試并優(yōu)化程序性能。CUDA并行程序開發(fā)了解OpenCL編程模型和異構(gòu)設(shè)備特性，使用OpenCLC編寫跨平臺并行代碼，調(diào)試并優(yōu)化程序性能。OpenCL并行程序開發(fā)使用開發(fā)環(huán)境進(jìn)行并行程序開發(fā)04并行程序性能優(yōu)化任務(wù)劃分與負(fù)載均衡將計算任務(wù)合理劃分到不同的處理單元上，確保各處理單元負(fù)載均衡，避免某些處理單元空閑而其他處理單元過載。并行算法設(shè)計針對特定問題，設(shè)計高效的并行算法，減少計算復(fù)雜度和通信開銷。數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化通過改善數(shù)據(jù)訪問的局部性，減少處理器訪問內(nèi)存的延遲，提高緩存命中率。使用并行庫和框架利用現(xiàn)有的并行庫和框架，如OpenMP、CUDA等，簡化并行程序的開發(fā)，提高開發(fā)效率。性能優(yōu)化策略與方法性能分析工具介紹及使用性能分析工具簡介優(yōu)化建議提出性能數(shù)據(jù)收集性能瓶頸定位介紹常見的性能分析工具，如gprof、Valgrind、IntelVTune等，以及它們的功能和使用方法。說明如何使用性能分析工具收集程序的性能數(shù)據(jù)，如執(zhí)行時間、CPU占用率、內(nèi)存使用情況等。介紹如何通過分析性能數(shù)據(jù)，定位程序中的性能瓶頸，如計算密集型、I/O密集型或通信密集型等。根據(jù)性能瓶頸分析結(jié)果，提出針對性的優(yōu)化建議，如改進(jìn)算法、優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、減少通信開銷等。矩陣乘法優(yōu)化：分享一個矩陣乘法的優(yōu)化案例，通過改進(jìn)算法和使用并行庫，實現(xiàn)了顯著的性能提升。案例一圖像處理并行化：介紹一個圖像處理的并行化案例，通過任務(wù)劃分和數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化，提高了圖像處理的速度和效率。案例二科學(xué)計算模擬：分享一個科學(xué)計算模擬的優(yōu)化案例，通過并行算法設(shè)計和使用高性能計算資源，加速了模擬過程的執(zhí)行速度。案例三優(yōu)化案例分享05分布式內(nèi)存并行程序設(shè)計03性能優(yōu)化討論分布式內(nèi)存編程中的性能優(yōu)化策略，如減少通信開銷、負(fù)載均衡、緩存利用等。01分布式內(nèi)存架構(gòu)介紹分布式內(nèi)存架構(gòu)的基本概念、特點以及與其他并行計算模型的區(qū)別。02編程模型闡述分布式內(nèi)存編程模型的基本原理，包括任務(wù)劃分、通信機(jī)制、同步與異步操作等。分布式內(nèi)存編程模型概述MPI編程基礎(chǔ)詳細(xì)講解MPI的編程接口，包括初始化、進(jìn)程管理、通信函數(shù)、數(shù)據(jù)類型和同步操作等。MPI程序調(diào)試與優(yōu)化討論MPI程序的調(diào)試方法和優(yōu)化策略，包括性能分析、錯誤處理和程序優(yōu)化等。MPI高級特性介紹MPI的高級特性，如非阻塞通信、組通信、派生數(shù)據(jù)類型和進(jìn)程拓?fù)涞?。MPI簡介介紹MPI（MessagePassingInterface）的基本概念、發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域。MPI編程接口及使用方法ABCD矩陣乘法通過矩陣乘法的實例，詳細(xì)講解分布式內(nèi)存并行程序的實現(xiàn)過程，包括任務(wù)劃分、數(shù)據(jù)分配、通信和同步等。圖算法通過圖算法的實例，如最短路徑、最小生成樹等，講解分布式內(nèi)存并行程序在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時的應(yīng)用。實際應(yīng)用案例介紹分布式內(nèi)存并行程序在實際問題中的應(yīng)用，如科學(xué)計算、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等。并行排序介紹并行排序算法在分布式內(nèi)存環(huán)境中的實現(xiàn)，包括比較排序和非比較排序等。分布式內(nèi)存并行程序?qū)嵗治?6共享內(nèi)存并行程序設(shè)計多個處理器通過共享同一塊內(nèi)存空間進(jìn)行通信和協(xié)作。共享內(nèi)存概念通過多線程或多進(jìn)程方式實現(xiàn)并行計算，線程或進(jìn)程間通過讀寫共享內(nèi)存進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。編程模型為確保數(shù)據(jù)一致性和避免競態(tài)條件，需采用同步機(jī)制（如鎖、信號量等）實現(xiàn)互斥訪問。同步與互斥共享內(nèi)存編程模型概述OpenMP是一種支持多平臺共享內(nèi)存并行編程的API，適用于C/C和Fortran等語言。OpenMP簡介提供一組編譯器指令、庫函數(shù)和環(huán)境變量，用于實現(xiàn)并行化、同步、數(shù)據(jù)共享等功能。編程接口通過在源代碼中插入OpenMP指令和庫函數(shù)調(diào)用，結(jié)合編譯器支持實現(xiàn)并行化。常見的OpenMP指令包括并行區(qū)域（parallel）、工作共享（work-sharing）等。使用方法OpenMP編程接口及使用方法實例一圖像處理。將圖像劃分為多個區(qū)域，每個線程處理一個區(qū)域，最后合并結(jié)果。實例二實例三分析方法矩陣乘法。通過劃分矩陣為多個子矩陣，在多個線程間分配計算任務(wù)，實現(xiàn)并行加速。針對具體實例，分析并行化策略、數(shù)據(jù)劃分、同步與互斥等問題，評估并行程序的性能和可擴(kuò)展性。科學(xué)計算。如求解偏微分方程，可采用共享內(nèi)存并行化技術(shù)提高計算效率。共享內(nèi)存并行程序?qū)嵗治?7總結(jié)與展望回顧本次課程重點內(nèi)容并行計算的基本概念介紹了并行計算的定義、分類、并行度等基本概念，為后續(xù)學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。并行算法的設(shè)計與分析通過實例介紹了并行算法的設(shè)計思路、分析方法以及性能評估標(biāo)準(zhǔn)，使學(xué)生掌握并行算法的基本原理和實現(xiàn)方法。并行計算的硬件基礎(chǔ)詳細(xì)闡述了并行計算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)、處理器間的通信方式、存儲系統(tǒng)等方面的知識，幫助學(xué)生了解并行計算的物質(zhì)基礎(chǔ)。并行編程實踐介紹了常見的并行編程模型、編程語言和工具，并通過實驗讓學(xué)生親身體驗并行編程的過程和技巧，培養(yǎng)學(xué)生的實踐能力。異構(gòu)并行計算隨著處理器技術(shù)的不斷發(fā)展，未來計算機(jī)硬件將呈現(xiàn)更加多樣化的異構(gòu)形態(tài)。如何利用和管理這些異構(gòu)資源，提高計算效率，是并行計算領(lǐng)域面臨的重要挑戰(zhàn)。并行計算的能效問題隨著計算機(jī)性能的不斷提升，能耗問題也日益突出。如何