《I并行程序设计》课件

并行程序设计本课程将介绍并行程序设计的概念、方法和技术学习并行程序设计可以使您有效利用多核处理器和集群等硬件资源，提高程序运行效率课程大纲并行计算概述并行编程模型并行算法设计并行程序性能分析介绍并行计算的基本概念、历深入研究和两学习数据并行和任务并行两种探讨定律，并分析并OpenMP MPIAmdahl史和优势种常用的并行编程模型常见的并行算法设计模式行程序的性能瓶颈和挑战并行计算概述并行计算是指将一个计算任务分解成多个子任务，并由多个处理器同时执行，以提高计算速度和效率并行计算已成为解决大规模科学和工程问题的重要手段，在科学研究、工业生产、金融、医疗等领域得到了广泛应用并行计算的历史1234早期萌芽超级计算机时代多核处理器时代云计算与大数据世纪年代，随着计算机世纪年代，超级计算机世纪年代，多核处理器世纪，云计算和云计算技术20402060209021的出现，人们开始探索利用多的出现标志着并行计算的快速的出现使并行计算更加普及的发展推动了并行计算的应用个计算单元来解决复杂问题的发展这些机器拥有多个处理个人计算机和服务器开始配备范围例如，大数据分析和机可能性例如，计算机器，可以并行执行计算任务，多个处理器内核，使得并行程器学习等应用都需要强大的并ENIAC被用来进行弹道计算，采用了并能够解决更复杂的科学和工序开发变得更加容易行计算能力并行处理技术程问题并行计算的优势提高性能解决复杂问题并行计算可以将任务分解成多个子任务，同时执行，大幅缩短执一些复杂问题需要大量的计算资源，只有通过并行计算才能在合行时间，提高系统性能理时间内解决并行体系结构分类共享存储模型消息传递模型

1.

2.12所有处理器共享一个公共地址每个处理器都有自己的本地内空间，任何处理器都可以访问存，处理器之间通过消息传递任何内存位置进行通信分布式存储模型混合模型

3.

4.34多个处理器和内存模块相互连结合了共享存储和消息传递模接，形成一个分布式的体系结型的优点，例如集群系统构共享存储模型共享地址空间多核同步机制CPU所有处理器访问同一地址空间，数据共享方多个处理器共享同一个物理内存，适合紧密使用锁、信号量等机制解决数据一致性问便耦合的并行任务题消息传递模型进程间通信数据交换每个进程拥有独立的地址空间，进程通过发送和接收消息来交换通过消息传递方式进行通信数据，并进行同步操作编程复杂度需要显式管理通信，编程较为复杂，但灵活度更高并行计算GPU（图形处理单元）最初用于加速图形渲染，但其强大的并行计算能力也使GPU其成为通用计算的理想平台包含数千个核心，可以同时执行大量计算任务，这使其特别适合于处理大GPU量数据，例如图像处理、机器学习和科学模拟编程模型OpenMP共享内存1线程共享内存资源指令并行2使用编译指示语易于使用3基于扩展C/C++跨平台4支持多种系统是共享内存并行编程模型它通过编译指示语来指示编译器将代码并行化易于使用，并且支持多种平台，包括、OpenMP OpenMPWindows和Linux macOS基础语法OpenMP指令变量

1.

2.12使用编译器指令来指使用特殊变量来控制OpenMP OpenMP示并行化代码并行执行和共享数据函数环境变量

3.

4.34提供了一些函数来控允许使用环境变量来OpenMP OpenMP制线程的创建和同步配置运行时参数并行区域OpenMP并行区域定义使用指令定义并行区域，指定在该区域内执行的代码将被并行化#pragma ompparallel线程创建当遇到指令时，会创建一组线程，每个线程都会执行并行区域内的代码#pragma ompparallel OpenMP线程执行每个线程都会独立执行并行区域内的代码，并行区域内的代码会被分配到多个线程上执行，提高程序执行效率线程同步当所有线程都执行完并行区域内的代码后，会进行线程同步，确保所有线程都完成任务，然后继续执行程序的其他部分OpenMP工作共享OpenMP工作共享是核心概念，它允许线程之间协同完成任务通过将循环迭代、任务或数据分配给多个线程，工作共享实现并行执OpenMP行循环并行1将循环迭代分配给多个线程执行任务并行2将任务分配给多个线程执行数据并行3将数据划分成多个部分，每个线程处理一部分数据提供了一系列指令，用于实现工作共享例如，指令用于将循环迭代分配给多个线程OpenMP#pragma ompparallel for同步OpenMP临界区保护共享资源，保证线程访问的原子性，避免数据竞争互斥量更精细的同步机制，允许多个线程同时访问共享资源屏障保证所有线程到达屏障后才能继续执行，确保线程执行顺序编程模型MPI是一种用于并行计算的通信标准，它允许在多个进程之间进行高效的数据交换提供了一套丰富的函数，可以用于发MPI MessagePassing InterfaceMPI送和接收消息、同步进程、执行集合通信操作等进程间通信1提供了一系列函数用于进程之间的数据交换，例如发送和接收消息MPI通信模式2支持不同的通信模式，例如点对点通信和集合通信MPI同步机制3提供了同步机制，例如阻塞通信和非阻塞通信MPI错误处理4提供了一套错误处理机制，用于处理通信错误MPI被广泛应用于各种领域，例如科学计算、大数据处理、机器学习等它是一个强大而灵活的编程模型，为并行计算提供了丰富的功能和工具MPI基础通信MPI点对点通信点对点通信是指两个进程之间直接进行数据交换它是最基MPI本的通信方式，包括发送和接收两种操作•发送数据MPI_Send:接收数据•MPI_Recv:点对点通信是构建更复杂通信模式的基础它允许进程之间交换信息，并协调其操作集合通信MPI广播散播将一个进程的数据发送到所有其将一个进程的数据分发到其他所他进程，有效提高数据共享效有进程，每个进程收到一部分数率据聚集规约将所有进程的数据收集到一个指对所有进程的数据执行一个指定定进程，用于数据聚合和分析操作，例如求和、最大值或最小值，得到一个结果非阻塞通信MPI异步通信提高效率灵活性和控制非阻塞通信允许进程在等待通信完成之非阻塞通信可以减少进程的闲置时间，提高非阻塞通信提供了更大的灵活性和控制，可MPI前继续执行其他操作并行程序的效率以更好地管理并行程序中的通信进程间通信模式点对点通信广播通信组播通信集合通信两个进程之间直接进行数据交一个进程向多个进程发送相同一个进程向特定组内的所有进多个进程的数据汇集到一个进换的信息程发送信息程并行算法设计原则任务分解数据划分通信优化负载均衡将问题分解成多个子任务，每将数据分成多个部分，每个部减少进程之间通信，并使用高确保每个进程的工作量大致相个子任务可以独立执行分由一个进程处理效的通信方式同，避免出现性能瓶颈数据并行模式数据分解独立处理将大规模数据分成多个子集，分每个处理器并行处理自己的数据配给不同的处理器子集，相互之间没有依赖关系结果整合应用场景将各个处理器处理的结果合并，图像处理、机器学习、科学计算得到最终的结果等领域任务并行模式任务并行模式任务并行模式将程序分解为一系列相互独立的子任务，每个子任务可以独立执行适用于任务之间没有数据依赖关系的场景并行程序性能分析性能指标说明运行时间完成程序所需时间吞吐量每秒处理的数据量效率并行化带来的加速比可扩展性增加处理器数量对性能的影响定律Amdahl定律描述了并行计算中可加速部分与不可加速部分对整体性能的影响它指出，即使拥有无限的处理器，程序的整体性能也无法无限地提高Amdahl例如，如果程序中的代码无法并行化，那么即使拥有无限多的处理器，程序的性能也只能提高倍20%5并行计算的挑战负载平衡通信开销

1.

2.12将任务均匀分配到多个处理处理器之间通信需要时间，影器，避免资源浪费响程序性能数据一致性程序调试

3.

4.34多个处理器访问共享数据时，并行程序的调试比串行程序更需要确保数据一致性加困难总结与展望并行计算技术不断发展，应用领域不断扩大未来，人工智能、云计算、大数据等领域将推动并行计算技术进一步发展。