《I并行程序设计》课件

并行程序设计本课程将探讨并行程序设计的核心概念、技术和应用我们将深入研究多线程编程、并行架构和高性能计算框架什么是并行程序？定义目的并行程序是同时执行多个计算任提高计算效率，缩短执行时间务的程序应用科学计算、大数据处理、人工智能等领域并行程序的特点高效率复杂性利用多核处理器，显著提升计算速度需要精心设计以协调多个并发执行的任务可扩展性能够适应不同规模的硬件资源并行程序的分类数据并行任务并行流水线并行将数据分割，多个处理单元同时处理不同将问题分解为独立任务，并行执行不同任将任务分解为连续的阶段，各阶段并行执数据块务行并行程序的设计原则任务分解1将问题拆分为可并行执行的子任务负载均衡2确保各处理单元的工作量相当通信优化3减少处理单元间的数据交换开销同步控制4协调各任务的执行顺序和时机多线程并行程序概念优势挑战在单一进程内创建多个执行线程，共享轻量级，快速切换，适合细粒度并行需要处理线程同步和资源竞争问题内存空间线程的创建和管理线程创建使用pthread_create函数创建新线程线程参数传递通过函数参数向线程传递数据线程终止调用pthread_exit或从线程函数返回线程等待使用pthread_join等待线程完成线程同步机制互斥锁信号量屏障保护共享资源，确保同一时间只有一个线程控制对有限资源的访问，实现复杂的同步逻同步多个线程的执行进度，确保一致性访问辑线程安全编程识别共享资源使用同步原语12明确标识程序中的共享变量和数据结构合理应用互斥锁、信号量等机制保护共享资源避免数据竞争最小化临界区34确保多线程对共享数据的访问是互斥的减少同步操作的范围，提高并行度死锁及解决方案死锁条件预防策略•互斥•资源有序分配•持有并等待•超时机制•非抢占•死锁检测与恢复•循环等待并行计算体系结构单指令多数据SIMD12多指令多数据MIMD共享内存系统3分布式内存系统4异构计算系统5共享内存并行程序特点优势所有处理器共享同一内存空间，编程模型简单，数据共享效率通过读写共享变量通信高挑战需要仔细管理内存访问，防止数据竞争消息传递并行程序发送消息进程A打包数据并发送网络传输消息通过网络传递接收消息进程B接收并解析数据处理数据进程B处理接收到的数据隐式并行计算框架Hadoop Spark分布式存储和计算框架，适用于大规模数据处内存计算框架，支持迭代算法和交互式查询理TensorFlow机器学习框架，支持分布式训练和推理并行编程OpenMP指令式编程自动线程管理使用#pragma指令标注并行编译器负责线程的创建和销毁区域数据共享控制负载均衡灵活指定变量的共享属性支持动态任务调度并行编程MPI初始化1调用MPI_Init初始化MPI环境通信2使用点对点或集体通信函数交换数据计算3各进程执行本地计算任务终止4调用MPI_Finalize结束MPI程序并行编程CUDA核函数线程层次内存管理定义在GPU上执行的并行代码组织为线程、线程块和网格的层次结构显式管理主机内存和设备内存的数据传输性能测试和优化性能分析1识别程序瓶颈算法优化2改进并行算法负载均衡3优化任务分配内存优化4减少数据移动并行程序的可扩展性2X50%线性加速阿姆达尔定律处理器数量翻倍，性能理想情况下翻串行部分限制了最大加速比倍N古斯塔夫森定律考虑问题规模增长的可扩展性并行程序的调试和性能分析并行调试器性能分析器支持多线程和分布式程序的调试工具收集执行时间、内存使用等性能指标跟踪工具记录并可视化并行程序的执行过程并行算法设计模式主从模式流水线模式主进程分配任务，从进程执行计将任务分解为连续的处理阶段算分治模式工作池模式递归地将问题分解为子问题并行动态分配任务给空闲的处理单求解元数据并行算法特点应用挑战将数据集划分为多个子集，每个处理单元矩阵运算、图像处理、粒子模拟等数据划分策略、负载均衡、边界处理处理一个子集任务并行算法任务分解将问题分解为独立的子任务任务调度将子任务分配给不同的处理单元并行执行各处理单元同时执行分配的任务结果合并汇总各子任务的结果混合并行算法多级并行动态平衡结合不同层次的并行性，如进程级和线程级根据运行时情况调整并行策略自适应算法根据问题规模和硬件特性选择最佳并行方法并行机器学习算法数据并行1在多个节点上并行处理不同的数据批次模型并行2将大型模型分割到多个设备上训练参数服务器3集中管理模型参数，协调分布式更新联邦学习4在保护数据隐私的前提下进行分布式训练并行深度学习算法数据并行模型并行流水线并行多GPU同时处理不同数据批次，同步梯将神经网络的不同层分配到不同GPU将模型分成多个阶段，在不同GPU上流度更新上水线执行并行程序的应用领域并行编程的发展趋势异构计算量子计算结合CPU、GPU和专用加速器的并行计算利用量子叠加和纠缠实现超并行计算神经形态计算边缘计算模仿人脑结构的并行处理架构将并行计算能力下沉到网络边缘设备并行编程的挑战与机遇挑战机遇•复杂性管理•人工智能加速•可扩展性设计•大规模模拟•能耗优化•实时数据处理结论与展望总结未来并行程序设计是提升计算能力的跨平台、高效能、易用性将是发关键技术展方向影响将持续推动科技创新和产业变革。