【大学课件】基于多核的并行程序设计

基于多核的并行程序设计欢迎来到基于多核的并行程序设计课程本课程将深入探讨多核计算的原理、技术和实践应用，帮助您掌握现代并行编程的核心技能课程概述并行计算基础多核编程技术12探讨并行计算的核心概念和理学习OpenMP和MPI等主流并论基础行编程框架设计模式与优化实践与应用34掌握并行程序设计模式和性能通过实际案例学习并行程序的优化技巧开发和部署并行计算基础并行计算定义并行计算优势并行计算是同时使用多个计算资源解决计算问题的过程它将大提高计算速度、处理大规模问题、提升资源利用率在科学计算问题分解为可以并行求解的小问题、数据分析等领域广泛应用硬件架构演进单核时代1以提高时钟频率和优化指令集为主要发展方向多核时代2单芯片集成多个处理核心，提高并行处理能力异构计算时代3结合CPU、GPU等不同类型处理器，优化特定任务性能多核特点CPU多核心集成并行处理能效优化单芯片上集成多个独立处理核心同时执行多个任务或同一任务的不同部分相比单核高频处理器，多核CPU能耗更低多核编程挑战任务分解负载均衡如何有效地将问题分解为可并行执行的子任务确保各核心工作负载均衡，避免资源浪费数据同步性能优化处理多核间的数据共享和同步问题克服并行开销，实现真正的性能提升并行程序设计基本原理问题分解将大问题分解为可并行处理的子任务任务分配将子任务分配给不同的处理单元并行执行多个处理单元同时执行分配的任务结果汇总收集并整合各子任务的处理结果线程模型线程定义多线程优势线程是程序中的最小执行单元，共享所属进程的资源多线程可提高程序响应性、资源利用率和执行效率适合I/O密集型和计算实现程序内的并发执行密集型任务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共享资源的访问数量同步多个线程的执行进度访问进程间通信共享内存消息传递多个进程访问同一块内存区域，进程通过发送和接收消息来交换实现高效数据交换数据和同步操作管道套接字用于父子进程或兄弟进程间的单支持不同主机上进程间的网络通向数据流通信信任务划分策略数据并行1将数据集划分，各处理单元执行相同操作任务并行2将不同任务分配给各处理单元流水线并行3将任务分解为连续阶段，各阶段并行执行负载均衡静态负载均衡动态负载均衡在程序开始时固定任务分配适用于任务量可预测的场景简单运行时根据实际情况动态调整任务分配适应性强，但有额外开实现，但灵活性低销适用于负载不均衡的场景编程OpenMP简介特点OpenMP是一种用于共享内存并易于使用，渐进式并行化，可扩行系统的高级编程接口支持C、展性好C++和Fortran应用广泛用于科学计算、数值模拟等领域语法基础OpenMP指令格式并行区域#pragma omp指令[子句[,子使用parallel指令创建并行区域句]...]工作共享数据共享for、sections等指令实现任务通过private、shared等子句分配控制变量作用域并行区域和工作共享OpenMP并行区域工作共享结构使用#pragma ompparallel创建每个线程执行相同代码可for、sections、single等指令将并行区域中的工作分配给线嵌套使用程组并行循环OpenMP循环并行化使用#pragma ompfor指令迭代分配自动或手动指定调度策略归约操作使用reduction子句处理累加等操作同步和数据共享OpenMP临界区同步屏障使用critical指令保护共享资源使用barrier指令同步所有线程原子操作使用atomic指令保证操作的原子性高级特性OpenMP任务并行嵌套并行使用task指令创建动态任务支持并行区域的嵌套线程亲和性SIMD指令控制线程与处理器核心的绑定利用向量化指令提高性能编程MPI简介特点MPI是一种用于分布式内存系统高性能、可扩展性强，适用于大的消息传递接口标准规模并行计算应用广泛用于高性能计算、科学模拟等领域基本概念MPI进程进程标识MPI程序由多个并行执行的进程组成每个进程有唯一的标识号（rank）通信子定义了一组可以相互通信的进程通信模型MPI点对点通信集体通信两个进程之间直接交换数据包括阻塞和非阻塞通信主要函数涉及通信子中的所有进程包括广播、归约等操作提高通信效MPI_Send和MPI_Recv率和编程便利性集体通信MPI广播（Broadcast）散播（Scatter）一个进程向所有其他进程发送相同的数据将数据分散到所有进程收集（Gather）归约（Reduce）从所有进程收集数据到一个进程对所有进程的数据执行归约操作非阻塞通信MPI发起通信使用MPI_Isend、MPI_Irecv等函数执行计算通信进行的同时可以执行其他操作检查完成使用MPI_Test或MPI_Wait检查通信是否完成处理结果通信完成后处理接收到的数据数据类型和通信拓扑MPI派生数据类型虚拟拓扑自定义复杂数据结构的传输支持非连续内存数据的高效传输定义进程间的逻辑通信结构支持笛卡尔拓扑和图拓扑优化通常用函数MPI_Type_create_struct信性能和编程便利性多核并行程序设计模式任务并行模式1数据并行模式2流水线并行模式3分治模式4这些设计模式为解决不同类型的并行问题提供了结构化方法选择合适的模式可以提高程序的性能和可维护性数据并行模式定义适用场景将数据集划分，多个处理单元同大规模数据处理，如矩阵运算、时执行相同操作图像处理优势挑战易于实现，可扩展性好，负载均数据依赖性处理，通信开销控制衡任务并行模式原理实现方法将程序分解为可并行执行的独立任务每个任务可分配给不同的使用线程池或任务队列管理任务动态负载均衡可提高效率需处理单元适用于具有明确任务划分的问题要考虑任务间的依赖关系和同步问题管线并行模式阶段1数据输入和预处理阶段2核心计算处理阶段3结果后处理阶段4数据输出管线并行将任务分解为连续的处理阶段，各阶段并行执行适用于流式处理和连续数据处理场景加速GPU海量并行高性能能效比GPU拥有成千上万个简单核心，适合大规模对于适合的问题，GPU可提供比CPU更高的GPU在某些应用中提供更高的性能功耗比并行计算计算性能编程模型CUDA核心概念编程流程线程层次结构线程、线程块、网格内存层次全局内存、共

1.分配设备内存

2.将数据复制到设备

3.启动内核函数

4.将结果享内存、寄存器复制回主机

5.释放设备内存并行程序性能评测和优化性能指标性能分析工具12加速比、效率、可扩展性使用专业工具如Vtune、NVIDIA Nsight等优化策略算法优化34负载均衡、减少通信开销、提选择适合并行处理的算法，提高内存访问效率高并行度总结与展望课程回顾技术趋势并行计算基础、多核编程技术、异构计算、量子计算、分布式系设计模式与优化统的发展应用前景未来挑战人工智能、大数据分析、科学模编程模型创新、能效优化、可扩拟等领域的广泛应用展性提升。