《并行处理技术》课件

并行处理技术课程概述课程目标课程内容了解并行处理技术的基本概念、原理和应用涵盖并行处理的定义、历史、分类、编程模型、算法设计、性能优化、应用案例以及未来展望并行处理的定义和特点定义特点并行处理是指将一个任务分解成并行处理系统通常具有高性能、多个子任务，并由多个处理器同高吞吐量、可扩展性等特点时执行，以提高计算速度和效率并行处理的历史演进早期并行机120世纪60年代出现的第一代并行机，主要采用SIMD架构，并行度有限多处理器系统220世纪70年代开始发展多处理器系统，采用MIMD架构，并行度有所提高集群计算320世纪90年代兴起的集群计算，将多个计算机通过网络连接起来组成并行系统，并行度进一步提升云计算与大数据421世纪，云计算和大数据的出现，推动了并行处理技术的快速发展并行处理系统的分类共享内存并行系统分布式内存并行系统多个处理器共享同一块内存空间，多个处理器拥有独立的内存空间，数据访问速度快，但扩展性较差数据访问需要通过网络通信，扩展性强，但性能受限于网络带宽异构并行系统由不同类型的处理器组成，例如CPU和GPU，可以发挥不同处理器的优势，提高性能共享内存并行系统SMP NUMA对称多处理器系统，所有处理器地位非一致内存访问系统，不同处理器访相同，访问内存速度一致问内存的速度不一致，适用于大规模并行计算分布式内存并行系统消息传递接口MPI是一种常用的消息传递接口，用于不同处理器之间通信远程过程调用RPC是一种远程过程调用机制，允许程序在不同机器上执行函数调用异构并行系统CPU1通用处理器，擅长逻辑运算和控制流程GPU2图形处理器，擅长并行计算和数据处理FPGA3现场可编程门阵列，可根据需要定制硬件，适用于特定任务的加速并行编程模型主从模型1一个主处理器负责调度任务，多个从处理器执行任务管道模型2将任务分解成多个阶段，每个阶段由一个处理器负责数据并行模型3将数据分成多个部分，每个处理器处理一部分数据任务并行模型4将任务分成多个独立的子任务，每个处理器执行一个子任务主从模型12主处理器从处理器负责调度任务和管理数据执行主处理器分配的任务管道模型阶段阶段阶段123数据预处理核心计算结果输出数据并行模型任务并行模型并行算法设计分治算法动态规划算法迭代算法将问题分解成子问题，递归地解决子问题，将问题分解成子问题，并记录子问题的解，通过反复迭代，逐步逼近问题的解并将结果合并避免重复计算分治算法分解1将问题分解成子问题解决2递归地解决子问题合并3将子问题的解合并成最终解动态规划算法构建表格创建一个表格来存储子问题的解填充表格根据子问题的依赖关系，自底向上填充表格读取结果从表格中读取最终解迭代算法初始化1初始化迭代过程迭代2重复执行迭代步骤终止3满足终止条件时结束迭代并行计算复杂度分析时间复杂度1衡量算法执行时间与输入规模之间的关系空间复杂度2衡量算法执行过程中所需的内存空间大小通信复杂度3衡量算法执行过程中所需的通信量并行算法的正确性证明12归纳法逻辑推理证明算法对于所有输入规模都是正确使用逻辑推理来证明算法的正确性的并行程序设计实践OpenMP MPICUDA一种用于共享内存并行编程的API一种用于分布式内存并行编程的标准一种用于GPU编程的平台编程OpenMP指令编译器OpenMP提供了一组指令，用于控制并行执行和数据共享OpenMP编译器可以将OpenMP指令转换成并行代码编程MPI通信进程MPI提供了一组通信函数，用于不同处理器之间交换数据MPI程序由多个进程组成，每个进程运行在不同的处理器上编程CUDA内核线程CUDA程序由内核函数组成，内核内核函数由多个线程组成，每个函数在GPU上并行执行线程执行内核函数的一部分内存CUDA提供不同的内存类型，用于不同用途并行程序性能优化负载均衡1将任务均匀地分配给各个处理器，避免出现某个处理器负载过高的情况通信优化2减少处理器之间通信的次数和数据量，降低通信开销内存访问优化3优化内存访问模式，减少内存冲突和缓存失效负载均衡动态负载均衡根据处理器负载情况动态调整任务分配静态负载均衡在程序执行之前，将任务静态地分配给各个处理器通信优化减少通信次数1将多个通信操作合并成一个通信操作减少通信数据量2使用压缩技术来减少通信数据量优化通信路径3选择合适的通信路径，降低通信延迟内存访问优化数据局部性1将数据尽可能地放在同一处理器上，减少数据访问的距离缓存优化2使用缓存来减少内存访问的次数内存对齐3对齐数据在内存中的位置，提高内存访问效率并行程序调试12调试工具日志记录使用并行调试工具来帮助定位程序错在程序中添加日志记录，以便跟踪程误序的执行过程并行程序测试单元测试集成测试系统测试测试程序中的各个模块测试程序中的各个模块之间的交互测试整个程序的性能和功能并行程序部署集群管理负载均衡监控与维护使用集群管理软件来管理并行计算集群使用负载均衡技术来分配任务和资源监控程序的运行状态，及时发现和解决问题并行计算应用案例科学计算大数据分析例如天气预报、药物研发、基因例如数据挖掘、机器学习、推荐测序等系统等机器学习例如图像识别、语音识别、自然语言处理等科学计算天气预报基因测序并行计算可以加速气象模型的运算并行计算可以加速基因序列的分析大数据分析数据挖掘并行计算可以加速海量数据的挖掘机器学习并行计算可以加速机器学习模型的训练推荐系统并行计算可以加速推荐系统的个性化推荐机器学习图像识别1并行计算可以加速图像识别模型的训练语音识别2并行计算可以加速语音识别模型的训练自然语言处理3并行计算可以加速自然语言处理模型的训练图形渲染游戏1并行计算可以提高游戏画面渲染速度电影特效2并行计算可以加速电影特效的渲染虚拟现实3并行计算可以提高虚拟现实体验的真实感视频编码12实时编码压缩效率并行计算可以加速视频编码过程，实并行计算可以提高视频压缩效率，降现实时视频直播低存储和传输成本未来并行处理技术展望量子计算神经芯片异构加速器量子计算有望在某些领域超越经典计算机，神经芯片模仿人脑结构，具有低功耗、高效异构加速器可以将不同类型的处理器整合在实现指数级的性能提升率的特点，有望在人工智能领域发挥重要作一起，以发挥各自的优势，提高计算性能用量子计算量子比特叠加和纠缠量子计算机使用量子比特，而不是经典计算机的比特量子比特可以处于叠加态和纠缠态，实现更高效的计算神经芯片低功耗高效率神经芯片的功耗远低于传统处理神经芯片可以更高效地处理数据器学习能力神经芯片可以学习和适应不同的任务异构加速器CPU GPU负责控制流程和逻辑运算负责并行计算和数据处理FPGA负责定制硬件加速总结与思考。