《并行程序设计H》课件

并行程序设计H本课程介绍并行计算的概念、原理和技术，以及如何设计和实现并行程序课程简介深入探讨并行程序设计概念和技术涵盖共享内存、分布式内存和编GPU程培养学生并行程序设计的能力和思维课程大纲并行计算基础并行编程模型介绍并行计算的基本概念，包括重点讲解常用的并行编程模型，并行计算模型、并行系统架构、例如共享内存模型、消息传递模并行程序设计方法等型、数据并行模型等并行编程技术性能优化深入探讨、、介绍并行程序的性能优化策略，OpenMP MPI等并行编程技术，以及它包括代码优化、数据结构优化、CUDA们在实际应用中的优势和局限性并行化策略等并行计算基础并行性并行计算体系结构将计算任务分解成多个子任务，并同时执行这些子任务的能力支持并行计算的硬件和软件架构，例如多核处理器、集群系统和加速器GPU并行计算体系结构共享内存体系结构分布式内存体系结构12多个处理器共享同一个内存空每个处理器拥有自己的私有内间，每个处理器都能访问所有存空间，处理器之间通过网络数据进行通信混合体系结构3结合共享内存和分布式内存两种方式，利用各自的优势并行程序设计过程问题分解协调与同步将原始问题分解成多个独立的子问题，每个子问题都可以独立处理协调各个处理器之间的工作，保证数据的一致性1234并行化结果整合将子问题分配给不同的处理器，并行执行将各个处理器计算的结果整合到一起，得到最终结果并行程序设计原理任务分解数据划分通信协调负载均衡将一个大任务分解成多个相将数据分成多个部分，分配多个处理器之间需要协调工将任务和数据均匀分配到不互独立的子任务，并行执行给不同的处理器进行处理作，例如数据交换和同步同的处理器，提高效率并行编程模型共享内存编程消息传递编程数据并行编程多个线程共享相同的地址空间，通过共享多个进程通过消息传递进行通信，每个进将数据划分为多个子集，并行处理每个子内存进行数据交换程拥有独立的地址空间集共享内存编程进程间通信数据一致性共享内存允许进程访问同一内共享内存编程需要考虑数据一存区域，实现快速数据交换致性和同步问题，防止竞争条件编程模型共享内存编程模型简化了并行程序开发，但需要仔细管理数据访问并行编程OpenMP共享内存模型易于使用广泛应用是一种用于共享内存多处理器相对容易学习和使用，因为它已被广泛用于科学计算、工程OpenMP OpenMP OpenMP系统上的并行编程它允许程序员提供了一个简单的指令集，可以添加到仿真、数据分析和其他需要高性能计算API使用指令将循环、函数和代码块并行化现有的、和代码中的领域C C++Fortran，从而利用多核的优势CPU语法基础OpenMP指令变量使用编译器指令来指定使用环境变量来控制并OpenMPOpenMP并行区域和数据共享行运行时的行为库函数提供了库函数来查询并行环境和管理线程OpenMP指令OpenMP并行化指令循环并行指令任务并行指令数据共享指令例如例如例如例如#pragma omp#pragma omp#pragma omp#pragma ompsharedparallel parallelfor sections数据共享OpenMP共享内存模型数据并行性私有数据所有线程共享同一个地址空间多个线程同时访问相同数据进行计算每个线程拥有自己的私有数据副本性能优化OpenMP数据局部性线程负载均衡减少并行开销123通过数据布局和循环嵌套优化，提平衡线程的工作量，避免出现某些尽可能减少线程同步和通信，提升高数据访问效率，减少缓存争用线程过早完成而导致等待的情况并行效率分布式内存编程分布式内存模型数据并行通信开销在分布式内存编程中，每个进程拥有独分布式内存编程适合处理大规模数据，分布式内存编程的通信开销较高，需要立的内存空间，进程间通过消息传递进将数据分割到多个进程并行处理，提高仔细设计通信策略以减少通信时间行通信效率编程基础MPI消息传递接口进程模型程序由多个进程组成，每个MPI MessagePassing MPI是一种用于并行计算进程运行在不同的处理器或节点Interface的标准通信库，它允许进程之间上交换数据通信模式支持点对点通信和集体通信，用于进程之间的数据交换MPI通信机制MPI点对点通信广播通信发送方和接收方明确指定对方，例如一个进程向所有其他进程发送相同的信息，例如send,recv bcast集合通信多个进程向一个进程发送数据，例如gather,scatter常用函数MPIMPI_Send MPI_Recv发送数据接收数据MPI_Bcast MPI_Gather广播数据收集数据编程模式MPI点对点通信集体通信混合通信发送和接收数据直接在两个进程之间进操作涉及多个进程，例如广播、归约和结合点对点和集体通信，利用两者的优行这提供了最大灵活性和控制，但可散射，简化了并行数据操作，但有时会点以实现最佳性能，这需要仔细权衡和能在复杂通信中难以管理牺牲灵活性设计性能优化MPI通信优化数据布局优化减少通信次数，使用非阻塞通信数据局部性，减少数据传输，合，优化通信模式理划分计算任务并行算法优化选择合适的并行算法，减少通信开销，提高并行效率编程基础CUDA加速并行计算编程模型1GPU23利用强大的并行计算能允许将任务分解为多个线程提供了一个编程模型，用于CUDA GPUCUDA CUDA力，加速应用程序，在上并行执行编写上的并行程序GPU GPU执行模型CUDA数据传输GPU CPU图形处理器（）是负责处理图形和图中央处理器（）是计算机的核心，负程序将数据从内存传输到GPU CPUCUDA CPUGPU像的专用硬件程序在上运行责执行指令和管理系统资源程序内存，并在上执行计算后将结果传输CUDA GPUCUDA GPU，并充分利用其并行计算能力在上进行初始化和数据传输回内存CPU CPU内存管理CUDA全局内存共享内存寄存器常量内存可由所有线程访问，数据持久由同一线程块中的所有线程共每个线程独占，速度最快，容只读内存，用于存储常量数据保存，速度相对较慢享，速度快，容量有限量最小，速度快，容量有限并行化策略CUDA任务分解线程分配数据局部性同步机制将问题分解成多个独立的任将每个任务分配给一个线程尽量减少不同线程之间的数使用同步机制来协调线程之务，每个任务可以并行执行，每个线程执行一个独立的据共享，以提高效率间的执行顺序任务性能优化CUDA内存优化线程优化使用共享内存，减少内存访问延调整线程块大小和数量，提高并迟行效率代码优化使用并行化算法和数据结构，提升计算速度总结与展望本课程介绍了并行程序设计的基础知未来的并行计算领域将继续发展，新识，并探讨了多种并行编程模型的硬件和软件技术将不断涌现希望同学们能够积极参与并行计算的学习与实践，为未来的科技发展贡献力量问答环节本课程的讲解到这里就结束了，同学们有什么问题吗？欢迎大家提出疑问，我会尽力解答。