《并行计算原理及应用》课件

并行计算原理及应用欢迎学习《并行计算原理及应用》课程本课程将带领大家深入了解并行计算的基本原理、编程模型和实际应用，帮助学生掌握现代高性能计算的核心技术随着计算需求的指数级增长，并行计算已成为解决大规模科学与工程问题的关键技术通过本课程的学习，您将能够设计和开发高效的并行算法和程序，充分利用现代多核处理器和分布式系统的计算能力课程概述课程目标课程内容掌握并行计算的基本概念、原课程包括并行计算基础、计算理和方法，理解并行算法设计机体系结构、并行算法设计、思想，熟练应用、并行编程模型、、OpenMP OpenMP和等并行编程工具和编程等内容，涵MPI CUDAMPI CUDA，能够独立完成并行程序设计盖从理论基础到实践应用的完与优化整知识体系考核方式课程成绩由平时作业（）、实验报告（）和期末考试（30%30%）组成学生需独立完成多个并行程序设计实验，培养实际动手40%能力第一章并行计算概述基础知识了解并行计算的基本概念、发展历史和特性关键理论掌握并行计算的核心理论和性能评估方法实际应用探索并行计算在各领域的应用案例和前景本章将为学生奠定坚实的理论基础，帮助大家理解为什么并行计算如此重要，以及它在现代计算领域中扮演的关键角色通过理论学习和案例分析，学生将对并行计算形成全面认识什么是并行计算

1.1定义特点并行计算是一种计算方式，它将一个大型计算任务分解为多个任务并发执行，提高整体处理速度•小任务，在多个处理单元上同时执行，以提高计算速度和效率需要合理的任务分解和资源调度•具有良好的可扩展性•与传统的串行计算不同，并行计算利用多个计算资源协同工作能够处理大规模计算问题•，充分发挥现代计算机系统的多核多线程特性，实现计算性能对算法设计和程序实现提出更高要求•的跨越式提升并行计算的发展历史

1.2早期发展11960s-1980s年，第一个并行计算机问世年1962Burroughs D8251976，超级计算机标志着向量处理时代开始年代，Cray-11980商用多处理器系统如和出现VAX IBMSystem/370中期发展21990s-2000s年代，大规模并行处理系统（）兴起，如1990MPP Thinking的年，集群Machines ConnectionMachine1994Beowulf开创了基于商用硬件的高性能计算新时代现代发展至今32000s年以后，多核处理器成为主流年，发布20002007NVIDIA，推动通用计算发展近年来，异构计算、云计算和CUDA GPU量子计算成为研究热点并行计算的必要性

1.3计算需求增长单核性能瓶颈科学研究、工程模拟、数据分析等领摩尔定律放缓，芯片功耗和散热问题域对计算能力的需求呈指数级增长限制了单处理器性能提升实时计算需求多核技术普及许多应用需要在极短时间内完成复杂多核处理器已成为主流，需要并行计计算，只有并行处理才能满足要求算才能充分利用硬件资源面对这些挑战，并行计算已成为现代计算机科学的核心技术，也是未来计算发展的必然趋势掌握并行计算技术对于计算机科学和工程领域的学生具有重要意义并行计算的应用领域

1.4科学计算数据分析人工智能天气预报与气候模拟大规模数据处理深度学习模型训练•••分子动力学模拟数据挖掘与分析神经网络推理加速•••量子力学计算实时数据流处理自然语言处理•••流体动力学模拟金融市场分析计算机视觉应用•••天体物理学研究社交网络分析强化学习系统•••并行计算已经深入到各个领域，为人类解决复杂问题提供了强大的计算工具随着技术的发展，并行计算的应用范围还将不断扩大第二章并行计算机体系结构体系结构设计原则平衡性、可扩展性、容错性互连网络拓扑结构、路由算法、传输机制存储体系共享内存、分布式内存、一致性cache处理单元、、专用加速器CPU GPU本章将详细介绍并行计算机的多种体系结构，帮助学生理解不同架构的设计思想、优缺点及适用场景通过学习各类体系结构的特点，为后续的并行算法设计和编程实践打下基础分类法

2.1Flynn分类全称特点典型代表单指令流单数传统的串行计早期个人计算SISD据流算机模型机单指令流多数同一指令同时向量处理器、SIMD据流处理多个数据GPU多指令流单数多指令同时处容错系统、流MISD据流理同一数据水线多指令流多数多指令同时处多核处理器、MIMD据流理多个数据分布式系统分类法是理解并行计算机体系结构的基础，它根据指令流和数据流的数Flynn量将计算机系统分为四类其中和是现代并行计算机的主要架构SIMD MIMD形式，而则较为少见MISD共享内存体系结构

2.2统一内存访问非统一内存访问UMANUMA在架构中，所有处理器对内存的访问时间相同处理器在架构中，内存访问时间取决于内存相对于处理器的UMA NUMA通过共享总线或交叉开关连接到内存位置每个处理器都有自己的本地内存对称多处理器系统处理器访问本地内存速度快•SMP•所有处理器平等访问内存访问远程内存速度慢••硬件自动维护缓存一致性缓存一致性维护更复杂••编程相对简单更好的可扩展性••可扩展性受限，通常不超过几十个核程序性能与内存分配策略密切相关••分布式内存体系结构

2.3集群系统系统互连网络MPP由多台独立计算机通大规模并行处理系统分布式系统中节点间过高速网络互连组成，由成百上千个处理通信的关键组件，包每个节点有自己的单元组成，每个处理括各种拓扑结构和通处理器、内存和操作单元有自己的内存、信协议系统，通过消息传递操作系统和网络接口总线、星型、环形•进行通信、网格等拓扑构建简单，成本效高度集成的专用系••低延迟、高带宽是•益高统关键指标良好的可扩展性和强大的计算能力••影响系统整体性能•灵活性可扩展到数千个处•适合大规模并行应理单元•用异构并行计算

2.4多核CPU GPU通用处理器，适合控制密集型和复杂逻辑图形处理单元，具有大量简单核心，特别运算任务适合数据并行计算1专用加速器FPGA3针对特定应用领域优化的处理器，如加现场可编程门阵列，硬件级可编程，适合AI速器、神经网络处理器特定算法加速异构并行计算是现代高性能计算的重要发展方向，它利用不同类型处理器的优势，为不同计算任务选择最合适的硬件平台，从而提高整体计算效率和能源效率理解异构计算架构对于设计高效并行算法至关重要第三章并行算法设计问题分析确定问题的并行性和数据依赖关系任务分解将问题分解为可并行执行的子任务通信模式设计任务间的数据交换和同步机制负载均衡确保各处理单元工作量均衡本章将深入探讨并行算法设计的基本原则和方法，帮助学生掌握如何将传统串行算法转化为高效的并行算法通过理论学习和经典案例分析，学生将能够独立设计出适合不同并行架构的算法并行算法设计原则

3.1任务分解1将计算问题分解为可以并行执行的子任务分解方法包括域分解（数据分区）和功能分解（按功能划分任务）任务粒度的选择需要考虑计算与通信的平衡负载均衡2确保各处理单元的工作量大致相等，避免某些处理器过载而其他处理器空闲可采用静态分配或动态调度策略实现负载均衡通信优化3减少处理单元之间的数据交换，降低通信开销包括减少通信频率、增大通信粒度、利用异步通信和计算通信重叠等技术可扩展性设计4算法应能够随着处理单元数量的增加而保持良好的性能提升设计时应考虑不同规模的并行平台，保证算法的可移植性并行度和加速比

3.2定律定律Amdahl Gustafson定律指出，程序加速比受限于程序中串行部分的比例定律提出一种更乐观的观点，认为随着处理器数量Amdahl Gustafson如果程序中有固定比例的串行部分不能并行化，那么无论使增加，问题规模通常也会相应增大，而不是固定不变用多少处理器，加速比都存在上限扩展加速比，其中是串行部分比例这Sn=n-αn-1α加速比，其中是串行部分比例，意味着对于可扩展的大规模问题，增加处理器数量仍然能够获Sn=1/f+1-f/n f是处理器数量这表明并行系统的性能受到程序内在串行性得近似线性的加速比提升n的限制理解这两个定律对评估并行算法性能至关重要定律适用于固定规模问题，强调减少串行部分；定律适用于可Amdahl Gustafson扩展问题，关注整体计算能力的提升并行算法模式

3.3主从模式一个主进程负责分配任务和收集结果，多个从进程执行计算任务适合任务划分明确但计算量不均衡的场景易于实现和管理•主进程可能成为瓶颈•适合动态负载均衡•流水线模式将任务分成多个连续的处理阶段，不同阶段并行处理不同的数据项适合可分解为连续处理步骤的问题提高吞吐量•各阶段负载需均衡•适合数据流处理•分治模式将问题递归地分解为更小的子问题，并行解决子问题后合并结果适合可递归分解的问题，如排序、搜索等自然的递归结构•良好的可扩展性•需要高效的合并操作•数据并行

3.4定义特点应用场景数据并行是指将数据集划分为多个子集，编程模型简单直观矩阵和向量运算••各处理单元对各自的数据子集执行相同的通常具有良好的可扩展性图像和信号处理••操作这种模式适用于数据量大且计算模负载均衡较容易实现有限元和有限差分方法••式统一的问题适合规则、同构的数据结构粒子模拟••在数据并行模型中，各处理单元执行相同通信模式通常是局部和规则的神经网络训练和推理••的指令序列，但作用于不同的数据部分，符合或（单程序多数据）计算SIMD SPMD模式任务并行

3.5定义任务并行是指将计算过程分解为多个独立或相互依赖的任务，各处理单元执行不同的任务这种模式适用于计算任务异构且依赖关系复杂的问题特点支持异构计算，不同任务可在不同类型的处理器上执行•可以处理复杂的任务依赖关系•负载均衡相对困难，通常需要动态调度•通信模式可能复杂且不规则•应用场景复杂工作流程序•编译器并行化•事件驱动的应用•第四章并行程序设计模型共享内存模型消息传递模型通过共享地址空间实现通信，如通过显式消息交换实现通信，如MPIOpenMP混合编程模型数据并行模型结合多种模型优势，如针对大规模数据处理优化，如MPI+OpenMP CUDA本章将详细介绍不同的并行程序设计模型，包括它们的设计思想、适用场景和基本编程方法理解这些模型对于选择合适的并行编程工具和设计高效的并行程序至关重要共享内存编程模型

4.1简介基本指令OpenMP是一种用于共享内存并行系统的高级编程接口，通创建线程组执行并行区域OpenMP#pragma ompparallel过编译器指令、运行时库函数和环境变量实现并行化它采用将循环迭代分配给线程组#pragma ompfor并行执行模型，主线程创建一组线程来执行并行区fork-join定义临界区，确保同一时间只有一#pragma ompcritical域内的任务个线程执行作为一种增量并行化方法，允许程序员逐步将串行保证内存操作的原子性OpenMP#pragma ompatomic程序转变为并行程序，保留原有程序结构的同时提高执行效率同步所有线程#pragma ompbarrier它支持、和等主流编程语言C C++Fortran定义可并行执行的代码段#pragma ompsections消息传递编程模型

4.2简介MPI消息传递接口（，）是分布式内存并行计算的标准编程模型Message PassingInterface MPI它定义了一系列进程间通信的函数接口，使分布在不同计算节点上的进程能够协同工作是可移植的、高性能的，适用于各种并行计算平台，从多核工作站到大规模超级计算机MPI目前主流实现包括、等MPICH OpenMPI基本概念程序由多个独立进程组成，每个进程有自己的私有内存空间，进程间通过显式消息传递MPI进行数据交换和同步每个进程都有唯一的进程标识符（），用于区分不同进程rank进程可以组成不同的通信组（），进程间通信总是在特定通信组内进MPI Communicator行默认通信组为，包含所有进程MPI_COMM_WORLD基本函数提供点对点通信和集体通信两类基本函数点对点通信包括发送和接收操作，用于MPI两个进程间的数据交换集体通信包括广播、归约等操作，涉及通信组内的多个进程还提供了丰富的数据类型和通信模式，支持同步异步、阻塞非阻塞等多种通信方MPI//式，满足不同并行应用的需求数据并行编程模型

4.3简介编程模型CUDA（）是公司采用异构编程模型，程序由主机代码和设备代码CUDA ComputeUnified DeviceArchitecture NVIDIACUDA CPU GPU开发的通用并行计算平台和编程模型，允许开发者使用语组成主机代码负责控制流程、数据准备和结果收集；设备代码以核GPU C/C++言编写能在上执行的并行程序特别适合数据并函数形式编写，在上并行执行核函数由成千上万个轻NVIDIA GPU CUDA Kernel GPU行计算任务，如矩阵运算、图像处理和深度学习量级线程同时执行，实现大规模数据并行基本概念内存层次定义了层次化的线程组织结构线程、线程块提供多层次的内存结构全局内存、共享内存、常量内存和纹CUDA ThreadBlock CUDA和网格线程是最基本的执行单元；线程块是线程的集合，同理内存等不同内存有不同的访问速度和范围有效利用内存层次对Grid一块内的线程可以同步和共享数据；网格是多个线程块的集合，对应优化程序性能至关重要一次核函数调用混合编程模型

4.4最佳性能充分利用多级并行能力混合编程策略合理划分任务、优化通信MPI+OpenMP3节点间消息传递，节点内共享内存CPU+GPU处理控制流，加速数据并行计算CPUGPU混合编程模型结合了多种并行模型的优势，适用于现代异构并行计算系统例如，模型利用处理节点间通信，负MPI+OpenMP MPIOpenMP责节点内的多线程并行，充分利用集群系统的多级并行能力类似地，混合模型利用处理控制密集型任务，加速数据并行CPU+GPU CPUGPU计算，实现计算资源的互补第五章并行编程OpenMP基础知识指令语法、线程模型和执行环境工作共享循环并行化、任务划分和负载均衡同步机制线程协调、数据一致性和竞争避免性能优化调度策略、内存访问和缓存优化本章将深入探讨并行编程技术，从基本语法到高级优化，帮助学生掌握如何使用开发高效的共享内存并行程序通过大量OpenMP OpenMP实例展示在不同应用场景中的实际应用，并讨论常见的性能问题和解决方案OpenMP概述

5.1OpenMP优势适用场景简单易用的编程接口特别适合处理包含规则循环结构的计算密集型应用•OpenMP，如科学计算、数值模拟和数据处理它在以下场景中表现出增量并行化，允许渐进式优化•色同一套代码可在串行和并行环境运行•编译器自动处理线程创建和管理密集循环计算，如矩阵运算••隐式的数据共享模型，降低编程复杂度规则数据结构的并行处理••可扩展性好，适应不同规模的多核系统单节点多核多处理器系统••/需要快速开发的并行应用原型广泛的编译器支持，包括、、等••GCC ICCMSVC已有串行代码的并行化改造•共享内存系统上的中小规模并行任务•并行区域

5.21N2主线程并行线程嵌套级别程序开始执行时的单一线程并行区域创建的工作线程可能的并行区域嵌套深度#pragma ompparallel并行区域是的核心构造，使用指令创建当程序执行到该指令时，主线程会创建一组工作线程，这些线程同时执行并行区域内的代码并行区域结束OpenMP#pragma ompparallel时，工作线程同步并终止，只有主线程继续执行#pragma ompparallel[子句列表]{//并行区域代码//每个线程都会执行这里的代码}子句列表可以包含多种控制选项，如指定创建的线程数量num_threadsn条件条件为真时才并行执行if变量列表指定线程私有变量private变量列表指定线程共享变量shared工作共享结构

5.3循环并行化for sections最常用的工作共享结构，将循环迭代分配给多个线用于定义可并行执行的独立代码段，每个section程并行执行由一个线程执行#pragma ompparallel for#pragma ompparallel sectionsfor int i=0;in;i++{{//循环体代码#pragma ompsection}{//代码段1}#pragma ompsection循环变量自动成为私有变量，每个线程处理分配给{它的迭代次数//代码段2}}和single master指定代码块只由一个线程执行由任意线程执行且有隐式同步；仅由主线程执行且无隐式同步single master常用于操作和初始化任务single I/O同步机制

5.4barrier criticalatomic线程等待点，所有线程都到达后才继续执行临界区，确保同一时间只有一个线程执行指保证内存更新操作的原子性，性能优于并行区域结束有隐式定代码块，防止数据竞争barrier critical#pragma ompbarrier#pragma ompcritical[name]#pragma ompatomic{x+=1;//原子操作//临界区代码确保所有线程在继续执行前完成之前}barrier的工作，是最常用的同步机制仅适用于简单的更新操作，如递增、递减、赋值等可选名称参数用于区分不同的临界区，相同名称的临界区互斥执行ordered按照串行顺序执行指定代码块，即使在并行循环中也保持原始顺序#pragma ompfor orderedfor int i=0;in;i++{//并行执行部分#pragma ompordered{//按顺序执行部分}}数据共享属性

5.5属性描述适用场景所有线程共享同一变量需要线程间通信的数据shared每个线程有独立副本，线程局部变量private不初始化私有变量，使用原变量需要初始值的线程局部firstprivate初始化变量最后迭代的值赋给原变需要保存最终结果的变lastprivate量量线程私有，结果通过指累加、求最大值等操作reduction定运算符合并指定默认数据共享属性简化代码，提高可读性default正确管理数据共享属性对于避免竞态条件和保证程序正确性至关重要默认情况下，循环迭代变量是私有的，大多数其他变量是共享的提供了丰富的子句来精确OpenMP控制变量的共享属性，开发者需要根据算法需求合理选择调度策略

5.6dynamic guided运行时动态分配迭代，适合负载不均的任务大小递减的块动态分配，平衡开销和负载均衡staticauto编译时按固定大小块均匀分配迭代，任务分配开销最小编译器运行时自动选择最佳策略/提供多种循环调度策略，通过子句指定OpenMP schedule#pragma ompparallel forschedulekind[,chunk_size]forint i=0;in;i++{//循环体}调度策略的选择对性能影响显著静态调度适合均匀负载，动态调度适合不规则任务，引导调度适合大多数情况对于特定应用，最佳策略需通过性能测试确定高级调度技巧包括根据处理器亲和性和缓存利用率优化任务分配第六章并行编程MPI概述

6.1MPI特点优势明确的消息传递模型，程序员完全控制通信过程相对于其他并行编程模型具有以下优势•MPI支持点对点通信和集体通信两种基本通信模式•可移植性强，支持几乎所有并行计算平台•定义了丰富的数据类型和通信操作•可扩展性好，从小型集群到超级计算机均适用•提供同步和异步通信机制•功能全面，满足各类并行应用需求•支持进程组和通信器概念，实现灵活的进程管理•性能优化空间大，可根据硬件特性调整•包含并行功能，优化文件访问性能•I/O成熟稳定，大量实际应用验证•标准不断发展，增加了远程内存访问功能•MPI-3资源丰富，包括开源实现、工具和文档•社区活跃，持续改进和支持•基本函数

6.2MPIMPI_Init初始化执行环境，必须在任何其他函数调用之前执行它设置全局状态并准备进程间通信MPI MPIint MPI_Initint*argc,char***argv;MPI_Finalize终止执行环境，释放所有分配的资源在程序结束前必须调用，之后不能再使用任何函数MPI MPI MPIint MPI_Finalizevoid;MPI_Comm_rank获取当前进程在指定通信器中的进程号，用于区分不同进程rankint MPI_Comm_rankMPI_Comm comm,int*rank;MPI_Comm_size获取指定通信器中的进程总数，常用于任务分配和确定通信范围int MPI_Comm_sizeMPI_Comm comm,int*size;一个典型的程序结构如下初始化环境，获取进程数和进程号，执行并行计算（包括通信），最后终止环境函数返回错MPI MPI MPI MPI误代码，可用于错误处理，提高程序健壮性点对点通信

6.3非阻塞通信MPI_Send MPI_Recv标准发送函数，将数据从一个进程发送到另一接收函数，从指定源进程接收数据它是阻塞和函数提供非阻塞通信MPI_Isend MPI_Irecv个进程它是阻塞操作，直到发送缓冲区可以操作，直到接收到匹配的消息才返回，立即返回而不等待操作完成通过重用时才返回或函数检查完成状态MPI_Wait MPI_Testint MPI_Recvvoid*buf,int count,非阻塞通信允许通信与计算重叠，提高程序效intMPI_Sendvoid*buf,int count,MPI_Datatype datatype,率在复杂的通信模式中，非阻塞通信可避免MPI_Datatype datatype,int source,int tag,死锁问题int dest,int tag,MPI_Comm comm,MPI_Comm comm;MPI_Status*status;集体通信

6.4MPI_Bcast广播操作，将根进程的数据发送给通信器中的所有其他进程所有进程调用相同的函数，通过参数指定发送数据的进程rootint MPI_Bcastvoid*buffer,int count,MPI_Datatype datatype,int root,MPI_Comm comm;MPI_Reduce归约操作，使用指定的操作如求和、求最大值将所有进程的数据合并到根进程提供多种预定义归约操作，也支持用户自定义操作MPIint MPI_Reducevoid*sendbuf,void*recvbuf,int count,MPI_Datatype datatype,MPI_Op op,int root,MPI_Comm comm;数据类型

6.5基本数据类型自定义数据类型提供与语言对应的基允许用户定义复杂的数据类型，支持MPI C/C++/Fortran MPI本数据类型非连续内存布局和异构数据结构常用的构建函数包括对应•MPI_CHAR char连续重复对应•MPI_Type_contiguous•MPI_INT int等间距重复对应•MPI_Type_vector•MPI_FLOAT float可变间距对应•MPI_Type_indexed•MPI_DOUBLE double异构结构未解释的字节•MPI_Type_create_struct•MPI_BYTE打包数据•MPI_PACKED数据类型管理自定义类型需要两步操作定义类型结构，然后提交使用相关函数提交类型•MPI_Type_commit释放类型•MPI_Type_free获取类型大小•MPI_Type_size获取类型范围•MPI_Type_extent通信器和组

6.6进程组中进程的有序集合，是构建通信器的基础通过相关函数可以创建、合并、交叉和操作进程组MPIMPI_Group通信器通信器定义了通信上下文和相关联的进程组通信始终在特定通信器内进行，隔离不同部分的通信操作MPIMPI_COMM_WORLD预定义的通信器，包含程序启动时所有进程它是大多数程序的默认通信环境MPIMPI通信器操作提供丰富的函数创建和管理通信器，包括复制、分割、合并等操作，支持构建复杂的通信拓扑MPI通信器是程序模块化和构建复杂通信模式的关键机制通过创建独立的通信器，可以隔离不同组件的通信，避免消息混淆，提高程序可维护性虚拟拓扑功能允许将逻辑通信结构映射到物MPI理硬件，优化通信性能第七章并行计算GPU1000+10x核心性能提升CUDA现代中的并行处理单元数量特定应用相比的加速比GPU CPU5-10x能效提升每瓦性能提升倍数本章将详细介绍基于的并行计算技术，重点讲解编程模型GPU NVIDIACUDA和编程方法凭借其海量并行处理单元和高内存带宽，在数据密集型应用GPU中表现出色学生将了解架构特点、编程模型以及并行计算GPUCUDA GPU的性能优化技术，掌握如何开发高效的并行程序GPU架构

7.1GPU流多处理器核心SMCUDA是的基本计算单元，每个包含多个现代核心是的算术逻辑单元，负责执行实际的SM GPU GPU SMCUDA GPUALU可能包含几十到上百个，构成其强大的并行计算操作一个可能包含几十到上百个核心NVIDIA GPUSM SMCUDA处理能力核心的特点CUDA每个包含SM相比核心结构简单•CPU多个核心执行单元•CUDA专注于高吞吐计算•指令调度控制单元•/共享控制单元执行•SIMT共享内存缓存•/L1支持单精度和双精度浮点运算•寄存器文件•支持整数和位操作•纹理常量缓存•/新架构增加了张量核心和光线追踪核心•特殊功能单元•SFU编程模型

7.2CUDA网格Grid核函数调用创建的所有线程块集合线程块Block共享内存的线程集合，可同步协作线程Thread3执行核函数的最小单位内存层次寄存器、共享内存、全局内存等多级内存采用异构编程模型，将视为主机，视为设备程序包含主机代码和设备代码两部分主机代码在上执行，负责控制CUDA CPUHost GPUDevice CPU流程和管理数据；设备代码以核函数形式编写，在上并行执行KernelGPU定义了层次化的线程组织结构，利用这一结构，开发者可以组织海量并行线程高效执行计算任务理解线程层次和内存层次是编程的核心CUDA CUDA概念，直接影响程序的性能和正确性核函数

7.31__global__定义核函数的关键字，表示该函数在上执行，可从调用核函数必须返回类型GPU CPUvoid__global__void vectorAddfloat*A,float*B,float*C,int N{inti=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;if iN{C[i]=A[i]+B[i];}}线程索引2提供内置变量获取线程在网格中的位置CUDA线程在块内的索引•threadIdx x,y,z块在网格中的索引•blockIdx x,y,z块的维度线程数量•blockDim网格的维度块数量•gridDim启动核函数3使用特殊的三重尖括号语法，指定执行配置网格和块的维度//启动带有N个线程的核函数int threadsPerBlock=256;int blocksPerGrid=N+threadsPerBlock-1/threadsPerBlock;vectorAddd_A,d_B,d_C,N;执行模型4核函数调用是异步的，控制立即返回主机；核函数中的所有线程执行相同代码但处理不同数据模型；线程按线程束划分，同一束内线SIMTwarp程同步执行内存管理

7.4内存类型作用域生命周期访问特性适用场景全局内存所有线程和应用程序大容量，高主要数据存主机延迟储共享内存同一线程块线程块低延迟，高线程间协作内带宽寄存器单个线程线程最快局部变量常量内存所有线程应用程序缓存，只读常量数据纹理内存所有线程应用程序缓存，空间空间相关访局部性问内存管理涉及主机内存和设备内存之间的数据传输，以及有效利用内部CUDA GPU的多级内存层次理解并合理使用不同类型的内存是优化程序性能的关键CUDA特别是共享内存的使用，可以显著减少对全局内存的访问，提高程序执行效率同步机制

7.5原子操作流__syncthreads CUDA线程块内的同步屏障，确保块内所有线程都执提供一系列原子函数，实现对内存的无流是上操作的队列，用于控制不同核函数CUDAGPU行到此处后才继续常用于协调共享内存访问竞争访问这些函数保证读修改写操作的原和内存操作的并发执行通过多流机制可以实--，避免数据竞争子性，常用于计数和累加等操作现计算与数据传输的重叠原子加法使用创建流，•atomicAdd cudaStreamCreate__global__void blockSumfloat等待流完成，原子减法cudaStreamSynchronize•atomicSub*input,float*output{销毁流cudaStreamDestroy原子求最大值•atomicMax__shared__float temp

[256];//加载数据到共享内存•atomicCAS原子比较和交换temp[threadIdx.x]=input[threadIdx.x];__syncthreads;//确保所有数据都已加载//使用共享内存中的数据//...}事件事件用于检测操作完成和测量执行时间CUDA通过在流中插入事件，可以实现更细粒度的同步控制使用创建事件，cudaEventCreate记录事件，cudaEventRecord等待事件cudaEventSynchronize性能优化

7.6内存合并访问占用率优化1相邻线程访问相邻内存位置，提高内存访调整线程块大小和资源使用，最大化SM问效率利用率计算通信重叠共享内存利用使用流实现异步操作，隐藏延迟减少全局内存访问，利用快速的片上内存程序性能优化是一个多方面的过程，需要综合考虑内存访问模式、线程配置、资源使用和算法设计等因素合并访问全局内存是最CUDA基本的优化技术，可以将多个内存事务合并为一个，显著提高内存带宽利用率适当的线程块大小设计可以提高占用率，使更多线程同时活跃，隐藏内存访问延迟同时，合理使用共享内存缓存数据可以减少对全SM局内存的重复访问通过流和异步内存复制，可以实现计算与数据传输的重叠执行，进一步提高程序效率CUDA第八章并行算法实例本章将通过经典算法实例，展示如何应用前面学习的并行编程技术解决实际问题每个实例将从算法分析开始，讨论并行化策略，然后分别使用、和实现，并比较不同实现的性能特点OpenMP MPICUDA通过这些具体案例，学生将学习如何选择合适的并行编程模型，如何设计高效的并行算法，以及如何解决并行实现中的常见问题这些实例涵盖了科学计算、数值分析和模拟等多个领域，代表了并行计算的典型应用场景矩阵乘法

8.1串行算法实现OpenMP矩阵乘法×的标准三重循环实现利用可以轻松实现循环并行化C=A BOpenMPfor i=0;in;i++#pragma ompparallel forfor j=0;jn;j++{fori=0;in;i++C[i][j]=0;forj=0;jn;j++{for k=0;kn;k++C[i][j]=0;C[i][j]+=A[i][k]*B[k][j];for k=0;kn;k++}C[i][j]+=A[i][k]*B[k][j];}时间复杂度为，是计算密集型操作，非常适合并行化串On³行算法的主要问题是缓存利用率低，特别是对于大型矩阵更优化的方案包括循环重排序提高缓存命中率、分块技术提高数据局部性和嵌套并行化针对多级并行对于大型矩阵，还可以考虑缓存阻塞和指令优化SIMD快速傅里叶变换

8.2串行算法快速傅里叶变换是计算离散傅里叶变换的高效算法，时间复杂度从降低到FFT On²On基于分治策略，将大小为的问题分解为两个大小为的子问题log n nn/2递归实现的基本思路是将偶数项和奇数项分开处理，然后合并结果这种分解特性使非FFT常适合并行化并行化策略的并行化可以在多个层次进行FFT任务并行递归树的不同分支并行执行•数据并行对多个独立数据集同时执行•FFT阶段并行蝶形操作的并行计算•不同阶段的通信需求各不相同，需要仔细设计通信模式实现MPI实现通常采用数据分区策略，将输入数据分配给不同进程，然后在必要时交换MPI数据一种有效的方法是按蝶形通信模式组织进程通信，减少全局数据移动性能关键点包括负载均衡、通信优化和本地算法选择在大规模并行系统上，FFT通信开销可能成为主要瓶颈，需要设计通信避免的算法体问题

8.3N粒子数量串行算法算法CUDA模拟

8.4Monte Carlo串行算法并行化特性蒙特卡罗方法是基于随机抽样的计算蒙特卡罗方法具有理想的并行特性方法，适用于求解复杂的概率和数值样本之间相互独立，无需通信•积分问题其核心是生成大量随机样计算负载均衡，每个样本计算量•本，根据样本结果估计问题解相似例如，通过在单位正方形中随机生成结果合并简单，通常只需求和或•点，计算落在内切圆内的点的比例，平均可以估计的值样本量越大，估计π可扩展性极好，几乎线性加速越准确，但计算量也越大•混合编程实现混合编程模型能充分利用异构计算资源分配工作到多个节点•MPI处理节点内多核并行•OpenMP加速单节点的大量样本计算•CUDA最终结果通过归约合并•MPI第九章并行程序调试与优化程序调试性能分析性能优化并行程序调试比串行程序更复杂，需要性能分析工具可视化程序行为，识别瓶并行程序优化涉及多个层面，从算法选专门工具追踪多线程多进程执行常见颈包括性能剖析器、事件跟踪器和硬择到实现细节关键优化方向包括减少/工具包括并行调试器、线程检查器和静件计数器分析指标包括执行时间、加串行部分、优化通信模式、提高内存访态分析工具，帮助识别并发错误速比、通信开销和负载均衡程度问效率和改进负载均衡策略并行程序常见错误

9.1竞态条件死锁多个线程进程同时访问共享资源，结果依进程互相等待对方释放资源，导致永久阻/赖于执行顺序塞同步错误内存错误缺少必要的同步或同步过度导致性能下降缓冲区溢出、内存泄漏和悬挂指针等问题竞态条件是最常见的并行错误，发生在多个线程进程以不确定顺序访问共享数据时例如，两个线程同时尝试递增一个计数器，/可能导致计数器只增加而不是解决方法包括互斥锁、原子操作或避免共享数据12死锁通常发生在多个线程进程循环等待资源时例如，线程持有资源并等待资源，而线程持有资源并等待资源解决/A12B21方法包括资源分配顺序规范、超时机制和死锁检测与恢复策略调试工具

9.2gdb调试器支持多线程程序调试，可以查看和控制多个线程的执行对于程序，可以通GNU MPI过附加到多个进程实现分布式调试提供线程相关命令如、MPI gdbinfo threadsthread和apply thread-specific breakpointsTotalview专业的并行程序调试器，支持、和程序它提供图形化界面，可视化线OpenMP MPICUDA程进程状态和内存使用情况特别强大的功能包括内存检查、死锁检测和反向调/Totalview试回溯执行线程检查工具和等工具专注于检测线程相关错误，如数据竞争和死锁Intel InspectorValgrind Helgrind它们通过动态分析程序执行，识别潜在的并发问题，即使这些问题在测试中没有显现调试工具CUDA提供的和等工具支持程序调试它们允许检查NVIDIA cuda-gdb NVIDIA Nsight GPUGPU内存、设置代码断点，以及监控线程执行状态，使并行程序的调试变得更加直观GPUGPU性能分析工具

9.3gprof IntelVTune性能分析工具，提供函数调用次数和执行时间统计适专业的性能分析工具，支持多种并行模型，提供详细的硬件计GNU用于初步识别程序中的性能热点，但对并行程序的支持有限数器数据和可视化分析特别适合分析程序和向量OpenMP化效率使用流程主要功能编译时添加选项热点分析，识别最耗时的代码

1.-pg•运行程序生成文件微架构分析，检测利用率

2.gmon.out•CPU使用命令分析结果内存访问分析，发现缓存问题

3.gprof•线程分析，检测负载均衡•锁与等待分析，识别同步瓶颈•其他常用工具还包括支持多种并行模型、专注于大规模并行应用、性能分析TauScalascaNVIDIANsightComputeGPU、统计采样分析等这些工具各有特长，可以根据具体需求选择合适的工具HPCToolkit负载均衡优化

9.4静态负载均衡动态负载均衡自适应均衡在程序开始时固定任务分配，基于预先估计的工运行时根据实际情况调整任务分配，能够适应不结合静态和动态策略，根据历史执行数据预测和作量分布任务实现简单，适合任务量可预测的均衡的工作负载变化实现复杂但适应性更好优化任务分配适合长期运行的复杂应用场景工作窃取空闲处理单元从繁忙单元窃取任性能监控与反馈••块划分连续数据块分配给处理单元务•任务迁移与重分配•循环划分以轮询方式分配任务主从模式中央调度器动态分配任务••动态资源分配•数据依赖划分考虑任务依赖关系分层均衡多级负载均衡策略••通信优化

9.5减少通信量通信与计算重叠通信是并行程序的主要开销，减少通信量对利用异步通信，使计算与通信同时进行提高性能至关重要使用非阻塞通信函数•MPI_Isend/Irecv增大计算与通信比例，合并小消息•将计算任务划分为依赖和非依赖通信的•使用数据压缩减少传输数据量部分•重新设计算法减少通信依赖在等待通信完成时执行独立计算••适当数据冗余，避免重复获取使用多线程，专门线程处理通信••优化应用通信模式，减少全局通信流和异步内存拷贝••CUDA通信模式优化根据硬件特性优化通信模式选择合适的集体通信算法•拓扑感知通信，考虑物理网络结构•利用共享内存优化节点内通信•直接通信避免主机中转•GPU GPUDirect考虑网络拥塞，优化通信调度•内存访问优化

9.6缓存友好现代处理器的内存访问速度远低于计算速度，合理利用缓存至关重要顺序访问内存，利用预取机制•分块处理数据，提高缓存命中率•减少随机访问，避免缓存失效•考虑缓存行大小，避免假共享•内存对齐正确的内存对齐可以提高内存访问效率数据结构对齐到缓存行边界•向量化操作需要对齐内存•中全局内存访问对齐以合并事务•CUDA第十章并行计算前沿技术2x40%10+每年增长研发投入新兴技术并行计算研究论文数量主要科技公司在并行计算领域正在改变并行计算格局本章将探讨并行计算领域的前沿技术和发展趋势，包括新型计算架构、编程模型和应用方向这些新技术正在不断推动并行计算的边界，为解决更大规模、更复杂的问题提供新思路我们将特别关注量子计算、神经形态计算等颠覆性技术，讨论它们的工作原理、研究现状和潜在应用，帮助学生了解并行计算的未来发展方向，为后续深入研究打下基础量子计算

10.1基本概念应用前景量子计算利用量子力学原理进行信息处理，使用量子比特量子计算在以下领域具有革命性潜力代替经典比特量子比特的关键特性包括qubit密码学破解现有加密系统，开发量子安全加密•叠加态同时表示多个状态•材料科学模拟分子和材料行为，加速新材料发现•纠缠量子比特间的非局部关联•药物研发模拟蛋白质折叠，优化药物设计•干涉量子态的相互作用•金融建模投资组合优化，风险分析•人工智能量子机器学习算法这些特性使量子计算机在特定问题上具有指数级加速潜力，如•整数分解、搜索和量子系统模拟量子计算不会取代经典计算大数据优化复杂系统优化问题•，而是作为特定问题的加速器目前量子计算仍处于早期阶段，面临量子退相干和错误率高等挑战，但发展迅速量子优势（超越经典计算机）已在特定问题上实现神经形态计算

10.2传统计算神经形态计算课程总结知识回顾1本课程系统地介绍了并行计算的基本概念、体系结构、算法设计、编程模型和性能优化技术通过、和三种主流并行编程工具的学习，掌握了OpenMP MPICUDA共享内存、分布式内存和并行编程的核心技能GPU实践能力2通过多种算法实例和实验项目，培养了设计并实现高效并行程序的能力学习了调试与优化技术，能够分析和解决并行程序中的常见问题，提高程序性能和可靠性学习建议3并行计算是一个不断发展的领域，建议持续关注前沿研究和新兴技术尝试将所学知识应用到实际问题中，参与开源项目或研究工作，进一步提升专业技能探索并行计算在各领域的应用，如数据科学、人工智能和科学计算等本课程为您提供了进入并行计算世界的基础知识和技能希望您能将这些知识应用到未来的学术研究或工作实践中，为解决日益复杂的计算问题贡献力量并行计算的未来充满机遇和挑战，欢迎继续深入探索这一激动人心的领域！。