《并行计算技术与应用》课件

并行计算技术与应用欢计术应课课讨计迎参加《并行算技与用》程本程将深入探并行算础识术发个领应的基知、技展以及在多域的广泛用数计时计为计在当今据爆炸和算需求日益增长的代，并行算已成算机领术们从论础实际应科学和工程域的核心技我将理基到用，全面介绍这关键术一技的方方面面并行计算的定义基本概念与串行计算的对比计种计过时个计资决计单处单顺执务从头骤并行算是一算方式，通同使用多算源解串行算采用一理元序行任，到尾按步计问题问题为个处处计则务个处单时计算其核心思想是将大型分解多可以并行理而并行算将任分解，由多理元同问题从缩总计时间显处理的小，而短体算算，著提高理速度计个处单处计在并行算中，多理元（如理器、核心或算机）协时执计务终结同工作，同行算任的不同部分，最合并果得决到完整解方案并行计算的发展历程年代11960-1970计开计概计算机科学家始探索并行算念，IBM推出首台商用并行算机统这时现处级计它SAGE系一期出了向量理机，如Cray-1超算机，线术计采用了流水技提高算效率年代21980-1990规处兴大模并行理机（MPP）起，如Connection MachineCM-1和内统开传递Thinking MachinesCM-5分布式存系始流行，消息接标发为口（MPI）准在1994年布，成重要里程碑年至今32000为什么需要并行计算科学计算需求大数据处理挑战拟动产数气象模、分子力学、当今世界每天生的据拟数级处这宇宙模等科学研究需要量呈指增长，理处数进复杂数计理海量据并行些据需要强大的算能计这务传统算，些任在串力社交媒体分析、金融计环数险评组测行算境下可能需要风估、基因序等数领赖计实月甚至年才能完成并域都依并行算来计计时间缩现实时实时处行算可以将算或近理围短至可接受范单处理器性能瓶颈单处频极热问题核理器率提升已接近物理限，功耗和散日益处单数实现处为计突出增加理元量并并行理成提升算性能径构计为的主要途，多核架和分布式算因此成主流摩尔定律与并行计算趋势摩尔定律的变化多核技术兴起并行编程模型演进预测电数为应减缓处设趋势动编摩尔定律集成路上的晶体管量对摩尔定律的挑战，理器硬件多核化推了并行程模型的约过这规计转数单频发从现每两年翻一番，去几十年一律向增加核心量而非提高核快速展早期的OpenMP到代的动计数级从开处软开推了算性能的指增长但近年率2005年始，双核、四核理CUDA、TensorFlow等框架，件导艺极渐现务处拥发应构发来，由于硅基半体工接近物理器逐普及，代服器理器甚至方式逐步适多核并行架，充分单显缓数个计挥限，核性能提升速度明放有十甚至上百算核心硬件潜力并行计算的主要应用领域尖端科学研究拟组粒子物理模、基因分析、气候建模人工智能与机器学习经络训练语处计视觉神网、自然言理、算机大数据分析与处理数挖业络据掘、商智能、社交网分析数字内容创作与渲染电动戏图处影特效、3D画、游形理金融服务与工业应用险联风分析、金融建模、智能制造、物网并行计算的体系结构分类共享内存多处理器系统SMP处内间所有理器共享同一物理存空大规模并行处理系统MPP拥内处过络连有独立存的理器通高速网接集群计算系统Clusters计组协由独立算机成的同工作的集合分布式计算系统计资过络协地理上分散的算源通网作这结构应场统编简单扩统扩编复杂统些体系各有特点，适用于不同用景SMP系程但展性有限；MPP系展性强但程；集群系成本效益高络为瓶颈统灵临但网可能成；分布式系活性最高但面更多管理和安全挑战分类法Flynn单指令流单数据流SISD传统计单个处执单个处单个数单计处的串行算模型，理器行指令流，理据流如早期的核算机，一次只能条组数理一指令和一据经冯诺构计个计示例典的·依曼架算机，如早期的人算机单指令流多数据流SIMD个处单时执处数数组处规则务多理元同行相同指令，但各自理不同据适合理等可并行任处扩示例向量理器、GPU、多媒体展指令集MMX、SSE多指令流单数据流MISD个处单数执实际应较为多理元对同一据行不同指令在用中罕见错统计示例某些容系，如航天器控制算机多指令流多数据流MIMD个处单执处数灵处现处统多理元独立行不同指令，理不同据最活的并行理方式，代多核理器和集群系大多采用此模式统级计示例多核CPU、分布式系、超算机多核处理器架构核心组织结构缓存层级体系现处个处代多核理器将多理核心集成级缓结构单个个执多存（L

1、L

2、L3）降低在芯片上，每核心可独立行内访问迟缓称称设存延L1存通常私有，而指令核心可按对或非对方式缓间缓协计L3存在核心共享，存一致性，前者核心完全相同，后者有大小议数确保据同步核之分互连网络共享资源管理间过连络环总内资核心通互网通信，如形存控制器、I/O接口等共享源需线开关连减协调进调优资、网格或交叉高效互对使用先度算法化源分迟带宽关少通信延和提高至重要配，避免冲突和提高利用率并行计算架构GPU大规模并行处理单元与架构的区别通用计算CPU GPUGPGPU现数个计专吞优牺单线过代GPU包含千算核心，以GPU注于吐量化，牲程性通CUDA、OpenCL等框架，GPU已单线这则优单线迟从纯图处扩计SIMT（指令多程）方式工作能；CPU化程性能和延形理展到通用算机器学组织为个处给数处较习计货币挖矿领些核心被多流多理器SM，GPU分配更多晶体管据理，少、科学算、加密等域广个个这种规缓则这应每SM含多CUDA核心大模用于存和控制流；CPU相反使泛用GPU加速，有效利用其海量并行构别处数计务现处并行架特适合理具有高据并行GPU在并行算密集任上表出色理能力负载性的工作并行与分布式计算的区别并行计算特点分布式计算特点计单统内进处单个计个计统过络连并行算通常在一物理系行，如多核理器或分布式算跨越多物理独立的算机系，通网级计计单间过专总线内统组间赖络协议较超算机各算元通常通高速用或共享接系件通信通常依TCP/IP等网，相对进迟带宽迟带宽为关键虑存行通信，延低且高高的延和有限的成考因素计统质计节组执统异构节组异执并行算系通常由同算点成，采用同步行模分布式系往往由点成，可能采用步行模式，为应规拟为应络务数处计式，控制更集中典型用包括大模科学模、高性能控制更分散典型用包括网服、大据理、云紧协场横扩场渲染等需要密作的景算等需要向展的景并行计算的基本模型共享存储模型处统内间处过读内进所有理器共享一的存空理器通写共享存位置行通员显数发处问题信程序无需式管理据分，但需理同步分布存储模型个处拥内间处间过显传递进每理器有私有存空理器通式消息行通信员数复杂问题程序需管理据分布，但避免了的同步混合模型结储储内节内间过合共享存和分布存特点集群点共享存，集群通消息传递编统扩平衡了程便利性和系可展性选择计虑应统构储合适的并行算模型需考用特性、性能需求和系架等因素共享存模编简单扩储扩编复杂则型程相对但展性受限；分布存模型展性强但程度高；混合模型间寻在两者求平衡共享存储并行模型数据一致性挑战典型硬件实现个处时访问数导竞模型基本原理多理器同共享据可能致争称处统处条须锁屏包括对多理器SMP系、多核理器件必使用同步机制如、信号量、储处访问统统内访问统统数过导在共享存模型中，所有理器可一和非一存NUMA系SMP系障确保据一致性度同步会致性能下间处过读变处访问内统谨慎发的全局地址空理器通写共享量所有理器平等存；NUMA系中，降，需要平衡并与同步换协调动这种概简处访问内远内来交信息和活模型念理器本地存比程存更快，增加单传统编员编复杂，与串行程相似，便于程序理解了程性开发和分布存储并行模型储个处拥内间处间过显传递换数这种极扩分布存并行模型中，每理器有自己的私有存空，理器之通式消息交据模型具有好的可构规统展性，适合建大模并行系传递该为类个处间传递数则消息是模型的核心机制，可分点对点通信和集体通信两点对点通信在两理器直接据；集体通信涉及个处归约多理器，如广播、、散射等操作络结构统响总线环选择结构网拓扑对系性能有重要影常见拓扑包括、星形、形、网格、超立方体等合适的拓扑需平衡通信效应率、硬件成本和用特性编程模型线程级并行-进程与线程的区别编程同步原语POSIX Threads进实拥种标线编程是运行中的程序例，有独立的POSIX ThreadsPthreads是一程程中常用的同步机制包括互斥间统资线进内线库创线锁条变读锁屏锁地址空和系源程是程的准化的程，提供建和管理程的、件量、写和障互斥执单进间资员证个线访问资行元，共享程的地址空和API程序可以使用保一次只有一程共享源；进间线创线条变线间读源程通信需要特殊机制，而程pthread_create建新程，件量用于程的通知和等待；间内开销线锁许个读个屏可直接共享存，通信更低pthread_join等待程完成，写允多取者或一写入者；实个线达继续执pthread_mutex_lock/unlock障确保多程到同一点再现访问资互斥共享源行编程模型消息传递（）-MPI基本概念点对点通信MPI传递种消息接口MPI是一用于MPI_Send和MPI_Recv是基本计标协议数别发并行算的准化通信，特的点对点通信函，分用于别内统这数适用于分布式存系MPI送和接收消息些函可以是义数许进定了一套丰富的函，允阻塞的等待操作完成或非阻塞间过发换程通送和接收消息来交的立即返回通信器数协调动义组据和活MPI程序通常Communicator定了一单数进进过采用SPMD程序多据模式，可以互相通信的程，程通个进执码处标识多程行相同代但理不在通信器中的秩rank唯一数同据集体通信数从个进给MPI提供了丰富的集体通信操作MPI_Bcast将据一程广播所进数给个进有程；MPI_Scatter将据分散多程；MPI_Gather收集来自多个进数个进数执归约程的据；MPI_Reduce对多程据行操作如求和、求最值执归约结发给进大；MPI_Allreduce行并将果分所有程编程模型数据并行（）-OpenMP指令功能示例用法创义线执码块#pragma ompparallel建并行区域定多程行的代环环给#pragma ompfor分配循迭代将for循的迭代分配个线多程义临个线执#pragma ompcritical定界区确保一次只有一程该行区域屏线达该#pragma ompbarrier同步障等待所有程到点后继续再务码块给#pragma ompsections任分段将不同代分配不同线程种内环级编编译时库数OpenMP是一用于共享存境的高并行程模型，基于器指令、运行函和环变它从单线开时创个线境量采用fork-join并行模式，程序程始，遇到并行区域建多结线程，并行区域束后程合并别环过环给个线OpenMP特适合循并行化，通#pragma ompfor将循迭代分配多程可以调态动态导优负载还指定不同的度策略（静、、引式）化均衡OpenMP提供了reduction简计值子句，化并行算累加、最大等操作并行编程简介CUDA1000+32核心线程束大小CUDA现数数个线标代NVIDIA GPU通常包含百到千CUDA中程束warp的准大小，同一规计线线执CUDA核心，提供大模并行算能力程束的程行相同指令3层次结构线线块构执程、程和网格成CUDA行模型级层结构的三次开发计编CUDA（Compute UnifiedDevice Architecture）是NVIDIA的并行算平台和许开发规处进计扩程模型，允者利用GPU的大模并行理能力行通用算CUDA展了语数概执数C/C++言，引入了核函（kernel）念，即可在GPU上并行行的函执层结构线执单线块个协线CUDA行模型采用次化程是基本行元；程包含多作程，可块内个线块组这种层结构细应计共享存；网格由多程成次支持粒度并行，适不同算需求并发与并行的区别发个紧关概发时间内处个务这务并Concurrency和并行Parallelism是两密相但不同的念并是指同一段理多任的能力，些任可以执则时时执个务个处单是交替行的；并行是指同一刻真正同行多任的能力，需要多理元支持从发关务级别务组织调则关数级别层时执粒度上看，并通常注的是任，重点在于任的和度；并行更注指令或据，重点在于物理面的同发种逻辑叠叠行并是一上的重，而并行是物理上的重应络务处个户请发它单过时间轮转实现图处软典型用中，网服器理多客端求是并的例子，可能在核CPU上通片；而像理件利用多核时处图则统设计应结优势应条选择CPU同理不同像区域是并行的例子理想的系合两者，根据用特性和硬件件合适的方案并行计算的性能指标处数实际实际理器量理想加速比加速比95%并行加速比90%并行并行效率与可扩展性并行效率定义定律Gustafson义为处数为种视它设并行效率Parallel Efficiency定加速比除以理器Gustafson定律Amdahl定律提供了另一角假它统计资处数问题规应从较量Ep=Sp/p，衡量并行系利用算源的有效随着理器量增加，模也会相增大，而保持况应为实际处为为性理想情下，效率1或100%；中，随着理高并行效率定律表述Sp=p-αp-1，其中α串数器量增加，效率通常会下降行部分比例开销负载这种问题扩让计决规问并行效率下降的主要原因包括通信、不均衡、串展scaling方法并行算能解更大模资竞识别决这问题题仅仅规问题现计行部分限制以及源争和解些是提高并行，而不是加速固定模的求解代科学算和统关键数处这种系性能的大据理往往采用思路负载均衡问题负载不均衡的影响计务处闲处在并行算中，如果任分配不均，某些理器会置等待，而其他理过载导负载问题数规器，致整体性能下降不均衡可能由特性、据分布不则处异、理器性能差等因素造成静态负载均衡态执预务务预测场静均衡在行前先分配任，适用于任量可的景常用方法轮询环务块连续数块包括分配（循分配任）、分配（据分配）和随机分态实现简单应配静方法但缺乏适性动态负载均衡动态执过实际况调务闲均衡在行程中根据情整任分配包括工作窃取（空处从处务从处动态发务理器忙碌理器窃取任）、主模式（主理器分任）调处换负载动态应额和分散式度（理器自主交信息）方法适性强但有外开销通信与同步机制点对点通信个处单间换数发认异两理元之直接交据可以是同步的（送方等待接收确）或步的（立继续执实现即返回行）典型包括MPI_Send/MPI_Recv和Java的socket通信集体通信个处单类涉及多理元的通信操作主要型包括广播（一对多）、收集（多对一）、全换归约个结互（多对多）、（合并多果）集体操作通常比多次点对点通信更高效共享存储同步变锁证访问读锁许读单基于共享量的同步方法包括互斥（保独占）、写（允多写）、条变条满资计数屏件量（等待件足）、信号量（源器）和障（同步点）消息传递同步过换协调动发远过调传通消息交活包括同步送/接收、程程用和分布式互斥算法消息递储统赖内同步适用于分布存系，不依共享存死锁与竞争条件死锁定义与条件竞争条件问题锁个个进竞条现个线预测死是指两或多程因等待对方争件出在多程以不可资继续执状态顺访问资导为持有的源而无法行的的序共享源，致程序行锁产时满个条赖访问时个线死生需同足四件互斥依于序常见例子是多抢环时读变结决执使用、持有并等待、不可占和循程同写共享量，果取于顺等待行序预防与避免策略互斥与同步机制预锁过条决竞条锁防死可通破坏其必要件，如解争件需使用互斥、信号量资级环语护临还应源分分配（打破循等待）或一等同步原保界区采用无请资锁编务内级次性求所有源（避免持有并等程、原子操作和事存等高锁则过银术减锁发待）避免死通行家算法等技少争用，提高并性能动态检查资方法源分配安全性存储一致性与一致性模型顺序一致性模型观严处内顺最直但限制最格的模型，要求所有理器看到的存操作序与全时间顺类单处为开销局序一致提供似理器的行，但性能大释放一致性模型仅证间许过访问在同步点保一致性，同步操作之允重排通区分普通和访问证时同步，在保正确性的同提高性能弱一致性模型进宽约证顺处一步放一致性束，只保特定操作的序包括理器一致性和许弱排序模型，允更多重排以提高性能内存屏障机制执内顺屏读屏屏用于强制行存操作序的硬件指令包括完全障、障和写优带问题障，防止指令重排化来的一致性并行程序设计流程问题分析与并行性识别务赖关确定可并行化的任和依系任务分解与数据划分问题为执务将拆分可并行行的子任通信结构设计务间数换确定任据交与同步机制映射与实现务构将并行任映射到具体硬件架性能调优与扩展性评估优瓶颈验证统扩化并系展性并行算法基础分治策略递归并行化数据分块技术问题递递归执数块规数划为个较分治是并行算法的核心范式，将算法自然映射到并行行模式，将据分将大模据集分多归为规问题问递归调给处单块处单处数块地分解模更小的子，各子用分配不同的理元例小的，各理元理不同据题结划块维块维独立求解后合并果此策略自然适如，在并行快速排序中，基准元素分分方式包括一分按行/列、二处为问题给数组个数组务块维块块合并行理，因子可分配不同后，可将两子的排序任分分网格和多分合理的分大处单时计归给处递归优缓减开理元同算快速排序、并排配不同理器并行化需注意任小可化存使用效率并少通信变换务过细务导调销计关键术序和傅立叶都是典型的分治算法粒度控制，避免任致的度，是高性能算的技开销常见并行算法案例并行排序算法并行矩阵乘法调种阵计础Bitonic Sort（双排序）是一高效的并行排序算法，特矩乘法是科学算中的基操作，具有天然的并行特性别构它复划为个调实现适合GPU等SIMD架将序列重分多双序常见的并行包括Cannon算法和Fox算法，都采用了分过调骤块术阵划为阵给处列（先升后降或先降后升的序列），然后通双合并步技将矩分子矩，分配不同理器它们组将合成完全有序序列现实现库进优代如cuBLAS（CUDA）和MKL（Intel）一步时间复杂为虽内级缓优术其度Olog²n，然比串行的快速排序化了算法，利用共享存、指令并行和存化等技论处规统扩阵Onlogn理上更高，但由于其高度并行性，在大量理大模分布式系中，通常采用SUMMA（可展通用矩单现库减开销元下表出色NVIDIA的CUB和Intel的oneAPI中都乘法算法）以少通信优实现包含了化并行编程环境与工具并行编译器调试工具专编译动识别优调试复杂用并行器能自并化并行程序比串行程序更，码专调并行代英特尔Parallel需要用工具TotalView支持优试视进间Studio包含化的MPI程序，可化程通信编译扩C/C++/Fortran器，支持向量CUDA-GDB展了GDB功能，支动内调试化和自并行化GCC也提供-持GPU核Arm DDT提供选项这扩数调试fopenmp等并行支持些可展到千核的分布式能力，编译还优报帮检测锁竞条器提供化告工具，助死和争件员进程序了解并行化效果和潜在改点性能分析工具详细内访问线为Intel VTuneProfiler能分析CPU利用率、存和程行Nvidia专计内带宽Nsight系列工具门分析GPU算性能，包括存和核心利用率种编详细TAUTuning andAnalysis Utilities支持跨多并行程模型，提供的数视性能据可化开源并行计算框架扩性能可展性易用性高性能计算（）平台HPC天河二号神威太湖之光超算系统架构·计术现级计层构天河二号由国防科技大学研制，采用英神威·太湖之光由江南算技研究所代超算机通常采用多次架处发腾发计节个处节特尔至强理器和自主研的飞加速研制，采用完全自主研的申威26010算点包含多理器和加速器；达亿处值达亿亿过连络卡，最高性能到每秒

33.86千万次理器，峰性能每秒

12.5次浮点通高速互网（如InfiniBand、级计统个计节络连个浮点运算，一度位居世界超算机榜点运算系包含40,960算OmniPath或定制网）接；整系统拥个计节个处统统首系有16,000多算点，点，共10,649,600理核心，是中由并行文件系（如Lustre、总内过创业统存超

1.4PB，采用定制的高速互国超算自主新的重要里程碑GPFS）和作管理系（如Slurm、连络网TH Express-2PBS）支持云计算与并行技术基础设施虚拟化为虚拟将物理硬件抽象机或容器弹性资源分配2负载动态扩计资根据展算源分布式计算服务3规计务大模并行算框架即服容器编排与微服务细务组协粒度服件的并行作计环为计灵础设过虚拟术计资户关层细节云算境并行算提供了活的基施通化技，云平台可以高效管理和分配算源，使用无需心底硬件编应扩变简单Kubernetes、Docker Swarm等容器排工具使分布式用部署和展得高效计务计这务复杂主流云厂商提供了丰富的并行算服，如AWS ParallelCluster、Google CloudDataflow和阿里云批量算些服封装了的并行框架让开发专业务逻辑务务异构计资为负载配置，者注于GPU云服和FPGA云服等算源也特定工作提供加速深度学习中的并行计算大数据并行处理数据输入阶段阶段阶段Map ShuffleReduce从储读规数输数转换为键值执键数节个键值执归约分布式存取大模据集，将入据对，并行相同的据重新分配到同一点，对每的集合行操作，传数个节备计终结如网站日志、感器据行在多点上准聚合算生成最果种处数编它复杂计为个简MapReduce是一理和生成大据集的程模型，由Google于2004年提出将的并行算抽象Map和Reduce两基本操作，大大化了分布式编开实现为数处础程序写Hadoop是MapReduce的源，成大据理的基框架应场访问时数条访问时间数则统计个访问数日志分析是MapReduce的典型用景例如，分析网站日志，Map函可提取每日志的URL和，Reduce函每URL的次时间这种轻扩处级数为业务决类应还构计或分布分析可松展到理TB据，策提供支持似用包括搜索索引建、网页排名算等并行计算在科学仿真中的应用计极结构内过拟处间天体物理学仿真是并行算的限挑战之一宇宙大尺度形成、星系演化和恒星部程等模需要理大量粒子的计复杂极员树极术计过实现引力相互作用，算度高研究人使用算法、快速多方法等技降低算量，并通区域分解方法并行拟拟数亿化中国的宇宙模机在神威太湖之光上运行，可模包含万粒子的宇宙演化动拟统动计应药设计规动分子力学模是研究分子系运和相互作用的算方法，广泛用于生物化学、材料科学和物大模分子力拟间拟划为个给处软优学模通常采用空分解策略，将模区域分多子区域分配不同理器GROMACS、NAMD等流行件包高度数扩质叠药靶标复杂过细拟化了通信模式，可在万核上高效展，支持蛋白折、物与相互作用等程的精模并行计算在视频编解码领域85%8X计算加速比实时处理能力编码实现编码视频数并行H.264相比串行的性能提升并行对4K的加速倍45%能耗降低纯实现节约GPU加速相比CPU的能耗现视频编码标设计时虑处帧划为个代解准如H.264/AVC和AV1考了并行理能力切片并行将每一分多编码许关时处块时编码个帧则实现帧级独立解的区域；波面并行允在保持相性的同并行理宏；同多了这结构编码并行些方法合使用，可充分利用多核和GPU架提升解性能实际应视频转码术视频实时视频转换为在用中，云平台广泛采用并行技例如，直播平台需要将主播种码应络条设备规转码负载统动态转码务多率和格式，以适不同网件和大模集群中，均衡系分配任，统监实时调资视频处线华为腾讯业处务系控整源配置，形成高效的理流水、云等企的媒体理服都采这类术构用技架并行计算在金融风险分析高频交易算法蒙特卡洛模拟频赖场数险评高交易依于对市据的毫秒金融风估广泛使用蒙特卡洛模级决计术应拟过场评分析和策并行算技用方法，通大量随机景估风规场数实时处险这种拟处于大模市据流的理，暴露模天然适合并行时个种场场计现同分析多交易品和市理，各景算相互独立代风逻辑险统时处FPGA硬件加速器能将算法直系使用GPU加速可以同理实现电响应时间数个拟场计时间从接在硬件路中，将千模景，将算小从级获关键时级缩钟级毫秒降低到微秒，得的短到分甚至秒，支持更竞优势时险决争及的风控制策多维数据分析构场数识别关联计金融机需要分析海量交易和市据，模式和分布式算框架如专业维层数这统Spark和金融分析平台支持多度、多次的并行据分析些系能时处数个数维历为监报资产资决同理百据度和史跨度，管告、定价和投策提供支持典型国内外并行计算机计称术算机名国家/地区性能每秒浮点运算次核心技特点数处Frontier美国

1.102EFlops AMDEPYC理器+AMD Instinct加速器Summit美国

148.6PFlops IBMPOWER9+NVIDIA V100GPU处神威·太湖之光中国93PFlops申威26010理器完全发自主研天河-2A中国

61.4PFlops IntelXeon+Matrix-2000加速卡构富岳日本442PFlops基于ARM架的A64FX处理器级计亿亿统异构美国的Frontier超算机于2022年投入使用，是世界上首台性能突破百次EFlops的超算系采用构结过连络实现创架，合AMD的CPU和GPU，通高性能互网HPE Slingshot高效通信Frontier在能效上也造了标达新准，到

52.23GFlops/瓦产处级计众处个节个处中国的神威·太湖之光是完全基于国理器的超算机，采用申威26010核理器每点包含4理个处个计处统发连络结器，每理器包含260算核心，形成巨大的并行理能力系采用自主研的Sunway互网，拓扑构优统扩数个节化使系可有效展到万点与边缘计算中的并行技术5G大规模连接支持技术分布式协同计算联场边缘计时数边缘节点多线程调度物网景下，算需要同管理万甚络边缘节间过络协数设备连异驱动编5G网中，点通高速回程网同至十万接步I/O和事件程模络边缘节处发连数计环动边缘计实现连为个连5G网点需理海量并接和据流，工作，形成分布式算境移算型高效接管理，避免每接分配独线处构吞调应够户边缘节线处话协议转换数采用多程并行理架提高吐量智能MEC平台使用能在距用最近的立程并行理的会管理、和务优级计资状况动态执实现节间过轻显络负载统扩度算法根据任先和算源分点上行，本地化部署点通量据聚合著降低网，提高整体系可线证关键业务迟响应级队状态数配程，保低延基于消息列和分布式管理保持据同步，展性数开发术应节间缝迁DPDK据平面套件的技能避免操作系支持用在点无移统内开销实现线数处核，近速据理并行计算的能耗与绿色计算TOP500榜首性能PFlops功耗MW能效GFlops/瓦异构并行计算趋势协同计算可重构加速专用处理器CPU-GPU FPGAAI TPU结优势异构过电构张处单华为CPU和GPU合各自的FPGA通硬件路重提供定制谷歌的量理元TPU和计处计灵腾处专针算模式已成主流CPU擅长理化算能力，兼具性能和活性的昇AI理器等AI用芯片对复杂务则华为习优阵控制流和串行任，GPU AmazonF

1、阿里云FPGA和深度学化，提供更高效的矩规数处务获张处这处适合大模据并行理CUDA、FACS等云服使FPGA加速更易运算和量理些理器在特编级综负载HIP和OneAPI等程框架使不同取高合工具如Xilinx Vitis和定AI工作上比通用GPU效率高间务协数传输简开发数习训练硬件的任同和据更加Intel OneAPIFPGA化了流倍，是深度学和推理的理显计开发高效，著提升整体算性能程，使更多者能利用FPGA加想平台专速用算法多平台融合框架统编开发一程模型使者能在不同硬码件平台上重用代OneAPI、层隐SYCL和Kokkos等抽象藏了底层细节编硬件，提供一次写，多这平台运行的能力些框架降低开发应异构统槛了者适系的门，加异构计速了算的普及并行计算的挑战与瓶颈通信开销负载不均衡处数节间开负载处单间随着理器量增加，点通信工作在理元的不均匀分布销为瓶颈导资负载日益成性能即使使用高速致源利用效率低下不平衡连络传递迟带宽问题规则数互网，消息延和限制通常来源于的不性、据依约规统扩赖处单异仍然制大模并行系的性能性和理元的性能差展可扩展性限制编程复杂性统规种开销应开发复杂随着系模增长，各也相并行程序比串行程序更，需导实际远论处锁问题增加，致加速比低于理要理同步、一致性、死等值统级编Amdahl定律表明，程序中的串缺乏一的高抽象和工具使并行终专业领难行部分最将限制可能的加速比程仍然是域，以普及可靠性与容错机制恢复技术复制与冗余Checkpoint规统错数计证Checkpoint是大模并行系最广泛使用的容机制，定据和算冗余是保高可靠性的重要手段主要策略包统状态储发时从动复时个节执务动复期将系保存到稳定存，生故障最近的括主制同在多点行同一任、被制主复这种为协调协调节执备节时备个Checkpoint恢方法可分式和非式两点行，用点随准接管以及N模冗余多副本类协调进执实现简单开销执进数决这术应关键务式要求所有程同步行保存点，但行并行多表些技广泛用于任系协调许进创复复统大；非式允程独立建保存点，效率更高但恢杂储统过数分布式存系如HDFS和Ceph通多副本机制确保据纠删码术错时储开MPICH-V、BLCR等工具提供了对MPI程序的透明可靠性技在提供容能力的同降低了存现业调统销计应级错术计Checkpoint支持，而代HPC作度系如Slurm通常对于算密集型用，算法容技如近似算和自内为开销级验证错误况结置Checkpoint功能降低I/O，多Checkpoint算法可以在硬件存在的情下仍能得出可接受的频储储质策略将不同率的保存点存在不同速度的存介上果并行计算安全性问题数据隔离挑战任务验证与防护户计资时数开计环恶进多用共享并行算源，据隔离在放的高性能算境中，意程关虚拟术虚拟试图扰统资资至重要化技如机和容器可能干系或窃取源源使监统检测异计挖提供了基本隔离，但仍存在旁路通道攻用控系可常算模式，如击险别异构统矿为计术许处数风特是在系中，加速器行加密算技允理加密内间访问处数的存空管理和控制通常不如主据而无需解密，适用于理敏感据的处为应理器完善，可能成安全漏洞并行用启动远认证计环安全和程确保算境的完侧击资验证执环信道攻利用共享源的物理特性整性，用于行境未被篡改区缓访问时间动块链账术记录计（如存、功耗波）推断敏等分布式本技可用于算现统胁过证结验证感信息，是代并行系的重要威程，保果可安全并行编程错误竞条仅响还验并行程序中的同步和争件不影正确性，可能引入安全漏洞形式化证帮检测发态识别工具可助并程序中的安全缺陷静分析工具如ThreadSanitizer可潜数竞动态时获发错误在的据争，而工具可在运行捕并编内护边检查类动内减安全程框架提供置保机制，如界、型安全和自存管理，少安全险风国内并行计算研究进展计领显进处发发腾处计中国在高性能算域取得了著展，尤其是在自主理器研方面由国防科技大学研的飞理器和江南算技术发处应个产级计统发亿亿统研究所研的申威理器已用于多国超算机系2021年布的神算一号百次超算原型系采用了全产标术进阶国部件，志着中国超算技入自主可控新段纪陆业开发际竞计华为业发在人工智能芯片方面，寒武、比特大等企了具有国争力的AI加速器中科院算所与等企合作研了软栈编环调优专项计划项续计础应高性能并行件，包括并行程境和工具重点如863和核高基目持支持并行算基研究和开发华顶专计养用高校方面，清、北大、中科大等尖高校建立了门的并行算研究中心，培了大批高水平人才国际并行计算发展趋势百亿亿次计算竞赛欧积极发亿亿级计美国、盟、日本和中国都在研百次Exascale超算机这级计美国的Frontier已于2022年率先突破一里程碑，中国的E算机报开详这统临软据道也已完成但未公情些系面的主要挑战是能耗控制和态件生适配异构融合架构2计统种专未来高性能算系将更加多元化，集成各用加速器美国能源部的结欧Aurora超算将合Intel CPU和Xe GPU；洲的EPIEuropean计划开发结处构异构Processor Initiative合通用理器和可重加速器的架构这种趋势进编时统要求更先的程模型和运行系云边协同计算设备边缘计计边缘计为趋势随着IoT和算的普及，云算与算的融合成新计务时数计复杂边缘间动态算任根据效性、据量和算度在云端和之分配Google的Anthos、Microsoft的Azure Stack和AWS的Outposts都在探这种协为计索同模式，未来分布式并行算提供新范式并行计算教育与人才培养核心课程体系竞赛与实践开源社区参与计养统课际竞赛竞赛跃开计并行算人才培需要系的程体国超算ISC和ACM超算活的源社区是并行算人才成长的编计系，包括并行算法、并行程模型、高SC是学生展示并行算技能的重要平沃土参与如OpenMP、MPI、CUDA计构统课队这赛屡获绩项开发仅术还性能算架、分布式系等核心台中国在些比中佳，展等目的不提升技能力，培内现养类养团队协程国外知名高校如Berkeley、了中国高校的培成果此外，各作精神GitHub、GitLab上华开设专编为计项线论坛MIT、清、国防科大等都了门黑客马拉松和程挑战也学生提供了的并行算目和在提供了丰富计课从论实践实经验习资的并行算程序列，理到全战的学源和交流平台面覆盖未来并行计算技术展望量子并行计算光计算与神经形态计算计过计电进量子算利用量子力学原理，通光算利用光子代替子行信息叠纠缠实现数级计处优势带宽量子加和指并行理，潜在包括超高、低问题数际算能力对于特定如大分能耗和真正的并行性国上已有统拟优问创业开发经络解、量子系模和某些化多家公司光学神网加题现显优势经态计拟经，量子算法展出著速器神形算模生物神术统结构IBM、Google和中国科学技大学系的和功能，如IBM的构等机在量子硬件和算法方面取得TrueNorth和英特尔的Loihi芯片，进实临为处结构数重要展，但用化仍面量子相理非化据提供了高效方维错误干性持和校正等挑战案智能自动并行化辅动编难习人工智能助的自并行化工具将大幅降低并行程度机器学算法可分析结构动识别选择数编译应优程序，自并行机会，最佳并行策略和参器自适化、时动态调习构统开发专运行度和自学性能模型将共同建智能化并行系，使者能注逻辑细节于算法而非并行综合实践与课程案例矩阵运算并行化实验实现阵并对比不同并行方法的矩乘法性能并行排序算法比较实现种扩并分析多并行排序算法的展性卷积神经网络加速GPU优习使用CUDA化深度学模型的推理性能分布式数据处理项目设计规数统基于Spark的大模据分析系课设计实验项帮论识转为实际应个实验详细导评标从础线编本程提供了一系列精心的目，旨在助学生将理知化用能力每都配有指和分准，涵盖基的程程到高级统设计的分布式系课业选择个实际问题应计术进决优项图处应拟统程大作要求学生一，用并行算技行解往年秀目包括并行像理用、分布式搜索引擎、基于MPI的N体模系等们励组队拟实项开发环养团队协举办项请业专评为优我鼓学生合作，模真目境，培作能力期末将目展示会，邀界家点，秀作品提供展示机会总结与答疑核心知识点回顾计础论实践并行算基理与技能工具与技术栈编环应并行程境与框架用应用与案例分析领计实际应各域并行算用未来发展方向术趋势前沿技与研究课绍计概结构编优从经论术个们讨计本程全面介了并行算的基本念、体系、程模型、性能分析与化方法，涵盖典理到前沿技的各方面我探了并行算在科计数领应内进发趋势学算、大据分析、人工智能等域的广泛用，分析了国外最新研究展和展过课习们计统认识编够实际问题选择术计希望通本程的学，同学已建立起对并行算的系，掌握了基本的并行程能力，能根据合适的并行策略和技并行算个发领们励们继续关进积极关实践欢课内关问题问们环节是一快速展的域，我鼓同学注最新展，参与相研究和迎就程容或相提出疑，我将在答疑中一一解答。