《并行计算技术》课件

并行计算技术并行计算技术是现代高性能计算的核心技术，它通过同时利用多个计算资源来解决大规模计算问题作为计算机系统的基础技术之一，并行计算已成为突破单处理器性能瓶颈的关键方法并行计算的基本思想类似于人多分头干，通过合理分配任务和协调多个计算单元，可以显著提高计算速度并扩大可解决问题的规模这门技术已广泛应用于科学计算、人工智能、大数据分析等众多领域本课程将深入探讨并行计算的基本原理、体系结构、算法设计以及编程技术，帮助学生全面理解并掌握这一关键技术课程介绍课程内容课程属性本课程主要讲授并行计算作为计算机科学与技术系的基本概念与原理，包括开设的

2.5学分专业选修并行计算模型、并行体系课程，本课程面向对高性结构、并行算法设计与并能计算感兴趣的学生，为行编程技术等内容后续深入学习奠定基础教学特点课程采用理论与实验相结合的教学模式，学生将通过实际编程练习掌握并行计算的实用技能教学目标掌握并行程序设计技术能够使用OpenMP、MPI等工具开发并行程序学习并行算法设计方法熟悉分解、分配、通信等核心设计策略理解并行计算机体系结构掌握共享内存、分布式内存等架构特点掌握并行计算的基本原理理解并行计算的核心概念与基本理论这些教学目标由基础到应用层层递进，学生将首先掌握基本原理，然后理解体系结构，进而学习算法设计方法，最终具备实际的并行程序开发能力通过这种金字塔式的学习路径，学生能够系统性地建立并行计算知识体系并行计算概述基本定义核心思想并行计算是一种同时利用多个计并行计算的基本思想可以简单概算资源解决计算问题的计算模括为人多分头干，通过合理分式，它使多个处理单元能够协同配任务，使多个处理单元同时工工作，共同完成一个大型计算任作，提高整体效率务主要目标并行计算的核心目标是加速求解速度，缩短计算时间，同时扩大可求解问题的规模，解决传统串行计算无法处理的大型问题并行计算不仅改变了传统的计算思维方式，也为解决各类大规模计算问题提供了可行途径随着问题规模不断扩大，单处理器性能提升受限，并行计算已成为现代计算技术发展的必然趋势为什么需要并行计算？应用需求不断增长科学研究、工程模拟、人工智能等领域对计算能力的需求呈指数级增长，单处理器已无法满足这些应用的计算需求单处理器性能提升遇到瓶颈由于功耗、散热和量子效应等物理限制，单处理器的主频和性能提升已经遇到严重瓶颈，无法通过简单提高主频获得性能提升解决大规模计算问题气候模拟、基因组分析等大规模科学计算问题需要海量计算资源，只有通过并行计算才能在合理时间内完成提高系统响应能力和吞吐量服务器、云计算等场景需要处理大量并发请求，并行计算可以显著提高系统响应能力和总体吞吐量并行计算的三个基本条件问题并行度应用问题必须可分解为多个可并行执行的子任务，问题本身具有足够的并行潜并行硬件力，使得多个处理单元能同时工作并行计算需要两个或两个以上的计算资源，如多核处理器、多处理器系统、分布式集群等，为并行任务并行软件提供物理基础需要专门的编程模型、语言和工具来实现并行算法，编写能够在并行硬件上高效执行的并行程序这三个基本条件缺一不可，只有同时满足才能实现有效的并行计算其中，问题的并行度是内在特性，而并行硬件和软件则是实现并行计算的外部条件在实际应用中，这三个方面往往相互制约、相互影响并行计算的相关概念同时计算并行计算分布式计算Concurrent ParallelDistributed指多个任务可以在任意时刻同时处指多个任务通过紧密合作共同解决一指多个程序在网络连接的多台计算机理，但不一定同时执行这是一个更个大问题，强调的是任务之间的协作上协作解决问题，强调的是计算资源广泛的概念，强调的是任务的独立性关系和同步执行的物理分布和网络通信和交错执行的可能性并行计算中，多个处理单元同时工分布式计算通常面临更复杂的通信、同时计算中，多个任务可能是相互独作，协同解决同一个问题，需要精心同步和容错问题，需要特殊的中间件立的，彼此之间没有必然的协作关设计任务分解和协调机制和协议支持系，只是共享系统资源并行计算的身边应用超级计算机天河1号个人电脑多核CPU处理器移动设备智能手机多核处理器天河1号拥有186368个核心，曾位居世界现代个人电脑普遍使用四核、八核甚至更当今的智能手机大多采用多核处理器架超级计算机排行榜前列，主要用于解决气多核心的处理器，使得普通用户也能享受构，如高通骁龙、华为麒麟等，多核并行象预报、生物医药、航空航天等领域的大并行计算带来的性能提升，特别是在多任处理让手机能够同时运行多个应用，并提规模科学计算问题务处理、视频编辑等场景下供流畅的用户体验并行计算已经深入到我们日常生活的方方面面，从大型超级计算机到人人口袋中的智能手机，从专业的图形处理到普通的办公应用，并行技术正在不断改变我们的计算方式和生活体验并行计算的粒度数据级并行DLP面向海量数据的并行处理任务级并行TLP多任务同时执行的并行指令级并行ILP3CPU内部指令并行执行位级并行BLP位操作同时处理的并行并行计算可以在不同的粒度级别上实现，从最细粒度的位级并行到最粗粒度的数据级并行，覆盖了从计算机底层硬件到高层应用的各个层次不同粒度的并行计算适用于不同类型的问题和应用场景，在实际系统中通常是多种粒度并行技术的组合应用数据级并行DLP基本定义典型应用场景实际应用案例数据级并行是指多个功能相同的处理部最典型的应用是循环计算，如向量处理器、GPU计算、SIMD指令集件同时对不同数据执行相同的操作，这fori=0;i100;i++A[i]=B[i]+等都是数据级并行的具体实现，在图像种并行方式特别适合处理大规模同构数C[i];，这类操作可以被拆分为多个独立处理、科学计算等领域有广泛应用据的子任务并行执行数据级并行的关键特点是多个功能相同的运行部件对不同的数据执行相同的操作，这种并行方式具有结构规整、实现简单、效率高等优点，特别适合处理具有高度规律性的大规模数据计算问题现代GPU的高性能计算能力正是基于数据级并行原理实现的任务级并行TLP基本定义典型应用任务级并行是指多个处理器或核心多任务操作系统、Web服务器处理通过同时执行多个进程或线程来实并发请求、数据库系统并发事务处现并行计算，每个任务可以处理不理等是任务级并行的典型应用场景同的功能或操作特点实现方式任务之间可以处理相同或不同的数主要通过多进程或多线程技术实3据，执行相同或不同的操作，灵活现，进程间通过消息传递或共享内性高但协调复杂存进行通信与协作任务级并行是最常见的并行计算形式，几乎所有现代计算系统都支持这种并行方式它的优势在于能够有效利用多核处理器资源，提高系统整体吞吐量，同时还可以通过合理划分任务，利用不同处理单元的特长，实现异构并行计算指令级并行ILP流水线技术将指令执行分为多个阶段，不同指令的不同阶段可以同时执行，类似工厂的流水线生产方式超标量处理器配备多个功能部件，能够在一个时钟周期内同时启动多条指令执行，提高指令吞吐量乱序执行打破程序顺序约束，根据资源可用性动态调度指令执行顺序，提高资源利用率VLIW架构超长指令字架构，一条指令可以包含多个操作码，由编译器静态调度并行执行指令级并行主要在处理器内部实现，对软件开发人员相对透明，通常由硬件自动开发或由编译器优化实现现代处理器设计中的流水线、超标量、乱序执行等技术，都是为了挖掘程序中的指令级并行性，在单处理器内部实现多指令并行执行，提高指令吞吐率和处理器利用率位级并行BLP18位处理器时代早期计算机如Apple II、Commodore64等使用8位处理器，一次只能处理8位数据216位处理器时代如Intel8086/8088，一次可处理16位数据，运算效率提升，应用于早期PC332位处理器时代如Intel80386及后续产品，一次处理32位数据，支持更大内存寻址空间464位处理器时代当代主流处理器架构，一次处理64位数据，提供更高的计算效率和更大的寻址空间位级并行是最基本的并行形式，通过增加处理器字长（从8位到16位、32位再到64位），使单个指令能够同时处理更多数据位，提高基本运算效率这种并行方式对于整数运算、内存访问、地址计算等基本操作特别有效，是计算机性能提升的重要基础并行计算的度量指标加速比Speedup效率Efficiency可扩展性Scalability衡量并行算法相对于最佳串并行系统资源利用率，通常系统随处理器数量增加而保行算法的速度提升比例，理定义为加速比除以处理器数持高效率的能力良好的可想情况下与处理器数量成正量效率反映了并行开销对扩展性意味着系统可以通过比加速比是评估并行系统系统性能的影响程度简单增加硬件资源来处理更性能的最基本指标大规模的问题并行开销Overhead实现并行计算所引入的额外计算和通信成本，包括任务创建、通信、同步等开销较低的并行开销有助于获得更高的并行效率加速比Speedup定律AmdahlAmdahl定律公式S=1/[1-f+f/n]其中•S加速比•f可并行化部分的比例•n处理器数量这个公式揭示了并行计算的一个基本局限加速比受程序中串行部分比例的限制图中显示了不同串行比例1-f对加速比的影响可以看出，即使处理器数量无限增加，加速比也会被串行部分所限制，最大值为1/1-fAmdahl定律是并行计算领域最重要的理论之一，它指出了并行计算的基本局限性程序中不可避免的串行部分将限制整体可获得的加速比这一定律强调了优化串行部分对提高并行性能的重要性，同时也说明了简单增加处理器数量并不能无限提高性能定律Gustafson并行计算机体系结构多处理器系统多核处理器分布式系统多处理器系统由多个独立的处理器组成，多核处理器将多个处理核心集成在同一个分布式系统由通过网络连接的多台计算机可以共享内存SMP或采用分布式内存架芯片上，共享某些资源（如缓存）这已组成，每台计算机具有独立的内存和处理构MPP这种系统通常用于服务器和高成为主流处理器设计方案，从智能手机到器这种系统可以构建大规模计算集群，性能计算领域，能够同时处理多个任务或服务器都采用多核架构，提供更高的性能适合处理可分解的大型问题和提供高可用大规模并行任务和能效比性服务现代并行计算机体系结构多种多样，从单芯片多核到大规模分布式集群，不同架构适用于不同应用场景随着异构计算的发展，结合CPU、GPU和专用加速器的混合架构也越来越普及，为特定应用提供最佳性能分类法Flynn分类特点典型示例SISD单指令流单数据流传统的冯·诺依曼架构，一次执行一条指令处理一个数早期的单核处理器据SIMD单指令流多数据流同一条指令同时作用于多个数据元素向量处理器、GPUMISD多指令流单数据流多条不同的指令同时作用于同一个数据容错系统、流水线（有争议）MIMD多指令流多数据流多个处理单元执行不同指令处理不同数据多核CPU、集群系统Flynn分类法是1966年由Michael J.Flynn提出的，用于对计算机系统进行分类的经典方法该分类法基于处理器对指令和数据的处理方式，将计算机系统分为四类SISD、SIMD、MISD和MIMD在当代计算系统中，SISD已经很少见，主要是作为理论参考SIMD技术广泛应用于向量处理和图形处理MISD应用较少，有争议MIMD是现代并行系统的主流架构，包括多核处理器、多处理器系统和分布式系统共享内存架构UMA统一内存访问NUMA非统一内存访问UMA架构中，所有处理器通过同一个总线访问共享内存，所NUMA架构中，内存物理上分布于不同处理器节点，处理器访有处理器访问任何内存位置的时间相同问本地内存比远程内存快典型示例对称多处理器SMP系统，如多核PC和小型服务典型示例大型服务器系统，如多路服务器、超级计算机节器点优点编程模型简单，所有处理器看到一致的内存视图优点扩展性较好，可支持更多处理器缺点扩展性受限，随着处理器数量增加，内存访问竞争加缺点内存访问延迟不均匀，编程复杂度增加，需要考虑数据剧局部性共享内存架构是最常见的并行系统架构之一，其特点是所有处理器共享同一个全局内存地址空间，处理器通过读写共享内存中的变量进行通信这种架构编程相对简单，适合中小规模并行系统但随着处理器数量增加，内存访问冲突和延迟问题变得更加突出，限制了系统的可扩展性分布式内存架构内存独立性分布式内存架构中，每个处理器都拥有自己的本地内存，不存在全局共享的地址空间处理器只能直接访问自己的本地内存，无法直接访问其他处理器的内存消息传递通信处理器之间通过显式的消息传递操作（如发送和接收）进行数据交换和协作这种通信方式需要程序员显式编程实现，通常使用MPI等消息传递接口可扩展性分布式内存架构具有良好的可扩展性，可以轻松扩展到成百上千个节点，甚至更多这是因为没有全局共享内存导致的访问冲突和瓶颈问题实例与应用典型系统包括计算集群、大规模并行处理MPP系统和分布式网格计算平台广泛应用于大规模科学计算、气象模拟、天文数据处理等领域异构并行计算架构CPU+GPUCPU+FPGA结合CPU的通用处理能力和GPU的大规结合CPU的灵活性和FPGA的可编程硬模并行计算能力，适用于图形渲染、科1件加速能力，可以为特定算法提供定制学计算和深度学习等应用CPU处理控化硬件加速广泛应用于信号处理、金制流和串行任务，GPU处理数据密集型融计算和数据库加速等领域并行计算CPU+专用加速器优势互补结合通用处理器和为特定任务优化的专异构架构利用不同处理单元的优势互用加速器（如TPU、NPU等），在特定补，为不同计算任务选择最适合的硬领域如AI推理、神经网络训练等获得极件，实现整体性能和能效的最优化高性能和能效比异构并行计算架构已成为现代高性能计算系统的主流设计，从个人电脑到超级计算机都采用多种类型的处理单元协同工作这种架构能够实现更高的计算密度和能效比，但也带来了编程复杂度的增加，需要特殊的编程模型和工具支持并行算法设计同步机制确保任务间正确协作与数据一致性通信协调设计高效的数据交换与信息传递模式任务分配将子任务合理分配到处理单元问题分解将大问题拆分为可并行的子问题并行算法设计是并行计算的核心环节，其基本流程从问题分解开始，通过合理的任务分配和通信协调，最终实现高效的并行执行问题分解是基础，决定了并行潜力；任务分配影响负载均衡；通信协调关系到数据交换效率；同步机制则保证计算结果的正确性成功的并行算法设计需要平衡计算与通信的关系，最大化计算/通信比，减少处理器间的依赖和通信开销，同时保证负载均衡，避免部分处理器空闲等待这是一个需要理论知识与实践经验相结合的过程并行算法设计模式分治法管道法将问题递归分解为规模更小的子问题，各子问题并行求解，然后合并结将任务分解为一系列连续的步骤，不同处理器负责不同步骤，数据从一果典型应用包括并行快速排序、矩阵乘法等分治法的关键在于子问个步骤传递到下一个步骤适用于具有明确顺序处理阶段的应用，如视题间的独立性和结果合并的效率频编码、信号处理等主从模式数据分解模式一个处理器作为主节点分配任务，其他处理器作为从节点执行任务并返根据数据集的自然划分将计算任务分配给处理器，每个处理器处理数据回结果主节点负责任务调度和结果收集，适合动态负载平衡的场景的不同部分适用于数据并行度高、数据间依赖性低的应用，如图像处理、矩阵运算等并行程序设计线程级并行编程在共享内存环境中，通过创建多个线程实现并行执行线程之间可以方便地共享内存数据，但需要解决数据竞争和同步问题常用工具包括POSIX线程Pthread、C++11线程库和OpenMP等进程级并行编程在分布式内存环境中，通过创建多个进程实现并行执行进程之间通过消息传递通信，没有共享内存空间主要工具是MPI消息传递接口，广泛应用于高性能计算领域向量化编程利用处理器的SIMD指令集，对数据进行向量化处理可以通过编译器自动向量化、向量化内在函数或特定语言扩展实现适合数据密集型的规则计算异构并行编程在CPU、GPU、FPGA等混合架构上编程，各类处理器协同工作主要工具包括CUDANVIDIA GPU、OpenCL跨平台和OpenACC等需要考虑不同处理器特性和数据传输开销共享内存并行编程OpenMPOpenMP是一种基于编译指导语句的共享内存并行编程标准，支持C/C++和Fortran语言它简化了多线程编程，开发者只需添加pragma指令即可实现并行化，编译器负责生成多线程代码PthreadPOSIX线程Pthread是一套标准的线程创建和管理API，提供了底层的线程控制功能它允许开发者精确控制线程的创建、终止、同步等操作，但编程复杂度较高C++线程C++11及以上版本提供了标准的线程支持库，包括thread、mutex、condition_variable等类它提供了面向对象的线程编程接口，结合了现代C++特性，使线程编程更加安全和方便共享内存并行编程基于变量共享的协作模型，所有线程可以访问共同的内存空间，通过读写共享变量进行通信这种模型编程相对简单，但需要特别注意数据竞争、死锁等并发问题，通常需要使用互斥锁、条件变量等同步机制确保程序正确性基础OpenMP编译指导语句fork-join模型OpenMP使用#pragma omp形式的编译指导语句来标记并行区域和指定并行行为这些指导OpenMP采用fork-join并行执行模型程序开始时只有一个主线程，当遇到并行区域时，将语句对不支持OpenMP的编译器是注释，确保代码向后兼容分叉fork出多个线程并行执行，并行区域结束后，这些线程合并join回主线程#pragma ompparallel{//并行区代码}工作共享结构数据共享属性OpenMP提供了多种工作共享结构，如for循环并行化、sections划分不同代码段等，变量可以声明为shared共享、private私有、firstprivate私有但初始化为共享值使并行区内的工作能够在线程间合理分配等，控制线程间的数据可见性和访问方式OpenMP是最流行的共享内存并行编程工具之一，它平衡了易用性和性能，适合快速将串行程序并行化，特别是数据并行应用其指导语句方式使得同一份代码可以既作为串行程序也作为并行程序编译运行，大大提高了代码的维护性和可移植性核心指令OpenMP指令功能示例#pragma ompparallel创建并行区域，生成多个线#pragma ompparallel程{code}#pragma ompfor并行化for循环，在线程间分#pragma ompfor配迭代fori=0;i#pragma ompsections定义可并行执行的代码段#pragma ompsections{#pragma ompsection{code1}}#pragma ompcritical定义临界区，一次只允许一#pragma ompcritical个线程执行{update_shared_data;}除了表中列出的指令外，OpenMP还提供了许多其他有用的指令和子句，如barrier同步屏障、atomic原子操作、reduction归约操作、schedule调度策略等这些丰富的功能使OpenMP能够应对各种并行场景的需求OpenMP编程的一个重要优势是可增量并行化，开发者可以从程序的热点部分开始，逐步添加并行指令，而不需要重写整个程序这种方式能够快速获得性能提升，同时降低开发和调试的复杂度消息传递并行编程MPI消息传递接口点对点通信MPI是一套用于开发分布式内存并行程序的标准接口，它定义了进程间通点对点通信是两个进程之间的直接通信，包括发送和接收操作MPI提供信的各种函数和协议MPI支持多种编程语言，包括C、C++和了同步和异步、阻塞和非阻塞等多种通信模式，满足不同场景的需求Fortran，是高性能计算领域最重要的并行编程工具之一集体通信数据类型与通信器集体通信涉及一组或所有进程的通信操作，如广播、收集、散发、归约MPI支持自定义数据类型，允许复杂数据结构的直接传输通信器等这些操作简化了复杂的数据交换模式，并通常比手动实现的点对点通Communicator定义了参与通信的进程组，使得不同组的通信可以相信更高效互隔离，提高了程序的模块化与共享内存编程不同，消息传递编程中进程间没有共享变量，所有数据交换都必须通过显式的消息发送和接收操作完成这种模型适合分布式内存系统，可扩展性更好，但编程复杂度通常较高，需要仔细设计通信模式以优化性能核心函数MPIMPI_Init初始化MPI环境，必须在其他MPI函数调用前执行典型用法MPI_Initargc,argv，参数接收命令行参数配对函数MPI_Finalize用于程序结束前清理MPI环境MPI_Send/MPI_Recv基本的点对点通信函数，用于发送和接收消息MPI_Sendbuffer,count,datatype,dest,tag,comm发送数据；MPI_Recvbuffer,count,datatype,source,tag,comm,status接收数据MPI_Bcast广播函数，将数据从一个进程发送到通信器内的所有进程MPI_Bcastbuffer,count,datatype,root,comm，其中root指定发送数据的源进程MPI_Reduce归约函数，将所有进程的数据按指定操作如求和、求最大值组合，结果存储在指定进程MPI_Reducesendbuf,recvbuf,count,datatype,op,root,comm除了这些核心函数外，MPI还提供了丰富的进阶功能，如非阻塞通信MPI_Isend/MPI_Irecv、派生数据类型、进程组和通信器管理、单边通信等完整的MPI标准包含数百个函数，覆盖了分布式并行编程的各个方面MPI程序通常采用SPMD单程序多数据模式，所有进程执行相同的程序代码，但处理不同的数据部分通过进程号rank和进程总数size的信息，每个进程可以确定自己的工作范围和通信对象并行编程GPUCUDA编程模型CUDA是NVIDIA公司开发的GPU并行计算平台和编程模型，它扩展了C/C++语言，使开发者能够编写在GPU上执行的程序CUDA程序包含在CPU上运行的主机代码和在GPU上运行的设备代码（核函数）内存层次结构GPU具有复杂的内存层次结构，包括全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存和寄存器等不同类型的内存有不同的访问速度、大小和作用范围，合理利用这些内存是优化GPU程序性能的关键线程组织方式CUDA采用层次化的线程组织结构多个线程组成一个线程块block，多个线程块组成一个网格grid线程块内的线程可以同步和共享内存，不同块之间相对独立这种结构使CUDA能够在不同规模的GPU上有效扩展GPU并行编程利用了图形处理器强大的并行计算能力，特别适合数据并行度高的应用，如矩阵运算、图像处理、深度学习等与传统CPU相比，GPU拥有更多的计算核心和更高的内存带宽，但核心频率较低，因此最适合处理大规模的简单计算任务编程基础CUDA核函数定义和调用线程块和网格核函数是在GPU上并行执行的函数，使用__global__关键字声明调用核函CUDA程序中，线程组织为三维结构线程、线程块和网格每个线程可以通过数时需要指定执行配置（线程块数量和每块线程数）内置变量获取其在这个层次结构中的位置•threadIdx线程在块内的索引__global__void vecAddfloat*A,float*B,float*C•blockIdx块在网格中的索引{•blockDim块的维度（每个块的线程数）int i=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;C[i]=A[i]+B[i];•gridDim网格的维度（块的数量）}//调用核函数vecAddd_A,d_B,d_C;共享内存使用同步与协作共享内存是块内线程共享的高速缓存，使用__shared__关键字声明线程块内的线程可以通过__syncthreads函数进行同步，确保所有线它能显著提高访问频繁的数据的读写速度，减少全局内存访问次数程都达到了代码中的同一点这对于正确处理共享内存数据尤为重要混合并行编程MPI+OpenMP MPI+CUDA1结合进程级和线程级并行，在节点间使用MPI在分布式GPU集群中，结合MPI处理节点间通通信，节点内使用OpenMP多线程2信，CUDA进行GPU内部并行计算性能优化策略多级并行针对不同硬件层次采用合适的通信和同步策综合运用多种并行模型，如集群级、节点级、略，优化计算与通信重叠核级、向量级等多级并行混合并行编程是现代高性能计算系统的主流编程模式，它利用了分层并行体系结构的优势在典型的混合编程中，MPI负责粗粒度的并行（进程间），OpenMP或CUDA负责细粒度的并行（线程或GPU内）这种方式既能利用分布式内存系统的可扩展性，又能充分发挥共享内存和加速器的性能优势随着异构计算系统的普及，混合编程变得越来越重要MPI+OpenMP是超级计算机上最常见的编程模型，而在GPU集群上，MPI+CUDA或MPI+OpenACC则更为常用掌握混合并行编程需要理解多种并行编程模型及其交互方式并行程序调试与优化并行调试工具并行程序调试比串行程序复杂得多，需要专门的调试工具常用工具包括Totalview支持MPI和线程调试、DDT分布式调试工具、CUDA-GDBNVIDIA GPU调试器等这些工具提供断点设置、变量检查、进程/线程控制等功能性能分析工具性能分析工具帮助识别程序瓶颈常见工具有Intel VTune、NVIDIA Nsight、TAUTuningand AnalysisUtilities、Scalasca等这些工具可以收集程序执行时间、CPU/GPU利用率、内存访问模式、通信开销等信息负载平衡负载平衡是指合理分配工作，使所有处理单元都保持忙碌状态策略包括静态分配、动态分配和自适应负载平衡等良好的负载平衡可以减少等待时间，提高系统整体利用率通信优化通信往往是并行程序的主要瓶颈优化策略包括减少通信次数、增加通信粒度、使用非阻塞通信、通信与计算重叠、选择合适的通信模式和拓扑结构等常见并行优化技术局部性优化提高数据访问的局部性，减少内存访问延迟包括空间局部性优化（如数据块化、数组填充）和时间局部性优化（如循环重排序、计算重用）在分布式系统中，还需考虑数据分布的局部性，减少跨节点通信负载均衡确保工作量在处理单元间均匀分配，避免部分处理器过载而其他空闲可采用静态负载均衡（如按循环、块或随机分配任务）或动态负载均衡（如工作窃取、主-从模式）策略，根据应用特点选择合适方案通信重叠计算同时进行通信和计算操作，隐藏通信延迟通过非阻塞通信、流水线技术等方式实现例如，可以在等待MPI消息到达的同时，处理器继续执行与当前通信无关的计算任务内存访问优化优化内存访问模式，提高缓存命中率技术包括数据预取、内存对齐、减少伪共享和缓存颠簸等在GPU编程中，合并内存访问和避免线程分支发散尤为重要并行数值算法矩阵运算并行化矩阵运算是科学计算的基础，包括矩阵-向量乘法、矩阵-矩阵乘法、矩阵分解（如LU、QR、奇异值分解）等这些操作通常具有高度的数据并行性，适合在多核CPU、GPU等并行架构上实现并行排序算法排序是计算机科学中的基本问题，常见的并行排序算法包括并行快速排序、并行归并排序、奇偶排序、样本排序等这些算法采用不同的策略将排序任务分解为可并行执行的子任务并行图算法图算法广泛应用于社交网络分析、路径规划、科学计算等领域并行图算法包括并行广度优先搜索、并行最短路径、并行图着色、并行社区发现等，这些算法需要处理图数据结构的特殊性和不规则访问模式并行数值算法是并行计算的核心应用领域之一，它将并行计算原理应用于解决各类数值计算问题高效的并行数值算法不仅需要考虑算法的计算复杂度，还需要关注通信复杂度、负载平衡、内存访问模式等因素，以在并行环境中获得最佳性能并行矩阵乘法数据分块策略通信模式矩阵乘法C=A×B可以通过多种方式进行数据分块不同分块策略对应不同的通信模式•行分块将矩阵A按行分块，每个处理器计算结果矩阵C的部分•行分块需要广播矩阵B或部分列行•列分块需要广播矩阵A或部分行•列分块将矩阵B按列分块，每个处理器计算结果矩阵C的部分•二维分块需要进行行通信和列通信列•3D算法在三维处理器网格上实现，进一步减少通信•二维分块矩阵A和B都进行二维分块，适合二维处理器网格•Cannon算法专为二维网格设计的矩阵乘法算法，减少通信量计算-通信重叠性能优化方法利用非阻塞通信，在等待数据的同时进行已有数据的计算，针对不同硬件架构的优化，如利用CPU的缓存层次结构、隐藏通信延迟例如，在等待下一块矩阵数据的同时，处理GPU的共享内存和线程级并行等同时还可应用循环展开、已接收到的数据块的计算指令级并行、SIMD向量化等技术进一步提升性能并行排序算法并行快速排序并行归并排序基于经典快速排序算法的并行版本首先选择一个枢轴元素，将数据分为将数据分割成多个子序列，每个处理器独立排序一个子序列，然后并行归两部分，然后递归地并行排序这两部分关键挑战是枢轴选择和负载平并这些已排序的子序列并行归并是算法的关键部分，可以采用树形归并衡，因为不平衡的划分会导致处理器利用率低下或级联归并等方式实现奇偶排序样本排序一种适合并行处理的比较交换排序算法在奇数步骤比较并交换奇数索引通过选择样本元素将数据划分为大致相等的桶，每个处理器负责一个桶的与其后元素，在偶数步骤比较并交换偶数索引与其后元素这种规则的比排序，最后合并结果样本选择对负载平衡至关重要，常采用过采样技术较模式使其易于并行实现提高划分质量并行排序算法在大数据处理、数据库系统和科学计算等领域有广泛应用选择合适的并行排序算法需要考虑数据规模、数据分布特性、可用的并行架构以及通信开销等因素在实际应用中，混合使用多种排序策略也是常见的优化手段并行图算法并行广度优先搜索并行最短路径广度优先搜索BFS是图遍历的基本算法并行BFS通常采用最短路径问题在路径规划、网络路由等领域有重要应用并行层次同步方法，每层的顶点可以并行处理关键挑战包括负载Dijkstra算法和并行Bellman-Ford算法是两种常见方法不均衡（不同顶点的邻居数差异大）和不规则内存访问优化Delta-stepping算法将顶点按距离分桶，可并行处理同一桶技术包括边缘列表压缩、方向优化（根据当前活跃顶点比例动内的顶点，是一种高效的并行单源最短路径算法对于全对最态切换前进和反向遍历）等短路径，并行Floyd-Warshall算法通过三维循环并行化实现并行图着色并行社区发现图着色问题是为图的顶点分配颜色，使相邻顶点颜色不社区发现旨在识别图中紧密连接的顶点组并行标签传同并行图着色算法通常采用迭代方法，如首次适配着播算法和并行Louvain方法是两种常用的并行社区发现色并行化，或基于独立集的并行着色这类算法在编译算法这些算法在社交网络分析、生物信息学和推荐系器优化、调度问题和网络分配等领域有应用统等领域有广泛应用并行科学计算应用并行计算在科学研究领域有广泛应用天气预报与气候模拟使用大规模并行系统模拟大气和海洋动力学，提高预测精度和时效生物信息学中，并行计算用于基因组序列比对、蛋白质结构预测等计算密集型任务，加速生物医学研究分子动力学模拟通过并行计算跟踪分子系统中原子运动，研究蛋白质折叠、药物设计等问题有限元分析则利用并行计算求解工程中的复杂偏微分方程，用于结构力学、流体动力学、电磁场分析等领域，大幅提升大规模模拟的速度和精度并行人工智能应用分布式机器学习神经网络并行训练大规模数据处理现代机器学习模型训练需要处理海量数据和深度神经网络训练是计算密集型任务，通常AI应用需要处理和分析PB级数据，依赖分复杂计算，分布式并行成为必然选择常见采用GPU集群加速并行策略包括数据并布式系统和并行算法Hadoop、Spark等框架如TensorFlow、PyTorch等支持数据行、模型并行和流水线并行等大型模型框架提供了高效的并行数据处理能力，支持并行（多副本模型处理不同数据）和模型并（如GPT系列）训练通常结合多种并行技机器学习算法在大数据环境下的并行执行和行（模型分割到多设备）两种基本方式术，在数千GPU核心上协同工作优化并行计算已成为人工智能领域不可或缺的技术基础无论是模型训练、推理还是数据处理，并行技术都在提升性能和扩展规模方面发挥着关键作用随着AI模型复杂度和应用规模的不断增长，更高效的并行算法和架构将持续推动人工智能领域的创新发展并行大数据技术MapReduce模型Spark并行计算一种用于大规模数据处理的编程模型，基于内存计算的分布式引擎，通过弹性将计算分为Map和Reduce两个阶段分布式数据集RDD抽象和DAG执行引Map阶段并行处理输入数据，生成中间擎提供高效的并行数据处理支持批处键值对；Reduce阶段合并中间结果生成理、流处理、机器学习等多种计算模最终输出式分布式数据管理大规模图计算包括分布式文件系统如HDFS和专门处理大规模图数据的并行框架，如NoSQL数据库如HBase，支持大规模GraphX、Pregel等采用顶点中心编3数据的并行存储和访问数据分区和复程模型，通过迭代计算和消息传递实现制是核心策略，提供高吞吐、可扩展的复杂图算法的并行执行数据服务并行大数据技术通过分布式架构和并行算法，解决了传统计算模型在处理海量数据时的性能和扩展性问题这些技术广泛应用于互联网服务、商业智能、科学研究等领域，支撑着数据驱动决策和创新高性能并行计算中心超级计算机系统超级计算机是并行计算的集大成者，通常由数千至数十万个计算核心组成现代超级计算机多采用异构架构，结合CPU、GPU和专用加速器，提供极高的计算性能代表系统包括中国的神威·太湖之光、美国的Summit等资源管理与调度高性能计算中心需要复杂的资源管理系统，如SLURM、PBS等，负责作业排队、资源分配、节点管理等功能先进的调度策略结合作业特性、系统负载和能耗等因素，优化系统整体效率和用户体验作业提交与运行用户通过提交脚本描述作业资源需求和执行命令，系统根据优先级和资源可用性安排执行典型作业类型包括批处理作业、交互式作业和MPI并行作业等，不同类型有不同的资源需求和运行特性性能监控与优化计算中心通常配备先进的性能监控工具，收集系统状态、资源利用率和作业性能数据这些数据用于系统调优、性能瓶颈发现和用户应用优化，持续提升系统整体效率并行计算前沿技术量子并行计算神经形态计算近记忆计算量子计算利用量子叠加和纠缠模拟人脑神经元和突触工作方通过将计算单元迁移到靠近数特性，在特定问题上展现出指式的计算范式，通过大规模并据存储位置，减少数据移动开数级加速潜力目前量子计算行处理单元实现高效的感知和销的新型计算架构这种方法仍处于早期发展阶段，面临量认知功能神经形态芯片如解决了传统冯·诺依曼架构中的子相干性、错误校正等挑战，IBM的TrueNorth和Intel的内存墙问题，特别适合大数据但已在密码学、优化问题和材Loihi已经问世，在低功耗、实分析和人工智能等数据密集型料科学等领域展示出革命性潜时处理等方面展现独特优势应用力领域专用并行架构针对特定应用领域定制的专用并行处理器，如AI加速器、图像处理器等这些架构牺牲通用性换取高性能和能效，如谷歌TPU张量处理单元在深度学习领域的成功应用并行计算的发展趋势大规模并行向百万核以上规模发展，解决超大规模问题异构融合多种计算单元协同工作，优势互补专用化设计针对特定应用领域优化的并行处理器编程模型简化降低并行编程难度，提高开发效率并行计算正在经历从通用向专用、从同构向异构、从小规模向大规模的转变随着单一处理器性能提升遇到物理极限，多核化、并行化成为提升计算性能的主要途径未来的并行系统将更加关注能效比、可靠性和可编程性人工智能的兴起进一步推动了并行计算的发展，为神经网络专用加速器等创新架构提供了应用场景与此同时，量子计算、神经形态计算等新型计算范式也在探索中，可能带来并行计算领域的范式转变软件方面，自动并行化工具和领域特定语言将降低并行编程难度，使更多开发者能够有效利用并行系统并行程序性能分析案例分析工具与方法性能瓶颈识别本案例使用Intel VTuneProfiler对MPI+OpenMP混合并行的矩通过性能分析发现的主要瓶颈阵乘法程序进行性能分析分析方法包括•内存访问模式导致的高缓存缺失率•热点分析识别消耗CPU时间最多的函数•OpenMP线程创建和销毁的频繁开销•并行效率分析检测线程负载不均衡和同步开销•MPI点对点通信中的不必要同步等待•内存访问分析评估缓存命中率和带宽利用情况•四核间的NUMA效应导致远程内存访问延迟•MPI通信分析测量进程间通信开销优化方法与效果经验总结针对发现的瓶颈实施了以下优化矩阵分块以提高缓存局部案例表明，并行程序性能优化需综合考虑多层次因素，包括性（缓存命中率提升40%）；使用OpenMP线程池避免重算法、数据结构、内存访问模式、通信策略等性能分析工复创建（降低5%开销）；引入非阻塞MPI通信与计算重叠具提供了宝贵数据，但解读结果和优化决策仍需专业知识和（总体加速15%）；优化NUMA数据放置策略（提升12%经验小规模测试和迭代优化是高效的工作方法内存带宽）并行计算实验环境本课程实验环境涵盖多种并行计算平台多核CPU平台以Intel Xeon处理器为主，每节点配备双路处理器共48核心和256GB内存，支持OpenMP和MPI编程GPU加速平台配备NVIDIA TeslaV100或A100GPU，支持CUDA和OpenCL编程，适合开发高性能GPU加速应用分布式集群由32个计算节点组成，通过高速InfiniBand网络互联，提供MPI分布式编程环境此外，学生还可以访问基于AWS、阿里云的云计算资源，体验大规模并行计算这些多样化的实验环境使学生能够全面实践各类并行编程技术，为解决实际问题做好准备课程实验内容基础并行编程实验熟悉并行编程环境和基本工具，完成简单的OpenMP多线程程序和MPI消息传递程序开发实验内容包括并行求和、向量运算、图像处理等基础应用，帮助学生建立并行编程的基本概念和技能2并行算法设计实验学习并实现经典并行算法，如并行排序、并行矩阵乘法、并行图算法等学生需要比较不同并行策略的性能差异，理解算法设计与硬件特性的关系，培养并行算法分析和设计能力性能优化实验针对给定并行程序进行性能分析和优化使用Intel VTune、NVIDIA Nsight等工具识别性能瓶颈，应用缓存优化、负载均衡、通信优化等技术提升程序性能，培养学生的性能调优能力4综合应用实验完成一个完整的并行计算应用项目，如并行机器学习算法、大规模科学计算模拟、高性能图像处理等学生需要从问题分析、算法设计到程序实现和性能优化，综合应用所学知识解决实际问题参考资源课程教材与参考书主要教材《并行计算结构、算法、编程》Parallel Computing:Architecture,Algorithms andProgramming，包含并行计算基础理论和实践方法辅助参考书《并行程序设计指南》、《MPI权威指南》、《CUDA编程指南》等，提供特定编程模型的深入讲解在线学习资源MOOC平台课程Coursera的并行、并发与分布式编程系列，edX的高性能计算课程开放教程Intel并行计算中心教程，NVIDIA CUDA开发者资源，Texas AdvancedComputingCenter培训材料等这些资源提供了丰富的学习视频、示例代码和实践项目开源并行计算框架MPI实现OpenMPI,MPICH；OpenMP编译器GNU GCC,Intel Compiler；CUDA工具包NVIDIA CUDAToolkit；高性能计算库Intel MKL,cuBLAS,FFTW；并行框架Spark,TensorFlow等学生可以通过这些开源工具构建完整的并行计算环境此外，学术会议如SuperComputingSC、International Paralleland DistributedProcessing SymposiumIPDPS，期刊如《IEEE Transactionson Paralleland DistributedSystems》等是了解并行计算最新研究进展的重要渠道系里还提供了线上论坛和代码仓库，方便学生交流经验和分享资源总结与展望并行计算核心知识体系1系统掌握并行计算理论基础和技术方法实际应用能力培养能够设计并实现高效并行程序解决实际问题技术发展前景了解并行计算的最新进展和未来趋势本课程构建了并行计算的完整知识体系，从基础概念到先进技术，从理论原理到实践应用，帮助学生全面理解并行计算的核心思想和方法通过课堂教学与实验相结合，培养学生解决实际问题的能力，为进入高性能计算、大数据、人工智能等领域打下坚实基础展望未来，并行计算将在异构融合、专用化设计、编程模型创新等方向持续发展量子计算、神经形态计算等新型计算范式也为并行计算带来新的研究方向我们鼓励学生在完成课程后，继续关注前沿进展，参与开源项目或研究工作，不断深化对并行计算的理解和应用能力。