中科大多核并行計(jì)算課件目錄并行計(jì)算概述多核處理器基礎(chǔ)并行計(jì)算編程模型并行算法設(shè)計(jì)并行計(jì)算性能優(yōu)化案例分析與實(shí)踐01并行計(jì)算概述并行計(jì)算是一種計(jì)算模式，它通過同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)來加速計(jì)算過程。在并行計(jì)算中，多個(gè)處理器或計(jì)算單元同時(shí)工作，以更快地完成一項(xiàng)任務(wù)或一組任務(wù)。并行計(jì)算的核心思想是將一個(gè)任務(wù)分解成若干個(gè)子任務(wù)，然后分配給不同的處理器或計(jì)算單元同時(shí)處理，最后將結(jié)果匯總。并行計(jì)算的定義科學(xué)計(jì)算01在科學(xué)研究中，很多問題需要進(jìn)行大規(guī)模的計(jì)算模擬和分析，如氣候模擬、物理模擬、生物信息學(xué)分析等。并行計(jì)算能夠大大加速這些計(jì)算過程，提高研究效率。云計(jì)算02云計(jì)算平臺(tái)通常采用并行計(jì)算來處理大量用戶請(qǐng)求和數(shù)據(jù)，提供高效、可靠的計(jì)算服務(wù)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)03人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域需要進(jìn)行大量的矩陣運(yùn)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等計(jì)算密集型任務(wù)，并行計(jì)算能夠顯著加速這些任務(wù)的執(zhí)行速度。并行計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景早期并行計(jì)算20世紀(jì)70年代，隨著多核處理器的出現(xiàn)，并行計(jì)算開始受到關(guān)注。當(dāng)時(shí)的并行計(jì)算主要用于高性能計(jì)算領(lǐng)域，如超級(jí)計(jì)算機(jī)和數(shù)值模擬。并行計(jì)算的發(fā)展隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，并行計(jì)算的規(guī)模和性能也不斷提升。進(jìn)入21世紀(jì)后，隨著多核處理器和分布式系統(tǒng)的普及，并行計(jì)算的應(yīng)用范圍越來越廣泛，逐漸滲透到各個(gè)領(lǐng)域。并行計(jì)算的未來隨著處理器技術(shù)的不斷進(jìn)步和算法的不斷優(yōu)化，并行計(jì)算將繼續(xù)發(fā)揮重要作用。未來，并行計(jì)算將與云計(jì)算、人工智能等技術(shù)進(jìn)一步融合，為人類帶來更加高效、智能的計(jì)算服務(wù)。并行計(jì)算的發(fā)展歷程02多核處理器基礎(chǔ)多核處理器是指在一個(gè)處理器芯片上集成多個(gè)核心的計(jì)算機(jī)硬件組件。定義核數(shù)特點(diǎn)多核處理器的核數(shù)可以從雙核到數(shù)十核甚至更多。多核處理器是并行計(jì)算和多任務(wù)處理的重要硬件基礎(chǔ)。030201多核處理器的概念共享內(nèi)存架構(gòu)多個(gè)核心共享一個(gè)物理內(nèi)存，通過高速總線或互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。分布式內(nèi)存架構(gòu)每個(gè)核心擁有獨(dú)立的內(nèi)存，通過高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。混合架構(gòu)結(jié)合共享內(nèi)存和分布式內(nèi)存的特點(diǎn)，根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行設(shè)計(jì)。多核處理器的架構(gòu)通過并行處理多個(gè)任務(wù)，多核處理器能夠顯著提高計(jì)算機(jī)的整體性能。提高計(jì)算性能多核處理器適用于同時(shí)運(yùn)行多個(gè)應(yīng)用程序或處理多個(gè)數(shù)據(jù)流的情況。適合多任務(wù)環(huán)境通過集成多個(gè)核心，多核處理器可以在較低的功耗下實(shí)現(xiàn)高性能。降低功耗隨著技術(shù)的進(jìn)步，可以通過增加核心數(shù)來提高多核處理器的性能，實(shí)現(xiàn)平滑升級(jí)。易于擴(kuò)展多核處理器的優(yōu)勢(shì)03并行計(jì)算編程模型MPI（MessagePassingInterface）是一種基于消息傳遞的并行編程模型，用于編寫可擴(kuò)展的多處理器并行程序?？偨Y(jié)詞MPI提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的通信協(xié)議，允許并行程序在多個(gè)處理器之間傳遞消息。它支持點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信和廣播/匯聚等通信模式，適用于高性能計(jì)算和分布式系統(tǒng)等領(lǐng)域。MPI并行編程模型具有可移植性和可擴(kuò)展性，能夠處理大規(guī)模并行任務(wù)。詳細(xì)描述MPI并行編程模型總結(jié)詞OpenMP是一種基于共享內(nèi)存的并行編程模型，用于編寫并行程序的多線程應(yīng)用程序。詳細(xì)描述OpenMP提供了一組編譯指令和運(yùn)行時(shí)庫(kù)函數(shù)，用于支持多線程并行計(jì)算。它通過將循環(huán)和迭代拆分成多個(gè)線程來并行執(zhí)行，提高了程序的執(zhí)行效率。OpenMP適用于多核處理器和多線程環(huán)境，廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、圖像處理和數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。OpenMP并行編程模型總結(jié)詞CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是一種基于GPU（圖形處理器）的并行計(jì)算平臺(tái)和應(yīng)用程序接口模型。詳細(xì)描述CUDA利用GPU的并行處理能力，通過C/C語言編程接口實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算。它支持在GPU上運(yùn)行多個(gè)線程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行計(jì)算。CUDA廣泛應(yīng)用于圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和物理模擬等領(lǐng)域，能夠顯著提高計(jì)算密集型任務(wù)的性能。CUDA并行編程模型04并行算法設(shè)計(jì)并行算法設(shè)計(jì)的基本原則并行度確定算法中可以并行執(zhí)行的任務(wù)數(shù)量，以及如何分配這些任務(wù)到多個(gè)處理器上。數(shù)據(jù)依賴性分析算法中的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，確保并行執(zhí)行不會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)或數(shù)據(jù)不一致。負(fù)載均衡確保所有處理器在并行執(zhí)行過程中能夠均勻地承擔(dān)工作負(fù)載，避免某些處理器空閑而其他處理器仍在忙碌。通信開銷考慮并行算法中處理器間的通信開銷，優(yōu)化通信策略以降低延遲和提高效率。

并行排序算法設(shè)計(jì)快速排序?qū)⒋判蛐蛄袆澐譃閮蓚€(gè)子序列，分別對(duì)子序列進(jìn)行快速排序，以達(dá)到并行化排序的目的。歸并排序?qū)⒋判蛐蛄袆澐譃槎鄠€(gè)子序列，分別對(duì)子序列進(jìn)行排序，然后合并已排序的子序列以得到最終排序結(jié)果。桶排序利用數(shù)據(jù)分治的思想，將待排序序列分配到有限數(shù)量的桶中，對(duì)每個(gè)桶中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，然后將桶中的數(shù)據(jù)合并以得到最終排序結(jié)果。Dijkstra算法用于求解單源最短路徑問題的并行圖算法，通過將圖劃分為多個(gè)子圖，并分別在子圖上獨(dú)立運(yùn)行Dijkstra算法，最后合并得到整個(gè)圖的最短路徑。Floyd-Warshall算法用于求解所有頂點(diǎn)對(duì)之間的最短路徑問題的并行圖算法，通過將圖劃分為多個(gè)子圖，并分別在子圖上獨(dú)立運(yùn)行Floyd-Warshall算法，最后合并得到整個(gè)圖的最短路徑。Bellman-Ford算法用于求解帶負(fù)權(quán)重的單源最短路徑問題的并行圖算法，通過將圖劃分為多個(gè)子圖，并分別在子圖上獨(dú)立運(yùn)行Bellman-Ford算法，最后合并得到整個(gè)圖的最短路徑。并行圖算法設(shè)計(jì)05并行計(jì)算性能優(yōu)化01吞吐量（Throughput）：?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)完成的計(jì)算任務(wù)的數(shù)量。02響應(yīng)時(shí)間（ResponseTime）：一個(gè)任務(wù)從提交到完成所需的時(shí)間。03并行度（DegreeofParallelism）：并行計(jì)算中同時(shí)執(zhí)行的計(jì)算任務(wù)的個(gè)數(shù)。04加速比（Speedup）：并行計(jì)算相對(duì)于串行計(jì)算的速度提升倍數(shù)。并行計(jì)算性能評(píng)估指標(biāo)輸入標(biāo)題02010403并行計(jì)算性能優(yōu)化方法負(fù)載均衡（LoadBalancing）：確保各個(gè)處理器核心上的任務(wù)分配均勻，避免部分核心空閑而其他核心還在忙碌。算法優(yōu)化（AlgorithmOptimization）：針對(duì)特定問題，設(shè)計(jì)和優(yōu)化并行算法以獲得更好的性能。數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化（DataLocalityOptimization）：通過優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問模式，減少緩存未命中（cachemiss）和提高數(shù)據(jù)復(fù)用。任務(wù)調(diào)度（TaskScheduling）：合理安排任務(wù)的執(zhí)行順序，以最小化等待時(shí)間和提高處理器利用率。優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如數(shù)組、隊(duì)列、棧等，以減少數(shù)據(jù)訪問沖突和等待時(shí)間。性能分析和調(diào)優(yōu)工具使用性能分析和調(diào)優(yōu)工具，如gprof、Valgrind、Perf等，找出性能瓶頸并進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化。使用并行框架和庫(kù)利用現(xiàn)有的并行框架和庫(kù)，如OpenMP、MPI、CUDA等，簡(jiǎn)化并行編程和提高性能。利用多線程并行通過多線程并行執(zhí)行任務(wù)，充分利用多核處理器的計(jì)算能力。并行計(jì)算性能優(yōu)化實(shí)踐06案例分析與實(shí)踐總結(jié)詞大規(guī)模、高精度詳細(xì)描述天氣預(yù)報(bào)模擬是并行計(jì)算的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。通過將天氣模型分解為多個(gè)子任務(wù)，并在多個(gè)核心上同時(shí)處理，可以大大提高計(jì)算效率和精度，為天氣預(yù)報(bào)提供更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。并行計(jì)算應(yīng)用案例一：天氣預(yù)報(bào)模擬并行計(jì)算應(yīng)用案例二：基因測(cè)序分析高吞吐量、高通量總結(jié)詞基因測(cè)序分析是生物信息學(xué)領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要任務(wù)，涉及到大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和高度的計(jì)算密集型。通過并行計(jì)算，可以將測(cè)序數(shù)據(jù)分解為多個(gè)子任務(wù)，