《并行程序設(shè)計(jì)導(dǎo)論》第二章1CATALOGUE目錄并行計(jì)算基礎(chǔ)并行程序設(shè)計(jì)語言并行程序開發(fā)環(huán)境并行程序性能優(yōu)化分布式內(nèi)存并行程序設(shè)計(jì)共享內(nèi)存并行程序設(shè)計(jì)總結(jié)與展望201并行計(jì)算基礎(chǔ)3并行計(jì)算通過同步利用多計(jì)算資源，旨在高效處理大規(guī)模且繁雜的計(jì)算任務(wù)。并行計(jì)算的主要思想是用多個(gè)處理器來協(xié)同求解一個(gè)問題，即將被求解的問題分解成若干個(gè)部分，各部分均由一個(gè)獨(dú)立的處理機(jī)來并行計(jì)算。并行計(jì)算系統(tǒng)既包括緊密集成的多處理器架構(gòu)，也包括分散的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。并行計(jì)算概念4PRAM模型PRAM（并行隨機(jī)存取機(jī)器）模型，亦稱作基于共享存儲(chǔ)的SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）模型，是一種理論上的并行計(jì)算架構(gòu)。BSP模型BSP（BulkSynchronousParallel）模型，字面的意思是“大”同步模型，它最早由Leslie和Valiant在1990年提出。作為計(jì)算機(jī)語言和體系結(jié)構(gòu)之間的橋梁和計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)和并行算法之間的橋梁。LogP模型LogP架構(gòu)是一種基于分布式存儲(chǔ)與點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信的多節(jié)點(diǎn)計(jì)算模型，該模型通過算法內(nèi)部隱藏網(wǎng)絡(luò)延遲，從而在提高編程難度的基礎(chǔ)上，簡化了硬件設(shè)計(jì)過程。并行計(jì)算模型5將計(jì)算任務(wù)分割為若干較小單元，每個(gè)單元能在獨(dú)立處理器上同步處理。分解任務(wù)劃分?jǐn)?shù)據(jù)劃分將程序劃分成可以分配到不同任務(wù)單元或進(jìn)程上的任務(wù)；將數(shù)據(jù)劃分成可以分配到不同任務(wù)單元或進(jìn)程上的數(shù)據(jù)；030201并行算法設(shè)計(jì)原則6平衡負(fù)載優(yōu)化處理器負(fù)載分配，確保并行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)最高加速效率。減少通信減少處理器之間的通信，降低并行計(jì)算的通信開銷；考慮并行計(jì)算的粒度在設(shè)計(jì)多線程算法時(shí)，必須關(guān)注計(jì)算單元的分割程度。細(xì)分割的并行處理能促使更多處理器同時(shí)工作，但隨之而來的是通信與同步成本的增加；而粗分割的并行處理則能降低通信與同步的成本，卻可能無法充分發(fā)揮處理器的潛能。因此，選擇恰當(dāng)?shù)姆指畛潭戎陵P(guān)重要，以實(shí)現(xiàn)資源利用率與通信成本之間的平衡。并行算法設(shè)計(jì)原則702并行程序設(shè)計(jì)語言8常見并行程序設(shè)計(jì)語言由NVIDIA開發(fā)的并行計(jì)算平臺(tái)和API，主要用于GPU加速計(jì)算。CUDA（ComputeUnifiedDevic…一種基于消息傳遞的并行程序設(shè)計(jì)語言，廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算和工程領(lǐng)域。MPI（消息傳遞接口）是一種計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言標(biāo)準(zhǔn)，用于在計(jì)算機(jī)集群上實(shí)現(xiàn)高效的消息傳遞。一個(gè)用于共享內(nèi)存并行編程的API，特別適用于多線程的并行計(jì)算環(huán)境。OpenMP9具有良好的移動(dòng)性，適用于分散的內(nèi)存架構(gòu)，并支持大范圍的并行處理。編程復(fù)雜度高，需要手動(dòng)管理消息傳遞和同步。語言特性與優(yōu)缺點(diǎn)比較缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)10語言特性與優(yōu)缺點(diǎn)比較優(yōu)點(diǎn)編寫簡便，便于在共享內(nèi)存環(huán)境下使用，且具備線程自動(dòng)管理與同步功能。缺點(diǎn)可移植性相對(duì)較差，受限于操作系統(tǒng)和編譯器支持。11針對(duì)GPU加速計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化，可實(shí)現(xiàn)高性能并行計(jì)算。優(yōu)點(diǎn)編程難度大，需掌握GPU架構(gòu)與編程方式，且支持范圍僅限于NVIDIA顯卡。缺點(diǎn)語言特性與優(yōu)缺點(diǎn)比較12根據(jù)計(jì)算需求選擇在應(yīng)對(duì)涉及大規(guī)模并行計(jì)算的科學(xué)計(jì)算與工程挑戰(zhàn)時(shí)，MPI方案是最佳之選；而在處理共享內(nèi)存環(huán)境下的多線程并行任務(wù)時(shí)，OpenMP技術(shù)則更加適合；至于那些需要GPU加速的復(fù)雜計(jì)算，CUDA無疑是最佳方案。考慮編程難度和學(xué)習(xí)成本MPI編程較為復(fù)雜，需投入更多學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)；而OpenMP編程較易上手，適宜新手及快速項(xiàng)目開發(fā)；CUDA編程則涉及對(duì)GPU架構(gòu)和編程模式的理解，其學(xué)習(xí)門檻相對(duì)較高?？紤]可移植性和兼容性MPI具有較好的可移植性和兼容性，適用于不同的操作系統(tǒng)和硬件平臺(tái)；OpenMP的可移植性相對(duì)較差，受限于操作系統(tǒng)和編譯器支持；CUDA僅限于NVIDIAGPU，可移植性較差。選擇合適的并行程序設(shè)計(jì)語言1303并行程序開發(fā)環(huán)境14常見并行程序開發(fā)環(huán)境介紹MPI（MessagePassing…一種規(guī)范化的并行計(jì)算信息交換機(jī)制，廣泛用于大規(guī)模并行計(jì)算平臺(tái)。OpenMP一種支持多平臺(tái)共享內(nèi)存并行編程的API，適用于多線程并行計(jì)算。CUDA（ComputeUnified…NVIDIA開發(fā)的并行計(jì)算平臺(tái)及編程框架，主要針對(duì)GPU執(zhí)行通用計(jì)算任務(wù)。OpenCL（OpenComputin…一種開放的并行計(jì)算框架，支持多種異構(gòu)設(shè)備（如CPU、GPU、FPGA等）。15下載并安裝MPI庫，配置環(huán)境變量，測試MPI程序運(yùn)行。MPI環(huán)境配置OpenMP環(huán)境配置CUDA環(huán)境配置OpenCL環(huán)境配置確保編譯器支持OpenMP，設(shè)置編譯器選項(xiàng)以啟用OpenMP，測試OpenMP程序運(yùn)行。安裝CUDA開發(fā)套件，調(diào)整GPU驅(qū)動(dòng)程序，設(shè)定相關(guān)環(huán)境變量，并執(zhí)行CUDA應(yīng)用程序以驗(yàn)證其運(yùn)行情況。安裝OpenCL軟件開發(fā)工具包，調(diào)整設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序，設(shè)定相關(guān)環(huán)境變量，執(zhí)行OpenCL程序的測試運(yùn)行。環(huán)境配置與安裝指南16開發(fā)并行程序，借助MPI庫實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間數(shù)據(jù)交換，進(jìn)行程序的調(diào)試與性能調(diào)優(yōu)。MPI并行程序開發(fā)識(shí)別可并行化代碼段，使用OpenMP指令進(jìn)行并行化改造，調(diào)試并優(yōu)化程序性能。OpenMP并行程序開發(fā)掌握GPU架構(gòu)和編程框架，運(yùn)用CUDAC/C語言進(jìn)行GPU加速軟件開發(fā)，對(duì)程序進(jìn)行調(diào)試與性能優(yōu)化。CUDA并行程序開發(fā)了解OpenCL編程模型和異構(gòu)設(shè)備特性，使用OpenCLC編寫跨平臺(tái)并行代碼，調(diào)試并優(yōu)化程序性能。OpenCL并行程序開發(fā)使用開發(fā)環(huán)境進(jìn)行并行程序開發(fā)1704并行程序性能優(yōu)化18任務(wù)劃分與負(fù)載均衡將計(jì)算任務(wù)合理劃分到不同的處理單元上，確保各處理單元負(fù)載均衡，避免某些處理單元空閑而其他處理單元過載。并行算法設(shè)計(jì)為了解決特定問題，我們開發(fā)了一種高效并行算法，旨在降低計(jì)算復(fù)雜性并減少通信成本。數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化通過改善數(shù)據(jù)訪問的局部性，減少處理器訪問內(nèi)存的延遲，提高緩存命中率。使用并行庫和框架通過運(yùn)用現(xiàn)有的并行庫和框架，比如OpenMP、CUDA，可以簡化并行程序的開發(fā)過程，從而提升開發(fā)效率。性能優(yōu)化策略與方法19性能分析工具介紹及使用性能分析工具簡介優(yōu)化建議提出性能數(shù)據(jù)收集性能瓶頸定位介紹常見的性能分析工具，如gprof、Valgrind、IntelVTune等，以及它們的功能和使用方法。介紹性能分析工具的運(yùn)用方法，以搜集程序的性能信息，包括運(yùn)行時(shí)長、CPU使用比例、內(nèi)存消耗等。探討性能數(shù)據(jù)剖析技巧，以識(shí)別程序中存在計(jì)算、I/O或通信等性能瓶頸。根據(jù)性能瓶頸分析結(jié)果，提出針對(duì)性的優(yōu)化建議，如改進(jìn)算法、優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、減少通信開銷等。20分享一個(gè)案例：優(yōu)化矩陣乘法，運(yùn)用改良算法和并行計(jì)算庫，達(dá)到明顯性能增長。案例一案例分享：探討一種圖像處理并行化技術(shù)，通過任務(wù)拆分與數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化，顯著提升了圖像處理的執(zhí)行速度與性能。案例二科學(xué)計(jì)算模擬：分享一個(gè)科學(xué)計(jì)算模擬的優(yōu)化案例，通過并行算法設(shè)計(jì)和使用高性能計(jì)算資源，加速了模擬過程的執(zhí)行速度。案例三優(yōu)化案例分享2105分布式內(nèi)存并行程序設(shè)計(jì)2203性能優(yōu)化探討在分布式內(nèi)存編程領(lǐng)域提高性能的技巧，包括降低通信成本、實(shí)現(xiàn)負(fù)載平衡以及有效運(yùn)用緩存等策略。01分布式內(nèi)存架構(gòu)介紹分布式內(nèi)存架構(gòu)的基本概念、特點(diǎn)以及與其他并行計(jì)算模型的區(qū)別。02編程模型分布式內(nèi)存編程模型的核心原理闡述，涵蓋任務(wù)分配、交互方式以及同步與異步處理等方面。分布式內(nèi)存編程模型概述23MPI編程基礎(chǔ)深入剖析MPI編程接口，涵蓋初始化過程、進(jìn)程控制、通訊函數(shù)、數(shù)據(jù)類型以及同步機(jī)制等內(nèi)容。MPI程序調(diào)試與優(yōu)化討論MPI程序的調(diào)試方法和優(yōu)化策略，包括性能分析、錯(cuò)誤處理和程序優(yōu)化等。MPI高級(jí)特性探討MPI的先進(jìn)功能，包括非阻塞交互、集體通信、定制數(shù)據(jù)類型以及進(jìn)程結(jié)構(gòu)布局等特性。MPI簡介介紹MPI（MessagePassingInterface）的基本概念、發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域。MPI編程接口及使用方法24ABCD矩陣乘法以矩陣乘法為例，深入剖析分布式內(nèi)存并行程序的構(gòu)建步驟，涵蓋任務(wù)拆分、數(shù)據(jù)分發(fā)、信息交互與協(xié)調(diào)同步等方面。圖算法利用圖算法案例，諸如最短路徑算法和最小生成樹算法，闡述分布式內(nèi)存并行程序在復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理中的應(yīng)用。實(shí)際應(yīng)用案例介紹分布式內(nèi)存并行程序在實(shí)際問題中的應(yīng)用，如科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等。并行排序介紹并行排序算法在分布式內(nèi)存環(huán)境中的實(shí)現(xiàn)，包括比較排序和非比較排序等。分布式內(nèi)存并行程序?qū)嵗治?506共享內(nèi)存并行程序設(shè)計(jì)26多個(gè)處理器通過共享同一塊內(nèi)存空間進(jìn)行通信和協(xié)作。共享內(nèi)存概念利用多線程或多進(jìn)程技術(shù)進(jìn)行并行處理，線程與進(jìn)程間通過共享內(nèi)存的讀寫操作來完成數(shù)據(jù)交互。編程模型為確保數(shù)據(jù)統(tǒng)一及防止并發(fā)沖突，必須實(shí)施同步策略（例如使用鎖或信號(hào)量）來確保對(duì)共享資源的互斥訪問。同步與互斥共享內(nèi)存編程模型概述27OpenMP是一種支持多平臺(tái)共享內(nèi)存并行編程的API，適用于C/C和Fortran等語言。OpenMP簡介提供一系列編譯器命令、庫和系統(tǒng)變量，旨在支持并行處理、同步機(jī)制及數(shù)據(jù)共享等特性。編程接口在源代碼中加入OpenMP指令與庫函數(shù)調(diào)用的方式，實(shí)現(xiàn)與編譯器兼容的并行化操作。其中，廣泛使用的OpenMP指令有并行代碼塊（parallel）、任務(wù)分配（work-sharing）等。使用方法OpenMP編程接口及使用方法28實(shí)例一圖像處理。將圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)線程處理一個(gè)區(qū)域，最后合并結(jié)果。實(shí)例二實(shí)例三分析方法采用矩陣劃分技術(shù)，將計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)線程中進(jìn)行，以實(shí)現(xiàn)矩陣乘法的并行加速。針對(duì)具體實(shí)例，分析并行化策略、數(shù)據(jù)劃分、同步與互斥等問題，評(píng)估并行程序的性能和可擴(kuò)展性。在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，通過運(yùn)用共享內(nèi)存并行化技術(shù)，可以有效提升求解偏微分方程的計(jì)算速度。共享內(nèi)存并行程序?qū)嵗治?907總結(jié)與展望30回顧本次課程重點(diǎn)內(nèi)容并行計(jì)算的基本概念介紹了并行計(jì)算的定義、分類、并行度等基本概念，為后續(xù)學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。并行算法的設(shè)計(jì)與分析通過實(shí)際案例講解了并行算法的構(gòu)思方法、研究手段和效能評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，旨在讓學(xué)生熟悉并行算法的核心理論及其應(yīng)用技術(shù)。并行計(jì)算的硬件基礎(chǔ)深入探討了并行計(jì)算機(jī)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、處理器間交流機(jī)制以及存儲(chǔ)系統(tǒng)等相關(guān)知識(shí)，旨在使學(xué)生掌握并行計(jì)算的物質(zhì)基礎(chǔ)。并行編程實(shí)踐介紹了常見的并行編程模型、編程語言和工具，并通過實(shí)驗(yàn)讓學(xué)生親身體驗(yàn)并行編程的過程和技巧，培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力。31異構(gòu)并行計(jì)算隨著處理器技術(shù)的不斷發(fā)展，未來計(jì)算機(jī)硬件將呈現(xiàn)更加多樣化的異構(gòu)形態(tài)。如何利用和管理這些異構(gòu)資源，提高計(jì)算效率，是并行計(jì)算領(lǐng)域面臨的重要挑戰(zhàn)。并行計(jì)算的能效問題計(jì)算機(jī)性能的持續(xù)增強(qiáng)使得能源消耗問題日益顯著。在