矩阵计算并行算法
矩阵乘法并行算法分析
4. 实验
• 程序说明 • 程序中通过继承Runable接口来实现，原因 在于Java类只能单继承，如果采用第一种方 法，即继承了Thread类后，就不能再继承其 他的类了，使得程序丧失了灵活性。而通 过实现Runnable接口的方法，可以很好的解 决这个问题。
4. 实验
• 程序实现 • 构造了一个conMatrix 的矩阵类用于初始化 矩阵(矩阵用二维数组表示)。 • 构造了继承自conMatrix的Matrix类，并在类 中实现Runable接口。 • 通过矩阵相乘方法“chengfa(…,int n)”中的 第3个参数n，来决定将这两个矩阵分成多 少个子块进行计算。并通过获得运算前后 系统时间来得到运算的时间，显示在运算 结果后。
a0,0 a1,0
a0,1 a0,2 a1,1 a1,2 a2,1 a2,2 a3,1 a3,2
a0,3 b0,0 a1,3 b1,0 a2,3 b2,0 a3,3 b3,0
b0,1 b0,2 b1,1 b1,2 b2,1 b2,2 b3,1 b3,2
3. 块矩阵乘法中常用算法分析
• 行列划分算法 由于使用p个处理机, 每次每台处理机计算 出一个Ci,j，计算C需要p次来完成。Ci,j的计 算是按对角线进行的，计算方法如下：
for (i=0; i<p-1; i++){ l=i+myid mod p； Cl=A*B； mp1=myid+1 mod p；mm1=myid-1 mod p； if (i!=p-1) { send(B，mm1)；recv(B，mp1);} }
a0,3 b2,0 a1,3 b3,0
b0,3 b1,3 b2,3 b3,3
矩阵乘法并行算法分析课件
增加并行度对加速比的贡献会逐渐减小。
实际应用中的性能表现
矩阵规模
在实际应用中，矩阵的规模对并行算法的性能表现有显著影响。
数据分布
数据在矩阵中的分布情况也会影响并行算法的性能，如均匀分布 、稀疏矩阵等。
系统环境
并行算法在实际应用中的性能表现还受到系统环境的影响，如硬 件资源、操作系统等。
PART 05
在数据密集型应用中，如机器学习、图像处理等领域，并行计算 能够显著提高数据处理速度和效率。
云计算平台
随着云计算技术的发展，并行计算在云计算平台上的应用将更加广 泛，为大数据处理提供更高效、灵活的计算服务。
人工智能与机器学习
并行计算在人工智能和机器学习领域的应用前景广阔，能够加速模 型训练和推理过程，提高人工智能应用的性能和效率。
3
数据处理
在数据处理中，矩阵乘法可以用于数据分析和挖 掘等领域，如图像处理和自然语言处理等。
PART 02
矩阵乘法并行算法的实现 方式
基于线程的并行算法
总结词
通过多线程并行执行，充分利用多核处理器资源。
详细描述
基于线程的并行算法利用操作系统的线程库，将矩阵乘法任务划分为多个子任务，每个子任务由一个线程执行。 线程间通过共享内存或消息传递进行通信，以完成整个矩阵乘法操作。
基准测试
通过对比不同并行算法在相同规模矩阵乘法任务上的 执行时间，评估算法的性能。
性能指标
包括吞吐量、加速比、并行度等，用于量化算法的效 率。
并行度与加速比的关系
并行度
01
指并行算法中同时处理的任务数量，与硬件资源有关。
加速比
02
指并行算法相对于串行算法的性能提升比例。
关系
并行计算算法设计与分析
并行计算算法设计与分析一、引言在现代计算机系统中，并行计算已经成为一种重要的技术手段。
并行计算算法的设计与分析是研究并行计算的核心内容之一。
本文将详细介绍并行计算算法的设计与分析方法，并讨论其在实际应用中的意义与挑战。
二、并行计算算法的分类1. 数据并行算法数据并行算法采用将计算任务分割为多个子任务，每个子任务在不同的处理单元上并行执行的方式。
典型的数据并行算法包括矩阵乘法算法、并行排序算法等。
2. 任务并行算法任务并行算法是将计算任务分解为多个相互独立的子任务，并行执行的方式。
各个子任务之间没有数据依赖关系，可以同时进行计算。
典型的任务并行算法包括并行搜索算法、并行图算法等。
3. 流水线并行算法流水线并行算法是将计算任务分解为多个阶段，不同处理单元在不同阶段上并行执行，通过流水线的方式提高计算效率。
典型的流水线并行算法包括多级缓存机制的并行计算算法、指令级并行计算算法等。
三、并行计算算法的设计方法1. 并行分解并行分解是指将原始的计算任务分解为多个子任务的过程。
在并行分解过程中，需要考虑任务的划分方式、任务之间的依赖关系以及负载均衡等问题。
2. 并行通信并行通信是指多个处理单元之间的信息传递与同步。
在并行计算算法的设计中，合理的并行通信方式能够提高计算效率。
常用的并行通信方式包括消息传递接口MPI、共享内存等。
3. 并行合并并行合并是指将多个子任务的计算结果合并为最终的结果的过程。
在并行合并过程中，需要考虑合并方式以及结果的正确性验证等问题。
四、并行计算算法的分析方法1. 速度up与加速比速度up表示并行计算与串行计算相比的计算速度提升程度。
加速比表示并行计算中处理单元数量增加时，计算速度相对于串行计算的提升比例。
通过对速度up与加速比的分析，可以评估并行算法的性能优劣。
2. 并行性的度量与评估并行性是指并行计算中各个子任务可以同时进行的程度。
通过对并行性的度量与评估，可以确定并行计算算法的最佳并行度。
超级计算技术中的并行算法与矩阵运算
超级计算技术中的并行算法与矩阵运算在现代科学和工程领域中，超级计算技术发挥着至关重要的作用。
为了解决复杂问题，超级计算机采用了并行算法和矩阵运算等技术，以实现高效的计算和分析。
本文将探讨超级计算技术中的并行算法和矩阵运算，并分析其应用与发展趋势。
首先，我们来了解一下超级计算技术中的并行算法。
并行算法是指将复杂的计算任务分解成多个子任务，然后并发地运行于多个计算单元上，以提高计算效率和性能。
并行算法的设计需要考虑任务分解、通信和同步等关键问题。
常用的并行算法包括分治法、并行排序和并行搜索等。
对于矩阵运算来说，超级计算技术也发挥着重要的作用。
矩阵运算是指对矩阵进行基本的数学运算，诸如加法、减法、乘法和求逆等。
这些矩阵运算在科学计算、图像处理和人工智能等领域中广泛应用。
超级计算技术能够利用并行算法加速矩阵运算的速度，提高计算效率。
在超级计算技术中，矩阵乘法是一种常见且重要的矩阵运算。
矩阵乘法的基本思想是将两个矩阵相乘，得到一个新的矩阵。
然而，传统的矩阵乘法算法在大规模矩阵计算时效率较低，因此需要并行算法的支持。
并行矩阵乘法算法采用了多种策略，如按块分配、循环分配和网络划分等，以充分利用计算资源。
除了矩阵乘法，超级计算技术还可以应用于其他矩阵运算，如矩阵分解和特征值计算等。
矩阵分解是将一个矩阵分解成多个部分矩阵的过程，常见的矩阵分解包括LU分解、QR分解和SVD分解。
这些分解可以帮助我们更好地理解和处理复杂的数学问题。
而特征值计算则是计算一个矩阵的特征值和特征向量，对于解决线性方程组和优化问题都具有重要意义。
随着科学技术的不断发展，超级计算技术中的并行算法和矩阵运算也在不断演进。
首先，随着计算单元和存储器的不断增加，我们可以使用更大规模的矩阵进行计算，从而解决更加复杂的科学问题。
其次，新的并行算法和矩阵运算技术的提出，使得超级计算机能够更快速地处理大规模数据，实现更高效的计算。
最后，超级计算技术的发展也推动了云计算和人工智能等领域的进步，使得计算资源得到充分利用。
FPGA矩阵计算并行算法与结构
FPGA矩阵计算并行算法与结构FPGA（Field Programmable Gate Array）矩阵计算并行算法与结构FPGA是一种可编程逻辑电路，其具有可配置的逻辑块和可编程的连接，使得设计师可以根据其特定需求来定制硬件。
由于FPGA具有并行处理的能力，因此在矩阵计算中，使用FPGA可以极大地提高计算效率。
本文将介绍FPGA矩阵计算并行算法及结构。
在FPGA上实现矩阵计算的并行算法通常包括以下步骤：数据输入：将需要计算的矩阵数据输入到FPGA中。
数据预处理：对输入的数据进行必要的预处理，例如对数据进行规格化、归一化等。
并行计算：将预处理后的数据分配到多个处理单元上，并利用FPGA 的并行性进行矩阵乘法运算。
数据后处理：对计算结果进行必要的后处理，例如数据的存储和输出等。
其中，并行计算是整个算法的核心。
在矩阵乘法运算中，可以将两个矩阵分别拆分成多个小矩阵，然后利用FPGA的并行性同时进行计算。
在具体实现过程中，可以采用基于流水线的并行计算方法，以最大限度地提高计算速度。
FPGA矩阵计算并行结构通常采用如下方式：数据输入/输出接口：为满足矩阵计算的需要，需要设计相应的数据输入/输出接口。
具体实现中，可以采用DMA（Direct Memory Access）技术实现数据的快速传输。
并行计算单元：在FPGA内部设计多个并行计算单元，用于执行矩阵乘法运算。
每个计算单元可以同时处理一个小矩阵的计算。
控制单元：控制单元用于控制整个FPGA的运算流程。
具体实现中，可以采用可编程逻辑门阵列（PLGA）或可编程逻辑器件（PLD）等来实现控制单元的设计。
存储单元：为满足矩阵计算的需要，需要设计相应的存储单元来存储数据和结果。
具体实现中，可以采用高速缓存（Cache）或片上内存（On-Chip Memory）等来实现存储单元的设计。
总线接口：采用总线接口将各个单元连接起来，以实现数据的传输和通信。
具体实现中，可以采用可编程总线（Programmable Bus）或外部总线（External Bus）等来实现总线接口的设计。
矩阵相乘-并行算法
矩阵相乘-并行算法并行处理技术课程设计分析报告课程设计题目矩阵相乘并行算法设计姓名廖杰学号M201372880专业计算机技术任课教师金海石宣化所在学院计算机科学与技术学院报告提交日期2014-01-13行度。
对于一个n×n的方阵，棋盘划分最多可以使用n^2个处理器进行并行计算，但使用按行或列分解最多可以使用n个。
对矩阵相乘采用棋盘式划分的算法通常称作Cannon算法。
A）行列划分又叫带状划分（Striped Partitioning），就是将矩阵整行或者整列分成若干个组，每个组指派给一个处理器。
下图所例为4个CPU，8×8矩阵的带状划分。
在带状划分情况下，每个CPU将会均匀分配到2行(列)数据。
8×8矩阵变成了一个1×4或4×1的分块矩阵，每个CPU所属的分块矩阵大小为8×2或2×8。
B）棋盘划分就是将矩阵分成若干个子矩阵，每个子矩阵指派给一个处理器，此时任一处理器均不包含整行或者整列。
下图所示即为4个处理器情况下8×8矩阵的棋盘划分，其中处理器阵列为2×2，每个处理器分配到的子矩阵大小为4×4。
矩阵划分成棋盘状可以和处理器连成二维网孔相对应。
对于一个n×n维矩阵和p×p的二维处理器阵列，每个处理器均匀分配有（n/p）×(n/p)=n^2/p^2个元素。
使用棋盘式划分的矩阵相乘算法一般有两种，Cannon算法和Summa算法。
SUMMA算法能够计算m*l的A矩阵和l*n的B矩阵相乘（m、l、n可不相等），而cannon算法只能实现n*n的A矩阵和n*n的B矩阵相乘，具有很大的局限性。
3.2、算法原理A) 行划分法假设是M*N，计算前，将矩阵N发送给所有从进程，然后将矩阵M分块，将M中数据按行分给各从进程，在从进程中计算M中部分行数据和N的乘积，最后将结果发送给主进程。
矩阵乘法并行算法分析
CHAБайду номын сангаасTER 04
并行算法性能分析
算法性能评价指标
执行时间
算法执行所需的总时间，包括计算时间 和等待时间。
并行度
算法中可并行执行的任务数量，通常 用并行度与总任务数的比值来衡量。
计算效率
算法的计算速度与单核计算速度的比 值，用于衡量算法的并行化程度。
负载均衡
并行任务在处理单元上的分配是否均 匀，以避免某些处理单元空闲而其他 处理单元还在忙碌的情况。
图像处理
在图像处理中，矩阵乘法用于图像变换、图像滤波等算法，并行算法可以加速图像处理 过程。
机器学习与人工智能领域的应用
深度学习
深度学习中的卷积神经网络等算法需要大量的矩阵乘法运算，并行算法可以提高训练速度和模型性能 。
推荐系统
推荐系统中，矩阵乘法用于用户-物品评分预测，通过并行化提高推荐算法的实时性和准确性。
CHAPTER 03
矩阵乘法并行算法设计
基于数据划分的并行算法
数据划分策略
将矩阵A和B按照行或列进行划分，每个处理器处 理一部分数据，最后将结果合并。
优点
简单易实现，负载均衡。
缺点
数据通信开销较大，需要大量内存带宽。
基于任务划分的并行算法
任务划分策略
将矩阵乘法的任务划分为多个子任务，每个处理器执行一个子任 务，最后将结果汇总。
优点
减少数据通信开销，适合处理大规模矩阵乘法。
缺点
负载均衡问题，需要复杂的任务调度。
基于混合划分的并行算法
混合划分策略
结合数据划分和任务划分，既对数据进行划分，也对 任务进行划分，以提高并行度和负载均衡。
优点
结合了数据划分和任务划分的优点，能够更好地处理 大规模矩阵乘法。
矩阵奇异值分解算法的并行实现
矩阵奇异值分解算法的并行实现矩阵奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种常用的矩阵分解方法，广泛应用于信号处理、数据降维、推荐系统等领域。
随着数据规模的不断增大，传统的串行算法已经无法满足大规模矩阵奇异值分解的需求。
因此，研究者们开始研究并行实现矩阵奇异值分解算法，以提高计算效率和降低运行时间。
一、矩阵奇异值分解简介矩阵奇异值分解是将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积的形式，即 A = UΣV^T，其中 A 是一个 m×n 的矩阵，U 和 V 是正交矩阵，Σ是一个对角矩阵。
奇异值分解的核心是计算矩阵 A 的奇异值和相应的左奇异向量和右奇异向量。
二、传统串行算法的局限性在传统的串行算法中，矩阵奇异值分解的计算复杂度较高，特别是当矩阵维度较大时，计算时间会急剧增加。
同时，传统算法也无法有效利用多核处理器、分布式计算等并行计算资源，导致计算效率较低。
三、并行实现算法的优势相比于传统串行算法，并行实现算法具有以下优势：1. 提高计算效率：并行算法可以充分利用多核处理器、分布式计算等计算资源，将任务分配给多个处理单元并行计算，大大提高了计算效率。
2. 缩短运行时间：并行算法将一个大任务划分为多个小任务，这些小任务可以同时进行，从而缩短了整个算法的运行时间。
3. 适应大规模数据处理：随着数据规模不断增大，传统算法的计算时间会急剧增加，而并行算法可以有效地分担计算任务，适应大规模数据处理的需求。
四、并行实现算法的发展与应用随着并行计算技术的不断发展，研究者们提出了多种并行实现矩阵奇异值分解的算法，如以下几种：1. 并行QR算法：QR算法是一种常用的矩阵特征值计算方法，可以用于矩阵奇异值分解。
并行QR算法将QR迭代算法分解为多个子任务，并行计算，提高了计算效率。
2. 并行分块SVD算法：分块SVD算法将矩阵划分为多个子矩阵，然后分别计算每个子矩阵的奇异值分解。
稀疏矩阵乘法 并行
稀疏矩阵乘法并行
稀疏矩阵乘法是指两个稀疏矩阵相乘的运算。
稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵。
由于稀疏矩阵的特殊性质，传统的矩阵乘法算法在稀疏矩阵上执行效率较低，因此并行计算可以提高稀疏矩阵乘法的运算速度和效率。
首先，我们可以从并行计算的角度来考虑稀疏矩阵乘法。
在并行计算中，可以将稀疏矩阵分割成多个子矩阵，然后在多个处理单元上同时进行计算，最后将结果合并得到最终的乘积矩阵。
这样可以充分利用并行计算的优势，加快稀疏矩阵乘法的运算速度。
其次，从算法优化的角度来看，针对稀疏矩阵的特点，可以采用一些特殊的算法来进行并行计算。
例如，可以使用CSR （Compressed Sparse Row）格式或者CSC（Compressed Sparse Column）格式来存储稀疏矩阵，并设计针对这些格式的并行算法来进行稀疏矩阵乘法的计算，以提高计算效率。
另外，还可以考虑使用GPU进行并行计算。
由于GPU具有大量的并行计算单元，适合处理大规模数据的特点，可以利用GPU的并行计算能力来加速稀疏矩阵乘法的运算。
此外，针对稀疏矩阵乘法的特点，还可以结合多线程并行计算，利用多核处理器的优势，实现稀疏矩阵乘法的并行计算。
总的来说，稀疏矩阵乘法的并行计算可以从多个角度进行优化，包括算法设计、数据格式选择以及硬件加速等方面，以提高稀疏矩
阵乘法的运算速度和效率。
通过并行计算，可以更好地利用计算资源，加快稀疏矩阵乘法的计算速度，提高计算效率。
mpi矩阵乘法
MPI矩阵乘法是一种并行计算方法，主要用于实现大规模矩阵的乘法运算。
MPI （Message Passing Interface）是一个信息传递应用程序接口，其目标是高性能、大规模性和可移植性。
在MPI矩阵乘法中，首先需要初始化MPI环境，然后随机生成两个矩阵A和B，对这两个矩阵做乘法得到矩阵C。
具体步骤如下：
1. 初始化MPI环境。
2. 随机生成两个矩阵A和B。
3. 分割矩阵A和B为子矩阵，每个子矩阵分配给一个进程。
4. 所有进程对自己的子矩阵进行相乘操作，然后将结果发送到主进程。
5. 主进程收集所有的结果并将它们组合成最终的矩阵C。
6. 输出矩阵C以及计算的时间。
第六讲矩阵计算并行算法
矩阵向量乘积
串行算法
实现方法二：j-i 循环 y=0 % 先赋初值 for j=1 to n for i=1 to m y(i)=y(i)+A(i,j)*x(j) end for end for
例：ex4matvec.f
9
矩阵向量乘积
并行算法一
矩阵的划分方法：按行划分和按列划分 按行划分并行算法
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矩阵矩阵乘积
C A B
串行算法一：i-j-k 循环
A R
ml
, BR
l n
for i=1 to m for j=1 to l C(i,j)=0 for k=1 to n C(i,j)=C(i,j)+A(i,k)*B(k,j) end for end for end for
15
6
主要内容
并行算法基础知识
矩阵向量乘积的并行算法
矩阵矩阵乘积的并行算法 矩阵的 LU 分解并行算法 下三角线性方程组的并行算法
7
矩阵向量乘积
y Ax
串行算法
实现方法一：i-j 循环
A R
mn
, xR
n
for i=1 to m y(i)=0.0 for j=1 to n y(i)=y(i)+A(i,j)*x(j) end for end for
本算法中，Cj = Cmyid, j , A = Amyid , B 在处理器中每次循环向前移 动一个处理器，即每次交换一个子矩阵数据块，共交换 p-1 次
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行列划分程序示例
例：按行列划分并行计算矩阵乘积，其中
A ( aij ) R
1 nn
1 , aij i j 1
矩阵相乘-并行算法
矩阵相乘-并行算法LT行度。
对于一个n×n的方阵，棋盘划分最多可以使用n^2个处理器进行并行计算，但使用按行或列分解最多可以使用n个。
对矩阵相乘采用棋盘式划分的算法通常称作Cannon算法。
A）行列划分又叫带状划分（Striped Partitioning），就是将矩阵整行或者整列分成若干个组，每个组指派给一个处理器。
下图所例为4个CPU，8×8矩阵的带状划分。
在带状划分情况下，每个CPU将会均匀分配到2行(列)数据。
8×8矩阵变成了一个1×4或4×1的分块矩阵，每个CPU所属的分块矩阵大小为8×2或2×8。
B）棋盘划分就是将矩阵分成若干个子矩阵，每个子矩阵指派给一个处理器，此时任一处理器均不包含整行或者整列。
下图所示即为4个处理器情况下8×8矩阵的棋盘划分，其中处理器阵列为2×2，每个处理器分配到的子矩阵大小为4×4。
矩阵划分成棋盘状可以和处理器连成二维网孔相对应。
对于一个n×n维矩阵和p×p的二维处理器阵列，每个处理器均匀分配有（n/p）×(n/p)=n^2/p^2个元素。
使用棋盘式划分的矩阵相乘算法一般有两种，Cannon算法和Summa算法。
SUMMA算法能够计算m*l的A矩阵和l*n的B矩阵相乘（m、l、n可不相等），而cannon算法只能实现n*n的A矩阵和n*n的B矩阵相乘，具有很大的局限性。
3.2、算法原理A) 行划分法假设是M*N，计算前，将矩阵N发送给所有从进程，然后将矩阵M分块，将M中数据按行分给各从进程，在从进程中计算M中部分行数据和N的乘积，最后将结果发送给主进程。
这里为了方便，有多少进程，就将M分了多少块，除最后一块外的其他数据块大小都相等，最后一块是剩下的数据，大小大于等于其他数据块大小，因为矩阵行数不一定整除进程数。
最后一块数据在主进程中计算，其他的在从进程中计算。
并行计算-矩阵特征值计算 -
9 矩阵特征值计算在实际的工程计算中，经常会遇到求 n 阶方阵 A 的特征值(Eigenvalue)与特征向量(Eigenvector)的问题。
对于一个方阵 A，如果数值λ 使方程组Ax=λx即 (A-λIn )x=0 有非零解向量(Solution Vector)x，则称λ为方阵A的特征值，而非零向量x为特征值λ所对应的特征向量，其中In 为n阶单位矩阵。
由于根据定义直接求矩阵特征值的过程比较复杂，因此在实际计算中，往往采取一些数值方法。
本章主要介绍求一般方阵绝对值最大的特征值的乘幂(Power)法、求对称方阵特征值的雅可比法和单侧旋转(One-side Rotation)法以及求一般矩阵全部特征值的 QR 方法及一些相关的并行算法。
1.1 求解矩阵最大特征值的乘幂法在许多实际问题中，只需要计算绝对值最大的特征值，而并不需要求矩阵的全部特征值。
乘幂法是一种求矩阵绝对值最大的特征值的方法。
记实方阵A的n个特征值为λi i=(1,2, …,n)，且满足：│λ1 │≥│λ2 │≥│λ3 │≥…≥│λn │特征值λi 对应的特征向量为xi 。
乘幂法的做法是：①取n维非零向量v0 作为初始向量；②对于k=1,2, …,做如下迭代：直至u uk =Avk-1 vk = uk /║uk ║∞k +1 ∞uk ∞ < ε为止，这时vk+1 就是A的绝对值最大的特征值λ1 所对应的特征向量x1 。
若vk-1 与vk 的各个分量同号且成比例，则λ1 =║uk ║∞ ；若vk-1 与vk 的各个分量异号且成比例，则λ1 = -║uk ║∞ 。
若各取一次乘法和加法运算时间、一次除法运算时间、一次比较运算时间为一个单位时间，则因为一轮计算要做一次矩阵向量相乘、一次求最大元操作和一次规格化操作，所以下述乘幂法串行算法 21.1 的一轮计算时间为n2+2n=O(n2 )。
算法 21.1 单处理器上乘幂法求解矩阵最大特征值的算法输入：系数矩阵An×n ，初始向量v n×1 ，ε输出：最大的特征值 maxBeginwhile (│diff│>ε) do(1)for i=1 to n do(1.1)sum=0(1.2)for j= 1 to n dosum=sum+a[i,j]*x[j](1.3)b[i]= sumend for(2)max=│b[1]│(3)for i=2 to n doif (│b[i]│>max) then max=│b[i]│ end ifend for(4)for i=1 to n dox[i] =b[i]/maxend for(5)diff=max-oldmax , oldmax=maxend whileEnd乘幂法求矩阵特征值由反复进行矩阵向量相乘来实现，因而可以采用矩阵向量相乘的数据划分方法。
大规模稀疏矩阵并行计算
非零元的分布带状分布按块分布……正定性对称性
矩阵的存储方式求解方法的选择求解速度……
直接法
矩阵图重排：一般分为两大类，带宽缩减算法（也常称为外形缩减）和区域分解算法，应用较多的带宽缩减算法CM，RCM，GPS，Rosen算法。一般建议多重方法结合使用：全局方法的全局平衡性、局部方法的局部最优特性。符号分解：确定非零元结构以及相应的消元索引，以便在实际数值分解前确定所需存储资源大小，避免数值分解中动态分配存储空间和复杂的索引策略。构建消去树(elimination tree)：确定分解节点之间的分解依赖，即确定分解的顺序并构成并行分解的层次结构。
5/31/2024
大规模稀疏矩阵并行计算
10
代数多重网格法方法选择
对于非结构化网格形成的矩阵，SGS，SSOR方法不易并行，即使使用顶点着色技术，因其粗粒度的并行更适合于传统的多核处理器，并不非常适合GPU这样的细粒度并行的架构。Jacobi方法不具有低通滤波性，因此推荐使用damp-Jacobi和PCG方法作为迭代子，其中damp-Jacobi方法的权值一般取为2/3。在最粗网格上的计算推荐使用直接解法。通常对于二阶椭圆边值问题，几何多重网格法具有更好的计算效率以及收敛速度。
5/31/2024
大规模稀疏矩阵并行计算
16
大规模稀疏矩阵GPU计算程序优化设计探索
分支优化 消除分支结构的小技巧 例如： if( a>b ){ a=c; } else { a=0; } 可以替换为： a=( a>b )*c;
5/31/2024
大规模稀疏矩阵并行计算
17
大规模稀疏矩阵GPU计算程序优化设计探索
12
代数多重网格法方法选择
5/31/2024
并行计算8×8矩阵相乘
引言21世纪是一个人类文明飞速发展的世纪，随着科学技术的飞速发展，需处理的信息量正成倍的增加，从而需要更大的存储空间及更快更好的信息处理方式。
本世纪应用最广贡献最大的当属计算机。
计算速率快计算精确度高是它的主要特点。
从最初的冯·诺依曼计算机到现在的超级计算机，虽然计算机发展的速度飞快，但对于越来越大的信息处理需求，单机的性能已经远远不能满足我们这个信息时代飞速发展的需求。
正如乱世出英雄，并行计算在这样一个时间就是一切的时代开始大放光彩，成为推动社会发展的强大动力。
一．并行计算的定义并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台独立计算机构成的集群。
N台计算机应该能够提供N倍计算能力，不论当前计算机的速度如何，都可以期望被求解的问题在1/N的时间内完成，这便是并行计算的最初基于的想法。
显然，这只是一个理想的情况，因为被求解的问题在通常情况下都不可能被分解为完全独立的各个部分，而是需要进行必要的数据交换和同步。
尽管无法达到理想状态下的情况，但并行计算仍可使整个计算机系统的性能得到实质性的改进，其改进的程度则取决于欲求解问题本身的并行程度。
为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。
二．并行计算的优点和工作原理并行计算能快速解决大型且复杂的计算问题。
此外还能利用非本地资源，节约成本― 使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。
为提高计算效率，并行计算处理问题一般分为以下三步：（1）将工作分离成离散独立部分，有助于同时解决；（2）同时并及时地执行多个程序指令；（3）将处理完的结果返回主机经一定处理后显示输出。
并行算法在矩阵计算中的应用研究
２并行计算机理论基础
（２）阵列处理机阵列处理机通常系由一个控制单元ＣＵ（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）、ｎ个处理单 元ＰＥ（Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｅｌｅｍｅｎｔ）、Ｍ个存储模块Ｍ和一个互连网络１Ｎ（Ｉｎｔｅｒｃｏｒｍｅｃｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ） 所组成。ＣＵ将单一指令（单指令流）播送至各个ＰＥ，而所有活动的ＰＥ将从相应的Ｍ中 取出各自所需的数据元素（多数据流），以同步的方式执行该条指令。在阵列机中，ＩＮ也 常叫做对准（Ａｌｉｇｎｍｅｍ）或置换（Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）网络，它用来提供各ＰＥ之间或ＰＥ与Ｍ之 间的通信连接。
ｓｔｕｄｉｅｄ ｔｈｅ ｍａｔｒｉｘ ｍｕｌｔｉｐＨｃｍｉｏｎ ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｗｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅ ｐａｒａｌｌｅｉ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｍａｔｒｉｘ ｍｕｌｔｉｔ）ｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ＭＩＭＤ，
１绪论
用。主要分为三个大的部分。 第一部分：对并行处理机和并行处理技术进行了概述。介绍了并行算法的基本概念和
相关的评价指标。 第二部分：研究了矩阵乘法在分步式处理机上的并行处理技术。在原有Ｓｔｒａｓｓｅｎ算法
和Ｗｉｎｏｇｒａｄ算法的基础上，提出了对ＳＩＭＤ．Ｌｃ结构的并行机，可适用的按行分块的并行 处理算法，给出了算法的实现步骤，并且分析了该算法的加速比。对ＭＩＭＤ上的矩阵乘法 的并行算法进行了分析，进一步分析了算法的可扩展性和并行处理的效率。
２．２．１ ＳＩＳＤ型计算机
目前所设计和建造的大多数计算机都是这类机器，它不属于并行机，而属于传统的 串行计算机。它有两种非常重要的特征：串行的和确定的。
２．２．２ ＳＩＭＤ型并行机
mpi矩阵运算
mpi矩阵运算MPI矩阵运算MPI（Message Passing Interface）是一种并行计算的编程模型，用于在分布式内存系统中进行通信和协调。
矩阵运算是并行计算中常见的任务之一，通过MPI可以实现高效的矩阵计算。
一、MPI简介MPI是一种标准的消息传递编程接口，为并行计算提供了通信和协调的能力。
它定义了一组函数和语义，用于在多个进程之间传递消息和同步操作。
MPI可以在不同的计算节点之间进行通信，实现并行计算任务的协同工作。
二、矩阵运算在科学计算和数据处理中，矩阵运算是一项基础且常见的任务。
矩阵乘法、矩阵转置等运算需要大量的计算资源，通过并行计算可以显著提高运算速度和效率。
1. 矩阵乘法矩阵乘法是指两个矩阵相乘的操作。
假设有两个矩阵A和B，它们的乘积C是一个新的矩阵，其中C的第i行第j列的元素等于A的第i行各元素与B的第j列各元素的乘积之和。
在并行计算中，可以将矩阵A和矩阵B分割成多个小块，分配给不同的计算节点进行计算，最后将各节点的计算结果合并得到最终的乘积矩阵C。
2. 矩阵转置矩阵转置是指矩阵的行和列对调的操作。
对于一个m×n的矩阵，转置后得到一个n×m的矩阵。
在并行计算中，可以将矩阵分割成多个小块，分配给不同的计算节点进行转置操作，最后将各节点的计算结果合并得到最终的转置矩阵。
三、MPI矩阵运算实例下面以矩阵乘法为例，介绍如何使用MPI进行矩阵运算。
1. 初始化MPI环境在开始使用MPI进行矩阵运算之前，需要先初始化MPI环境，包括获取进程数量和进程编号等信息。
2. 分配矩阵块将要计算的矩阵分割成多个小块，分配给不同的计算节点。
每个节点只需计算分配给它的矩阵块。
3. 并行计算每个计算节点根据接收到的矩阵块进行计算，并将计算结果发送给主节点。
4. 合并计算结果主节点接收各个计算节点发送的计算结果，并将结果合并得到最终的乘积矩阵。
5. 输出结果将最终的乘积矩阵输出到文件或屏幕上，供后续的数据分析和处理。
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1
B ? (bij ) ? R 1n?n , bij ? i ? j ? 1
示例程序：ex4matmul01.f
20
行行划分
?行行划分：A 按行划分、 B 按行划分
4
程序性能优化
? 并行程序性能优化
? 设计好的并行算法和通信模式 ? 减少通信次数、提高通信粒度 ? 多进程通信时尽量使用高效率的聚合通信算法 ? 负载平衡 ? 减少进程的空闲时间 ? 通信与计算的重叠 ? 通过引入重复计算来减少通信
5
矩阵并行算法
? 一些记号和假定
?假设有 p 个处理器，每个处理器上运行一个进程 ?Pj 表示第 j 个处理器，Pmyid 表示当前的处理器 ?send(x; j) 表示在 Pmyid 中把数据块 x 发送给 Pj 进程 ?recv(x; j) 表示从 Pj 进程接收数据块 x ?i mod p 表示 i 对 p 取模运算
3
程序性能优化
? 串行程序性能优化 —— 并行程序性能优化的基础
? 调用高性能库。如：BLAS、LAPACK、FFTW ? 选择编译器优化选项：-O2、-O3 ? 合理定义数组维数 ? 注意嵌套循环次数：数据访问的空间局部性和时间局部性 ?循环展开 例: ex4performance.c ? 数据分块
end for
15
矩阵矩阵乘积
C ? A ? B A? R m?l , B ? R l?n
?串行算法二 ：j-k-i 循环
C=0 for j=1 to l
for k=1 to n for i=1 to m C(i,j)=C(i,j)+A(i,k)*B(k,j) end for
end for end for
A ? (aij ) ? R 1nn? ,
aij
?
i
?
1 j?
1
x ? [1, 1, K , 1]T ? R 1n ,
示例程序：ex4matvec.f
12
上机作业
? 上机作业：
1、编写按行划分计算矩阵向量乘积的通用并行程序 2、按列划分，编写通用并行程序计算上面的乘积
13
主要内容
? 并行算法基础知识 ? 矩阵向量乘积的并行算法
?按列划分并行算法
将矩阵 A 按列划分，并对 x 也做相应的划分
其中 xi 的长度与 Ai 的列数相同，则有
将 Ai 和 xi 存放在结点 Pi 中，每个结点计算 Ai xiT， 最后调用 MPI_REDUCE 或 MPI_ALLREDUCE 即可
11
矩阵向量乘积示例
?例：按列划分，用 p 个进程并行计算矩阵向量乘积，其中
第六讲 矩阵计算并行算法
1
主要内容
? 并行算法基础知识 ? 矩阵向量乘积的并行算法 ? 矩阵矩阵乘积的并行算法 ? 矩阵的 LU 分解并行算法 ? 下三角线性方程组的并行算法
2
并行算法基础知识
? 一些基本概念
? 加速比
其中 Ts 串行程序运行时间，Tp(q) 为 q 个进程的运行时间
? 并行效率
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并行矩阵乘积
C ? A ? B A? R m?l , B ? R l?n
? 假定：
m, l, n 均能能 p 整除，其中 p 为进程个数
?基于 A、B 的不同划分，矩阵乘积的并行算法可分为
?行列划分 ?行行划分 ?列列划分 ?列行划分
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行列划分
?行列划分：A 按行划分、 B 按列划分
?令 C = (Cij)，其中 Cij = AiBj
7
矩阵向量乘积
y ? Ax A? R m?n, x ? R n
? 串行算法
?实现方法一：i-j 循环 for i=1 to m y(i)=0.0 for j=1 to n y(i)=y(i)+A(i,j)*x(j) end for end for
8
矩阵向量乘积
? 串行算法
?实现方法二：j-i 循环 y=0 % 先赋初值 for j=1 to n for i=1 to m y(i)=y(i)+A(i,j)*x(j) end for end for
? 矩阵矩阵乘积的并行算法
? 矩阵的 LU 分解并行算法 ? 下三角线性方程组的并行算法
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矩阵矩阵乘积
C ? A ? B A? R m?l , B ? R l?n
?串行算法一 ：i-j-k 循环
for i=1 to m for j=1 to l C(i,j)=0 for k=1 to n C(i,j)=C(i,j)+A(i,k)*B(k,j) end for end for
程序设计与机器实现是密不可分的，计算结果的好坏与编 程技术有很大的关系，尤其是在并行计算机环境下，开发 高质量的程序对发挥计算机的性能起着至关重要的作用
6
主要内容
? 并行算法基础知识
? 矩阵向量乘积的并行算法
? 矩阵矩阵乘积的并行算法 ? 矩阵的 LU 分解并行算法 ? 下三角线性方程组的并行算法
end for
? 本算法中， Cj = Cmyid, j , A = Amyid , B 在处理器中每次循环向前移 动一个处理器，即每次交换一个子矩阵数据块，共交换 p-1 次
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行列划分程序示例
? 例：按行列划ij ) ? R 1nn? ,
aij
?
i?
1 j?
?将 Ai, Bj 和 Cij ( j = 0, 1, ..., p-1) 存放在第 i 个处理器中 (这样的存储方式使得数据在处理器中不重复 )
?Pi 负责计算 Cij ( j = 0, 1, ..., p-1)
?由于使用 p 个处理器，每次每个处理器只计算一个 Cij, 故计算出整个 C 需要 p 次完成
例：ex4matvec.f
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矩阵向量乘积
? 并行算法一
?矩阵的划分方法：按行划分和按列划分
?按行划分并行算法
将矩阵 A 按行划分成如下的行 块子矩阵
则
将 Ai 存放在结点 Pi 中，每个结点计算 Ai x，最后 调用 MPI_GATHER 或 MPI_GATHERV 即可
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矩阵向量乘积
? 并行算法二
?Cij 的计算是按对角线进行的
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行列划分
? 并行算法一：行列划分
for i=0 to p-1 j=(i+myid) mod p Cj=A*B src = (myid+1) mod p dest = (myid-1+p) mod p if (i!=p-1) send(B,dest) recv(B,src) end if