01 并行计算机模型

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并行图计算模型与算法设计

并行图计算模型与算法设计并行计算是一种用于处理大规模数据和复杂计算任务的计算模型。

在过去的几十年里，随着计算机硬件技术的不断发展，单个计算节点的计算能力已经开始达到瓶颈，因此人们开始寻找新的计算模型来提高计算效率。

并行图计算模型就是这样一种新的计算模型，它利用多个计算节点同时进行计算，从而实现了高效的并行计算。

一、并行图计算模型的基本原理并行图计算模型是基于图的并行计算模型。

其中，图是由节点和边组成的数据结构，节点表示计算任务，边表示计算任务之间的依赖关系。

在并行图计算模型中，任务被分布到多个计算节点上，每个计算节点处理自己负责的子图。

节点之间可以通过边来进行通信和数据交换。

并行图计算模型的基本原理是将整个计算过程划分为多个小的计算任务，并将这些任务分配给多个计算节点进行并行计算。

每个计算节点相互独立地计算自己负责的任务，并根据任务之间的依赖关系进行数据交换和通信。

通过并行计算，可以充分利用计算节点的计算能力，加速计算过程。

二、并行图计算模型的优势与传统的串行计算模型相比，并行图计算模型具有以下几个优势：1. 高效利用计算资源：通过将计算任务分配给多个计算节点并行执行，可以充分利用计算资源，提高计算效率。

2. 处理大规模数据：并行图计算模型适用于处理大规模数据和复杂计算任务的场景。

通过将计算任务分布到多个计算节点上，并行计算可以有效地减少计算时间。

3. 灵活的任务调度：并行图计算模型采用分布式任务调度的方式，可以根据计算节点的可用性和负载情况，动态调整任务的分配和调度，进一步提高计算效率。

4. 高容错性：由于并行图计算模型中的计算节点相互独立地执行任务，当某个节点出现故障时，可以通过将任务重新分配给其他节点来实现容错。

这使得并行图计算模型具有很高的容错性。

三、并行图计算算法设计并行图计算算法设计是指设计并行图计算模型中的具体算法，以实现高效的并行计算。

在设计并行图计算算法时，需要考虑以下几个方面：1. 任务划分：将整个计算任务划分为多个小的计算任务，并将这些任务分配给不同的计算节点进行并行计算。

中科大-并行计算讲义-并行计算机系统与结构模型

Intel Paragon系统框图
I/O部分
SCSI
计算
节点
节点
计算部分
计算节点
……
服务部分 I/O部分
计算
服务
SCSI
节点
节点
节点
以太网
HIPPI 节点
计算节点
计算节点
……
计算节点
服务节点
SCSI 节点
FDDI
VME 节点
用户I/O
磁带
HIPPI 节点
计算节点
计算节点
……
计算节点
CU
PE0
PE1
…
P E n-1
IN
M0
M1
…
M m-1
(b)共享存储阵列机
中科大-并行计算讲义-并行计算机系统与结构模型
2021/1/21
6
阵列处理机的特点
• SIMD－单指令多数据流机
• 利用资源重复开拓计算空间的并行
• 同步计算－－所有PE执行相同操作
• 适于特定问题（如有限差分、矩阵运算等）求解
2021/1/21
10
Balance同构对称多处理机系统
80386CPU Weitek1167FPU
…
80386CPU Weitek1167FPU
存储器 8MB
…
存储器 8MB
64KB 高速缓存
…
64KB 高速缓存系统总线
存储控制器
… 存储控制器
总线适配器以太局域网
磁盘控制器
…
磁盘
磁盘
总线适配器多总线
• 阵列处理机分布存储共享存储流水线
• 向量处理机并行向量机

面向大数据处理的并行计算模型及性能优化

面向大数据处理的并行计算模型及性能优化随着信息时代的发展，大数据已经成为了人民生产生活中的重要组成部分。

而对大数据进行高效处理和分析已经成为了一个紧迫的问题。

并行计算作为一种解决方案，广泛应用于大数据处理和分析的领域。

本文将讨论面向大数据处理的并行计算模型及其性能优化方法。

一、并行计算模型1. 传统的并行计算模型传统的并行计算模型主要有共享内存模型、分布式内存模型和混合模型。

- 共享内存模型：共享内存模型中，多个处理器通过共享内存交换数据，每个处理器可以同时访问和修改共享内存中的变量。

这种模型的优点是简单易懂，但缺点是并行度有限，不适用于大规模数据处理。

- 分布式内存模型：分布式内存模型中，多个处理器通过消息传递的方式交换数据。

每个处理器有自己的本地内存，并且需要通过消息传递来实现数据的共享或同步。

这种模型的优点是适用于大规模数据处理，但缺点是编程复杂度高。

- 混合模型：混合模型是共享内存模型和分布式内存模型的结合。

多个共享内存模型的计算节点组成一个分布式内存模型的集群。

这种模型既考虑了共享内存模型的便利性，又兼顾了分布式内存模型的灵活性。

2. 新兴的并行计算模型新兴的并行计算模型主要有MapReduce、Spark和MPI。

- MapReduce模型：MapReduce模型是Google提出的一种分布式计算模型。

它将大数据分解为不同的部分，在各个计算节点上并行地执行计算，并将结果进行合并。

MapReduce模型适用于大规模数据的批处理，但不适用于实时计算。

- Spark模型：Spark是一种基于内存的分布式计算框架，具有较高的计算速度。

Spark模型中，数据以弹性分布式数据集（RDD）的形式存储，可以在内存中进行迭代计算。

Spark模型适用于大规模数据的实时计算和迭代计算。

- MPI模型：MPI（Message Passing Interface）模型是一种用于并行计算的标准接口。

它允许不同计算节点进行消息传递，实现数据共享和同步。

并行计算模型

静态互连网络
(5)金字塔连接(Pyramid)
(6)超立方连接HC (Hypercube Connected) 3－立方， 4－立方
(7)立方环连接CCC (Cube Connected-Cycles) (8)洗牌交换连接SE(Shuffle Exchange) (9)蝶形连接(Butterfly Connected)
0000
0001
0011
0010
0110 0100 0101
0111 1100
1110 1101
1111
0010 0000 0001

《并行算法》 2 / Ch1
1.1 并行计算机的体系结构: 并行计算机分类

Flynn分类（1966年）
(1)单指令流单数据流机SISD，即传统的单处理机 (2)单指令流多数据流机SIMD
(3)多指令流单数据流机MISD，实际中不存在的机器
(4)多指令流多数据流机MIMD

并行机的结构模型－实际的机器体系结构
(3)树形连接TC(Tree Connected) 二叉树，胖树
2019/2/16
《并行算法》 10 / Ch1
1.1 并行计算机的体系结构: 互连方式

静态互连网络
(4)树网连接MT(Mesh of tree)
2019/2/16
《并行算法》 11 / Ch1
1.1 并行计算机的体系结构: 互连方式
2019/2/16
《并行算法》 12 / Ch1
1.1 并行计算机的体系结构: 互连方式

静态互连网络: 嵌入将网络中的各节点映射到另一个网络中去用膨胀（Dilation）系数来描述嵌入的质量，它

1并行计算模型

( 4)计算Pi 中粒子j 和共享单元中粒子k 之间的作用力, 并且累加; 这里 u=[( i+k)%P]×(N/P) +1; i=0 k=1 u=[(0+1)%4]×N/P+1=N/p+1 k=2 u= [(0+2)%4]×N/P+1=2N/p+1 k=3 u= [(0+3)%4] × N/P+1=3N/p+1 N/P个粒子之间的受力（5 ）处理本处理机因此，P0号处理器读取共享存储器的顺序为s1,s2,s3 同理，P1号读取顺序为s2,s3,s0；P2号读取顺序为s3,s0,s1； P3号读取顺序为s0,s1,s2
P个处理器各自负责计算N/P个粒子的受力以及对这些粒子的状态进行更新。因为SM因此不考虑通讯。假设：N=16 P=4

1~N/P 1~4 P0 N/P
2N/P+1~3N/P 3N/P+1~4N/P N/P+1~2N/P 5~8 9~12 13~16 P1 P2 P3 N/P 1~16 1~N N/P N/P
BSPLogP：BSP块同步BSP子集同步 BSP进程对同步＝LogP

LogP模型上设计的算法和BSP模型上相似，只是算法不再有超级步的概念。所有的进程异步地执行，通过消息传递显示地同步，处理器接收到消息后可以立即在后面计算中使用，充分利用了处理器的计算资源. 优缺点捕捉了MPC的通讯瓶颈，隐藏了并行机的网络拓扑、路由、协议，可以应用到共享存储、消息传递、数据并行的编程模型中；但难以进行算法描述、设计和分析。
算法1.2 PRAM模型上N 体问题求解并行算法
Begin ( 1) 每个处理器读入N/P 个粒子的初始信息 ( 2)For all Pi Where i∈[0, P- 1] Par- Do For j=i×N/P+1 to ( i+1) ×N/P Do

并行计算基础

并行计算基础并行计算是指通过同时进行多个计算任务来提高计算机的计算能力和效率。

随着计算机技术的不断发展，越来越多的应用需要处理大规模的数据和复杂的计算任务，传统的串行计算已经不能满足需求，因此并行计算成为了一种重要的解决方案。

本文将介绍并行计算的基础概念、主要应用领域以及常用的并行计算模型。

一、并行计算的基础概念1.1 并行计算的定义并行计算是指在多个处理单元（如CPU、GPU等）同时进行计算任务，以提高计算效率和性能。

1.2 并行计算的优势并行计算具有以下几个主要优势：（1）加速计算：通过同时进行多个计算任务，可以大幅提高计算速度，缩短任务完成时间。

（2）处理大规模数据：并行计算可以有效处理大规模数据，提高数据处理的效率。

（3）解决复杂问题：并行计算可以将复杂的计算问题分解成多个子问题，分别进行计算，然后将结果合并，从而解决复杂问题。

1.3 并行计算的挑战并行计算也面临一些挑战，包括：（1）任务划分和调度：如何将一个大的计算任务划分成多个子任务，并合理调度各个处理单元进行计算，是一个较为复杂的问题。

（2）数据一致性：多个处理单元同时进行计算时，需要确保数据的一致性，避免出现数据竞争和冲突。

（3）通信效率：由于并行计算中各个处理单元之间需要进行通信，通信效率对整体计算性能有较大的影响。

二、并行计算的主要应用领域2.1 科学计算科学计算是并行计算的主要应用领域之一。

例如在天气预报、地震模拟、空气动力学等领域，需要进行大规模的数值模拟和计算，而并行计算可以显著提高计算速度和精度。

2.2 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是处理大规模数据的重要任务，而并行计算可以极大地提高数据处理的效率。

通过并行计算，可以同时对不同的数据进行处理和分析，从而实现更快速、准确的数据挖掘和机器学习。

2.3 图像和视频处理图像和视频处理是另一个需要处理大量数据的领域，例如图像识别、图像处理、视频编解码等。

通过并行计算，可以将图像和视频的处理任务分配给多个处理单元，并行进行处理，从而提高处理速度和效率。

并行处理与体系结构

所设计的结点体系结构允许使用不同的通信体系结构(例如以太网或HPS)。
通信协议独立于通信硬件：如以太网或HPS，都允许使用标准IP协议或IBM 专用用户空间协议。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
33
例题： MPI及超立方体计算机
消息传递接口(MPl)是使用少量独立(正交)语言特征的佳例。
随着附加处理器的增多，系统性能会有多大改进。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
14
例如，假定一个有n个处理器的系统，作数据库服务器用
它拥有美国人口数据库，通常有100位美国科学家查询，其性能为每秒1000个事务处理(TPS)。
现在如果我们将处理器数加倍成2n，能期望速度有多少改进?期望是多少？
所增加的资源中，处理器最为常见；也可能是存储器容量和I／O容量。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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（2）问题规模可扩展性
是指系统在处理更大数据量和工作负载的更大求解问题时其性能如何。
例如：仍以上述的数据库服务器为例，如果该服
务器上装有中国人口的数据库，则此服务器的服务质量将会如何? 注意到此数据库的大小已增至原来的5
实际系统总有一个最大存储器容量的上限。例如：
IBM SP2中的每个结点最多可容纳2GB 存储器；
CrayT3D为64MB。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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（3）软件可扩展性
包括：
操作系统的一个新版本，它具有更多功能性，如多线程，从而可支持更多的用户进程，更大的地址空间以及更高效的内核功能等。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院64哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院65哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院666419哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院67哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院68例如高位存储器扩充存储器和扩展存储器哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院69考虑到代的可扩展性ibmrs6000smp作了过度设计第一代的smp基于powerpc601处理器

并行计算机访存模型 (1)

并行计算机体系结构讲义I、引入：一、计算机系统结构的分类（从计算机系统结构的并行性能出发）弗林（Flynn）分类法1966年；而数据流是指令执行过程中的一串数据。

）的不同组织方式，把计算机系统的结构分为以下4类：1. 单指令流，单数据流(SISD)——这就是一个单处理器。

2.单指令流，多数据流(SIMD)——同一指令由多个处理器执行，这些处理器使用不同数据流，有各自的数据内存，但共享一个指令内存和控制处理器（负责存取和发送指令）。

处理器通常是专用的，不要求通用性。

3. 多指令流，单数据流(MISD)——4. 多指令流，多数据流(MIMD)——每个处理器存取自己的指令，操作自己的数据。

处理器通常就采用普通的微处理器。

这是一个粗略的模型分类，许多机器是这些类型的混合体。

SISD是传统的顺序处理计算机。

SIMD以阵列处理机为代表。

MISD在实际中代表何种计算机，存在着不同的看法。

MIMD 的代表是多处理机。

二、并行性技术一个理想的计算机系统结构应在处理速度、存储容量和I/O吞吐能力三者之间取得平衡。

而并行性技术是实现这种平衡的主要手段。

并行性技术包括时间并行、空间并行、时间并行+空间并行、资源共享4种方法。

也就是说, 计算机系统中提高并行性的措施就其基本思想而言，可归纳如下4条途径：(1) 时间重叠：即多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转时间而赢得速度。

因此时间重叠可称为时间并行技术。

(2) 资源重复：在并行性概念中引入空间因素，以数量取胜的原则，通过重复设置硬件资源，大幅度提高计算机系统的性能。

随着硬件价格的降低，这种方式在单处理机中广泛使用，而多处理机本身就是实施“资源重复”原理的结果。

因此资源重复可称为空间并行技术。

(3) 时间重叠+资源重复：在计算机系统中同时运用时间并行和空间并行技术，这种方式在计算机系统中得到广泛使用，成为并行性主流技术。

(4) 资源共享：这是一种软件方法，它使多个任务按一定时间顺序轮流使用同一套硬件设备。

第1章并行计算机系统及其结构模型(下)

分布式系统开发
计算机学院计算机科学与技术系主讲：主讲：陈蕾 E-mail: chenleijx@
1
第一章并行计算机连及其结构模型
1.2.1 系统互连 1.2.2 静态互联网络 1.2.3 标准互联网络 1.2.4 并行计算机系统模型
35属性pvpsmpmppdsmcow结构类型mimdmimdmimdmimdmimd处理器类专用定制商用商用商用商用互连网络定制交叉开关总线交叉开关定制网络定制网络商用网络以太atm通信机制共享变量共享变量消息传递共享变量消息传递地址空间单地址空间单地址空间多地址空间单地址空间多地址空间系统存储集中共享集中共享分布非共享分布共享分布非共享访存模型umaumanormanumanorma代表机器crayc90crayt90银河1号ibmr50sgipowerchallenge曙光1号intelparagonibmsp2曙光10002000stanforddashcray3dberkeleynowalphafarm
(a)3-立方
(b)4-立方
(c)顶点代之以环
(d)3-立方环
10
标准互联网络（）标准互联网络（1）
Myrinet:
Myrinet是由Myricom公司设计的千兆位包交换网络，其目的是为了构筑计算机机群，使系统互连成为一种商业产品。 Myrinet是基于加州理工学院开发的多计算机和VLSI技术以及在南加州大学开发的ATOMIC/LAN技术。Myrinet能假设任意拓扑结构，不必限定为开关网孔或任何规则的结构。 Myrinet网使用全双工网使用全双工SAN链路，最长可达米，峰值速率为链路，网使用全双工链路最长可达3米（1.28＋1.28）Gbps（目前有＋）（目前有2.56+2.56) Myrinet主机接口 : 32位的称作LANai芯片的用户定制的VLSI处理器，它带有Myrinet接口、包接口、DMA引擎和快速静态随机存取存储器SRAM。 140 of the November 2002 TOP500 use Myrinet, including 15 of the top 100

并行计算的编程模型

并行计算的编程模型随着科技的不断进步，计算机的性能不断提升，人们对计算能力的需求也越来越高。

并行计算是一种处理大规模数据和复杂问题的有效方法，它能够将问题分解为多个任务并行执行，从而提高计算速度和效率。

而并行计算的编程模型则是支持并行计算的关键，本文将探讨并行计算的编程模型。

1. 并行计算的编程模型介绍并行计算的编程模型是指用于编写并行计算程序的框架或模板。

它为程序员提供了一种抽象层次，使得他们可以不必关心底层硬件和复杂的并发细节，而将精力集中在问题本身上。

常见的并行计算编程模型包括共享内存模型、消息传递模型、数据并行模型等。

其中，共享内存模型和消息传递模型是最常用的两种，并且它们也是相对独立的编程模型，各有优缺点。

2. 共享内存模型共享内存模型是基于一块共享内存的数据结构，通过多个线程或进程对该内存区域进行读写实现通信。

它将内存区域分配给所有的线程，使得每个线程都可以访问相同的内存。

共享内存模型通常采用锁定机制来保证数据的同步和一致性，但这也带来了一些复杂的编程问题。

共享内存模型的优点是数据共享容易，通信速度快，缺点是容易出现死锁和数据竞争等问题。

3. 消息传递模型消息传递模型是基于进程间通信实现的，并且每个进程有其私有的内存空间。

消息传递模型通过在进程间发送消息来实现通信。

这种模型有点类似于人与人之间的交流方式，即通过语言或口信传递信息。

消息传递模型的优点是线程独立，容易实现分布式计算，缺点是通信开销较大，编程复杂。

4. 数据并行模型数据并行模型是将数据分成若干份进行并行处理，每个线程或进程处理一份。

这种模型适用于数据量较大的计算，如图像处理或音频处理等。

数据并行模型的优点是并行程度高，缺点是需要进行数据分割和合并，编程比较复杂。

5. 并行计算的编程模型优缺点分析根据上述介绍，可以得出以下对三种并行计算的编程模型的优缺点分析：共享内存模型：优点：1. 数据共享容易，编程简单；2. 通信速度快，效率高。

高性能计算中的并行计算模型研究

高性能计算中的并行计算模型研究在高性能计算领域，并行计算是一种常用的解决方案，可以显著提高计算效率和性能。

并行计算模型是用来描述并行计算过程的一种抽象模型，它可以帮助程序员理解并行计算的原理和机制，并指导设计并行算法和编写并行程序。

本文将介绍几种常见的并行计算模型并对其进行研究。

首先，我们来介绍一种经典的并行计算模型——SPMD（Single Program Multiple Data）。

SPMD模型是一种最常见的并行计算模型，也是MPI（Message Passing Interface）的基础。

在SPMD模型中，所有的并行进程执行相同的程序，但可能处理不同的数据。

每个进程执行程序的不同部分，它们通过消息传递机制进行通信和同步。

SPMD模型的优点在于灵活性强，能适应各种并行计算场景，但由于通信开销较大，性能不如一些更专门的模型。

接下来是另一种常见的并行计算模型——SIMD（Single Instruction Multiple Data）。

SIMD模型中，所有的计算单元同步执行同一条指令，但每个计算单元处理不同的数据。

这种模型常用于向量处理器和图形处理器等硬件加速器中。

SIMD模型的优点在于可以高效地并行处理大规模数据，尤其适用于数值计算等需要大量相同计算的应用。

但也有其限制，例如需要所有计算单元的数据都是相同的，难以处理逻辑较复杂的问题。

除此之外，还存在一种并行计算模型叫做MIMD（Multiple Instruction Multiple Data）。

在MIMD模型中，每个计算单元可以执行不同的程序，处理不同的数据。

每个计算单元都有自己的指令流和数据，它们之间通过共享内存或消息传递进行通信和同步。

MIMD模型可以应用于多核CPU、多处理器系统等各种并行计算平台。

由于每个计算单元独立执行，MIMD模型具有较好的灵活性和扩展性，可以处理更复杂、更多样化的并行计算任务。

除了基于硬件的并行计算模型，还存在一些基于软件的并行计算模型，如数据流模型、逻辑时钟模型等。

01 并行计算机系统及其结构模型

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嵌入
▪ 将网络中的各节点映射到另一个网络中去 ▪ 用膨胀（Dilation）系数来描述嵌入的质量，它是指被
嵌入网络中的一条链路在所要嵌入的网络中对应所需的最大链路数 ▪ 如果该系数为1，则称为完美嵌入。
▪ 环网可完美嵌入到2-D环绕网中 ▪ 超立方网可完美嵌入到2－D环绕网中
国家高性能计算中心（合肥）
▪ Myrinet在数据链路层具有可变长的包格式，对每条链路施行流控制和错误控制，并使用切通选路法以及定制的可编程的主机接口。在物理层上，Myrinet网使用全双工SAN链路，最长可达3米，峰值速率为（1.28＋1.28）Gbps（目前有 2.56+2.56)
▪ 交叉开关一般有两种使用方式：一种是用于对称的多处理机或多计算机机群中的处理器间的通信；另一种是用于SMP服务器或向量超级计算机中处理器和存储器之间的存取。
国家高性能计算中心（合肥）
2020/5/17
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动态互联网络（3）
▪ 单级交叉开关级联起来形成多级互连网络MIN （Multistage Interconnection Network）
环，环可以是单向的或双向的，其节点度恒为2，直径或为（双向环）或为N-1（单向环），对剖宽度为2
国家高性能计算中心（合肥）
2020/5/17
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静态互连网络（2）
▪ N N 二维网孔（2-D Mesh）：
▪ 每个节点只与其上、下、左、右的近邻相连（边界节点除外），节点度为4，网络直径为 2( N 1) ，对剖宽度为 N
▪ SGI(Option Blue Mountain): 3Tflops,1998,MIPS10000
▪ IBM(Option White): 7Tflops,Top4,2001,Power3

高性能计算环境中的并行模型建模与仿真

高性能计算环境中的并行模型建模与仿真随着科技的不断发展，计算机在各个领域起着越来越重要的作用。

然而，随着问题规模的增大，传统的串行计算方式已经无法满足对计算资源的需求。

为了提高计算效率，研究人员开始关注并行计算模型的设计与优化。

高性能计算环境中的并行模型建模与仿真是指使用一定的理论模型和仿真技术，对并行计算模型进行建模和验证，以提高计算效率和性能。

并行模型是一种抽象的计算模型，它将计算任务分解为多个子任务，并使用多个处理器同时执行这些子任务。

常见的并行计算模型包括共享内存模型和分布式内存模型。

共享内存模型是指多个处理器共享同一块内存，所有处理器可以直接访问共享内存中的数据。

在共享内存模型中，可以使用线程或者进程来表示不同的计算任务。

这种模型的优势在于数据共享方便，但也存在数据一致性和竞争访问的问题。

分布式内存模型是指每个处理器拥有自己的私有内存，通过消息传递来进行通信。

在分布式内存模型中，需要进行数据的拷贝和传输，但可以实现更好的扩展性和容错性。

对于高性能计算环境中的并行模型建模与仿真，有多种方法可以实现。

其中一种常见的方法是使用类似于Petri网的图形模型，通过节点和边的连接描述任务之间的依赖关系和并行执行的方式。

在这种模型中，每个节点代表一个计算任务，边表示计算任务之间的依赖关系。

通过在节点上设置属性和条件，可以模拟并行计算过程中的各种处理和通信操作。

另一种方法是使用离散事件仿真技术，通过模拟每个离散事件的发生和处理，来模拟并行计算任务的执行过程。

这种方法可以更加准确地描述计算任务之间的时序关系，但对于大规模系统的建模和仿真会带来较高的计算开销。

除了建模技术外，高性能计算环境中的并行模型仿真还需要考虑到性能调优和优化的问题。

通过模拟不同的并行计算模型和优化策略，可以评估不同的设计方案在性能上的差异，并选择最佳的方案。

在进行建模和仿真过程中，需要关注以下几个方面来提高性能和可靠性：1. 任务分配和负载均衡：在并行计算模型中，如何有效地将计算任务分配给不同的处理器，并保持负载均衡是关键。

并行处理与体系结构

要求部件不受制于一个特别的体系结构或系统。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
29
其特点：它有一个开放的体系结构以及与系统其他
部分衔接的标准接口。它是市售产品，若它不具有版权则更好。它有多家供应商，在公开市场大批量供应。它相对成熟，已为许多人使用相当长时间，
且已完成必要的排错。
有效地利用更大并行性，即如何为扩大的系统进行编程。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
8
（2）资源扩展
增加处理器数不是唯一方式。
保持处理器数不变；
通过增加更多存储容量、更大的芯片外高速缓存以及更大容量磁盘等方法来扩展系统。
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
9
例题：IBM SP2中的存储器需求
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
24
POE特点：
支持一个并行程序无需任何修改就能在由RS6000结点机构成的任何网络中运行
结点可以是一个低端PowerPC工作站，可以是一个高端SP2宽结点。
这些结点能由任何普通互联网络，从慢速以太网到SP2的高性能开关(HPS)，加以连接。
MPI基于4个相互正交的主要概念：
数据类型通信操作通信子虚拟拓扑
4者的任何组合均是有效的。
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34
完全的独立起到了事半功倍效果：
少数简单概念，组合在一起时能提供许多功能。
为较早期的超立方体计算机而开发的许多并行算法显式地使用超立方体的互连拓扑，但在网络连接系统中，它们并不适用。
体系结构的拥有者(通常是供应商)允许用户或第3方了解体系结构；
用户可自己制造与体系结构兼容的组件，甚至修改或重新加以设计；

C01-并行计算基础

中央存储器 T90)
UM A SM P SGI
多处理机（单地址空间共享存储器） (Intel SHV,SunFire,DEC 8400, PowerChallenge,IBMR60,etc.) (KSR-1,DDM) (Stanford Dash, SGI Origin 2000,Sequent NUMA-Q, HP/Convex Exemplar) (Cray T3E)
§ 所有存储器是私有的； § 绝大数NUMA都不支持远程存储器的访问； § 在DSM中，NORMA就消失了。
M P M P
...
M P
M
P 消息传递互连网络 (网络，环网，超立方，立方环等)
P
M
M
...
P
...
P M
P M
P M
...
P M
15/3/26
构筑并行机系统的不同存储结构
PV P (Cray
节点 1 P/C 节点 N Mem P/C
…
P/C
交叉开关总线或 I/O NIC,DIR,RC
…
I/O
…
P/C
Mem
开关总线或交叉 NIC,DIR,RC
系统互连网路
15/3/26
并行计算机访存模型（5)
§ NORMA（No-Remote Memory Access）模型是非远程存储访问模型的简称。NORMA的特点是：
– 各处理器节点中没有存储层次结构，全部高速缓存组成了全局地址空间； – 利用分布的高速缓存目录D进行远程高速缓存的访问; – COMA中的高速缓存容量一般都大于2 级高速缓存容量； – 使用 COMA 时，数据开始时可任意分配，因为在运行时它最终会被迁移到要用到它们的地方。

高性能计算中的并行编程模型

高性能计算中的并行编程模型在高性能计算领域，为了充分利用计算机集群或超级计算机的计算资源，提高计算效率，我们需要使用并行编程模型。

并行编程模型指的是一种将计算任务分解为多个子任务，并同时在多个处理单元上执行的方法。

对于高性能计算，我们常常面临着大规模、复杂的计算问题，序列编程模型已经无法满足我们的需求。

并行编程模型的出现解决了这一问题，并可以极大地提高计算效率。

1. 并行计算的分类并行计算可以分为两种基本类型：数据并行和任务并行。

数据并行是指将计算任务分成多个子任务，各个子任务并行执行，每个子任务处理不同的数据。

数据并行可以实现大规模的计算问题的高效处理，常见的数据并行编程模型有MPI（Message Passing Interface）和PGAS（Partitioned Global Address Space）等。

任务并行是指将计算任务分成多个子任务，各个子任务并行执行，每个子任务处理不同的计算任务。

任务并行模型适用于计算任务之间相对独立的情况，常见的任务并行编程模型有OpenMP、Pthreads和CUDA等。

2. MPI（Message Passing Interface）MPI是一种常用的消息传递编程模型，广泛应用于分布式内存系统中。

MPI通过消息传递实现不同进程之间的通信和协调。

每个进程都有自己的内存空间，通过消息传递进行协同计算。

MPI可以在多个计算节点上进行并行计算，适用于大规模计算问题。

3. PGAS（Partitioned Global Address Space）PGAS是一种基于内存分区的编程模型，将内存空间划分为多个分区，每个分区可以有多个处理器访问。

PGAS模型提供了类似共享内存的编程风格，但数据被划分为多个分区，每个分区只能被特定的处理器访问。

常见的PGAS编程模型有UPC（Unified Parallel C）和Co-Array Fortran等。

4. OpenMP（Open Multi-Processing）OpenMP是一种并行编程模型，适用于共享内存系统。

并行程序设计精品公开课件

信号量（Semaphores）
是一个计数器，可以用来控制多个进程对共享资源的访问。
套接字（Sockets）
与其他进程通信有更强大的不同机器间通信的能力。
同步机制原理及ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ用
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原子操作
锁机制
条件变量
栅栏（Barrier）信号量（ Semapho…
不可分割的操作，即该操作要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。
强化学习
在复杂环境中进行大量试错实验，加速强化学习算法收敛过程。
面临挑战及未来发展趋势
挑战
随着数据规模和计算需求的不断增长，并行程序设计面临着可扩展性、能效比、易用性等方面的挑战。
发展趋势
未来并行程序设计将更加注重异构计算、分布式计算等技术的融合应用，推动并行计算向更高效、更智能的方向发展。同时，随着新型计算架构和编程模型的不断涌现，并行程序设计也将迎来更多的发展机遇和创新空间。
06 实际应用案例分析与挑战
科学计算领域应用案例
气候模拟与预测
利用并行程序设计对大气、海洋等复杂系统进行模拟，预测未来气候变化趋势。
生物信息学
通过并行计算加速基因序列比对、蛋白质结构预测等生物信息学任务。
天体物理学
模拟宇宙演化、星系形成等天体物理过程，揭示宇宙奥秘。
大数据处理领域应用案例
开启编译器优化选项
使用编译器提供的优化选项，如 O2、O3等，自动进行代码优化。
矢量化优化
利用编译器提供的矢量化优化功能，将循环中的标量操作转换为矢量操作。
考虑目标平台特性
针对目标平台的特性选择合适的编译器和优化选项。

多核处理器上的并行计算模型探索

多核处理器上的并行计算模型探索随着计算机技术的不断进步，多核处理器已经成为了现代计算机的主要构成部分。

多核处理器能够同时执行多个任务，提高计算机的运行效率。

然而，如何充分利用多核处理器的并行计算能力，成为了计算机科学领域的一个重要课题。

并行计算模型是指将一个计算任务划分为多个子任务，并在多个处理器上同时执行这些子任务的方法。

常见的并行计算模型有共享内存模型和消息传递模型。

共享内存模型中，所有的处理器共享同一个内存空间，通过对内存的读写来实现通信。

消息传递模型中，每个处理器都有自己的私有内存空间，通过发送和接收消息来实现通信。

在多核处理器上，共享内存模型更为常见。

这是因为共享内存模型相对于消息传递模型来说，编程和调试更加方便。

在共享内存模型中，程序员可以直接访问共享内存，不需要显式地发送和接收消息。

然而，共享内存模型也存在一些问题。

首先，多个处理器同时访问同一个内存单元可能会导致数据竞争和一致性问题。

其次，共享内存模型在处理器之间的通信上存在一定的延迟，可能会影响程序的性能。

为了解决共享内存模型的问题，研究人员提出了一系列的并行计算模型。

其中，软件事务内存（Software Transactional Memory，简称STM）模型是一种较为新颖的模型。

STM模型通过将一系列的内存操作封装在一个事务中，来保证多个处理器之间的数据一致性。

在STM模型中，每个处理器都可以独立地执行事务，并在事务结束时将结果提交到内存中。

如果多个处理器同时访问同一个内存单元，STM模型会自动检测到冲突，并回滚其中一个事务，重新执行。

这种方式既保证了数据的一致性，又减少了数据竞争的可能性。

除了共享内存模型和STM模型，还有一些其他的并行计算模型。

例如，数据并行模型将计算任务划分为多个数据块，并分配给不同的处理器进行计算。

任务并行模型将计算任务划分为多个子任务，并分配给不同的处理器进行执行。

这些模型在不同的应用场景下具有不同的优势。