并行算法的设计基础
并行算法的设计基础
2018/11/4
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2. 并行算法的表示
• 表示算法的要求
– 无二义性 – 力图直观、易懂 – 不苛求严格的语法格式
• 一般的串行算法常用类Pascal、类Algol 表示
2018/11/4
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并行算法常引入以下两条并行语句：
1. par-do语句 for i=1 to n par-do : : end for
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定义7：随机算法( randomized algorithm, probabilistic algorithm )计算步骤具有随机 性的算法。在算法的某一步或某些步上，可以在 指定范围内随机地选择下一个演算步的走向。 如果方法得当，可比一般算法更快地得出结果， 并且能以较高的概率提供正确的结果。
表示其间的 n (i=1 to n) 次语句序列的执行 可以并行完成
2. for all 语句 for all Pi where 0 i k-1 do : : 2018/11/4 end for
表示 k 个 处理器同时 执行其间的 语句序列 9
3. 并行算法的复杂性度量
令 f(n) 和 g(n) 是定义在自然数集合N 上的两个函数， 定义8： 如果存在两个正数 c 和 n0 ，使得对于所有 的 n n0 均有f(n) c g(n) ，则标记为：
入规模为 n 的问题，在给定的并行计算模型之下
f(n)= ( g(n) )
我们称 g(n) 为 f(n) 的紧致界。 即：如果 f(n)= ( g(n) )且 f(n)= ( g(n) )
则 f(n)= ( g(n) )
2018/11/4
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比较两个算法的时间复杂性函数g(n)和f(n)的阶的 方法：
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。
并行算法设计
并行算法设计一、引言并行算法是指在多核处理器或分布式系统上同时执行多个子任务，以提高计算效率和处理速度的一种计算模式。
随着计算机硬件技术的不断发展，越来越多的问题需要借助并行算法来解决。
本文将介绍并行算法的设计原则和常见的设计模式，以及在实际应用中的一些注意事项。
二、并行算法设计原则1. 任务划分原则：并行算法的基础是将原本串行执行的任务划分成多个独立的子任务，并通过适当的调度算法分配给不同的处理器进行并行执行。
任务划分应尽量保持任务的独立性，避免数据依赖关系过多，以提高并行度和性能。
2. 数据分布原则：在设计并行算法时，应根据不同任务的计算量和数据量合理规划数据分布方式。
对于计算密集型任务，可以将数据均匀划分给多个处理器；对于数据密集型任务，可以采用数据分布策略来平衡负载和减少数据通信的开销。
3. 通信和同步原则：并行算法中，处理器间的通信和同步操作是必不可少的。
在设计并行算法时，应考虑如何减少通信和同步的开销，以提高整体的算法性能。
可以通过减少数据传输量、合理设置同步点等方式来优化并行算法的通信和同步操作。
4. 任务调度原则：任务调度是指将多个子任务合理地分配给不同的处理器进行执行的过程。
合理的任务调度策略可以提高并行算法的负载均衡性和吞吐量，并减少处理器间的竞争情况。
在设计并行算法时，应考虑任务划分和任务调度的关系，选择合适的调度策略来优化算法性能。
三、并行算法设计模式1. 分治法：分治法是指将一个大问题分解成多个相互独立的小问题，并通过递归的方式将小问题的解合并成大问题的解。
在设计并行算法时，可以将原问题划分成多个子问题，分配给不同的处理器并行解决，最后将子问题的解合并得到最终结果。
2. 数据并行：数据并行是指将数据划分成多个子集，分配给不同的处理器并行处理。
对于同一类操作，各处理器可以独立计算自己所负责的数据子集，最后将各处理器计算得到的结果合并得到最终结果。
3. 流水线：流水线是指将一个任务划分成多个子任务，并通过不同的处理器按照一定的顺序依次执行。
并行算法的设计基础
表示其间的 n (i=1 to n) 次语句序列的执行 可以并行完成
2. for all 语句 for all Pi where 0 i k-1 do : :
end for 2019/11/20
表示 k 个 处理器同时 执行其间的 语句序列 9
3. 并行算法的复杂性度量
令 f(n) 和 g(n) 是定义在自然数集合N 上的两个函数，
2019/11/20
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定义3：同步算法(synchronized algorithm):是指算 法的诸进程的执行必须相互等待的一类并行算法。 SIMD算法是同步算法中的一种特例。
定义4：异步算法(asynchronous algorithm):是指算 法的诸进程的执行不必相互等待的一类并行算法。
定义5：分布并行算法(distributed algorithm)：将 同一任务分解为若干个子任务，使之分布在由通信 链路连接的多个节点上协同完成运算的算法。
定义12：一个并行算法的期望时间复杂性 ( expected time-complexity ) ：对于所有输入 规模为 n 的问题，在给定的计算模型之下求解问 题所需的时间的平均值。
2019/11/20
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定义13：一个并行算法最坏情况下的空间复杂性 (worst-case space-complexity) ：对于所有输 入规模为 n 的问题，在给定的并行计算模型之下 求解问题所需的内存空间的最大值。
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我们把 A 按列分为 p 个 n*r 的小矩阵A1 , A2 ,… , Ap 把 X 按行分为 p 个 r*1 的小向量X1 , X2 ,… , Xp
A = A1 A2 …
Ap
(n*r) (n*r)
计算机科学导论(第4版)习题答案-第5、6章
第5章算法与复杂性习题一、选择题1. B2. D3. C4. A5. B6. B7. D8.B9.C 10.A11.A 12.C 13.A 14.A二、简答题1．什么是算法，算法的特性有哪些？答：“算法(Algorithm)是一组明确的、可以执行的步骤的有序集合，它在有限的时间内终止并产生结果”。
算法的特性有：(1) 有穷性(可终止性)：一个算法必须在有限个操作步骤内以及合理的有限时间内执行完成。
(2) 确定性：算法中的每一个操作步骤都必须有明确的含义，不允许存在二义性。
(3) 有效性(可执行性)：算法中描述的操作步骤都是可执行的，并能最终得到确定的结果。
(4) 输入及输出：一个算法应该有零个或多个输入数据、有1个或多个输出数据。
2．什么是算法的时间复杂度和空间复杂度，如何表示？答：时间复杂度是与求解问题规模、算法输入相关的函数，该函数表示算法运行所花费的时间。
记为，T(n)，其中，n代表求解问题的规模。
算法的空间复杂度(Space complexity)度量算法的空间复杂性、即执行算法的程序在计算机中运行所占用空间的大小。
简单讲，空间复杂度也是与求解问题规模、算法输入相关的函数。
记为，S(n)，其中，n代表求解问题的规模。
时间复杂度和空间复杂度同样，引入符号“O”来表示T(n)、S(n)与求解问题规模n之间的数量级关系。
3．用图示法表示语言处理的过程。
答：语言处理的过程如图所示：4．简述算法设计的策略。
答：作为实现计算机程序实现时解决问题的方法，算法研究的内容是解决问题的方法，而不是计算机程序的本身。
一个优秀的算法可以运行在比较慢的计算机上，但一个劣质的算法在一台性能很强的计算机上也不一定能满足应用的需要，因此，在计算机程序设计中，算法设计往往处于核心地位。
要想充分理解算法并有效地应用于实际问题，关键是对算法的分析。
通常可以利用实验对比分析、数学方法来分析算法。
实验对比分析很简单，两个算法相互比较，它们都能解决同一问题，在相同环境下，一般就会认为哪个算法的速度快这个算法性能更好。
(2024年)并行计算第并行算法的设计ppt课件
运用并行计算技术加速基因序列的比对和分析，促进生物医学研究 的发展。
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工程仿真领域
01
流体动力学仿真
通过并行算法模拟流体的运动状 态，以优化飞行器、汽车等交通 工具的设计。
02
03
结构力学仿真
电磁场仿真
利用并行计算技术对建筑物、桥 梁等结构进行力学分析和优化， 提高工程安全性。
运用并行算法模拟电磁场的分布 和传播，以改进电子设备和通信 系统的性能。
高速互联网络
用于连接处理器和存储器，提供高带宽和低延迟 的数据传输，保证并行计算的效率。
2024/3/26
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并行计算的软件支持
并行编程模型
包括消息传递模型、数据并行模型和 共享内存模型等，为并行计算提供抽 象的编程接口。
并行编程语言
如MPI、OpenMP、CUDA等，这些 语言提供对并行硬件的直接支持，使 程序员能够方便地编写并行程序。
2024/3/26
并行最长公共子序列算法
通过并行处理多个子序列的比较和合并操作，加速 最长公共子序列的求解过程。
并行最短编辑距离算法
将编辑距离的计算过程拆分成多个步骤，每 个步骤可以在多个处理单元上并行执行，从 而加快计算速度。
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04
现代并行算法设计
2024/3/26
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分布式并行算法
2024/3/26
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并行算法的性能评价
加速比
衡量并行算法相对于串行算法的速度提升程度。
效率
衡量并行算法在给定资源下的性能表现。
2024/3/26
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并行算法的性能评价
• 可扩展性：衡量并行算法在增加处理单元 数量时的性能提升能力。
高性能计算机系统中的并行算法设计
高性能计算机系统中的并行算法设计一、引言随着科学技术的进步，高性能计算机系统在科学研究、工程设计和商业决策等领域扮演着越来越重要的角色。
在面对日益增长的大规模数据和复杂计算问题时，有效地利用并行算法设计可以显著提高计算机系统的性能。
本文将重点讨论高性能计算机系统中的并行算法设计的原则和方法。
二、并行算法基础并行算法指的是将一个大计算任务分解为多个子任务，并通过多个处理单元同时执行这些子任务，从而实现计算任务的加速。
在设计并行算法时，我们需要考虑以下几个基本概念。
1. 独立性：在任务分解中，每个子任务都应该是独立的，即子任务之间没有数据依赖或者执行顺序的限制。
这样才能保证并行算法的正确性和可行性。
2. 并行度：并行度指的是同时执行的子任务的数量。
高并行度可以充分利用计算机系统的硬件资源，提高计算效率。
同时，设计并行算法时需要考虑系统资源的限制，以避免过高的并行度导致系统性能的下降。
3. 负载均衡：负载均衡是指将计算任务平均分配给各个处理单元，以实现最大程度的并行效率。
在实际应用中，不同子任务的执行时间可能存在差异，因此需要采用调度算法来动态调整任务的分配，以避免某个处理单元一直处于空闲状态。
三、并行算法设计方法在高性能计算机系统中，存在多种并行算法的设计方法。
下面将分析并介绍其中的几种常见方法。
1. 分而治之：这是一种基本的并行算法设计思想，将大问题分解为多个小问题，并对各个小问题进行独立求解。
这些独立求解的结果再进行合并，得到最终的解答。
例如，快速排序算法就是一种经典的分而治之的并行算法。
2. 数据并行：在数据并行算法中，将大规模的数据集划分为多个小数据集，分别由不同的处理单元进行处理。
各个处理单元之间通过通信来共享数据和计算结果。
这种算法设计方法非常适合处理大规模数据的并行计算问题，例如矩阵乘法和图像处理等。
3. 任务并行：在任务并行算法中，将大计算任务分解为多个子任务，每个子任务由不同的处理单元独立执行。
并行算法设计及编程基本方法
第2卷第4期零陵学院学报(教育科学) V ol. 2 No.4 2004年8月 Journal of Lingling University Aug. 2004并行算法设计及编程基本方法孙兴文(永州职业技术学院,湖南永州,425006)摘 要: 并行算法是指一次可执行多个操作的算法。
对并行算法的研究现在已发展为一个独立的研究领域。
很多用串行算法解决的问题也已经有了相应的并行算法。
在本文，我们阐述了一些简单的并行计算以说明并行算法的一些基本概念、应用和编程方法。
关键词: 并行算法; 效率 ;编程*中图分类号: TP311 文献标识码: A 文章编号：1671-9697(2004)04-0182-031. 并行算法设计1.1 并行算法的基本概念所谓并行，是只有一个以上的事件在同一时刻伙同时间段内发生，有人把并行分为几类：数据并性行，分布式并性行与人的并行性，世界上客观事物的发展过程很多是并行的，彼此相对独立，相互又有一定的联系和制约。
1.2 并行算法的目标从计算复杂性的角度来看，一个算法的复杂性表示为空间复杂性和时间复杂性两个方面。
并行算法的目标是尽可能减少时间复杂性，通常是增加空间复杂性（如增加空间的维数及增加处理器的台数）来实现。
从算法树的结构来看，通常的串行算法树“深而窄”。
递推算法是串行算法本质上是为一维问题设计的，而不少高维问题的计算本质上仍借助一维的张量积形式。
体现在矩阵计算则是70年代稀疏矩阵技术的广发应用。
并行算法树的结构则截然不同，为达到把时间复杂性转化为时间复杂性的目的，并行算法树采用“浅而宽”的结构，即每时刻可容纳的计算量相应增加，使整个算法的步数尽可能减少。
适当增加空间复杂性（如引入较复杂的基底，增加空间维数等），是不少并行算法所实际采用的有效的方法。
1.3 加速比定率与可扩展性顾名思义，并行加速比是表示采用多个矗立起计算速度所能得到的加速的倍数。
设t seq表示用串行机求解某个计算问题所需的时间，t P是用p个处理器求解该问题所需的时间。
并行计算.1结构
1.2 并行计算的研究内容
• (5)并行编程环境与工具 为了使编程容易，必须开发综合的编程环境与工具，且能达到两 个目的：并行计算机的底层机构对用户透明；为用户提供设计与开发 程序所需要的调试器与模拟器等工具 • (6)并行程序的可移植性 可移植性为并行程序设计的主要问题，要求在一台并行机上开发 的程序不加修改或进行少量修改即可在另一台计算机上运行。这一点 为目前受到了广泛关注的重要课题。 • (7) 并行计算机的自动编程 可否设计一个并行化编译器，使用户的串行程序通过并行化编译 器编译，直接可在并行机上运行。到目前为此，这种编译器还不存在， 而仅有一些半自动并行化编译器。
1.2 并行计算的研究内容
• (3)评价并行算法的方法 对于给定的并行计算机及运行在上面的并行算法，需要评价运行 性能。性能分析需解决的问题：如何利用基于并行计算机及其相适应 的并行算法去快速地解决问 题，及如何有效地利用各个处理器。研究 内容包括结合机器与算法，提出相应的性能评测指标，为设计高效的 并行算法提供依据。 • (4)并行计算机语言 与传统的机器语言不同，并行计算机语言依赖于并行计算机，并 行计算机语言必须简洁，编程容易，可以有效地实现，目前的语言有： PVM、MPI、HPF等，而且新的编程语言于编程模式正在不断地出现。
并行向量处理机
图中VP表示向量处理器，SM表示共享存储器。
对称多处理机
• 对称多处理机的最大特点是其中的各处理器完全平等，无主从之分。 所有的处理器都可以访问任何存储单元和I/O设备。存储器一般使用 共享存储器，只有一个地址空间。因为使用共享存储器，通信可用共 享变量（读写同一内存单元）来实现。这使得编程很容易。
1.2 并行计算的研究内容
• (1)并行计算机的设计 包括本并行计算机的结构设计、互联拓扑、网络通信等。设计并 行计算机重要的一点要考虑处理机数目的按比例增长（即可扩展性） 及支持快速通信及处理机间的数据共享等。 • (2)有效算法的设计 如果没有有效的并行算法，并行计算机无法使用，而并行算法的 设计完全不同于串行算法的设计，不同的并行计算机的算法设计不同， 只有将不同的并行计算机 与不同的实际问题相结合，才能设计出有效 的并行算法。 主要研究内容包括并行计算模型、并行算法的一般设计方法、基 本设计技术和一般设计过程，并讨论一些数 值并行算法与非数值并行 算法的设计。
掌握并行计算的基本原理与实现方法
掌握并行计算的基本原理与实现方法并行计算可以提高计算机的运算速度和处理能力，对于大规模的数据处理、科学计算、机器学习等领域具有重要的意义。
在并行计算中，任务被分成多个子任务，并且这些子任务可以同时进行计算，以提高整体计算的效率。
本文将介绍并行计算的基本原理和实现方法。
一、并行计算的基本原理在并行计算中，并行性是关键概念。
并行性指的是计算任务可以被划分为多个独立的子任务，并且这些子任务之间可以并行执行，从而达到提高计算效率的目的。
并行计算的基本原理包括任务划分、数据划分、通信和同步等。
1.任务划分：在并行计算中，任务被划分成多个独立的子任务，每个子任务对应一个计算单元进行计算。
任务划分通常是根据任务的特点和计算单元的性能来确定的。
例如，将一些相对独立的计算任务分配给多个计算节点，每个节点负责一部分计算，最后将计算结果进行合并。
2.数据划分：在并行计算中，数据也需要被划分成多个部分，每个计算单元只处理部分数据。
数据划分可以按照不同的方式进行，例如按行划分、按列划分或者按块划分等。
数据划分的目的是将数据均匀地分布到各个计算单元上，以实现数据的并行处理。
3.通信：在并行计算中，各个计算单元之间需要进行通信，以共享数据或者协调计算。
通信的方式可以是消息传递、共享内存或者分布式文件系统等。
通信的效率对于并行计算的性能影响很大，因此需要合理选择通信方式，并设计高效的通信协议。
4.同步：在并行计算中，各个计算单元之间需要进行同步，以保证计算的正确性。
同步操作可以是阻塞式的，即等待其他计算单元完成后再继续执行，也可以是非阻塞式的，即继续执行其他任务而不等待。
同步操作需要根据具体的计算任务和计算单元来定制，以保证并行计算的正确性。
二、并行计算的实现方法根据并行计算的规模和硬件环境的不同，可以选择不同的并行计算实现方法。
常见的并行计算实现方法包括共享内存并行计算和分布式并行计算。
1.共享内存并行计算：共享内存并行计算是指多个计算单元共享同一块内存空间，在同一台计算机上进行并行计算。
《并行程序设计导论》第二章
并行程序设计导论第二章：并行计算模型2.1引言随着计算机技术的飞速发展，单个处理器的性能提升逐渐遇到瓶颈。
为了进一步提高计算效率，人们开始研究并行计算技术。
并行计算是指同时使用多个计算资源来协同完成计算任务的一种计算方式。
并行计算模型是并行程序设计的基础，它定义了并行计算的基本结构和行为规范。
本章将介绍几种常见的并行计算模型，并分析它们的特点和应用场景。
2.2数据并行模型数据并行模型是最常见的并行计算模型之一，它的核心思想是将数据划分为多个部分，每个部分在不同的处理器上并行处理。
数据并行模型主要适用于计算密集型任务，如科学计算、图像处理等。
在数据并行模型中，数据划分和任务分配是关键问题。
数据划分策略包括均匀划分、非均匀划分和基于图划分等。
任务分配策略包括静态分配、动态分配和负载均衡等。
2.3消息传递模型消息传递模型是一种基于通信的并行计算模型，它将计算任务分配给不同的处理器，并通过消息传递机制进行通信。
消息传递模型主要适用于分布式系统和网络并行计算。
在消息传递模型中，处理器之间的通信是关键问题。
通信方式包括同步通信和异步通信。
同步通信是指发送和接收操作在通信过程中必须等待对方完成；异步通信是指发送和接收操作可以独立进行，不需要等待对方完成。
2.4共享内存模型2.5其他并行计算模型除了上述几种常见的并行计算模型外，还有一些其他并行计算模型，如：（1）任务并行模型：将计算任务划分为多个子任务，每个子任务在不同的处理器上并行执行。
任务并行模型主要适用于任务分解和任务调度。
（2）管道并行模型：将计算任务划分为多个阶段，每个阶段在不同的处理器上并行执行。
管道并行模型主要适用于流水线处理和任务分解。
（3）分布式并行模型：将计算任务分配给分布式系统中的多个节点，通过节点之间的通信和协同完成计算任务。
分布式并行模型主要适用于大规模分布式系统和云计算。
2.6总结并行计算模型是并行程序设计的基础，它定义了并行计算的基本结构和行为规范。
并行算法设计与优化
▪ 并行机器学习算法
1.机器学习算法需要处理大规模的数据集，通过并行化可以加 速训练过程。 2.常见并行机器学习算法包括并行随机梯度下降、并行决策树 和并行神经网络等。 3.在并行机器学习算法的设计中，需要考虑到数据分布、模型 复杂度和通信开销等因素。
典型并行算法案例
▪ 分布式存储与并行访问算法
1.分布式存储可以实现大规模数据的可靠存储和高效访问，是 并行算法的重要基础。 2.常见分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS ）和Google文件系统（GFS）等。 3.在分布式存储与并行访问算法的设计中，需要考虑到数据一 致性、访问并发度和网络带宽等因素。
并行计算基础
并行计算基础
▪ 并行计算概述
1.并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，可提高计算速度和解决更大 规模的问题。 2.并行计算的基础包括并行硬件、并行编程模型和并行算法等方面。 3.并行计算的应用范围广泛，涉及科学计算、数据分析、机器学习等领域。
▪ 并行硬件
1.并行硬件包括多核处理器、GPU、TPU等，每种硬件有其特点和适用场景。 2.并行硬件的发展趋势是不断提高计算性能和扩展性，同时降低能耗和成本。 3.选择合适的并行硬件需要考虑计算问题的特点、计算资源的需求和预算等因素。
▪ 并行计算硬件平台
1.并行计算硬件平台包括多核CPU、GPU、众核处理器等，每 种平台都有其特点和适用场景。 2.选择合适的硬件平台需要考虑算法的计算特性、数据规模、 通信需求等因素。 3.针对不同的硬件平台，需要设计不同的并行算法和优化策略 。
并行算法概述
▪ 并行算法设计原则
1.并行算法设计需要考虑任务的划分、调度和通信，以及数据 的分配、访问和同步。 2.好的并行算法应该具有可扩展性、负载均衡、低通信开销等 特点。 3.并行算法的设计需要结合实际问题和计算环境，进行针对性 的优化。
吉林大学多核程序设计第二章并行程序设计基础并行计算基础
• K－路组关联映射策略 （K-way set association mapping strategy）：Cache被分解为V个组，每个组由K条cache线 组成，内存块按直接映射策略映射到某个组，但在该组中 ，内存块可以被映射到任意一条cache线；
• 全关联映射策略 （full association mapping strategy）:内存 块可以被映射到cache中的任意一条cache线。
。
访存模型
NUMA（Non-Uniform Memory Access）模型：该模 型内存模块分布在各个节点内部，所有局部内存模 块均构成并行计算机的全局内存模块。内存模块在 物理上是分布的，在逻辑上是全局共享的，这种模 型也称之为“分布式共享访存模型”
• 物理存储器被所有节点共享，任意节点可以直接访问任意 内存模块；
并行计算基础
❖内存模块与节点分 离
❖内存模块位于节点内部
多级存储体系结构
解决内存墙（memory wall）性能瓶颈问题； 节点内部的cache称为二级cache（L2 cache）； 处理器内部更小的cache成为一级cache（L1 cache）； L1 cache连接CPU寄存器和L2 cache，负责缓存L2 cache中的
计算可视化等； • 网络密集型应用，如协同工作、遥控和远程医疗诊断等。
并行程序开发方法
并行层次与代码粒度
• 指令级并行：在多个并行层次中指令级并行是代码粒度最 小的并行，也称为微粒度并行、甚细粒度并行；
• 数据级并行：又称为细粒度并行，它比指令级并行所执行 的代码粒度要大一些，一般长度为几百条指令，这类并行 通常都是在编译阶段由编M模型）
并行计算的基本概念3篇
并行计算的基本概念第一篇：并行计算基础概念并行计算是一种同时执行多个任务的方式，它主要通过将一个大任务分割成多个小任务，让多台计算机同时处理，从而提高处理速度。
在并行计算中，需要考虑的一些基础概念包括以下几个方面：1.并行算法并行算法是一种利用并行计算能力来解决复杂计算问题的算法。
与串行算法不同，它可以同时利用多个处理器的资源来完成计算任务。
在设计并行算法时需要考虑到多个处理器之间的通信、同步和负载平衡等问题，以确保算法的正确性和效率。
2.并行计算架构并行计算架构是指用于并行计算的硬件、软件和网络组成的系统结构。
并行计算架构包括计算节点、存储节点、网络和管理节点等部分。
在设计并行计算架构时需要考虑到处理器数量、存储容量、网络带宽和数据可靠性等问题，以保证并行计算系统的高性能和可靠性。
3.并行计算模型并行计算模型是一种用于描述并行计算机系统中多个处理器之间交互和协调的方式。
常见的并行计算模型包括共享内存模型、分布式内存模型和混合模型等。
在设计并行计算模型时需要考虑到处理器之间的通信和同步机制，以保证计算模型的正确性和高效性。
4.并行编程语言并行编程语言是一种用于开发并行计算程序的语言，常见的并行编程语言包括MPI、OpenMP、CUDA和OpenCL等。
在进行并行编程时需要考虑到多个处理器之间的通信和同步机制，以保证程序的正确性和高效性。
5.并行性能评估并行性能评估是一种用于测量并行计算性能的方法。
常用的并行性能评估指标包括并行加速比、效率和吞吐量等。
在进行并行性能评估时需要考虑到计算任务分配和通信机制等因素，以评估并行计算系统的高效性和可扩展性。
以上是并行计算中的一些基础概念，它们共同为实现并行计算提供技术支撑和理论基础。
在实践中，需要根据具体情况选择合适的并行算法、计算架构和编程语言等，同时进行系统性能评估和优化，以达到最佳性能和可靠性的目标。
第二篇：并行计算应用领域并行计算技术的应用已经渗透到许多科学计算、数据处理、图像处理、模拟仿真和人工智能等领域。
高性能计算中的并行算法设计指南
高性能计算中的并行算法设计指南在高性能计算领域中，并行算法的设计是至关重要的。
通过有效地将计算任务分解为多个并行子任务，并充分利用计算资源的并行处理能力，可以提高计算性能和效率。
本文将为您介绍一些关键的并行算法设计指南，帮助您在高性能计算中实现更好的性能。
1. 任务分解在设计并行算法时，首先需要将计算任务合理地分解为多个独立的子任务。
任务分解的关键在于充分利用计算任务的并行性，并使得子任务之间的通信和同步尽可能少。
这样可以提高并行算法的可扩展性和负载均衡性。
2. 并行算法模式选择选择适当的并行算法模式是并行算法设计的基础。
常见的并行算法模式包括数据并行、任务并行、流水线并行和域分解等。
根据具体的计算任务特点，选择合适的并行算法模式可以最大程度地发挥计算资源的并行处理能力，提高算法效率。
3. 数据局部性优化在高性能计算中，数据局部性对于算法性能的影响不容忽视。
通过合理地设计并行算法，减少数据的访问次数和数据之间的通信量，可以提高算法的数据局部性，从而降低算法的延迟和通信开销，提高算法性能。
4. 并行负载均衡并行负载均衡是指在并行算法中，合理地将计算任务分配给各个计算节点，使得每个计算节点的计算负载尽可能均衡。
通过有效地处理计算任务的负载不均衡问题，可以避免计算资源的浪费，并提高算法的整体性能。
5. 并行通信优化并行计算中的通信开销是影响算法性能的重要因素之一。
通过减少通信次数、优化通信模式和减少通信延迟等手段，可以提高并行算法的通信效率。
同时，选择适当的通信库和通信协议也是优化并行通信的重要策略。
6. 内存管理和数据重用在高性能计算中，合理的内存管理和数据重用可以显著提高算法的性能。
通过减少内存的分配和释放次数，优化内存访问模式，以及充分利用缓存等机制，可以提高算法的内存访问效率，从而提高算法的整体性能。
7. 并行算法调试和测试并行算法的调试和测试是设计过程中必不可少的环节。
在并行计算环境中，由于存在复杂的并行执行路径和通信模式，算法的调试和测试相对于串行算法更加困难。
高性能计算中的并行算法设计基础(四)
高性能计算中的并行算法设计基础在当今科技迅速发展的时代，高性能计算已经成为许多领域的重要工具。
无论是科学研究、工程模拟还是商业应用，都离不开高性能计算的支持。
而高性能计算的核心就是并行算法的设计与实现。
本文将探讨高性能计算中的并行算法设计基础，并介绍一些常见的并行算法模型。
一、并行算法的概念与发展并行算法是指在多个处理单元同时工作的算法。
与传统的串行算法相比，它能够显著提升计算速度并处理更大规模的问题。
并行算法的发展可以追溯到上世纪60年代，当时的计算机科学家开始意识到串行算法在处理大规模问题时的瓶颈，于是提出了并行计算的概念。
随着计算机硬件的发展，如今的并行算法已经成为高性能计算的核心。
二、并行算法设计的关键问题并行算法设计过程中需要考虑的一些关键问题包括任务分解、通信与同步、负载平衡以及数据依赖等。
任务分解是指将问题拆分为若干子任务，以便同时在多个处理单元上执行。
通信与同步是指处理单元之间进行信息交换和协调，确保任务能够并行执行。
负载平衡是指合理分配各个处理单元的工作量，避免出现某些处理单元负载过重而其他处理单元闲置的情况。
数据依赖是指任务之间存在依赖关系，需要合理处理以确保并发执行的正确性。
三、并行算法设计的基本模型在高性能计算中，常见的并行算法设计模型包括分治法、并行迭代法以及流水线模型。
1. 分治法：分治法是一种将问题分割为多个子问题并分别解决的算法。
通过将原问题不断递归地分成更小的子问题，最终合并子问题的结果，可以有效地利用多核处理器的优势。
分治法常用于解决递归定义的问题，如归并排序、快速排序等。
2. 并行迭代法：并行迭代法是一种通过迭代循环来求解问题的算法。
在每次迭代中，处理单元都进行相同的计算操作，并在迭代结束时，通过通信与同步来实现各个处理单元之间的协作。
并行迭代法常用于解决数值计算问题，如矩阵乘法、迭代求解线性方程组等。
3. 流水线模型：流水线模型是一种将问题划分为若干阶段并采用流水线方式执行的算法。
高性能计算中的并行算法设计基础(五)
高性能计算中的并行算法设计基础在当今数字化时代，高性能计算已经成为了许多领域研究的重要工具。
高性能计算的目标是提供更快、更准确的计算能力，以便于解决大规模和复杂的问题。
并行算法是实现高性能计算的关键，它允许多个计算单元同时执行任务，从而提高计算速度和效率。
一、并行计算的原理和分类并行计算是利用多个计算单元同时进行计算任务的一种计算模式。
它与串行计算不同，可以将任务分解为多个子任务，由多个计算单元同时执行。
并行计算可以大大缩短计算时间，提高计算效率。
根据计算单元之间的通信和同步方式的不同，可以将并行计算分为共享内存并行计算和分布式内存并行计算两种。
共享内存并行计算主要关注多个计算单元之间共享计算资源的问题。
在这种并行计算模式下，多个计算处理器可以共享同一块内存空间，通过读写内存共享数据来进行计算任务。
这种并行计算模式比较适用于计算任务之间有较多交互和通信的情况。
分布式内存并行计算则主要关注多个计算处理器之间如何通过网络进行通信和同步的问题。
在这种并行计算模式下，每个计算处理器拥有独立的内存空间，通过网络传递消息和数据来进行计算任务。
这种并行计算模式更适用于计算任务之间无需频繁通信的情况，但涉及数据量较大的情况。
二、并行算法设计的基本原则在高性能计算中，正确而高效的并行算法设计是关键。
以下是一些常用的并行算法设计原则：1.任务划分：将原始任务划分为多个子任务，并确定每个子任务的工作量和计算要求。
任务划分需要考虑任务之间的依赖关系和数据传输的开销，以保证任务划分的合理性。
2.负载均衡：将工作量合理地分配给多个计算单元，使得每个计算单元的工作负载尽可能均衡。
负载均衡可以提高并行计算的效率，并减少计算时间。
3.通信开销：在并行计算中，计算单元之间的通信是不可避免的。
为了减少通信的开销，需要使用高效的通信协议和算法，避免不必要的数据传输，以提高并行算法的性能。
4.数据局部性：在并行算法设计过程中，尽量利用数据的局部性原理。
并行算法的设计基础
第四章 并行算法的设计基础 习题例题：1. 试证明Brent 定理：令W (n)是某并行算法A 在运行时间T(n)内所执行的运算数量，则A 使用p 台处理器可在t(n)＝O(W(n)／p+T(n))时间内执行完毕。
2. 假定P i （1≤i ≤n ）开始时存有数据d i , 所谓累加求和指用1ijj d=∑来代替P i 中的原始值d i 。
算法 PRAM-EREW 上累加求和算法 输入： P i 中保存有d i , l ≤ i ≤ n 输出： P i 中的内容为ijj ld=∑beginfor j = 0 to logn – 1 do for i = 2j + 1 to n par-do(i) P i = d i-(2^i) (ii) d i = d i + d i-(2^j) endfor endfor end(1)试用n=8为例，按照上述算法逐步计算出累加和。
(2)分析算法时间复杂度。
3. 在APRAM 模型上设计算法时，应尽量使各处理器内的局部计算时间和读写时间大致与同步时间B 相当。
当在APRAM 上计算M 个数的和时，可以借用B 叉树求和的办法。
假定有j 个处理器计算n 个数的和，此时每个处理器上分配n/p 个数，各处理器先求出自身的局和；然后从共享存储器中读取它的B 个孩子的局和，累加后置入指定的共享存储单元SM 中；最后根处理器所计算的和即为全和。
算法如下：算法 APRAM 上求和算法 输入： n 个待求和的数输出： 总和在共享存储单元SM 中 Begin(1) 各处理器求n/p 个数的局和,并将其写入SM 中 (2) Barrier(3) for k = [ log B ( p(B – 1) + 1) ] – 2 downto 0 do3.1 for all P i , 0 ≤ i ≤ p – 1,doif P i 在第k 级 thenP i 计算其B 各孩子的局和并与其自身局和相加,然后将结果写入SM 中 endifend for3.2barrierend forEnd(1)试用APRAM模型之参数，写出算法的时间复杂度函数表达式。
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第四章 并行算法的设计基础 习题例题：
1. 试证明Brent 定理：令W (n)是某并行算法A 在运行时间T(n)内所执行的运算数量，则
A 使用p 台处理器可在t(n)＝O(W(n)／p+T(n))时间内执行完毕。
2. 假定P i （1≤i ≤n ）开始时存有数据d i , 所谓累加求和指用
1
i
j
j d
=∑来代替P i 中的原始值
d i 。
算法 PRAM-EREW 上累加求和算法 输入： P i 中保存有d i , l ≤ i ≤ n 输出： P i 中的内容为
i
j
j l
d
=∑
begin
for j = 0 to logn – 1 do for i = 2j + 1 to n par-do
(i) P i = d i-(2^i) (ii) d i = d i + d i-(2^j) endfor endfor end
(1)试用n=8为例，按照上述算法逐步计算出累加和。
(2)分析算法时间复杂度。
3. 在APRAM 模型上设计算法时，应尽量使各处理器内的局部计算时间和读写时间大致
与同步时间B 相当。
当在APRAM 上计算M 个数的和时，可以借用B 叉树求和的办法。
假定有j 个处理器计算n 个数的和，此时每个处理器上分配n/p 个数，各处理器先求出自身的局和；然后从共享存储器中读取它的B 个孩子的局和，累加后置入指定的共享存储单元SM 中；最后根处理器所计算的和即为全和。
算法如下：
算法 APRAM 上求和算法 输入： n 个待求和的数
输出： 总和在共享存储单元SM 中 Begin
(1) 各处理器求n/p 个数的局和,并将其写入SM 中 (2) Barrier
(3) for k = [ log B ( p(B – 1) + 1) ] – 2 downto 0 do
3.1 for all P i , 0 ≤ i ≤ p – 1,do
if P i 在第k 级 then
P i 计算其B 各孩子的局和并与其自身局和相加,然后将结果写入SM 中 endif
end for
3.2barrier
end for
End
(1)试用APRAM模型之参数，写出算法的时间复杂度函数表达式。
(2)试解释Barrier语句的作用。
4.在给定时间t内，尽可能多的计算输入值的和也是一个求和问题，如果在logP模型上
求此问题时，要是t<L+2·0，则在一个单处理机上即可最快地完成；要是t>L+2·0时，则根处理器应在t-1时间完成局和的接收工作，然后用一个单位的时间完成加运算而得最终的全和。
而根的远程子节点应在（t－1）－(L+2·0）时刻开始发送数据，其兄妹子节点应依次在（t－1）－(L+2·0+g)，（t－1）－(L+2·0+2g)，···时刻开始发送数据。
图示出了t=28，p=8，L=5，o=2，g=4的logP模型上的通信（即发送/接收）调度树。
试分析此通信调度树的工作原理和图中节点中的数值是如何计算的？
P 4P
6
P
7
图1.50 t=28，p=8，L=5，o=2，g=4的通信调度树
5.欲在8个处理器的BSP模型上，计算两个N阶向量内积：
①试画出各超级步的计算过程（假定N=8）；
②并分析其时间复杂度。