并行程序设计基础
《MPI并行程序设计》课件
MPI的应用领域
MPI广泛应用于科学计算、 大规模数据处理和模拟等领 域，提供了高性能和高效率 的并行计算能力。
MPI基础
1
MPI的环境设置
在开始编写MPI程序之前，需要进行环境设置，包括MPI库的安装和配置，以及节点之间的 网络连接。
据的能力。
总结
1 MPI的优点和缺点
MPI具有高性能、可扩展性和灵活性的优点，但也面临数据通信和负载平衡等挑战。
2 MPI的未来发展趋势
MPI在超级计算和并行计算领域仍发展空间，如更高的并行度、更低的通信延迟和更丰富 的功能。
3 怎样提高MPI的性能
优化MPI程序的性能可以从算法、通信模式、负载均衡和并行度等方面入手，提高并行计 算的效率。
宏定义和预处理
MPI提供了丰富的宏定义和预处理功能，可以简化 并行程序的编写和调试过程，提高开发效率。
实战
1
MPI编程实战
通过实际编写MPI程序，学习如何利用
并行排序实战
2
MPI接口进行并行计算，解决实际问题， 如矩阵运算、图算法等。
利用MPI的并行计算能力，实现高效的排 序算法，提高排序性能和处理大规模数
2
MPI的通信模型
MPI采用消息传递的通信模型，通过发送和接收消息来实现不同进程之间的数据交换和同步。
3
点对点通信
MPI支持点对点通信操作，包括发送、接收和非阻塞通信，用于实现进程之间的直接消息传 递。
4
集合通信
MPI提供了集合通信操作，如广播、栅栏、归约等，用于在整个进程组中进行数据的统一和 协同计算。
MPI高级
MPI的拓扑结构
MPI并行程序设计实例教程教学设计
MPI并行程序设计实例教程教学设计1. 简介MPI (Message Passing Interface) 是一种进程间通信的标准，可用于实现并行计算。
MPI 是一个库，通过对 MPI 中的函数调用，可实现在共享内存和分布式内存计算机中实现并行计算的任务分割和进程通信。
在实际应用中，MPI 会被和多线程一样用于实现算法的并行化，从而提高计算效率和运行速度。
2. 教学目标通过这个实例教程，我们会：1.了解 MPI 并行程序设计的基本概念和原理2.学会使用 MPI 的基本函数和指令3.学会通过实例演示的方式，掌握常见的 MPI 算法和技术4.实现一个简单的 MPI 并行程序，对其进行测试和优化，提高程序的执行效率3. 教学计划本教程共计 5 个部分，每个部分涵盖不同的内容。
每个部分的内容和学习目标如下：第一部分：MPI 基础概念和原理本部分的目标是让学生了解 MPI 的概念、原理和应用场景。
通过课堂讲授、案例分析和问题解答等方式，使学生领悟 MPI 的并行计算模型和通信方式。
第二部分：MPI 基本函数和指令本部分的目标是让学生掌握 MPI 中的基本函数和指令，理解其使用方法和调用方式。
通过讲解 MPI_Init、MPI_Comm_size、MPI_Comm_rank 等函数和指令，让学生能够熟练使用 MPI 构建并行程序。
第三部分：MPI 并行算法实例本部分的目标是让学生通过具体实例学习 MPI 并行算法设计的方法和技巧。
通过案例分析的方式，让学生了解 MPI 算法设计的核心思想、主要步骤和注意事项。
同时，本部分还会介绍一些常见的 MPI 库和工具，如 MPIBLAST 和 OpenMPI。
第四部分：MPI 程序设计和优化本部分的目标是让学生实践 MPI 代码的编写、调试和优化过程。
通过一个综合实例，让学生学习 MPI 并行程序的设计、实现和测试。
同时，本部分还会讲授MPI 排序算法和负载平衡算法的具体实现方法。
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。
请简述并行程序设计的foster方法的基本步骤。
请简述并行程序设计的foster方法的基本步骤。
摘要：一、引言二、Foster方法的基本步骤1.划分2.通信3.聚集4.映射三、划分1.域分解2.功能分解四、通信1.数据通信2.消息传递五、聚集1.数据聚集2.结果汇总六、映射1.计算资源分配2.并行算法实现七、结论正文：一、引言并行程序设计是一种高效利用多处理器计算机系统的方法，它能显著提高计算速度和处理能力。
在并行程序设计中，Foster方法是一种经典的算法设计过程，由Lan和Foster提出。
本文将详细介绍Foster方法的基本步骤，以帮助读者更好地理解和应用这一方法。
二、Foster方法的基本步骤Foster方法是一个由四步构成的并行算法设计过程，分别为划分、通信、聚集和映射。
1.划分划分是发现并行算法更多并行性的关键步骤。
在这一步骤中，需要将计算和数据划分成许多小片。
常见的划分方法有域分解和功能分解。
域分解：考虑程序中最大和最频繁访问的数据，先将数据分解成片，再考虑将计算和数据联系起来。
功能分解：将程序中的计算任务分解成可以独立执行的功能模块，以便在多个处理器上并行执行。
2.通信通信是在并行计算中必不可少的环节。
它包括数据通信和消息传递。
数据通信：指不同处理器之间数据的传输和交换。
消息传递：指处理器之间通过消息进行通信，以实现协同工作和数据同步。
3.聚集聚集是对并行计算过程中产生的数据进行处理和汇总的步骤。
主要包括数据聚集和结果汇总。
数据聚集：将各个处理器上的数据进行整合，以便进行下一步的计算。
结果汇总：对各个处理器上的计算结果进行汇总，得到最终的输出结果。
4.映射映射是将划分好的计算和数据映射到具体的计算资源上，实现并行计算的过程。
主要包括计算资源分配和并行算法实现。
计算资源分配：根据处理器能力和任务需求，合理分配计算资源。
并行算法实现：将划分好的计算任务在多个处理器上执行，实现并行计算。
三、结论Foster方法是一种有效的并行程序设计方法，通过划分、通信、聚集和映射四个步骤，可以充分发挥多处理器系统的性能，提高计算效率。
2024年度-并行程序设计导论课件
并行图算法
02
如并行广度优先搜索、并行最短路径算法等，通过并行处理图
数据结构中的节点和边来加速图算法的执行。
并行矩阵运算
03
如矩阵乘法、矩阵转置等，通过并行处理矩阵中的元素来实现
高性能计算。
10
03
并行编程模型与语言
11
共享内存编程模型
原理
多个线程或进程共享同一块内存空间，通过 读写共享变量实现通信和同步。
8
并行算法设计策略
01
任务并行
将问题分解为多个独立任务，并 行执行。
数据并行
02
03
流水线并行
对数据进行分块，并行处理每个 数据块。
将问题分解为一系列阶段，每个 阶段处理一部分数据，并行执行 不同阶段。
9
经典并行算法案例解析
并行排序算法
01
如归并排序、快速排序等，通过并行比较和交换元素实现排序
加速。
生物信息学与基因测序
GPU加速计算在生物信息学和基因测序领域的应用日益增多，能够加 快基因序列比对和分析的速度，促进生物医学研究的发展。
天体物理模拟与宇宙探索
GPU加速计算在天体物理模拟和宇宙探索领域的应用也越来越广泛， 能够加快模拟速度，提高研究效率。
27
07
并行程序性能优化方法与实践
28
性能评价指标与方法
04
云计算
提供基础设施、平台和软件即服务。
22
MapReduce编程模型简介
MapReduce定义
一种编程模型，用于处理和生成大数据集，由 Map和Reduce两个阶段组成。
Reduce阶段
对中间结果中相同键的数据进行聚合操作，生成 最终结果。
并行算法与并行程序设计
并行算法与并行程序设计并行计算是目前解决实际问题、改善处理效率的有效手段，它的应用涵盖科学、工程、商业等诸多领域。
并行算法与并行程序设计是并行计算的两大核心内容。
本文集中论述并行算法与并行程序设计的基础原理、种类以及应用价值。
并行算法的基本概念与特性并行算法是一种能同时执行多条指令的算法，它分为多个独立的部分，这些部分可以在多个计算机或者同一台计算机的多个处理器上同时执行。
并行算法的研究目标在于优化并行计算，提高计算效率。
并行算法主要有两种典型的计算模型，即数据并行模型和任务并行模型。
数据并行模型中，每个处理器都对输入数据的不同部分进行操作；而任务并行模型则将任务分配到不同的处理器上执行。
并行算法的设计设计并行算法的关键在于选择合适的并行模型，比如数据并行、功能并行、任务并行等，并在此基础上设计出性能优异的算法。
其中，算法的分解性与并行性是设计并行算法的两大考虑因素。
此外，选择合适的同步机制也是至关重要的。
并行程序设计的基本概念与特性并行程序设计是指编写能在多个处理器上同时执行的程序，以改善执行速度和处理效率。
并行程序设计面临的主要挑战是如何有效并正确地同步各个处理器间的操作，以及如何处理数据依赖和任务调度问题。
并行程序设计的工具和方法目前，编程语言如OpenMP、MPI、CUDA等都可用于并行程序设计，它们提供了用于控制并发执行和数据同步的语义。
OpenMP和MPI 主要面向共享内存和分布式内存应用，并提供了一套丰富的API和指示器进行并行访问控制。
而CUDA是一种GPU的并行计算架构，主要用于处理海量数据，以实现强大的计算能力。
并行算法与程序设计的应用价值通过并行计算可以大幅提高处理器的使用效率，进而可以在较短时间内处理大量数据，尤其在科学计算、数据挖掘、图像处理、人工智能等方面表现出了极大的应用价值。
总结并行算法和并行程序设计是并行计算的基础，它们的目标是提供高效、可靠的解决方案，以解决现实世界中的复杂问题。
并行程序设计
并行程序设计并行程序设计并行程序设计是指将一个任务或问题分解成多个子任务，然后同时执行这些子任务，以提高程序的运行效率和响应速度。
本文将介绍并行程序设计的概念、原则和常用的并行编程模型。
概念并行程序设计是一种计算思维方式，通过利用计算机多核心、多处理器或者分布式系统的能力，将一个大的问题分解成多个小的子问题，并且让这些子问题可以同时被处理。
通过同时处理多个子问题，可以大大提高程序的处理速度。
并行程序设计原则并行程序设计有一些基本原则，下面是其中几个重要的原则：1. 任务划分：将一个大的任务划分成多个小的子任务。
划分任务时需要注意任务之间的依赖关系，以保证划分后的任务可以并行执行。
2. 任务分配：将划分后的子任务分配给可用的计算资源，如多核心、多处理器或分布式系统中的节点。
任务分配需要考虑计算资源的负载均衡，以充分利用计算资源的能力。
3. 任务通信：并行程序中的任务之间通常需要进行数据交换或同步操作。
任务通信需要合理选择通信方式，并通过合适的同步机制来确保数据的一致性和正确性。
4. 任务合并：在一些情况下，多个子任务的处理结果需要进行合并。
任务合并需要保证合并操作的正确性和效率，同时还要考虑合并操作可能引入的额外开销。
并行编程模型为了简化并行程序的设计与开发，人们提出了一系列并行编程模型。
下面介绍几种常用的并行编程模型：1. 共享内存模型：多个线程共享同一块内存地质空间，线程之间通过读写共享内存来进行通信和同步。
常见的共享内存模型有OpenMP和Cilk等。
2. 消息传递模型：多个进程或线程通过消息的方式进行通信。
每个进程或线程有独立的内存空间，通过发送和接收消息来实现进程间的通信和同步。
常见的消息传递模型有MPI和PVM等。
3. 数据流模型：任务之间通过数据流进行通信。
任务根据数据的可用性来进行执行，并将处理结果传递给下游任务。
数据流模型可以以图形化的方式表示任务之间的依赖关系。
常见的数据流模型有GPGPU和FPGA等。
计算机编程并行程序设计基础知识了解并行程序设计的模型和工具
计算机编程并行程序设计基础知识了解并行程序设计的模型和工具计算机编程并行程序设计基础知识：了解并行程序设计的模型和工具计算机编程中的并行程序设计是一种重要的技术，通过同时执行多个任务来提高程序的性能和效率。
在现代计算机系统中，利用多核处理器和分布式计算等并行计算技术，可以更好地利用计算资源，实现更高效的程序运行。
本文将介绍并行程序设计的基础知识，包括并行计算模型和常用的并行程序设计工具。
通过了解这些知识，读者可以更好地理解并行计算的概念和原理，为编写高效的并行程序打下基础。
1. 并行计算模型在并行程序设计中，有几种常用的并行计算模型，包括共享内存模型、分布式内存模型和混合内存模型。
1.1 共享内存模型共享内存模型是一种采用共享内存的方式进行并行计算的模型。
在这个模型中，多个处理器可以同时访问同一个共享内存空间，从而实现数据共享和通信。
1.2 分布式内存模型分布式内存模型是一种采用分布式内存的方式进行并行计算的模型。
在这个模型中，每个处理器都有自己的独立内存空间，通过消息传递的方式进行数据通信和同步。
1.3 混合内存模型混合内存模型是一种将共享内存和分布式内存相结合的并行计算模型。
在这个模型中，多个处理器可以访问共享内存，并通过消息传递的方式进行通信和同步。
2. 并行程序设计工具为了方便开发者进行并行程序设计，有一些常用的并行程序设计工具可供使用。
下面介绍几种常见的工具。
2.1 OpenMP（开放多处理器）OpenMP是一种基于共享内存模型的并行程序设计工具，它可以通过在源代码中插入指令来实现并行计算。
通过使用OpenMP，开发者可以简单地将串行程序转换为并行程序，并利用多核处理器的性能优势。
2.2 MPI（消息传递接口）MPI是一种基于消息传递模型的并行程序设计工具，它可以在分布式内存系统中实现多个处理器之间的通信和同步。
通过使用MPI，开发者可以将任务分配给不同的处理器，并通过消息传递进行数据交换和协调。
《并行编程原理与程序设计》课程教学大纲
本科生课程大纲课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修一、课程介绍1.课程描述：《并行编程原理与程序设计》是地球信息科学与技术专业海洋测绘与地理信息系统方向的选修课，也是勘查技术与工程专业的选修课。
地球物理信息解译中的计算量十分庞大，常规串行电脑和软件无法解决地球物理资料的解译问题，必须采用并行算法合并行计算机来解决地球物理资料的处理、解释合反演工作。
目前，微机群和GPU机群在地球物理领域的应用日益广泛，“地球信息科学与技术”和“勘查技术与工程”专业必需掌握并行编程的基本原理与方法才能实现地学信息高效解译得目的，本课程主要学习基于微机群的MPI 程序设计方法和基于GPU集群的CUDA程序设计方法，并进行适当的上机实践。
通过本课程的学习，可使学生了解和掌握大型科学与工程问题中的基本并行编程技术，初步具备编写大型并行应用程序的能力。
2.设计思路：本课程的讲授内容主要包括两大部分：第一部分：MPI并行程序设计部分：第一章并行程序设计基础主要内容：并行计算；并行编程模型与并行语言；并行算法第二章 MPI简介主要内容：什么是MPI；MPI的目的，产生与发展；MPI的语言绑定；目前主要的MPI实现；SPMD并行机上并行程序的执行过程第三章第一个MPI程序主要内容：MPI实现的“Hello World”；c与Fortran语言的MPI程序的一些惯例第四章六个接口构成的MPI子集主要内容：子集介绍；MPI预定义的数据类型；MPI数据类型匹配与数据转换；MPI消息；第五章简单的MPI程序示例主要内容：获取机器名字和MPI版本号；数据接力传送；任意进程间互相问候，任意源和任意标识的使用；编写安全的MPI程序第六章 MPI并行程序的两种基本模式主要内容：对等模式的MPI程序设计；主从模式的MPI程序设计，标准通信模式的特点与消息传递过程第七章不同通信模式MPI并行程序设计主要内容：四种通信模式（标准，缓存，同步与就绪），了解集中通信模式的划分依据，掌握四种通信模式的优缺点及实现方式第八章非阻塞通信MPI程序设计主要内容：阻塞通信；非阻塞通信简介；非阻塞标准发送与接收；非阻塞通信与其他三种通信模式的结合；非阻塞通信的完成第九章组通信MPI程序设计主要内容：组通信的消息通信功能，同步功能和计算功能；广播；收集；散发；组收集；全互换、同步、归约、组归约、归约并散发操作的函数形式、使用方法与执行过程；几个相关示例程序第二部分：CUDA并行程序设计部分：第一章引言主要内容：异构并行算法，现代GPU的体系结构，为什么需要更高的速度和并行化，应用程序加速，并行编程语言和模型第二章 GPU计算的发展历程主要内容：图形流水线的发展，固定功能的图形流水线时代，可编程实时图形流水线的发展，图形与计算结合的处理器，GPGPU：一个中间步骤，GPU计算，可扩展的GPU，发展近况，未来的发展趋势第3章 CUDA简介主要内容：PC架构，GPU硬件结构，CPU与GPU，数据并行性，CUDA的程序结构第4章 CUDA环境搭建主要内容：简介，在Windows下安装软件开发工具包，Visual Studio，工程，64位用户，创建工程，Linux，安装调试器，编译模型，错误处理第5章线程网格、线程块以及线程，主要内容：简介，线程，问题分解，CPU与GPU的不同，任务执行模式，GPU 线程，CUDA内核，线程块，线程网格，跨幅与偏移，X与Y方向的线程索引，线程束，分支，GPU的利用率，线程块的调度第6章数据并行执行模型，主要内容：向量加法kernel函数，设备全局存储器与数据传输，kernel函数与线程，函数声明，启动kernel函数，预定义变量，CUDA的线程组织，线程与多维数据映射，矩阵乘法——一个更加复杂的kernel函数，线程同步和透明的可扩展性，线程块的资源分配，线程调度与容许时延第三部分：上机实践部分：本课程实践部分的设计思路为：以并行程序设计的方法为主线，结合地学信息处理中的实际问题，让学生掌握MPI和CUDA程序设计的基本方法和技能。
并行程序设计原理
并行程序设计原理随着计算机技术的飞速发展，计算机系统的处理能力不断提高，但是单个处理器的性能已经无法满足现代应用的大量计算需求。
人们开始将多个处理器组成一个并行计算机系统，以提高处理能力。
并行计算机系统具有多个处理器，并且这些处理器能够同时处理不同的任务，从而提高计算能力。
利用并行计算机系统开发并行程序需要特定的技术和方法。
本文将介绍并行程序设计的原理。
1. 并行处理的基本原理并行处理是指多个处理器同时执行不同的任务。
在并行计算机系统中，每个处理器都可以独立地执行任务，而这些处理器之间通过共享存储器进行通信和数据交换。
（1）任务分配：并行处理需要将任务分配给多个处理器，以实现多个处理器的协同工作。
（2）通信与同步：并行处理需要处理器之间进行通信和同步，确保数据的正确性和计算的一致性。
（3）负载均衡：在并行计算机系统中，要保证所有处理器都得到合理的任务分配，以实现尽可能平衡的负载，从而提高整个系统的效率和性能。
2. 并行程序的基本特点并行程序具有一下几个特点：（1）可扩展性：并行程序可以随着处理器数量的不断增加而提高计算能力，形成高性能的计算机系统。
（2）复杂性：并行程序处理的问题一般比串行程序复杂，需要更多的算法和技巧，也需要更加严格的编程规范和方法。
（3）可重复性：并行程序的结果应该是可重复的，即在多次执行相同的任务时得到相同的结果。
（4）可移植性：并行程序应该具有可移植性，即可以在不同的计算机系统中执行，而不需要对程序进行太多的修改。
（1）分解问题：设计并行程序需要将整个问题分解成多个子问题，以方便并行计算。
（2）任务调度：设计并行程序需要合理地安排任务的执行顺序，以尽可能避免处理器的空闲时间，提高计算效率。
4. 并行程序的设计方法在设计并行程序时，需要遵循一些基本的方法：（1）数据并行：数据并行是指将数据分成多个部分，分配给不同的处理器并行处理。
这种方法适用于数据独立性较强的问题。
（4）管道并行：管道并行是指将整个计算过程分成多个部分，每个部分交替执行。
并行编程原理及程序设计
并行编程原理及程序设计并行编程是一种编程方法，通过同时执行多个计算任务来提高计算机程序的性能和效率。
在传统的串行编程中，计算机程序按照顺序执行指令，只有一个计算任务在运行。
而并行编程可以同时运行多个计算任务，并利用多核处理器、并发技术和分布式系统来实现。
并行编程的核心原则是任务分解和任务调度。
首先，需要将一个大的计算任务分解为多个小的子任务，这些子任务可以并行执行。
然后，通过合理的任务调度算法将这些子任务分配给不同的处理器或计算节点进行执行。
最后，将子任务的计算结果合并得到最终的计算结果，完成整个并行计算过程。
并行编程的程序设计需要考虑以下几个方面：1.并行算法的设计：针对不同的并行计算问题，需要设计符合并行计算模型的算法。
并行算法通常包括任务分解、任务调度、数据通信等关键步骤。
合理的算法设计可以充分利用并行计算资源，提高程序的速度和效率。
2.数据共享与同步：在并行编程中，多个计算任务可能需要共享数据。
数据共享的正确性和一致性是保证并行程序正确运行的关键。
为了避免数据竞争和死锁等并发问题，需要使用同步机制，如锁、信号量、条件变量等来确保数据访问的顺序和正确性。
3.并行性调度：并行编程中，任务调度的策略对程序的性能和效率有着重要影响。
任务调度算法应根据任务的性质、数据依赖关系和计算资源的情况进行合理的调度决策，以最大程度地提高并行任务的并发度和执行效率。
4.数据分布和通信：在分布式并行编程中，不同的计算节点之间需要进行数据交换和通信。
数据分布的合理性和通信开销的减少是影响分布式并行程序性能和效率的关键因素。
合理的数据分布和高效的通信机制可以减少通信开销，提高程序的性能和可扩展性。
5. 调试和优化：并行编程中，bug 的调试和性能的优化具有一定的挑战性。
并行程序的错误可能涉及到多个计算任务和多个计算节点，调试过程相对复杂。
而性能优化则需要通过有效的算法设计、数据分布和通信机制来减少资源竞争，提高并行任务的并发度和执行效率。
并行程序设计导论(精品)
并行程序设计导论(精品)•并行计算概述•并行程序设计基础•共享内存并行程序设计•分布式内存并行程序设计•消息传递接口（MPI ）并行程序设计•图形处理器（GPU ）并行程序设计•总结与展望目录01并行计算概述并行计算定义与发展定义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，其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
发展历程从1960年代的并行计算机雏形，到1980年代基于消息传递的并行编程，再到1990年代至今的多线程、多核、集群和云计算并行计算技术。
并行计算应用领域科学与工程计算如天气预报、地震模拟、核爆模拟等。
大数据处理如数据挖掘、机器学习、图像处理等。
实时系统如航空航天控制、智能交通系统、电力系统等。
云计算与分布式系统如服务器集群、负载均衡、分布式数据库等。
集群与网格计算利用高速网络将一组计算机连接起来，共同解决大型计算问题。
集群中的计算机可以是同构或异构的，网格计算则强调资源的广泛共享和协同工作。
共享内存体系结构多个处理器共享同一物理内存，通过锁或原子操作实现内存访问同步。
分布式内存体系结构每个处理器拥有独立的局部内存，处理器之间通过消息传递进行数据交换。
混合体系结构结合共享内存和分布式内存的特点，通常在分布式内存系统中引入共享内存的概念，以提高数据访问效率。
并行计算体系结构02并行程序设计基础分治策略平衡负载数据局部性流水线技术并行算法设计思想将大问题分解为多个小问题，分别求解，最后将结果合并。
尽量使数据在处理单元本地进行处理，减少数据通信开销。
将任务均匀分配到各个处理单元，避免某些处理单元过载。
将大任务分解为多个小任务，通过流水线方式并行执行。
一种基于共享内存的并行编程规范，适用于多线程并行计算。
OpenMP一种基于消息传递的并行编程接口，适用于分布式内存系统。
MPI一种针对NVIDIA GPU 的并行计算平台和编程模型，适用于大规模并行计算。
CUDA一种开放的并行计算框架，适用于不同类型的处理器和加速器。
实战matlab并行程序设计
实战matlab并行程序设计MATLAB并行程序设计是一种利用MATLAB的并行计算工具箱来提高计算效率的技术。
在处理大规模数据集或复杂算法时，传统的串行计算方式可能效率低下，而并行程序设计可以显著提升处理速度。
以下是MATLAB并行程序设计的一些关键概念和步骤。
1. 并行计算基础并行计算指的是同时使用多个处理器或核心来执行计算任务。
MATLAB并行程序设计主要依赖于MATLAB的Parallel Computing Toolbox。
2. 环境配置在开始并行程序设计之前，需要确保MATLAB安装了Parallel Computing Toolbox，并且计算机上安装了MATLAB的并行计算服务器。
3. 并行池的创建和管理并行池是执行并行任务的工作单元集合。
MATLAB提供了`parpool`和`delete(gcp('nocreate'))`函数来创建和管理并行池。
```matlab% 创建并行池parpool;% 删除并行池delete(gcp('nocreate'));```4. 并行计算函数MATLAB提供了多种并行计算函数，如`parfor`、`parfeval`、`parfor`等。
`parfor`是最常见的并行循环，用于并行化for循环。
```matlab% 并行for循环parfor i = 1:N% 执行并行任务end```5. 数据分配在并行程序设计中，数据需要在不同的工作单元之间分配。
MATLAB提供了`distribute`函数来帮助实现数据的自动分配。
```matlab% 数据分配data = distribute(largeArray);```6. 并行变量在并行环境中，MATLAB支持两种类型的变量：共享变量和私有变量。
共享变量在所有工作单元中共享，而私有变量则在每个工作单元中独立。
```matlab% 声明共享变量sharedVar = 0;% 声明私有变量parfor i = 1:NlocalVar = rand;end```7. 并行任务的同步在并行程序设计中，有时需要同步不同工作单元的状态。
并行程序设计心得
并行程序设计心得第一点：并行程序设计的重要性并行程序设计是一种利用多核处理器和分布式计算资源来提高程序执行效率的技术。
在当今计算机硬件性能不断提高，而软件需求日益复杂的情况下，并行程序设计成为了提高软件性能的关键手段。
首先，并行程序设计可以显著提高程序的执行速度。
随着多核处理器的普及，传统的串行程序设计已经无法充分利用硬件资源，而并行程序设计可以将程序分解为多个任务，在多个处理器核心上同时执行，从而大大提高程序的运行效率。
对于计算密集型应用，如科学计算、大数据处理等，并行程序设计可以大幅减少计算时间，提高工作效率。
其次，并行程序设计可以提高程序的可扩展性。
在并行程序设计中，程序可以很容易地扩展到多个计算节点上，从而实现分布式计算。
这对于处理大规模数据和复杂问题具有重要意义。
通过并行程序设计，我们可以构建出高性能、可扩展的计算系统，以应对不断增长的计算需求。
此外，并行程序设计还可以提高程序的可靠性。
并行程序设计可以通过冗余计算和错误检测来提高程序的可靠性。
在并行计算中，多个任务可以在不同的处理器核心上同时执行，这样即使某个任务出现错误，其他任务仍然可以正常运行，从而确保整个程序的稳定性和可靠性。
然而，并行程序设计也面临着诸多挑战。
首先，并行程序设计的复杂性较高。
并行程序需要考虑任务分解、同步、数据一致性等问题，这使得程序设计变得复杂。
其次，并行程序设计需要面对性能优化的问题。
如何在保证程序正确性的前提下，充分发挥硬件资源的性能，是并行程序设计的一大挑战。
最后，并行程序设计还需要解决编程模型和编程语言的问题。
目前并行编程模型和语言还不够成熟，需要不断探索和改进。
总的来说，并行程序设计在提高程序执行效率、可扩展性和可靠性方面具有重要意义。
虽然并行程序设计面临着诸多挑战，但随着硬件技术和编程技术的发展，我们有理由相信并行程序设计将会成为未来软件开发的关键技术。
第二点：并行程序设计的方法和技术在并行程序设计中，我们需要采用一些方法和技巧来提高程序的并行度和性能。
MPI并行编程入门
S SISD
S I
MISD
M 指令个数
SMP- Symmetric MultiProcessing
多个CPU连接于统一的内存总线 内存地址统一编址，单一操作系统映像 可扩展性较差，一般CPU个数少于32个 目前商用服务器多采用这种架构
聚集方式:
归约
扫描
通信模式
一对一:点到点(point to point) 一对多:广播(broadcast),播撒(scatter) 多对一:收集(gather), 归约(reduce) 多对多:全交换(Tatal Exchange), 扫描(scan) , 置
换/移位(permutation/shift)
Work Pool
P1
P2
并行算法
• 并行算法设计基本原则
– 与体系结构相结合——线性结构，二维网络结 构……
– 具有可扩展性——并行算法是否随处理机个数 增加而能够线性或近似线性的加速
– 粗粒度——通常情况，粒度越大越好 – 减少通信——减少通信量和通信次数 – 优化性能——单机计算效率和并行效率
流水线计算示意图
并行化分解方法
– 分而治之方法：
• 以一个简单的求和问题为例，说明什么是分而治之方法。假设在q = 2*2*2个处理机上计算：
可以将计算依次分解为两个小的求和问题，用下图简单的描述（图中给出 的是处理机号）。在图中，从上至下是分解的过程，从下至上是求部分 和的过程。这就是有分有治的一个简单过程，也既是一种分而治之方法。
sp (q) q
–
并行程序设计导论PPT课件
消息传递编程模型
特点
各个并行部分之间通过发送和接收消 息来进行通信和同步。
优点
可扩展性好，适用于分布式内存系统 。
缺点
编程复杂，需要显式地管理通信和同 步。
应用场景
适用于大规模并行处理系统、集群计 算等。
数据并行编程模型
特点
优点
将相同的操作同时应用于不同的数据元素 ，实现数据级别的并行性。
编程简单，易于实现并行化。
04
常用并行算法介绍
并行排序算法
如并行快速排序、并行归并排序等，用于大规模数据的排序。
并行图算法
如并行广度优先搜索、并行最短路径算法等，用于图论问题的求解。
并行矩阵运算
如矩阵乘法、矩阵分解等，是科学计算和工程应用中常见的并行算法。
并行数值计算
如并行蒙特卡罗方法、并行有限元方法等，用于数值计算问题的求解。
06
并行程序设计实践
并行程序设计实验环境搭建
硬件环境
选择适合并行计算的硬件设备，如多 核CPU、GPU或分布式计算集群。
网络环境
确保实验环境中的网络连接稳定，以 便进行分布式并行计算。
软件环境
安装并行程序设计所需的操作系统、 编译器、调试器和性能分析工具。
并行程序设计实验项目介绍
矩阵乘法
通过并行计算加速矩阵乘 法运算，提高计算效率。
Intel VTune Amplifier
针对NVIDIA GPU的并行程序性 能分析工具，可以对CUDA程序 进行性能分析和优化。
并行程序优化策略
任务划分与负载均衡
将并行任务划分为多个子任务，并分配 给不同的处理单元，实现负载均衡，提
高并行效率。
数据局部性优化
2024版并行程序设计导论[1]
![2024版并行程序设计导论[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/1a14bd7f11661ed9ad51f01dc281e53a580251d2.png)
测试方法
设计合适的测试用例和测试方法， 对并行程序进行测试，验证程序 的正确性和性能。
性能分析工具
使用性能分析工具如gprof、 VTune等，对并行程序进行性能 分析，找出性能瓶颈并进行优化。
2024/1/29
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面临的挑战及未来发展趋势
并行程序设计的复杂性
并行程序设计需要考虑多线程、多进程、数据同步、通信等问题，设计难度较 大。
并行图遍历算法
采用宽度优先搜索或深度优先搜索等算法，通过并行化遍历图中 的节点和边，加快图遍历的速度。
2024/1/29
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排序问题并行化实现技巧
并行快速排序算法
采用分治法的思想，将待排序序列分割成若干个子序列，每个处理单元对一个子序列进
行排序，最后再将排序结果合并。
并行归并排序算法
将待排序序列分割成若干个子序列后，对每个子序列进行归并排序，再将排序结果合并， 实现并行化排序。
静态调度
编译时确定任务的执行计划。
动态调度
运行时根据系统状态动态地分配任务。 16
数据划分与访内存位置或 处理单元，以减少数据访问冲 突和通信开销。
01
数据复制
02 每个处理单元都有自己的数据
副本。
数据分区
数据被划分为多个部分，每部 分存储在不同的处理单元或内 存中。
交互性
处理单元之间通过通信和同步机制进行交 互。
同时性
多个处理单元同时处理数据。
共享性
多个处理单元共享内存、硬盘等资源。
2024/1/29
分布性
数据分布在多个处理单元上进行处理。
4
并行计算发展历程
早期阶段
20世纪60年代以前，受限于计算机硬 件技术，并行计算主要通过位运算和 简单的并行算法实现。
MPI并行程序设计..(1)
4、MPI的语言绑定 、 的语言绑定 MPI -1提出了 提出了MPI和FORTRAN77与C语言的绑定。 语言的绑定。 提出了 和 与 语言的绑定 MPI-2加入了对 加入了对Fortran 90和C++语言的绑定说明。 语言的绑定说明。 加入了对 和 语言的绑定说明 绑定示例： 绑定示例： MPI_COMM_RANK( comm, rank ) IN comm OUT rank int MPI_Comm_rank( MPI_Comm comm, int *rank ) 该函数用于得到当前进程标识。 该函数用于得到当前进程标识。
ห้องสมุดไป่ตู้
提供并行库
扩充语法成分
新语言
改动多少
并行语言的实现方式和实现难度之间的关系
二、并行算法
1 、并行算法分类 根据运算的基本对象的不同可以将并行算法分为数值并行 基本对象的不同可以将并行算法分为 根据运算的基本对象的不同可以将并行算法分为数值并行 算法（数值计算） 非数值并行算法（符号计算）。 算法（数值计算）和非数值并行算法（符号计算）。 根据进程之间的依赖关系可以分为同步并行算法（ 根据进程之间的依赖关系可以分为同步并行算法（步调 依赖关系可以分为同步并行算法 一致）、异步并行算法（步调进展互不相同） ）、异步并行算法 一致）、异步并行算法（步调进展互不相同）和纯并行算 各部分之间没有关系）。 法（各部分之间没有关系）。 根据并行计算任务的大小可以分为粗粒度并行算法（ 根据并行计算任务的大小可以分为粗粒度并行算法（一个 任务的大小可以分为粗粒度并行算法 并行任务包含较长的程序段和较大的计算量）、 ）、细粒度并行 并行任务包含较长的程序段和较大的计算量）、细粒度并行 算法（一个并行任务包含较短的程序段和较小的计算量） 算法（一个并行任务包含较短的程序段和较小的计算量）以 中粒度并行算法。 及介于二者之间的中粒度并行算法 及介于二者之间的中粒度并行算法。
并行程序设计导论第一章
并行程序设计导论第一章并行程序设计导论第一章主要介绍了并行计算的背景和意义、并行计算的定义和特性、并行计算的模型、并行计算的分类以及并行程序设计的基本原则。
本文将通过对这些内容的介绍和分析，来讨论并行程序设计的基本概念和方法。
首先，本章介绍了并行计算的背景和意义。
随着科学技术的不断进步，要解决的计算问题也越来越复杂。
并行计算通过将一个大问题划分成若干个小问题，并且在多个处理器上同时进行计算，从而提高计算速度。
并行计算的意义在于大大提高了计算效率，帮助人们更好地解决问题。
接着，本章定义了并行计算的概念和特性。
其中，并行计算是指在多个处理器上同时进行计算的一种计算方式，具有任务的并行性、数据的并行性、并行计算的通信与同步等特性。
任务的并行性是指多个任务之间可以同时进行，数据的并行性是指可以将数据划分成多个部分并行处理。
并行计算的通信与同步是指多个处理器之间需要进行数据传输和协调工作。
这些特性为并行计算提供了基础。
然后，本章讨论了并行计算的模型。
主要介绍了共享存储模型和消息传递模型。
共享存储模型是指多个处理器共享同一块内存，在同一时刻可以对内存中的数据进行操作。
消息传递模型是指多个处理器之间通过发送和接收消息来进行通信和协作。
这两种模型各有优劣，可以根据具体的需求选择合适的模型。
接下来，本章对并行计算进行了分类。
首先是根据任务的并行性可以分为任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个计算任务分成若干个子任务，并行执行，从而提高整体效率。
数据并行是指将数据划分成若干个部分，并行进行计算，最后将结果合并。
然后是根据系统的结构可以分为共享存储和分布式存储。
共享存储指多个处理器共享同一块内存，分布式存储指每个处理器有自己的私有存储空间。
根据以上分类，可以灵活选择并行计算的方法。
最后，本章介绍了并行程序设计的基本原则。
首先是并行性原则，通过设计并发的任务和算法来提高程序的并行性。
然后是可移植性原则，要求程序在不同的计算环境中能够正确地运行。
高级语言程序设计课程大纲
《并行程序设计》课程大纲一、课程基本信息二、教学目标本课程目标在于使学生了解并行计算的基本概念与原理，培养学生的并行思维，学会在多核多CPU硬件平台上编写简单的并行程序，并初步具备解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生应该能了解当前流行的并行计算机的体系结构，多核芯片以及异构多核芯片的演变过程；熟悉进程间通信的基本技术，包括管道、消息队列、信号量、共享内存；掌握线程的基本概念，线程安全性，线程的创建、终止、同步与控制；了解MPI并行程序结构，掌握MPI基本通信原语，包括点对点通信、集合通信；掌握几种重要的并行设计模式，包括数据并行、流水线并行、工作池模式和主从模式；掌握并行程序的性能分析方法。
学完本课程，学生具备分析和解决易并行问题的能力，能够在一周时间内，编写并调试通过、能正确运行、具备可扩展性的、200行有效代码以内的并行程序。
三、课程简介随着多核体系结构的出现和发展，使得并行计算科学的硬件基础设施发生了很大的变化，如果把并行硬件基础设施看成是“经济基础”，则其相应的上层并行软件就可以视为“上层建筑”。
本课程的主要目的是让学生了解并行计算的概念和原理，学习并行编程技术，培养学生并行程序设计思维，使其能够在多核体系结构上进行高效的并行程序设计，以充分利用多核所提供的硬件并行性。
四、课程教学内容及基本要求第1讲、并行程序设计基础（2学时）⏹目标：要求学生了解并行的基本概念，学习并行程序设计的必要性；了解共享存储与分布式存储并行计算机架构；了解多核与异构多核处理器架构；并行计算的应用范围；并行计算技术概览。
⏹主要内容：1.1 什么是并行计算1.2 为什么要学习并行程序设计1.3 并行与并发1.4 并行与分布式1.5 并行计算的应用1.6 并行层次与分类1.7 并行计算机架构及分类1.8 并行计算的发展趋势与挑战⏹重点：并行计算的概念、多核处理器的特点、集群体系结构、并行计算机内存访问模型、并行的层次与分类⏹难点：多核处理器的历史与架构、多进程、线程概念、操作系统对并行计算的支持、并行编程环境第2讲、多进程程序设计（4个学时）⏹目标：要求学生了解多进程的概念与特点，熟悉多进程程序开发技术，了解进程间通信的必要性，熟悉常用的进程间通信技术。
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Users’ Expectations from Parallel Programming Environments
▪ Currently, only few expert developers have the knowledge of programming parallel and distributed systems.
# pragma synchronize
barrier();
# pragma pfor iterate (i=0; N; 1)
for (i= id; i<N; i=i+p) c[i]=A[i]+A[i+1]; 例子: MPI,PVM, Pthreads
for (i=0;i<N;i++)c[i]=A[i]+A[i+1]; }
3
Parallel Programming is a Complex Task
▪ The development of parallel applications largely dependent on the availability of adequate software tools and environments.
方法
实例
优点
缺点
库例程 MPI, PVM 扩展 Fortran90 编译器注释 SGI powerC, HPF
易于实现, 不需要新编 无 编 译 器 检 查 ,
译器
分析和优化
允许编译器检查、分析 实现困难,需要新
和优化
编译器
介于库例程和扩展方法之间, 在串行平台 上不起作用.
7
3 并行性问题
3.1 进程的同构性 ❖SIMD: 所有进程在同一时间执行相同的指令 ❖MIMD:各个进程在同一时间可以执行不同的指令
并行程序设计基础
并行程序设计基础
▪ 并行程序设计概述 ▪ Approaches for Parallel
Programs ▪ Parallel Programming Model ▪ Parallel Programming Paradigm
2
并行程序设计概述 ▪ 并行程序设计难的原因 ▪ 并行程序构造方法 ▪ 并行性问题 ▪ 交互/通信问题
8
3 并行性问题
并行块 parbegin S1 S2 S3 …….Sn parend S1 S2 S3 …….Sn可以是不同的代码 并行循环: 当并行块中所有进程共享相同代码时 parbegin S1 S2 S3 …….Sn parend S1 S2 S3 …….Sn是相同代码
简化为 parfor (i=1; i<=n, i++) S(i)
(b) 扩展串行语言
例子：SGI power C
my_process_id,number_of_processes(), and barrier()
A(0:N-1)=b(0:N-1)*b(1:N)
c=A(0:N-1)+A(1:N)
例子: Fortran 90
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2 并行程序构造方法
三种并行程序构造方法比较
(a) 使用库例程构造并行程序
#pragma local(i) {
id=my_process_id();
# pragma pfor iterate(i=0;N;1)
p=number_of_processes();
for (i=0;i<N;i++) A[i]=b[i]*b[i+1];
for ( i= id; i<N; i=i+p) A[i]=b[i]*b[i+1];
➢SPMD: 各个进程是同构的，多个进程对不同的数据执 行相同的代码(一般是数据并行的同义语) 常对应并行循环，数据并行结构，单代码 ➢MPMD:各个进程是异构的， 多个进程执行不同的代码 （一般是任务并行，或功能并行，或控制并行的同义语） 常对应并行块，多代码 要为有1000个处理器的计算机编写一个完全异构的并行 程序是很困难的
9
3 并行性问题
SPMD程序的构造方法
用单代码方法说明SPMD
要说明以下SPMD程序: parfor (i=0; i<=N, i++) foo(i)
▪ Parallel software developers handle issues/challenges such as:
▪ Non-determinism, communication, synchronization, data partitioning and distribution, load-balancing, faulttolerance, heterogeneity, shared or distributed memory, deadlocks, and race conditions.
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2 并行程序构造方法
串行代码段
(c) 加编译注释构造并行程序的方法
for ( i= 0; i<N; i++ ) A[i]=b[i]*b[i+1];
#pragma parallel
for (i= 0; i<N; i++) cቤተ መጻሕፍቲ ባይዱi]=A[i]+A[i+1];
#pragma shared(A,b,c)
▪ Parallel computing can only be widely successful if parallel software is able to meet expectations of the users, such as:
▪ provide architecture/processor type transparency; ▪ provide network/communication transparency; ▪ be easy-to-use and reliable; ▪ provide support for fault-tolerance; ▪ accommodate heterogeneity; ▪ assure portability; ▪ provide support for traditional high-level languages; ▪ be capable of delivering increased performance; and finally, ▪ to provide parallelism transparency.