《并行算法的设计与分析》

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“并行算法”课程的教学与探讨

“并行算法”课程的教学与探讨

第4期[总第89期]2008年12月教育与现代化Educa t ion and Modern izat ionNo.4Dec.,2008 文章编号:100723051(2008)0420025204“并行算法”课程的教学与探讨徐 云 孙广中 郑启龙 吴俊敏 陈国良(中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽合肥 230027) 收稿日期:2008-09-24 作者简介:徐云(1960—),男,宁波市人,中国科学技术大学计算机系,副教授,博士.孙广中(1978—),男,安徽省蚌埠市人,中国科学技术大学计算机系,讲师,博士.郑启龙(6—),男,安徽省合肥市人,中国科学技术大学计算机系,副教授吴俊敏(6—),男,安徽省太湖县人,中国科学技术大学计算机系,讲师,博士陈国良(3—),男,安徽省颖上县人,中国科学技术大学计算机系,教授,博士生导师,中科院院士摘 要:现在许多高校在算法课程中加入了并行算法的内容,随着高性能计算技术的发展和普及,会有越来越多的学校单设并行算法课程。

本文结合作者多年讲授并行算法课程的教学体会,就如何教好与学好这门课程进行了讨论并给出了一些建议和意见。

关键词:并行算法;教学探讨;课程建设中图分类号:TP30 文献标识码:ATe a ching a Cour se in Pa rallel Algor it hms XU Yun ,SUN G uang 2zho ng ,ZHEN G Qi 2long ,WU J un 2min ,C H EN G uo 2lia ng(Univer si ty of Science and Technology of Chi na ,Hef ei ,Anhui 230026)Abstr act :Wit h t he development and popularization ofhigh 2perfor ma nce comp utingtechnology ,more and more univer sities will off er pa rallel algo rithm courses.Based on yea rs of teac hing e xperie nce ,suggestions a nd a dvice a re off ered a s to how to effectively teach a course in par allel algorit hms.K ey w or ds :pa rallel algorithm ;discussion of teac hing ;cour se building199.199.198.一、课程的背景和定位 中国科学技术大学计算机系在上世纪80年代初便开展了并行算法的研究,1984年由陈国良教授率先搬上大学讲台。

数值分析实验报告--解线性方程组的迭代法及其并行算法

数值分析实验报告--解线性方程组的迭代法及其并行算法

disp('请注意:高斯-塞德尔迭代的结果没有达 到给定的精度,并且迭代次数已经超过最大迭 代次数max1,方程组的精确解jX和迭代向量X 如下: ') X=X';jX=jX' end end X=X';D,U,L,jX=jX'
高斯-塞德尔的输入为:
A=[10 2 3;2 10 1;3 1 10]; b=[1;1;2]; X0=[0 0 0]'; X=gsdddy(A,b,X0,inf, 0.001,100) A=[10 2 3;2 10 1;3 1 10]; 请注意:因为对角矩阵 D 非奇异,所以此方程组有解.
0.0301 0.0758 0.1834
8.心得体会:
这已经是第三次实验了, 或多或少我已经对 MATLAB 有了更多的了 解与深入的学习。通过这次实验我了解了雅可比迭代法和高斯- 塞德尔迭代法的基本思想,虽然我们不能熟练编出程序,但还是 能看明白的。运行起来也比较容易,让我跟好的了解迭代法的多 样性,使平常手算的题能得到很好的验证。通过这次实验让我对 MATLAB 又有了更深一层的认识,使我对这门课兴趣也更加浓厚。
运行雅可比迭代程序输入: A=[10
b=[1;1;2];X0=[0 0 0]'; X=jacdd(A,b,X0,inf,0.001,100)
2 3;2 10 1;3 1 10];
结果为:
k= 1 X=
0.1000 k= 2 X= 0.0200 k= 3 X= 0.0400 k= 4 X= 0.0276 k= 5 X= 0.0314 k= 6 X= 0.0294 k= 7 X= 0.0301 k= 8 X= 0.0297
6、 设计思想:先化简,把对角线的项提到左边,其它项

高性能计算并行计算模型与并行算法的设计与优化

高性能计算并行计算模型与并行算法的设计与优化

高性能计算并行计算模型与并行算法的设计与优化随着科技的快速发展和计算需求的提高,现代计算机系统面临着越来越大规模和复杂的计算任务。

在这种背景下,高性能计算应运而生,成为了解决大规模计算问题的重要手段之一。

高性能计算的核心在于并行计算模型与并行算法的设计与优化。

本文将分析与讨论现有的并行计算模型和算法,并介绍其设计与优化的方法。

一、并行计算模型并行计算模型是指计算任务在计算机系统中的分布和执行方式。

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。

1. 共享内存模型共享内存模型指的是多个计算任务共享一块物理内存,并通过内存的读写实现任务之间的通信和同步。

常见的共享内存模型包括共享内存多处理器系统(SMP)和非一致内存访问系统(NUMA)。

在设计并行算法时,可以使用共享内存模型来实现任务的交互和数据共享,提高计算效率。

同时,需要注意解决共享内存并发读写的冲突问题,避免数据一致性错误。

2. 分布式内存模型分布式内存模型指的是计算任务分布在多个计算节点上,通过消息传递实现节点之间的通信和同步。

常见的分布式内存模型包括消息传递接口(MPI)和分布式共享内存模型(DSM)等。

在设计并行算法时,可以使用分布式内存模型来实现任务的划分和调度,并通过消息传递实现节点之间的数据交换。

同时,需要注意解决节点之间的通信延迟和负载均衡问题,提高计算效率。

二、并行算法的设计与优化并行算法是指针对并行计算模型设计的具有并行特性的算法。

在设计并行算法时,需要考虑以下几个方面的问题:1. 任务划分与负载均衡任务划分是指将计算任务划分为多个子任务,并分配到不同的计算节点上进行并行计算。

在进行任务划分时,需要考虑任务之间的数据依赖性和负载均衡问题,避免任务之间的数据冗余和计算节点之间的计算能力不平衡。

2. 通信与同步机制通信与同步机制是指实现计算节点之间的通信和同步操作,保证并行计算的正确性和一致性。

在设计通信与同步机制时,需要考虑通信延迟和带宽的影响,选择合适的通信方式和同步策略,提高计算效率。

(2024年)并行计算第并行算法的设计ppt课件

(2024年)并行计算第并行算法的设计ppt课件
基因组学
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。
28
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
5
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。
18
04
现代并行算法设计
2024/3/26
19
分布式并行算法
2024/3/26
11
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
12
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。

《算法设计与分析》课件

《算法设计与分析》课件

常见的贪心算法包括最小生成树算法 、Prim算法、Dijkstra算法和拓扑排 序等。
贪心算法的时间复杂度和空间复杂度 通常都比较优秀,但在某些情况下可 能需要额外的空间来保存状态。
动态规划
常见的动态规划算法包括斐波那契数列、背包 问题、最长公共子序列和矩阵链乘法等。
动态规划的时间复杂度和空间复杂度通常较高,但通 过优化状态转移方程和状态空间可以显著提高效率。
动态规划算法的时间和空间复杂度分析
动态规划算法的时间复杂度通常为O(n^2),空间复杂度为O(n)。
04 经典问题与算法实现
排序问题
冒泡排序
通过重复地遍历待排序序列,比较相邻元素的大小,交换 位置,使得较大的元素逐渐往后移动,最终达到排序的目 的。
快速排序
采用分治策略,选取一个基准元素,将比基准元素小的元 素移到其左边,比基准元素大的元素移到其右边,然后对 左右两边的子序列递归进行此操作。
动态规划是一种通过将原问题分解为若干个子 问题,并从子问题的最优解推导出原问题的最 优解的算法设计方法。
动态规划的关键在于状态转移方程的建立和状态 空间的优化,以减少不必要的重复计算。
回溯算法
01
回溯算法是一种通过穷举所有可能情况来求解问题的算法设计方法。
02
常见的回溯算法包括排列组合、八皇后问题和图的着色问题等。
空间换时间 分治策略 贪心算法 动态规划
通过增加存储空间来减少计算时间,例如使用哈希表解决查找 问题。
将问题分解为若干个子问题,递归地解决子问题,最终合并子 问题的解以得到原问题的解。
在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优(即最有利)的 选择,从而希望导致结果是最好或最优的。
通过将问题分解为相互重叠的子问题,并保存子问题的解,避 免重复计算,提高算法效率。

算法设计与分析(第2版)

算法设计与分析(第2版)
该教材在编写过程中参考了很多同行的教材和络博客,特别是“牛客”中企业面试、笔试题和资源,河南工 程学院张天伍老师和使用该教材第1版的多位老师指正多处问题和错误。
出版工作
2018年8月1日,该教材由清华大学出版社出版。
内容简介
内容简介
全书由12章构成,各章的内容如下。
第1章概论:介绍算法的概念、算法分析方法和STL在算法设计中的应用。
教材目录
教材目录
(注:目录排版顺序为从左列至右列 )
教学资源
教学资源
该教材配有配套教材——《算法设计与分析(第2版)学习与实验指导》,该配套教材涵盖所有练习题、上 机实验题和在线编程题的参考答案。
该教材每个知识点都配套了视频讲解,提供PPT课件、源码、答案、教学大纲、题库、书中全部源程序代码 (在VC++6.0中调试通过)等教学资源。
算法设计与分析(第2版)
20xx年清华大学出版社出版的图书
01 成书过程
03 教材目录源 06 作者简介
基本信息
《算法设计与分析(第2版)》是由李春葆主编,2018年清华大学出版社出版的高等学校数据结构课程系列 教材。该教材适合作为高等院校“算法设计与分析”课程的教材,也可供ACM和各类程序设计竞赛者参考。
第5章回溯法:介绍解空间概念和回溯法算法框架,讨论采用回溯法求解0/1背包问题、装载问题、子集和问 题、n皇后问题、图的m着色问题、任务分配问题、活动安排问题和流水作业调度问题的典型算法。
第6章分枝限界法:介绍分枝限界法的特点和算法框架、队列式分枝限界法和优先队列式分枝限界法,讨论 采用分枝限界法求解0/1背包问题、图的单源最短路径、任务分配问题和流水作业调度问题的典型算法。
该教材介绍了各种常用的算法设计策略,包括递归、分治法、蛮力法、回溯法、分枝限界法、贪心法、动态 规划、概率算法和近似算法等,并讨论了各种图算法和计算几何设计算法。书中配有图表、练习题、上机实验题 和在线编程题。

大规模数据分析中并行计算算法的设计与实现技巧分享

大规模数据分析中并行计算算法的设计与实现技巧分享

大规模数据分析中并行计算算法的设计与实现技巧分享随着互联网技术的快速发展和信息化进程的加速,大规模数据分析成为了解决复杂问题和发现隐藏信息的重要手段。

然而,处理大规模数据集所需的计算资源往往是一个巨大的挑战。

为了提高计算效率,许多数据分析任务需要使用并行计算算法。

本文将分享一些设计和实现大规模数据分析中并行计算算法的技巧。

首先,我们需要明确并行计算算法的基本概念。

并行计算是指在多个处理单元上同时执行计算任务,以提高计算速度和效率。

在大规模数据分析中,常见的并行计算算法有MapReduce、并行排序、图计算等。

对于并行计算算法的设计,以下是一些技巧:1. 划分数据集:将大规模数据集合理划分成适当大小的子集,以便能够并行处理。

这可以通过水平划分(根据记录的属性)或垂直划分(根据属性的值)来实现。

划分数据集时要考虑数据之间的依赖关系,以保证并行计算的正确性和一致性。

2. 选择合适的并行计算模型:根据数据集的特性和分析任务的需求,选择适合的并行计算模型。

例如,MapReduce模型适用于大规模数据分析和计算,并行排序适用于排序和统计任务,图计算适用于网络分析和社交网络分析等。

3. 任务调度和负载均衡:并行计算算法通常涉及多个计算单元或计算节点,任务调度和负载均衡非常重要。

任务调度可以确保在计算单元之间合理分配任务,并且使计算资源得到充分利用。

负载均衡可以保证每个计算单元的负载相对均衡,避免某个计算单元的负载过重而导致性能下降。

4. 并行计算算法的设计模式:并行计算算法常常采用一些经典的设计模式来实现。

例如,MapReduce模式中的Map阶段和Reduce阶段,可以将数据分为多个片段并进行并行计算,然后将结果合并。

在实现大规模数据分析中的并行计算算法时,以下是一些技巧:1. 并行编程模型和框架的选择:选择适合的并行编程模型和框架可以大大简化并行计算算法的实现过程。

例如,Hadoop/MapReduce框架、Spark框架等提供了高级的抽象层和并行计算支持,可以方便地进行大规模数据分析的并行计算。

并行计算算法设计与分析

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。

深入理解并行算法的基本原理与方法

深入理解并行算法的基本原理与方法

深入理解并行算法的基本原理与方法并行算法是指同时执行多个计算任务的算法。

它是计算机科学中非常重要的一个领域,可以大大提高计算效率,加快数据处理速度。

并行算法是目前大规模计算的关键技术之一,它带来了巨大的计算能力提升,使得我们能够解决以前无法解决的复杂问题。

并行算法的基本原理是将一个大的计算任务分解成许多小的子任务,并在多个处理单元上同时进行运算。

这样能够充分利用计算资源,提高计算效率。

在并行算法中,最常用的处理单元就是多核处理器、GPU、分布式计算系统等。

并行算法可以分为两种基本类型:数据并行和任务并行。

数据并行是指将不同的数据分配给不同的处理单元进行并行计算,而任务并行则是将不同的计算任务分配给不同的处理单元进行并行计算。

这两种并行算法各有其适用的场景和优缺点,需要根据具体的计算任务来选择。

在并行算法中,最常用的并行计算模型有Fork-Join模型、MapReduce模型、数据流模型等。

其中,Fork-Join模型是最基本的一种并行计算模型,它将一个大的计算任务分解成许多小的子任务,并在多个处理单元上进行并行计算,最后将结果进行合并。

而MapReduce 模型则是一种基于键值对的并行计算模型,它适用于大规模数据分析和处理。

数据流模型则是一种基于数据流的并行计算模型,它适用于需要实时处理数据的场景。

并行算法的设计与实现是一个非常复杂的过程,需要考虑到诸多因素。

首先,需要考虑到任务的分解与调度问题。

对于一个大的计算任务,如何将其合理地分解成小的子任务,并在多个处理单元上进行并行计算是一个重要问题。

其次,需要考虑到通信与同步问题。

在多个处理单元之间进行通信和同步是一个非常关键的问题,要保证各个处理单元之间的数据一致性和协调性。

最后,还需要考虑到负载均衡与容错问题。

在多个处理单元上进行并行计算时,如何保持各个处理单元的负载均衡,以及如何应对处理单元的故障是一个重要问题。

在并行算法中,最常用的并行算法设计与实现模式有数据并行、任务并行、流水线并行等。

2024年《并行程序设计导论》第二章

2024年《并行程序设计导论》第二章
并行算法设计
针对特定问题,设计高效的并行算法,减 少计算复杂度和通信开销。
2024/2/29
数据局部性优化
通过改善数据访问的局部性,减少处理器 访问内存的延迟,提高缓存命中率。
使用并行库和框架
利用现有的并行库和框架,如OpenMP、 CUDA等,简化并行程序的开发,提高开 发效率。
19
性能分析工具介绍及使用
32
THANKS
感谢观看
2024/2/29
33
同步与互斥
为确保数据一致性和避免竞态条件,需采用同步 机制(如锁、信号量等)实现互斥访问。
2024/2/29
27
OpenMP编程接口及使用方法
2024/2/29
OpenMP简介
OpenMP是一种支持多平台共享内存并行编程的API,适 用于C/C和Fortran等语言。
编程接口
提供一组编译器指令、库函数和环境变量,用于实现并行 化、同步、数据共享等功能。
2024/2/29
7
02
并行程序设计语言
2024/2/29
8
常见并行程序设计语言
MPI(Message Passing Interf…
一种基于消息传递的并行程序设计语言,广泛应用于科学计算和工程领域。
OpenMP
一种支持共享内存并行编程的API,适用于多线程并行计算。
2024/2/29
CUDA(Compute Unified Devic…
确保编译器支持OpenMP,设置编 译器选项以启用OpenMP,测试 OpenMP程序运行。
2024/2/29
CUDA环境配置
安装CUDA Toolkit,配置GPU驱动 ,设置环境变量,测试CUDA程序运 行。

并行算法设计范文

并行算法设计范文

并行算法设计范文
一、算法简介
分布式并行算法是一种把一个大的复杂的计算任务分解成若干个相对简单的计算任务,分别在多个处理器上并行计算的算法。

它利用多台计算机同时处理多项任务,不同的任务分别发送到不同的计算机上,通过网络进行数据的传输与分析。

而这些机器可以是单机的,也可以是分布式的,可以在不同的物理位置分布着。

分布式并行算法是指将一个大型计算任务分解成若干个小型子任务,将这些子任务分发给一组处理器进行处理,并将最终的结果通过网络进行同步,最终形成一个大的完整的计算结果。

分布式并行算法可以显著提升计算效率和准确度,改善原有的计算负荷,有助于提高企业的创新能力和竞争力。

二、典型应用
1、分布式存储系统:将数据保存到多台计算机上,从而使存储空间和计算能力大大增加;
2、分布式计算系统:实现多个计算机之间利用网络互相传递和处理数据,从而提高系统的运行效率;
3、大数据处理应用:将大数据保存到多台计算机上,并利用网络进行分布式处理,实现计算量巨大的数据处理任务;
4、虚拟机技术:将多台计算机组成集群,共享软件资源,实现虚拟机的建立和使用;。

算法设计与分析(第2版)

算法设计与分析(第2版)

作者简介
王晓东,男,1957年3月出生,福州大学计算机系教授,福建省计算机学会理事长。研究领域是算法设计与 算法评价,基于计算机络和信息安全的大规模问题求解算法与数据结构,信息可视化技术。几何计算,并行和分 布式算法设计,计算复杂性理论。先后主持了与算法设计与分析有关的国家自一然科学基金项目、国家优秀留学 回国人一员基金项目、福建省杰出人才基金项目和省自然科学基金项目等7个研究课题;获得国家科技进步二等奖 1项,省科技进步二等奖3项。主持国家精品课程“算法与数据结构”,和福建省优质硕士学位课程“算法设计与 分析”的课程建设,获2005年福建省教学成果一等奖。在国内外重要学术刊物上发表有创见性的论文50余篇;正 式出版《算法设计与分析》等学术著作7部,在算法复杂性研究方面取得了一系列理论研究成果和应用成果。例如, 在对著名的凸壳问题的计算复杂性研究成果中推广了关于判定树模型下问题的计算复杂性下界的著名的Ben-Or, 并应用于分析凸壳问题的计算复杂性,在较_般的情况下改进和完善了国际算法界知名学者Aggarwal、Steele和 Yao等提出的关于凸壳问题计算复杂性下界的结果。研究成果得到同行专家的好评并被国内权威刊物所引用。
内容提要
为了适应培养我国21世纪计算机各类人才的需要,结合我国高等学校教育工作的现状,立足培养学生能跟上 国际计算机科学技术的发展水平,更新教学内容和教学方法,提高教学质量,本书以算法设计策略为知识单元, 系统地介绍计算机算法的设计方法与分析技巧,以期为计算机科学与技术学科的Байду номын сангаас生提供广泛而坚实的计算机算 法基础知识。
目录
第1章算法引论 1.1算法与程序 1.2表达算法的抽象机制 1.3描述算法 1.4算法复杂性分析 小结 习题 第2章递归与分治策略 2.1递归的概念 2.2分治法的基本思想 2.3二分搜索技术

并行程序设计心得

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。

《算法设计与分析》课程思政优秀教学案例(一等奖)

《算法设计与分析》课程思政优秀教学案例(一等奖)

《算法设计与分析》课程思政优秀教学案例(一等奖)一、课程简介本课程介绍计算机算法的设计和分析,内容包括计算模型、排序和查找、矩阵算法、图算法、动态规划、模式匹配、近似算法、并行算法等。

学完本课程后学生将基本掌握数据结构和算法的设计与分析技术,提高程序设计的质量,能够根据所求解问题的性质选择合理的数据结构和算法,并对时间、空间复杂性进行必要的分析与控制。

本课程的培养目标包括:理解算法分析基本方法,掌握时间和空间权衡的原则;理解穷举、贪心、分治、动态规划和回溯算法;理解算法分析对程序设计的重要性;具备算法设计与分析技能;具备精益求精的工匠精神、科技报国的使命担当,以及坚定“四个自信”的爱国主义精神。

二、课程内容三、教学组织过程第1学时1.程序运行效率对比(5分钟,问题引导式教学)现场先后运行两个计算程序,计算同一个矩阵乘法,运行时间(效率)差异巨大,从而引起学生的兴趣:为何差异巨大?2.分治法回顾(5分钟)回顾分治法的主要思想,以及用于分析分治法算法的主定理,为后续相关算法分析做准备。

3.朴素的矩阵乘法算法(10分钟,需求引导式教学)介绍并分析基于直观分治法思想的朴素矩阵乘法算法,时间复杂度并不理想,有进一步改进的需求。

4.改进的矩阵乘法思想(15分钟,对比式教学)在朴素算法的某些关键参数上进行改进,并通过分析得知算法效率有较大提升。

5.讨论进一步改进的思路(10分钟,研讨式教学)在对照中感受关键参数对整体算法的影响。

现场组织研讨,在研讨中明确改进的方向和思路。

第2学时6.矩阵乘法思想的发展历程(10分钟)了解矩阵乘法算法近50年里不断改进的历程,让学生感受并领会精益求精的工匠精神。

7.矩阵乘法算法的最新进展(10分钟)通过相关知识点的最新科研前沿情况,增强学生的科学素养和国际视野。

8.课程思政重点案例——“Matlab被禁”事件(20分钟,激发学生科技报国的历史担当)(1)过渡:从算法理论过渡到现实环境中的常用工具——Matlab。

并行算法的设计与分析课件

并行算法的设计与分析课件

2.3 分治策略
n设计思想
• 将原问题划分成若干个相同的子问题分而治之,若子问题仍然
较大,则可以反复递归应用分治策略处理这些子问题,直至子 问题易求解。
n求解步骤
• 将输入划分成若干个规模相等的子问题; • 同时(并行地)递归求解这些子问题; • 并行地归并子问题的解成为原问题的解。
n示例
• SIMD-SM模型上的FFT递归算法
Parallel Algorithms 3 / Ch2
2.1 平衡树方法
n算法2.1 SIMD-SM上求最大值算法
Begin for k=m-1 to 0 do for j=2k to 2k+1-1 par-do A[j]=max{A[2j], A[2j+1]} end for end for
end
时间分析 t(n)=m×O(1)=O(logn) p(n)=n/2 c(n)=O(nlogn) 非成本最优
2023/10/19
Y.Xu Copyright
USTC
Parallel Algorithms 4 / Ch2
2.1 平衡树方法
前缀和
n 问题定义
n个元素{x1,x2,…,xn},前缀和是n个部分和: Si=x1*x2*…*xi, 1≤i≤n 这里*可以是+或×
for j=1 to n/2h par-do B[h,j]=B[h-1,2j-1]*B[h-1,2j]
end for end for
时间分析:
(3)for h=logn to 0 do //反向遍历
for j=1 to n/2h par-do (i) if j=even then //该结点为其父结点的右儿子 C[h,j]=C[h+1,j/2]

大规模并行计算的算法设计与优化

大规模并行计算的算法设计与优化

大规模并行计算的算法设计与优化随着计算机技术的飞速发展,大规模并行计算已经成为处理复杂问题的重要手段。

在大规模并行计算中,算法设计和优化是至关重要的环节,它们直接影响着计算任务的效率和性能。

本文将探讨大规模并行计算的算法设计与优化,重点介绍各种常见的并行算法设计技巧和优化方法。

一、并行算法设计技巧1.任务划分:在大规模并行计算中,通常需要将一个大任务划分成多个小任务,然后分配给不同的处理器进行并行计算。

任务划分的质量直接影响着并行计算的效率。

通常可以采用贪心算法、分治法、动态规划等技术进行任务划分。

2.通信优化:在并行计算中,处理器之间需要进行通信来交换数据和同步计算结果。

通信开销通常是影响计算性能的主要因素之一、为了减少通信开销,可以采用数据压缩、消息合并、异步通信等技术进行通信优化。

3.负载均衡:在并行计算中,各个处理器的工作负载应该尽量均衡,避免出现“瓶颈”现象,从而提高计算效率。

可以通过动态调整任务分配策略、负载调度算法等技术实现负载均衡。

4.数据局部性:在并行计算中,处理器访问数据的局部性对计算性能有着重要影响。

通过合理设计数据结构、缓存管理策略等技术,可以提高数据访问的局部性,减少数据传输开销,提高计算效率。

5.任务并行和数据并行:在并行计算中,常用的两种并行模式是任务并行和数据并行。

任务并行指的是将不同的任务分配给不同的处理器进行并行计算,数据并行指的是将相同的任务分配给不同的处理器,但处理的数据不同。

根据计算任务的特点选择合适的并行模式,可以提高并行计算的效率。

二、并行算法优化方法1.优化算法复杂度:在设计并行算法时,应该尽量选择复杂度低的算法来解决问题。

通过对算法进行分析和优化,可以降低算法的时间复杂度和空间复杂度,提高计算效率。

2.并行算法重构:优化已有的串行算法,使其适应并行计算环境。

可以通过重新设计算法结构、引入并行化策略、提高算法并行性等方式进行并行算法重构。

3.并行硬件优化:针对特定的硬件平台进行优化,充分利用硬件资源,提高计算性能。

《并行程序设计导论》第四章

《并行程序设计导论》第四章

并行程序设计导论第四章:并行算法的设计与分析并行算法是并行程序设计的核心,它直接影响着程序的性能和效率。

本章将介绍并行算法的设计方法,分析并行算法的性能,并探讨如何评估并行算法的效率。

一、并行算法的设计方法1.分治法分治法是一种常见的并行算法设计方法,它将问题分解成若干个子问题,分别解决后再合并结果。

分治法的关键在于子问题的划分和结果的合并。

在并行计算中,分治法可以充分利用多核处理器的并行性,提高程序的执行效率。

2.流水线法流水线法是一种将计算过程分解成多个阶段,每个阶段由不同的处理器并行执行的算法设计方法。

在流水线法中,数据在各个阶段之间流动,每个阶段只处理部分数据。

这种方法可以充分利用处理器的计算能力,提高程序的执行效率。

3.数据并行法数据并行法是一种将数据分解成多个部分,每个部分由不同的处理器并行处理的算法设计方法。

在数据并行法中,每个处理器处理相同的数据结构,执行相同的操作。

这种方法可以充分利用处理器的计算能力,提高程序的执行效率。

二、并行算法的性能分析1.时间复杂度时间复杂度是衡量算法性能的一个重要指标,它表示算法执行时间与输入规模之间的关系。

在并行算法中,时间复杂度通常表示为多个处理器执行时间的总和。

对于一个并行算法,我们希望其时间复杂度尽可能低,以提高程序的执行效率。

2.加速比加速比是衡量并行算法性能的另一个重要指标,它表示并行算法执行时间与最优串行算法执行时间的比值。

加速比越高,说明并行算法的性能越好。

在实际应用中,我们希望并行算法的加速比尽可能接近处理器的核心数量。

3.可扩展性可扩展性是衡量并行算法性能的另一个重要指标,它表示算法在增加处理器数量时的性能变化。

对于一个好的并行算法,我们希望其在增加处理器数量时,性能能够得到有效提升。

三、并行算法的效率评估1.性能模型性能模型是一种用于评估并行算法效率的工具,它将算法的性能与处理器数量、数据规模等因素联系起来。

通过性能模型,我们可以预测并行算法在不同条件下的性能表现,为算法设计和优化提供依据。

并行程序设计导论PPT课件

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

基于优先级的抢占式并行调度算法设计与分析

基于优先级的抢占式并行调度算法设计与分析
维普资讯
计算机科学 20 V 13 №. 0 7 o. 4 7
基 于优 先 级 的 抢 占式 并 行 调 度 算 法 设 计 与分 析
张 国斌 潘 金贵 ( 南京大学计算机软件新技术 国家重点实验室 南京 20 9 ) 10 3
摘 要 并行作业调度 系统 负责对 高性 能计算 系统 中作业 队列的管理 。其核 心功 能是在每 次调度发 生 时, 选择下 一 个被 执行的作业 。最简单的调度算 法是先 来先服务 ( C S 。但这种 方法的缺点是 资源利 用率很低 。解 决这 个 问题 , F F) 目前常用的算法有 E S B cfl g A Y akii 。但 E Y算 法也 存在 两 个缺 陷: 求 用户估计 作 业运行 时 间和偏 爱 小作 业 。 ln AS 要 针 对这两个问题 , 文设计 了一种 新 的调度 方法 : 于优 先级 的抢 占式并 行调度 ( r r yb sdP empieS hd — 本 基 P i i -ae re t c eu ot v lg , i ) 并实现 了两种 算法的模 拟 系统 , 性能 和公 平性 两个角度 对 P S算 法和 E S 算 法进行 了比较分析 , 明 了 n 从 P AY 表 P S算法的有效性 。 P
1用户必须提供作业 的运行 时 间估 计 , . 用户 的估计很 不
可靠 。
2偏 爱小作业 , . 小作业 获得 更多的 回填机会 。 3 性能不稳定 , . 容易受用 户估计时 间影响 。 为了解决 E Y算法 存在的 问题 , 文引入 基于优 先级 AS 本 的抢 占式 并 行 调度 方 法 ( r ryb sd P empi ce u P i i -ae re t eS hd — ot v
ZHANG oBi PAN i- i Gu - n Jn Gu

高性能计算与并行算法设计

高性能计算与并行算法设计

高性能计算与并行算法设计近年来,随着科技的快速发展,高性能计算越来越受到重视。

高性能计算(High Performance Computing,HPC)是一种通过大规模计算机集群来解决大型复杂问题的计算方法。

与传统的计算机相比,高性能计算机具有计算速度快、存储器大、能力强等优势,被广泛应用于模拟、预测、数据分析等领域。

而并行算法设计则是高性能计算的核心之一,决定了高性能计算机的计算速度和性能。

一、高性能计算的发展历程随着计算机技术的发展,每个时代的计算机都具有自己的特点。

早期计算机主要用于科学计算和数据处理,而高性能计算机是20世纪80年代开始发展起来的。

最早的高性能计算机是CRAY-1(克雷一号),这是一台美国公司CRAY Research在20世纪70年代末开发的超级计算机。

它采用了全新的矢量处理器技术,使得计算速度大幅提升,成为当时最快的计算机。

但由于其价格昂贵、维护成本高等问题,CRAY-1并没有普及开来。

随着科技的快速发展,高性能计算领域也取得了重大的突破。

1996年,美国建立了世界上最大的高性能计算机中心,依托于超级计算机“ASCI Red"。

这台计算机采用了1302个计算节点,拥有10496个处理器,峰值计算速度达到1.3万亿次,在当时世界上处于领先地位。

此外,日本的“京”和中国的“天河一号”等高性能计算机也是当时世界上最快的计算机之一。

二、并行算法设计的基本原理并行算法是一种利用多个处理器同时执行某个算法的计算方法,其核心思想是将一个大的计算任务分解成多个小的子任务,并行地执行这些子任务,最终将结果合并在一起。

并行算法分为共享存储并行和分布式并行两种方式。

共享存储并行是指所有的处理器共享同一块存储器,分布式并行则是指不同的处理器间通过网络进行通信和协调。

并行算法设计的基本原理包括以下几点:1.任务分解:将一个大的计算任务分为多个小任务,并分配到不同的处理器上。

2.数据分配:将待计算的数据分配到各个处理器的存储器中进行计算。

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进 程2 进 程4进 程5
17 30 45
USTC
2019/1/11
Y.Xu Copyright
5.1.4 异步枚举排序算法的时间分析
1.假定:第(1)步之前无任何进程启动; 可在常数时间内解决读冲突; 不考虑进程间的调度时间 2.MIMD-异步枚举排序算法时间 n个进程:每个进程时间O(n)
n n2 t ( n) O ( n) O ( ) p p p ( n) p c ( n) O ( n 2 )
Parallel Algorithms
Chapter 5 Sorting and Selecting in Asynchronous
2019/1/11
Y.Xu Copyright
USTC
Parallel Algorithms 1 / Ch5
主要内容

5.1 MIMD-CREW模型上的异步枚举排序算法
5.2.2 SIMD-CRCW上的快排序算法
2.SIMD-CRCW上的快排序二叉树构造算法
输入:A[1..n]到SM,n个处理器,并且A[i]保存在Pi的LM中
输出:二叉排序树root, Lc[1..n], Rc[1..n]在SM中 begin (1)for each Pi par-do (1.1)root=i (1.2)fi=root (1.3)Lci=Rci=n+1 end for (2)repeat for each Pi, i<>fi par-do if (Ai< Afi) or (Ai= Afi and i<fi) then //Ai是LM变量, Afi是SM变量; (Ai= Afi and i<fi)为了排序稳定 (2.1)Lcfi=i //Pi将i并发写入SM变量LCfi, 竞争为fi的左孩子 (2.2)if i=Lcfi then exit else fi= Lcfi end if else //Pi将i并发写入SM变量RCfi, 竞争为fi的右孩子 (2.4)if i=Rcfi then exit else fi= Rcfi end if //Pi将处理器号i并发写入SM变量root,root的值是不确定的 //Pi并发读入root到LM变量fi中 //Lci和Rci初始化,使得不指向任何处理器
注:算法生成n个进程,第i个进程计算X中比xi小的元素数k,将xi置于SM 数组T[k+1],各进程间无通讯要求,可互相独立完成。
2019/1/11
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Parallel Algorithms 5 / Ch5
5.1.3 异步枚举排序算法示例
输入X={8,6,6,7,9},p(n)=2,P1生成5个进程,设进程调度按 FIFO,P1与P2首先执行进程1和进程2 (1)进程内的运算(假定各操作时间相同,X数组已在本地) k=0, X(i)>X[j], X(i)=X[j], i>j, k=k+1, T[k+1]=X[i] (2)进程1: 1
(iv)R[2i]=(q2i, s2i), (v) R[2i+1]=(q2i+1, s2i+1) (vi)生成进程2i和进程2i+1 end if
2019/1/11
end
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Parallel Algorithms 15 / Ch5
5.2.3 MIMD-TC模型上的异步快排序算法
(3)生成进程1
(4)进程i: (4.1)(qi, si)=R[i] else (i)求Qi的中值m //调用串行k-选择算法 (ii)将m定位在X的最终排序位置上 //对Qi进行快排序 //取出Qi的首地址和子序列的大小
(4.2)if si≤2 then 直接排序Qi
(iii)将Qi划分成小于和大于m的Q2i和Q2i+1两子序列
元素的首地址,|Qi|=si, R是存放(qi,si)的SM数组
算法输入数组X[1..n],输出为排好序的数组X[1..n]
2019/1/11
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Parallel Algorithms 14 / Ch5
5.2.3 MIMD-TC模型上的异步快排序算法
3. MIMD-TC上的异步快排序算法 begin (1)Q1=X (2)R[1]=(q1, n)
(6)QUICKSORT(A, s+1, r)
2019/1/11
end
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Parallel Algorithms 10 / Ch5
5.2.2 SIMD-CRCW上的快排序算法
1.算法说明
(1)SIMD-CRCW上的快排序算法的核心是构造二叉排序树。
(2)排序树的树根为root,左孩子为Lc[root],右孩子为Rc[root] (3)SM变量root, Lc[1..n], Rc[1..n], 及待排序数组A[1..n]
P2 8 12 Q3 ={10,15,11,12,13,9,16,14}
Pr4 Pr8 1 1 P1
Pr5 P1 3 3 Q 4 ={3,2,1} 2 6 Pr9 1 3 Pr10 1 5 P3
P3 Q5 ={7,6,5} Pr12 1 7 P3
Pr7 P2 3 4 10 Q5 ={10,11,9} 14 Pr13 Pr14 1 1 13 11 P P4 2
2019/1/11
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Parallel Algorithms 13 / Ch5
5.2.3 MIMD-TC模型上的异步快排序算法
1.异步快排序算法的思想 ①并行做:找中值; ②并行做:依据中值,将序列划分为<,=,>子序列; ③对子序列并行递归地执行①和②,直至子序列长度 小于某个临界值时,进行直接排序; 2.算法说明 SM的待排数组X[1..n], Qi为X的子数组,qi为Qi中第1个
2.1步
+
3
+
2
+
2
2.2步
+
3
+
2
(8与 7)
+
1 = 14
2.3步
(8与 8) (8与 6) (8与 6) (8与 9)
(3)进程2: 1+3+3+3+3+3+1=17 类似地,进程3(18),进程4(13),进程5(15)
P1: P2: 进 程1 进 程3
14 32
时 间 时 间
Parallel Algorithms 6 / Ch5
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Parallel Algorithms 7 / Ch5
主要内容

5.1 MIMD-CREW模型上的异步枚举排序算法
5.2 MIMD-TC模型上的异步快排序算法 5.3 分布式k-选择算法


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当p≤logn时,算法是成本最优的
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USTC
Parallel Algorithms 17 / Ch5
主要内容

5.1 MIMD-CREW模型上的异步枚举排序算法
5.2 MIMD-TC模型上的异步快排序算法 5.3 分布式k-选择算法
综上,算法的时间
log n 1 n n t ( n) O( i ) 2i log p O( i ) 2 2 i 0 i log p 1 log p
n n O( ( 2 p 1 log( ))) p 2p c( n) O( pn n log n)
2019/1/11
5.2.1 SISD上的快排序算法
Procedure QUICKSORT(A, q, r) //输入无序序列(Aq,…,Ar);输出有序序列(Aq,…,Ar) begin if q<r then (1)x= Aq (2)s=q
(3)for i=q+1 to r do
if Ai≤x then (i)s=s+1 (ii)swap(As, Ai) end if (4)swap(Aq, As) (5)QUICKSORT(A, q, s)
(4)n个处理器Pi存有A[i]
(5)得到二叉排序树后,只要中序遍历即可得到排序序列 (6)二叉排序树如下:
A[Lc[root]] A[root] A[Rc[root]]
A[Lc[Lc[root]]] A[Rc[Lc[root]]]
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C
Parallel Algorithms 11 / Ch5
4.示例:X={10, 3, 7, 15, 2, 4, 11, 1, 12, 6, 8, 13, 9, 16, 14, 5}, n=16,
p(n)=4的执行过程
Pr1 P1 16 Q1 =X 8 Pr3 结 点说 明: 进 程 Pri Si m Pi 处 理 器 Qi 子 序 列
Pr2
7 4
P1 Q2 ={3,7,2,4,1,6,5} Pr6
begin
(1)for i=1 to n do create process i end for (2)process i: (2.1)k=0
(2.2)for j=1 to n do
if X[i]>X[j] then k=k+1 else if (X[i]=X[j] and i>j) then k=k+1 end if (2.3)T[K+1]=X[i] end
5.2 MIMD-TC模型上的异步快排序算法 5.3 分布式k-选择算法
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