并行编程原理及程序设计
并行计算MPI程序设计
￥*******************实践教学*******************兰州理工大学@理学院2016年春季学期并行计算课程设计!专业班级： 2013级信息与计算科学'姓名：学号：指导教师：成绩：摘要FFT，即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。
设x(n)为N项的复数序列，由DFT变换，任一X（m）的计算都需要N次复数乘法和N-1次复数加法，而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法，一次复数加法等于两次实数加法，即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”（四次实数乘法和四次实数加法），那么求出N项复数序列的X（m）,即N点DFT变换大约就需要N^2次运算。
当N=1024点甚至更多的时候，需要N2=1048576次运算，在FFT中，利用WN的周期性和对称性，把一个N项序列（设N=2k,k为正整数），分为两个N/2项的子序列，每个N/2点DFT变换需要（N/2）^2次运算，再用N次运算把两个N/2点的DFT变换组合成一个N点的DFT变换。
这样变换以后，总的运算次数就变成N+2（N/2）^2=N+N^2/2。
继续上面的例子，N=1024时，总的运算次数就变成了525312次，节省了大约50%的运算量。
而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去，直到分成两两一组的DFT 运算单元，那么N点的DFT变换就只需要Nlog(2)(N)次的运算，N在1024点时，运算量仅有10240次，是先前的直接算法的1%，点数越多，运算量的节约就越大，这就是FFT的优越性关键字：FFT 蝶式计算傅里叶变换。
目录摘要 (2)目录 (3)一、题目及要求 (4)题目 (4)要求 (4)二、算法设计与算法原理 (5)*算法原理与设计 (5)设计求解步骤 (6)三、算法描述与算法流程 (7)算法描述 (7)流程图 (9)四、源程序代码与运行结果 (10)源程序 (10)运行结果 (16)—五、算法分析及其优缺点 (17)算法分析 (17)优缺点 (18)六、总结 (19)七、参考文献 (20)一、题目及要求题目"对给定的α=（1,2，4，3，8，6，7，2），利用串行FFT递归算法(蝶式递归计算原理)计算其傅里叶变换的结果要求利用串行递归与蝶式递归原理，对给定的向量求解傅里叶变换的结果二、算法设计与算法原理算法原理与设计令 为n/2次单位元根，则有 . 将b 向量的偶数项和奇数项分别记为、和 注意推导中反复使用图》)2//(2~n i eπω＝2~ωω＝Tn b b b ),...,,(220-T n b b b ),...,,(131-Tn b b b ),...,,(1102-'''T nb b b ),...,,(1102-'''''',,1,1,1ln 2/p psn n n ωωωωω==-==+?设计求解步骤()()()()()()()DFTa a a a a ab b b l a a a a a a a a a a a aa a a a a a a a a aa a a a a a a a a a ab b T n T n n k k kk l k n l l l n l l l n l l l lln l n l l l l l n k kk l l l n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n 的是因此，向量奇数时：))(),...,(),((),...,,(1,,1,0)(~)(~)(~)(~)()()()()(11111013121011112222110111122224112011121211122241201)12(11)12(1)12(1)12(12)12(211201)12(122222222222222222222222222222222---+--=+----++----++---+----+-++++-+-++-=++----=-=-++-+-+-=-++-+-+-=----++++=++++++++===''∑∑ωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωωω ()()()()DFTa a a a a ab b b l a a a aa a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ab b T n T n n k k kl k n l l l n l l l n l l l l l l n k klk l l n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n 的是向量因此，偶数时：),...,,(),...,,(1,,1,0)(~)(~)(~)(~)()()()()(1111022021111222110111222411201122412112241201022222222222222222222222--+--=+---++---++--++---=+++-=+=++++++++=++++++++=+++++++++==='∑∑ ωωωωωωωωωωωωωω三、算法描述与算法流程算法描述n=8的FFT蝶式计算图图&图 FFT递归计算流程图流程图飞是否 是否是否》图输入序列长度/输入序列对应值（例如计算出前size_x/2个 exp(-j*2π*k/size_x)个值，级数i>=输出fft 结果序列开始结束计算出该级需要的W 的个数l.@组起始下标加2*l该级该组元素序数k>=X[j+k] X[j+k]lX[j+k+l]*W[(size_x/2/l)*k] X[j+k+l]-1\四、源程序代码与运行结果源程序/************FFT***********/ eal,&x[i].img);initW(); eal=cos(2*PI/size_x*i); mg=-1*sin(2*PI/size_x*i); f",x[i].real); mg>= f\n",x[i].img);else if(fabs(x[i].img)< f\n",fabs(x[i].img));并行计算－结构算法编程. 高等教育出版社（修订版），2003[2] 陈国良编著. 并行算法的设计与分析. 高等教育出版社（修订版），2002[3] 陈国良等编著. 并行计算机体系结构. 高等教育出版社，2002[4] 李晓梅等编著. 并行算法. 湖南科技出版社，1992[5] 沈志宇等编著. 并行程序设计. 国防科大出版社，1997[6] 孙家昶等编著. 网络并行计算与分布式编程环境. 科学出版社，1996[7] 王鼎兴，陈国良编著. 互联网络结构分析. 科学出版社，1990[8] 许士良编著. 计算机常用算法（第二版）. 清华大学出版社，1996[9] 都志辉编著. 高性能计算并行技术—MPI并行程序设计，清华大学出版社，2001。
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。
并行程序设计导论(精品)
如服务器集群、负载均衡、分布式数据库等。
并行计算体系结构
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。
力。
GPU架构
GPU采用众核架构，拥有成千上 万个核心，每个核心都能独立处 理任务，实现高度并行化计算。
GPU内存模型
GPU内存分为全局内存、共享内 存、纹理内存等，不同类型的内 存具有不同的访问速度和用途。
GPU编程模型介绍
01
CUDA编程模型
02
OpenCL编程模型
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行 计算平台和编程模型，允许开发者使用 C/C语言编写GPU程序。
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。
02
并行程序设计基础
并行算法设计思想
分治策略
将大问题分解为多个小问题，分 别求解，最后将结果合并。
平衡负载
将任务均匀分配到各个处理单元， 避免某些处理单元过载。
并行编程模型与语 言
为了降低并行编程的难度，提高 开发效率，未来将会出现更多高 级、易用的并行编程模型和语言。 这些模型和语言将隐藏底层硬件 细节，使程序员能够更专注于问 题本身。
未来研究方向与挑战
并行程序的性能 分析与优化
基于MPI的并行程序设计
基于MPI的并行程序设计MPI（Message Passing Interface）是一种用于并行计算的消息传递编程接口。
它提供了一组用于在多个进程之间传递消息的函数，使得在并行计算中能够更加高效地利用计算资源。
本文将介绍MPI的基本原理和并行程序设计的一些基本概念。
MPI的基本原理是基于消息传递的，并行计算模型。
在MPI中，计算节点被组织成一个逻辑拓扑结构，每个节点都可以通过消息传递的方式与其他节点进行通信。
这种消息传递方式可以通过网络或者高速互连的硬件来实现，使得多个节点之间可以并行地进行计算。
并行程序设计的关键是分割问题和分配任务。
在MPI中，通常将任务分割成若干个较小的子任务，然后将这些子任务分配给不同的计算节点进行并行计算。
每个计算节点独立地计算自己的子任务，并通过消息传递与其他节点进行通信，最终将计算结果汇总起来。
并行程序设计的另一个重要概念是同步和异步操作。
同步操作是指在发送或接收消息时，发送进程或接收进程需要等待对应的操作完成后才能继续执行。
而异步操作则是指发送和接收消息的操作不会阻塞进程的执行，进程可以继续执行其他的计算操作。
MPI提供了一系列的同步和异步通信操作，例如MPI_Isend和MPI_Irecv函数，用于实现非阻塞的消息传递。
在并行程序设计中，性能优化是一个重要的课题。
为了提高并行计算的效率，可以采用一些优化技术，例如流水线计算、任务分发和负载均衡。
流水线计算是指将计算任务划分为若干个阶段，并将每个阶段分配给不同的计算节点进行并行计算。
任务分发是指将计算任务动态地分配给空闲的计算节点，以实现任务的并行处理。
负载均衡是指将计算任务均匀地分配给不同的计算节点，以避免一些节点的计算负载过重。
总的来说，MPI是一种基于消息传递的并行编程接口，提供了一系列的通信原语，用于在计算节点之间进行消息传递。
通过合理地分割问题、分配任务和优化计算过程，可以实现高效的并行程序设计。
在当前的多核计算环境中，MPI仍然是一种重要的并行编程模型，在科学计算、大规模数据分析等领域有着广泛的应用。
并行编程模型和并行算法设计研究
并行编程模型和并行算法设计研究随着计算机硬件的发展，单个CPU的计算能力已经无法满足人们对于计算速度和效率的要求。
因此，使用并行化的思想来进行计算已经成为了现代计算的必须选择。
并行编程模型和并行算法则是实现并行计算的重要工具。
1. 并行编程模型并行编程模型是指编写并行程序时所采用的编程方式和程序结构。
不同的并行计算机系统使用不同的并行编程模型。
同时，不同的编程语言也支持不同的并行编程模型。
主流的并行编程模型有：共享内存模型、分布式内存模型、数据流模型等。
共享内存模型是指所有的处理器都能够访问同一块共享内存。
不同的处理器之间通过共享内存进行数据交换。
具体来说，每个处理器都有自己的程序代码和执行线程，但是它们共享同一个内存空间，处理器之间可以共享变量和数据。
共享内存模型适用于处理计算密集型的问题，例如矩阵乘法，图像处理等。
分布式内存模型是指每个处理器有独立的内存空间，不同的处理器通过网络进行数据交换。
分布式内存模型适用于处理大规模数据的问题，例如分布式搜索算法，网络流等。
数据流模型是指程序中的每个任务（数据处理的最小单元）都会自动调度，并且只有当其需要的输入数据已经可用时才会被执行。
数据流模型适用于一些数据密集型的数据流应用中，例如视频处理、音频处理等。
2. 并行算法设计并行算法则是指在并行计算机上开发有效的算法以解决各种应用问题。
并行算法设计的一个重要目标是提高算法的效率。
同时，在设计并行算法时还必须考虑到可扩展性，即算法必须能够有效地扩展到更多的处理器。
并行算法设计的过程包括：确定并行编程模型、定义问题的并行算法、确定并行算法的并行性。
在确定并行编程模型的同时，一些问题需要考虑到如何将问题分解为多个子问题，如何将数据分配到不同的处理器，如何同步不同的处理器等。
在定义问题的并行算法时，采用一些基本算法，例如排序算法、图搜索算法等，并且利用并行算法所具有的特点进行改进和优化。
同时，还要考虑到并行算法的负载分配、负载平衡等问题。
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。
并行计算机程序设计导论pdf
CUDA最佳实践
总结CUDA编程的最佳实践， 包括编写高效的CUDA内核函 数、使用异步操作、避免不 必要的内存拷贝等方面的内 容。
43
07
并行计算应用案例分析
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/25
44
气象模拟应用案例分析
气候模型
使用并行计算模拟大气、海洋和陆地之间的相互作用，以预测气 候变化。
42
CUDA性能优化策略
CUDA性能分析
介绍如何使用CUDA性能分析 工具（如NVIDIA Visual
Profiler和Nsight）来评估和 优化CUDA程序的性能。
CUDA优化技术
详细讲解CUDA优化的关键技 术，包括内存访问优化、线 程同步优化、指令级优化和 算法级优化等。
2024，并行计算的应用前景更加广阔。未来，量子计算等新型计算技术的发展将进一 步推动并行计算的进步，为解决复杂问题提供更加高效的方法。
2024/1/25
6
02
并行计算机体系结构
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/25
7
并行计算机分类与特点
// 计算点积并汇总结果
03
for (int i = rank; i < n; i += size) {
27
MPI编程实例分析
• dot_product += a[i] * b[i];
2024/1/25
28
MPI编程实例分析
}
// 使用MPI_Reduce函数汇总各个进程的计算结果
2024/1/25
《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。
并行程序设计导论-2024鲜版
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
数据划分与访问优化方法
数据划分
01 将数据分布到多个内存位置或
处理单元，以减少数据访问冲 突和通信开销。
数据复制
02 每个处理单元都有自己的数据
副本。
数据分区
03 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。
硬件多样性
不同的并行计算硬件平台具有不同的架构和特点，需要针对特定的硬件平台进 行优化。
2024/3/28
27
面临的挑战及未来发展趋势
• 可扩展性和可移植性：随着计算规模的扩大和硬件的更新 换代，并行程序的可扩展性和可移植性成为重要挑战。
2024/3/28
28
面临的挑战及未来发展趋势
2024/3/28
消息传递模型
处理单元之间通过发送和接收消 息来进行数据交换，每个处理单 元有自己的私有内存空间。
13
数据并行模型与任务并行模型
数据并行模型
将相同操作应用于不同数据元素上， 实现数据级并行性。适合处理大规模 数据集和密集型计算任务。
任务并行模型
将不同操作应用于不同任务上，实现 任务级并行性。适合处理具有多个独 立任务的应用程序。
2024/3/28
并行基数排序算法
利用基数排序算法可以并行化的特点，将待排序序列按位数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。
23
06
并行程序设计实践与挑战
2024/3/28
24
并行程序设计开发环境搭建
01
选择合适的并行编 程模型
根据应用需求和硬件环境，选择 适合的并行编程模型，如 OpenMP、MPI、CUDA等。
并行编程原理与实践
并行编程原理与实践一、什么是并行编程二、并行编程的原理2.1 并行计算的概念和特点2.2 并行编程的工作原理2.3 并行算法与并行数据结构三、并行编程的实践3.1 并行编程的应用领域3.2 并行编程的实际问题和解决方案3.3 并行编程框架和工具四、并行编程的挑战与优化4.1 并行编程的挑战4.2 并行编程的优化策略4.3 并行编程的性能评估与调优五、并行编程的未来发展5.1 新兴的并行编程模型和平台5.2 并行编程的前景和应用前景六、总结在计算机领域，随着计算机硬件的发展和技术的进步，多核处理器已经成为现代计算机系统的常态。
而并行编程就是针对多核处理器的编程技术，通过同时利用多个处理核心来加快任务的处理速度。
本文将会全面、详细、完整地探讨并行编程的原理与实践。
一、什么是并行编程并行编程是一种并行计算的方式，它将一个计算任务分解为多个子任务，然后通过多个处理核心同时执行这些子任务，最终合并结果得到最终的计算结果。
与串行编程相比，并行编程可以显著提高计算速度和系统的吞吐量。
二、并行编程的原理2.1 并行计算的概念和特点并行计算是指利用多个处理核心同时执行多个计算任务，以提高计算速度和系统的吞吐量。
与串行计算相比，并行计算具有以下特点：•并行性：并行计算可以同时执行多个计算任务，提高计算的效率。
•可扩展性：并行计算可以根据需要增加处理核心的数量，以适应不同规模的计算任务。
•负载均衡：并行计算需要合理分配子任务到不同的处理核心上，以保证各个处理核心的负载均衡，避免性能瓶颈。
2.2 并行编程的工作原理并行编程的工作原理可以分为以下几个步骤：1.任务分解：将一个大任务分解为多个相互独立的子任务，每个子任务可以在不同的处理核心上并行执行。
2.任务调度：根据任务的属性和系统的资源情况，将子任务分配给不同的处理核心，并控制它们的执行顺序。
3.任务协作：子任务之间可能存在依赖关系，需要通过同步机制来保证它们之间的协作和数据一致性。
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
并行程序设计
n 一次迭代遍历所有网格点
n 共(n+2)×(n+2)个点，更新中间的n×n个点
n Aij = (Aij +Ai,j-1+Ai-1,j+Ai,j+1+Ai+1,j)/5 n 新值在原位置顶替旧值
n 计算更新值与先前值之差 n 遍历结束后，累积部分差为全局差 n 检查是否符合收敛条件（小于某个ε）
n 依赖编程模型、通信抽象、原语的效率
n 体系结构需要提供高效率的基本原语
并行程序设计 14 tang@
映射(Mapping)
n 解决两方面的问题
n 哪个进程运行在哪个特定处理器上（网络拓扑） n 多个进程是否运行在同一处理器上？
n 实际系统
n 分时和分空(time-sharing vs. space-sharing) n 机器分为若干子集，应用只能占用一个子集 n 进程可以与处理器绑定，也可以由OS分配
n 通常用户指定一部分，系统处理一部分
n 简化模型：进程与处理器一一对应
并行程序设计 15
n 不考虑进程在处理器间的迁移
tang@
计算并行化中的数据问题
n 计算被分割并分配给进程，数据呢？ n 数据的划分有时也是很自然的
n 计算跟随数据：称为 拥有者计算 n 网格计算就是典型的例子
n 但另有一些应用
n 计算和数据可能分离 n 远程数据访问（矩阵） n 负载不平衡（多体）
n 纯粹的编程问题？硬件能不能帮上忙？
并行程序设计 16 tang@
并行化过程小结
步骤 分解 分配 编排 结构相关？ 主要性能目标 不太相关 暴露足够多的并行性，但也不要过多 不太相关 相关 平衡工作量，减少通信量 通过局部访问，减少非本质的通信 减少处理器的通信和同步成本 减少对共享资源的串行访问 调度任务以尽早满足依赖关系 把有联系的进程放在同一处理器上 利用网络拓扑结构中的局部性
(2024年)并行计算机程序设计导论
02
根据任务的依赖关系和可用资源，动态地分配任务到不同的处
理单元，以最大化并行度和减少总执行时间。
任务粒度
03
选择合适的任务粒度，以平衡通信开销和计算开销，实现高效
的并行执行。
13
数据划分与映射策略
2024/3/26
数据划分
将数据集划分为多个子集，每个子集可以在单独的处理单元上进 行并行处理。
数据映射
将数据子集映射到相应的处理单元，以减少数据移动和通信开销 。
数据局部性
优化数据布局和访问模式，以提高缓存利用率和数据访问速度。
14
负载均衡与性能优化策略
1 2
负载均衡
动态地分配任务和数据到处理单元，以保持各处 理单元的负载平衡，避免某些处理单元空闲而其 他处理单元过载。
性能优化
采用各种优化技术，如循环展开、向量化、并行 化库等，以提高并行程序的执行效率。
并行计算机程序设计导论
2024/3/26
ห้องสมุดไป่ตู้
1
contents
目录
2024/3/26
• 并行计算概述 • 并行编程模型与语言 • 并行算法设计策略 • 典型并行算法案例分析 • 并行计算性能评价与优化 • 现代并行计算技术展望
2
01
并行计算概述
2024/3/26
3
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。
3
资源利用
充分利用计算资源，如多核处理器、GPU、分布 式集群等，以加速并行程序的执行。
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15
04
典型并行算法案例分析
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。
清华大学并行编程技术经典课件-MPI-2012-02-29_828801135
运行结果
完全相同的语句，不同的执行结果 不同进程输出语句的次序是任意的
Hello World! Process Hello World! Process Hello World! Process Hello World! Process 1 of 4 on tp5 0 of 4 on tp5 2 of 4 on tp5 3 of 4 on tp5
什么是MPI (Message Passing Interface)
通俗的说法：提供一个任务之间进行信 息交流的方式和方法 专业的说法：
消息传递编程模型 消息传递编程标准 消息传递编程库
MPI的消息
作用
定义了MPI通信的方式与表示方法 有助于实现移植性 消息信封 消息内容
组成
消息信封
应该包括哪些部分？ 消息信封（envelop）
<源/目，标识，通信域>
100084 清华大学计算机系
都志辉（收）
MPI消息的目和源
目（Destination）
消息的接收者 消息的提供者
源（Source）
隐含目/源
组通信
MPI消息的标识TAG
作用
区别同一进程的不同消息 P36图18 组通信，由通信语句的序列决定消息的 匹配
inlcude „mpi.h‟ mpi_init() inlcude „mpif.h‟ call mpi_init()
mpi_finalize()
call mpi_finalize()
程序设计示例(续)
数控编程中的并行计算与并行程序设计
数控编程中的并行计算与并行程序设计近年来，随着科技的不断进步和发展，数控编程在制造业中的应用越来越广泛。
数控编程作为一种基于计算机的控制技术，通过编写程序来指导机床进行加工操作，提高了生产效率和产品质量。
而在数控编程中，如何利用并行计算和并行程序设计技术，进一步提升加工效率和精度，成为了研究的热点之一。
并行计算是指将一个大问题划分成多个小问题，并通过多个处理器同时进行计算，最后将结果进行合并的计算方式。
在数控编程中，通过并行计算，可以将复杂的加工任务分解成多个子任务，由多个处理器同时进行计算，从而提高加工效率。
例如，在进行复杂曲面加工时，可以将曲面分割成多个小面，由多个处理器分别计算，最后将结果合并得到最终的加工路径。
这种并行计算的方式，不仅能够提高加工效率，还能够减少计算时间，提高程序的响应速度。
而要实现并行计算，就需要进行并行程序设计。
并行程序设计是指将一个大程序划分成多个小程序，并通过多个处理器同时执行这些小程序的设计方式。
在数控编程中，通过并行程序设计，可以将复杂的加工任务分解成多个子任务，由多个处理器同时执行，从而实现并行计算。
例如，在进行多轴联动加工时，可以将不同轴的运动控制分别编写成独立的子程序，由多个处理器同时执行，从而实现多轴的并行控制。
这种并行程序设计的方式，不仅能够提高加工效率，还能够减少程序的复杂度，提高程序的可读性和可维护性。
然而，并行计算和并行程序设计在数控编程中的应用也面临着一些挑战和难题。
首先，如何合理地划分加工任务和设计程序，是一个需要解决的问题。
在进行并行计算和并行程序设计时，需要将加工任务和程序划分成多个子任务和子程序，但如何划分才能最大限度地提高并行计算的效果，是需要仔细考虑的。
其次，如何协调和管理多个处理器之间的计算和通信，也是一个需要解决的问题。
在进行并行计算时，多个处理器之间需要进行计算结果的合并和通信，如何保证计算的正确性和效率，是需要进行深入研究的。
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并行计算的功能
降低单个问题求解的时间 增加问题求解规模、提高问题求解精 度 (多机同时执行多个串行程序)容错、 更高的可用性、提高吞吐率
2003年9月 并行计算概述 13/59
如何实现并行计算?
分而治之! 分而治之!
2003年9月
并行计算概述
14/59
分而治之
2003年9月
并行计算概述
3/59
并行计算概述
2003年9月
并行计算概述
4/59
讲座内容提示
并行计算概述 并行计算机体系结构 并行编程
2003年9月
并行计算概述
5/59
并行计算--高性能计算
并行计算(Parallel Computing） 高端计算(High-end Parallel Computing) 高性能计算(High Performance Computing) 超级计算(Super Computing) 任何高性能计算和超级计算都离不开使用并行技术 计算科学与传统的两种科学，即理论科学和实验科学，并 立被认为是人类认识自然的三大支柱，他们彼此相辅相成 地推动科学发展与社会进步。在许多情况下，或者是理论 模型复杂甚至理论尚未建立，或者实验费用昂贵甚至无法 进行时，计算就成了求解问题的唯一或主要的手段。
2003年9月
并行计算概述
17/59
NEC Earth Simulator
处理器: 5120 (8 × 640) 500 MHz NEC 计算能力: 理论值: 41 TFLOPS (8 GFLOPS ×5120 ) 实际值: 35.86 TFLOPS 主存: 10 TB total (2 GB × 5120) 节点内通信: 共享存储 节点间通信: 640 × 640 交叉开关交换机 16 GB/s 带宽
UMA:
2003年9月
并行计算概述
30/59
均匀存储器存取 (UMA)
对称多处理机系统(symmetric multi-processor) 所有处理机都能同样访问所有外围设备；所有处理机 都能同样运行执行程序，如操作系统的内核、I/O服务 程序 不对称处理机系统(asymmtric multi-processor) 只有一台或一组处理机（MP主处理机）执行操作系统 并操纵I/O，其余处理机（AP附属处理机）没有I/O能 力
2003年9月 并行计算概述 29/59
均匀存储器存取 (UMA)
均匀存储器存取（UMA－Uniform Memory Access）
所有处理器均匀共享物理存储器， 这里所谓均匀是指所有处理器对所 有存储字具有相同的存取时间 每台处理器可带私有高速缓存 外围设备也可以一定形式共享 各处理机之间的通信是通过共享存 储器的共享变量来实现的 这一类多处理机由于对资源的高度 共享,常称紧耦合系统(tightly coupled system)
2003年9月 并行计算概述 6/59
什么是并行计算?
并行计算: 由运行在多个部件上的小任务合作来求解一
个规模很大的计算问题的一种方法 例: 在曙光2000上用8个节点计算的Mandelbrot集结 果(Mandelbrot为分形理论创始人)
zi +1 = zi2 + c
2003年9月
并行计算概述
Flynn(1972)提出指令流、数据流和多倍性 概念，把不同的计算机分为四大类：
SISD（Single-Instruction Single-Data） SIMD（Single-Instruction Multi-Data） MISD（Multi-Instruction Single-Data） MIMD（Multi-Instruction Multi-Data）
2003年9月
并行计算概述
25/59
分布共享存储多处理机系统(DSM)
DSM:
分布共享存储: 内存模块物理上局部 于各个处理器内部,但逻辑上(用户) 是共享存储的; 这种结构也称为基于 Cache 目 录 的 非 一 致 内 存 访 问 ( CCNUMA)结构;局部与远程内存访问的 延迟和带宽不一致,3-10倍 高性能 并行程序设计注意; 与SMP的主要区别：DSM在物理上 有分布在各个节点的局部内存从而 形成一个共享的存储器； 微处理器: 16-128个,几百到千亿次; 代表: SGI Origin 2000, Cray T3D;
机群应用开发
Parallel Programming: Fundamentals and Implementation
曹振南 czn@
并行编程原理及 程序设计
国家智能计算机研究开发中心 国家高性能计算中心(北京) 2003.9
2003年9月 并行计算概述 1/59
参考文献
黄铠,徐志伟著,陆鑫达等译. 可扩展并行计算技术,结构与编程. 北京:机 械工业出版社, 2000. 陈国良著.并行计算—结构、算法、编程. 北京:高等教育出版社,1999. Barry Wilkinson and Michael Allen. Parallel Programming(Techniques and Applications using Networked Workstations and Parallel Computers). Prentice Hall, 1999. 李晓梅,莫则尧等著. 可扩展并行算法的设计与分析. 北京:国防工业出 版社,2000. 张宝琳,谷同祥等著. 数值并行计算原理与方法. 北京:国防工业出版 社,1999. 都志辉著. 高性能计算并行编程技术—MPI并行程序设计. 北京:清华 大学出版社, 2001.
2003年9月
并行计算概述
31/59
非均匀存储访问(NUMA)
非均匀存储访问(NUMA— Nonuniform Memory Access)
被共享的存储器在物理上是分布在 所有的处理其中的，其所有本地存 储器的集合就组成了全局地址空间 处理器访问存储器的时间是不一样 的：访问本地存储器(LM)较快，而 访问外地的存储器较慢（此即是非 均匀存储访问名称的由来） 每台处理器可带私有高速缓存，且 外设也可以某种形式共享
针对大规模的并行计算机系统的测试 HPL版Linpack一般用于并行超级计算机 用户可以选择矩阵的大小(问题规模)、使用各种优化方法来执行测 试程序，寻求最佳的测试结果 计算量(2/3 * N^3 – 2*N^2) / 计算时间 /benchmark/hpl/
2003年9月
并行计算概述
23/59
结构模型
2003年9月
并行计算概述
24/59
共享存储对称多处理机系统(SMP)
SMP:
对称式共享存储:任意处理器可直接 访问任意内存地址,且访问延迟、带 宽、几率都是等价的; 系统是对称的； 微处理器: 一般少于64个; 处理器不能太多, 总线和交叉开关的 一旦作成难于扩展； 例子: IBM R50, SGI Power Challenge, SUN Enterprise, 曙光一号;
UMA: NUMA: NORMA:
2003年9月
并行计算概述
34/59
多处理机 ＆ 多计算机
多处理机 （共享存储）
多计算机 （分布式存储）
UMA:
NUMA:
NORMA:
2003年9月
并行计算概述
35/59
几种体系结构特征比较
2003年9月
并行计算概述
7/59
现代计算机的共同特点：并行性
2003年9月
并行计算概述
8/59
现代计算机的共同特点：并行性
2003年9月
并行计算概述
9/59
为什么要做并行计算？ －－应用需求
2003年9月
并行计算概述
10/59
为什么要做并行计算？
人类对计算及性能的要求是无止境的 从系统的角度：集成系统资源，以满足不断增 长的对性能和功能的要求 从应用的角度：适当分解应用，以实现更大规 模或更细致的计算
并行化的主要方法:分而治之
根据问题的求解过程，把任务分成若干子任务 (任务级并行或功能并行) 根据处理数据的方式，形成多个相对独立的数 据区，由不同的处理器分别处理(数据并行)
2003年9月
并行计算概述
15ห้องสมุดไป่ตู้59
2003年9月
并行计算概述
16/59
Linpack
Linpack是国际上流行的用于测试高性能计算机系统浮点性 能的benchmark 通过对高性能计算机求解线性代数方程组能力的测试，评 价高性能计算机的浮点性能 HPL(High Performance Linpack)
2003年9月
并行计算概述
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访存模型
NORMA: UMA:
NUMA:
多处理机（单地址空间共享存储器） UMA: Uniform Memory Access
NUMA: Nonuniform Memory Access 多计算机（多地址空间非共享存储器） NORMA:No-Remote Memory Access
2003年9月
并行计算概述
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相关网址
MPI: ， /mpi Pthreads: PVM: /pvm/ OpemMP: 网上搜索:
2003年9月
并行计算概述
21/59
并行计算机系统结构
Flynn分类：
SISD, SIMD, MIMD, MISD
结构模型：
PVP, SMP, MPP, DSM, COW
访存模型：
UMA, NUMA, COMA, CC-NUMA, NORMA
2003年9月 并行计算概述 22/59
Flynn分类
NUMA:
2003年9月
并行计算概述