并行编程原理及程序设计
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。
C语言中的并行计算与多核处理器编程
C语言中的并行计算与多核处理器编程C语言是一门广泛应用于嵌入式系统、操作系统和科学计算等领域的高级编程语言。
它以其高效性和灵活性而闻名，而并行计算和多核处理器编程是当今计算机领域中的热门话题。
本文将详细介绍C语言中的并行计算和多核处理器编程，包括并行计算的概念、多核处理器的原理以及如何有效地在C语言中实现并行计算。
一、并行计算的概念并行计算是指多个操作同时进行，以提高计算速度和系统性能的计算方式。
与串行计算不同，串行计算是指按照顺序逐个执行操作。
并行计算的主要形式有数据并行和任务并行。
数据并行是指将大规模的数据集分解成多个小规模的数据集，然后分配给多个处理器同时处理。
任务并行是指将一个大任务分解成多个小任务，然后分配给多个处理器同时执行。
二、多核处理器的原理多核处理器是指在一个物理芯片上集成了多个处理器核心，每个处理器核心都具有独立的运算和存储能力。
多核处理器通过并行计算的方式，可以同时执行多个任务，提高系统的性能。
多核处理器采用了多级缓存、数据共享和并行调度等技术，以实现任务的分配和协调，从而更有效地利用处理器的资源。
三、C语言中的并行计算在C语言中实现并行计算需要依赖并行计算库和多线程编程技术。
常用的并行计算库有OpenMP和MPI。
OpenMP是一种基于共享内存的并行计算库，可以通过在代码中插入指令来实现并行化。
MPI是一种基于消息传递的并行计算库，用于在不同处理器之间进行通信和协调。
同时，C语言还提供了多线程编程技术，可以通过创建多个线程来实现并行计算。
四、多核处理器编程在多核处理器编程中，任务的划分和调度是关键。
可以通过任务划分和负载均衡来实现有效的并行计算。
任务划分是将一个大任务分解成多个小任务，然后分配给多个处理器核心执行。
负载均衡是保持各个处理器核心的工作量大致相同，避免出现任务执行时间过长或者某个处理器核心空闲的情况。
在C语言中，可以使用线程库如pthread来创建多个线程，并利用线程的特性进行任务划分和负载均衡。
并行程序设计
并行程序设计并行程序设计概述并行程序设计是指将一个大问题分解为多个小问题，并通过同时执行这些小问题的多个子任务来提高程序的执行效率。
并行程序设计主要基于多核计算机和分布式计算环境，通过合理的任务分配和数据分割，充分利用计算资源，提高计算速度和系统性能。
并行编程模型在并行程序设计中，常用的并行编程模型有以下几种：1. 数据并行模型在数据并行模型中，问题被分解为多个子问题，并分配给不同的处理器进行处理。
每个处理器使用相同的程序代码，但操作的数据不同。
每个处理器独立运行，并通过通信和同步操作进行数据共享和协调。
2. 任务并行模型在任务并行模型中，问题被分解为多个子任务，并分配给不同的处理器进行处理。
每个处理器使用不同的程序代码来执行不同的任务。
任务之间可能存在依赖关系，需要进行任务调度和同步操作。
3. 流水线模型在流水线模型中，问题被划分为一系列不同的阶段，并分配给不同的处理器进行处理。
每个处理器负责执行一个阶段的任务，并将结果传递给下一个处理器。
流水线模型的特点是任务之间存在明确的顺序关系，并且有较高的并行度。
4. 功能模块模型在功能模块模型中，问题被划分为多个相互独立的功能模块，并分配给不同的处理器进行处理。
每个处理器负责执行一个功能模块的任务，并将结果传递给其他处理器进行处理。
功能模块模型的特点是任务之间相互独立，可以灵活地进行任务划分和分配。
并行程序设计的挑战并行程序设计面临以下挑战：1. 数据共享和同步在并行程序设计中，多个子任务之间需要共享数据和同步操作。
数据共享可能导致数据一致性和冲突问题，需要合理的数据管理和同步机制。
同步操作需要保证任务之间的执行顺序和结果一致性。
2. 负载平衡在并行程序设计中，如果任务分配不均衡，可能会导致部分处理器的负载过重，而其他处理器负载过轻，从而影响系统的性能。
需要合理的任务调度算法和负载均衡策略来避免负载不平衡问题。
3. 数据划分和通信开销在并行程序设计中，问题的数据需要进行合理的划分和分配给不同的处理器。
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。
2024版年度《并行程序设计导论》第四章
•并行计算基础•并行算法设计•并行编程模型与语言目录•并行程序性能优化•并行程序调试与性能分析•总结与展望并行计算概念及特点并行计算概念并行计算是指在同一时间内，使用多个计算资源（如处理器、核心、计算机等）同时执行多个计算任务的过程。
并行计算特点并行计算的主要特点包括同时性、独立性、加速比和可扩展性等。
其中，同时性指多个任务在同一时间内执行；独立性指各个任务之间互不干扰；加速比指并行计算相对于串行计算的加速效果；可扩展性指并行计算系统能够方便地增加计算资源以提高计算能力。
多核处理器集群系统分布式共享内存系统任务并行数据并行流水线并行并行算法特点并行算法分类与特点常见并行算法介绍如并行快速排序、归并排序等，提高排序速度。
如并行广度优先搜索、最短路径算法等，用于图论问题的求解。
如矩阵乘法、矩阵分解等，加速线性代数计算。
如并行蒙特卡洛方法、并行有限元方法等，应用于科学计算领域。
并行排序算法并行图算法并行矩阵运算并行数值计算并行算法性能评价加速比效率可扩展性复杂度分析共享内存编程模型原理及特点常用同步机制典型应用01 02 03原理及特点常用通信方式典型应用消息传递编程模型OpenMP 存并行编程的了简单的并行循环、分段、任务等构造，以及丰富的同步和互斥机制。
用于多核、多线程等共享内存环境，可以方便地实现并行化。
OpenMP MPI 编程的标准接口，提供了丰富的通信函数和同步机制。
MPI 系统等环境，可以实现大规模并行计算。
MPI CUDA 一种并行计算平台和编程模型，支持CUDA 程接口和扩展库，可以方便地实现应用程序。
CUDA 除了上述三种常见的并行编程语言外，还有许多其他语言和工具支持并行编程，如Fortran 这些语言和工具各有特点，可以根据具体应用场景选择合适的编程语言和工具。
其他语言并行编程语言介绍针对特定问题选择合适的并行算法，通过减少计算量、提高计算效率来优化性能。
算法选择与优化数据结构与存储优化编译优化技术运行时优化技术合理设计数据结构，减少数据冗余和访问冲突，提高数据存储和访问效率。
并行编程原理及程序设计
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
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
(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。
2024/3/26
15
04
典型并行算法案例分析
并行编程原理及 程序设计
并行开发环境
19/23
3 Lammpi
特点： 支持mpi2.0,功能强大，灵活，支持infiniband，效率高 使用rsh或ssh可以自由切换，路径可以自己标志，一个版本支持多种通讯方 式,唯一不足之处是不支持fortran90。 使用： #export PATH=/usr/bin:$PATH 编译程序： #mpicc –o hello hello.c 运行： #lamboot -v --ssi boot rsh hostfile vim hostfile node1 cpu=8 node2 cpu=8 #lamnodes查看节点 #mpirun --ssi rpi tcp yourprogram #lamhalt
编译程序： #mpicc –o hello hello.c #mpicc -showme 可以看到实际调用编译器的情况
并行开发环境 18/23
2010-3-14
2 OpenMPI
运行： mpirun -np 16 -machinefile ma --prefix /data/software/mpi/openmpi --mca pls_rsh_agent rsh --mca btl self,tcp yourprogram -np 16 起16个进程 -machinefile ma 文件写出在哪些节点上执行该命令，格式如下 #vim ma node1 slots=8 node2 slots=8 --prefix /data/software/mpi/openmpi 如果有两个以上节点，告诉远端机器 openmpi的安装路径 --mca pls_rsh_agent rsh 告诉节点间通讯用rsh --mca btl self,tcp 使用以太网tcp/IP通讯 self,sm 当单节点运行的时候，使用内存通讯，效率高 self,openib 使用IB通讯，（configure 时要加 --with-openib） --mca btl_tcp_if_include eth0 以太网通讯时用eth0通讯
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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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)
2
z
=
z
+
c
i+1
i
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
现代计算机的共同特点：并行性现代计算机的共同特点：并行性
曹振南
曹振南曹振南
czn@
czn@czn@ncic
ncicncic.ac.
.ac..ac.
cn
cncn
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
参考文献参考文献
..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
述
13/59
如何实现并行计算如何实现并行计算??分而治之!如何实现并行计算如何实现并行计算??分而治之!
2003年9月并行计算概
述
14/59
分而治之
分而治之分而治之
..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
(任务级并行或功能并行)
构
..并行编程
2003年9月并行计算概
述
21/59
并行计算机系统结构
并行计算机系统结构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
：
..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;
2003年9月并行计算概
述
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大规模并行计算机系统
大规模并行计算机系统大规模并行计算机系统
(
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
..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;
2003年9月并行计算概
述
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分布共享存储多处理机系统分布共享存储多处理机系统((DSM)DSM) 分布共享存储多处理机系统分布共享存储多处理机系统((DSM)DSM)
述
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讲座内容提示
讲座内容提示讲座内容提示
..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
并行计算并行计算
--
----
高性能计算
高性能计算高性能计算
..并行计算(Parallel Computing）
大学出版社, 2001.
2003年9月并行计算概
述
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相关网址
相关网址相关网址
.
MPI: ，
/mpi
.
Pthreads:
.
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)
..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
2003年9月并行计算概
述
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共享存储对称多处理机系统
共享存储对称多处理机系统共享存储对称多处理机系统
(
((
SMP)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;
..UMA, NUMA, COMA, CC-NUMA, NORMA
2003年9月并行计算概
述
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Flynn
FlynnFlynn
分类
分类分类
..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）
述
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为什么要做并行计算？
为什么要做并行计算？为什么要做并行计算？
.问题: 科学和工程问题的数值模拟与仿
真
–计算密
集
–数据密
集
–网络密集
–三种混
合
.要求:在合理的时限内完成计算任
务
–秒级制造
业
–分钟级短时天气预报(当天)
–小时级中期天气预报(3~10日)
NEC Earth Simulator
NEC Earth SimulatorNEC 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
4000
40004000A
AA
..处理器: 2560 (4
×
640)
Opteron 2.2GHz
..计算能力:
..理论值: 11TFLOPS (4.4
GFLOPS
×
2560 )
..实际值: 8 TFLOPS
..主存: 5TB total (2 GB
×
512) 375 MHz Power3
..计算能力:
..理论值: 12.3 TFLOPS
..实际值: 7.2 TFLOPS
..主存:
..6 TB
2003年9月并行计算概
述
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讲座内容提示
讲座内容提示讲座内容提示
..并行计算概
述
..并行计算机体系结
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
..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
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什么是并行计算
什么是并行计算什么是并行计算
?
??
..并行计算:由运行在多个部件上的小任务合作来求解一
((
MPP)MPP)
..MPP:
..物理和逻辑上均是分布内
存
..能扩展至成百上千个处理器(
微
处理器或向量处理器
)
..采用高通信带宽和低延迟的互
联
网
络
(专门设计和定制的
)
..一种异步的MIMD机器；程序
述
10/59
为什么要做并行计算？
为什么要做并行计算？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
2003年9月并行计算概
.
PVM: /pvm/
.
OpemMP:
..网上搜索:
2003年9月并行计算概
述
3/59
并行计算概述
并行计算概述并行计算概述
2003年9月并行计算概
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.