《并行程序设计导论》 第一章PPT
合集下载
《并行程序设计导论》第一章PPT
Share it among the other cores.
Pair the cores so that core 0 adds its result with core 1’s result.
Core 2 adds its result with core 3’s result, etc.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
21
Example (cont.)
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
22
Example (cont.)
Core
01
2
my_sum 8 19 7
… or don’t know how to use them.
Serial programs don’t benefit from this approach (in most cases).
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
18
Example (cont.)
We have p cores, p much smaller than n. Each core performs a partial sum of
approximately n/p values.
Each core uses it’s own private variables
An Introduction to Parallel Programming
Peter Pacheco
Chapter 1 Why Parallel Computing?
Pair the cores so that core 0 adds its result with core 1’s result.
Core 2 adds its result with core 3’s result, etc.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
21
Example (cont.)
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
22
Example (cont.)
Core
01
2
my_sum 8 19 7
… or don’t know how to use them.
Serial programs don’t benefit from this approach (in most cases).
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
18
Example (cont.)
We have p cores, p much smaller than n. Each core performs a partial sum of
approximately n/p values.
Each core uses it’s own private variables
An Introduction to Parallel Programming
Peter Pacheco
Chapter 1 Why Parallel Computing?
并行程序设计导论(精品)
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。
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
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
lect1_华科并行编程课件
19
Impact of Power Density on the Microprocessor Industry
The development tendency is not higher clock rates, but multiple cores per die
20
Recent Intel Processors
Parallel Programming: Principle and Practice Jin, Hai
School of Computer Science and Technology Huazhong University of Science and Technology
INTRODUCTION
Up to 1985: bit level parallelism: 4-bit -> 8 bit -> 16-bit
slows after 32 bit adoption of 64-bit now under way, 128-bit far (not performance issue) great inflection point when 32-bit micro and cache fit on a chip
How about applications’ demand for Example application domains: performance nowadays?
Scientific computing : CFD, Biology, Chemistry, Physics, ... General-purpose computing : Video, Graphics, CAD, Databases, …
并行程序设计导论(2024)
静态负载均衡
编译时通过任务划分和调度实现负载平衡。
3
动态负载均衡
运行时监测负载并根据需要迁移任务。
2024/1/29
18
负载均衡与性能评估指标
01
性能评估指标
用于衡量并行算法和程序性能的标 准。
效率
加速比与处理器数量的比值，衡量 并行化的效果。
03
2024/1/29
02
加速比
并行执行相对于串行执行的速度提 升。
并行程序设计导论
2024/1/29
1
目录
2024/1/29
• 并行计算概述 • 并行计算硬件基础 • 并行程序设计语言与模型 • 并行算法设计策略与优化方法 • 典型并行算法案例剖析 • 并行程序设计实践与挑战
2
01
并行计算概述
2024/1/29
3
并行计算定义与特点
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。
可扩展性
随着处理器数量的增加，性能提升 的能力。
04
19
05
典型并行算法案例剖析
2024/1/29
20
矩阵运算并行化方法
2024/1/29
分块矩阵并行计算
01
将大型矩阵分割成若干个小块，分配给不同的处理单元进行并
行计算，最后再将结果合并。
矩阵向量乘法并行化
02
利用矩阵和向量的乘法运算可以并行化的特点，将矩阵按行或
20世纪90年代至今，随着计算机网络 、分布式系统、GPU等技术的飞速发 展，并行计算进入了一个全新的时代 。
中期阶段
20世纪60年代至80年代，随着计算机
硬件技术的进步，如多处理器系统、
编译时通过任务划分和调度实现负载平衡。
3
动态负载均衡
运行时监测负载并根据需要迁移任务。
2024/1/29
18
负载均衡与性能评估指标
01
性能评估指标
用于衡量并行算法和程序性能的标 准。
效率
加速比与处理器数量的比值，衡量 并行化的效果。
03
2024/1/29
02
加速比
并行执行相对于串行执行的速度提 升。
并行程序设计导论
2024/1/29
1
目录
2024/1/29
• 并行计算概述 • 并行计算硬件基础 • 并行程序设计语言与模型 • 并行算法设计策略与优化方法 • 典型并行算法案例剖析 • 并行程序设计实践与挑战
2
01
并行计算概述
2024/1/29
3
并行计算定义与特点
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。
可扩展性
随着处理器数量的增加，性能提升 的能力。
04
19
05
典型并行算法案例剖析
2024/1/29
20
矩阵运算并行化方法
2024/1/29
分块矩阵并行计算
01
将大型矩阵分割成若干个小块，分配给不同的处理单元进行并
行计算，最后再将结果合并。
矩阵向量乘法并行化
02
利用矩阵和向量的乘法运算可以并行化的特点，将矩阵按行或
20世纪90年代至今，随着计算机网络 、分布式系统、GPU等技术的飞速发 展，并行计算进入了一个全新的时代 。
中期阶段
20世纪60年代至80年代，随着计算机
硬件技术的进步，如多处理器系统、
并行程序设计导论.ppt
SPMD类型的MPI程序 myprog.c
#include “mpi.h” int foo int i; {…} main(argc,argv) int argc; char *argv[ ]; { int i, tmp, sum=0, group_size,my_rank,N; MPI_Init(&argc,&argv); 消息标志 MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&group_size); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&my_rank); if (my_rank==0) { printf(“Enter N:”); scanf(“%d”,&N); for (i=1;i<group_size;i++) MPI_send(&N,1,MPI_INT,i,i,MPI_COMM_WORLD); 目的进程 for (i=my_rank;i<N;i=i+group_size ) sum=sum+foo(i); for (i=1;i<group_size;i++) { MPI_Recv(&tmp,1,MPI_INT,i,i,MPI_COMM_WORLD,&status); sum=sum+tmp; } 源进程 结构指针 printf(“\n The result=%d”,sum); } else { MPI_Recv(&N,1,MPI_INT,0,i,MPI_COMM_WORLD,&status); for (i=my_rank;i<N;i=i+group_size ) sum=sum+foo(i); MPI_Send(&sum,1,MPI_INT,0,i,MPI_COMM_WORLD); } MPI_Finalize(); }
(2024年)并行程序设计导论课件
03
并行策略调整
04
根据程序特点和性能瓶颈，选择 合适的并行策略，如任务并行、 数据并行或混合并行等。
案例分析
结合具体案例，分析性能瓶颈的 来源，并给出相应的优化策略和 实现方法。例如，针对矩阵乘法 运算的性能优化，可以采用分块 矩阵乘法算法，并结合OpenMP 并行框架实现并行计算。
2024/3/26
GPU拥有成千上万的核心，能够实现大规模并行处理 ，加速计算密集型任务。
高带宽内存访问
GPU采用高速显存，提供高带宽内存访问，使得数据 传输更加高效。
优化的浮点运算
GPU针对单精度和双精度浮点运算进行优化，适用于 科学计算、图形渲染等领域。
2024/3/26
25
CUDA编程模型简介
CUDA编程模型概述
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
2024/3/26
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。
缺点
存在数据一致性和同步问题，需要采用锁等 机制进行控制。
2024/3/26
优点
日志分析
记录程序运行过程中的关键事件和时间戳，通过分析日志找出性 能瓶颈。
可视化工具
利用可视化工具，如性能图表、火焰图等，直观地展示程序性能 瓶颈。
30
优化策略与案例分析
01 算法优化
针对程序中计算密集型的部分 ，采用更高效的算法或并行算 法进行优化。
02 数据结构优化
调整数据结构以适应并行计算 的需求，减少数据访问冲突和 通信开销。
MPI并行程序设计初步PPT课件
1
Part 1: 基本概念及MPI并行编程入门
1. 并行计算基本概念 2. MPI并行编程入门
1）MPI 简介 2）MPI 的基本函数及消息传递 3）MPI的常用函数 4）对等式编程思想的举例说明 ——全收集、矩阵相乘
2
一、 基本概念
1. 并行计算机简介
大规模并行计算——超级计算 （Supercomputing)/高性能 计算 (HPC)
3维 等 离 子 体 建 模
48 小 时 天 气 预 报 10MB
机翼设计 油藏建模
1980
1988
1991
化学动力学
1993
1995年 后
100Mflops
1Gflops 10Gflops 100Gflops 1Tflops 系 统 速 度
图 1-1
应用对计算资源的需求
3
● CFD的计算资源依赖性
➢ 为何需要超级计算？ • 应用领域的巨大计算需求 • 单CPU的计算能力有限
存储器容量 1000GB 100GB
10GB 1GB
物体特性分析
72小 时 天气预报
全球气候变化 人类基因 湍流 飞行动力学 海洋环流 粘滞流体动力学 超导建模 半导体建模 量子染色动力学 视觉
结构生物学
药物设计
100MB
在“show directories for:” 的栏目选择“Library files”, 在 “Directories:” 下的对话框里面添加 MPICH Lib 的路径， 例如 “C:/Porgram files/mpich/SDK/lib”
2) 程序编译时，请把mpich.lib 添加在链接库里。 project->settings->link ; 在 objcet/Library modules 下的对话框里面添加
Part 1: 基本概念及MPI并行编程入门
1. 并行计算基本概念 2. MPI并行编程入门
1）MPI 简介 2）MPI 的基本函数及消息传递 3）MPI的常用函数 4）对等式编程思想的举例说明 ——全收集、矩阵相乘
2
一、 基本概念
1. 并行计算机简介
大规模并行计算——超级计算 （Supercomputing)/高性能 计算 (HPC)
3维 等 离 子 体 建 模
48 小 时 天 气 预 报 10MB
机翼设计 油藏建模
1980
1988
1991
化学动力学
1993
1995年 后
100Mflops
1Gflops 10Gflops 100Gflops 1Tflops 系 统 速 度
图 1-1
应用对计算资源的需求
3
● CFD的计算资源依赖性
➢ 为何需要超级计算？ • 应用领域的巨大计算需求 • 单CPU的计算能力有限
存储器容量 1000GB 100GB
10GB 1GB
物体特性分析
72小 时 天气预报
全球气候变化 人类基因 湍流 飞行动力学 海洋环流 粘滞流体动力学 超导建模 半导体建模 量子染色动力学 视觉
结构生物学
药物设计
100MB
在“show directories for:” 的栏目选择“Library files”, 在 “Directories:” 下的对话框里面添加 MPICH Lib 的路径， 例如 “C:/Porgram files/mpich/SDK/lib”
2) 程序编译时，请把mpich.lib 添加在链接库里。 project->settings->link ; 在 objcet/Library modules 下的对话框里面添加
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
《并行程序设计导论》第一章PPT共44页文档
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
3
Now it’s up to the programmers
Adding more processors doesn’t help much if programmers aren’t aware of them…
Running multiple instances of a serial program often isn’t very useful.
Think of running multiple instances of your favorite game.
What you really want is for it to run faster.
“core” = central processing unit (CPU)
Introducing parallelism!!!
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
13
Why we need to write parallel programs
heat. Increased heat = unreliable processors.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
12
Solution
Move away from single-core systems to multicore processors.
6
Protein folding
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
并行算法与并行程序设计 第01章 概论(新)
通信启动时间 t0 渐近带宽 r∞ MB/s
μs
0字节或短消息（如单字）的通信时间，也称为通信时延。
通信长消息的速率。
五、并行计算机模型
抽象机模型
PRAM模型
机器规模n可任意大。
指令同步，每一执行周期每个处理器执行一条指令。
每一周期中，各处理器蕴式同步，同步开销、通信开销、并行 性开销忽略不计，只计负载不平衡开销。 通过读写共享变量进行通信。 PRAM模型对零开销和指令同步的假设是不现实的，而且现行 机器规模n通常也比较小，复杂度并不能真实反映算法的性能。 PRAM模型对现实机器模型的模拟很不精确，但因其简单性， 仍是开发高级并行算法的一个良好的模型。
精品文档五并行计算机模型?物理机模型?simd?单指令多数据流机多为专用型计算机?mimd?并行向量处理机pvp?基本构件多采用定制?对称多处理机smp?大规模并行处理机mpp?工作站群计算机机群cow?分布共享存储器多处理机dsm精品文档五并行计算机模型?物理机模型?并行向量处理机pvp?vp
第一章 概论
《并行算法与并行程序设计》
三、并行与并发
并行 (Parallel) 并发 (Concurrence)
四、相关领域与概念
高性能计算 (High Performance Computing) 分布式计算 (Distributed Computing) 物联网 (The Internet of Things)
交互阶段：完成交互操作所需执行的任务，如通信、同步或是聚集操作。
五、并行计算机模型
物理机模型
SIMD
单指令多数据流机 – 多为专用型计算机
MIMD
并行向量处理机(PVP)
程序设计导论(讲解如何画算法流程图)ppt课件
(1) 只有一个入口 (2) 只有一个出口
一个判断框有两个出口 一个选择结构只有一个出口
(3) 结构内的每一部分都有机会被执行到。也就 是说，对每一个框来说，都应当有一条从入口 到出口的路径通过它
(4) 结构内不存在“死循环”
精选课件
40
由三种基本结构派生出来的结构：
B
A
根据表达式p 的值进行选择
end
(算法开始) (算法结束)
精选课件
24
(5)用计算机语言表示算法
要完成一项工作，包括设计算法和实现算 法两个部分。
设计算法的目的是为了实现算法。 不仅要考虑如何设计一个算法，也要考虑
如何实现一个算法。
精选课件
25
例:（求5!）用C语言表示。
#include <stdio.h> int main( ) { int i,t;
2 3 …1
2 1 ..1
0
高位
精选课件
15
3.算法的特性
一个有效算法应该具有以下特点：
(1) 有穷性。一个算法应包含有限的操作 步骤，而不能是无限的。
(2) 确定性。算法中的每一个步骤都应当 是确定的，而不应当是含糊的、模棱两 可的。
精选课件
16
一个有效算法应该具有以下特点：
(3) 有零个或多个输入。所谓输入是指在执 行算法时需要从外界取得必要的信息。
精选课件
30
开始 输入n 2i
n%ir
r=0 Y N
i+1i
N
i> n
Y 输出n是素数
输出n是素数
结束
精选课件
31
通过以上例子可以看出流程图是表示算法 的较好的工具
一个判断框有两个出口 一个选择结构只有一个出口
(3) 结构内的每一部分都有机会被执行到。也就 是说，对每一个框来说，都应当有一条从入口 到出口的路径通过它
(4) 结构内不存在“死循环”
精选课件
40
由三种基本结构派生出来的结构：
B
A
根据表达式p 的值进行选择
end
(算法开始) (算法结束)
精选课件
24
(5)用计算机语言表示算法
要完成一项工作，包括设计算法和实现算 法两个部分。
设计算法的目的是为了实现算法。 不仅要考虑如何设计一个算法，也要考虑
如何实现一个算法。
精选课件
25
例:（求5!）用C语言表示。
#include <stdio.h> int main( ) { int i,t;
2 3 …1
2 1 ..1
0
高位
精选课件
15
3.算法的特性
一个有效算法应该具有以下特点：
(1) 有穷性。一个算法应包含有限的操作 步骤，而不能是无限的。
(2) 确定性。算法中的每一个步骤都应当 是确定的，而不应当是含糊的、模棱两 可的。
精选课件
16
一个有效算法应该具有以下特点：
(3) 有零个或多个输入。所谓输入是指在执 行算法时需要从外界取得必要的信息。
精选课件
30
开始 输入n 2i
n%ir
r=0 Y N
i+1i
N
i> n
Y 输出n是素数
输出n是素数
结束
精选课件
31
通过以上例子可以看出流程图是表示算法 的较好的工具
2024版并行程序设计精品公开课件
通过互斥锁、条件变量等机制实现哲学家之间的 同步与通信，并避免死锁的发生。
ABCD
读者写者问题
通过读写锁、信号量等机制实现读者和写者之间 的同步与通信，并避免读写冲突。
进程池管理
通过信号量、进程间通信等机制实现进程池的管 理，包括进程的创建、销毁、调度等。
04 并行编程模型与框架介绍
OpenMP编程模型
加速比
同一任务在单处理器系统和并行 处理器系统上执行消耗的时间的 比率。
效率
加速比与处理器个数的比值，反 映了并行系统的利用率。
可扩展性
并行程序在不同规模的并行系统 上执行时，能否保持相近的加速
比和效率。
02 并行算法设计原则与策略
设计原则
分治原则
将大问题分解为小问题，独立求解后合并结 果。
减少通信
05 并行程序性能优化技术探 讨
性能优化策略概述
识别并行性
将可并行执行的任务划分出来，提高程序执行效率。
减少通信开销
合理设计并行算法和数据结构，降低进程间通信开销。
利用局部性原理
优化数据访问模式，提高数据访问的局部性，减少缓存失效。
迭代优化
通过反复测试、分析和调整，找到性能瓶颈并进行优化。
负载均衡技术实现方法
开启编译器优化选项
使用编译器提供的优化选项，如 O2、O3等，自动进行代码优化。
矢量化优化
利用编译器提供的矢量化优化功能， 将循环中的标量操作转换为矢量操 作。
考虑目标平台特性
针对目标平台的特性选择合适的编 译器和优化选项。
谨慎使用编译器自动并行化
编译器自动并行化可能引入额外的 开销和复杂性，需谨慎使用。
THANKS FOR WATCHING
ABCD
读者写者问题
通过读写锁、信号量等机制实现读者和写者之间 的同步与通信，并避免读写冲突。
进程池管理
通过信号量、进程间通信等机制实现进程池的管 理，包括进程的创建、销毁、调度等。
04 并行编程模型与框架介绍
OpenMP编程模型
加速比
同一任务在单处理器系统和并行 处理器系统上执行消耗的时间的 比率。
效率
加速比与处理器个数的比值，反 映了并行系统的利用率。
可扩展性
并行程序在不同规模的并行系统 上执行时，能否保持相近的加速
比和效率。
02 并行算法设计原则与策略
设计原则
分治原则
将大问题分解为小问题，独立求解后合并结 果。
减少通信
05 并行程序性能优化技术探 讨
性能优化策略概述
识别并行性
将可并行执行的任务划分出来，提高程序执行效率。
减少通信开销
合理设计并行算法和数据结构，降低进程间通信开销。
利用局部性原理
优化数据访问模式，提高数据访问的局部性，减少缓存失效。
迭代优化
通过反复测试、分析和调整，找到性能瓶颈并进行优化。
负载均衡技术实现方法
开启编译器优化选项
使用编译器提供的优化选项，如 O2、O3等，自动进行代码优化。
矢量化优化
利用编译器提供的矢量化优化功能， 将循环中的标量操作转换为矢量操 作。
考虑目标平台特性
针对目标平台的特性选择合适的编 译器和优化选项。
谨慎使用编译器自动并行化
编译器自动并行化可能引入额外的 开销和复杂性，需谨慎使用。
THANKS FOR WATCHING
MPI基础PPT课件
2020/9/28
10
4.2 6个基本函数组成的MPI子集
▪ 消息发送：MPI_Send函数用于发送一个消息到目标进 程。
▪ int MPI_Send(void *buf, int count, MPI_Datatype dataytpe, int dest, int tag, MPI_Comm comm)
现代密码学理论与实践之五
2020/9/28
13
4.3 MPI消息(数据类型)
▪ MPI的消息类型分为两种：预定义类型和派生数据类型 (Derived Data Type)
▪ 预定义数据类型:MPI支持异构计算(Heterogeneous Computing)，它指在不同计算机系统上运行程序，每 台计算可能有不同生产厂商，不同操作系统。
现代密码学理论与实践之五
2020/9/28
6
4.2 6个基本函数组成的MPI子集
#include "mpi.h" /*MPI头函数，提供了MPI函数和数据类型定义*/ int main( int argc, char** argv ) { int rank, size, tag=1; int senddata,recvdata; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); /*MPI的初始化函数*/ MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); /*该进程编号*/ MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); /*总进程数目*/
现代密码学理论与实践之五
2020/9/28
7
4.2 6个基本函数组成的MPI子集
课件并行程序设计chapter-2024鲜版
6
02
并行计算模型与算法
2024/3/28
7
共享内存模型
原理
多个处理单元共享同一块内存 空间，通过读写共享内存中的
数据进行通信和协作。
优点
通信延迟低，数据共享方便。
2024/3/28
缺点
存在数据一致性和同步问题， 可扩展性差。
常见实现
OpenMP。
8
消息传递模型
原理
各个处理单元拥有独立的内存空间，通过显 式的消息传递进行数据交换和协作。
并行化方法
将矩阵乘法问题划分为多个子任务，每个子任务负责计算 矩阵的一部分，通过并行执行这些子任务来加速计算过程 。
实现技术
使用MPI（消息传递接口）或OpenMP（开放多处理）等 并行编程技术，将矩阵乘法算法并行化，实现多个处理器 同时处理不同的计算部分。
26
图像处理并行化案例
问题描述
图像处理涉及大量的数据计算和 操作，如滤波、变换、压缩等， 需要高效的计算能力。
性能测试工具
如HPC Challenge Benchmark Suite、 PAPI等，用于评估并行 程序的性能表现。
2024/3/28
24
06
并行程序设计案例分析
2024/3/28
25
矩阵乘法并行化案例
2024/3/28
问题描述
矩阵乘法是计算科学中的常见问题，其计算量大且难以通 过简单的串行计算实现高效处理。
13
MPI
MPI（Message Passing Interface）是一种基于消息传递的并行编程标 准，适用于分布式内存系统。
MPI提供了一套丰富的通信原语，支持点对点通信、集体通信和同步等操 作。
02
并行计算模型与算法
2024/3/28
7
共享内存模型
原理
多个处理单元共享同一块内存 空间，通过读写共享内存中的
数据进行通信和协作。
优点
通信延迟低，数据共享方便。
2024/3/28
缺点
存在数据一致性和同步问题， 可扩展性差。
常见实现
OpenMP。
8
消息传递模型
原理
各个处理单元拥有独立的内存空间，通过显 式的消息传递进行数据交换和协作。
并行化方法
将矩阵乘法问题划分为多个子任务，每个子任务负责计算 矩阵的一部分，通过并行执行这些子任务来加速计算过程 。
实现技术
使用MPI（消息传递接口）或OpenMP（开放多处理）等 并行编程技术，将矩阵乘法算法并行化，实现多个处理器 同时处理不同的计算部分。
26
图像处理并行化案例
问题描述
图像处理涉及大量的数据计算和 操作，如滤波、变换、压缩等， 需要高效的计算能力。
性能测试工具
如HPC Challenge Benchmark Suite、 PAPI等，用于评估并行 程序的性能表现。
2024/3/28
24
06
并行程序设计案例分析
2024/3/28
25
矩阵乘法并行化案例
2024/3/28
问题描述
矩阵乘法是计算科学中的常见问题，其计算量大且难以通 过简单的串行计算实现高效处理。
13
MPI
MPI（Message Passing Interface）是一种基于消息传递的并行编程标 准，适用于分布式内存系统。
MPI提供了一套丰富的通信原语，支持点对点通信、集体通信和同步等操 作。
并行程序设计导论-第一章PPT
18
Example (cont.)
We have p cores, p much smaller than n. Each core performs a partial sum of
approximately n/p values.
Each core uses it’s own private variables
… or don’t know how to use them.
Serial programs don’t benefit from this approach (in most cases).
Copyright © 2019, Elsevier Inc. All rights Reserved
23
But wait!
There’s a much better way to compute the global sum.
Copyright © 2019, Elsevier Inc. All rights Reserved
24
Better parallel algorithm
Don’t make the master core do all the work.
Copyright © 2019, Elsevier Inc. All rights Reserved
17
Example
Compute n values and add them together. Serial solution:
Copyright © 2019, Elsevier Inc. All rights Reserved
More complex problems are still waiting to be solved.
并行程序设计导论-第一章PPT
Copyright © 2019, Elsevier Inc. All rights Reserved
4
Now it’s up to the programmers
Adding more processors doesn’t help much if programmers aren’t aware of them…
7
Protein folding
Copyright © 2019, Elsevier Inc. All rights Reserved
8
Drug discovery
Copyright © 2019, Elsevier Inc. All rights Reserved
9
Energy research
More complex problems are still waiting to be solved.
Copyright © 2019, Elsevier Inc. All rights Reserved
6
Climate modeling
Copyright © 2019, Elsevier Inc. All rights Reserved
This is very difficult to do. Success has been limited.
Copyright © 2019, Elsevier Inc. All rights Reserve Some coding constructs can be recognized by an automatic program generator, and converted to a parallel construct.
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Since then, it’s dropped to about 20% increase per year.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
An intelligent solution
Instead of designing and building faster microprocessors, put multiple processors on a single integrated circuit.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Changing times
From 1986 – 2002, microprocessors were speeding like a rocket, increasing in performance an average of 50% per year.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Protein folding
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Drug discovery
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Why we need ever-increasing performance
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Climate modeling
A little physics lesson
Smaller transistors = faster processors. Faster processors = increased power consumption. Increased power consumption = increased heat. Increased heat = unreliable processors.
An Introduction to Parallel Programming
Peter Pacheco
Chapter 1
Why Parallel Computing?
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
# Chapter Subtitle
Up to now, performance increases have been attributable to increasing density of transistors.
But there are inherent problems.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Energy research
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Data analysis
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Why we’re building parallel systems
Introducing parallelism!!!
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Why we need to write parallel programs
Running multiple instances of a serial program often isn’t very useful. Think of running multiple instances of your favorite game. What you really want is for it to run faster.
Roadmap
Why we need ever-increasing performance. Why we’re building parallel systems. Why we need to write parallel programs. How do we write parallel programs? What we’ll be doing. Concurrent, parallel, distributed!
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Solution
Move away from single-core systems to multicore processors. “core” = central processing unit (CPU)
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Approaches to the serial problem
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
Now it’s up to the programmers
Biblioteka Adding more processors doesn’t help much if programmers aren’t aware of them… … or don’t know how to use them. Serial programs don’t benefit from this approach (in most cases).