并行计算导论课程导学
中科大-并行计算讲义-并行计算机系统与结构模型
Intel Paragon系统框图
I/O部分
SCSI
计算
节点
节点
计算部分
计算 节点
……
服务部分 I/O部分
计算
服务
SCSI
节点
节点
节点
以太网
HIPPI 节点
计算 节点
计算 节点
……
计算 节点
服务 节点
SCSI 节点
FDDI
VME 节点
用户I/O
磁带
HIPPI 节点
计算 节点
计算 节点
……
计算 节点
CU
PE0
PE1
…
P E n-1
IN
M0
M1
…
M m-1
(b)共享存储阵列机
中科大-并行计算讲义-并行计算机系统与结构模 型
2021/1/21
6
阵列处理机的特点
• SIMD－单指令多数据流机
• 利用资源重复开拓计算空间的并行
• 同步计算－－所有PE执行相同操作
• 适于特定问题（如有限差分、矩阵运算等） 求解
2021/1/21
10
Balance同构对称多处理机系统
80386CPU Weitek1167FPU
…
80386CPU Weitek1167FPU
存储器 8MB
…
存储器 8MB
64KB 高速缓存
…
64KB 高速缓存 系统总线
存储控制器
… 存储控制器
总线适配器 以太局域网
磁盘控制器
…
磁盘
磁盘
总线适配器 多总线
• 阵列处理机 分布存储 共享存储 流水线
• 向量处理机 并行向量机
并行计算导论教学设计 (2)
并行计算导论教学设计前言随着计算机性能的不断提高，对于科学计算和数据处理的要求也越来越高。
传统的串行计算方式已经无法满足当前的需求，因此出现了并行计算的概念。
并行计算指的是利用多个处理器或计算机同时处理同一个问题，从而大大加快计算速度。
在现代科技发展的背景下，学习并行计算成为了计算机领域中不可或缺的一个部分。
本篇文档将介绍并行计算导论的教学设计。
教学目标本门课的教学目标主要包括以下几个方面：1.掌握并行计算的基本概念，了解并行计算的发展历程；2.学习并行计算的各种模型和算法，了解它们的适用范围及各自的优缺点；3.掌握并行计算的编程模式和技巧，能够使用一些常见的并行编程框架进行开发；4.学会并行计算在现实生活中的应用，了解它对各种领域带来的改变；5.完成一个小型的并行计算项目，体会并行计算带来的优越性能。
教学内容为了让学生能够更好地达到教学目标，我们将对并行计算导论的教学内容进行以下分类：理论基础1.并行计算的发展历程；2.并行计算的基本概念和术语；3.并行计算中的一些特殊问题，如并发、同步、通信等；4.并行计算的各种模型，如SPMD、MPMD等。
并行算法1.各种并行算法的概述；2.并行算法的适用范围及各自的优缺点；3.常见的并行算法设计范式，如分治法、动态规划等；4.基于MPI和OpenMP的并行算法实现。
并行编程1.并行编程语言的基础知识，如C、C++、Fortran等；2.并行编程框架和库的概述，如MPI、OpenMP、CUDA、OpenCL等；3.MPI和OpenMP的编程模式和技巧，如进程通信、线程创建、同步机制、调度等；4.CUDA和OpenCL的编程方式和优化技巧，如流水线、共享内存、纹理内存等。
应用案例1.并行计算在各个领域的应用，如人工智能、金融、气象预报等；2.并行计算的实际性能对比，如串行计算、多核并行计算、GPU加速等；3.具体案例分析，如并行矩阵乘法、快速傅里叶变换、并行排序等。
《并行计算导论》课程报告
北京科技大学《并行计算导论》实验报告题目：矩阵向量乘法的并行化学院计算机与通信工程学院班级计1301 1303 1304班指导教师李建江时间 2016年3月22日至3月31日一、任务描述基于MPI和OpenMP，分别实现矩阵向量乘法的并行化。
对实现的并行程序进行正确性测试和性能测试，并对测试结果进行分析。
二、矩阵向量乘法串行算法描述与分析1. 串行算法描述在线性代数中，矩阵和向量的乘法是将每行矩阵的每个元素乘以向量中的每个元素，得到一个新的向量，要求矩阵是N*N阶，向量是N阶，这样相乘后，得到一个新的N阶向量。
利用串行算法，设置循环，让矩阵中的每一行的元素乘以完向量的每个元素后得到一个数值再进行下一行的乘法，一直到最后一行的乘法结束，得到新的向量。
2. 空间复杂度分析对于N阶的矩阵向量乘法，A*b=x，定义数据类型为long，则需要的存储空间为（N^2+2*N）*4 Byte 。
（矩阵数：N^2+向量数N+结果N）3. 时间复杂度分析对于N阶的矩阵向量乘法，A*b=x，需要串行算法执行的次数为：N^2*(N-1)三、矩阵向量乘法的并行化（一）基于MPI的矩阵向量的并行化1. 并行策略（含图示）因为矩阵乘以向量，每行的乘法是相互独立的，所以可以把N阶矩阵按行平均分配给各个进程，让每个进程分别处理分配给它的数据块。
2. 并行算法描述先为程序指定阶数，然后用随机数生成N阶方阵和向量，采用静态均匀负载，为每个处理器分配相同数量的数组元素，做到负载相对比较均衡（由于可能存在0元素，使得负载相对有些偏差）。
然后把N阶方阵和向量显示出来，做MPI静态并行计算，然后将得出的结果显示出来3. 空间复杂度分析设进程数为n，数据类型为long，则N阶矩阵向量乘法的所需的空间为：N^2+n*N+N，（矩阵空间N^2+n倍的b向量空间n*N+结果N）4. 时间复杂度分析假设负载均衡，假设最小的划分块大于等于矩阵的一行，由于将行分块划分给各个进程，所以整体的时间是1/n倍的串行算法的时间复杂度，即1/n*N^2*(N-1)（二）基于OpenMP的矩阵向量的并行化1. 并行策略（含图示）与MPI并行策略类似，把矩阵按行分块，与向量相乘，但是可以采用更为灵活的池技术动态调用，更加充分利用了计算资源。
2024年度并行程序设计导论PPT课件
根据实际需求，选择其他 适合并行计算的实验项目 。
30
并行程序设计实验指导与注意事项
理解并行计算原理
在进行实验前，需要充分了解并行计算的原理和 基本概念。
调试与性能分析
学会使用调试器和性能分析工具，对并行程序进 行调试和性能分析。
ABCD
2024/2/2
熟悉并行编程模型
掌握常见的并行编程模型，如OpenMP、MPI 等，并根据实验需求选择合适的模型。
访问延迟和带宽瓶颈。
通信优化
减少不必要的通信开销，采用高效的 通信协议和算法，优化消息传递和数 据传输过程。
算法并行化优化
针对特定算法进行并行化优化，如矩 阵运算、排序算法等，提高算法的并 行执行效率。
21
并行程序调试与优化案例
案例一
案例二
案例三
案例四
MPI并行程序调试与优 化，通过TotalView工 具对MPI程序进行调试 ，发现并解决死锁、消 息不同步等问题，结合 性能分析工具找到性能 瓶颈并进行优化。
19
并行程序性能分析工具
Gprof
GNU的性能分析工具，可以分析 程序的函数调用关系、执行时间
、CPU占用率等性能指标。
NVIDIA Nsight
一款开源的内存管理和线程错误 检测工具，也可用于性能分析，
如Cachegrind可以模拟CPU缓 存进行性能分析。
2024/2/2
Valgrind
Intel推出的性能分析工具，可以 对并行程序进行深度性能分析， 包括热点分析、内存访问模式分 析等。
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。
2024/2/2
29
并行计算课程报告.docx
成绩：并行计算导论课程报告专业：软件工程班级：软件二班学号：************姓名：*** 2017 年6 月 1 日1、并行计算的实际意义并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。
它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。
所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
在应用需求方面，人类对计算机性能的需求总是永无止境的，在诸如预测模型的构造和模拟、工程设计和自动化、能源勘探、医学、军事以及基础理论研究等领域中都对计算提出了极高的具有挑战性的要求。
例如，在作数值气象预报时，要提高全球气象预报的准确性，据估计在经度、纬度和大气层方向上至少要取 200*100*20 ＝40 万各网格点。
并行计算机产生和发展的目的就是为了满足日益增长的大规模科学和工程计算、事务处理和商业计算的需求。
问题求解最大规模是并行计算机的最重要的指标之一，也是一个国家高新技术发展的重要标志。
2、拟优化的应用介绍应用 jacobi 迭代近似求解二维泊松方程。
二维泊松方程：u( x, y) f (x, y), ( x, y)u( x, y)g( x, y), ( x, y)其中2 2(0,W ) * (0, H ) ，u( x, y)x 2u ( x, y)y 2u( x, y)f (x, y) 和g (x, y) 已知函数，分 定 在的内部和 界上。
于任意正整数Mx和 N y，将网格剖分成 Mx* Ny个相同的方格。
在网格 点上，用二 中心差分来近似二 偏 数。
2ui 1, j2ui , jui 1, jx2u(ih x, jh y)h x 22 ui , j 12ui, jui , j 1u(ih x , jh y )h y 2y2将差分近似代入泊松方程， 便得到了五点差分离散格式，泊松方2(h 2h 2 )uh 2 (ui 1, jui 1, j ) h 2 (ui , j 1 ui , j 1) h 2h 2 fi , jxyi , jyxx y 程的求1 iM x 1,1 jN x之后用 典的 jacobi 算法来求解此方程 。
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
2024版并行程序设计导论学习教案
避免了共享内存中的数据一致性和同步问题，易于扩展到分布式系统。
缺点
编程相对复杂，需要显式地管理消息的发送和接收。
常见实现
MPI（Message Passing Interface）等。
数据并行编程模型
原理
将数据划分为多个部分，在多个处理单 元上并行处理，处理单元之间通过数据
交换进行协作。
缺点
需要对数据进行划分和合并，编程复 杂度较高。
死锁问题及解决方法
死锁的概念
死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用， 它们都将无法向前推进。
死锁产生的原因
竞争资源、进程推进顺序不当等。
死锁的解决方法
预防死锁、避免死锁、检测死锁和解除死锁。其中预防死锁和避免死锁是通过破坏产生死锁的四个必要条件 来实现的；检测死锁是通过系统检测机构来发现死锁并解除；解除死锁则是通过资源剥夺或撤销进程来解除 死锁状态。
学生作品点评
针对学生的课程项目，进行点评和讨论， 指出项目中的优点和不足，提出改进意 见和建议。
未来发展趋势预测
并行计算硬件发展
随着摩尔定律的失效和量子计算的 兴起，未来并行计算硬件将朝着异 构、光计算和生物计算等方向发展。
并行算法与软件创新
随着大数据、人工智能等技术的不 断发展，未来并行算法和软件将更 加注重智能化、自适应和可解释性 等方面的创新。
共享内存允许多个进程访问 同一块内存空间，进程可以 通过读写共享内存中的数据 进行通信。
套接字是一种更为一般的进 程间通信机制，它允许不同 机器上的进程进行通信。
进程同步机制
互斥锁（Mutex）
互斥锁是一种简单的同步机制，用于保护共享资源的访问。当一个进 程获得互斥锁时，其他进程无法访问该共享资源。
并行程序设计导论(2024)
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(精品)
并行程序设计导论(精品)一、教学内容本节课的教学内容来自于并行程序设计导论教材的第三章，主要内容包括：并行计算机的基本概念、并行计算模型、并行算法的基本概念及其分类、并行算法的性能评价以及并行算法的设计方法。
二、教学目标1. 让学生了解并行计算机的基本概念，理解并行计算的原理和优势。
2. 掌握并行计算模型，了解不同类型的并行计算机体系结构。
3. 理解并行算法的基本概念，学会分析并评价并行算法的性能。
三、教学难点与重点重点：并行计算机的基本概念、并行计算模型、并行算法的基本概念及其分类、并行算法的性能评价。
难点：并行算法的设计方法。
四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
学具：教材、笔记本电脑、编程环境。
五、教学过程1. 实践情景引入：通过介绍一些并行计算机的应用场景，如高性能计算、大数据处理等，让学生了解并行计算机的重要性。
2. 讲解并行计算机的基本概念：解释并行计算机的定义、特点和优势，引导学生理解并行计算的原理。
3. 介绍并行计算模型：讲解不同类型的并行计算模型，如SIMD、MIMD等，并分析它们的优缺点。
4. 讲解并行算法的基本概念：介绍并行算法的定义、分类及其特点，让学生了解并行算法的基本知识。
5. 分析并评价并行算法的性能：讲解并行算法的性能评价指标，如加速比、效率等，并引导学生学会分析并行算法的性能。
6. 讲解并行算法的设计方法：介绍并行算法的设计方法，如流水线算法、分治算法等，让学生掌握并行算法的设计技巧。
7. 例题讲解：通过分析一些典型的并行算法实例，让学生更好地理解并行算法的原理和设计方法。
8. 随堂练习：让学生根据所学的并行算法设计方法，尝试解决一些实际的并行计算问题。
六、板书设计板书内容主要包括并行计算机的基本概念、并行计算模型、并行算法的基本概念及其分类、并行算法的性能评价以及并行算法的设计方法。
七、作业设计1. 请简述并行计算机的基本概念及其优势。
2. 解释并行计算模型的概念，并比较不同类型的并行计算模型的优缺点。
并行计算 教学大纲
并行计算一、课程说明课程编号：090236Z10课程名称：并行计算/Introduction of Parallel Computing课程类别：专业教育课程学时/学分：32/2先修课程：计算机组成原理与汇编、面向对象编程（C++）适用专业：计算机科学与技术、信息安全、物联网工程教材、教学参考书：1. (美)M.Grama 著,张武译.并行计算导论. 北京:机械工业出版社,2012年2. (美)Hesham ElRewini著,陆鑫达译.先进计算机体系结构与并行处理.北京:电子工业工业出版社,2012年3. 陈国良.并行计算:结构,算法,编程. 北京:高等教育出版,2012年4. 张林波.并行计算导论. 北京:清华大学出版社,2014年5. 黄铠,徐志伟. 可扩展并行计算--技术、结构与编程. 北京:机械工业出版社,2012年二、课程设置的目的意义并行处理是实现高性能、高可用计算机系统的主要途径。
本课程以并行计算为主题，主要介绍当代并行计算机系统及其结构模型，并行算法设计与并行程序的设计原理与方法，强调融并行机结构、并行算法和并行编程为一体，力图反映本学科的最新成就和发展趋势。
通过本课程的学习，使学生从系统结构、算法、程序设计三个方面，初步了解并行处理的基本概念和涉及的各种学术和技术问题。
通过本课程的学习，使学生能把握并行处理技术的最新成就和发展趋势，掌握并行计算技术和方法。
三、课程的基本要求知识：熟练掌握并行计算技术方面的基本概念；熟悉并行计算机系统及其结构模型，并了解如何进行并行计算的性能评测；熟练掌握并行算法设计的基础知识，了解现有的并行计算模型以及并行算法的设计方法、设计技术和设计过程；熟练掌握并行算法；熟练掌握MPI 并行编程方法。
能力：掌握并行计算的基本方法和技术，将并行计算的知识用于应用软件设计；用多处理机互联网理论，培养多处理机互联网设计的能力；掌握并行计算机结构，针对具体实际问题提出有效的并行计算机结构解决方案，提高并行计算机设计的能力；利用并行算法原理，学会并行算法设计方法；掌握MPI程序设计代方法，在针对具体问题给出MPI程序设计；在并行计算知识的讨论中培养创新意识，提高分析、发现、研究和解决问题的能力；素质：建立多处理机体系结构的观念，通过课程中的分析讨论辩论培养分析沟通交流素质，建立并行计算的思维模式，提升理解应用并行计算机体系结构和并行计算软件设计的基本素质。
并行计算导论课程设计
并行计算导论课程设计一、课程背景并行计算是计算机科学中极为重要的研究领域之一，其研究目标是通过设计和实现多个任务的并行执行，提高计算机系统的性能，并提高计算机程序的执行效率。
在现代计算机中，随着CPU数量的增加，以及GPU、FPGA等计算加速器的普及，基于并行计算的程序设计已经越来越受到人们的关注。
二、课程设计目的本课程设计是为了帮助学生通过实践掌握并行计算的基本概念及其应用，以及并行程序的设计和实现方法。
通过此课程设计，学生将对并行计算系统的工作原理、并行程序的设计和实现方法、性能分析和优化等方面有更深入的理解。
三、课程设计内容(一) 实验环境本课程设计将使用具有多核CPU的计算机集群作为实验环境，以及CUDA、OpenMP等工具进行并行编程。
学生需要在实验环境中进行实验并完成相应的实验报告。
(二) 实验内容1.练习Linux基本命令，对计算集群进行操作2.学习多线程编程和并行算法设计，例如管道、map-reduce等方式3.掌握CUDA和OpenMP等并行计算工具的使用，实现并行矩阵乘法、并行排序、并行计算pi等应用4.掌握并行程序的性能分析和优化技术，例如数据划分、负载平衡等(三) 课程设计目标本课程设计旨在通过以上实验内容，达到以下目标：1.培养学生思考并行程序设计及并行算法的能力；2.培养学生独立思考并解决并行计算问题的能力；3.增强学生实践能力，提高学生综合应用技能；4.培养学生团队合作精神，提高团队合作能力。
四、课程设计要求1.学生需要独立完成课程设计项目及实验报告；2.学生需要按时提交实验报告，内容需详尽、准确；3.学生需遵守实验平台的规定及相关使用条款；4.学生需尊重知识产权，严禁抄袭相关实验内容。
五、总结通过本课程设计，学生将对并行计算系统有更深入的理解，同时也会提高自己的实践能力，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
第1章 并行计算简介PPT课件
课程性质
• 是高性能计算学科专业基础课——常识知识
公共基础课、专业基础课、专业方向课、专业选修课
• 在教学计划中的地位：核心、承上启下
前导课：高等数学、离散数学、程序设计语言、数据结构、 操作系统、计算机硬件 后续课：高性能算法设计……
• 属于武术中的“练功”科目
“练武不练功，到头一场空”
(Second Edition, 2003)
成绩组成
• 理论课成绩
– 平时成绩
10％~20%：出勤＋作业＋实验
– 期中考试成绩
40％~50%
– 期末考试成绩
40％~50%
• 实验课成绩：出勤＋实验＋期末
成绩：百分制
有关通过网络交作业和实验的要求
将作业或实验相关文件压缩打包上传，具体要求如下： • 压缩包文件命名格式：
大纲
• PART 1：基本概念 简介 并行编程平台 并行算法设计的原则 并行程序的解析模型
• PART 2：并行编程 基于共享地址空间平台的编程 基于消息传递平台的编程
大纲
• PART 3：并行算法和应用 稠密矩阵算法 排序 图算法 离散优化问题 动态规划 快速傅里叶变换
• 提高处理器性能的两大途径
– 增加处理器主频 – 增加每个时钟周期内的指令执行数
• 单核处理器提升性能的主要途径是提升主频
– 事实：功耗正比于主频的三次方
•处理器功耗正比于 电流 x 电压 x 电压 x 主频
– 提升主频将导致功耗快速增长
•主频正比于 电压
• 多核处理器的功耗随核心数线性增长
– 每个时钟周期内的指令执行数正比于核心数
发动机燃烧模拟和机翼设计模拟
短期天气预报 长期天气预报 局部突发性灾难预报（如洪水、海啸）
《并行程序设计导论》一些笔记与思考
《并行程序设计导论》一些笔记与思考一、教学内容本节课的教学内容来自于《并行程序设计导论》第四章，主要介绍并行算法的基本概念、设计方法和评价准则。
具体内容包括：并行算法的分类、并行算法的性能评价、并行算法的开发和优化技巧。
二、教学目标1. 使学生了解并行算法的概念，理解其与串行算法的区别；2. 培养学生掌握并行算法的设计方法，提高其算法设计能力；3. 帮助学生掌握并行算法的性能评价准则，培养学生分析并解决并行计算问题的能力。
三、教学难点与重点重点：并行算法的概念、设计方法和性能评价准则；难点：并行算法的开发和优化技巧。
四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备；学具：笔记本电脑、学习资料。
五、教学过程1. 实践情景引入：通过介绍一些典型的并行计算应用场景，如天气模拟、分子动力学模拟等，引发学生对并行算法的兴趣。
2. 知识讲解：讲解并行算法的概念，通过对比串行算法，使学生理解并行算法的特点和优势；介绍并行算法的设计方法，如并行分解、数据并行、任务并行等；讲解并行算法的性能评价准则，如加速比、效率等。
3. 例题讲解：通过具体的并行算法案例，如矩阵乘法、归并排序等，讲解并行算法的具体设计和实现方法。
4. 随堂练习：让学生根据所学内容，尝试设计一个简单的并行算法，并分析其性能。
5. 课堂讨论：引导学生探讨并行算法的优化技巧，分享彼此的学习心得和感悟。
六、板书设计并行算法：概念设计方法：并行分解、数据并行、任务并行等性能评价：加速比、效率等并行算法开发与优化：开发技巧：代码的可扩展性、负载均衡等优化技巧：并行算法的改进、算法的并行性分析等七、作业设计1. 作业题目：设计一个并行版本的矩阵乘法算法，并分析其性能。
2. 答案：略。
八、课后反思及拓展延伸课后反思：本节课通过引入实践情景，让学生了解了并行算法的概念和设计方法，通过例题讲解和随堂练习，使学生掌握了并行算法的具体实现。
课堂讨论环节，学生积极参与，分享了自己的学习心得和感悟。
并行算法讲义
中科院数学与系统科学研究院“并行计算” 课程讲义（草稿）”张林波计算数学与科学工程计算研究所科学与工程计算国家重点实验室2003 年1月29目录第一部分MPI消息传递编程第一章预备知识§1.1 高性能并行计算机系统简介§1.1.1 微处理器的存储结构§1.1.2 Cache 结构对程序性能的影响§1.1.3 共享内存SMP 型并行计算机§1.1.4 分布式内存MP P 型并行计算机§1.1.5 DSM 型并行计算机§1.1.6 SMP/D SM 机群§1.1.7 微机／1.4.作站机群§1.1.8 TOP500§1.2 并行编程模式§1.2.1 自动并行与手1.4.并行§1.2.2 0penMP§1.2.3 DSM 编程模式§1.2.4 高性能Fortran: HPF§1.2.5 消息传递并行编程模式§l.3 Unix 程序开发简介§l.3.1 Unix中常用的编译系统§1.3.2 实用1.4.具make§1.4 消息传递编程平台MPI§1.4.1 MPI 程序的编译与运行§1.4.2 利用MPICH 建立MPI 程序开发与调试环境第二章MPI 基础知识§2.1 下载MPI标准的PS 文档§2.2 一些名词与概念§2.3 编程模式§2.4 MPI 函数的一般形式§2.5 MPI 的原始数据类型§2.5.1 Fortran 77 原始数据类型§2.5.2 C 原始数据类型§2.6 MPI 的几个基本函数§2.6.1 初始化MPI 系统§2.6.2 检测MPI 系统是否已经初始化§2.6.3 得到通信器的进程数及进程在通信器中的序号§2.6.4 退出MPI 系统§2.6.5 异常终止MPI 程序的执行§2.6.6 查询处理器名称§2.6.7 莸取墙上时间及时钟精度§2.7 MPI 程序的基本结构§2.7.1 Fortran 77 程序§2.7.2 C 程序第三章点对点通信§3.1 标准阻塞型点对点通信函数§3.1.1 标准阻塞发送§3.1.2 阻塞接收§3.1.3 阻塞型消息传递实例§3.1.4 其它一些阻塞型消息传递函数§3.2 消息发送模式§3.2.1 阻塞型缓冲模式消息发送函数§3.3 阻塞型与非阻塞型函数§3.4 非阻塞型点对点通信函数§3.4.1 非阻塞发送§3.4.2 非阻塞接收§3.4.3 通信请求的完成与检测§3.4.4 通信请求的释放§3.5 消息探测与通信请求的取消§3.5.1 消息探测§3.5.2 通信请求的取消§3.6 点对点通信函数汇总§3.7 持久通信请求§3.7.1 创建持久消息发送请求§3.7.2 创建持久消息接收请求§3.7.3 开始基于持久通信请求的通信§3.7.4 持久通信请求的完成与释放第四章数据类型§4.1 与数据类型有关的一些定义§4.1.1 数据类型定义§4.1.2 数据类型的大小§4.1.3 数据类型的下界、上界与域§4.1.4 MPI_LB 和MPI_UB§4.1.5 数据类型查询函数§4.2 数据类型创建函数§4.2.1 MPI_Type_contiguous§4.2.2 MPI_Type_vector§4.2.3 MPI_Type_hvector§4.2.4 MPI_Type_indexed§4.2.5 MPI_Type_hindexed§4.2.6 MPI_Type_struct§4.2.7 地址函数MPI_Address§4.3 数据类型的使用§4.3.1 数据类型的提交§4.3.2 数据类型的释放§4.3.3 MPI_Get_elements§4.4 数据的打包与拆包§4.4.1 数据打包§4.4.2 数据拆包§4.4.3 得到打包后的数据大小§4.5 MPI l.l 中位移与数据大小的限制第五章聚含通信（Collective Communications）§5.1 障碍同步§5.2 广播§5.3 数据收集§5.3.1 收集相同长度数据块MPI_Gather§5.3.2 收集不同长度数据块MPI_Gatherv§5.3.3 全收集MPI_Allgather§5.3.4 不同长度数据块的全收集MPI_Allgatherv §5.4 数据散发§5.4.1 散发相同长度数据块MPI_Scatter§5.4.2 散发不同长度数据块MPI_Scatterv§5.5 全部进程对全部进程的数据散发收集§5.5.1 相同数据长度的全收集散发MPI_Alltoall§5.5.2 不同数据长度的全收集散发MPI_Alltoallv §5.6 归约§5.6.1 归约函数MPI_Reduce§5.6.2 全归约MPI_Allreduce§5.6.3 归约散发MPI_Reduce_scatter§5.6.4 前缀归约MPI_Scan§5.6.5 归约与前缀归约中用户自定义的运算§5.7 两个程序实例§5.7.1 π值计算§5.7.2 Jacobi 迭代求解二维Poisson 方程第六章进程组与通信器§6.1 基本概念§6.1.1 进程组§6.1.2 上下文（Context）§6.1.3 域内通信器（Intracommunicator）§6.1.4 域间通信器（Intercommunicator）§6.2 进程组操作函数§6.2.1 查询进程组大小和进程在组中的序号§6.2.2 两个进程组间进程序号的映射§6.2.3 比较两个进程组§6.2.4 进程组的创建与释放§6.3 域内通信器操作函数§6.3.1 比较两个通信器§6.3.2 通信器的创建与释放§6.4 通信器的附加属性（Caching）§6.5 域间通信器（Intercommunicator）§6.6 进程拓扑结构§6.6.1 迪卡尔拓扑结构§6.6.2 一般拓扑结构§6.6.3 底层支持函数第七章文件输入输出§7.1 基本术语§7.2 基本文件操作§7.2.1 打开MPI 文件§7.2.2 关闭MPI 文件§7.2.3 删除文件§7.2.4 设定文件长度§7.2.5 为文件预留空间§7.2.6 查询文件长度§7.3 查询文件参数§7.3.1 查询打开文件的进程组§7.3.2 查询文件访问模式§7.4 设定文件视窗§7.4.1 文件中的数据表示格式§7.4.2 可移植数据类型§7.4.3 查询数据类型相应于文件数据表示格式的域§7.5 文件读写操作§7.5.1 使用显式位移的阻塞型文件读写§7.5.2 使用独立文件指针的阻塞型文件读写§7.5.3 使用共享文件指针的阻塞型文件读写§7.5.4 非阻塞型文件读写函数§7.5.5 分裂型文件读写函数§7.6 文件指针操作§7.6.1 独立文件指针操作§7.6.2 共享文件指针操作§7.6.3 文件位移在文件中的绝对地址§7.7 不同进程对同一文件读写操作的相容性§7.7.1 设定文件访问的原子性§7.7.2 查询atomicity 的当前值§7.7.3 文件读写与存储设备间的同步§7.8 子数组数据类型创建函数本讲义仅供课程学员及其他感兴趣者个人参考用，尚处于逐步修改完善的过程中，许多内容代表的是作者的个人观点。
计算机系统结构与并行计算技术导论课程
计算机系统结构与并行计算技术导论课程计算机系统结构与并行计算技术导论课程是计算机科学与技术领域的一门重要课程。
本课程旨在介绍计算机系统的组成结构及其原理，并探讨并行计算技术在计算机系统中的应用。
通过学习本课程，学生将对计算机系统的运行机制、硬件组成和性能优化有深入的理解。
一、计算机系统结构概述计算机系统结构是指计算机硬件和软件组成的总体结构，是计算机系统中各个组件之间的联系和相互作用关系。
计算机系统结构包括计算机的层次结构、指令系统和存储系统等方面的内容。
在本课程中，我们将深入探讨这些内容，以便学生能够全面了解计算机系统的组成和工作原理。
1. 计算机层次结构计算机层次结构是一种层次化的设计思想，将计算机系统划分为不同的层次，每个层次都有各自的功能和特点。
常见的计算机层次结构包括冯·诺依曼结构和哈佛结构。
冯·诺依曼结构将存储器和处理器放在同一个空间中，而哈佛结构将存储器和处理器分开。
学生需要了解这些不同的计算机层次结构，并理解它们的优缺点。
2. 指令系统指令系统是计算机的操作指令和数据在计算机内部流动的规则。
指令系统包括指令的格式、编码方式和执行过程等方面的内容。
在本课程中，学生将学习不同类型的指令系统，如CISC（复杂指令集计算机）和RISC（精简指令集计算机）等，以及它们在计算机性能方面的影响。
3. 存储系统存储系统是计算机系统中负责存储程序和数据的组件，包括主存储器、缓存和辅助存储器等。
学生需要了解不同类型存储器的特点，如RAM（随机访问存储器）和ROM（只读存储器）等，以及存储器的层次结构和访问方式等。
二、并行计算技术概述并行计算技术是指在计算过程中使用多个处理器或计算机系统同时工作，以提高计算速度和处理能力。
并行计算技术广泛应用于科学计算、数据分析和人工智能等领域。
在本课程中，我们将介绍并行计算的基本原理和应用技术，以及常见的并行计算模型和算法。
1. 并行计算的基本原理并行计算的基本原理是将计算任务划分成多个子任务，并同时在多个处理器上执行，最后将子任务的结果合并得到最终结果。
并行计算基本概念课件
并行计算中的负载均衡问题
负载均衡
在并行计算中，负载均衡是指将任务均匀地分配给各个计算 节点，以充分利用计算资源并提高程序的运行效率。
解决方案
为了实现负载均衡，可以采用一些策略和技术，如任务调度 、资源管理和任务分割等。此外，还可以通过动态调整任务 分配来应对负载不均衡的情况。
并行计算中的并行软件开发生命周期(SDLC)
PART 06
并行计算的应用实例
并行计算在科学计算中的应用
01
02
03
气候模拟
通过并行计算，模拟全球 气候变化，预测未来气候 趋势。
物理模拟
利用并行计算进行大规模 物理模拟，如材料科学、 流体动力学等领域。
生物信息学
在基因组学、蛋白质组学 等领域，通过并行计算处 理大规模生物数据。
并行计算在大数据处理中的应用
线程并行技术的优点是能够充分利用多核处理器的计算能力，提高计算效率。同时，由 于线程之间共享内存空间和处理器资源，因此能够减少数据传输量和通信开销。
需要注意的是，线程并行技术需要合理地设计线程结构和调度算法，以避免线程之间的 竞争和死锁等问题。
PART 04
并行计算的性能评估
加速比
总结词
衡量并行计算性能提升的指标
并行计算可以加速图像处理和 视频处理，如图像滤波、视频 压缩等。
人工智能
并行计算在人工智能领域的应 用包括机器学习、深度学习等 。
云计算
并行计算在云计算中用于处理 大规模数据和提供高性能服务
。
PART 02
并行计算的基本原理
并行计算模型
并行计算模型定义
并行计算模型是描述并行计算过程的一种抽 象表示，它规定了并行任务之间的通信、同 步和数据共享的机制。
并行计算导论第二版课程设计
并行计算导论第二版课程设计一、设计背景当前，计算机技术不断发展，计算机系统的运算速度不断提高，但是随着计算量和数据规模的增加，单机计算已经无法满足需求。
并行计算作为一种新的计算模式，逐渐成为人们关注的焦点。
为了培养学生对并行计算的了解和应用能力，本课程设计了并行计算导论第二版。
二、课程目标本课程旨在让学生了解并行计算的基本概念和应用技术，了解并发编程的原理，了解多核计算和集群计算的场景和应用，了解分布式存储和计算的技术，掌握并行计算的编程方法和调试技巧，培养学生问题解决的能力和团队合作能力。
三、课程内容3.1 并行计算基础本章主要介绍并行计算的基本概念和基本理论，包括并行计算的分类、并行计算的架构、并行计算的性能指标、并行计算的通信原理、并行计算的并发管理和任务调度算法等内容。
3.2 并发编程原理本章主要介绍并发编程的原理和技术，包括进程和线程的概念、进程和线程的创建和管理、线程同步和互斥的机制、消息队列的使用、信号量、条件变量等内容。
学生将通过编写简单的并发程序来理解并发编程的实现原理和技巧。
3.3 多核计算和集群计算本章主要介绍多核计算和集群计算的场景和应用，包括多核计算的硬件架构、多核计算的编程模型、集群计算的原理和构成、集群计算的管理和调度等内容。
学生将通过编写多核计算和集群计算的程序来掌握相关的技术和方法。
3.4 分布式存储和计算本章主要介绍分布式存储和计算的技术和应用，包括分布式文件系统的原理和构成、分布式数据库的原理和构成、分布式计算的任务分配和协同以及分布式计算的容错和可靠性等问题。
学生将通过编写简单的分布式存储和计算程序来理解相关技术和方法。
3.5 并行计算编程方法本章主要介绍并行计算的编程方法和调试技巧，包括多线程并发编程、MPI并行编程、OpenMP并行编程、CUDA并行编程等内容。
学生将通过编写简单的并行程序来掌握相关的编程方法和调试技巧。
3.6 并行计算应用本章主要介绍并行计算的应用实例，包括图像处理、生物信息学计算、大数据分析、模拟计算等方面的应用。
并行计算讲义
燕山大学课程讲义并行计算导论授课人：郭栋梁学时：32学时其中实验课：8学时三级项目：16学时第1章引言1.1概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:（1）单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器，其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能，更加可行的方法是同时使用多个简单处理器，它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。
（2）观察结果显示，除非使用并行处理技术，一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度，可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。
能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。
此算法需要能够检测出变ja之间的依赖关系是否规则;而且不管这些依赖是否规则，此算法都能在保证程序正确性的前提下，通过将程序中的一些子任务并行化来加速程序的执行。
（3）提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发，这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。
（4）并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量，还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。
最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间，更依赖于处理器执行算法的效率。
而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。
（5）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。
（6）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。
本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。
硬件和软件是相互影响的，任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念，之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.1.2自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。
在编程并不需要了解目标计算机系统的具体细节，因为编译器会处理这些细节.但是在编程和调试时依旧沿用着在单一央处理器(CPU)上顺序处理的模式.从另一方面讲，为了实现并行算法，硬件和软件之间的相互联系需要比我们想象的更加密切。
并行计算机程序设计导论
减少处理器之间的通信开销，采 用高效的通信算法和数据结构，
提高并行计算的效率。
02
并行编程模型与语言
共享内存编程模型
原理
多个处理器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。
缺点
存在数据一致性和同步问题，需要使用锁等 机制来避免竞态条件。
优点
编程相对简单，数据共享方便，适用于数据 密集型任务。
并行度优化
调整并行计算的粒度，平衡计算与通信的开销，提高并行效率。
负载均衡优化
采用动态负载均衡策略，根据实时负载情况调整任务分配，提高整体性能。
06
现代并行计算技术展望
异构并行计算技术发展趋势
CPU-GPU协同计算
利用CPU强大的逻辑处理能力和GPU高效的数据并行处理能力， 实现复杂计算任务的快速完成。
常见实现
OpenMP、Cilk等。
消息传递编程模型
原理
处理器之Байду номын сангаас通过发送和 接收消息进行通信，每 个处理器都有自己的私
有内存空间。
优点
避免了共享内存模型中 的数据一致性和同步问 题，易于扩展到分布式
系统。
缺点
常见实现
编程相对复杂，需要显 式地管理消息的发送和
接收。
MPI（Message Passing Interface）等。
MPI
一种基于消息传递模型的并 行编程语言，提供了一套丰 富的通信原语和库函数，支 持分布式并行计算。
CUDA
一种针对NVIDIA GPU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 高性能的GPU加速程序。
OpenCL
一种开放的并行计算框架， 支持多种类型的处理器（包 括CPU、GPU等），提供了 一套统一的编程接口。
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2. 教学内容组织方式与目的
Байду номын сангаас
(1)教学内容组织方式: 全课程的教学内容组织成为四篇： 第一篇为并行计算机基础，包括并行计算机的系统结构 模型、当代并行计算机系统介绍和并行计算性能评测； 第二篇为并行算法的设计，包括并行算法通用设计策略、 基本设计技术和一般设计过程；第三篇为并行数值算法， 包括矩阵运算、线性方程组求解和快速傅氏变换；第四 篇为并行程序设计，包括并行程序设计基础、共享存储 系统并行编程、分布式存储系统并行编程和并行程序设 计环境与工具。
2017年11月20日10时38分
张林波等编著，清华大学出版社
本书是并行计算，特别是分布式并行计 算环境和消息传递并行编程的入门教材， 目的是促进并行计算技术在我国的应用。 书中介绍了并行计算的基础知识 Linux/UNIX的基本使用、基于Linux机群 的并行计算平台的建立、并行算法的设计 和MPI消息传递并行编程的基本概念与方 法。书中还提供了一批典型科学计算问题 的并行算法与程序设计实例，介绍了一些 当前国际上流行的科学计算软件工具及平 台。本书力求从简单入间接税，循序渐进， 读者在逐步学习使用的过程中不会利用并 行计算解决自己学习和工作的问题。
2017年11月20日10时38分
2017年11月20日10时38分
3.教材
（美）格兰巴（Grama,M.）等 著，张武 等译，机械工业出版社 本书全面介绍并行计算的各个方面，包括 体系结构、编程范型、算法和标准等，涉及 并行计算中的新技术，也覆盖了较传统的算 法，如排序、搜索、图和动态编程等。本书 尽可能采用与底层平台无关的体系结构并且 针对抽象模型来设计算法。书中选择MPI、 POSIX线程和OpenMP作为编程模型，并在不 同例子中反映了并行计算的不断变化的应用 组合。 本书论述清晰，示例生动，并附有大量 习题。适合作为高等院校计算机及相关专业 本科生和研究生的教材或参考书。
并行计算——结构•算法•编程
主讲:雷向东
中南大学信息科学与工程学院 Central South University School of Information Science and Engineering
2017年11月20日10时38分
《并行计算导论》课程导学
1. 课程内容体系结构
“并行计算”是“并行算法类教学体系”中的核心内容之一，它是 处于并行算法类教学体系中的算法应用基础层次，是面向计算机专 业本科高年级学生或从事计算科学的研究生的，是为了适应高性能 计算机迅速发展的形势，满足国家培养面向21世纪高科技人才之需 求。为此本课程在内容体系上力求有所创新，而在遵循课程自身学 科性、系统性和完整性的同时，应充分考虑不同应用领域在并行计 算机上求解大型科学工程问题的需求，将并行机体系结构、并行数 值计算、并行算法和并行编程等课程的内容有机的整合在一起，在 国内形成一门新型的“并行计算”课程。
2017年11月20日10时38分
(2)教学目的: 本课程以并行计算为主题、要求讲授并行 计算的硬件平台（当代并行计算机系统及其结构模型）、 软件支撑（并行程序设计）和理论基础（并行算法的设计 和并行数值算法）。在内容组织上，强调融并行机结构、 并行算法和并行编程为一体，着重讨论并行算法的设计及 其实现，并力图反映本学科的最新成就和发展趋势，体现 出并行机硬件和软件相结合以及并行算法和并行编程相结 合。
2017年11月20日10时38分
(3)在快速解决计算量大、数据密集型问题时，人们越采 越认识到并行处理是惟一节省成本的方法。价格低廉的并 行计算机(如商用桌面多处理机和工作站机群)的出现，使 得这种并行方法的适用范围越来越广。现在已经为可移植 的并行程序设计制定了专门的软件标准，为并行软件的大 幅度发展打好了基础。 (4)事务处理。信息检索．数据挖掘和分析以及多媒体服 务等数据密集型应用已经为当代的并行平台提供了新的挑 战。计算生物学和纳米技术等新兴的领域对并行计算的算 法和系统开发提供了前瞻性的启示，而体系结构，编程模 型和应用中的变化对如何使用户以网格服务形式得到并行 平台也提供了一些启发。