2024年度-并行程序設(shè)計導(dǎo)論課件

并行程序設(shè)計導(dǎo)論課件1目錄contents并行計算概述并行算法設(shè)計基礎(chǔ)并行編程模型與語言多線程與同步機制分布式系統(tǒng)與集群計算技術(shù)GPU加速計算技術(shù)與應(yīng)用并行程序性能優(yōu)化方法與實踐201并行計算概述3并行計算是指同時使用多種計算資源解決計算問題的過程，其主要目的是快速解決大型且復(fù)雜的計算問題。從最初的向量計算、并行計算、分布式計算，到網(wǎng)格計算、云計算，并行計算技術(shù)不斷發(fā)展與演變。并行計算定義與發(fā)展發(fā)展歷程定義4科學(xué)與工程計算數(shù)據(jù)處理與分析圖形與圖像處理網(wǎng)絡(luò)與信息安全并行計算應(yīng)用領(lǐng)域氣象、環(huán)境、航天、能源等領(lǐng)域的大規(guī)模數(shù)值模擬和仿真。電影特效、游戲開發(fā)、虛擬現(xiàn)實等。大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等。密碼學(xué)、網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議、入侵檢測等。5多個處理器共享同一物理內(nèi)存，通過高速緩存一致性協(xié)議維護數(shù)據(jù)一致性。共享內(nèi)存體系結(jié)構(gòu)每個處理器擁有獨立的局部內(nèi)存，處理器之間通過消息傳遞進行通信和同步。分布式內(nèi)存體系結(jié)構(gòu)結(jié)合共享內(nèi)存和分布式內(nèi)存的特點，通常在共享內(nèi)存的節(jié)點內(nèi)使用高速緩存一致性協(xié)議，而在節(jié)點間使用消息傳遞?；旌象w系結(jié)構(gòu)利用圖形處理器（GPU）的高度并行性，加速某些特定類型的計算任務(wù)，如矩陣運算、圖像處理等。GPU加速計算并行計算體系結(jié)構(gòu)602并行算法設(shè)計基礎(chǔ)7123評估算法執(zhí)行時間隨問題規(guī)模增長的速度。時間復(fù)雜度評估算法所需存儲空間隨問題規(guī)模增長的速度?？臻g復(fù)雜度考慮處理器數(shù)量、通信開銷等因素，評估并行算法的性能。并行算法復(fù)雜度算法復(fù)雜度分析8任務(wù)并行將問題分解為多個獨立任務(wù)，并行執(zhí)行。數(shù)據(jù)并行對數(shù)據(jù)進行分塊，并行處理每個數(shù)據(jù)塊。流水線并行將問題分解為一系列階段，每個階段處理一部分數(shù)據(jù)，并行執(zhí)行不同階段。并行算法設(shè)計策略030201903并行矩陣運算如矩陣乘法、矩陣轉(zhuǎn)置等，通過并行處理矩陣中的元素來實現(xiàn)高性能計算。01并行排序算法如歸并排序、快速排序等，通過并行比較和交換元素實現(xiàn)排序加速。02并行圖算法如并行廣度優(yōu)先搜索、并行最短路徑算法等，通過并行處理圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的節(jié)點和邊來加速圖算法的執(zhí)行。經(jīng)典并行算法案例解析1003并行編程模型與語言11多個線程或進程共享同一塊內(nèi)存空間，通過讀寫共享變量實現(xiàn)通信和同步。原理編程簡單，數(shù)據(jù)共享方便，適用于數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用。優(yōu)點存在數(shù)據(jù)一致性和同步問題，需要采用鎖等機制進行控制。缺點OpenMP、Pthreads等。常見實現(xiàn)共享內(nèi)存編程模型12原理進程間通過發(fā)送和接收消息進行通信，每個進程有自己的內(nèi)存空間。優(yōu)點避免了共享內(nèi)存中的數(shù)據(jù)一致性和同步問題，易于擴展和移植。缺點編程相對復(fù)雜，需要顯式地管理消息傳遞和進程間同步。常見實現(xiàn)MPI（MessagePassingInterface）等。消息傳遞編程模型13原理優(yōu)點缺點常見實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行編程模型適用于數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用，能夠充分利用多核、多線程等并行計算資源。編程模型較為抽象，需要一定的并行計算經(jīng)驗和技能。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）、OpenCL（OpenComputingLanguage）等。將數(shù)據(jù)劃分為多個部分，在多個處理單元上并行執(zhí)行相同的操作。14一種基于共享內(nèi)存編程模型的并行編程語言，通過在源代碼中插入特定的編譯器指令實現(xiàn)并行化。OpenMP一種開放的并行計算框架，支持多種類型的處理器（包括CPU、GPU等），提供了一套統(tǒng)一的編程接口。OpenCL一種基于消息傳遞編程模型的并行編程語言，提供了一套標準的消息傳遞函數(shù)庫，用于實現(xiàn)進程間的通信和同步。MPI一種由NVIDIA開發(fā)的基于數(shù)據(jù)并行編程模型的并行編程語言，主要用于GPU加速計算。CUDA常見并行編程語言介紹1504多線程與同步機制16線程是操作系統(tǒng)能夠進行運算調(diào)度的最小單位，是進程中的實際運作單位。線程定義線程可以通過內(nèi)核級線程和用戶級線程兩種方式實現(xiàn)，其中內(nèi)核級線程由操作系統(tǒng)內(nèi)核管理，用戶級線程由用戶程序自行管理。線程實現(xiàn)方式線程具有就緒、運行、阻塞等狀態(tài)，不同狀態(tài)之間可以通過特定操作進行轉(zhuǎn)換。線程狀態(tài)線程概念及實現(xiàn)方式17同步機制原理及作用同步機制原理同步機制是通過使用信號量、互斥鎖、條件變量等手段，協(xié)調(diào)多個線程之間的執(zhí)行順序，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。同步機制作用同步機制可以避免多個線程同時訪問共享資源時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)沖突和競態(tài)條件，保證程序的正確性和穩(wěn)定性。18死鎖是指兩個或兩個以上的進程在執(zhí)行過程中，因爭奪資源而造成的一種互相等待的現(xiàn)象，若無外力作用，它們都將無法向前推進。死鎖問題解決死鎖問題可以采用預(yù)防、避免、檢測和解除四種方法。其中，預(yù)防方法通過設(shè)置某些限制條件來破壞產(chǎn)生死鎖的四個必要條件；避免方法通過銀行家算法等動態(tài)分配資源來避免死鎖的發(fā)生；檢測方法通過定時運行檢測算法來判斷系統(tǒng)是否發(fā)生死鎖；解除方法則通過撤銷或掛起某些進程來解除已發(fā)生的死鎖。死鎖解決方法死鎖問題及其解決方法1905分布式系統(tǒng)與集群計算技術(shù)20并發(fā)性支持多任務(wù)并行處理，提高系統(tǒng)吞吐量?？蓴U展性易于增加節(jié)點，提升系統(tǒng)處理能力。高可用性通過冗余設(shè)計，提高系統(tǒng)整體可用性。分布式系統(tǒng)定義由多臺計算機通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)協(xié)作，共同完成某項任務(wù)的系統(tǒng)。資源共享各節(jié)點可共享硬件、軟件和數(shù)據(jù)資源。分布式系統(tǒng)概述及特點21將多個計算機節(jié)點通過網(wǎng)絡(luò)連接，形成一個統(tǒng)一的計算資源池，對外提供高性能計算服務(wù)。集群計算技術(shù)原理用于模擬、仿真、渲染等計算密集型任務(wù)。高性能計算用于氣象、環(huán)境、航天等領(lǐng)域的復(fù)雜數(shù)值計算。科學(xué)計算處理海量數(shù)據(jù)，如搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)等。大數(shù)據(jù)處理提供基礎(chǔ)設(shè)施、平臺和軟件即服務(wù)。云計算0201030405集群計算技術(shù)原理及應(yīng)用場景22ABCDMapReduce編程模型簡介MapReduce定義一種編程模型，用于處理和生成大數(shù)據(jù)集，由Map和Reduce兩個階段組成。Reduce階段對中間結(jié)果中相同鍵的數(shù)據(jù)進行聚合操作，生成最終結(jié)果。Map階段將輸入數(shù)據(jù)劃分為若干鍵值對，對每個鍵值對應(yīng)用相同的函數(shù)進行處理，生成中間結(jié)果。MapReduce應(yīng)用場景適用于數(shù)據(jù)密集型計算任務(wù)，如日志分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等。2306GPU加速計算技術(shù)與應(yīng)用24大規(guī)模并行處理能力GPU擁有成千上萬的核心，能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模并行處理，加速計算密集型任務(wù)。高帶寬內(nèi)存訪問GPU采用高速顯存，提供高帶寬內(nèi)存訪問，使得數(shù)據(jù)傳輸更加高效。優(yōu)化的浮點運算GPU針對單精度和雙精度浮點運算進行優(yōu)化，適用于科學(xué)計算、圖形渲染等領(lǐng)域。GPU硬件架構(gòu)及性能優(yōu)勢25CUDA編程基礎(chǔ)CUDA編程涉及主機端和設(shè)備端的交互，包括內(nèi)存管理、核函數(shù)編寫、線程同步等基本概念。CUDA優(yōu)化技巧為了提高CUDA程序的性能，需要掌握一些優(yōu)化技巧，如內(nèi)存訪問優(yōu)化、線程同步優(yōu)化、計算資源利用優(yōu)化等。CUDA編程模型概述CUDA是NVIDIA推出的并行計算平臺和編程模型，允許開發(fā)者使用C/C語言編寫并行程序，并在NVIDIAGPU上運行。CUDA編程模型簡介26GPU加速計算在科研領(lǐng)域應(yīng)用案例氣候模擬與天氣預(yù)報GPU加速計算能夠顯著提高氣候模擬和天氣預(yù)報的準確性和效率，為氣象學(xué)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供支持。石油勘探與地震數(shù)據(jù)處理GPU加速計算在石油勘探和地震數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，能夠加快數(shù)據(jù)處理速度，提高勘探效率。生物信息學(xué)與基因測序GPU加速計算在生物信息學(xué)和基因測序領(lǐng)域的應(yīng)用日益增多，能夠加快基因序列比對和分析的速度，促進生物醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展。天體物理模擬與宇宙探索GPU加速計算在天體物理模擬和宇宙探索領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛，能夠加快模擬速度，提高研究效率。2707并行程序性能優(yōu)化方法與實踐28執(zhí)行時間程序從開始到結(jié)束所需的總時間，包括計算、通信和同步等時間。加速比并行程序相對于串行程序的執(zhí)行速度提升倍數(shù)。效率并行程序中處理器利用率的度量，即加速比除以處理器數(shù)量。可擴展性并行程序在增加處理器數(shù)量時，性能提升的潛力。性能評價指標與方法29剖析工具使用性能剖析工具，如gprof、Valgrind等，定位程序中耗時較多的函數(shù)或代碼段。日志分析記錄程序運行過程中的關(guān)鍵事件和時間戳，通過分析日志找出性能瓶頸?？梢暬ぞ呃每梢暬ぞ撸缧阅軋D表、火焰圖等，直觀地展示程序性能瓶頸。性能瓶頸識別技巧30算法優(yōu)化針對程序中計算密集型的部分，采用更高效的算法或并行算法進行優(yōu)化。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以適應(yīng)并行計算的