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文檔簡介
第六講
矩陣計算并行算法1精選ppt主要內(nèi)容并行算法基礎(chǔ)知識矩陣向量乘積的并行算法矩陣矩陣乘積的并行算法矩陣的LU分解并行算法下三角線性方程組的并行算法2精選ppt并行算法基礎(chǔ)知識一些基本概念加速比其中Ts
串行程序運行時間,Tp(q)為q
個進(jìn)程的運行時間并行效率3精選ppt程序性能優(yōu)化串行程序性能優(yōu)化——并行程序性能優(yōu)化的基礎(chǔ)調(diào)用高性能庫。如:BLAS、LAPACK、FFTW選擇編譯器優(yōu)化選項:-O2、-O3合理定義數(shù)組維數(shù)注意嵌套循環(huán)次數(shù):數(shù)據(jù)訪問的空間局部性和時間局部性數(shù)據(jù)分塊循環(huán)展開例:ex4performance.c4精選ppt程序性能優(yōu)化并行程序性能優(yōu)化設(shè)計好的并行算法和通信模式減少通信次數(shù)、提高通信粒度多進(jìn)程通信時盡量使用高效率的聚合通信算法負(fù)載平衡通信與計算的重疊減少進(jìn)程的空閑時間通過引入重復(fù)計算來減少通信5精選ppt矩陣并行算法一些記號和假定假設(shè)有p
個處理器,每個處理器上運行一個進(jìn)程
Pj
表示第j
個處理器,Pmyid
表示當(dāng)前的處理器
send(x;j)
表示在Pmyid
中把數(shù)據(jù)塊x
發(fā)送給Pj
進(jìn)程
recv(x;j)
表示從Pj
進(jìn)程接收數(shù)據(jù)塊x
imod
p
表示i
對p取模運算程序設(shè)計與機器實現(xiàn)是密不可分的,計算結(jié)果的好壞與編程技術(shù)有很大的關(guān)系,尤其是在并行計算機環(huán)境下,開發(fā)高質(zhì)量的程序?qū)Πl(fā)揮計算機的性能起著至關(guān)重要的作用6精選ppt主要內(nèi)容并行算法基礎(chǔ)知識
矩陣向量乘積的并行算法矩陣矩陣乘積的并行算法矩陣的LU分解并行算法下三角線性方程組的并行算法7精選ppt矩陣向量乘積串行算法實現(xiàn)方法一:i-j
循環(huán)fori=1tomy(i)=0.0
forj=1tony(i)=y(i)+A(i,j)*x(j)
end
forend
for8精選ppt矩陣向量乘積串行算法實現(xiàn)方法二:j-i
循環(huán)例:ex4matvec.fy=0%先賦初值forj=1ton
fori=1tomy(i)=y(i)+A(i,j)*x(j)
end
forend
for9精選ppt矩陣向量乘積并行算法一矩陣的劃分方法:按行劃分和按列劃分按行劃分并行算法將矩陣A
按行劃分成如下的行塊子矩陣將Ai
存放在結(jié)點Pi
中,每個結(jié)點計算Aix,最后調(diào)用MPI_GATHER
或MPI_GATHERV
即可則10精選ppt矩陣向量乘積并行算法二按列劃分并行算法將Ai
和xi
存放在結(jié)點Pi
中,每個結(jié)點計算AixiT,最后調(diào)用MPI_REDUCE
或MPI_ALLREDUCE即可將矩陣A
按列劃分,并對x
也做相應(yīng)的劃分其中
xi
的長度與
Ai
的列數(shù)相同,則有11精選ppt矩陣向量乘積示例例:按列劃分,用p
個進(jìn)程并行計算矩陣向量乘積,其中示例程序:ex4matvec.f12精選ppt上機作業(yè)上機作業(yè):1、編寫按行劃分計算矩陣向量乘積的通用并行程序2、按列劃分,編寫通用并行程序計算上面的乘積13精選ppt主要內(nèi)容并行算法基礎(chǔ)知識矩陣向量乘積的并行算法
矩陣矩陣乘積的并行算法矩陣的LU分解并行算法下三角線性方程組的并行算法14精選ppt矩陣矩陣乘積
串行算法一:i-j-k
循環(huán)for
i=1
to
m
for
j=1
to
l
C(i,j)=0
for
k=1
to
n
C(i,j)=C(i,j)+A(i,k)*B(k,j)
end
for
end
forend
for15精選ppt矩陣矩陣乘積
串行算法二:j-k-i
循環(huán)C=0for
j=1
to
l
for
k=1
to
n
for
i=1
to
m
C(i,j)=C(i,j)+A(i,k)*B(k,j)
end
for
end
forend
for16精選ppt并行矩陣乘積假定:基于A、B
的不同劃分,矩陣乘積的并行算法可分為行列劃分行行劃分列列劃分列行劃分m,l,n
均能能p
整除,其中p
為進(jìn)程個數(shù)17精選ppt行列劃分
行列劃分:A
按行劃分、B按列劃分令C=(Cij),其中Cij
=
AiBj
將Ai,Bj
和Cij(j=0,1,...,p-1)存放在第i個處理器中
(這樣的存儲方式使得數(shù)據(jù)在處理器中不重復(fù))
Pi
負(fù)責(zé)計算Cij(j=0,1,...,p-1)
由于使用p
個處理器,每次每個處理器只計算一個Cij,
故計算出整個C
需要p
次完成
Cij
的計算是按對角線進(jìn)行的18精選ppt行列劃分
并行算法一:行列劃分fori=0
to
p-1
j=(i+myid)modpCj=A*Bsrc=(myid+1)modpdest=(myid-1+p)modp
if(i!=p-1)
send(B,dest)
recv(B,src)
end
ifend
for
本算法中,Cj
=
Cmyid,j,
A=
Amyid
,
B在處理器中每次循環(huán)向前移動一個處理器,即每次交換一個子矩陣數(shù)據(jù)塊,共交換
p-1次19精選ppt行列劃分程序示例例:按行列劃分并行計算矩陣乘積,其中示例程序:ex4matmul01.f20精選ppt行行劃分
行行劃分:A
按行劃分、B按行劃分21精選ppt行行劃分22精選ppt列列劃分
列列劃分:A
按列劃分、B按列劃分23精選ppt列列劃分24精選ppt列行劃分
列行劃分:A
按列劃分、B按行劃分25精選ppt列行劃分26精選pptCannon算法27精選pptCannon算法28精選pptCannon算法29精選pptCannon算法示例
以3×3分塊為例:9個進(jìn)程,進(jìn)行三輪計算
A、B
的起始存放位置:A00
A01
A02A10
A11
A12A20
A21
A22B00
B01
B02B10
B11
B12B20
B21
B22第一輪:計算A00
A00
A00A11
A11
A11A22
A22
A22B00
B01
B02B10
B11
B12B20
B21
B2230精選pptCannon算法示例第二輪:計算B10
B11
B12B20
B21
B22B00
B01
B02A01
A01
A01A12
A12
A12A20
A20
A20第三輪:計算B20
B21
B22B00
B01
B02B10
B11
B12A02
A02
A02A10
A10
A10A21
A21
A2131精選pptCannon算法32精選pptCannon算法33精選pptCannon算法示例34精選ppt上機作業(yè)按行行劃分并行計算矩陣乘積,其中編寫用第二種方式實現(xiàn)上述矩陣乘積的Cannon并行算法35精選ppt主要內(nèi)容并行算法基礎(chǔ)知識矩陣向量乘積的并行算法矩陣矩陣乘積的并行算法
矩陣的LU分解并行算法下三角線性方程組的并行算法36精選ppt線性方程組直接解法37精選ppt線性方程組直接解法38精選ppt矩陣LU分解39精選ppt矩陣LU分解40精選ppt矩陣LU分解41精選ppt矩陣LU分解42精選ppt上機作業(yè)編寫LU分解的并行程序,其中43精選ppt主要內(nèi)容并行
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