《I并行程序設(shè)計(jì)》課件

并行程序設(shè)計(jì)本課程將探討并行程序設(shè)計(jì)的核心概念、技術(shù)和應(yīng)用。我們將深入研究多線程編程、并行架構(gòu)和高性能計(jì)算框架。什么是并行程序？定義并行程序是同時(shí)執(zhí)行多個(gè)計(jì)算任務(wù)的程序。目的提高計(jì)算效率，縮短執(zhí)行時(shí)間。應(yīng)用科學(xué)計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理、人工智能等領(lǐng)域。并行程序的特點(diǎn)高效率利用多核處理器，顯著提升計(jì)算速度。復(fù)雜性需要精心設(shè)計(jì)以協(xié)調(diào)多個(gè)并發(fā)執(zhí)行的任務(wù)。可擴(kuò)展性能夠適應(yīng)不同規(guī)模的硬件資源。并行程序的分類數(shù)據(jù)并行將數(shù)據(jù)分割，多個(gè)處理單元同時(shí)處理不同數(shù)據(jù)塊。任務(wù)并行將問題分解為獨(dú)立任務(wù)，并行執(zhí)行不同任務(wù)。流水線并行將任務(wù)分解為連續(xù)的階段，各階段并行執(zhí)行。并行程序的設(shè)計(jì)原則1任務(wù)分解將問題拆分為可并行執(zhí)行的子任務(wù)。2負(fù)載均衡確保各處理單元的工作量相當(dāng)。3通信優(yōu)化減少處理單元間的數(shù)據(jù)交換開銷。4同步控制協(xié)調(diào)各任務(wù)的執(zhí)行順序和時(shí)機(jī)。多線程并行程序概念在單一進(jìn)程內(nèi)創(chuàng)建多個(gè)執(zhí)行線程，共享內(nèi)存空間。優(yōu)勢輕量級(jí)，快速切換，適合細(xì)粒度并行。挑戰(zhàn)需要處理線程同步和資源競爭問題。線程的創(chuàng)建和管理線程創(chuàng)建使用pthread_create()函數(shù)創(chuàng)建新線程。線程參數(shù)傳遞通過函數(shù)參數(shù)向線程傳遞數(shù)據(jù)。線程終止調(diào)用pthread_exit()或從線程函數(shù)返回。線程等待使用pthread_join()等待線程完成。線程同步機(jī)制互斥鎖保護(hù)共享資源，確保同一時(shí)間只有一個(gè)線程訪問。信號(hào)量控制對(duì)有限資源的訪問，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的同步邏輯。屏障同步多個(gè)線程的執(zhí)行進(jìn)度，確保一致性。線程安全編程1識(shí)別共享資源明確標(biāo)識(shí)程序中的共享變量和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。2使用同步原語合理應(yīng)用互斥鎖、信號(hào)量等機(jī)制保護(hù)共享資源。3避免數(shù)據(jù)競爭確保多線程對(duì)共享數(shù)據(jù)的訪問是互斥的。4最小化臨界區(qū)減少同步操作的范圍，提高并行度。死鎖及解決方案死鎖條件互斥持有并等待非搶占循環(huán)等待預(yù)防策略資源有序分配超時(shí)機(jī)制死鎖檢測與恢復(fù)并行計(jì)算體系結(jié)構(gòu)1單指令多數(shù)據(jù)(SIMD)2多指令多數(shù)據(jù)(MIMD)3共享內(nèi)存系統(tǒng)4分布式內(nèi)存系統(tǒng)5異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)共享內(nèi)存并行程序特點(diǎn)所有處理器共享同一內(nèi)存空間，通過讀寫共享變量通信。優(yōu)勢編程模型簡單，數(shù)據(jù)共享效率高。挑戰(zhàn)需要仔細(xì)管理內(nèi)存訪問，防止數(shù)據(jù)競爭。消息傳遞并行程序發(fā)送消息進(jìn)程A打包數(shù)據(jù)并發(fā)送。網(wǎng)絡(luò)傳輸消息通過網(wǎng)絡(luò)傳遞。接收消息進(jìn)程B接收并解析數(shù)據(jù)。處理數(shù)據(jù)進(jìn)程B處理接收到的數(shù)據(jù)。隱式并行計(jì)算框架Hadoop分布式存儲(chǔ)和計(jì)算框架，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。Spark內(nèi)存計(jì)算框架，支持迭代算法和交互式查詢。TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架，支持分布式訓(xùn)練和推理。OpenMP并行編程指令式編程使用#pragma指令標(biāo)注并行區(qū)域。自動(dòng)線程管理編譯器負(fù)責(zé)線程的創(chuàng)建和銷毀。數(shù)據(jù)共享控制靈活指定變量的共享屬性。負(fù)載均衡支持動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度。MPI并行編程1初始化調(diào)用MPI_Init初始化MPI環(huán)境。2通信使用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)或集體通信函數(shù)交換數(shù)據(jù)。3計(jì)算各進(jìn)程執(zhí)行本地計(jì)算任務(wù)。4終止調(diào)用MPI_Finalize結(jié)束MPI程序。CUDA并行編程核函數(shù)定義在GPU上執(zhí)行的并行代碼。線程層次組織為線程、線程塊和網(wǎng)格的層次結(jié)構(gòu)。內(nèi)存管理顯式管理主機(jī)內(nèi)存和設(shè)備內(nèi)存的數(shù)據(jù)傳輸。性能測試和優(yōu)化1性能分析識(shí)別程序瓶頸。2算法優(yōu)化改進(jìn)并行算法。3負(fù)載均衡優(yōu)化任務(wù)分配。4內(nèi)存優(yōu)化減少數(shù)據(jù)移動(dòng)。并行程序的可擴(kuò)展性2X線性加速處理器數(shù)量翻倍，性能理想情況下翻倍。50%阿姆達(dá)爾定律串行部分限制了最大加速比。N古斯塔夫森定律考慮問題規(guī)模增長的可擴(kuò)展性。并行程序的調(diào)試和性能分析并行調(diào)試器支持多線程和分布式程序的調(diào)試工具。性能分析器收集執(zhí)行時(shí)間、內(nèi)存使用等性能指標(biāo)。跟蹤工具記錄并可視化并行程序的執(zhí)行過程。并行算法設(shè)計(jì)模式主從模式主進(jìn)程分配任務(wù)，從進(jìn)程執(zhí)行計(jì)算。流水線模式將任務(wù)分解為連續(xù)的處理階段。分治模式遞歸地將問題分解為子問題并行求解。工作池模式動(dòng)態(tài)分配任務(wù)給空閑的處理單元。數(shù)據(jù)并行算法特點(diǎn)將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，每個(gè)處理單元處理一個(gè)子集。應(yīng)用矩陣運(yùn)算、圖像處理、粒子模擬等。挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)劃分策略、負(fù)載均衡、邊界處理。任務(wù)并行算法任務(wù)分解將問題分解為獨(dú)立的子任務(wù)。任務(wù)調(diào)度將子任務(wù)分配給不同的處理單元。并行執(zhí)行各處理單元同時(shí)執(zhí)行分配的任務(wù)。結(jié)果合并匯總各子任務(wù)的結(jié)果?；旌喜⑿兴惴ǘ嗉?jí)并行結(jié)合不同層次的并行性，如進(jìn)程級(jí)和線程級(jí)。動(dòng)態(tài)平衡根據(jù)運(yùn)行時(shí)情況調(diào)整并行策略。自適應(yīng)算法根據(jù)問題規(guī)模和硬件特性選擇最佳并行方法。并行機(jī)器學(xué)習(xí)算法1數(shù)據(jù)并行在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理不同的數(shù)據(jù)批次。2模型并行將大型模型分割到多個(gè)設(shè)備上訓(xùn)練。3參數(shù)服務(wù)器集中管理模型參數(shù)，協(xié)調(diào)分布式更新。4聯(lián)邦學(xué)習(xí)在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行分布式訓(xùn)練。并行深度學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)并行多GPU同時(shí)處理不同數(shù)據(jù)批次，同步梯度更新。模型并行將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同層分配到不同GPU上。流水線并行將模型分成多個(gè)階段，在不同GPU上流水線執(zhí)行。并行程序的應(yīng)用領(lǐng)域并行編程的發(fā)展趨勢異構(gòu)計(jì)算結(jié)合CPU、GPU和專用加速器的并行計(jì)算。量子計(jì)算利用量子疊加和糾纏實(shí)現(xiàn)超并行計(jì)算。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算模仿人腦結(jié)構(gòu)的并行處理架構(gòu)。邊緣計(jì)算將并行計(jì)算能力下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備。并行