《I并行程序設計》課件

并行程序設計本課程將探討并行程序設計的核心概念、技術(shù)和應用。我們將深入研究多線程編程、并行架構(gòu)和高性能計算框架。什么是并行程序？定義并行程序是同時執(zhí)行多個計算任務的程序。目的提高計算效率，縮短執(zhí)行時間。應用科學計算、大數(shù)據(jù)處理、人工智能等領(lǐng)域。并行程序的特點高效率利用多核處理器，顯著提升計算速度。復雜性需要精心設計以協(xié)調(diào)多個并發(fā)執(zhí)行的任務?？蓴U展性能夠適應不同規(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，多個處理單元同時處理不同數(shù)據(jù)塊。任務并行將問題分解為獨立任務，并行執(zhí)行不同任務。流水線并行將任務分解為連續(xù)的階段，各階段并行執(zhí)行。并行程序的設計原則1任務分解將問題拆分為可并行執(zhí)行的子任務。2負載均衡確保各處理單元的工作量相當。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)各任務的執(zhí)行順序和時機。多線程并行程序概念在單一進程內(nèi)創(chuàng)建多個執(zhí)行線程，共享內(nèi)存空間。優(yōu)勢輕量級，快速切換，適合細粒度并行。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。線程同步機制互斥鎖保護共享資源，確保同一時間只有一個線程訪問。信號量控制對有限資源的訪問，實現(xiàn)復雜的同步邏輯。屏障同步多個線程的執(zhí)行進度，確保一致性。線程安全編程1識別共享資源明確標識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用互斥鎖、信號量等機制保護共享資源。3避免數(shù)據(jù)競爭確保多線程對共享數(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)等待預防策略資源有序分配超時機制死鎖檢測與恢復并行計算體系結(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)計算系統(tǒng)共享內(nèi)存并行程序特點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)送消息進程A打包數(shù)據(jù)并發(fā)送。網(wǎng)絡傳輸消息通過網(wǎng)絡傳遞。接收消息進程B接收并解析數(shù)據(jù)。處理數(shù)據(jù)進程B處理接收到的數(shù)據(jù)。隱式并行計算框架Hadoop分布式存儲和計算框架，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。Spark內(nèi)存計算框架，支持迭代算法和交互式查詢。TensorFlow機器學習框架，支持分布式訓練和推理。OpenMP并行編程指令式編程使用#pragma指令標注并行區(qū)域。自動線程管理編譯器負責線程的創(chuàng)建和銷毀。數(shù)據(jù)共享控制靈活指定變量的共享屬性。負載均衡支持動態(tài)任務調(diào)度。MPI并行編程1初始化調(diào)用MPI_Init初始化MPI環(huán)境。2通信使用點對點或集體通信函數(shù)交換數(shù)據(jù)。3計算各進程執(zhí)行本地計算任務。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內(nèi)存和設備內(nèi)存的數(shù)據(jù)傳輸。性能測試和優(yōu)化1性能分析識別程序瓶頸。2算法優(yōu)化改進并行算法。3負載均衡優(yōu)化任務分配。4內(nèi)存優(yōu)化減少數(shù)據(jù)移動。并行程序的可擴展性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)行時間、內(nèi)存使用等性能指標。跟蹤工具記錄并可視化并行程序的執(zhí)行過程。并行算法設計模式主從模式主進程分配任務，從進程執(zhí)行計算。流水線模式將任務分解為連續(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。工作池模式動態(tài)分配任務給空閑的處理單元。數(shù)據(jù)并行算法特點將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，每個處理單元處理一個子集。應用矩陣運算、圖像處理、粒子模擬等。挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)劃分策略、負載均衡、邊界處理。任務并行算法任務分解將問題分解為獨立的子任務。任務調(diào)度將子任務分配給不同的處理單元。并行執(zhí)行各處理單元同時執(zhí)行分配的任務。結(jié)果合并匯總各子任務的結(jié)果?；旌喜⑿兴惴ǘ嗉壊⑿薪Y(jié)合不同層次的并行性，如進程級和線程級。動態(tài)平衡根據(jù)運行時情況調(diào)整并行策略。自適應算法根據(jù)問題規(guī)模和硬件特性選擇最佳并行方法。并行機器學習算法1數(shù)據(jù)并行在多個節(jié)點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設備上訓練。3參數(shù)服務器集中管理模型參數(shù)，協(xié)調(diào)分布式更新。4聯(lián)邦學習在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下進行分布式訓練。并行深度學習算法數(shù)據(jù)并行多GPU同時處理不同數(shù)據(jù)批次，同步梯度更新。模型并行將神經(jīng)網(wǎng)絡的不同層分配到不同GPU上。流水線并行將模型分成多個階段，在不同GPU上流水線執(zhí)行。并行程序的應用領(lǐng)域并行編程的發(fā)展趨勢異構(gòu)計算結(jié)合CPU、GPU和專用加速器的并行計算。量子計算利用量子疊加和糾纏實現(xiàn)超并行計算。神經(jīng)形態(tài)計算模仿人腦結(jié)構(gòu)的并行處理架構(gòu)。邊緣計算將并行計算能力下沉到網(wǎng)絡邊緣設備。并行