【大學(xué)課件】基于多核的并行程序設(shè)計(jì)

基于多核的并行程序設(shè)計(jì)歡迎來到基于多核的并行程序設(shè)計(jì)課程。本課程將深入探討多核計(jì)算的原理、技術(shù)和實(shí)踐應(yīng)用，幫助您掌握現(xiàn)代并行編程的核心技能。課程概述1并行計(jì)算基礎(chǔ)探討并行計(jì)算的核心概念和理論基礎(chǔ)。2多核編程技術(shù)學(xué)習(xí)OpenMP和MPI等主流并行編程框架。3設(shè)計(jì)模式與優(yōu)化掌握并行程序設(shè)計(jì)模式和性能優(yōu)化技巧。4實(shí)踐與應(yīng)用通過實(shí)際案例學(xué)習(xí)并行程序的開發(fā)和部署。并行計(jì)算基礎(chǔ)并行計(jì)算定義并行計(jì)算是同時(shí)使用多個(gè)計(jì)算資源解決計(jì)算問題的過程。它將大問題分解為可以并行求解的小問題。并行計(jì)算優(yōu)勢(shì)提高計(jì)算速度、處理大規(guī)模問題、提升資源利用率。在科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。硬件架構(gòu)演進(jìn)1單核時(shí)代以提高時(shí)鐘頻率和優(yōu)化指令集為主要發(fā)展方向。2多核時(shí)代單芯片集成多個(gè)處理核心，提高并行處理能力。3異構(gòu)計(jì)算時(shí)代結(jié)合CPU、GPU等不同類型處理器，優(yōu)化特定任務(wù)性能。多核CPU特點(diǎn)多核心集成單芯片上集成多個(gè)獨(dú)立處理核心。并行處理同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)或同一任務(wù)的不同部分。能效優(yōu)化相比單核高頻處理器，多核CPU能耗更低。多核編程挑戰(zhàn)任務(wù)分解如何有效地將問題分解為可并行執(zhí)行的子任務(wù)。負(fù)載均衡確保各核心工作負(fù)載均衡，避免資源浪費(fèi)。數(shù)據(jù)同步處理多核間的數(shù)據(jù)共享和同步問題。性能優(yōu)化克服并行開銷，實(shí)現(xiàn)真正的性能提升。并行程序設(shè)計(jì)基本原理問題分解將大問題分解為可并行處理的子任務(wù)。任務(wù)分配將子任務(wù)分配給不同的處理單元。并行執(zhí)行多個(gè)處理單元同時(shí)執(zhí)行分配的任務(wù)。結(jié)果匯總收集并整合各子任務(wù)的處理結(jié)果。線程模型線程定義線程是程序中的最小執(zhí)行單元，共享所屬進(jìn)程的資源。多線程可實(shí)現(xiàn)程序內(nèi)的并發(fā)執(zhí)行。多線程優(yōu)勢(shì)提高程序響應(yīng)性、資源利用率和執(zhí)行效率。適合I/O密集型和計(jì)算密集型任務(wù)。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)共享資源的訪問數(shù)量。屏障同步多個(gè)線程的執(zhí)行進(jìn)度。進(jìn)程間通信共享內(nèi)存多個(gè)進(jìn)程訪問同一塊內(nèi)存區(qū)域，實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)交換。消息傳遞進(jìn)程通過發(fā)送和接收消息來交換數(shù)據(jù)和同步操作。管道用于父子進(jìn)程或兄弟進(jìn)程間的單向數(shù)據(jù)流通信。套接字支持不同主機(jī)上進(jìn)程間的網(wǎng)絡(luò)通信。任務(wù)劃分策略1數(shù)據(jù)并行將數(shù)據(jù)集劃分，各處理單元執(zhí)行相同操作。2任務(wù)并行將不同任務(wù)分配給各處理單元。3流水線并行將任務(wù)分解為連續(xù)階段，各階段并行執(zhí)行。負(fù)載均衡靜態(tài)負(fù)載均衡在程序開始時(shí)固定任務(wù)分配。適用于任務(wù)量可預(yù)測(cè)的場(chǎng)景。簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)，但靈活性低。動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡運(yùn)行時(shí)根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)分配。適應(yīng)性強(qiáng)，但有額外開銷。適用于負(fù)載不均衡的場(chǎng)景。OpenMP編程簡(jiǎn)介OpenMP是一種用于共享內(nèi)存并行系統(tǒng)的高級(jí)編程接口。支持C、C++和Fortran。特點(diǎn)易于使用，漸進(jìn)式并行化，可擴(kuò)展性好。應(yīng)用廣泛用于科學(xué)計(jì)算、數(shù)值模擬等領(lǐng)域。OpenMP語法基礎(chǔ)指令格式#pragmaomp指令[子句[,子句]...]并行區(qū)域使用parallel指令創(chuàng)建并行區(qū)域。工作共享for、sections等指令實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配。數(shù)據(jù)共享通過private、shared等子句控制變量作用域。OpenMP并行區(qū)域和工作共享并行區(qū)域使用#pragmaompparallel創(chuàng)建。每個(gè)線程執(zhí)行相同代碼?？汕短资褂?。工作共享結(jié)構(gòu)for、sections、single等指令。將并行區(qū)域中的工作分配給線程組。OpenMP并行循環(huán)循環(huán)并行化使用#pragmaompfor指令。迭代分配自動(dòng)或手動(dòng)指定調(diào)度策略。歸約操作使用reduction子句處理累加等操作。OpenMP同步和數(shù)據(jù)共享臨界區(qū)使用critical指令保護(hù)共享資源。同步屏障使用barrier指令同步所有線程。原子操作使用atomic指令保證操作的原子性。OpenMP高級(jí)特性任務(wù)并行使用task指令創(chuàng)建動(dòng)態(tài)任務(wù)。嵌套并行支持并行區(qū)域的嵌套。線程親和性控制線程與處理器核心的綁定。SIMD指令利用向量化指令提高性能。MPI編程簡(jiǎn)介MPI是一種用于分布式內(nèi)存系統(tǒng)的消息傳遞接口標(biāo)準(zhǔn)。特點(diǎn)高性能、可擴(kuò)展性強(qiáng)，適用于大規(guī)模并行計(jì)算。應(yīng)用廣泛用于高性能計(jì)算、科學(xué)模擬等領(lǐng)域。MPI基本概念進(jìn)程MPI程序由多個(gè)并行執(zhí)行的進(jìn)程組成。進(jìn)程標(biāo)識(shí)每個(gè)進(jìn)程有唯一的標(biāo)識(shí)號(hào)（rank）。通信子定義了一組可以相互通信的進(jìn)程。MPI通信模型點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信兩個(gè)進(jìn)程之間直接交換數(shù)據(jù)。包括阻塞和非阻塞通信。主要函數(shù)：MPI_Send和MPI_Recv。集體通信涉及通信子中的所有進(jìn)程。包括廣播、歸約等操作。提高通信效率和編程便利性。MPI集體通信廣播（Broadcast）一個(gè)進(jìn)程向所有其他進(jìn)程發(fā)送相同的數(shù)據(jù)。散播（Scatter）將數(shù)據(jù)分散到所有進(jìn)程。收集（Gather）從所有進(jìn)程收集數(shù)據(jù)到一個(gè)進(jìn)程。歸約（Reduce）對(duì)所有進(jìn)程的數(shù)據(jù)執(zhí)行歸約操作。MPI非阻塞通信發(fā)起通信使用MPI_Isend、MPI_Irecv等函數(shù)。執(zhí)行計(jì)算通信進(jìn)行的同時(shí)可以執(zhí)行其他操作。檢查完成使用MPI_Test或MPI_Wait檢查通信是否完成。處理結(jié)果通信完成后處理接收到的數(shù)據(jù)。MPI數(shù)據(jù)類型和通信拓?fù)渑缮鷶?shù)據(jù)類型自定義復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的傳輸。支持非連續(xù)內(nèi)存數(shù)據(jù)的高效傳輸。常用函數(shù)：MPI_Type_create_struct。虛擬拓?fù)涠x進(jìn)程間的邏輯通信結(jié)構(gòu)。支持笛卡爾拓?fù)浜蛨D拓?fù)洹?yōu)化通信性能和編程便利性。多核并行程序設(shè)計(jì)模式1任務(wù)并行模式2數(shù)據(jù)并行模式3流水線并行模式4分治模式這些設(shè)計(jì)模式為解決不同類型的并行問題提供了結(jié)構(gòu)化方法。選擇合適的模式可以提高程序的性能和可維護(hù)性。數(shù)據(jù)并行模式定義將數(shù)據(jù)集劃分，多個(gè)處理單元同時(shí)執(zhí)行相同操作。適用場(chǎng)景大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，如矩陣運(yùn)算、圖像處理。優(yōu)勢(shì)易于實(shí)現(xiàn)，可擴(kuò)展性好，負(fù)載均衡。挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)依賴性處理，通信開銷控制。任務(wù)并行模式原理將程序分解為可并行執(zhí)行的獨(dú)立任務(wù)。每個(gè)任務(wù)可分配給不同的處理單元。適用于具有明確任務(wù)劃分的問題。實(shí)現(xiàn)方法使用線程池或任務(wù)隊(duì)列管理任務(wù)。動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡可提高效率。需要考慮任務(wù)間的依賴關(guān)系和同步問題。管線并行模式階段1數(shù)據(jù)輸入和預(yù)處理階段2核心計(jì)算處理階段3結(jié)果后處理階段4數(shù)據(jù)輸出管線并行將任務(wù)分解為連續(xù)的處理階段，各階段并行執(zhí)行。適用于流式處理和連續(xù)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景。GPU加速海量并行GPU擁有成千上萬個(gè)簡(jiǎn)單核心，適合大規(guī)模并行計(jì)算。高性能對(duì)于適合的問題，GPU可提供比CPU更高的計(jì)算性能。能效比GPU在某些應(yīng)用中提供更高的性能功耗比。CUDA編程模型核心概念線程層次結(jié)構(gòu)：線程、線程塊、網(wǎng)格。內(nèi)存層次：全局內(nèi)存、共享內(nèi)存、寄存器。編程流程1.分配設(shè)備內(nèi)存2.將數(shù)據(jù)復(fù)制到設(shè)備3.啟動(dòng)內(nèi)核函數(shù)4.將結(jié)果復(fù)制回主機(jī)5.釋放設(shè)備內(nèi)存并行程序性能評(píng)測(cè)和優(yōu)化1性能指標(biāo)加速比、效率、可擴(kuò)展性。2性能分析工具使用專業(yè)工具如Vtune、NVIDIANsight等。3優(yōu)化策略負(fù)載均