2024年度-并行程序設(shè)計(jì)導(dǎo)論課件

并行程序設(shè)計(jì)導(dǎo)論課件1目錄contents并行計(jì)算概述并行算法設(shè)計(jì)基礎(chǔ)并行編程模型與語(yǔ)言多線(xiàn)程與同步機(jī)制分布式系統(tǒng)與集群計(jì)算技術(shù)GPU加速計(jì)算技術(shù)與應(yīng)用并行程序性能優(yōu)化方法與實(shí)踐201并行計(jì)算概述3并行計(jì)算是指同時(shí)使用多種計(jì)算資源解決計(jì)算問(wèn)題的過(guò)程，其主要目的是快速解決大型且復(fù)雜的計(jì)算問(wèn)題。從最初的向量計(jì)算、并行計(jì)算、分布式計(jì)算，到網(wǎng)格計(jì)算、云計(jì)算，并行計(jì)算技術(shù)不斷發(fā)展與演變。并行計(jì)算定義與發(fā)展發(fā)展歷程定義4科學(xué)與工程計(jì)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(jì)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(kāi)發(fā)、虛擬現(xiàn)實(shí)等。大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。密碼學(xué)、網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議、入侵檢測(cè)等。5多個(gè)處理器共享同一物理內(nèi)存，通過(guò)高速緩存一致性協(xié)議維護(hù)數(shù)據(jù)一致性。共享內(nèi)存體系結(jié)構(gòu)每個(gè)處理器擁有獨(dú)立的局部?jī)?nèi)存，處理器之間通過(guò)消息傳遞進(jìn)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(diǎn)，通常在共享內(nèi)存的節(jié)點(diǎn)內(nèi)使用高速緩存一致性協(xié)議，而在節(jié)點(diǎn)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(lèi)型的計(jì)算任務(wù)，如矩陣運(yùn)算、圖像處理等。GPU加速計(jì)算并行計(jì)算體系結(jié)構(gòu)602并行算法設(shè)計(jì)基礎(chǔ)7123評(píng)估算法執(zhí)行時(shí)間隨問(wèn)題規(guī)模增長(zhǎng)的速度。時(shí)間復(fù)雜度評(píng)估算法所需存儲(chǔ)空間隨問(wèn)題規(guī)模增長(zhǎng)的速度?？臻g復(fù)雜度考慮處理器數(shù)量、通信開(kāi)銷(xiāo)等因素，評(píng)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(wèn)題分解為多個(gè)獨(dú)立任務(wù)，并行執(zhí)行。數(shù)據(jù)并行對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊，并行處理每個(gè)數(shù)據(jù)塊。流水線(xiàn)并行將問(wèn)題分解為一系列階段，每個(gè)階段處理一部分?jǐn)?shù)據(jù)，并行執(zhí)行不同階段。并行算法設(shè)計(jì)策略030201903并行矩陣運(yùn)算如矩陣乘法、矩陣轉(zhuǎn)置等，通過(guò)并行處理矩陣中的元素來(lái)實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算。01并行排序算法如歸并排序、快速排序等，通過(guò)并行比較和交換元素實(shí)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(guò)并行處理圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)和邊來(lái)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(yǔ)言11多個(gè)線(xiàn)程或進(jìn)程共享同一塊內(nèi)存空間，通過(guò)讀寫(xiě)共享變量實(shí)現(xiàn)通信和同步。原理編程簡(jiǎn)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(diǎn)存在數(shù)據(jù)一致性和同步問(wèn)題，需要采用鎖等機(jī)制進(jìn)行控制。缺點(diǎn)OpenMP、Pthreads等。常見(jiàn)實(shí)現(xiàn)共享內(nèi)存編程模型12原理進(jìn)程間通過(guò)發(fā)送和接收消息進(jìn)行通信，每個(gè)進(jìn)程有自己的內(nèi)存空間。優(yōu)點(diǎn)避免了共享內(nèi)存中的數(shù)據(jù)一致性和同步問(wèn)題，易于擴(kuò)展和移植。缺點(diǎn)編程相對(duì)復(fù)雜，需要顯式地管理消息傳遞和進(jìn)程間同步。常見(jiàn)實(shí)現(xiàn)MPI（MessagePassingInterface）等。消息傳遞編程模型13原理優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)常見(jiàn)實(shí)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(xiàn)程等并行計(jì)算資源。編程模型較為抽象，需要一定的并行計(jì)算經(jīng)驗(yàn)和技能。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）、OpenCL（OpenComputingLanguage）等。將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)部分，在多個(gè)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(yǔ)言，通過(guò)在源代碼中插入特定的編譯器指令實(shí)現(xiàn)并行化。OpenMP一種開(kāi)放的并行計(jì)算框架，支持多種類(lèi)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(yǔ)言，提供了一套標(biāo)準(zhǔn)的消息傳遞函數(shù)庫(kù)，用于實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間的通信和同步。MPI一種由NVIDIA開(kāi)發(fā)的基于數(shù)據(jù)并行編程模型的并行編程語(yǔ)言，主要用于GPU加速計(jì)算。CUDA常見(jiàn)并行編程語(yǔ)言介紹1504多線(xiàn)程與同步機(jī)制16線(xiàn)程是操作系統(tǒng)能夠進(jìn)行運(yùn)算調(diào)度的最小單位，是進(jìn)程中的實(shí)際運(yùn)作單位。線(xiàn)程定義線(xiàn)程可以通過(guò)內(nèi)核級(jí)線(xiàn)程和用戶(hù)級(jí)線(xiàn)程兩種方式實(shí)現(xiàn)，其中內(nèi)核級(jí)線(xiàn)程由操作系統(tǒng)內(nèi)核管理，用戶(hù)級(jí)線(xiàn)程由用戶(hù)程序自行管理。線(xiàn)程實(shí)現(xiàn)方式線(xiàn)程具有就緒、運(yùn)行、阻塞等狀態(tài)，不同狀態(tài)之間可以通過(guò)特定操作進(jìn)行轉(zhuǎn)換。線(xiàn)程狀態(tài)線(xiàn)程概念及實(shí)現(xiàn)方式17同步機(jī)制原理及作用同步機(jī)制原理同步機(jī)制是通過(guò)使用信號(hào)量、互斥鎖、條件變量等手段，協(xié)調(diào)多個(gè)線(xiàn)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(jī)制作用同步機(jī)制可以避免多個(gè)線(xiàn)程同時(shí)訪問(wèn)共享資源時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)沖突和競(jìng)態(tài)條件，保證程序的正確性和穩(wěn)定性。18死鎖是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的進(jìn)程在執(zhí)行過(guò)程中，因爭(zhēng)奪資源而造成的一種互相等待的現(xiàn)象，若無(wú)外力作用，它們都將無(wú)法向前推進(jìn)。死鎖問(wèn)題解決死鎖問(wèn)題可以采用預(yù)防、避免、檢測(cè)和解除四種方法。其中，預(yù)防方法通過(guò)設(shè)置某些限制條件來(lái)破壞產(chǎn)生死鎖的四個(gè)必要條件；避免方法通過(guò)銀行家算法等動(dòng)態(tài)分配資源來(lái)避免死鎖的發(fā)生；檢測(cè)方法通過(guò)定時(shí)運(yùn)行檢測(cè)算法來(lái)判斷系統(tǒng)是否發(fā)生死鎖；解除方法則通過(guò)撤銷(xiāo)或掛起某些進(jìn)程來(lái)解除已發(fā)生的死鎖。死鎖解決方法死鎖問(wèn)題及其解決方法1905分布式系統(tǒng)與集群計(jì)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(kuò)展性易于增加節(jié)點(diǎn)，提升系統(tǒng)處理能力。高可用性通過(guò)冗余設(shè)計(jì)，提高系統(tǒng)整體可用性。分布式系統(tǒng)定義由多臺(tái)計(jì)算機(jī)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)協(xié)作，共同完成某項(xiàng)任務(wù)的系統(tǒng)。資源共享各節(jié)點(diǎn)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(diǎn)21將多個(gè)計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接，形成一個(gè)統(tǒng)一的計(jì)算資源池，對(duì)外提供高性能計(jì)算服務(wù)。集群計(jì)算技術(shù)原理用于模擬、仿真、渲染等計(jì)算密集型任務(wù)。高性能計(jì)算用于氣象、環(huán)境、航天等領(lǐng)域的復(fù)雜數(shù)值計(jì)算?？茖W(xué)計(jì)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(tái)和軟件即服務(wù)。云計(jì)算0201030405集群計(jì)算技術(shù)原理及應(yīng)用場(chǎng)景22ABCDMapReduce編程模型簡(jiǎn)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(gè)階段組成。Reduce階段對(duì)中間結(jié)果中相同鍵的數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)，對(duì)每個(gè)鍵值對(duì)應(yīng)用相同的函數(shù)進(jìn)行處理，生成中間結(jié)果。MapReduce應(yīng)用場(chǎng)景適用于數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)，如日志分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。2306GPU加速計(jì)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(wàn)的核心，能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模并行處理，加速計(jì)算密集型任務(wù)。高帶寬內(nèi)存訪問(wèn)GPU采用高速顯存，提供高帶寬內(nèi)存訪問(wèn)，使得數(shù)據(jù)傳輸更加高效。優(yōu)化的浮點(diǎn)運(yùn)算GPU針對(duì)單精度和雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化，適用于科學(xué)計(jì)算、圖形渲染等領(lǐng)域。GPU硬件架構(gòu)及性能優(yōu)勢(shì)25CUDA編程基礎(chǔ)CUDA編程涉及主機(jī)端和設(shè)備端的交互，包括內(nèi)存管理、核函數(shù)編寫(xiě)、線(xiàn)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(wèn)優(yōu)化、線(xiàn)程同步優(yōu)化、計(jì)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(jì)算平臺(tái)和編程模型，允許開(kāi)發(fā)者使用C/C語(yǔ)言編寫(xiě)并行程序，并在NVIDIAGPU上運(yùn)行。CUDA編程模型簡(jiǎn)介26GPU加速計(jì)算在科研領(lǐng)域應(yīng)用案例氣候模擬與天氣預(yù)報(bào)GPU加速計(jì)算能夠顯著提高氣候模擬和天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)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(jì)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(cè)序GPU加速計(jì)算在生物信息學(xué)和基因測(cè)序領(lǐng)域的應(yīng)用日益增多，能夠加快基因序列比對(duì)和分析的速度，促進(jìn)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(jì)算在天體物理模擬和宇宙探索領(lǐng)域的應(yīng)用也越來(lái)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(shí)踐28執(zhí)行時(shí)間程序從開(kāi)始到結(jié)束所需的總時(shí)間，包括計(jì)算、通信和同步等時(shí)間。加速比并行程序相對(duì)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?？蓴U(kuò)展性并行程序在增加處理器數(shù)量時(shí)，性能提升的潛力。性能評(píng)價(jià)指標(biāo)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(shí)較多的函數(shù)或代碼段。日志分析記錄程序運(yùn)行過(guò)程中的關(guān)鍵事件和時(shí)間戳，通過(guò)分析日志找出性能瓶頸。可視化工具利用可視化工具，如性能圖表、火焰圖等，直觀地展示程序性能瓶頸。性能瓶頸識(shí)別技巧30算法優(yōu)化針對(duì)程序中計(jì)算密集型的部分，采用更高效的算法或并行算法進(jìn)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(jì)算的