【大學(xué)課件】基于多核的并行程序設(shè)計

基于多核的并行程序設(shè)計歡迎來到基于多核的并行程序設(shè)計課程。本課程將深入探討多核計算的原理、技術(shù)和實踐應(yīng)用，幫助您掌握現(xiàn)代并行編程的核心技能。課程概述1并行計算基礎(chǔ)探討并行計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)計模式與優(yōu)化掌握并行程序設(shè)計模式和性能優(yōu)化技巧。4實踐與應(yīng)用通過實際案例學(xué)習(xí)并行程序的開發(fā)和部署。并行計算基礎(chǔ)并行計算定義并行計算是同時使用多個計算資源解決計算問題的過程。它將大問題分解為可以并行求解的小問題。并行計算優(yōu)勢提高計算速度、處理大規(guī)模問題、提升資源利用率。在科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。硬件架構(gòu)演進1單核時代以提高時鐘頻率和優(yōu)化指令集為主要發(fā)展方向。2多核時代單芯片集成多個處理核心，提高并行處理能力。3異構(gòu)計算時代結(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特點多核心集成單芯片上集成多個獨立處理核心。并行處理同時執(zhí)行多個任務(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)。負載均衡確保各核心工作負載均衡，避免資源浪費。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，實現(xiàn)真正的性能提升。并行程序設(shè)計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)行多個處理單元同時執(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，共享所屬進程的資源。多線程可實現(xiàn)程序內(nèi)的并發(fā)執(zhí)行。多線程優(yōu)勢提高程序響應(yīng)性、資源利用率和執(zhí)行效率。適合I/O密集型和計算密集型任務(wù)。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。信號量控制對共享資源的訪問數(shù)量。屏障同步多個線程的執(zhí)行進度。進程間通信共享內(nèi)存多個進程訪問同一塊內(nèi)存區(qū)域，實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)交換。消息傳遞進程通過發(fā)送和接收消息來交換數(shù)據(jù)和同步操作。管道用于父子進程或兄弟進程間的單向數(shù)據(jù)流通信。套接字支持不同主機上進程間的網(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。負載均衡靜態(tài)負載均衡在程序開始時固定任務(wù)分配。適用于任務(wù)量可預(yù)測的場景。簡單實現(xiàn)，但靈活性低。動態(tài)負載均衡運行時根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配。適應(yīng)性強，但有額外開銷。適用于負載不均衡的場景。OpenMP編程簡介OpenMP是一種用于共享內(nèi)存并行系統(tǒng)的高級編程接口。支持C、C++和Fortran。特點易于使用，漸進式并行化，可擴展性好。應(yīng)用廣泛用于科學(xué)計算、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。迭代分配自動或手動指定調(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高級特性任務(wù)并行使用task指令創(chuàng)建動態(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)。特點高性能、可擴展性強，適用于大規(guī)模并行計算。應(yīng)用廣泛用于高性能計算、科學(xué)模擬等領(lǐng)域。MPI基本概念進程MPI程序由多個并行執(zhí)行的進程組成。進程標(biāo)識每個進程有唯一的標(biāo)識號（rank）。通信子定義了一組可以相互通信的進程。MPI通信模型點對點通信兩個進程之間直接交換數(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）一個進程向所有其他進程發(fā)送相同的數(shù)據(jù)。散播（Scatter）將數(shù)據(jù)分散到所有進程。收集（Gather）從所有進程收集數(shù)據(jù)到一個進程。歸約（Reduce）對所有進程的數(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)行計算通信進行的同時可以執(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)類型和通信拓撲派生數(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。虛擬拓撲定義進程間的邏輯通信結(jié)構(gòu)。支持笛卡爾拓撲和圖拓撲。優(yōu)化通信性能和編程便利性。多核并行程序設(shè)計模式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性。數(shù)據(jù)并行模式定義將數(shù)據(jù)集劃分，多個處理單元同時執(zhí)行相同操作。適用場景大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，如矩陣運算、圖像處理。優(yōu)勢易于實現(xiàn)，可擴展性好，負載均衡。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)行的獨立任務(wù)。每個任務(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。實現(xiàn)方法使用線程池或任務(wù)隊列管理任務(wù)。動態(tài)負載均衡可提高效率。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)處理場景。GPU加速海量并行GPU擁有成千上萬個簡單核心，適合大規(guī)模并行計算。高性能對于適合的問題，GPU可提供比CPU更高的計算性能。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.啟動內(nèi)核函數(shù)4.將結(jié)果復(fù)制回主機5.釋放設(shè)備內(nèi)存并行程序性能評測和優(yōu)化1性能指標(biāo)加速比、效率、可擴展性。2性能分析工具使用專業(yè)工具如Vtune、NVIDIANsight等。3優(yōu)化策略負載均