并行计算机体系结构课件

并行计算机体系结构课件目录CONTENTS并行计算机体系结构概述并行计算机体系结构分类并行计算机硬件系统并行计算机操作系统并行算法设计并行计算机性能评估与优化01并行计算机体系结构概述CHAPTER并行计算机是指具有多个处理单元（PU）的计算机系统，这些处理单元可以同时执行多个操作。并行计算机分为单指令多数据流（SIMD）和多指令多数据流（MIMD）两种类型。SIMD并行计算机在每个时钟周期内对一组数据进行相同的操作，而MIMD并行计算机则可以同时执行不同的指令。并行计算机的定义并行计算机的重要性01并行计算机可以提高计算速度和效率，特别是在处理大规模数据集和进行复杂计算时。02并行计算机可以解决许多科学、工程和其他领域的计算问题，如天气预报、物理模拟、图像处理等。03并行计算机在军事、航空航天、医学等领域也有广泛的应用。01早期的并行计算机采用共享内存架构，后来逐渐发展为分布式内存架构。随着技术的发展，并行计算机的规模和性能不断提高，目前已经出现了许多超级计算机和集群系统。未来的并行计算机将继续朝着更高性能、更低能耗和更易扩展的方向发展。并行计算机的历史可以追溯到20世纪60年代，当时人们开始研究如何将多个处理单元集成到一个系统中。020304并行计算机的历史与发展02并行计算机体系结构分类CHAPTER适用于大规模并行计算，如图像处理、科学计算等MIMD体系结构（MultipleInstruction,MultipleData）每个处理机执行不同的操作，处理不同的数据适用于多任务并行计算，如实时系统、搜索引擎等单一指令，多数据流体系结构（SingleInstruction,MultipleData）每个处理机执行相同的操作，处理不同的数据SIMD体系结构各个处理机之间通过消息传递进行通信共享内存模型适用于多处理器系统，如多核CPU、GPU等消息传递模型适用于分布式系统，如网格计算、云计算等各个处理机共享内存空间，通过内存进行数据交换010203040506MIMD体系结构01高性能计算集群02通过高速网络连接多个高性能计算机节点03适用于大规模科学计算、天气预报等应用04云计算平台05通过虚拟化技术将多个计算资源抽象为一个云平台06适用于弹性扩展、按需付费的计算需求，如Web服务、企业应用等分布式计算体系结构0102超立方体体系结构超立方体具有高连通性和低延迟的特点，适用于大规模并行计算和高性能计算领域超立方体是一种特殊的网络拓扑结构，每个节点与其它节点都有连接03并行计算机硬件系统CHAPTER并行处理单元是并行计算机的核心部件，它负责执行并行计算任务。并行处理单元通常采用多处理器结构，每个处理器都可以独立执行计算任务。并行处理单元可以通过共享内存或分布式内存来存储数据。并行处理单元还可以通过消息传递或共享内存来通信。01020304并行处理单元存储层次结构是并行计算机中不同类型存储器的组合方式。存储层次结构通常包括寄存器、高速缓存、主存和外部存储器。寄存器是速度最快的存储器，用于存储需要快速访问的数据。高速缓存是速度较快的存储器，用于存储经常访问的数据。主存是速度较慢的存储器，用于存储大量数据。外部存储器是速度最慢的存储器，用于存储大量需要长期保存的数据。存储层次结构高速缓存用于加速数据访问，通常分为一级高速缓存和二级高速缓存。内存管理负责分配和管理内存空间，以避免不同程序之间的干扰和冲突。内存管理可以通过分段、分页、虚拟内存等技术实现。高速缓存与内存管理I/O设备是并行计算机与外部设备进行通信的接口。I/O设备通常包括硬盘、光驱、键盘、鼠标等。网络连接是并行计算机之间进行通信的接口。网络连接通常包括以太网、光纤等通信协议。I/O设备与网络连接04并行计算机操作系统CHAPTER03并行操作系统结构并行操作系统通常由进程管理、资源管理和任务调度等几个核心部分组成。01并行操作系统定义并行操作系统是一种能够同时处理多个任务的计算机操作系统。02并行计算机分类根据并行程度的不同，并行计算机可分为多处理器计算机、多核处理器计算机和分布式计算网络。并行操作系统概述01进程是计算机中的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位。进程定义与作用02线程是进程内的一个执行路径，是系统调度和执行的基本单位。线程定义与作用03一个进程可以包含多个线程，线程共享进程的资源，但也可以有自己的执行路径和局部变量。进程与线程关系进程与线程管理资源定义资源是计算机系统中有限的物理或逻辑资源，如处理器、内存、磁盘等。资源分配方式并行操作系统通常采用静态和动态两种方式进行资源分配。资源共享与竞争多个进程或线程可以共享资源，但也可能存在竞争，需要进行有效的管理和控制。资源管理任务调度是并行操作系统中的一个重要功能，它负责按照一定的策略将任务分配给处理器执行。任务调度定义负载平衡可以使得系统中的各个处理器尽可能地均衡负载，提高系统整体性能。负载平衡意义负载平衡策略包括静态负载平衡和动态负载平衡两种，各有优缺点，需要根据实际应用场景进行选择。负载平衡策略任务调度与负载平衡05并行算法设计CHAPTER并行算法的分类根据并行程度的不同，并行算法可分为强并行算法和弱并行算法。并行算法的设计原则设计并行算法时需要考虑任务划分、通信开销、负载均衡等因素，以提高算法的效率和性能。并行算法的定义并行算法是一种在计算过程中同时执行多个操作的算法，具有高效性、可扩展性和资源共享的优点。并行算法的基本要素利用多个处理器的优势，将待排序的序列划分为多个子序列，每个处理器对一个子序列进行快速排序，最终合并得到全局排序结果。并行快速排序将待排序的序列划分为多个子序列，每个处理器对一个子序列进行排序，然后将所有子序列合并成一个有序序列。并行归并排序并行排序算法在多个处理器上同时搜索目标元素，每个处理器搜索一部分数据，然后通过通信将搜索结果合并。利用二分搜索算法的特性，将搜索区间划分为多个子区间，每个处理器搜索一个子区间，通过通信将搜索结果合并。并行搜索算法并行二分搜索并行顺序搜索并行Dijkstra算法在多个处理器上同时执行Dijkstra算法的各个步骤，提高求解单源最短路径问题的效率。并行Floyd-Warshall算法利用多个处理器实现Floyd-Warshall算法的并行化，加快求解任意两点间最短路径问题的速度。并行图论算法06并行计算机性能评估与优化CHAPTER基准测试通过运行一系列代表性的基准测试程序，获取并行计算机的基本性能数据。模拟器利用模拟器模拟并行计算机的运行，通过模拟器可以评估并行计算机的性能。实际运行在实际运行并行计算机的过程中，对其性能进行评估。性能评估方法增加处理器数量通过增加处理器数量，提高并行计算机的处理能力。提高内存带宽通过提高内存带宽，减少内存访问延迟对性能的影响。优化存储器层次结构通过优化存储器层次结构，提高存储器的访问速度和命中率。网络拓扑结构通过改变网络拓扑结构，提高并行计算机内部通信的效率。硬件优化策略通过优化算法，提高程序的运行效率。算法优化将程序拆分成多个并行任务，提高程序的并行度。并行化通过平衡处理器之间的负载，避免某些处理器过载而其他处理器空闲的情况。负载平衡通