多核并行编程算法

1/1多核并行编程算法第一部分多核并行编程基础概念 2第二部分OpenMP共享存储范式 4第三部分MPI分布式存储范式 8第四部分GPU编程模型 11第五部分并行算法设计原则 13第六部分并行同步和通信机制 16第七部分性能分析和优化 19第八部分多核并行编程应用示例 21

第一部分多核并行编程基础概念多核并行编程基础概念

多核并行编程

*将程序分解为可以同时运行在多核处理器上的多个并发任务（线程）。

*提升计算性能和吞吐量，减少执行时间。

并行编程模型

*共享内存模型：线程共享公共内存空间，允许直接访问和修改数据。

*消息传递模型：线程通过明确的消息传递进行通信，每个线程拥有私有内存空间。

线程

*程序执行的独立执行路径。

*共享程序变量和资源。

临界区

*共享数据被访问的代码段。

*必须同步以避免数据竞争和损坏。

同步

*协调线程之间的并行执行，确保正确性和数据一致性。

*常用的同步机制包括：锁、信号量、屏障。

锁

*互斥锁（mutex）或自旋锁。

*允许一个线程一次访问临界区，防止其他线程同时访问。

信号量

*计数器，表示临界区中的可用的资源数量。

*线程在进入临界区之前必须获得信号量，在退出临界区时释放信号量。

屏障

*同步点，确保所有线程在继续执行之前都到达特定点。

*用于在并行计算中实现阶段间通信。

数据竞争

*多个线程同时访问和修改共享数据导致的错误。

*导致不可预测的结果和程序崩溃。

数据一致性

*多个线程访问共享数据时，确保数据在所有线程中保持一致。

*同步机制可确保线程以可预测的方式访问和修改数据。

死锁

*多个线程无限期等待彼此释放锁定的资源。

*导致程序僵死，无法继续执行。

负载均衡

*将计算任务均匀分配到多个核心中，最大化资源利用率。

*考虑任务大小、计算强度和线程之间的依赖关系。

性能优化

*限制线程数量以避免开销过大。

*仔细考虑同步机制，避免不必要的争用。

*优化数据访问模式，减少共享内存冲突。

*利用库和工具来简化并行编程。

挑战

*调试和分析可能很复杂。

*数据竞争和死锁难以检测和修复。

*确保可移植性和效率。

适用场景

*计算密集型应用，如科学计算、图像处理、视频编码。

*数据密集型应用，如大数据分析、机器学习。

*实时系统，如游戏、嵌入式系统。第二部分OpenMP共享存储范式关键词关键要点OpenMP共享存储范式

1.OpenMP是一种共享存储并行编程模型，允许多个线程访问共享地址空间中的所有数据。

2.OpenMP提供了丰富的指令集，线程可以通过这些指令协调他们的操作，避免数据竞争和同步问题。

3.OpenMP适用于多种编程语言，包括C、C++和Fortran，便于移植和跨平台开发。

数据竞争

1.数据竞争是指多个线程同时访问共享数据而引发的问题，可能导致数据损坏或不一致。

2.OpenMP提供了OpenMP锁和原子操作等机制来控制数据访问，避免数据竞争。

3.应用程序员应仔细设计代码以最小化数据竞争，确保程序的正确性和可靠性。

同步

1.同步机制用于确保线程在执行某些操作之前等待其他线程完成。

2.OpenMP提供了OpenMP障碍和OpenMP互斥体等同步原语，允许线程等待或锁住共享资源。

3.正确的同步至关重要，可以防止线程执行意外的顺序或竞争共享资源。

负载均衡

1.负载均衡是指将任务分配给可用线程以最大限度地提高并行效率。

2.OpenMP提供了动态和静态负载均衡机制，允许线程根据工作量自动调整其工作量。

3.良好的负载均衡可以提高程序的性能和可扩展性。

OpenMP并行区域

1.OpenMP并行区域是OpenMP程序中并行执行代码的区域。

2.在并行区域内，线程被创建并分配给可用处理器。

3.OpenMP并行区域提供了一个明确的范围，应用程序员可以在其中控制并行性。

性能优化

1.OpenMP程序的性能优化至关重要，可以最大限度地利用并行硬件。

2.应用程序员应注意线程数量、任务大小和同步开销等因素。

3.使用分析工具和性能调优技术可以识别程序中的瓶颈并提高其效率。OpenMP共享存储范式

概念

OpenMP是一种共享存储并行编程范式，它允许多个线程访问和修改同一共享内存空间。每个线程可以有自己的私有数据，但它们都可以访问并更新共享内存中的数据。

优势

共享存储范式提供了以下优势：

*数据共享简单：由于所有线程都可以访问共享内存，因此数据共享变得容易且高效。

*一致性模型：所有线程都遵循相同的内存一致性模型，确保数据在更新时对所有线程都可见。

*减少通信开销：与消息传递范式相比，共享存储范式不需要显式的消息传递步骤，从而减少了通信开销。

关键概念

OpenMP共享存储范式基于以下关键概念：

*线程：程序中的并行执行单元。

*共享内存：所有线程都可以访问的内存区域。

*私有数据：每个线程拥有的仅对其可用的数据。

*同步原语：用于协调线程访问共享内存的机制。

同步原语

OpenMP提供了各种同步原语来控制对共享内存的访问，包括：

*临界区：用于保护对共享内存的互斥访问。

*读写锁：允许对共享数据进行并发读取和写入。

*屏障：用于确保所有线程在继续执行之前都达到特定点。

编程模型

OpenMP共享存储范式使用基于注释的编程模型，其中并行指令通过编译器指令添加到串行代码中。这些指令指定要并行执行的代码块以及要使用的同步机制。

OpenMP编译器将串行代码转换为并行代码，负责创建和管理线程、分配共享内存以及插入必要的同步机制。

示例

以下OpenMP代码示例演示了如何使用共享存储范式并行化循环：

```cpp

#pragmaompparallelfor

//对共享内存中的数据执行操作

}

```

在这个示例中，`#pragmaompparallelfor`指令指示编译器将循环并行化，每个线程将执行循环中的一个迭代。

优点和缺点

优点

*编程简单

*数据共享方便

*内存一致性

*减少通信开销

缺点

*并行性有限，取决于共享内存的带宽

*可能存在数据竞争和死锁风险

*难以调试并行错误

*缓存一致性开销

结论

OpenMP共享存储范式是一种用于并行编程的有效方法，它易于使用，提供简单的数据共享，并减少了通信开销。然而，它也存在一些缺点，如并行性有限、数据竞争风险以及调试困难。仔细考虑应用程序需求对于选择正确的并行范式至关重要。第三部分MPI分布式存储范式关键词关键要点MPI-2分布式存储范式

1.MPI-2提供了一组函数，用于存储和检索数据，这些函数基于对虚拟拓扑的描述。

2.虚拟拓扑表示处理器的连接关系，可以是一维、二维或三维的。

3.MPI-2分布式存储范式允许数据在处理器之间移动，并确保所有处理器都能访问相同的数据副本。

数据分布

1.MPI-2使用数据分布器来将数据分布到处理器的内存中。

2.数据分布器可以是块状、循环状或块状循环状的。

3.数据分布器的选择取决于应用程序的数据访问模式。

数据一致性

1.MPI-2提供了一组函数来确保数据在所有处理器之间保持一致性。

2.这些函数包括屏障同步和原子操作。

3.一致性机制确保了应用程序的正确性和可重复性。

集体通信操作

1.MPI-2提供了一组集体通信操作，用于在处理器之间进行数据交换。

2.这些操作包括广播、聚集和散射。

3.集体通信操作优化了处理器之间的通信，并提高了应用程序的性能。

通信拓扑

1.MPI-2允许应用程序指定通信拓扑，该拓扑定义了处理器之间的连接方式。

2.拓扑可以是环形、星形或完全网格的。

3.拓扑的选择会影响应用程序的通信性能。

故障处理

1.MPI-2提供了一组函数来处理处理器故障。

2.这些函数允许应用程序检测故障并从故障中恢复。

3.故障处理机制提高了应用程序的鲁棒性和可用性。MPI分布式存储范式

MPI（消息传递接口）是一种标准的分布式存储范例，它用于管理和交换分布在不同处理器上的数据。在MPI分布式存储范例中，数据被分解并存储在不同的处理器上，每个处理器拥有自己私有的数据子集。数据交换通过消息传递机制实现，允许处理器之间共享数据并协同处理。

基本概念

*处理器：构成并行系统的单个计算单元。

*任务：分配给处理器的计算任务。

*数据分解：将数据划分为较小的块，分配给不同的处理器。

*消息传递：处理器之间用于交换数据的机制。

MPI存储模型

MPI提供了两种基本存储模型：

*共享内存模型：所有处理器都可以直接访问所有数据。这是一种简单的模型，但缺乏可扩展性和并行效率。

*分布式内存模型：每个处理器只能直接访问其自己的私有数据。数据交换通过显式消息传递实现。这种模型更具可扩展性和效率，但需要额外的编程开销。

MPI数据分布

MPI提供了多种数据分布选项，包括：

*块分布：将数据均匀地划分为块，分配给不同的处理器。

*循环分布：以循环方式将数据元素分配给不同的处理器。

*散射分布：将数据元素分散到不同的处理器上。

消息传递

MPI消息传递基于缓冲区，允许处理器发送和接收数据块。消息传递操作包括：

*MPI_Send：从发送缓冲区发送数据块。

*MPI_Recv：接收数据块到接收缓冲区。

*MPI_Isend：非阻塞发送。

*MPI_Irecv：非阻塞接收。

优点

*可扩展性：MPI分布式存储范例允许在大量处理器上高效地并行化程序。

*效率：MPI的消息传递机制可以优化数据交换，以获得最佳性能。

*标准化：MPI是一种标准化的接口，可以在各种并行系统上使用。

*便携性：MPI程序可以在不同的并行平台上移植。

限制

*额外开销：MPI分布式存储范例需要额外的编程开销，例如数据分解和消息传递。

*数据共享：在分布式内存模型中，数据共享需要显式消息传递，这可能会降低性能。

*调试复杂性：调试MPI并行程序可能很复杂，因为数据分散在不同的处理器上。

应用

MPI分布式存储范例广泛用于各种并行应用中，包括：

*数值模拟

*数据分析

*图形处理

*机器学习

*科学计算第四部分GPU编程模型关键词关键要点【统一内存模型】

1.GPU和CPU共享相同的物理内存，无需进行显式的数据拷贝或同步操作。

2.允许快速访问和修改数据，提高算法性能。

3.简化了编程模型，降低了并行编程难度。

【单指令多数据(SIMD)模型】

GPU编程模型

简介

图形处理单元（GPU）是一种高度并行的处理器架构，最初用于加速图形渲染。然而，近年来，GPU已成为通用计算的有力工具，尤其适用于高度并行的计算任务。了解GPU编程模型对于有效利用GPU进行通用计算至关重要。

CUDA

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是NVIDIA开发的GPU编程模型。它提供了对GPU硬件和软件的低级访问，允许程序员直接控制GPU上的计算。CUDA使用一种称为CUDAC的编程语言，它是一种C语言的扩展，增加了GPU特定的特性。

CUDA编程模型

CUDA编程模型基于以下关键概念：

*主机和设备：程序在主机（例如CPU）上运行，而计算在GPU（称为设备）上执行。

*内核：内核是设备上运行的并行函数。它包含要并行执行的计算逻辑。

*线程：内核中的每个线程都是一个独立的计算单元。内核可以启动数千个线程，使GPU可以并行执行大量计算。

*共享内存：共享内存是设备上的快速内存区域，可供内核中所有线程访问。它用于线程之间的数据共享。

*常量内存：常量内存是设备上的只读内存区域，用于存储内核代码和数据。

CUDA线程层次结构

CUDA线程以层级方式组织：

*线程组：一组线程执行相同代码，并共享共享内存。

*线程块：一组线程组执行相同代码，但拥有独立的共享内存。

*网格：网格是执行相同代码的多维线程块数组。

OpenCL

OpenCL（OpenComputingLanguage）是一种跨平台GPU编程模型，由KhronosGroup开发。它使用C语言的子集作为编程语言，支持各种硬件平台，包括NVIDIA、AMD和IntelGPU。

OpenCL编程模型

OpenCL编程模型与CUDA编程模型类似，但有一些关键差异：

*内存模型：OpenCL使用统一内存模型，允许主机和设备访问相同的内存空间。

*编译器：OpenCL由编译器编译，该编译器将OpenCL源代码转换为特定于设备的代码。

*并行性：OpenCL允许程序员指定线程组和内核的并行性。

选择CUDA还是OpenCL

CUDA和OpenCL都是强大的GPU编程模型，各有其优点和缺点。

*CUDA：CUDA提供对GPU硬件的低级访问，并为NVIDIAGPU进行了优化。它通常比OpenCL提供更高的性能，但仅限于NVIDIA硬件。

*OpenCL：OpenCL是跨平台的，可以在各种硬件平台上使用。它提供了更简单的编程接口，但可能比CUDA性能稍低。

程序员的选择通常取决于具体应用程序的特定需求和目标硬件。第五部分并行算法设计原则关键词关键要点主题名称：优化任务分解

1.将计算任务细分为可并行的子任务，避免顺序执行瓶颈。

2.考虑任务之间的依赖关系和通信开销，平衡负载并最小化同步点。

3.采用动态任务分配策略，在运行时根据负载情况动态分配任务，提高效率。

主题名称：最大化并发性

并行算法设计原则

并行算法设计原则是一系列指导原则，用于创建高效且可扩展的并行算法。这些原则有助于最大限度提高并行化利用率、减少通信开销，并确保算法正确性和健壮性。

1.粒度

粒度referstothesizeofthetasksthatareexecutedinparallel.Acoarse-grainedalgorithmhasasmallnumberoflargetasks,whileafine-grainedalgorithmhasalargenumberofsmalltasks.Thechoiceofgranularitydependsontheproblembeingsolvedandthetargetparallelarchitecture.

2.数据并行性

Dataparallelismoccurswhenthesameoperationisappliedtodifferentelementsofadatastructureinparallel.Thistypeofparallelismisoftenusedinimageprocessing,scientificcomputing,andmachinelearningapplications.

3.任务并行性

Taskparallelismoccurswhendifferenttasksareexecutedinparallel.Thistypeofparallelismisoftenusedingraphalgorithms,dynamicprogramming,andMonteCarlosimulations.

4.Pipelineparallelism

Pipelineparallelismoccurswhentasksareexecutedina流水线方式，其中每个任务的结果被传递到下一个任务。这种类型的并行性通常用于图像处理、流媒体和网络应用程序。

5.减少通信

Communicationoverheadcanbeasignificantbottleneckinparallelalgorithms.Therefore,itisimportanttodesignalgorithmsthatminimizetheamountofcommunicationrequired.Thiscanbeachievedbyusingdatastructuresthatpromotelocality,reducingthenumberofmessagessent,andusingefficientcommunicationprotocols.

6.容错性

并行算法必须能够容忍故障。这可以通过使用容错机制来实现，例如检查点、复制和错误恢复。

7.可扩展性

并行算法应该能够扩展到使用更多处理器。这可以通过使用可扩展的数据结构和算法来实现。

8.确定性

并行算法应该在所有处理器上产生相同的结果。这可以通过使用同步原语和确定性算法来实现。

9.可移植性

并行算法应该能够在不同的并行架构上运行。这可以通过使用可移植程序接口和编程环境来实现。

10.调试

Debuggingparallelalgorithmscanbechallenging.Therefore,itisimportanttousedebuggingtoolsandtechniquesthatarespecificallydesignedforparallelprogramming.

通过遵循这些原则，您可以创建高效、可扩展且健壮的并行算法，充分利用并行计算的优势。第六部分并行同步和通信机制并行同步和通信机制

简介

并行同步和通信机制对于协调多核系统中并行任务至关重要，允许线程间交换数据和同步执行。本文将探讨各种用于多核并行编程的同步和通信机制。

共享内存模型

共享内存模型是多核系统中线程访问同一物理内存区域的编程范例。它使用锁和同步原语来协调线程对共享数据的访问。

*锁：锁是用于保护共享资源的机制。当一个线程获得锁时，它可以独占访问该资源。

*同步原语：同步原语是用于控制线程执行顺序的特殊指令。它们包括屏障、信号量和条件变量，用于实现线程之间的rendezvous和通信。

消息传递模型

消息传递模型是一种编程范例，其中线程通过显式发送和接收消息进行通信。它使用消息传递接口(MPI)等库来发送和接收数据包。

*缓冲区：缓冲区是用于在发送者和接收者之间存储消息的区域。

*集合通信：集合通信操作使线程能够同步并进行集体通信，例如广播、汇总和归约。

混合模型

混合模型结合了共享内存和消息传递模型的元素。它允许线程使用共享内存来快速访问本地数据，并使用消息传递来在不同节点上的线程之间进行通信。

同步机制

*屏障：屏障迫使所有线程在继续执行之前等待，直到最后一个线程到达屏障。

*信号量：信号量是一种计数器，用于限制对共享资源的访问。线程可以增加或减少信号量的值，以指示资源是否可用。

*条件变量：条件变量是一种与互斥锁关联的变量，允许线程等待条件满足。

通信机制

*发送/接收：发送/接收操作用于在线程之间发送和接收消息。

*集合通信：集合通信操作允许线程同步并执行集体通信操作，例如广播、汇总和归约。

其他机制

*原子变量：原子变量允许线程在不使用锁的情况下对变量进行原子操作。

*无锁数据结构：无锁数据结构使用算法来避免锁，并允许并发访问共享数据。

*并行编程语言：一些编程语言，例如OpenMP和CilkPlus，提供了内置的同步和通信机制，简化了并行编程。

选择机制

选择最合适的同步和通信机制取决于应用程序的特性，例如：

*代码结构：共享内存模型更适用于线程访问大量共享数据的应用程序。

*任务规模：消息传递模型更适用于需要在不同节点之间进行通信的大规模并行应用程序。

*性能需求：混合模型可以提供对本地数据快速访问和跨节点通信的平衡。

结论

并行同步和通信机制是多核并行编程的关键组成部分。通过理解和选择最合适的机制，程序员可以开发高效且可扩展的并行应用程序，充分利用多核处理器的潜力。第七部分性能分析和优化性能分析和优化

性能分析

性能分析是多核并行编程算法中必不可少的步骤，旨在发现算法的性能瓶颈并改进其效率。常见的性能分析工具包括：

*性能分析器：例如英特尔的VTuneAmplifier或GDB的gprof，用于测量代码执行时间、内存使用情况和线程并行度。

*性能计数器：硬件和操作系统提供的计数器，用于监视诸如缓存命中率、分支预测正确率和指令吞吐量等微观架构事件。

*性能建模：使用数学模型来估计程序的性能，帮助识别算法的潜在瓶颈。

优化技术

通过性能分析，可以确定以下优化技术：

数据局部性优化：

*优化数据访问模式，以最大化缓存命中率。

*使用数据结构和算法，使相关数据保存在同一缓存行中。

*利用空间局部性（相邻元素被访问的可能性更高）和时间局部性（最近访问的元素更有可能再次被访问）。

减少同步开销：

*使用无锁数据结构或非阻塞算法来避免频繁的锁争用。

*探索同步原语的替代方案，例如原子操作或读写锁。

*优化临界区，减少持有锁的时间。

并行度优化：

*增加线程数量，但要注意并行开销。

*细化任务粒度，创建更小的、可并行化的任务。

*利用工作窃取或任务队列来动态平衡线程负载。

负载均衡：

*确保所有处理核心都尽可能均匀地分配工作。

*使用调度算法或动态负载平衡技术来优化任务分配。

*解决热点问题，即某些线程处理不成比例的工作负载。

其他优化技术：

*编译器优化：利用编译器选项来启用性能提升特性，例如循环展开或指令调度。

*硬件平台优化：选择具有合适并行功能和内存层次结构的硬件。

*算法优化：探索替代算法或数据结构，以提高并行性和效率。

优化过程

性能优化是一个迭代过程，通常涉及以下步骤：

1.基线性能分析：测量未优化程序的性能指标。

2.识别瓶颈：使用性能分析工具确定算法的性能瓶颈。

3.应用优化技术：针对确定的瓶颈应用适当的优化技术。

4.重新分析：再次运行性能分析，以评估优化技术的有效性。

5.进一步优化：如有必要，重复步骤3-4，直至达到所需的性能目标。

度量标准

多核并行算法的性能通常使用以下度量标准衡量：

*执行时间：程序完成其任务所需的时间。

*加速比：多核版本与单核版本程序的执行时间之比。

*效率：加速比与使用的内核数量之比。

*可扩展性：程序在内核数量增加时的性能提升程度。

结论

性能分析和优化对于多核并行编程算法的成功至关重要。通过了解算法的性能特征和应用适当的优化技术，可以显著提高程序的效率和可扩展性。持续的性能优化可以通过迭代过程来实现，该过程涉及性能分析、瓶颈识别、优化技术应用和结果验证。第八部分多核并行编程应用示例关键词关键要点物理模拟

1.利用多核并行编程，模拟物理系统中的复杂交互，如流体动力学、固体力学和天气预报。

2.通过并行化的计算，大幅提高模拟的精度和速度，实现实时或近实时的物理模拟。

3.多核并行编程使物理模拟扩展到更大的规模，分析和预测更复杂的物理现象。

图像处理

1.利用多核并行编程，加速图像处理操作，如图像增强、图像分割和特征提取。

2.并行化算法处理大量图像数据，实现高速图像处理和实时图像分析。

3.多核并行编程释放了图像处理的潜力，使机器视觉、医学成像和视频分析等应用受益匪浅。

数据分析

1.利用多核并行编程，加速大规模数据分析算法，如机器学习、数据挖掘和统计分析。

2.通过并行化计算，显着缩短数据处理时间，从而更快地获取见解和做出决策。

3.多核并行编程使数据分析扩展到海量数据集，发掘隐藏的模式和趋势。

基因组学

1.利用多核并行编程，分析大型基因组数据集，识别疾病相关基因和生物标志物。

2.并行化的计算提高了基因组分析的速度和效率，缩短了药物发现和个性化医疗的时间。

3.多核并行编程促进了基因组学的进步，加深了对人类疾病的理解。

天气预报

1.利用多核并行编程，执行复杂的天气预报模型，模拟大气环流和预测天气事件。

2.并行化的计算提高了天气预报的精度和时间分辨率，使预测更准确和可靠。

3.多核并行编程增强了天气预报能力，为公众安全、应急管理和经济发展提供重要支持。

人工智能

1.利用多核并行编程，训练和部署深度学习模型，实现人工智能应用，如图像识别、自然语言处理和语音识别。

2.并行化的计算使人工智能模型训练和推断加速，提高了性能和效率。

3.多核并行编程促进了人工智能的飞速发展，推动了自动化、决策支持和人类增强等领域。多核并行编程应用示例

科学计算

*分布式计算：将大型计算任务分配到多个计算节点

*有限元分析：模拟复杂物理现象的数值方法

*计算流体动力学：模拟流体运动和热传递

图像处理

*图像增强：改善图像质量和可视化

*图像分割：将图像分解为感兴趣的区域

*模式识别：从图像中检测和识别模式

音频处理

*音频信号处理：滤波、压缩和增强音频信号

*音乐生成：通过并行算法创建合成音乐

*语音识别：将语音数据转换成文本

金融建模

*风险分析：计算金融投资的风险

*投资组合优化：确定风险和回报之间的最佳平衡

*蒙特卡洛模拟：模拟不确定事件的影响

数据挖掘

*聚类：将复杂数据集分组为相似组

*分类：根据特定特征将数据点分配到类别

*关联规则挖掘：从大量数据中识别模式和趋势

机器学习

*神经网络训练：通过并行算法提高神经网络的训练效率

*支持向量机：用于分类和回归问题的大型数据集的解决方案

*决策树学习：从数据中构建分类模型

并行算法

OpenMP

*共享内存编程模型

*支持单指令多数据（SIMD）并行

*用于Fortran、C和C++

MPI

*消息传递接口

*支持分布式内存编程模型

*用于C和Fortran

CUDA

*NVIDIA图形处理单元（GPU）编程模型

*提供对GPU高度并行计算核心的访问

*用于C和Fortran

应用案例

NASA并行计算

*用于伽利略任务的并行图像处理

*仿真航天飞机再入大气层

英特尔并行计算

*用于药物发现的并行基因组测序

*增强气象预测模型

谷歌并行计算

*网络搜索引擎的后端并行索引

*GoogleEarth的大规模数据处理

结论

多核并行编程已成为解决各种计算密集型问题的有力工具。从科学计算到机器学习，其应用范围广泛，为提高性能和解决复杂问题提供了巨大的潜力。通过利用现有的并行编程模型和算法，开发人员可以充分利用多核体系结构的强大功能。关键词关键要点主题名称：多核并行编程基础概述

关键要点：

1.多核并行编程是一种利用多核CPU同时执行多个任务的编程范式。

2.并行编程的目标是通过资源并行提高性能，它不同于串行编程，后者一次只执行一个任务。

3.多核并行编程的挑战包括线程同步、数据竞争和死锁避免。

主题名称：并行编程模型

关键要点：

1.共享内存模型：线程共享同一块内存，可以通过锁或原子操作同步。

2.消息传递模型：线程通过消息传递进行通信，无需共享内存。

3.混合模型：结合了共享内存和消息传递模型的优点。

主题名称：线程同步

关键要点：

1.临界区：一个只允许一个线程同时访问的代码段，通过锁或原子操作实现。

2.信号量：一个计数器，用于控制线程对资源的访问，避免死锁。

3.屏障：一个同步点，确保所有线程都到达该点才能继续执行。

主题名称：数据竞争

关键要点：

1.数据竞争发生在两个或多个线程同时访问共享数据并尝试对其进行修改时。

2.数据竞争可能导致不可预测的行为，如程序崩溃或数据损坏。

3.避免数据竞争的方法包括：使用锁、原子操作或采用无竞争的数据结构。

主题名称：死锁

关键要点：

1.死锁发生当两个或多个线程相互等待对方释放资源时。

2.死锁可能导致系统瘫痪，因为线程无法继续执行。

3.避免死锁的方法包括：使用死锁检测算法或采用先占式调度。

主题名称：多核并行编程发展趋势

关键要点：

1.异构并行：利用不同类型的处理器（如CPU、GPU、FPGA）提高性能。

2.动态并行：根据运行时信息动态调整并行度，以提高效率和适应性。

3.分布式并行：在分布式系统中执行并行计算，以处理海量数据。关键词关键要点主题名称：共享内存并行

关键要点：

-使用共享内存空间允许处理器访问相同的数据结构。

-进程通过锁和原子操作同步，以确保数据一致性。

-适用于通信量低且数据访问模式更可预测的情况。

主题名称：消息传递并行

关键要点：

-进程通过显式消息交换进行通信，每个处理器都有自己独立的内存空间