嵌套循环并行化优化

18/24嵌套循环并行化优化第一部分循环并行化原理 2第二部分嵌套循环的并行化策略 3第三部分负载平衡的优化策略 5第四部分数据依赖性分析 8第五部分粒度控制及开销评估 12第六部分循环展开与代码重组 13第七部分多级嵌套循环的并行化 16第八部分优化并行循环的性能 18

第一部分循环并行化原理循环并行化原理

循环并行化是一种优化技术，通过将循环分解成更小的并行任务，从而在多核或多处理器系统上提高代码性能。其基本原理如下：

1.循环分解

将一个大的循环分解成较小的、独立的循环块。每个块由一个或多个迭代组成，这些迭代可以并行执行。

2.任务调度

将分解后的循环块调度给不同的处理器或线程。每个处理器或线程负责执行特定的块，从而实现并行执行。

3.数据依赖性分析

在调度任务之前，必须分析循环中的数据依赖性。数据依赖性是指一个迭代的结果被后续迭代使用。如果存在数据依赖性，则迭代不能并行执行。

4.同步机制

当存在数据依赖性时，同步机制用于协调处理器或线程之间的执行。同步机制确保处理器或线程以正确的顺序执行，防止数据竞争和死锁。

循环并行化的优点

*提高性能：通过将循环并行化，可以在多核或多处理器系统上显著提高代码性能。

*可扩展性：并行化代码可以很容易地扩展到具有更多核或处理器的系统。

*资源利用率：并行化代码可以充分利用系统资源，减少空闲时间。

循环并行化的挑战

*数据依赖性：数据依赖性是循环并行化面临的主要挑战。如果存在数据依赖性，则并行化可能会导致不正确的结果。

*同步开销：同步机制需要额外的开销，这可能会抵消并行化的收益。

*编译器支持：编译器必须支持循环并行化，才能有效利用该技术。

循环并行化技术

有各种技术可用于实现循环并行化，包括：

*OpenMP：一个广泛使用的并行编程API，提供循环并行化指令。

*MPI：一个用于分布式内存系统的消息传递接口，也可以用于实现循环并行化。

*CUDA和OpenCL：用于图形处理单元（GPU）的并行编程框架，支持循环并行化。第二部分嵌套循环的并行化策略关键词关键要点【循环并行化策略】：

1.代码并行：将循环分割成独立的块，在多个处理器上并发执行。

2.数据并行：将数据集分割成块，在不同的处理单元上进行并行操作。

3.任务并行：将任务分解为更小的子任务，分配给不同的处理器并行执行。

【细粒度并行】：

嵌套循环的并行化策略

一、空间并行

*块划分：将循环空间划分为多个块，每个块分配给一个处理元素（PE）。PE独立执行块中的迭代，无需同步或通信。

*循环划分：将循环迭代划分为多个子集，每个子集分配给一个PE。PE并行执行不同的子集，并在所有子集完成时同步。

*域划分：将循环空间划分为多个域，每个域包含一组非重叠迭代。每个PE被分配一个域并独立执行。

二、时间并行

*环划分：将循环迭代划分为多个环，每个环包含一组连续迭代。PE并行执行不同的环，在每个环完成时同步。

*波浪划分：将循环迭代划分为多个波，每个波包含一组非重叠迭代。PE以波的方式执行，在每个波完成时同步。

*序列划分：将循环迭代划分为多个序列，每个序列包含一组顺序迭代。PE并行执行不同的序列，无需同步或通信。

三、混合并行

*空间-时间并行：将空间和时间并行技术相结合。这涉及将循环空间划分为块或域，并将循环迭代划分为环或波。

*循环-数据并行：将循环并行与数据并行相结合。这涉及将循环迭代划分为子集，并将数据结构划分为分块，每个PE在自己的数据块上执行子集。

四、选择合适策略的准则

选择最佳并行化策略取决于多个因素，包括：

*循环结构：循环的嵌套深度、迭代次数和依赖关系。

*可用资源：处理元素的数量、通信开销和内存限制。

*数据访问模式：数据是否以规则或不规则的方式访问。

*性能目标：所期望的并行化程度和加速比。

通过仔细分析这些因素，可以为特定嵌套循环选择最合适的并行化策略，从而最大程度地提高程序性能。第三部分负载平衡的优化策略关键词关键要点循环划分和块划分

1.将嵌套循环划分为块或迭代子集，每个块独立执行。

2.块之间的通信可以最小化，从而提升并行效率。

3.块大小的选择至关重要，过大会导致负载不均衡，过小会增加开销。

动态负载平衡

1.监控并行任务的负载，并在执行过程中动态调整。

2.将负载从过载任务转移到欠载任务，实现更均衡的资源利用。

3.动态负载平衡算法可以适应不断变化的负载模式。

任务窃取

1.允许多个线程执行一个全局任务队列。

2.当一个线程完成其当前任务时，它可以从队列中窃取其他任务来执行。

3.任务窃取可以自然地平衡负载，因为线程倾向于从繁忙线程窃取任务。

线程池

1.预先创建一组线程，并根据需要分配给任务。

2.线程池管理线程生命周期，减少线程创建和销毁的开销。

3.适当的线程池大小可以提高性能并防止资源争用。

数据并行

1.将数据并行地复制到每个并行任务。

2.每个任务处理独立的数据块，减少共享内存的争用。

3.适用于数据结构较大且并发访问概率较低的情况。

同步机制

1.确保并行任务之间的数据一致性和正确执行。

2.常见的同步机制包括锁、屏障和其他基于原子的操作。

3.适当的同步策略可以提高并行效率，同时保证数据完整性。环形套路的优化策略

环形套路的并行化

环形套路的并行化旨在将计算任务并行分配给多个处理单元，以提高性能。优化环形套路的并行化策略至关重要，因为它可以显著缩短计算时间。

优化策略：

*数据分区：将数据结构（例如数组）分区成较小的块，并将其分配给不同的处理单元。这有助于减少共享内存冲突，提高缓存效率。

*同步机制：使用适当的同步机制（例如锁、屏障）来确保数据一致性，防止不同处理单元同时写入同一内存位置。

*负载平衡：使用动态调度算法来平衡不同处理单元之间的负载，避免出现任务饥饿或过载的情况。

*减少数据竞争：通过使用私有变量或复制数据结构来减少对共享数据的竞争，从而提高并行性。

*避免假共享：使用内存对齐技术或缓存行填充来防止假共享，这是由于不同处理单元访问相邻内存位置而导致的性能下降。

并行算法的优化

除了优化并行化的策略外，还可以优化并行算法本身，以提高性能：

*算法选择：选择适用于并行化的算法，例如使用OpenMP或MPI库实现的并行版本。

*粒度调整：调整并行粒度，即每个处理单元执行的任务大小，以找到最佳性能点。

*流并行：使用流并行技术来重叠数据处理和通信操作，提高并行效率。

*减少分支预测失败：优化分支预测以减少分支预测失败，这是由于处理单元无法预测程序流而导致的性能下降。

性能分析和优化

性能分析对于识别并消除环形套路的瓶颈至关重要。以下技术可用于性能分析和优化：

*性能分析工具：使用性能分析工具（例如Valgrind、gprof）来识别热点和性能瓶颈。

*代码审查：手动代码审查以查找并行化错误和性能问题。

*基准测试：使用基准测试来比较不同并行化策略和算法的性能。

*性能调优：基于性能分析结果进行性能调优，以提高并行环形套路的整体效率。

案例研究

案例1:

在图像处理应用程序中，环形套路用于并行处理图像帧。通过将图像帧分区并使用OpenMP库实现并行化，应用程序的处理时间从20秒减少到5秒。

案例2:

在科学计算应用程序中，环形套路用于求解偏微分方程。通过优化算法粒度并使用流并行技术，应用程序的求解时间从60分钟减少到20分钟。

通过采用适当的优化策略，可以显著提高环形套路的并行化性能，从而缩短计算时间并提高应用程序的效率。第四部分数据依赖性分析关键词关键要点数据依赖分析

1.数据依赖类型的识别：

-数据依赖分析旨在识别代码中存在的不同类型的数据依赖性，包括：读后写依赖性、写后读依赖性、反依赖性等。

2.依赖图的构建：

-基于数据依赖类型的识别，构建数据依赖图以表示代码中的数据流和依赖关系，为并行化优化提供基础。

3.依赖分析算法：

-应用数据流分析技术，如“ReachingDefinitions”算法，以有效地识别和构建代码中的数据依赖图。

程序并行化

1.并行化潜在性的识别：

-数据依赖性分析帮助识别代码中可以并行化的部分，通过消除或减少数据依赖性，为并行化优化创造机会。

2.并行粒度的确定：

-分析数据依赖图中的依赖关系，确定适合并行化的代码块大小，以优化性能和资源利用率。

3.并行化技术的应用：

-根据数据依赖性和并行粒度，选择合适的并行化技术，例如OpenMP、MPI或CUDA，实现代码的并行化执行。

循环并行化

1.循环数据依赖性的分析：

-专注于分析循环代码中的数据依赖性，识别可以并行化的循环，并消除或减少循环内部的数据依赖性。

2.循环并行化策略：

-评估不同的循环并行化策略，例如循环拆分、循环交换和循环融合，以优化并行性能。

3.循环并行化工具：

-利用编译器工具或程序分析工具，自动或半自动地识别和实现循环并行化优化。

数据并行化

1.数据并行性的识别：

-分析数据依赖性，识别可以并行处理的数据块，通过并行化数据操作来提高计算效率。

2.数据并行化策略：

-探索数据分区、数据复制和数据交换等数据并行化策略，以优化数据处理并行性。

3.并行数据结构：

-采用并行数据结构，例如并行数组或并行链表，以高效地管理和访问并行处理的数据。

自动并行化

1.智能编译器技术：

-开发智能编译器技术，利用数据依赖性分析和程序转换技术，自动识别和实现并行化优化。

2.并行编程模型：

-提供高级并行编程模型，简化并行程序的开发和维护，减少手动并行化工作量。

3.自适应并行化：

-实现自适应并行化机制，根据程序运行时特性动态调整并行化程度，以优化性能。

并行化性能评估

1.并行效率度量：

-定义并行效率度量，如加速比和效率，以评估并行化优化的有效性。

2.性能分析工具：

-利用性能分析工具，分析并行代码的执行情况，识别性能瓶颈并指导进一步的优化。

3.并行可扩展性：

-分析并行代码的可扩展性，评估代码在不同核心数或处理节点数下的性能表现。数据依赖性分析

数据依赖性分析旨在确定程序中变量之间存在的依赖关系。在并行化嵌套循环时，识别和分析数据依赖性至关重要，因为它决定了循环并行化的可行性和效率。

#数据依赖性的类型

数据依赖性可分为以下四类：

*流依赖性(FlowDependence)：当一个变量的写操作依赖于另一个变量的读操作时。

*反依赖性(Anti-Dependence)：当一个变量的读操作依赖于另一个变量的写操作时。

*输出依赖性(OutputDependence)：当两个变量的写操作依赖于相同的变量时。

*输入依赖性(InputDependence)：当两个变量的读操作依赖于相同的变量时。

#数据依赖性图(DDG)

数据依赖性图（DDG）是一种图形表示，用于可视化变量之间的依赖关系。DDG的节点表示变量，边表示依赖关系。

#循环依赖性

在嵌套循环中，数据依赖性可能导致循环之间的依赖关系。如果存在循环依赖性，则无法对循环进行并行化。

#循环相关性分析

循环相关性分析是一种技术，用于识别循环之间的依赖关系。它通过构建循环依赖性图（CDG）来实现，该图表示循环之间的依赖关系。CDG中的环表示循环依赖性。

#并行化限制

数据依赖性会限制循环并行化的可能性。如果存在数据依赖性，则需要满足以下条件才能进行并行化：

*循环间无依赖性：循环之间不能存在数据依赖性。

*循环内无反依赖性：循环内不能存在反依赖性。

*循环内无输出依赖性（松弛）：如果循环内存在输出依赖性，则只能对循环进行松弛并行化（允许同时执行循环的不同迭代）。

#依赖性消除

在某些情况下，可以通过应用以下技术消除或减少数据依赖性：

*循环变换：通过改变循环顺序或索引变量，可以改变程序中变量之间的依赖关系。

*局部变量：通过将变量声明为局部变量而不是全局变量，可以减少数据依赖性的范围。

*程序切分：通过将程序划分为独立的部分，可以消除循环之间的依赖性。

#总结

数据依赖性分析是循环并行化优化中的关键步骤。通过识别和分析数据依赖性，程序员可以确定并行化的可行性和限制。循环相关性分析和依赖性消除技术可以帮助克服数据依赖性的挑战，从而实现高效的并行化。第五部分粒度控制及开销评估关键词关键要点【粒度控制】，

1.粒度是指并行任务的规模。粒度过大，虽然可以减少开销，但可能导致负载不平衡。粒度过小，虽然可以提高负载平衡，但会增加开销。

2.动态粒度控制技术可以在运行时调整粒度，以适应不同的计算环境和数据分布。

3.目前流行的粒度控制方法包括：自适应粒度控制、基于预测的粒度控制和基于负载的粒度控制。

【开销评估】，

粒度控制

粒度控制是指管理并行单元大小的过程。粒度过大可能导致负载不平衡，而粒度过小则可能导致开销过大。

以下因素影响着粒度选择：

*问题规模：大问题可以处理较大的粒度，而小问题需要较小的粒度。

*可用处理器数量：可用处理器数量越多，粒度可以越大。

*通信开销：在并行单元之间通信的开销应该最小化。

*并行算法：不同的并行算法可能需要不同的粒度。

开销评估

开销评估对于确定并行化的净收益至关重要。开销包括创建和管理并行单元、同步线程以及通信数据所需的额外工作。

开销评估需要考虑以下因素：

*创建和管理并行单元：创建并行单元需要将任务分解成较小的部分，这会增加额外的开销。

*同步线程：当并行单元完成其工作时，需要同步它们以防止数据竞争，这会增加额外的开销。

*通信数据：并行单元之间可能需要交换数据，这会增加额外的开销。

粒度控制和开销评估的相互作用

粒度控制和开销评估相互影响。粒度过大可能导致负载不平衡，从而增加开销。另一方面，粒度过小可能导致开销过大，从而抵消并行化的收益。

因此，需要仔细权衡粒度大小和开销，以优化嵌套循环并行化。可以通过以下步骤实现：

1.确定问题规模：了解问题的规模对于选择适当的粒度至关重要。

2.评估可用处理器数量：确定可用于并行化的处理器数量可以帮助确定合适的粒度。

3.考虑通信开销：评估并行单元之间通信的开销可以帮助确定合适的粒度。

4.选择并行算法：不同的并行算法可能需要不同的粒度，因此选择合适的算法对于优化至关重要。

5.衡量开销：通过实际测试并行代码，可以衡量开销并确定最佳粒度。

通过仔细考虑这些因素，可以优化嵌套循环并行化，以最大限度地提高性能并最小化开销。第六部分循环展开与代码重组关键词关键要点【循环展开】：

1.循环展开是指将内部循环的一部分或全部循环迭代移到外部循环中，从而减少内部循环的迭代次数，提高并行化效率。

2.循环展开的优势在于能够提高数据局部性，减少内存访问冲突，提升程序性能。

3.循环展开的难点在于展开因子选择，展开因子过大会导致代码复杂度增加，过小则无法有效提高并行性。

【代码重组】：

循环展开与代码重组

循环展开

循环展开是一种优化技术，通过将循环体中的子块复制到外部循环中，以消除循环开销并提高数据局部性。

展开因子的选择

展开因子的选择至关重要，因为它影响性能和代码大小。理想情况下，展开因子应等于内存中可容纳的子块大小，以最大化数据局部性。但是，展开因子过大可能导致代码膨胀和寄存器分配问题。

循环展开的优点

*减少循环开销：展开后循环开销（如条件检查和循环计数器更新）执行次数减少。

*提高数据局部性：展开后的子块可以连续存储在内存中，从而提高数据加载和存储的效率。

*并行化机会：展开后的子块可以并行执行，提高整体性能。

循环展开的缺点

*代码膨胀：展开后的代码大小会增加，这可能会对代码高速缓存和指令高速缓存造成压力。

*寄存器分配问题：展开后可能需要更多寄存器来存储临时变量，这可能会导致寄存器分配问题。

代码重组

代码重组是一种优化技术，通过改变循环嵌套顺序或合并循环，以提高性能和可读性。

循环嵌套顺序的优化

循环嵌套顺序的优化可以改善数据局部性。例如，对于双重嵌套循环，外部循环遍历行主要遍历顺序，而内部循环遍历列主要遍历顺序，这可以最大化行缓存命中率。

循环合并

循环合并通过消除循环边界条件检查和循环计数器更新，可以减少循环开销。然而，循环合并必须谨慎进行，以避免数据依赖性和并行化机会的损失。

代码重组的优点

*提高数据局部性：优化循环嵌套顺序和合并循环可以提高数据局部性，减少缓存未命中次数。

*减少循环开销：循环合并可以消除循环开销，提高性能。

*提高并行化机会：循环重组可以揭示并行化机会，提高程序的整体性能。

代码重组的缺点

*复杂性：循环重组可能导致代码复杂性增加，因此需要仔细分析和验证。

*数据依赖性：循环重组必须考虑数据依赖性，以避免引入错误。

*并行化限制：循环重组可能会限制并行化机会，因此需要权衡利弊。

结论

循环展开和代码重组是优化嵌套循环以提高性能和并行性的重要技术。通过仔细选择展开因子和优化循环嵌套顺序，程序员可以提高数据局部性、减少循环开销并揭示并行化机会。然而，必须谨慎执行这些优化，以避免代码膨胀、寄存器分配问题和数据依赖性问题。第七部分多级嵌套循环的并行化多级嵌套循环的并行化

多级嵌套循环在科学计算和数据分析中无处不在。优化这些循环对于提高性能至关重要，并行化是实现这一目标的关键技术。

并行化策略

并行化多级嵌套循环有几种策略：

*最外层循环并行化：将最外层循环拆分为独立的任务，每个处理器负责执行特定迭代。这是最简单的并行化策略，但它可能存在负载不平衡问题。

*最内层循环并行化：将最内层循环拆分为独立的任务，每个处理器负责执行特定循环迭代。这通常可以提高效率，但它需要确保内部循环中的数据是独立的。

*循环嵌套并行化：将多个循环嵌套拆分，创建多个并行任务。这是一种更通用的策略，它允许同时并行化多个循环。

挑战

并行化多级嵌套循环面临着几个挑战：

*数据依赖性：嵌套循环中的数据可能存在依赖性，这会限制并行化程度。例如，如果内部循环迭代依赖于外部循环迭代的结果，则无法并行化内部循环。

*负载不平衡：不同循环迭代可能需要不同的计算时间，这会导致负载不平衡。这可能会降低并行效率。

*通信开销：在并行处理器之间共享数据可能会产生通信开销，从而降低性能。

优化技术

为了应对这些挑战，开发了各种优化技术：

*循环重新排序：重新排列循环顺序以减少数据依赖性，从而提高并行化潜力。

*数据分区：将数据划分为块，并将其分配给不同的处理器，以减少通信开销。

*依赖性分析：确定循环中存在的依赖性，并采取措施避免或减少它们的限制。

*负载均衡：使用动态调度或其他技术来确保不同处理器之间的负载均衡。

性能衡量标准

衡量多级嵌套循环并行化性能的常用指标包括：

*并行效率：并行化的加速比，与串行执行相比。

*负载平衡：不同处理器之间负载分布的均匀程度。

*通信开销：并行执行期间发生的通信量的百分比。

案例研究

以下是一些并行化多级嵌套循环的案例研究：

*矩阵乘法：矩阵乘法操作是高性能计算中的常见基准。通过循环重新排序和其他优化技术，可以实现高度并行化的矩阵乘法实现。

*蒙特卡罗模拟：蒙特卡罗模拟广泛用于风险评估和不确定性量化。通过使用随机数生成器并行化内部循环，可以显著提高蒙特卡罗模拟的性能。

*有限元分析：有限元分析是工程和科学中广泛使用的数值技术。通过并行化网格划分过程和求解算法，可以将有限元分析的性能提高几个数量级。

结论

并行化多级嵌套循环是提高科学计算和数据分析性能的关键技术。通过理解并行化策略、挑战和优化技术，可以设计和实现有效的并行算法，充分利用并行硬件的优势。第八部分优化并行循环的性能关键词关键要点代码重构

1.消除循环嵌套：通过使用数组或数据结构，将嵌套循环展平为单个循环，从而减少循环开销。

2.循环并行化：使用编译器指令或编程语言特性（如OpenMP、MPI），将循环转换为并行循环，以便在多个处理核或处理器上并行执行。

3.循环融合：将相邻的循环合并成一个循环，以减少循环开销和内存访问。

数据局部性

1.循环展开：将循环体中的代码复制到多个循环迭代中，以减少循环转移延迟并提高数据局部性。

2.向量化：使用SIMD（单指令多数据）指令集将循环转换为可并行执行的向量代码，以提升数据吞吐量。

3.循环分解：将大的循环分解成较小的块，以便在本地内存中处理数据并减少缓存未命中。

数据并行性

1.循环分配：将循环迭代均匀分配到并行进程或线程上，以平衡工作负载并避免争用。

2.独立性分析：确定循环迭代是否独立于其他迭代，以识别可以并行执行的并行部分。

3.减少共享数据：最小化线程之间共享的数据量，以减少同步开销和避免竞争条件。

负载平衡

1.工作窃取：允许线程从其他线程窃取工作，以平衡工作负载并提高资源利用率。

2.轮询调度：使用循环调度器轮流分配工作给线程，以确保所有线程都得到公平的共享。

3.动态调整：根据运行时性能数据动态调整循环分配策略，以适应负载变化和系统抖动。

同步机制

1.原子操作：使用原子操作来更新共享数据结构，以避免竞争条件和数据损坏。

2.锁机制：使用锁来保护共享数据，但避免过度使用以防止死锁和性能下降。

3.无锁数据结构：使用基于CAS（比较并交换）或其他非阻塞算法的数据结构，以消除锁开销并提高并发性。

性能优化工具

1.性能分析器：使用性能分析工具（如性能分析器或调试器）来识别循环中的瓶颈和优化机会。

2.自动并行化：利用编译器或第三方工具自动并行化循环，以减少人工优化工作。

3.基准测试：通过基准测试来评估优化后的循环性能，并根据需要进行微调。嵌套循环并行化优化：优化并行循环的性能

并行循环优化是并行编程中的一项关键技术，旨在提高嵌套循环的执行效率。通过有效利用多核处理器的并行能力，并行循环优化可以显著缩短程序运行时间。

优化并行循环性能的策略

优化并行循环的性能涉及以下几个关键策略：

1.循环展开

循环展开是一种将循环内部代码复制到循环外部的技术。这消除了循环控制开销，并允许编译器进行更有效的代码优化。

2.循环合并

循环合并涉及将多个相邻循环合并为一个循环。这有助于减少循环控制开销，并可能允许进一步优化。

3.寄存器分配

循环内部经常访问的变量应分配到寄存器中。这可以减少对内存的访问，从而提高性能。

4.存储器重用

循环内的数组元素应在可能的情况下进行重用。这可以减少对内存的访问，从而提高性能。

5.任务调度

在并行环境中，任务调度算法负责分配任务给不同的处理器。有效的任务调度算法可以确保处理器之间的负载均衡，从而提高性能。

6.临界区优化

并行循环中经常会出现共享数据访问的临界区。优化临界区可以减少同步开销，从而提高性能。

7.并发控制

并行循环中共享数据访问的正确并发控制至关重要。错误的并发控制会导致数据竞争，从而降低性能。

8.调试

与串行代码相比，调试并行代码通常更加困难。使用适当的调试工具和技术可以提高并行循环优化的效率。

9.性能分析

性能分析工具可以帮助识别并行循环中的性能瓶颈。分析结果可用于指导进一步的优化工作。

10.代码优化

通过应用各种代码优化技术，可以提高并行循环的性能。这些技术包括循环矢量化、条件分支预测和内存访问优化。

优化技术的实际示例

以下是一些优化并行循环性能的实际示例：

*使用OpenMP指令：OpenMP是用于共享内存并行编程的广泛使用的API。OpenMP指令可以轻松地并行化循环和其他代码结构。

*使用POSIX线程：POSIX线程是用于创建和管理线程的标准API。POSIX线程可用于并行化循环和其他代码结构。

*使用任务并行库：任务并行库提供了用于并行化循环和任务的高级抽象。这些库可以简化并行编程，并提供高性能。

结论

并行循环优化对于充分利用多核处理器的并行能力至关重要。通过应用各种优化策略和技术，可以显著提高嵌套循环的执行效率。通过仔细考虑和实施这些优化，程序员可以创建更快、更有效率的并行代码。关键词关键要点主题名称：并行计算基础

关键要点：

1.并行计算是一种利用多核处理器或多台计算机同时执行任务的技术，以提高计算效率。

2.并行计算的类型包括共享内存并行和分布式内存并行。

3.并行计算的性能受限于阿姆达尔定律和古斯达夫森定律，这些定律规定无法并行的部分会限制总体加速比。

主题名称：循环并行化

关键要点：

1.循环并行化是将循环任务分配给多个处理器或线程同时执行，以提高性能。

2.循环并行化的类型包括循环拆分并行、循环分组并行和循环对齐