《并行程序设计H》课件

并行程序设计H本课件深入探讨并行程序设计，涵盖核心概念、关键技术和应用实例。课程简介课程目标学习并行程序设计的基本概念和方法。掌握常用的并行编程模型和工具，包括OpenMP、MPI和CUDA。能够使用并行编程技术解决实际问题，提高程序的效率和性能。课程内容本课程涵盖并行程序设计的基本概念、并行编程模型、多线程编程、同步与互斥、进程间通信、OpenMP、MPI、GPU编程等内容。课程通过理论讲解、代码演示和实验练习的方式，帮助学生深入理解并行程序设计的原理和实践。课程大纲1并行编程概念介绍并行计算的背景、优势和应用场景，并阐述并行编程的基本概念。2并行编程模型深入探讨多线程编程、进程间通信和消息传递模型，并比较不同模型的优缺点。3并行编程实践介绍OpenMP、MPI和CUDA等主流并行编程库，并通过实例演示其使用方法。4案例分析分析经典的并行程序设计案例，并探讨其优化方法和性能评估。并行编程概念并行编程是指利用多个处理器或核心同时执行程序的不同部分，以提高程序执行速度。它利用了现代计算机系统中多核处理器的优势，通过将计算任务分解成多个子任务，在不同处理器上同时执行。并行编程可以显著提高程序性能，尤其适用于处理大量数据或需要进行复杂计算的应用。并行编程模型线程模型线程模型允许在单个进程内创建和管理多个线程，以利用多核处理器。消息传递模型消息传递模型使用消息传递来协调不同进程之间的通信，适用于分布式系统。共享内存模型共享内存模型通过共享内存区域允许多个进程访问相同的内存数据。数据流模型数据流模型将程序视为一系列相互连接的数据流，每个数据流表示一个操作。多线程编程多线程编程允许程序在单个进程中创建和管理多个线程。线程可以并发执行，提高程序效率，尤其在多核处理器上。线程共享同一地址空间和资源，便于数据交换和协作。线程创建、调度和销毁都需要系统管理和同步机制。同步与互斥同步同步是指在多线程或多进程编程中，协调不同线程或进程的执行顺序，以确保它们按预期顺序访问共享资源。互斥互斥是指在任何时刻，只有一个线程或进程可以访问共享资源，防止多个线程或进程同时修改数据。同步与互斥同步和互斥是保证多线程或多进程安全访问共享资源的关键机制，它们协同工作以确保程序的正确性和稳定性。死锁与活锁死锁死锁发生在多个线程或进程互相等待对方释放资源时。当每个线程或进程都持有其他线程或进程所需的资源，导致所有线程或进程都无法继续执行。活锁活锁发生在多个线程或进程不断地尝试访问共享资源，但由于竞争条件，导致所有线程或进程都无法成功访问。进程间通信11.数据交换进程之间需要共享信息，进行数据交换。22.资源管理进程之间需要协调资源使用，避免冲突。33.协同工作进程之间可以相互合作，完成共同的任务。44.通信方式进程间通信有多种方式，如消息传递、共享内存等。消息传递进程间通信进程之间通过传递消息进行通信，每个进程都有自己的内存空间，无法直接访问其他进程的内存。异步通信发送方发送消息后立即继续执行，接收方接收消息后才继续执行。同步通信发送方发送消息后阻塞等待接收方确认，接收方接收消息后才继续执行。消息队列使用消息队列，进程可以将消息放入队列，其他进程可以从队列中获取消息。共享内存直接访问进程之间通过共享内存区直接访问数据。高效通信比消息传递更快的速度交换数据。同步问题需要使用同步机制防止数据冲突。OpenMP简介OpenMP是一个应用程序编程接口(API)，用于在共享内存系统上进行并行编程。OpenMP提供了一套指令，允许程序员将代码中的关键部分标记为并行执行，从而利用多核处理器来加速程序的执行。OpenMP支持各种编程语言，包括C、C++和Fortran，它提供了一种简单而有效的并行化方法，并且具有良好的可移植性。OpenMP指令集并行区域使用#pragmaompparallel指令定义并行代码块。线程池中的每个线程都会执行该代码块。工作共享使用#pragmaompfor指令将循环迭代分配给多个线程。每个线程执行循环的特定迭代，以加快处理速度。数据并行使用#pragmaompparallelfor指令并行执行循环，并将数据分配给每个线程。每个线程处理数据集的一部分，以加快处理速度。同步与互斥使用#pragmaompcritical指令保护关键代码段，以防止数据竞争。使用#pragmaompatomic指令执行原子操作，以确保线程安全。并行区域1定义并行区域使用#pragmaompparallel指令2创建线程在该区域中创建多个线程3执行任务每个线程执行相同的代码4同步所有线程完成任务后退出并行区域是OpenMP中最基本的执行模型，它允许程序员将一段代码分配给多个线程并行执行，从而利用多核处理器的优势。任务并行1任务分解将大型任务分解成多个独立的子任务2任务分配将子任务分配给不同的处理器或线程3任务执行每个处理器或线程独立执行分配的任务4结果合并将子任务的结果合并成最终结果任务并行是指将一个大型任务分解成多个独立的子任务，并将这些子任务分配给不同的处理器或线程来执行，最后将子任务的结果合并成最终结果。这种方法可以有效利用多核处理器或多台计算机的计算能力，提高程序的执行效率。数据并行1数据分解将大型数据集分解成多个较小的部分，每个部分分配给不同的处理器。每个处理器独立处理自己的数据部分，无需相互通信。2并行操作所有处理器同时对各自的数据部分执行相同的操作，例如矩阵乘法、图像处理等。3结果汇总每个处理器完成操作后，将结果汇总到一个总结果中，例如将多个子矩阵相加得到最终矩阵。同步与互斥同步同步是指在多线程程序中，对共享资源的访问进行协调，确保数据一致性。互斥互斥是指在同一时间，只有一个线程可以访问共享资源，防止多个线程同时修改数据。关键区关键区是指需要进行同步操作的代码段，使用互斥锁来保护关键区。信号量信号量是一种同步机制，用于控制多个线程对共享资源的访问次数。MPI简介MPI（MessagePassingInterface，消息传递接口）是并行计算领域中最常用的通信标准之一。MPI提供了一套标准函数库，允许在不同处理器之间进行数据交换和协作，为构建大规模并行程序提供了强大的工具。通信原语11.发送将数据从一个进程发送到另一个进程。22.接收从另一个进程接收数据。33.探测检查是否有可接收的消息。44.阻塞等待消息到达。点对点通信发送进程使用发送操作将消息发送给目标进程。接收目标进程使用接收操作接收消息。同步发送和接收操作可以使用同步机制来确保消息被正确传递。非阻塞发送和接收操作也可以使用非阻塞机制来提高性能。集合通信1广播一个进程将数据发送到其他所有进程。2散射一个进程将数据发送到其他所有进程。3聚合所有进程将数据发送给一个进程进行汇总。数据分布循环分布循环分布将数据均匀地分配到所有处理器。适合用于处理数据密集型计算，例如矩阵乘法或图像处理。块分布块分布将数据分成连续的块，并分配给不同的处理器。适用于处理数据块独立的计算任务，例如排序或聚类。散列分布散列分布使用散列函数将数据分配到不同的处理器，适合处理数据随机分布的计算任务，例如数据库查询。复制分布复制分布将数据复制到所有处理器，适用于处理需要快速访问数据的计算任务，例如数据共享或协同计算。错误处理错误检测代码运行过程中，检测并识别可能出现的错误，例如内存溢出、除零错误等。错误处理通过异常处理机制、日志记录等方式，捕获和处理发生的错误，避免程序崩溃或产生不可预知的结果。错误恢复根据错误类型采取相应的措施，例如重试、回滚操作，以尽可能恢复程序的正常运行状态。错误日志记录程序运行过程中发生的错误，包括错误类型、发生时间、相关信息等，便于分析和排查问题。GPU编程简介图形处理单元（GPU）是专门为图形渲染和并行计算设计的处理器。GPU具有高度并行的架构，能够快速执行大量计算任务。GPU编程是指编写程序以利用GPU的并行处理能力来加速应用程序。GPU编程通常使用专门的编程语言和库，例如CUDA和OpenCL。这些语言和库提供了访问GPU资源并执行并行计算的接口。CUDA编程模型GPU核心包含数百个CUDA核心，执行并行计算任务。线程层次结构CUDA程序使用线程块和网格结构进行组织，以实现最大程度的并行性。内存模型CUDA支持不同级别的内存，例如全局内存、共享内存和寄存器，以优化数据访问和性能。内存管理设备内存CUDA程序通常分配在GPU上的设备内存中，这是GPU专用的内存空间，用于高速数据访问和计算。主机内存主机内存是CPU可访问的内存空间，用于存储程序代码和输入输出数据。数据传输在CUDA编程中，需要将数据从主机内存复制到设备内存，并在计算完成后将结果复制回主机内存。内存分配CUDA提供函数用于分配和释放设备内存，并支持数据类型转换，以便在主机和设备之间共享数据。核函数核函数定义核函数是CUDA程序中的核心部分。它包含执行实际计算的代码，例如矩阵运算、图像处理等。核函数结构核函数使用__global__关键字声明，并接收线程索引作为参数。它可以使用线程索引访问GPU上的共享内存。执行流程当调用核函数时，它会被分配到多个线程块中，每个块包含多个线程。每个线程执行核函数代码，独立地处理数据。流并行数据流流并行将数据视为连续流，类似于流水线。处理单元每个处理单元接收数据流的一部分，并进行独立的计算。管道模式多个处理单元可以串联，形成数据处理管道。案例分析本节课将探讨几个典型的并行程序设计应用案例，