并行计算的体系结构与算法

并行计算的体系结构与算法演讲人：日期：目录contents并行计算概述并行计算体系结构并行算法设计原则与方法典型并行算法剖析并行计算性能评价与优化实践应用：基于MPI/OpenMP的编程实践并行计算概述01并行计算是一种计算方式，它同时使用多种计算资源解决计算问题，其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。从最初的向量计算、并行计算、分布式计算，到目前的云计算，并行计算技术不断发展与革新，为各个行业提供了强大的计算能力。定义与发展历程发展历程定义通过并行计算，可以将一个大型计算任务分解成多个小任务，并分配给不同的处理单元并行处理，从而显著提高计算速度。提高计算速度对于大规模的计算问题，单处理器往往难以在规定时间内完成，而并行计算可以调用大量处理器并行工作，共同解决这些问题。解决大规模问题并行计算已经成为许多领域的支撑技术，如天气预报、基因测序、物理模拟等，它的进步直接推动着相关领域的科技发展。推动科技进步并行计算的重要性通过并行计算，可以更快地处理和分析大量的气象数据，提高天气预报的准确性和时效性。天气预报利用并行计算技术，可以对大规模的地质数据进行处理和分析，提高石油勘探的效率和成功率。石油勘探在天文学、地球科学、生命科学等领域，许多研究需要进行大规模的数值模拟和数据分析，并行计算为这些研究提供了强大的支持。科学研究应用领域举例并行计算体系结构02123通过消息传递实现节点间的数据交换和同步。节点间通信数据被分布在各个节点上，每个节点拥有自己的内存空间。数据分布易于扩展到大量节点，适用于大规模并行计算。可扩展性分布式内存体系结构多个处理器共享同一物理内存空间。内存共享通过锁机制实现多个处理器对共享资源的访问同步与互斥。同步与互斥简化并行编程模型，如OpenMP等。编程模型共享内存体系结构03编程复杂性编程模型相对复杂，需要处理不同内存模式下的数据一致性和同步问题。01结合分布式和共享内存节点内采用共享内存，节点间采用分布式内存。02层次化结构形成内存访问的层次化结构，提高数据访问效率。混合式内存体系结构CPU与GPU协同结合中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）的计算能力。FPGA加速利用现场可编程门阵列（FPGA）实现特定算法的硬件加速。编程挑战需要掌握针对不同硬件平台的编程技术和优化方法。异构并行计算平台并行算法设计原则与方法03数据分配根据任务的特性和数据依赖性，将数据合理分配给各个处理单元，以减少通信开销和同步等待时间。考虑负载均衡在任务划分和数据分配时，应充分考虑各处理单元的负载情况，避免某些处理单元过载而其他处理单元空闲的情况。任务划分将大问题分解为多个小任务，每个任务可以在单独的处理单元上并行执行。任务划分与数据分配策略任务调度优化采用合适的调度算法，如基于优先级的调度、轮转调度等，以优化任务在处理单元间的分配和执行顺序。资源预留与抢占式调度为关键任务预留资源，或在必要时采用抢占式调度，以确保重要任务的优先执行。动态负载均衡在运行时根据各处理单元的负载情况，动态地调整任务和数据分配，以保持系统整体性能最优。负载均衡与调度优化技术通过合理的数据分配和任务划分，减少处理单元间的通信次数。减少通信次数采用高效的通信协议和数据传输机制，以减少每次通信的时间开销。优化通信协议对需要传输的数据进行压缩和编码，以减少通信数据量。数据压缩与编码通信开销最小化方法冗余计算与备份采用错误检测机制，如校验和、消息认证码等，以及相应的恢复策略，如回滚、重试等，来处理错误和故障。错误检测与恢复分布式容错技术利用分布式系统的容错技术，如分布式锁、分布式事务等，提高系统的可靠性和可用性。对关键任务和数据采用冗余计算和备份策略，以确保在部分处理单元故障时，系统仍能正常运行。容错与可靠性保障措施典型并行算法剖析04基于分块的方法将大矩阵划分为小块，每个处理单元负责计算一个小块的结果，最后合并得到最终结果。Strassen算法通过递归地将矩阵划分为更小的子矩阵，并应用一系列加减和乘法操作，实现矩阵乘法的并行化。Cannon算法一种循环分布的并行算法，处理单元按二维网格排列，通过数据循环移位和本地乘法操作实现并行计算。矩阵乘法并行算法并行最短路径算法01如Dijkstra算法和Floyd算法的并行版本，通过同时处理多个节点或路径来加速最短路径的计算。并行最小生成树算法02如Prim算法和Kruskal算法的并行版本，利用并行处理同时构建多个子树，最终合并得到最小生成树。并行图匹配算法03在图匹配过程中引入并行处理，如VF算法和Ullmann算法的并行版本，提高图匹配的效率。图论问题并行算法并行归并排序算法采用分治策略，将待排序序列划分为多个子序列，在每个处理单元上对子序列进行归并排序，最后将结果合并。并行基数排序算法针对整数排序问题，通过按位比较和并行处理，实现高效的基数排序。并行快速排序算法通过对数据集进行划分，并在多个处理单元上同时进行快速排序操作，最后将结果合并得到有序序列。排序问题并行算法并行线性方程组求解如Gauss-Seidel迭代法和Jacobi迭代法的并行版本，通过同时更新多个未知量来加速线性方程组的求解过程。并行矩阵特征值计算利用并行处理同时计算矩阵的多个特征值和特征向量，如QR算法和Jacobi方法的并行版本。并行数值积分在数值积分过程中引入并行处理，如Simpson规则和Gauss-Legendre求积法的并行版本，提高数值积分的计算效率。数值计算问题并行算法并行计算性能评价与优化05执行时间程序从开始到结束所需的总时间，包括计算、通信和同步等时间。加速比并行算法相对于串行算法的执行速度提升倍数。效率并行系统中处理器利用率的度量，反映并行计算的开销和实际效果。可扩展性并行系统随着处理器数量增加，性能提升的能力。性能评价指标及方法通过分析程序执行过程中的资源利用情况，定位性能瓶颈，如计算、通信和同步等。瓶颈识别计算优化通信优化同步优化采用更高效的算法或改进现有算法，减少计算量。减少通信次数和数据量，采用更高效的通信协议和策略。减少同步操作次数和等待时间，采用更精细的同步粒度。瓶颈识别与性能调优技术可扩展性分析通信开销负载均衡同步开销可扩展性分析及其挑战研究并行系统随着处理器数量增加，性能提升的能力和限制。并行任务分配不均导致部分处理器空闲，影响整体性能。随着处理器数量增加，通信开销逐渐成为性能瓶颈。大量同步操作导致等待时间增加，降低并行效率。异构并行计算利用不同类型的处理器（如CPU、GPU、FPGA等）进行并行计算，提高计算效率和灵活性。光计算与生物计算借鉴光学和生物学原理，开发新型并行计算模型和技术，突破传统电子计算的限制。量子计算利用量子力学原理进行并行计算，具有颠覆性的计算能力和潜力。未来发展趋势预测030201实践应用：基于MPI/OpenMP的编程实践06123MPI（MessagePassingInterface）是一种基于消息传递的并行编程模型，适用于分布式内存系统。MPI提供了一组丰富的通信原语，用于在进程间传递消息和数据。示例代码分析：通过一个简单的MPI程序，展示如何初始化MPI环境、分配进程、进行进程间通信和同步等操作。MPI编程模型简介及示例代码分析OpenMP编程模型简介及示例代码分析030201OpenMP（OpenMulti-Processing）是一种基于共享内存的并行编程模型，适用于多核/多线程系统。OpenMP通过编译器指令和库函数的方式，实现并行区域的划分和线程同步。示例代码分析：通过一个简单的OpenMP程序，展示如何使用编译器指令和库函数实现并行化，以及如何处理线程同步和数据共享等问题。混合编程模型在复杂问题求解中的应用混合编程模型结合了MPI和OpenMP的优势，适用于复杂问题的求解。02在分布式内存系统中，可以使用MPI进行进程间通信和数据分发；在每个计算节点上，可以使用OpenMP进行多线程并行计算。03混合编程模型可以充分利用计算资源，提高并行计算的效率和可扩展性。01案例分析介绍一个典型的大规模科学计算问题，如气候模拟、天体物理模