高性能计算的架构与优化

高性能计算的架构与优化演讲人：日期：高性能计算概述高性能计算架构高性能计算优化策略并行编程模型与工具高性能计算性能评估与调优高性能计算发展趋势与挑战contents目录01高性能计算概述高性能计算（HPC）是指利用并行计算技术，通过高速网络将多个计算节点连接起来，提供强大计算能力的一种计算方式。从早期的向量计算机、并行计算机，到当前的集群计算和云计算，高性能计算技术不断演进，计算能力不断提升。定义与发展历程发展历程定义科学研究工程设计金融服务能源领域应用领域及需求01020304天气预报、气候模拟、基因测序等。汽车设计、飞机设计、建筑设计等。风险评估、高频交易、大数据分析等。石油勘探、新能源研究、核能模拟等。节能技术高性能计算系统功耗巨大，因此需要采用节能技术来降低能耗和运营成本。并行编程技术高性能计算需要利用并行编程技术来充分发挥多核、多线程处理器的性能。网络技术高性能计算需要高速、低延迟的网络连接来保证计算节点之间的通信效率。处理器技术高性能计算需要处理器具备高浮点运算能力、低延迟和高带宽等特性。存储技术高性能计算需要处理大量数据，因此需要高性能的存储系统来支持。关键技术挑战02高性能计算架构123通过进程间显式地传递消息来实现并行计算，如MPI（MessagePassingInterface）。消息传递模型将数据划分为多个部分，并在不同的处理单元上并行处理，如OpenMP（OpenMulti-Processing）。数据并行模型多个线程或进程共享同一块内存空间，通过读写共享内存变量实现并行计算，如Pthreads（POSIXThreads）。共享内存模型并行计算模型分布式内存系统通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的计算资源（包括网络、服务器、存储、应用等），实现灵活高效的分布式计算。云计算通过高速网络将多个独立的计算机连接在一起，形成一个统一的计算资源池，如Beowulf集群。集群计算利用广泛的网络资源，将计算任务分配给地理上分布的多个计算节点，实现分布式并行计算。网格计算对称多处理器（SMP）多个处理器共享同一物理内存，通过高速缓存一致性协议维护数据一致性。分布式共享内存（DSM）在物理上分布的内存通过软件或硬件实现逻辑上的共享，提供统一的内存访问接口。共享内存系统03ASIC异构计算采用专用集成电路（ASIC）设计，针对特定应用实现高性能、低功耗的计算加速。01CPU+GPU异构计算利用CPU擅长逻辑控制和GPU擅长并行计算的特性，实现高性能计算。02FPGA异构计算通过FPGA（现场可编程门阵列）的可重构特性，实现定制化的并行计算加速。异构计算平台03高性能计算优化策略选用高效算法针对特定问题，选择复杂度低、计算效率高的算法，如快速排序、矩阵乘法等。并行化算法设计将算法设计成并行化版本，利用多核处理器或分布式系统的并行计算能力，提高计算速度。向量化计算使用向量运算代替循环，减少CPU的指令执行次数，提高计算效率。算法优化与设计合理安排数据在内存或硬盘中的布局，减少数据访问时的寻址时间和I/O操作次数。数据布局优化采用数据压缩技术减少数据存储空间占用，同时提供快速解压算法以减少解压时间。数据压缩与解压利用缓存技术，将频繁访问的数据存储在高速缓存中，减少数据访问延迟。缓存技术数据存储与访问优化通过合理安排计算和通信任务，使得通信时间与计算时间重叠，从而隐藏通信延迟。重叠通信与计算采用异步通信方式，使得计算任务可以在等待通信完成的同时继续执行其他任务。异步通信使用针对特定硬件和网络环境优化的通信库，提高通信效率。通信优化库通信延迟隐藏技术动态负载均衡实时监测各个计算节点的负载情况，并根据负载情况动态调整任务分配，使得各个节点负载均衡。任务调度策略设计合理的任务调度策略，如基于优先级的调度、基于时间片的轮转调度等，以确保任务能够按照最优的顺序执行。资源管理对计算资源进行统一管理和调度，包括CPU、内存、网络等资源，确保资源的高效利用。负载均衡与任务调度04并行编程模型与工具消息传递接口（MPI）：是一种用于高性能计算的并行编程模型，通过进程间通信实现并行计算。MPI提供了一套丰富的通信原语，包括点对点通信、集合通信等，支持多种数据类型和通信模式。MPI并行程序由多个进程组成，每个进程都有自己的地址空间和执行线程，进程间通过消息传递进行协作。010203MPI并行编程模型OpenMP并行编程模型OpenMP（OpenMulti-Processing）：是一种用于共享内存并行编程的API，通过在源代码中插入编译器指令实现并行化。OpenMP支持多线程并行计算，通过线程间的同步和协作实现并行算法的高效执行。OpenMP提供了丰富的并行构造和同步机制，如并行循环、任务并行、锁和原子操作等。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）：是NVIDIA推出的用于通用计算的并行编程模型和计算平台。CUDA提供了丰富的API和库，支持各种数据类型和并行算法，可广泛应用于科学计算、图像处理、深度学习等领域。CUDA采用异构计算模型，将CPU作为主机，GPU作为协处理器，通过调用GPU上的计算核心实现高性能并行计算。CUDA并行编程模型并行调试器并行性能分析工具并行编程框架并行编程工具介绍用于调试并行程序的工具，如TotalView、DDT等，可帮助开发人员定位并行程序中的错误和问题。用于分析并行程序性能的工具，如VTune、GPA等，可帮助开发人员优化并行算法和程序结构，提高程序执行效率。提供了一些高级的并行编程抽象和工具，如MPI+OpenMP混合编程、PGAS编程模型等，可简化并行程序的开发过程。05高性能计算性能评估与调优程序从开始到结束所需的总时间。执行时间单位时间内完成的任务数量或数据量。吞吐量性能评估指标及方法加速比使用并行计算相对于串行计算的加速程度。效率处理器用于有用计算的时间与总时间的比值。性能评估指标及方法使用标准测试程序来评估系统性能。基准测试关注程序内部细节，如指令级并行度、缓存命中率等。微观性能分析关注程序整体行为，如任务划分、通信开销等。宏观性能分析性能评估指标及方法通过性能监控工具收集系统资源使用情况。性能瓶颈分析分析瓶颈产生的原因（如计算密集型、I/O密集型、通信密集型等）。性能瓶颈识别分析程序执行过程中的热点和瓶颈。确定瓶颈所在位置（如CPU、内存、磁盘、网络等）。010203040506性能瓶颈识别与分析算法优化改进算法设计，降低计算复杂度。并行化将任务划分为多个子任务，并行执行以提高效率。调优策略及实践案例调优策略及实践案例资源优化：合理分配系统资源，避免资源争用和浪费。案例一通过优化矩阵乘法算法，提高计算效率。案例三调整任务调度策略，减少等待时间和空闲时间。案例二使用MPI并行库实现并行计算，加速大规模数据处理。调优策略及实践案例自动性能分析工具识别可并行化的代码段，并自动插入并行代码。自动并行化工具自动资源管理工具根据系统负载和资源使用情况，自动调整资源分配策略。收集和分析程序性能数据，提供优化建议。自动化调优工具介绍06高性能计算发展趋势与挑战生物计算借鉴生物大脑处理信息的机制，构建高效、低功耗的计算系统。光子计算结合光学和计算技术，实现超高速、低能耗的计算。光计算利用光的并行性和高速传输特性，提升计算速度和效率。新型计算架构探索智能算法加速将智能算法应用于高性能计算中，提高计算效率和精度。边缘智能计算将人工智能与边缘计算结合，实现数据的就近处理和实时响应。深度学习优化利用高性能计算资源进行大规模深度学习训练，提升模型性能。人工智能与高性能计算融合利用高性能计算处理大规模数据，挖掘数据价值。大数据处理通过高性能计算模拟复杂系统的行为，推动科学研究进步。科学模拟与仿真利用云计算的弹性扩展能力，满足高性能计算资源的动态需求。云计算与高性能计算结合数据驱动的高性能计算应用创新能耗问题