中科大多核并行计算课件

中科大多核并行计算什么是多核处理器？1多个处理核心多核处理器包含多个独立的处理核心，每个核心都可以独立执行指令。2共享资源多个核心共享相同的内存、缓存和其他资源，允许它们协同工作。3提高性能通过并行执行任务，多核处理器可以显著提高计算速度和效率。多核处理器的并行计算优势性能提升通过并行执行多个任务，多核处理器可以显著提高计算速度，尤其适用于处理大规模数据或复杂计算。资源利用率多核处理器可以充分利用硬件资源，提高整体系统效率，减少资源浪费，并提高系统的响应速度。串行与并行计算的区别串行计算指令依次执行，一次只能执行一个任务，速度受限于单个处理器的能力。并行计算多个处理器同时执行多个任务，可以显著提高计算速度，适合处理大型复杂问题。常见的并行编程模型线程编程模型通过创建多个线程来执行任务，共享同一地址空间，适合数据共享和频繁通信。消息传递编程模型通过进程间通信来传递数据，适合数据独立和通信较少的情况。数据并行编程模型将数据划分成多个部分，每个处理器处理一部分数据，适合数据密集型计算。共享内存编程模型共享内存所有进程共享同一块内存空间。高效通信进程间通信直接通过内存访问，速度快。同步与互斥需要同步机制解决数据竞争问题。分布式内存编程模型每个进程拥有独立的地址空间。进程之间通过消息传递进行通信。适用于处理大规模数据集和高性能计算。图形处理器(GPU)的并行架构GPU拥有大量的计算核心，可以并行执行大量计算任务。GPU的并行架构通常采用SIMD（单指令多数据流）技术，每个核心执行相同的指令，但操作不同的数据。GPU的内存结构通常包含共享内存、全局内存、纹理内存等。共享内存速度最快，但容量有限，用于线程之间的快速数据共享。全局内存容量大，但速度较慢，用于存储程序代码和大型数据结构。纹理内存用于存储图像数据，并提供高效的纹理采样功能。CUDA编程模型和应用CUDA架构CUDA允许程序员利用GPU的并行计算能力来加速应用程序。它提供了一种编程模型，使程序员能够将任务分解为多个线程，并在GPU上并行执行它们。GPU编程CUDA提供了C语言扩展，允许程序员编写针对GPU的代码，利用其强大的并行处理能力来解决各种计算密集型问题。应用领域CUDA在科学计算、机器学习、图像处理和视频渲染等领域中得到广泛应用，大幅提升这些领域的计算效率。OpenMP编程模型共享内存并行OpenMP适用于共享内存系统，多个线程共享同一个地址空间。指令驱动并行通过在代码中添加指令来指定并行区域，例如#pragmaompparallel。线程管理OpenMP负责创建、管理和同步线程，简化并行编程。并行程序设计的基本原理1任务分解将一个大型计算任务分解成多个独立的任务，这些任务可以并行执行。2任务分配将分解后的任务分配给多个处理器或线程执行。3同步与通信协调并行执行的任务，确保它们能正确地协作并最终得到正确的结果。并行任务分解和任务调度任务分解将大型任务分解成多个独立的子任务，每个子任务可以并行执行。任务调度将子任务分配给不同的处理器或线程，并协调它们之间的执行顺序。负载均衡将工作负载均匀地分布在所有处理器上，以最大限度地提高并行效率。依赖关系处理子任务之间的依赖关系，确保它们按正确的顺序执行。线程同步与互斥问题信号量信号量是一种计数器，用于控制对共享资源的访问。互斥锁互斥锁确保在同一时间只有一个线程可以访问共享资源。条件变量条件变量允许线程等待特定的条件发生，然后继续执行。死锁问题及预防措施1死锁定义多个进程互相等待对方释放资源，导致所有进程都无法继续执行，陷入死锁状态。2死锁条件互斥、占有并等待、不可剥夺、循环等待。3预防措施破坏死锁条件之一，例如使用资源分配图或资源预分配等方法。并行算法设计的基本策略任务分解将问题分解成可并行执行的子任务。通信优化最小化不同任务之间的通信量。负载均衡确保各个任务分配到合理的处理单元。排序算法的并行化1归并排序将数据划分为子集，递归排序，合并排序后的子集。2快速排序选择一个基准值，将数据划分为大于和小于基准值的子集。3桶排序将数据放入若干个桶中，对每个桶内的元素进行排序。排序算法是计算机科学中重要的基础算法，并行化排序算法可以有效提高排序效率。矩阵运算的并行化1矩阵乘法将矩阵分解成多个子矩阵，并行计算每个子矩阵的乘积2矩阵加法将矩阵分解成多个行或列，并行计算每个行或列的加法3矩阵转置将矩阵分解成多个块，并行计算每个块的转置图算法的并行化1并行图遍历利用多线程或多核处理器并行执行深度优先搜索或广度优先搜索算法，提高图遍历效率。2分布式图计算将大规模图数据拆分成多个子图，分配到不同的节点上进行并行计算，例如使用MapReduce或Spark等框架。3并行图匹配利用多线程或多核处理器并行搜索图中的匹配模式，例如子图匹配、图同构等问题。内存访问模式对性能的影响局部性原理程序倾向于访问相邻的内存位置，这可以提高缓存命中率，降低内存延迟。空间局部性如果程序访问了某个内存位置，它很可能很快访问该位置附近的其他位置。时间局部性如果程序访问了某个内存位置，它很可能在不久的将来再次访问该位置。并行程序的测试和调试单元测试测试并行程序的各个模块，确保每个模块的功能正确性。集成测试测试不同模块之间的交互，确保它们能够协同工作。性能测试评估并行程序的性能，例如吞吐量和延迟。性能分析和优化技术分析工具性能分析工具可以帮助识别程序中的瓶颈和优化机会.ValgrindGprofPerf优化策略优化策略包括代码重构、算法改进、内存分配优化和数据结构选择.并行化缓存优化数据局部性多核处理器编程实践案例矩阵乘法利用OpenMP并行化矩阵乘法算法，展示多线程如何加速矩阵计算。网页爬取使用多线程并发访问多个网页，提高网页爬取效率，并探讨线程同步问题。分布式计算以MPI为例，演示如何使用消息传递接口实现分布式计算，解决大型科学计算问题。MPI编程模型消息传递接口MPI(MessagePassingInterface)是一种用于并行计算的标准编程接口，它允许在多个进程之间传递消息。分布式内存MPI主要用于分布式内存系统，每个进程拥有自己的私有内存空间。通信机制MPI提供了丰富的通信机制，包括点对点通信和集体通信，以支持不同类型的并行计算任务。OpenACC编程模型1并行化指令使用OpenACC指令，可以轻松地将代码并行化。2自动优化OpenACC编译器可以自动优化代码，以提高性能。3跨平台支持OpenACC支持多种硬件平台，包括CPU和GPU。未来多核处理器的发展趋势更多核心随着制造工艺的进步，将会有更多的核心集成到单一芯片上，提供更高的计算能力。异构计算未来处理器将包含不同类型的核心，例如CPU、GPU和专用加速器，以优化各种工作负载。人工智能加速处理器将专门为人工智能算法进行优化，以加速深度学习和机器学习任务。量子计算量子计算技术有望彻底改变计算领域，并为解决复杂问题