《I并行程序设计》课件

并行程序设计本课程将探讨并行程序设计的核心概念、技术和应用。我们将深入研究多线程编程、并行架构和高性能计算框架。什么是并行程序？定义并行程序是同时执行多个计算任务的程序。目的提高计算效率，缩短执行时间。应用科学计算、大数据处理、人工智能等领域。并行程序的特点高效率利用多核处理器，显著提升计算速度。复杂性需要精心设计以协调多个并发执行的任务。可扩展性能够适应不同规模的硬件资源。并行程序的分类数据并行将数据分割，多个处理单元同时处理不同数据块。任务并行将问题分解为独立任务，并行执行不同任务。流水线并行将任务分解为连续的阶段，各阶段并行执行。并行程序的设计原则1任务分解将问题拆分为可并行执行的子任务。2负载均衡确保各处理单元的工作量相当。3通信优化减少处理单元间的数据交换开销。4同步控制协调各任务的执行顺序和时机。多线程并行程序概念在单一进程内创建多个执行线程，共享内存空间。优势轻量级，快速切换，适合细粒度并行。挑战需要处理线程同步和资源竞争问题。线程的创建和管理线程创建使用pthread_create()函数创建新线程。线程参数传递通过函数参数向线程传递数据。线程终止调用pthread_exit()或从线程函数返回。线程等待使用pthread_join()等待线程完成。线程同步机制互斥锁保护共享资源，确保同一时间只有一个线程访问。信号量控制对有限资源的访问，实现复杂的同步逻辑。屏障同步多个线程的执行进度，确保一致性。线程安全编程1识别共享资源明确标识程序中的共享变量和数据结构。2使用同步原语合理应用互斥锁、信号量等机制保护共享资源。3避免数据竞争确保多线程对共享数据的访问是互斥的。4最小化临界区减少同步操作的范围，提高并行度。死锁及解决方案死锁条件互斥持有并等待非抢占循环等待预防策略资源有序分配超时机制死锁检测与恢复并行计算体系结构1单指令多数据(SIMD)2多指令多数据(MIMD)3共享内存系统4分布式内存系统5异构计算系统共享内存并行程序特点所有处理器共享同一内存空间，通过读写共享变量通信。优势编程模型简单，数据共享效率高。挑战需要仔细管理内存访问，防止数据竞争。消息传递并行程序发送消息进程A打包数据并发送。网络传输消息通过网络传递。接收消息进程B接收并解析数据。处理数据进程B处理接收到的数据。隐式并行计算框架Hadoop分布式存储和计算框架，适用于大规模数据处理。Spark内存计算框架，支持迭代算法和交互式查询。TensorFlow机器学习框架，支持分布式训练和推理。OpenMP并行编程指令式编程使用#pragma指令标注并行区域。自动线程管理编译器负责线程的创建和销毁。数据共享控制灵活指定变量的共享属性。负载均衡支持动态任务调度。MPI并行编程1初始化调用MPI_Init初始化MPI环境。2通信使用点对点或集体通信函数交换数据。3计算各进程执行本地计算任务。4终止调用MPI_Finalize结束MPI程序。CUDA并行编程核函数定义在GPU上执行的并行代码。线程层次组织为线程、线程块和网格的层次结构。内存管理显式管理主机内存和设备内存的数据传输。性能测试和优化1性能分析识别程序瓶颈。2算法优化改进并行算法。3负载均衡优化任务分配。4内存优化减少数据移动。并行程序的可扩展性2X线性加速处理器数量翻倍，性能理想情况下翻倍。50%阿姆达尔定律串行部分限制了最大加速比。N古斯塔夫森定律考虑问题规模增长的可扩展性。并行程序的调试和性能分析并行调试器支持多线程和分布式程序的调试工具。性能分析器收集执行时间、内存使用等性能指标。跟踪工具记录并可视化并行程序的执行过程。并行算法设计模式主从模式主进程分配任务，从进程执行计算。流水线模式将任务分解为连续的处理阶段。分治模式递归地将问题分解为子问题并行求解。工作池模式动态分配任务给空闲的处理单元。数据并行算法特点将数据集划分为多个子集，每个处理单元处理一个子集。应用矩阵运算、图像处理、粒子模拟等。挑战数据划分策略、负载均衡、边界处理。任务并行算法任务分解将问题分解为独立的子任务。任务调度将子任务分配给不同的处理单元。并行执行各处理单元同时执行分配的任务。结果合并汇总各子任务的结果。混合并行算法多级并行结合不同层次的并行性，如进程级和线程级。动态平衡根据运行时情况调整并行策略。自适应算法根据问题规模和硬件特性选择最佳并行方法。并行机器学习算法1数据并行在多个节点上并行处理不同的数据批次。2模型并行将大型模型分割到多个设备上训练。3参数服务器集中管理模型参数，协调分布式更新。4联邦学习在保护数据隐私的前提下进行分布式训练。并行深度学习算法数据并行多GPU同时处理不同数据批次，同步梯度更新。模型并行将神经网络的不同层分配到不同GPU上。流水线并行将模型分成多个阶段，在不同GPU上流水线执行。并行程序的应用领域并行编程的发展趋势异构计算结合CPU、GPU和专用加速器的并行计算。量子计算利用量子叠加和纠缠实现超并行计算。神经形态计算模仿人脑结构的并行处理架构。边缘计算将并行计算能力下沉到网络边缘设备。并行