【大学课件】基于多核的并行程序设计

基于多核的并行程序设计欢迎来到基于多核的并行程序设计课程。本课程将深入探讨多核计算的原理、技术和实践应用，帮助您掌握现代并行编程的核心技能。课程概述1并行计算基础探讨并行计算的核心概念和理论基础。2多核编程技术学习OpenMP和MPI等主流并行编程框架。3设计模式与优化掌握并行程序设计模式和性能优化技巧。4实践与应用通过实际案例学习并行程序的开发和部署。并行计算基础并行计算定义并行计算是同时使用多个计算资源解决计算问题的过程。它将大问题分解为可以并行求解的小问题。并行计算优势提高计算速度、处理大规模问题、提升资源利用率。在科学计算、数据分析等领域广泛应用。硬件架构演进1单核时代以提高时钟频率和优化指令集为主要发展方向。2多核时代单芯片集成多个处理核心，提高并行处理能力。3异构计算时代结合CPU、GPU等不同类型处理器，优化特定任务性能。多核CPU特点多核心集成单芯片上集成多个独立处理核心。并行处理同时执行多个任务或同一任务的不同部分。能效优化相比单核高频处理器，多核CPU能耗更低。多核编程挑战任务分解如何有效地将问题分解为可并行执行的子任务。负载均衡确保各核心工作负载均衡，避免资源浪费。数据同步处理多核间的数据共享和同步问题。性能优化克服并行开销，实现真正的性能提升。并行程序设计基本原理问题分解将大问题分解为可并行处理的子任务。任务分配将子任务分配给不同的处理单元。并行执行多个处理单元同时执行分配的任务。结果汇总收集并整合各子任务的处理结果。线程模型线程定义线程是程序中的最小执行单元，共享所属进程的资源。多线程可实现程序内的并发执行。多线程优势提高程序响应性、资源利用率和执行效率。适合I/O密集型和计算密集型任务。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。信号量控制对共享资源的访问数量。屏障同步多个线程的执行进度。进程间通信共享内存多个进程访问同一块内存区域，实现高效数据交换。消息传递进程通过发送和接收消息来交换数据和同步操作。管道用于父子进程或兄弟进程间的单向数据流通信。套接字支持不同主机上进程间的网络通信。任务划分策略1数据并行将数据集划分，各处理单元执行相同操作。2任务并行将不同任务分配给各处理单元。3流水线并行将任务分解为连续阶段，各阶段并行执行。负载均衡静态负载均衡在程序开始时固定任务分配。适用于任务量可预测的场景。简单实现，但灵活性低。动态负载均衡运行时根据实际情况动态调整任务分配。适应性强，但有额外开销。适用于负载不均衡的场景。OpenMP编程简介OpenMP是一种用于共享内存并行系统的高级编程接口。支持C、C++和Fortran。特点易于使用，渐进式并行化，可扩展性好。应用广泛用于科学计算、数值模拟等领域。OpenMP语法基础指令格式#pragmaomp指令[子句[,子句]...]并行区域使用parallel指令创建并行区域。工作共享for、sections等指令实现任务分配。数据共享通过private、shared等子句控制变量作用域。OpenMP并行区域和工作共享并行区域使用#pragmaompparallel创建。每个线程执行相同代码。可嵌套使用。工作共享结构for、sections、single等指令。将并行区域中的工作分配给线程组。OpenMP并行循环循环并行化使用#pragmaompfor指令。迭代分配自动或手动指定调度策略。归约操作使用reduction子句处理累加等操作。OpenMP同步和数据共享临界区使用critical指令保护共享资源。同步屏障使用barrier指令同步所有线程。原子操作使用atomic指令保证操作的原子性。OpenMP高级特性任务并行使用task指令创建动态任务。嵌套并行支持并行区域的嵌套。线程亲和性控制线程与处理器核心的绑定。SIMD指令利用向量化指令提高性能。MPI编程简介MPI是一种用于分布式内存系统的消息传递接口标准。特点高性能、可扩展性强，适用于大规模并行计算。应用广泛用于高性能计算、科学模拟等领域。MPI基本概念进程MPI程序由多个并行执行的进程组成。进程标识每个进程有唯一的标识号（rank）。通信子定义了一组可以相互通信的进程。MPI通信模型点对点通信两个进程之间直接交换数据。包括阻塞和非阻塞通信。主要函数：MPI_Send和MPI_Recv。集体通信涉及通信子中的所有进程。包括广播、归约等操作。提高通信效率和编程便利性。MPI集体通信广播（Broadcast）一个进程向所有其他进程发送相同的数据。散播（Scatter）将数据分散到所有进程。收集（Gather）从所有进程收集数据到一个进程。归约（Reduce）对所有进程的数据执行归约操作。MPI非阻塞通信发起通信使用MPI_Isend、MPI_Irecv等函数。执行计算通信进行的同时可以执行其他操作。检查完成使用MPI_Test或MPI_Wait检查通信是否完成。处理结果通信完成后处理接收到的数据。MPI数据类型和通信拓扑派生数据类型自定义复杂数据结构的传输。支持非连续内存数据的高效传输。常用函数：MPI_Type_create_struct。虚拟拓扑定义进程间的逻辑通信结构。支持笛卡尔拓扑和图拓扑。优化通信性能和编程便利性。多核并行程序设计模式1任务并行模式2数据并行模式3流水线并行模式4分治模式这些设计模式为解决不同类型的并行问题提供了结构化方法。选择合适的模式可以提高程序的性能和可维护性。数据并行模式定义将数据集划分，多个处理单元同时执行相同操作。适用场景大规模数据处理，如矩阵运算、图像处理。优势易于实现，可扩展性好，负载均衡。挑战数据依赖性处理，通信开销控制。任务并行模式原理将程序分解为可并行执行的独立任务。每个任务可分配给不同的处理单元。适用于具有明确任务划分的问题。实现方法使用线程池或任务队列管理任务。动态负载均衡可提高效率。需要考虑任务间的依赖关系和同步问题。管线并行模式阶段1数据输入和预处理阶段2核心计算处理阶段3结果后处理阶段4数据输出管线并行将任务分解为连续的处理阶段，各阶段并行执行。适用于流式处理和连续数据处理场景。GPU加速海量并行GPU拥有成千上万个简单核心，适合大规模并行计算。高性能对于适合的问题，GPU可提供比CPU更高的计算性能。能效比GPU在某些应用中提供更高的性能功耗比。CUDA编程模型核心概念线程层次结构：线程、线程块、网格。内存层次：全局内存、共享内存、寄存器。编程流程1.分配设备内存2.将数据复制到设备3.启动内核函数4.将结果复制回主机5.释放设备内存并行程序性能评测和优化1性能指标加速比、效率、可扩展性。2性能分析工具使用专业工具如Vtune、NVIDIANsight等。3优化策略负载均