《并行程序设计H》课件

并行程序设计H本课程介绍并行计算的概念、原理和技术，以及如何设计和实现并行程序。课程简介深入探讨并行程序设计概念和技术涵盖共享内存、分布式内存和GPU编程培养学生并行程序设计的能力和思维课程大纲并行计算基础介绍并行计算的基本概念，包括并行计算模型、并行系统架构、并行程序设计方法等并行编程模型重点讲解常用的并行编程模型，例如共享内存模型、消息传递模型、数据并行模型等并行编程技术深入探讨OpenMP、MPI、CUDA等并行编程技术，以及它们在实际应用中的优势和局限性性能优化介绍并行程序的性能优化策略，包括代码优化、数据结构优化、并行化策略等并行计算基础并行性将计算任务分解成多个子任务，并同时执行这些子任务的能力。并行计算体系结构支持并行计算的硬件和软件架构，例如多核处理器、集群系统和GPU加速器。并行计算体系结构1共享内存体系结构多个处理器共享同一个内存空间，每个处理器都能访问所有数据。2分布式内存体系结构每个处理器拥有自己的私有内存空间，处理器之间通过网络进行通信。3混合体系结构结合共享内存和分布式内存两种方式，利用各自的优势。并行程序设计过程1问题分解将原始问题分解成多个独立的子问题，每个子问题都可以独立处理。2并行化将子问题分配给不同的处理器，并行执行。3协调与同步协调各个处理器之间的工作，保证数据的一致性。4结果整合将各个处理器计算的结果整合到一起，得到最终结果。并行程序设计原理任务分解将一个大任务分解成多个相互独立的子任务，并行执行。数据划分将数据分成多个部分，分配给不同的处理器进行处理。通信协调多个处理器之间需要协调工作，例如数据交换和同步。负载均衡将任务和数据均匀分配到不同的处理器，提高效率。并行编程模型共享内存编程多个线程共享相同的地址空间，通过共享内存进行数据交换。消息传递编程多个进程通过消息传递进行通信，每个进程拥有独立的地址空间。数据并行编程将数据划分为多个子集，并行处理每个子集。共享内存编程进程间通信共享内存允许进程访问同一内存区域，实现快速数据交换。数据一致性共享内存编程需要考虑数据一致性和同步问题，防止竞争条件。编程模型共享内存编程模型简化了并行程序开发，但需要仔细管理数据访问。OpenMP并行编程共享内存模型OpenMP是一种用于共享内存多处理器系统上的并行编程API。它允许程序员使用指令将循环、函数和代码块并行化，从而利用多核CPU的优势。易于使用OpenMP相对容易学习和使用，因为它提供了一个简单的指令集，可以添加到现有的C、C++和Fortran代码中。广泛应用OpenMP已被广泛用于科学计算、工程仿真、数据分析和其他需要高性能计算的领域。OpenMP语法基础指令OpenMP使用编译器指令来指定并行区域和数据共享。变量OpenMP使用环境变量来控制并行运行时的行为。库函数OpenMP提供了库函数来查询并行环境和管理线程。OpenMP指令并行化指令例如：#pragmaompparallel循环并行指令例如：#pragmaompparallelfor任务并行指令例如：#pragmaompsections数据共享指令例如：#pragmaompsharedOpenMP数据共享共享内存模型所有线程共享同一个地址空间。数据并行性多个线程同时访问相同数据进行计算。私有数据每个线程拥有自己的私有数据副本。OpenMP性能优化1数据局部性通过数据布局和循环嵌套优化，提高数据访问效率，减少缓存争用。2线程负载均衡平衡线程的工作量，避免出现某些线程过早完成而导致等待的情况。3减少并行开销尽可能减少线程同步和通信，提升并行效率。分布式内存编程分布式内存模型在分布式内存编程中，每个进程拥有独立的内存空间，进程间通过消息传递进行通信。数据并行分布式内存编程适合处理大规模数据，将数据分割到多个进程并行处理，提高效率。通信开销分布式内存编程的通信开销较高，需要仔细设计通信策略以减少通信时间。MPI编程基础消息传递接口MPI(MessagePassingInterface)是一种用于并行计算的标准通信库，它允许进程之间交换数据。进程模型MPI程序由多个进程组成，每个进程运行在不同的处理器或节点上。通信模式MPI支持点对点通信和集体通信，用于进程之间的数据交换。MPI通信机制点对点通信发送方和接收方明确指定对方，例如：send,recv广播通信一个进程向所有其他进程发送相同的信息，例如：bcast集合通信多个进程向一个进程发送数据，例如：gather,scatterMPI常用函数MPI_Send()发送数据MPI_Recv()接收数据MPI_Bcast()广播数据MPI_Gather()收集数据MPI编程模式点对点通信发送和接收数据直接在两个进程之间进行。这提供了最大灵活性和控制，但可能在复杂通信中难以管理。集体通信操作涉及多个进程，例如广播、归约和散射，简化了并行数据操作，但有时会牺牲灵活性。混合通信结合点对点和集体通信，利用两者的优点以实现最佳性能，这需要仔细权衡和设计。MPI性能优化通信优化减少通信次数，使用非阻塞通信，优化通信模式。数据布局优化数据局部性，减少数据传输，合理划分计算任务。并行算法优化选择合适的并行算法，减少通信开销，提高并行效率。CUDA编程基础1GPU加速CUDA利用GPU强大的并行计算能力，加速应用程序。2并行计算CUDA允许将任务分解为多个线程，在GPU上并行执行。3编程模型CUDA提供了一个编程模型，用于编写GPU上的并行程序。CUDA执行模型GPU图形处理器（GPU）是负责处理图形和图像的专用硬件。CUDA程序在GPU上运行，并充分利用其并行计算能力。CPU中央处理器（CPU）是计算机的核心，负责执行指令和管理系统资源。CUDA程序在CPU上进行初始化和数据传输。数据传输CUDA程序将数据从CPU内存传输到GPU内存，并在GPU上执行计算后将结果传输回CPU内存。CUDA内存管理全局内存可由所有线程访问，数据持久保存，速度相对较慢。共享内存由同一线程块中的所有线程共享，速度快，容量有限。寄存器每个线程独占，速度最快，容量最小。常量内存只读内存，用于存储常量数据，速度快，容量有限。CUDA并行化策略任务分解将问题分解成多个独立的任务，每个任务可以并行执行。线程分配将每个任务分配给一个线程，每个线程执行一个独立的任务。数据局部性尽量减少不同线程之间的数据共享，以提高效率。同步机制使用同步机制来协调线程之间的执行顺序。CUDA性能优化内存优化使用共享内存，减少内存访问延迟。线程优化调整线程块大小和数量，提高并行效率。代码优化使用并行化算法和数据结构，提升计算速