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《高性能计算机讲义》PPT课件本课件涵盖了高性能计算机的定义、应用场景、并行计算的基本原理、体系结构、编程模型等内容。通过深入讲解并行计算的核心技术,帮助学生全面掌握高性能计算的基础知识和实践技能。ppbypptppt

课程概述本课程深入讨论高性能计算的概念及其在科学研究、工程应用、数据分析等领域的广泛应用。我们将全面探讨并行计算的基本原理、系统架构、编程模型以及相关的算法设计与优化技术。通过生动的案例分析,帮助学生掌握高性能计算的理论知识和实践技能,为今后的科研或工作打下坚实基础。

高性能计算的定义和应用场景1科学研究气候模拟、基因组分析、物理模拟等2工程应用汽车设计、航空航天、制造过程优化3数据分析大数据处理、机器学习、人工智能高性能计算(HighPerformanceComputing,HPC)是指利用并行计算技术,提高计算机系统的整体计算能力和运算速度,以满足复杂问题求解的需求。它广泛应用于科学研究、工程应用和数据分析等诸多领域,为人类社会的发展做出了重要贡献。

并行计算的基本原理任务分解将复杂问题拆分为多个可并行执行的子任务,以提高整体计算效率。资源共享多个处理单元协同工作,共享计算资源,如内存、存储和网络等。通信协调子任务之间需要通过高速网络进行数据交换和协调,确保正确运行。

并行计算的分类和特点1基于并行粒度的分类并行计算可分为任务并行、数据并行和流水线并行三种主要方式。每种方式针对不同的并行需求和应用场景。2基于体系结构的分类根据内存和处理器的组织方式,并行计算系统可分为共享存储、分布式存储和混合存储架构。3并行计算的特点并行计算的核心优势包括计算速度快、资源利用高、可扩展性强和容错性好等。但同时也面临着同步、通信和负载均衡等挑战。

并行计算机的体系结构1共享存储系统多处理器共享同一个主内存,通过高速缓存实现数据交换2分布式存储系统每个处理器拥有自己的本地内存,通过互连网络进行通信3混合存储系统结合共享存储和分布式存储的优点,提高性能和扩展性并行计算机的体系结构决定了其内存访问方式和处理器组织方式,直接影响系统的性能和扩展性。常见的体系结构包括共享存储系统、分布式存储系统和混合存储系统。每种架构都有其适用的应用场景和优缺点,需要根据具体需求进行选择。

共享存储系统1全局内存所有处理器共享同一个主内存2高速缓存利用缓存加速内存访问和数据传输3互连网络处理器之间通过快速总线或交换机连接共享存储系统是一种典型的并行计算机体系结构。在这种架构中,所有处理器共享同一个全局主内存,通过高速缓存和互连网络进行数据交换和同步。这种紧耦合的设计可以有效提高内存访问速度和数据传输效率,适用于需要频繁数据共享的并行应用。但同时也面临着内存访问冲突和扩展性问题。

分布式存储系统分布式内存每个处理器都拥有自己的本地内存,不共享全局内存。消息传递处理器之间通过高速互连网络进行显式的数据传输和消息交换。负载均衡通过动态调度和工作窃取等机制,实现计算任务的高效分配。

互连网络1高速总线在同步处理器间进行快速数据传输2交换网络采用高性能交换机实现异步通信3路由器互联基于TCP/IP协议实现广域网互连互连网络是并行计算系统中至关重要的组成部分。它负责在多个处理单元之间高效传输数据和指令,确保整个系统能够协调工作。常见的互连技术包括高速总线、交换网络和路由器互联等,它们各有优缺点并适用于不同的应用场景。合理选择和优化互连网络是提升并行系统性能的关键。

并行程序设计模型1共享内存模型多个线程共享同一个内存空间,通过读写共享变量进行数据交换和同步。这种模型编程灵活,但需要小心处理并发访问问题。2消息传递模型各个进程或线程通过发送和接收消息进行通信和协作。这种模型更加明确地划分了任务边界,但需要处理复杂的消息机制。3混合模型结合共享内存和消息传递的优点,在不同粒度上采用不同的并行设计模式。这种模型灵活性强,但设计和调试更加复杂。

并行算法设计原则1分解原则将复杂问题拆分为多个可并行执行的子任务,充分利用各处理单元的计算能力。2局部性原则尽量减少子任务之间的交互和同步,降低通信开销,提高并行效率。3负载均衡原则合理分配任务,确保各处理单元的工作量大致相当,避免资源浪费。

任务并行化问题分解将复杂的计算问题拆分成多个可独立执行的子任务,以充分发挥并行计算的优势。任务调度根据任务特点和系统资源,制定合理的任务调度策略,实现负载均衡。通信协调子任务之间需要进行必要的通信和同步,以确保最终结果的正确性。性能优化分析任务间的数据依赖和通信开销,采取措施提高并行计算的整体效率。

数据并行化1分解数据将大规模数据集划分成多个互不重叠的子数据块2分配任务将数据子块分配给不同的处理单元独立处理3整合结果将各处理单元的局部结果合并为最终的整体输出数据并行化是一种常见