第2章并行硬件和并行软件.pptxVIP

第2章并行硬件和并行软件

CATALOGUE目录并行计算概述并行硬件基础并行软件基础并行硬件与软件交互方式并行计算性能评价与优化未来发展趋势与挑战

并行计算概述CATALOGUE01

并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。定义根据并行计算中处理单元之间的通信和同步方式，可以将其分为共享内存并行计算、消息传递并行计算和数据并行计算等。分类并行计算定义与分类

并行计算发展历程早期的并行计算早期的并行计算主要依赖于并行算法的设计和实现，如矩阵运算、图像处理等。并行计算机的兴起随着计算机硬件技术的发展，出现了多处理器系统、向量处理器等并行计算机，使得并行计算得以广泛应用。并行计算的普及近年来，随着多核处理器、GPU等硬件的普及以及云计算、大数据等技术的发展，并行计算已经成为解决复杂问题的主要手段之一。

并行计算应用领域工程仿真图像处理汽车设计、飞机设计、建筑设计等。电影特效制作、游戏开发、虚拟现实等。科学计算数据分析其他领域天气预报、气候模拟、核模拟等。大数据处理、数据挖掘、机器学习等。密码学、网络安全、生物医学等。

并行硬件基础CATALOGUE02

现代CPU通常采用多核设计，每个核心可以独立执行指令，实现并行处理。CPU的性能指标包括主频、核心数、缓存容量等，这些指标决定了CPU的处理能力和速度。CPU是计算机系统的核心部件，负责执行程序中的指令和处理数据。中央处理器（CPU）

GPU是专门用于处理图形的处理器，具有高度的并行处理能力。GPU由成百上千个小型处理单元组成，可以同时处理多个任务，非常适合进行大规模并行计算。GPU在深度学习、游戏渲染等领域得到了广泛应用。图形处理器（GPU）

专用集成电路（ASIC）01ASIC是为特定应用而定制的集成电路，具有高性能、低功耗等优点。02ASIC的设计和生产周期长，成本高，但一旦生产出来，就可以大规模应用，降低成本。ASIC在比特币挖矿、网络通信等领域有广泛应用。03

FPGA是一种可编程的集成电路，可以通过编程实现不同的逻辑功能。FPGA具有高度的灵活性和可重构性，可以根据需要动态配置硬件资源。FPGA在嵌入式系统、数字信号处理等领域有广泛应用。现场可编程门阵列（FPGA）

并行软件基础CATALOGUE03

现代操作系统普遍支持多线程技术，允许并行软件同时执行多个线程。多线程支持操作系统提供进程间通信机制，如管道、消息队列、共享内存等，以实现并行进程间的协同工作。进程间通信操作系统负责资源调度，根据并行软件的需求合理分配计算资源，如CPU、内存、磁盘等。资源调度操作系统支持

并行编程语言如OpenMP、CUDA等，提供并行编程的语法和库函数，简化并行软件的开发过程。并行计算框架如MPI（MessagePassingInterface）、MapReduce等，提供并行计算的编程模型和工具，支持大规模并行计算。并行调试工具如GDB（GNUDebugger）的并行调试功能、TotalView等，帮助开发人员定位并行软件中的错误和问题。编程语言与工具

将大问题划分为多个小任务，每个任务可以在单独的处理单元上并行执行。任务划分数据局部性负载均衡容错性尽量减少数据在处理器之间的传输，提高数据的局部性，以降低通信开销。确保各个处理单元上的任务量相对均衡，避免出现某些处理单元空闲而其他处理单元过载的情况。设计并行算法时需要考虑容错性，以便在某个处理单元出现故障时，整个系统仍能继续运行。并行算法设计原则

一个开源的分布式计算框架，支持大规模数据处理和分析，广泛应用于大数据领域。HadoopNVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，允许开发人员使用C/C语言编写高性能的GPU加速程序。CUDA一种支持多平台共享内存并行编程的API，适用于多线程并行计算。OpenMP一种消息传递接口标准，用于开发分布式内存并行应用程序，支持跨平台、高性能计算。MPI典型并行软件介绍

并行硬件与软件交互方式CATALOGUE04

123并行程序的所有线程都可以访问同一个内存空间，通过读/写共享内存中的数据进行通信和协作。统一的内存空间为了避免数据冲突和保证一致性，需要使用同步机制（如锁、信号量等）来实现对共享资源的互斥访问。同步与互斥共享内存模型编程相对简单，但需要注意数据一致性和同步问题，否则可能导致程序错误或性能下降。编程复杂度共享内存模型

03编程灵活性消息传递模型提供了较高的编程灵活性，可以方便地实现复杂的并行算法和数据结构。01独立的内存空间每个并行线程拥有自己的私有内存空间，线程之间通过发送和接收消息进行通信。02显式通信消息传递模型需要程序员显式地指定通信操作，如发送和接收消息，以及消息的格式和内容。消息传递模型

并行操作各线程对分配给