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并行程序设计导论7

目录contents并行计算概述并行程序设计基础共享内存并行程序设计分布式内存并行程序设计GPU加速并行程序设计并行程序设计案例分析总结与展望

01并行计算概述

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。定义数据并行和任务并行按计算方式共享内存和分布式内存按内存访问同构并行和异构并行按处理器类型并行计算定义与分类

使用并行算法解决特定问题，如矩阵运算、图像处理等。早期阶段发展阶段成熟阶段出现通用并行计算机和并行编程模型，如MPI、OpenMP等。并行计算广泛应用于各个领域，如科学计算、大数据处理、人工智能等。030201并行计算发展历程

并行计算应用领域工程仿真图形处理流体动力学、结构力学、电磁场模拟等。计算机图形学、虚拟现实、游戏开发等。科学计算数据分析其他领域天气预报、地震模拟、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、生物信息学等。

02并行程序设计基础

将大问题划分为多个小任务，每个任务都能在单独的处理单元上并行执行。任务划分原则数据局部性原则负载均衡原则可扩展性原则尽量使计算所需的数据靠近处理单元，以减少数据通信的开销。确保各个处理单元的计算负载大致平衡，以充分利用系统资源。算法应能适应不同规模的并行系统，随着处理单元数量的增加，算法的性能应有所提高。并行算法设计原则

进程间通过发送和接收消息来交换数据，常见的消息传递方式有阻塞和非阻塞、同步和异步等。消息传递机制多个进程可以访问同一块内存空间，通过读写共享内存中的变量来实现进程间通信。共享内存机制使用信号量来控制对共享资源的访问，保证多个进程对共享资源的互斥访问和同步。信号量机制所有进程在达到某个点（屏障）时都会停止，直到所有进程都达到该点后才继续执行。屏障同步机制进程间通信与同步机制

OpenMP一种用于共享内存并行编程的API，通过在源代码中插入专用的pragma指令来指示并行执行的部分。CUDA统一计算设备架构（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），由NVIDIA推出，用于在GPU上进行通用计算，支持C/C编程。其他并行编程语言和框架如HPF（高性能Fortran）、CoarrayFortran、OpenCL（开放计算语言）等。MPI消息传递接口（MessagePassingInterface），一种用于分布式内存并行编程的标准，提供了丰富的通信函数来实现进程间的数据交换和同步。并行程序设计语言简介

03共享内存并行程序设计

原理数据共享同步与互斥编程复杂性共享内存模型原理及特点多个处理器可以访问和修改同一内存位置的数据，实现数据共享。需要同步机制来确保对共享数据的正确访问，以避免数据不一致和竞态条件。需要处理并发访问和数据一致性问题，增加了编程的复杂性。共享内存模型允许多个处理器访问同一物理内存空间，通过读/写共享内存中的数据进行通信和协作。

使用特定的编译器指令来标识并行区域和并行控制结构。通过数据共享属性来指定变量的作用域和共享方式。OpenMP编程规范与示例数据共享属性编译器指令

OpenMP编程规范与示例同步机制：提供同步机制如临界区、锁和信号量等，以确保对共享数据的正确访问。

使用OpenMP的并行for指令将循环迭代分配给多个线程执行。并行化for循环使用OpenMP的临界区指令来保护对共享资源的并发访问。临界区使用OpenMP的数据私有化指令和归约操作来处理并行计算中的局部数据和全局数据。数据私有化和归约操作OpenMP编程规范与示例

ABCD共享内存并行程序性能优化减少同步开销优化同步机制的使用，减少不必要的同步操作，以降低同步开销。并行算法设计选择和设计适合并行计算的算法，以充分利用多个处理器的计算能力。数据局部性优化通过数据分块、循环交换和循环展开等技术，提高数据的局部性，减少内存访问延迟。负载均衡确保并行任务之间的负载均衡，避免某些处理器空闲而其他处理器过载的情况。

04分布式内存并行程序设计

分布式内存模型原理及特点原理分布式内存模型是指各个处理单元（PE）拥有自己独立的内存空间，并通过通信网络进行数据传输和同步。每个PE可以独立执行计算任务，并通过消息传递机制实现并行执行。独立性每个PE拥有独立的内存空间和计算资源，可以独立执行程序，无需共享内存。通信开销由于数据分布在各个PE的内存中，因此需要进行显式的数据通信，通信开销相对较大。可扩展性分布式内存模型可以方便地扩展到大量处理单元，适用于大规模并行计算。

初始化在使用MPI函数之前，需要对MPI环境进行初始化。数据通信通过MPI提供的通信函数实现不同PE之间的数据传输。MPI编程规范与示例

同步与等待通过MPI提供的同步函数实现不同PE之间的同步和等