《基于OpenMP的多线程编程技术》课件.pptVIP

*****************************异构计算平台CPU与GPU异构计算平台通常由CPU和GPU组成。CPU擅长于通用计算和控制任务，GPU擅长于并行计算和图形处理。OpenMP与GPUOpenMP可以与GPU编程技术结合使用，将计算任务分配给CPU和GPU并行执行。这可以充分利用异构计算平台的优势，提高程序的性能。数据传输在异构计算中，需要将数据从CPU传输到GPU，以及从GPU传输回CPU。数据传输的开销可能会影响程序的性能，需要进行优化。GPU编程扩展CUDACUDA是NVIDIA推出的GPU编程模型。可以使用CUDAC/C++编写GPU程序，并利用GPU的并行计算能力加速程序的运行。OpenCLOpenCL是一种开放的GPU编程标准。可以使用OpenCLC编写GPU程序，并支持多种GPU厂商的硬件。DirectComputeDirectCompute是Microsoft推出的GPU编程接口。可以使用DirectCompute编写GPU程序，并与DirectX图形API集成。OpenMP编译器选项1-fopenmp在GCC和Clang编译器中，使用-fopenmp选项启用OpenMP支持。这会链接OpenMP运行时库，并允许使用OpenMP指令。2/openmp在VisualStudio编译器中，使用/openmp选项启用OpenMP支持。这会链接OpenMP运行时库，并允许使用OpenMP指令。3其他选项还可以使用其他编译器选项来控制OpenMP程序的编译和链接过程。例如，可以使用-O3选项启用优化，提高程序的性能。OpenMP性能评测运行时间测量使用omp_get_wtime()函数可以测量OpenMP程序的运行时间。这可以用于评估并行化带来的性能提升。1加速比计算加速比（Speedup）是指并行程序的运行时间与串行程序的运行时间之比。加速比可以用于衡量并行化的效果。2效率评估效率（Efficiency）是指加速比与线程数量之比。效率可以用于评估并行程序的资源利用率。3性能调优技巧1减少数据竞争尽可能减少数据竞争，避免使用锁和临界区。可以使用私有变量和规约操作来避免数据竞争。2优化循环调度根据循环迭代的特性，选择合适的调度方式。static调度适用于迭代之间负载均衡的情况，dynamic调度适用于迭代之间负载不均衡的情况。3减少线程数量线程数量并非越多越好。过多的线程会导致系统资源耗尽，降低程序的性能。需要根据CPU核心数量和任务特性，选择合适的线程数量。常见问题分析数据竞争数据竞争是指多个线程同时访问和修改共享变量，导致不确定的结果。可以使用锁、临界区、原子操作和私有变量来避免数据竞争。死锁死锁是指多个线程相互等待对方释放资源，导致程序无法继续执行。可以使用锁的层次结构、超时机制等方法避免死锁。性能下降并行化并非总是能提高程序的性能。线程的创建和销毁、数据传输、锁的竞争等都会影响程序的性能。需要进行性能分析和调优。结果不一致由于线程的执行顺序不确定，并行程序的结果可能会不一致。需要使用线程同步机制保证结果的正确性。其他并行编程方法PthreadsPthreads是POSIX线程标准的简称，是一种底层线程API。可以使用Pthreads编写多线程程序，但需要手动管理线程的创建、同步和销毁。TBBTBB是Intel推出的线程构建模块，提供了一组高级并行算法和数据结构。可以使用TBB简化并行程序的编写。C++11线程C++11标准提供了线程库，可以使用C++11线程编写多线程程序。C++11线程库是对Pthreads的封装，提供了更高级的接口。MPI简介什么是MPI？MPI（MessagePassingInterface）是一种用于分布式内存并行系统的消息传递接口。它包括一组函数和协议，用于实现进程之间的通信和同步。MPI的优势MPI支持多种编程语言，如C、C++和Fortran。它具有良好的可移植性，可以在各种分布式内存并行系统上运行。MPI适用于大规模并行计算，可以处理复杂的问题。MPI的应用场景MPI适用于各种科学计算、工程仿真和数据分析应用。通过将计算任务分配给多个进程并行执行，可以显著缩短程序的运行时间。MPI通信模型点对点通信一个进程向另一个进程发送消息。发送进程需要指定目标进程的ID，接收进程需要指定发送进程的ID。1集合通信多个进程参与的通信操作。例如，广播（Broadcast）操作将一个进程的消息发送给所有其他进程，规约（Reduce）操作将多个进程的数据合并到一个进程中。