并行算法第二章 并行计算性能测评..
算法使用的性能测试与优化方法

算法使用的性能测试与优化方法在计算机科学领域中,算法的性能测试和优化是一个非常重要的课题。
一个高效的算法可以大大提高计算速度和资源利用率,而性能测试和优化则是评估和改进算法效率的关键步骤。
本文将探讨算法使用的性能测试与优化方法,帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、性能测试的重要性性能测试是评估算法效率的关键步骤,它可以帮助我们了解算法在不同输入规模下的表现,找出算法的瓶颈和优化空间。
通过性能测试,我们可以确定算法的时间复杂度和空间复杂度,从而选择合适的算法来解决问题。
同时,性能测试还可以帮助我们比较不同算法的性能差异,选择最佳的解决方案。
二、性能测试的方法1. 基准测试基准测试是一种常用的性能测试方法,它通过运行算法在一组预定义的输入上,收集运行时间、内存占用等性能指标。
基准测试可以提供算法在不同输入规模下的性能数据,帮助我们分析算法的时间复杂度和空间复杂度。
同时,基准测试还可以用于比较不同算法的性能差异,选择最优的解决方案。
2. 随机测试随机测试是一种通过随机生成输入数据来测试算法性能的方法。
通过随机测试,我们可以验证算法的鲁棒性和稳定性,检测算法在不同输入数据分布下的性能表现。
随机测试可以帮助我们发现算法在特定情况下的性能问题,并针对性地进行优化。
3. 边界测试边界测试是一种通过测试算法在边界条件下的性能的方法。
边界测试可以帮助我们发现算法在极端情况下的性能问题,例如输入数据为空、输入规模非常大或非常小等情况。
通过边界测试,我们可以针对性地优化算法,在特殊情况下提高算法的性能。
三、性能优化的方法1. 算法优化算法优化是提高算法性能的关键方法之一。
通过改进算法的设计和实现,我们可以减少算法的时间复杂度和空间复杂度,提高算法的效率。
例如,可以使用更高效的数据结构、采用更优的算法思想等来改进算法。
同时,还可以通过优化算法的细节和边界条件,减少不必要的计算和内存开销。
2. 并行计算并行计算是一种通过同时使用多个计算资源来加速算法执行的方法。
并行计算--第2章-并行计算性能评价

加速比的几个问题
绝对加速
对于给定的问题,最佳串行算法能使用的时间除以 同一问题的并行算法所使用的时间
相对加速
同一问题的求解算法在单处理机上运行的时间除以 在多个处理机上的运行时间
超线性加速
一般的讲,线性加速已很难达到,超线性加速则是 难上加难。但在某些算法中,可能出现超线性加速 现象。
概念
可扩放性包括哪些方面?
机器规模的可扩放性
系统性能是如何随着处理机数目的增加而改善的
问题规模的可扩放性
系统的性能是如何随着数据规模和负载规模的增 加而改善
技术的可扩放性
系统的性能上如何随着技术的改变而改善
概念
可扩放性研究的目的是什么?
确定解决某类问题时何种并行算法与何种并 行体系结构的组合,可以有效的利用大量的 处理器;
等效率度量标准(ISO-efficiency)
优点
等效率函数是一种用分析方法处理工作负载 增长率与处理机增长率之间关系的有用的工 具,可用简单的、可定量计算的、少量的参 数就能计算出等效率函数,并由其复杂性可 指出算法的可扩放程度
如果W与p呈线性关系,则系统是可扩放的 如果W与p呈指数关系,则系统是不可扩放的
Sun and Ni’s 定理
Sun and Ni’s 定理
Sun and Ni’s 定理
Sun and Ni’s 定理几何意义
处理能力随处理器 数目的增加而增加
处理器的增加,执 行时间随之增加
2.1 加速比性能定律
2.1.1 Amdahl定律 2.1.2 Gustafson’s定理 2.1.3 Sun and Ni’s 定理 2.1.4 加速比的几个问题 小结
小结
影响加速比的因素:
高性能计算中的并行算法设计与性能评测研究

高性能计算中的并行算法设计与性能评测研究在高性能计算领域,并行算法的设计和性能评测研究一直是研究者们关注的焦点。
并行算法的设计旨在通过将计算任务分解为多个子任务并同时进行处理,以提高计算效率;而性能评测则是为了衡量并行算法的优越性和可行性。
一、并行算法设计1.1. 分治法分治法是一种常用的并行算法设计方法。
它将一个大问题划分为多个相互独立的小问题,每个小问题都由一个子任务来解决。
接着,将子问题的解合并起来,得到原问题的解。
通过将原问题划分为多个相互独立的子问题,可以提高并行处理的效率。
1.2. 动态规划动态规划是另一种常用的并行算法设计方法。
它通过将大问题分解为多个子问题,并记录子问题的解,然后通过这些子问题的解来构建原问题的解。
在并行计算中,可以将不同的子问题分配给不同的处理单元并行求解,最后再将子问题的解合并得到原问题的解。
二、性能评测研究2.1. 算法复杂度分析在进行性能评测时,首先需要对并行算法的复杂度进行分析。
算法的复杂度可以通过计算算法执行过程中的时间复杂度、空间复杂度等指标来衡量。
在设计并行算法时,需要尽量选择复杂度较低的算法,以提高并行计算的效率。
2.2. 通信开销评估并行计算中,各个处理单元之间需要进行通信,通信开销直接影响到并行计算的效率。
因此,在进行性能评测时,需要评估通信开销的大小。
通信开销的评估可以通过测量数据传输的时间、带宽等指标来进行。
2.3. 加速比和效率评价为了评估并行算法的性能,常常使用加速比和效率这两个指标。
加速比指的是使用并行算法后执行时间的减少倍数,加速比越高表示并行算法的效果越好。
而效率则是由加速比除以运行算法所使用的处理器数量而得到。
2.4. 数据并行性评估在进行性能评测时,还需要评估并行算法是否具有良好的数据并行性。
数据并行性指的是问题的数据集能够被分解为不同的子问题,并且这些子问题能够独立地进行处理。
具有良好的数据并行性的算法可以更好地利用并行计算资源,提高计算效率。
高性能计算导论:并行计算性能评价

如流水线技术、分治算法等,通过将任务划分为多个子任 务,分配给不同的处理单元并行执行,从而实现任务的快 速完成。
消息传递并行算法
如MPI(Message Passing Interface)算法,通过进程 间通信来协调不同处理单元上的任务执行,适用于分布式 内存系统。
算法优化策略与方法探讨
结果分析和改进建议
结果分析
对实验结果进行深入分析,找出性能 瓶颈和影响性能的关键因素。
改进建议
根据分析结果提出针对性的改进建议,如优 化算法、改进系统结构、提高硬件性能等。 同时,也可以对实验方法和流程进行反思和 改进,以提高评估的准确性和有效性。
05 案例分析:并行计算性能 评价实践
案例背景和目标设定
加速比
并行算法相对于串行算法 的执行速度提升倍数。
效率
用于衡量并行系统中处理 器利用率的指标,通常表 示为加速比与处理器数量 的比值。
可扩展性与规模性指标
1 2
等效性
在增加处理器数量时,保持问题规模和计算复杂 度不变的情况下,系统性能的提升能力。
弱可扩展性
在增加处理器数量的同时,增加问题规模,保持 每个处理器的负载不变,系统性能的提升能力。
功耗与能效比指标
功耗
01
并行计算系统在运行过程中的总功率消耗。
能效比
02
用于衡量并行计算系统每消耗一单位能量所能完成的计算量或
任务量的指标。
节能技术
03
采用低功耗处理器、动态电压频率调整、节能算法等技术降低
并行计算系统的功耗。
03 并行算法设计与优化策略
典型并行算法介绍及原理剖析
数据并行算法
如数组运算、矩阵乘法等,通过将数据划分为多个部分, 在多个处理单元上并行执行相同的操作来提高性能。
高性能计算中并行计算技术的使用技巧与性能评估

高性能计算中并行计算技术的使用技巧与性能评估随着科学技术的发展,计算机的计算能力需求也越来越高,尤其是在大规模数据处理和复杂模型求解的情况下。
为了满足这些需求,高性能计算(HPC)应运而生。
并行计算技术作为高性能计算的核心,在提高计算效率和加速求解过程上起到关键作用。
本文将介绍高性能计算中并行计算技术的使用技巧与性能评估。
首先,我们来了解并行计算技术的基本概念和原理。
并行计算是指将计算问题分解为多个独立的子问题,并同时在多个处理器上进行计算,从而实现更快速、更高效的计算。
并行计算的实现依赖于并行算法、并行编程模型和并行计算平台。
并行算法是指将计算问题分解为独立的子问题,并编写能够在多个处理器上并行执行的算法。
并行编程模型是指用于编写并行程序的编程模型,常见的有MPI、OpenMP、CUDA等。
并行计算平台是指提供多个处理器或计算节点的硬件平台,如多核CPU、GPU、分布式计算集群等。
在使用并行计算技术解决实际问题时,我们需要考虑以下几个方面的使用技巧。
首先,合理的并行算法设计是实现高性能计算的基础。
在分解计算问题的过程中,应尽量保持子问题之间的负载均衡,避免单个处理器的闲置时间。
对于一些适合并行计算的问题,如矩阵运算、排序和图算法等,可以选择已有的高效并行算法进行实施。
同时,还可以根据实际问题的特点进行算法创新,提出更适合并行计算的算法。
合理设计的并行算法能够充分发挥计算资源的潜力,提高计算效率。
其次,选择合适的并行编程模型也至关重要。
MPI是一种常用的消息传递接口,适用于分布式内存计算环境,可以实现多个处理器之间的通信和同步。
OpenMP是一种共享内存并行编程模型,适用于多核CPU和共享内存计算环境,可以将计算任务并行化到多个线程上。
CUDA是一种面向GPU的并行编程模型,适用于大规模数据并行计算。
根据计算平台和需求特点,选择合适的并行编程模型有助于提高计算效率和简化编程工作。
另外,需要注意并行计算中的数据分布和数据通信问题。
并行计算(中科大讲义)

▪ n,节点规模 w,数据宽度
国家高性能计算中心(合肥)
2021/4/12
22
标准互联网络(1)
▪ Myrinet:
▪ Myrinet是由Myricom公司设计的千兆位包交换网络,其目的 是为了构筑计算机机群,使系统互连成为一种商业产品。
▪ Myrinet是基于加州理工学院开发的多计算机和VLSI技术以及 在南加州大学开发的ATOMIC/LAN技术。Myrinet能假设任 意拓扑结构,不必限定为开关网孔或任何规则的结构。
▪ 多处理机总线系统的主要问题包括总线仲裁、中断处理、协议转换、 快速同步、高速缓存一致性协议、分事务、总线桥和层次总线扩展等
CPU板
LM
CPU
本地外围设备 (SCSI总线)
IOC
存储器板 存储器单元
本地总线
存储器总线
高速缓存
IF
IF
MC
系统总线
I/O板
IOP
IF
数据总线
缓冲
IF
(底板上)
通信板
IF
开关,在Ilinois大学的
Cedar[2]多处理机系统中采用了Ω网络
▪ Cray Y/MP多级网络,该网络用来支持8个向量处理器和256 个存储器模块之间的数据传输。网络能够避免8个处理器同时 进行存储器存取时的冲突。
国家高性能计算中心(合肥)
2021/4/12
21
动态互连网络比较
动态互连网络的复杂度和带宽性能一览表
▪ 一个交换开关模块有n个输入和n个输出,每个输入可连接到任 意输出端口,但只允许一对一或一对多的映射,不允许多对一 的映射,因为这将发生输出冲突
▪ 级间互连(Interstage Connection ):
2024年《并行程序设计导论》第二章

针对特定问题,设计高效的并行算法,减 少计算复杂度和通信开销。
2024/2/29
数据局部性优化
通过改善数据访问的局部性,减少处理器 访问内存的延迟,提高缓存命中率。
使用并行库和框架
利用现有的并行库和框架,如OpenMP、 CUDA等,简化并行程序的开发,提高开 发效率。
19
性能分析工具介绍及使用
32
THANKS
感谢观看
2024/2/29
33
同步与互斥
为确保数据一致性和避免竞态条件,需采用同步 机制(如锁、信号量等)实现互斥访问。
2024/2/29
27
OpenMP编程接口及使用方法
2024/2/29
OpenMP简介
OpenMP是一种支持多平台共享内存并行编程的API,适 用于C/C和Fortran等语言。
编程接口
提供一组编译器指令、库函数和环境变量,用于实现并行 化、同步、数据共享等功能。
2024/2/29
7
02
并行程序设计语言
2024/2/29
8
常见并行程序设计语言
MPI(Message Passing Interf…
一种基于消息传递的并行程序设计语言,广泛应用于科学计算和工程领域。
OpenMP
一种支持共享内存并行编程的API,适用于多线程并行计算。
2024/2/29
CUDA(Compute Unified Devic…
确保编译器支持OpenMP,设置编 译器选项以启用OpenMP,测试 OpenMP程序运行。
2024/2/29
CUDA环境配置
安装CUDA Toolkit,配置GPU驱动 ,设置环境变量,测试CUDA程序运 行。
并行算法课件第二章

S' WS pW p WS pW p WS p W p/ p WS WP
• 并行开销W o :
S' f p (1-f) p f (1-p) p-f (p-1)
S' WS pWP f p1 f
WS WP WO 1 WO /W
工作负载W 执行时间T
2.2.4 Sun 和 Ni定律
• 基本思想:
– 只要存储空间许可,应尽量增大问题规模以产生更好和更精确的解 (此时可能使执行时间略有增加)。
– 假定在单节点上使用了全部存储容量M并在相应于W的时间内求解之, 此时工作负载W= fW + (1-f)W。
– 在p 个节点的并行系统上,能够求解较大规模的问题是因为存储容量 可增加到pM。令因子G(p)反应存储容量增加到p倍时并行工作负 载的增加量,所以扩大后的工作负载W = fW + (1-f)G(p)W。
并行度:算法的并行度是指该算法中能用一个计算步(并行)完成的运算或 操作的个数。在并行机上即为可同时运算的处理机的数目,而在向量 机上则为向量操作的长度。
平均并行度:算法的平均并行度为该算法总的操作数除以计算步数。在向 量机上则是平均向量长度。
算法的相容性:如果当问题的规模 n 时,并行(向量)算法和
• 存储受限的加速公式 :
S''
fW 1 f GpW fW 1 f GpW / p
f
f 1 1 f
f Gp Gp/ p
• 并行开销W o:
S'
fW 1 f W Gp fW 1 f GpW / p WO
f
f
1
1 f Gp f Gp/ p WO /W
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E
说明: 如果问题规模W 保持不变,处理器数 p增加,开 W随P按什么比例 增加 销T 增大,效率E下降。
o
为了维持一定的效率(介于0与1之间),当处理 数p增大时,需要相应地增大问题规模W的值。
39
等效率度量标准
曲线 3 曲线 2
第二章 并行计算性能测评
1
Questions
机器 性能
2
1
对自己的计算机(手机)有 没有不满意的地方?
有没有升过级?
3
有没有评价是否值得升级?
2
主要内容
1
2 3
什么是并行计算机的基本性能? 为什么要研究机器的性能测评? 如何测评计算机的性能?
4
如何提高并行系统的性能?
3
计算机的性能
Performance: 通常是指机器的速度,它是程 序执行时间的倒数 程序执行时间:是指用户的响应时间 (访问磁 盘和访问存储器的时间, CPU时间, I/O时 间以及操作系统的开销) CPU时间:它表示CPU的工作时间,不包括 I/O等待时间和运行其它任务的时间
paro
为并行开销
7
算法级性能评测
1
加速比性能定律
2
可扩放性测评标准
Amdahl定律
Gustafson定律 Sun和Ni定律
等效率测评标准
等速度测评标准 平均延迟度量标准
8
2.1 加速比定律
并行系统的加速比:对于一个给定的应用,并行算
法(或并行程序)的执行速度相对于串行算法(或
串行程序)的执行速度加快了多少倍。
加速比:由3个定律可知,增加PE和求解问题的
规模可以提高加速比
影响加速比的因素:处理器数与问题规模
求解问题中的串行分量 并行处理所引起的额外开销(通信、等待、 竞争、冗余操作和同步等) 加大的处理器数超过了算法中的并发程度
33
一、并行计算的可扩放性
增加规模有利于提高加速比的因素: 较大的问题规模可以提高较高的并发度 额外开销的增加可能慢于有效计算的增加 算法中的串行分量比例不是固定不变的(因 问题规模增加而缩小)
18
1. 加速比公式
Gustafson加速定律 :
WS pWp WS pWp S' WS p Wp / p WS WP
说明:
S' p (1-f) f
当f很小时,S’与P斜率为1-f
当p →∞ 时,S’随着PE的增加而增加,几乎与
处理器数成比例的线性增加,f不再是程序的
25
1. 加速比公式
G(p):存储容量增加到p倍时并行工作负载的增加 情况
扩大存储容量后的工作负载W =fw+(1-f)G(p)W
fW 1 f G p W f 1 f G p S fW 1 f G p W / p f 1 f G p / p
等速度度量标准
p 表示处理器个数
W表示要求解问题的工作量或称问题规模(在
此可指浮点操作个数)
T为并行执行时间
并行计算的速度V: V=W/T
p个处理器的并行系统的平均速度 V 定义为:
V V W p pT
44
等速度度量标准
W是使用p个处理器时算法的工作量,令W’表示当处理
4
为什么要进行并行机性能评测?
对管理人员来说: 发挥并行机长处,提高并行机的使用效率 对用户来说 减少用户购机盲目性,降低投资风险
对架构师和设计人员来说:
改进系统结构设计,提高机器的性能 促进软/硬件结合,合理功能划分 优化 “结构-算法-应用”的最佳组合 对市场人士来说:
工作负载W
曲线 1
处理器数 P
曲线1表示算法具有很好的扩放性; 曲线2表示算法是可扩放的; 曲线 3表示算法是不可扩放的。
40
等效率度量标准
优点:通过少量的参数可计算出等效率函数 缺点:如果To无法计算出(在共享存储并行机中)
41
2.2.2 等速度度量标准
等效率度量标准的缺点:T0不能方便地计算出来 1994年两位学者提出试验测试为主要手段的两种 标准:等速度、平均延迟
p→∞时,上式极限为
1 S f w0 / w
串行分量和并行额外开销的比例越大,则加速比越小。
16
例题
在不考虑通信开销的情况下,若达到(不小于) 50%的加速效率(加速比与p的比值),串行 计算部分f和所使用的处理器数目p之间应该存 在怎么样的不等式关系? 若 f=0.5,则p只能取多少?
W:串行算法所完成的计算量
Te
i t e i 0 p 1
To
i t o i 0
p 1
对于任意i,显然有T
p
= tie + t io ,且 T e+ T o=所完成的计算量W=Te
等效率度量标准
S Te Te p p Te To T T Tp 1 o 1 o p Te W
基本思想: 只要存储空间许可,应尽量增大问题规模以产生更好和 更精确的解(此时可能使执行时间略有增加)。 假定在单节点上使用了全部存储容量M并在相应于W的 时间内求解之,此时工作负载W= fW + (1-f)W。 在p 个节点的并行系统上,能够求解较大规模的问题是 因为存储容量可增加到pM。令因子G(p)反应存储容 量增加到p倍时并行工作负载的增加量,所以扩大后的 工作负载W = fW +(1-f)G(p)W。
和 N i 加速均比 Amdahl 加速和 Gustafson 加速为高。
27
Sun 和 Ni定律
28
Sun 和 Ni定律
29
修改后的加速比
并行开销W o:
fW 1 f WG p f 1 f G p S fW 1 f G p W / p WO f 1 f G p / p WO /W
42
为什么用等速度度量标准
速度是一个重要的参数,一般可以明确指出,单位 Mflops,因此用速度来度量可扩放性,应更加方便。 在并行系统中,增加P可以提高速度,如果速度能随着 P的增加而增加,即意味着平均速度不变 p个处理器的并行系统的平均速度定义为并行速度V除 以处理器个数 p:
43
两者可按不同比例进行调整,此比例关系
(可能是线性的,多项式的或指数的等)就
反映了可扩放的程度
36
可扩放性评测标准
可扩放性研究的主要目的: 确定解决某类问题用何种并行算法与何种并行体系 结构的组合,可以有效地利用大量的处理器; 对于运行于某种体系结构的并行机上的某种算法当 移植到大规模处理机上后运行的性能; 对固定的问题规模,确定在某类并行机上最优的处
34
可扩放性评测标准
增加处理器数,会增大额外开销和降低处理器 利用率,所以对于一个特定的并行系统(算法 或程序),它们能否有效利用不断增加的处理 器的能力应是受限的,而度量这种能力就是可 扩放性这一指标。
35
1.可扩放性的内涵
可扩放性:调整什么和按什么比例调整
并行计算要调整的是处理数p和问题规模W
12
3.Amdahl定律的几何意义
不论PE个数有多
少,可并行计算量
是不变的。
13
Amdahl定律的几何意义
随着PE的增大,Tp可能 会越来越小,但T1不会 改变
14
Amdahl定律的几何意义
15
4. 修改后的加速比—考虑额外开销
W o为额外开销
WS WP W p S WP W (1 f ) 1 f ( p 1 ) W p / W 0 WS W0 fW W0 p p
提供客观、公正的评价并行机的标准
5
如何进行并行机性能评测
机器级性 能测评 性能 测评 算法级性 能测评
·CPU与存储器 ·并行和通信开销 ·机器的性价比 ·加速比 ·效率 ·可扩放性
程序级性 能测评
Linpack测试标准
CPU的某些基本性能指标
工作负载 执行时间 浮点运算数 指令数目 并行执行时间 T comput 为计算时间,T 时间,T comm为相互通信时间 T n = T comput + T paro+ T comm
10
1.相关参数
P:处理器数
W:问题规模(计算负载、工作负载,给定问题的总计算量)
Ws:应用程序中的串行分量,f是串行分量比例(f =
Ws/W, Ws=W1) WP:应用程序中可并行化部分,1-f为并行分量比例 Ws+Wp=W Ts=T1 :串行执行时间,Tp :并行执行时间; S:加速比,E:效率;
'
30
四、加速比讨论
参考的加速经验公式: p/log p≤S≤P 线性加速比:很少通信开销的矩阵相加、内积运算等 p/log p的加速比:分治类的应用问题 通信密集类的应用问题 :S = 1 / C ( p )
超线性加速 :S>P
绝对加速:最佳并行算法与串行算法
科学研究 者使用
理器数与可获得的最大的加速比;
用于指导改进并行算法和并行机体系结构,以使并 行算法尽可能地充分利用可扩充的大量处理器。
37
2.2.1 等效率度量标准
令tie :并行系统上第i个处理器的有用计算时间
t io:第i个处理器的额外开销时间(包括通信、同步和空
闲等待时间等) T
p
:p个处理器系统上并行算法的运行时间
11
2.加速比公式
Ws Wp 固定负载的加速公式: S Ws WP / p 并行系统所能达到的