高性能并行计算基础架构知识讲解
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用在现代科技领域，计算机的并行计算技术被广泛应用于许多领域，提供了强大的计算能力和效率。
本文将详细解释并行计算的概念、架构和应用，以及介绍几种常见的并行计算技术。
一、并行计算的概念并行计算是指同时执行多个计算任务的过程，以提高计算机系统的速度和性能。
与传统的串行计算相比，通过并行计算，多个处理器可以同时处理不同的计算任务，从而大大缩短了计算时间。
二、并行计算的架构1. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种常见的并行计算架构，它包含多个处理器核心（CPU），每个处理器核心都可以访问共享内存。
因此，每个处理器核心都具有相同的权限和能力，并且可以相互通信和协作。
2. 分布式内存计算机（DMC）分布式内存计算机是一种将多个计算机连接在一起，并通过网络进行通信的并行计算架构。
在分布式内存计算机中，每个计算机都有自己的本地内存，并且计算任务被划分为子任务，在多台计算机之间进行并行计算。
3. 向量处理器向量处理器是一种特殊的并行计算架构，其核心思想是通过同时执行多个数据元素来提高计算性能。
向量处理器具有广泛的数据并行能力，并且可以在单个指令中处理多个数据。
三、并行计算的应用1. 科学计算在科学研究领域，许多复杂的计算任务需要大量的计算资源和时间。
通过并行计算技术，科学家可以利用多个处理器来加速大规模的数值模拟、数据分析和计算实验，从而加快科学研究的进程。
2. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是分析和理解大规模数据集的重要领域。
并行计算技术可以加速数据挖掘算法和机器学习模型的训练和推断过程，减少模型训练时间，提高预测和分类准确性。
3. 图像和视频处理在图像和视频处理领域，许多算法需要处理大量的像素和帧。
通过并行计算技术，可以将图像和视频处理任务分成多个子任务，并在多个处理器上同时处理这些子任务，从而提高图像和视频处理的效率和实时性。
4. 数据库管理和并行查询在大规模数据库管理和查询中，通过并行计算技术可以将查询任务划分为多个子任务，并由多个处理器同时执行这些子任务。
计算机专业的并行计算架构
计算机专业的并行计算架构随着科技的不断发展和计算机应用的广泛普及，计算机专业中的并行计算架构也变得越来越重要。
本文将探讨并行计算架构的基本概念、发展历程以及其在计算机专业中的应用。
一、并行计算架构的基本概念并行计算架构是一种计算模型，旨在通过同时执行多个计算任务，加快计算速度和提高系统性能。
与传统的串行计算相比，它具有更高的计算能力和处理效率。
并行计算架构可以通过多个处理单元同时执行计算任务，并通过互连网络进行通信和协调。
目前较为常见的并行计算架构包括向量处理器、多核处理器、分布式计算系统和图形处理器（GPU）等。
每种架构都有着不同的特点和适用范围，可以根据具体应用场景选择适合的架构。
二、并行计算架构的发展历程1. 向量处理器（Vector Processor）向量处理器是早期的并行计算架构，通过同时处理多个数据元素来提高计算效率。
它具有广泛的应用场景，在科学计算、图像处理和数字信号处理等领域得到了广泛应用。
2. 多核处理器（Multi-core Processor）多核处理器是在一颗芯片上集成多个处理核心，每个核心可以独立执行指令和计算任务。
多核处理器具有更高的并行性和计算能力，可以提供更强大的计算性能和更高的效率。
3. 分布式计算系统（Distributed Computing System）分布式计算系统是由多个计算节点组成的系统，节点之间可以通过网络进行通信和协作。
分布式计算系统通过将任务划分为多个子任务，由不同的节点同时执行，从而提高计算效率和系统性能。
4. 图形处理器（GPU）图形处理器最初设计用于图形渲染和计算机图形学等领域，但随着其计算能力的不断提升，逐渐被应用于并行计算。
GPU具有大量的处理核心和高带宽的内存系统，可以并行执行大规模的计算任务，广泛应用于科学计算、机器学习和人工智能等领域。
三、并行计算架构在计算机专业中的应用1. 科学计算在科学计算领域，许多复杂的计算任务需要大量的计算资源和高性能的计算平台。
高性能计算技术的并行编程技巧
高性能计算技术的并行编程技巧随着科学技术的不断发展，对计算机性能的要求也越来越高。
高性能计算技术在科学研究、工程仿真、天气预报等领域中起着至关重要的作用。
而并行计算是提升计算机性能的重要手段之一。
本文将介绍高性能计算技术的并行编程技巧，帮助读者更好地利用并行计算来提升计算效率。
首先，要理解并行计算的基本概念。
并行计算是指将一个计算任务分解成多个子任务，并在多个处理器上同时执行这些子任务。
每个子任务都是独立的，可以并行执行，最后再将它们的结果合并起来得到最终结果。
并行计算的核心思想是任务的分解与合并，通过合理地分解任务并将计算负载均衡地分配给不同的处理器，可以充分发挥多处理器系统的计算能力。
在并行编程中，最常用的并行编程模型是共享内存和消息传递。
共享内存模型中，所有的处理器共享同一个内存地址空间，它们通过读写共享变量来进行通信和同步。
而消息传递模型中，每个处理器都有自己的私有内存空间，并通过发送消息和接收消息的方式来进行通信。
共享内存模型适用于在单机上运行并行程序，而消息传递模型适用于在多机集群上运行并行程序。
在编写并行程序时，要注意以下几点：第一，任务的分解要合理。
合理的任务分解可以使得每个子任务的计算量尽可能均衡，并且能够充分利用处理器的计算能力。
分解出的子任务应该尽量减少对共享变量的访问，从而避免对内存的竞争，提高程序的效率。
第二，要注意数据的局部性。
在并行计算中，数据的传输是一个非常耗时的操作。
因此，要尽量减少数据的传输量，提高数据的局部性。
可以利用缓存来减少对大量数据的读写操作，从而提高程序的运行效率。
第三，要合理地选择并行算法和数据结构。
不同的算法和数据结构具有不同的并行性能。
在选择并行算法和数据结构时，要充分考虑各种因素，包括任务的划分、通信和同步的代价等。
合理地选择并行算法和数据结构可以大大提高程序的运行效率。
第四，要合理地利用并行编程工具。
并行编程工具可以简化并行程序的开发过程，提高开发效率。
高性能计算中的并行计算技术的使用注意事项
高性能计算中的并行计算技术的使用注意事项在现代科学和工程领域，高性能计算（High Performance Computing，HPC）已经成为了一种必不可少的计算方式。
并行计算技术作为HPC的核心组成部分，具备高速度、高效率、高吞吐量等优势，被广泛应用于科学模拟、数据分析和机器学习等领域。
但是，在使用并行计算技术时，我们必须要注意一些关键的使用注意事项，以确保计算过程的正确性和可靠性。
首先，我们需要了解并行计算的基本概念。
并行计算是指通过将任务划分为若干子任务，然后将这些子任务同时计算以提高计算速度的一种计算方式。
并行计算技术主要包括并行程序设计、并行算法设计、并行计算模型等。
在使用并行计算技术时，必须考虑以下注意事项。
第一，任务的并行可行性分析。
并行计算并不适用于所有类型的任务，仅适用于可以将任务划分为独立子任务的问题。
因此，在使用并行计算技术之前，我们需要仔细分析待解决问题的并行可行性。
如果任务之间存在依赖性，或者任务之间的通信代价很高，那么使用并行计算技术可能不会带来预期的收益。
第二，算法的并行设计。
正确选择并设计适用于并行计算的算法是确保计算过程正确性和高效性的关键。
在进行并行算法设计时，我们需要考虑任务的负载平衡、通信开销、同步机制等因素。
合理地设计并行算法可以最大化地利用计算资源，提高计算效率。
第三，数据分布策略。
数据分布策略是保证并行计算能够顺利进行的重要因素之一。
在并行计算中，数据通常被分布在不同的处理节点上。
因此，我们需要选择合适的数据分布策略，以最小化数据通信的开销。
常用的数据分布策略包括：块划分、循环划分、随机划分等。
选择适合问题特点的数据分布策略，可以减少通信开销，提高计算效率。
第四，并行性能调优。
并行计算中，性能调优是一项至关重要的工作。
在使用并行计算技术时，我们需要通过调整并行任务的分配、优化通信机制、减少同步等方式，最大程度地提高并行计算的性能。
并行程序性能调优需要结合具体应用场景和硬件环境进行，通常需要进行多次试验和性能分析。
并行计算基础知识
并行计算基础知识并行计算是一种在多个处理单元（计算机中的CPU、GPU等）上同时执行多个计算任务的计算模式。
它与串行计算相对，串行计算是一种按照任务的顺序依次执行的计算模式。
并行计算的出现主要是为了解决串行计算中无法处理大规模数据和复杂任务的问题。
并行计算的基础知识主要包括以下几个关键概念：并行性、并行度、并行计算模型和并行计算的具体实现。
下面将逐一介绍。
首先是并行性。
并行性是指计算任务中可以同时执行的操作的数量。
通常情况下，计算任务可以分解为多个单独的子任务，并且这些子任务之间可以独立执行。
如果计算任务中有多个这样的子任务，就可以实现并行计算。
其次是并行度。
并行度是用于衡量并行计算系统的处理能力的指标。
它通常用并行计算系统中的处理单元数量来表示。
如果并行计算系统中的处理单元数量多，那么可以同时执行更多的子任务，从而提高并行度。
并行度越高，系统的处理能力越强。
然后是并行计算模型。
并行计算模型是一种用于描述并行计算任务的框架或模板。
常见的并行计算模型有：单指令多数据（SIMD）、多指令多数据（MIMD）和数据流模型等。
其中，SIMD模型是指多个处理单元执行相同指令但对不同数据进行操作；MIMD模型是指多个处理单元分别执行不同指令且对不同数据进行操作；数据流模型是指计算任务中的操作根据数据可用性来执行，即只处理当前可用的数据。
不同的并行计算模型适用于不同的应用场景，可以根据具体需求选择适合的模型。
最后是并行计算的具体实现。
实现并行计算有多种方法，常见的有共享内存模型和分布式内存模型。
共享内存模型是指多个处理单元共享同一块内存空间，在操作时可以直接访问该内存空间中的数据；分布式内存模型是指每个处理单元都有自己的独立内存，要进行数据交换时需要通过网络进行通信。
根据具体的问题和系统特性，选择适合的并行计算实现方法。
总结起来，了解并行计算的基础知识是理解和应用并行计算的重要前置条件。
掌握并行性、并行度、并行计算模型和具体实现方法，可以帮助我们更好地设计和编写并行计算程序，提高计算任务的效率和处理能力，从而更好地满足大数据和复杂任务处理的需要。
“高性能计算课件PPT教程”
应用案例
探索并行计算软件在科学计 算中的各种应用案例。
数据并行和任务并行的区别
数据并行
探索数据并行的基本原理和应用 场景。
任务并行
介绍任务并行
了解主流的并行计算框架以及将 它们应用到数据并行和任务并行 设计中。
集群计算系统的管理和操作
集群管理技术 系统安装和配置
高性能计算在云计算和大数据场景下的应 用
1
云计算与高性能计算
了解高性能计算在云计算环境下的实现
Map Reduce框架
2
和优化策略。
探索MapReduce框架在大数据处理中的
应用。
3
Hadoop 架构与优化
介绍Hadoop架构和优化技巧，提高大数
机器学习与大数据处理
4
据的处理效率。
探索机器学习在大数据处理中的应用， 如基于Spark的机器学习算法。
2
掌握编译器的原理和使用技巧，提高程
序执行效率。
3
并行化原理
了解多级并行的原理及其在高性能计算 中的应用。
调度器优化
介绍调度器的原理和使用方法，提高系 统的并行计算效率。
并行计算软件设计原则
设计原则
学习并行计算软件设计的基 本原则，如任务分解、通信、 同步等。
主流框架
介绍几种主流的并行计算框 架，如MPI和OpenMP。
并行程序调试
探究并行程序调试的技巧和方法， 如GDB和DDE。
GPU加速计算和异构计算体系 结构
1 CUDA编程模型
学习CUDA并行计算编程模 型和程序设计方法。
2 OpenCL
介绍OpenCL编程模型和异构 计算在高性能计算中的应用 场景。
3 异构计算的挑战
高性能计算与并行处理
高性能计算与并行处理一、高性能计算1.定义：高性能计算是指能够执行大量计算任务，提供高性能计算服务的计算机系统。
（1）超级计算机：具有极高计算速度和性能的计算机，主要用于国家科研、国防等领域。
（2）高性能服务器：具有较高计算速度和性能的计算机，主要用于商业、科研等领域。
（3）高性能工作站：具有较高计算速度和性能的计算机，主要用于工程设计、影视制作等领域。
3.应用领域：（1）科学研究：如气候模拟、生物制药、宇宙探索等。
（2）工程技术：如航空航天、汽车制造、石油勘探等。
（3）商业分析：如金融风险评估、市场预测、大数据分析等。
二、并行处理1.定义：并行处理是指利用多处理器、多核处理器或多计算机系统同时执行多个计算任务的技术。
2.并行计算模型：（1）SIMD（单指令流多数据流）：一条指令同时操作多个数据。
（2）MIMD（多指令流多数据流）：多个处理器同时执行不同的指令和操作不同的数据。
（3）多线程：单个处理器核心同时执行多个线程。
3.并行处理技术：（1）并行算法：为并行计算设计的算法，如矩阵乘法、排序等。
（2）并行编程：利用并行计算模型进行程序设计的技术，如OpenMP、MPI 等。
（3）并行硬件：专门用于并行处理的硬件设备，如GPU、FPGA等。
4.并行处理优势：（1）提高计算速度：同时处理多个任务，缩短计算时间。
（2）提高资源利用率：充分利用计算机硬件资源，提高系统性能。
（3）可扩展性：易于扩展计算能力，适应大规模计算需求。
1.发展趋势：（1）计算能力不断提升：新型处理器、存储器、 interconnect技术的发展。
（2）应用领域不断拓展：人工智能、量子计算、边缘计算等。
（3）绿色计算：提高能效比，降低能耗。
（1）算法挑战：设计高效并行算法，提高计算性能。
（2）编程挑战：提高并行编程技术，简化开发过程。
（3）硬件挑战：突破硬件性能瓶颈，提高系统稳定性。
总结：高性能计算与并行处理是计算机科学领域的重要研究方向，具有广泛的应用前景。
高性能计算中的并行计算算法
高性能计算中的并行计算算法在当前的互联网时代，计算机已经成为了各种工业领域必不可少的工具，并且保持快速发展。
随着技术的日益进步，计算机在性能上的提高也变得越来越明显。
由于计算机的计算速度是很快的，所以很多人将计算机作为高性能计算的工具来使用。
高性能计算需要使用并行计算算法，来提高计算效率和处理速度，下面就详细介绍一下高性能计算中的并行计算算法。
一、并行计算算法的定义并行计算算法是一种可以自动化地将数据分割成更小的数据集，然后并行处理这些数据集以减少计算时间的技术。
与传统的串行计算相比，使用并行计算算法可以在较短时间内处理大量的数据，提高计算效率和处理速度。
二、并行计算算法的分类并行计算算法通常分为两大类：共享内存算法和分布式算法。
1. 共享内存算法：共享内存算法是一种在计算机的内存中共享数据的算法。
在这种算法中，多个处理器可以同时访问相同的内存地址，并且通过使用锁等同步机制，在应用程序中共享这些数据。
这种算法非常适合多处理器计算机和大规模服务器系统，因为它可以在这些系统中高效地共享数据。
2. 分布式算法：分布式算法是一种在多个计算机上分发任务并协同工作的算法。
在分布式算法中，每个计算机上的处理器可以在本地处理数据，然后将处理后的结果传送到其他计算机上进行计算。
这种算法被广泛应用于基于云的计算系统、分布式数据库和搜索引擎等大规模分布式系统。
三、并行计算算法的应用并行计算算法已经广泛应用于各种领域，包括自然科学、工程、医学和金融等。
其中一些著名的应用包括：1. 分子动力学模拟：在分子动力学模拟中使用了一些并行计算算法。
这些算法可以在不存在中央服务器的环境中对分子进行分析和仿真，并可以在较短时间内提供更准确的模拟结果。
2. 气象预报：气象预报要求对庞大的数据集进行处理，并在最短时间内提供准确的天气预报。
对于这种任务，使用并行计算算法可以加速数据处理过程，减少计算时间。
3. 数值模拟：数值模拟需要处理复杂数学模型并生成结果数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 多指令流单数据流（MISD- Multiple Instruction stream Single
Datastream ）
• 多指令流多数据流（MIMD- Multiple Instruction stream Multiple
Datastream ）
自主创新★安全可控
并行计算机系统架构——结构分类
访问。 • 支持消息传递、共享存储模式的并行程序设计。
劣势
• 欠可靠：总线、存储器或操作系统失效可导致系统全部瘫痪。 • 可扩展性差：由于所有处理机共享同一个总线，而总线跟不上处理器速度和内存
容量的发展步伐。因此，SMP 并行计算机系统的处理机个数一般少于64 个。
自主创新★安全可控
并行计算机系统架构——结构分类-DSM
MB P/C
LM
DIR
NIC
定制网络 DSM
自主创新★安全可控
并行计算机系统架构——结构分类-DSM
• 普及时代
高性能计算机价格下降，应用门槛降低，应用开始普及。两个技术趋势起到重要作用。 商品化趋势使得大量生产的商品部件接近了高性能计算机专有部件 标准化趋势使得这些部件之间能够集成一个系统中，其中X86处理器、以太网、内存部 件、Linux都起到决定性作用。 机群系统是高性能计算机的一种，它的技术基础和工业基础都是商品化和标准化。
VP VP
VP
交叉开关
SM
SM
SM
PVP
MB P/C LM DIR NIC
P/C P/C
P/C
总线/交叉开关
SM
SM
IO
SMP
MB P/C LM DIR NIC
定制网络 DSM
MB P/C LM NIC
MB P/C LM NIC
定制网络 MPP
MB P/C
M
Bridge
LD
IOB
NIC
MB P/C
M
自主创新★安全可控
并行计算机系统架构——Flynn分类
根据指令流和数据流的不同，通常把计算机系统分为四类： • 单指令流单数据流（SISD -Single Instruction stream Single
Datastream）
• 单指令流多数据流（SIMD- Single Instruction stream Multiple
Bridge
LD
IOB
NIC
商品网络
COW 自主创新★安全可控
并行计算机系统架构——结构分类-SMP
• SMP对称多处理机系统
• 对称共享存储：系统中的任何处理机均可直接访问任何内存模块的存 储单元和I/O模块连接的I/O 设备，且访问的延迟、带宽和访问成功 率是一致的。所有内存模块的地址单元是统一编码的，各个处理机之 间的地位相同。操作系统可以运行在任意一个处理机上。
自主创新★安全可控
并行计算机基础——TOP10
no name information
1 天河二号 天河二号是由中国国防科技大学开发的超级计算机，今年以持续计算速度每秒3.39 亿亿次的优越性能位居榜首。天河二号有16,000个节点，每个节点两个Intel Xeon IvyBridge的处理器及合共3,120,000个计算核心的三个至强披处理器。
高性能并行计算架构
浪潮电子信息产业股份有限公司 2013-11-18
自主创新★安全可控
1
并行计算机基础
2
并行计算及系统架构
3
并行软件环境
4
高性能机群
自主创新★安全可控
自主创新★安全可控
并行计算机基础——发展历程
• 专用时代
包括向量机，MPP系统，SGI NUMA 系统，SUN大型SMP系统，也包括我国的神威， 银河，曙光1000等。 之所以称为“专用”，并不是说它们只能运行某种应用，是指它们的组成部件是专门 设计的，它们的CPU板，内存板，I/O板，甚至操作系统，都是不能在其它系统中使用 的。由于技术上桌面系统与高端系统的巨大差异，和用户群窄小。
自主创新★安全可控
1
并行计算机基础
2
并行计算及系统架构
3
并行软件环境
4
高性能机群
自主创新★安全可控
并行计算机系统架构——类型
• Flynn分类：
– SISD, SIMD, MIMD, MISD
• 结构模型：
– PVP, SMP, MPP, DSM, COW
• 访存模型：
– UMA, NUMA, COMA, CC-NUMA, NORMA
2 泰坦
泰坦是安装在美国能源部(DOE)的橡树岭国家实验室Cray XK7系统的超级计算机。 泰坦使用261,632其的NVIDIA K20x加速器核心，取得了持续计算速度每秒1.76亿 亿次的记录。泰坦是名单上最节能的系统之一，共消耗8.21兆瓦，并提供2,143 MFLOPS / W。
3 红杉
红杉是安装在美国能源部劳伦斯利弗莫尔国家实验室的一台IBM蓝色基因/ Q系统超 级计算机。红杉与2011出世，使用1572864核心并已取得了持续计算速度每秒1.72 亿次的性能记录。红杉也是名单上最节能的系统之一，共消耗7.84兆瓦，提供 2,031.6 MFLOPS / W
DSM分布式共享存储多处理机
分布共享存储: 内存模块物理上局部于各个处理器内部,但逻辑上(用户)是 共享存储的；这种结构也称为基于Cache目录的非一致内存访问(CCNUMA)结构； 与SMP的主要区别：DSM在物理上有分布在各个节点的局部内存从而形 成一个共享的存储器；
MB P/C
LM
DIR
NIC
4K
富士通的“K计算机”安装在日本神户的理化学研究所高级计算科学研究院( AICS )， 现在以持续计算速度每秒1.05亿亿次的记录位列第四，使用705,024 SPARC64处理 核心。
5 米拉
米拉是第二个蓝色基因/ Q系统的超级计算机，现在安装在阿尔贡国家实验室，名
列第五位。持续计算速度每秒8.59千
P/C
P/C
总线/交叉开关
SM
SM
IO
SMP
自主创新★安全可控
并行计算机系统架构——结构分类-SMP
优势
• 单一的操作系统映像：全系统只有一个操作系统，为每个处理器提供负载均衡。 • 局部高速缓存及其数据一致性：每个处理器均有自己的高速缓存，它们可以拥有
独立的局部数据，但是这些数据必须保持与存储器中的数据是一致的。 • 低通信延迟：通过共享数据缓存区来完成处理器的通信，延迟远小于网络通信。 • 共享总线的带宽：所有处理器通过一个总线完成对内存模块的数据和I/O设备的