并行计算工作原理
深入了解计算机系统的并行计算原理
深入了解计算机系统的并行计算原理计算机系统的并行计算原理计算机系统的并行计算原理是指通过同时执行多个任务或多个操作，以提高计算机系统的处理能力和效率。
并行计算可以分为硬件并行和软件并行两种形式，而它们都关键取决于计算机系统的结构和相应的原理。
一、硬件并行硬件并行是指通过多个处理器或处理器核心同时工作来实现并行计算。
常见的硬件并行结构有SIMD（单指令流多数据流）、MIMD（多指令流多数据流）和分布式计算系统等。
1. SIMD架构SIMD架构是指单指令流多数据流结构，即多个处理器核心执行同样的指令，但处理不同的数据。
这种结构适用于大规模的数据并行计算，如图像处理、视频编码等。
在SIMD架构中，一条指令同时处理多个数据元素，以提高计算效率。
2. MIMD架构MIMD架构是指多指令流多数据流结构，即多个处理器核心可以执行不同的指令，处理不同的数据。
这种结构适用于复杂任务和并发处理，如科学计算、数据库查询等。
在MIMD架构中，每个处理器核心都具有独立的指令和数据，可以根据需要分配任务和资源。
3. 分布式计算系统分布式计算系统是指由多个计算机节点组成的系统，在网络上相互连接和协作完成任务。
这种结构适用于大规模的计算和存储需求，如云计算、大数据处理等。
在分布式计算系统中，各个节点通过消息传递和数据交换实现并行计算。
二、软件并行软件并行是指通过编程和算法设计来实现并行计算，以充分利用计算机系统的性能。
常见的软件并行模型有进程并行和线程并行。
1. 进程并行进程并行是指将任务分解为多个独立的子任务，并通过多个进程来执行。
这种并行模型适用于分布式计算和多台计算机的场景，可以通过进程间的通信和同步来完成任务。
2. 线程并行线程并行是指将任务分解为多个独立的子任务，并通过多个线程来执行。
这种并行模型适用于共享内存计算机系统，可以通过线程间的协作和同步来完成任务。
三、并行计算的挑战与应用并行计算虽然可以提高计算机系统的处理能力，却也伴随着一些挑战和问题。
并行计算原理及其在科研中的应用
并行计算原理及其在科研中的应用随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度也在迅速提高。
但是，时间有其上限，单个计算机的计算速度总会有瓶颈，无法再承受更大规模的计算。
为了解决这个问题，人们开始探索并行计算的方法。
并行计算原理即为一种将计算任务分配到多个处理器上并同时执行的计算方式。
本文将介绍并行计算的原理及其在科研中的应用。
一、并行计算的原理并行计算的核心在于将计算任务进行分解，然后分配到多个处理器上并发执行，最终得到计算结果。
这里所说的并行计算是指“硬件并行计算”，是通过多个物理处理器协同工作完成计算任务，而不是单个处理器通过分时处理的方式模拟并行计算。
在并行计算的过程中，有两个关键要素：并发和通信。
并发指的是多个计算任务可以同时进行，而通信则是指这些计算任务之间需要进行数据交互。
要实现并发和通信，需要在硬件和软件两个层次上进行优化。
硬件方面，多处理器系统、集群、云计算等技术都可以实现并行计算，需要注意的是，处理器数量并不是越多越好，因为过多的处理器会导致通信的复杂度增加，反而会降低整体性能。
在软件方面，我们需要使用并行计算框架来协调计算任务的执行和数据交互。
目前比较流行的框架有MPI、OpenMP、CUDA等，这些框架可以对任务进行分配和管理，并实现通信方式的优化，从而提高并行计算的效率。
二、并行计算在科研中的应用并行计算在科研中的应用非常广泛，涉及到计算机科学、物理学、化学、生物学、地球科学等各个领域。
下面我们就来具体介绍一下其中几个具有代表性的应用。
1.计算机图形学计算机图形学是模拟和渲染3D图形的一个分支。
在实现精细渲染的过程中，需要进行大规模的并行计算。
其中，GPU是实现并行计算的重要硬件，其具有大规模并发计算能力和高效的数据传输能力。
CUDA是NVIDIA开发的并行计算框架，可以将GPU的计算能力最大化地利用，从而实现高效的图形渲染。
2.生物信息学生物信息学是研究生命系统中的基因组、蛋白质组和代谢组等的科学。
并行计算的基本原理
并行计算的基本原理并行计算的基本原理什么是并行计算•并行计算是一种通过同时执行多个计算任务来提高计算效率的技术。
它可以同时处理多个相互独立的子任务，从而加快整个计算过程。
并行计算的优势•提高计算效率：通过同时处理多个任务，对计算资源进行最大化的利用，从而减少计算时间。
•解决复杂问题：某些计算任务可能因为规模庞大而难以处理，通过并行计算可以将任务分割成多个子任务进行处理，从而更容易解决复杂的问题。
•增加可靠性：通过并行计算，即使某个任务出现故障，其他任务仍然可以继续执行，不会影响整个计算过程的可靠性。
并行计算的基本原理任务划分•并行计算的第一步是将整个计算任务分割成多个子任务，每个子任务相互独立，可以同时执行。
•任务划分的关键是找到能够并行执行的子任务，尽量保证各个子任务的负载均衡，避免某个任务过于繁重，导致整体计算效率下降。
任务通信•并行计算中的各个子任务需要相互通信，以便协调计算过程和交换计算结果。
•任务通信可以通过共享内存或消息传递来实现。
共享内存是多个任务共享同一块内存空间，可以直接读写变量，但需要注意同步问题；消息传递是通过发送和接收消息来进行任务间的通信，需要建立通信通道，并确保消息的正确传递。
任务调度•任务调度是指将各个子任务分配到计算资源上进行执行的过程。
•任务调度的目标是最大化地利用计算资源，以提高计算效率。
任务调度算法可以根据任务的优先级、负载均衡等因素进行选择。
结果合并•各个子任务执行完成后，需要将它们的计算结果进行合并，得到最终的计算结果。
•结果合并的过程可能涉及到数据的整合、计算的合并等操作，需要确保合并过程的正确性和有效性。
并行计算的应用领域•科学计算：并行计算可以加快科学计算的速度，从而提高研究效率。
在天气预报、基因组测序等领域都有广泛应用。
•数据处理：在大数据处理的场景中，通过并行计算可以更快地对海量数据进行处理和分析。
•人工智能：训练深度学习模型时，可以利用并行计算提高训练速度，加快模型的收敛过程。
并行计算基础研究并行计算的原理和应用
并行计算基础研究并行计算的原理和应用并行计算基础研究：并行计算的原理和应用并行计算是一种同时使用多个计算资源来解决问题的方法。
通过同时运行多个计算任务，并行计算能够大幅提高计算速度和效率，广泛应用于科学计算、数据处理、图像处理等领域。
本文将介绍并行计算的原理和应用。
一、并行计算的原理并行计算的原理基于同时处理多个任务的思想。
每个任务分解成多个子任务，并且这些子任务可以同时进行，从而加快整个计算过程。
并行计算的原理可以归纳为以下几个重要概念：1.任务分解：将一个任务划分为多个子任务，每个子任务分配给一个计算资源进行处理。
任务分解需要根据任务的特性和计算资源之间的关系来确定最佳划分方式。
2.数据分布：将任务所需的数据分布到不同的计算资源上。
数据分布需要考虑数据在计算过程中的访问模式和通信开销，以及计算资源之间的数据传输方式。
3.并行执行：每个计算资源独立处理分配给它的子任务，并将计算结果传递给其他计算资源。
并行执行需要确保子任务之间的协同工作和数据传输的正确性。
4.同步机制：为了确保各个计算资源之间的协调和数据一致性，需要引入同步机制。
同步机制包括互斥锁、信号量、条件变量等，用于控制并发执行的顺序和资源的访问。
二、并行计算的应用并行计算广泛应用于各个领域，特别是对于大规模计算和复杂问题的处理，具有重要的意义和价值。
以下是一些典型的应用领域：1.科学计算：并行计算在科学计算领域中发挥着重要作用，例如天体物理学、地震模拟、粒子物理学等。
并行计算能够降低计算成本，提高计算速度，从而推动科学研究的进展。
2.数据处理：随着大数据时代的到来，对于大规模数据的处理成为了一个挑战。
并行计算可以高效地处理大规模数据，例如数据挖掘、机器学习、图像处理等。
3.并行算法：并行计算对于算法的设计具有重要影响。
设计高效的并行算法可以充分利用计算资源，提高计算速度和效率。
例如并行排序算法、并行搜索算法等。
4.云计算和分布式系统：云计算和分布式系统是基于并行计算理念发展起来的。
并行计算的基本原理
并行计算的基本原理并行计算是指在系统中同时执行多个相关任务的能力。
它可以通过同时执行多个处理器、并行计算机或者利用多任务计算机的能力来实现。
并行计算可以显著提高计算速度和处理能力，特别是对于处理复杂问题、大规模数据集和需要实时响应的任务来说尤为重要。
本文将详细介绍并行计算的基本原理。
1.并行计算的概念和分类并行计算指的是将一个大型任务划分为若干个子任务，并通过同时处理这些子任务来实现总任务的完成。
根据任务之间的关系，可以将并行计算分为两种类型：任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个大型任务划分为多个子任务，然后将这些子任务分配给多个处理器来同时执行。
每个处理器独立执行任务的一部分，并通过通信来共享任务的中间结果。
任务并行适用于解决那些可以分为多个相互独立子任务的问题，例如图像处理、物理模拟和引擎。
数据并行是指将一个大规模数据集划分为多个子数据集，并通过多个处理器分别计算这些子数据集上的任务。
每个处理器都有自己的数据子集，它们并行读取和处理自己的数据，并通过通信来共享中间计算结果。
数据并行适用于那些可以分为可并行处理的数据块的问题，例如大规模平行数据库查询和机器学习算法。
并行计算依赖于以下几个基本原理来实现任务的并行处理：(1)划分和分解：首先，将整个任务划分为多个子任务或者子数据集。
这样可以将任务的工作量分布到多个处理器上，实现并行执行。
划分的关键在于如何将任务划分为可并行执行的子任务，需要考虑任务之间的依赖性、数据之间的关联性和任务执行的负载平衡。
(2)调度和分配：分配和调度是指将子任务分配给可用的处理器，并根据处理器的性能和负载情况来调度子任务的执行顺序。
调度和分配的目标是使得每个处理器的负载尽可能均衡，减少等待时间和通信开销，从而提高整个任务的执行效率。
(3)通信和同步：并行计算中的处理器需要通过通信来共享数据和交流中间计算结果。
通信发生在处理器之间的共享内存或者通过网络的消息传递。
同步是指在任务执行的不同阶段或者不同处理器之间进行协调，使得各个子任务能够正确地协同工作，并能够按照预期的顺序执行。
并行计算的原理和并行算法优化
并行计算的原理和并行算法优化随着硬件技术的快速进步，越来越多的计算机系统采用并行计算方式，从而获得更高的计算效能。
并行计算在许多领域都有应用，例如科学计算、图像处理、语音识别、机器学习等。
本文将介绍并行计算的原理和并行算法优化。
一、并行计算的原理并行计算是指同一时刻有多个计算任务同时进行的计算方式。
在主流多核处理器架构中，每个核心都可以独立地执行指令，这使得并行计算变得容易。
并行计算的优点是可以大幅度提高计算效率和速度。
同时，由于计算任务被分解成许多小任务，每个任务的数据量进一步减小，从而使计算变得更加高效。
并行计算的实现需要满足以下条件：1、任务可拆分性：计算任务必须被分解成多个相对独立的子任务，每个子任务可以分配给不同的计算单元。
2、任务间并行性：任务必须是可以同时执行的，这意味着任务之间的数据和控制流必须满足并行计算的条件。
3、数据分布性：任务执行所需的数据必须被存储在能够被多个计算单元访问的地方。
并行计算可以通过多种方式实现，其中最常见的是并行执行和并行数据处理。
在并行执行中，计算任务被分配给多个计算单元，每个计算单元独立地执行一个子任务。
在并行数据处理中，数据被分解成多个块，每个块可以被不同的处理单元处理。
二、并行算法优化并行算法是一个并行计算任务的实现方式。
通常情况下，一个并行计算任务由多个计算步骤组成，每个步骤可以使用不同的并行算法来实现。
合理选择并行算法可以显著提高计算效率和速度。
并行算法的优化可以从以下几个方面入手：1、负载均衡性：对于一个并行任务，每个计算单元的工作量应该尽量相等，也就是说，应尽可能减小负载不均衡的影响。
实现负载均衡的方法包括任务分配器的设计和动态负载均衡技术的应用。
2、通信代价：并行计算中，大量的数据要在不同计算单元之间传输，因此通信代价成为影响计算效率的一个重要因素。
为了减小通信代价，可以尝试数据压缩、本地数据重用和通信次数最小化等方法。
3、局部性和并行性：并行计算涉及大量的数据访问，如果数据被存储在不能被多个计算单元访问的地方，则会影响并行计算的效能。
并行计算的基本原理
并行计算的特点
为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征： 为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征： （1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决； ）将工作分离成离散部分，有助于同时解决； （2）随时并及时地执行多个程序指令； ）随时并及时地执行多个程序指令； （3）多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。 ）多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。 并行计算是相对于串行计算来说的， 并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算分为时间上的并行和 空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术， 空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用 多个处理器并发的执行计术语（2)
Shared Memory（共享内存）： ）：完全从硬件的视角来描述计算机体系 （共享内存）： 结构，所有的处理器直接存取通用的物理内存（基于总线结构）。在 编程的角度上来看，他指出从并行任务看内存是同样的视图，并且能 够直接定位存取相同的逻辑内存位置上的内容，不管物理内存是否真 的存在。 Symmetric Multi-Processor（对称多处理器）： ）：这种硬件体系结构 （对称多处理器）： 是多处理器共享一个地址空间访问所有资源的模型；共享内存计算。 Distributed Memory（分布式存储）： ）：从硬件的角度来看，基于网络 （分布式存储）： 存储的物理内存访问是不常见的。在程序模型中，任务只能看到本地 机器的内存，当任务执行时一定要用通信才能访问其他机器上的内存 空间。 Communication：并行任务都需要交换数据。有几种方法可以完成， ： 例如：共享内存总线、网络传输，然而不管用什么方法，真实的数据 交换事件通常与通信相关。 Synchronization：实时并行任务的调度通常与通信相关。总是通过 ： 建立一个程序内的同步点来完成，一个任务在这个程序点上等待，直 到另一个任务到达相同的逻辑设备点是才能继续执行。同步至少要等 待一个任务，致使并行程序的执行时间增加。
并行计算的原理和实现
并行计算的原理和实现随着信息技术的不断发展，计算机科学领域也在不断地发展壮大。
从最初的计算机概念到现在的超级计算机，计算机科学取得了重大的进展。
而在计算机科学领域中，有一个非常重要的概念就是并行计算。
并行计算，顾名思义，就是将一个计算任务分成多个子任务，同时在多个计算单元上进行计算，最后将得到的结果合并起来。
相较于串行计算，采用并行计算可以大大提升计算的速度和效率。
并行计算的原理和实现可以从以下几个方面来进行论述。
一、并行计算的原理在计算机领域中，并行计算是一种利用多个处理器或计算机进行任务处理的方式，同时计算多个任务，提高计算机的效率和速度的一种计算模式。
并行计算的原理可以分为两种：共享内存和分布式内存。
1.共享内存共享内存是一种并行计算的原理，它是指多个处理器共享一个主内存，而各处理器间通过读写共享内存来实现并行运算。
共享内存适用于多个CPU访问同一块内存的情况。
虽然共享内存的速度较快，但存在通信开销较大的问题。
由于多个处理器要访问同一块内存，容易出现竞争和死锁等问题，因此共享内存的可扩展性较差。
2.分布式内存分布式内存是一种并行计算的原理，它是指多个处理器彼此独立，同时工作，各自拥有自己的内存。
处理器之间通过网络通信来传递信息，完成计算任务。
分布式内存适用于多个CPU之间相互独立的情况。
相较于共享内存，分布式内存的通信开销较小，且具有良好的可扩展性。
但由于处理器之间的独立性，又导致它的编程模式较为复杂。
二、并行计算的实现在并行计算的实现过程中，需要考虑以下几个关键因素。
1.负载均衡负载均衡是指在并行计算过程中，将任务分配给不同的处理器，使得各个处理器的计算负载尽量均衡，从而提高整个计算的效率。
2.通信并行计算中，处理器之间需要进行通信，以便在完成各自的任务后将结果合并起来。
因此，实现并行计算需要采用一种高效的通信机制，以保证通信开销最小，从而提高计算的效率。
3.同步并行计算中，处理器之间需要同步各自的计算进度，确保任务在同一时刻完成。
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对并行机而言, 解法 = 某种并行算法+有针对性的计算程序(很难通 用)
J人
稀少而初级的并行编程人员 vs. 成熟而经验丰富的串行程序员
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一些途径
充分利用顺序程序开发的经验、方法和工具，特别是顺序 领域中的问题求解、算法设计方法，这是简化并行程序开 发的重要手段。
并行程序开发的困难主要在于问题的并行求解，而不是并 行程序设计语言。“从事并行程序设计实践的人往往把精 力耗费在为变量分配内存、为循环体寻求并行上，却忽略 对问题本身的分析。其实能否并行的决定因素是应用问题 本身。”
在并行算法的设计阶段最大限度地开发出问题本身固有的 并行性才是提高计算效率的根本手段。只有粗粒度的并行 ，才能具有高的计算通信比，而粗粒度的并行只能在算法 设计阶段开发出来
2004年4月
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??
编程环境
落后的并行编译器、调试器 vs. 通用先进的串行编程环境. 自动并行编译器远远满足不了程序并行化的要求.
3算法
并行模型的多样化(并行计算机系统结构的多样性) vs. 串行编程中 的唯一模型: 冯.诺依曼模型
问题的并行求解的困难在于问题的多样性和求解过程中所需的创 造性劳动，使得这一过程难以进行自动化
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并行计算软件环境及现状
操作系统：UNIX、LINUX、Windows NT
在SMP,DSM并行机上编译系统通常具有一定的对用户程 序(C/Fortran) 进程自动并行化的能力,但经常需要人工干 预 (通过编译制导,命令行选项等) 以达到理想的并行效率. 且并行主要针对循环进行 (属于细粒度并行);
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并行编程环境
常见的并行编程环境 消息传递、共享存储、数据并行
特征
消息传递
共享数据
数据并行
典型代表 可移植性 存储方式 学习难度 可扩展性
MPI，PVM 所有流行并行机 分布式存储 较难 好
OpenMP SMP，DSM 共享存储 容易 较差
HPF SMP，DSM，MPP 共享存储 偏易 一般
并行计算机体系 结构示意图 内存模块位于 结点内部
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操作系统与编程语言
并行计算机主流操作系统：UNIX / Linux
AIX（IBM） HPUX（HP） Solaris（SUN） IRIX（SGI） Linux
编程语言
Fortran 77/90/95 C/C++
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并行计算的特点
为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：
（1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决；
（2）随时并及时地执行多个程序指令；
（3）多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算 资源下的耗时。
并行计算是相对于串行计算来说的，并行计算分为 时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流 水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的 执行计算。
2004年4月
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现代计算机的共同特点 ：
并行性
2004年4月
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如何实现并行计算?
分而治之!
Hale Waihona Puke 2004年4月4/149第4页/共27页
分而治之
并行化的主要方法:分而治之
根据问题的求解过程，把任务分成若干子任务(任 务级并行或功能并行)
根据处理数据的方式，形成多个相对独立的数据区 ，由不同的处理器分别处理(数据并行)
三种并行编程环境主要特征一览
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实现并行编程常见方法
1.线程模型（OpenMP,POSIX) 2.消息传递模型（PVM，MPI）
PVM:Parallel Virtual Machine Computing MPI:Message Passing Interface
3.数据并行模型（HPF）
SISD
SIMD
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MIMD
并行计算机体系结构
组成要素
结点（node）：一个或多个处理器组成 互联网络（interconnetct network）：连接结点 内存（memory）：多个存储模块组成
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并行计算机体系结构
并行计算机体系 结构示意图 内存模块与结点分离
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三者可混合使用:
如对以SMP为节点的Cluster来说 , 可以在节点间进行消息传递,在 节点内进行共享变量编程.
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并行算法
并行算法
适合在并行机上实现的算法 好的并行算法应充分发挥并行机计算机的潜在性能
并行算法分类
按运算对象：数值并行算法、非数值并行算法 按并行进程执行顺序：
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并行计算机的分类
并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。 空间上 的并行导致了两类并行机的产生，按照Flynn的说法分为： 单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD Multiple Instruction Stream Multiple Data Stream ）。我 们常用的串行机也叫做单指令流单数据流（SISD）。
同步并行算法、异步并行算法、独立并行算法 按计算任务：
细粒度并行算法（基于向量和循环级并行） 中粒度并行算法（基于较大的循环级并行） 大粒度并行算法（基于子任务级并行）
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并行的层次
在分布式内存并行机上尚无通过高效的自动并行工具,主 要依靠人工编写并行程序;
并行算法的设计及并行程序的编制已成为目前特约大规模 并行计算机应用的主要障碍.
并行编程现状
: 并行软件开发远远落后于并行系统体系结构的发展。缺少合适的 并行软件是阻碍主流用户社会接纳并行计算的原因。
: 与串行软件相比，并行软件数量少，功能原始。
什么是并行计算?
并行计算: 由运行在多个部件上的小任务合作来求解一个 规模很大的计算问题的一种方法
例: 在曙光2000上用8个节点计算的Mandelbrot集结果 (Mandelbrot为分形理论创始人)
zi1 zi2 c
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现代计算机的共同特点： 并行性