13-第13章-共享存储系统编程-并行程序设计-并行计算(共15章)

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《并行计算概述》课件

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并行计算的内存模型
并行计算中,多个处理单元之间需要共享数据。有两种常见的内存模型:共 享内存模型和分布式内存模型。
并行计算的任务调度
任务调度是将任务分配给不同的处理单元的过程,旨在提高计算的负载均衡 和整体性能。
分布式并行
多个处理单元分布在不同的 计算机节点上,通过消息传 递进行通信和同步。
向量并行
使用向量处理器同时处理多 个数据,提高计算效率。
并行计算的优点和局限性
1 优点
大大提高了计算速度和效率,加快解决复杂问题的能力。
2 局限性
需要特定的硬件和软件支持,编程复杂度较高,数据依赖等问题需处理。
并行计算的基本模型
《并行计算概述》PPT课 件
并行计算是指同时使用多个计算资源来解决一个问题的计算方式。它利用并 行性提高计算速度,已在各个领域得到广泛应用。
什么是并行计算?
并行计算是一种计算方式,利用多个计算资源同时进行工作,来加快问题的 解决速度。通过拆分任务,可以将复杂问题分解为多个可并行处理的子问题。
并行计算的发展历程
共享内存模型ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
多个处理单元共享同一块内存来 进行通信和同步。
消息传递模型
通过消息传递实现不同处理单元 的通信和同步。
数据并行模型
任务被分解为多个相同的子任务, 每个处理单元处理其中一部分。
并行计算的通信机制
在并行计算中,处理单元之间需要进行通信来协调任务的执行和数据的传输。常用的通信机制包括点对点通信 和集体通信。
1
1960s - 1980s
研究并行计算的初期阶段,以计算机硬件性能提升为主。
2
1990s - 2010s
并行计算技术逐渐成熟,出现了多种并行计算模型和编程框架。

并行计算讲义

并行计算讲义

燕山大学课程讲义并行计算导论授课人:郭栋梁学时:32学时其中实验课:8学时三级项目:16学时第1章引言1.1概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:(1)单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器,其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能,更加可行的方法是同时使用多个简单处理器,它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。

(2)观察结果显示,除非使用并行处理技术,一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度,可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。

能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。

此算法需要能够检测出变ja之间的依赖关系是否规则;而且不管这些依赖是否规则,此算法都能在保证程序正确性的前提下,通过将程序中的一些子任务并行化来加速程序的执行。

(3)提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发,这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。

(4)并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量,还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。

最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间,更依赖于处理器执行算法的效率。

而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。

(5)内存系统的速度始终比处理器慢,而且由于一次只能进行单个字的读写操作,内存系统的带宽也有限制。

(6)内存系统的速度始终比处理器慢,而且由于一次只能进行单个字的读写操作,内存系统的带宽也有限制。

本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。

硬件和软件是相互影响的,任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念,之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.1.2自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。

在编程并不需要了解目标计算机系统的具体细节,因为编译器会处理这些细节.但是在编程和调试时依旧沿用着在单一央处理器(CPU)上顺序处理的模式.从另一方面讲,为了实现并行算法,硬件和软件之间的相互联系需要比我们想象的更加密切。

并行程序设计精品公开课件

并行程序设计精品公开课件
信号量(Semaphores)
是一个计数器,可以用来控制多个进程对共享资源的访问。
套接字(Sockets)
与其他进程通信有更强大的不同机器间通信的能力。
同步机制原理及ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ用
01
02
03
04
05
原子操作
锁机制
条件变量
栅栏(Barrier) 信号量( Semapho…
不可分割的操作,即该操 作要么全部完成,要么全 部不完成,不会结束在中 间某个环节。
强化学习
在复杂环境中进行大量试错实验,加速强化学习算法收敛过程。
面临挑战及未来发展趋势
挑战
随着数据规模和计算需求的不断增长,并行程序设计面临着可扩展性、能效比、 易用性等方面的挑战。
发展趋势
未来并行程序设计将更加注重异构计算、分布式计算等技术的融合应用,推动并 行计算向更高效、更智能的方向发展。同时,随着新型计算架构和编程模型的不 断涌现,并行程序设计也将迎来更多的发展机遇和创新空间。
06 实际应用案例分析与挑战
科学计算领域应用案例
气候模拟与预测
利用并行程序设计对大气、海洋等复杂系统进行 模拟,预测未来气候变化趋势。
生物信息学
通过并行计算加速基因序列比对、蛋白质结构预 测等生物信息学任务。
天体物理学
模拟宇宙演化、星系形成等天体物理过程,揭示 宇宙奥秘。
大数据处理领域应用案例
开启编译器优化选项
使用编译器提供的优化选项,如 O2、O3等,自动进行代码优化。
矢量化优化
利用编译器提供的矢量化优化功能 ,将循环中的标量操作转换为矢量 操作。
考虑目标平台特性
针对目标平台的特性选择合适的编 译器和优化选项。

并行计算讲义

并行计算讲义

并行计算讲义Last revision on 21 December 2020燕山大学课程讲义并行计算导论授课人:郭栋梁学时:32学时其中实验课:8学时三级项目:16学时第1章引言概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:(1)单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器,其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能,更加可行的方法是同时使用多个简单处理器,它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。

(2)观察结果显示,除非使用并行处理技术,一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度,可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。

能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。

此算法需要能够检测出变ja之间的依赖关系是否规则;而且不管这些依赖是否规则,此算法都能在保证程序正确性的前提下,通过将程序中的一些子任务并行化来加速程序的执行。

(3)提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发,这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。

(4)并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量,还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。

最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间,更依赖于处理器执行算法的效率。

而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。

(5)内存系统的速度始终比处理器慢,而且由于一次只能进行单个字的读写操作,内存系统的带宽也有限制。

(6)内存系统的速度始终比处理器慢,而且由于一次只能进行单个字的读写操作,内存系统的带宽也有限制。

本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。

硬件和软件是相互影响的,任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念,之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。

并行程序设计ChapterH

并行程序设计ChapterH
• 结构类似于NUMA(Non-uniform Memory Access)
1.2 并行计算机与并行计算模型
• 机群(Cluster)
– 将产品化的计算机通过互连网络连接而形成的并行计算机
– 主要特征
• 各节点只有局部存储器,节点间没有共享存储,节点间通信需通过消 息传递机制进行
– 互连网络常用技术 计算机 计算机 ... 计算机
二、顺序程序与并行程序
• 并行编译:通过编译将顺序程序并行化
– 相关研究已经进行了30多年 – 编译可进行局部的并行化,但无法改变算法的基本特征
• 要更好地进行并行化计算,需要从算法设计到编程都考虑并行化
• 一个简单的例子:求和
76
– 对n个数的序列求和
72
x0, x1, x2, …, xn-1
– 迭代求和
这些系统分属共享存储、消息传递型、或是混合型系统
14
1.2 并行计算机与并行计算模型
• 片上多处理器(CMP--Chip Multiprocessor)
– 又称为多核(multi-core)处理器 – 同一微处理器芯片内集成多个处理器核 – 是摩尔定律(Moore’s Law)发展与性能/功耗折衷的产物 – 例1:Intel Core i7四核处理器
– 片上多处理器(CMP—Chip Multiprocessor) – 对称多处理(SMP—Symmetrical Multi-processing)
或NUMA(Non-Uniform Memory Access) – 异构处理器(Heterogeneous processor) – 机群(Cluster) – 超级计算机(Supercomputer)
• 千兆以太网
• Myrinet • Infiniband

【学习课件】第十五章并行程序设计环境与工具()-宁波大学超级计算中心首页

【学习课件】第十五章并行程序设计环境与工具()-宁波大学超级计算中心首页

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3
软件工程与环境
▪ 编码工具
▪ 编辑器 编译器 连接器和加载器 预处理程序 ▪ 交叉引用程序 源级查错器 查错辅助程序
▪ 软件工程工具
▪ 系统构造程序 版本管理程序 设计编辑器 ▪ 代码产生器 测试辅助程序
▪ 集成工具
▪ 数据集成 公共前端 控制集成
▪ 将来的工具与环境
▪ 过程工具 群件工具 可视化工具 程序分析工具
▪ 图像显示:对于二维数据可选用不同的数值、灰度和颜色等。
▪ 射线跟踪:为了显示体内元素值,用光线跟踪将三维中的体元 素(Voxel)投影到二维上。
▪ 动画:使用动画连续移动画面产生明显动感。
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14
并行程序设计环境与工具
▪ 15.1 软件工具与环境 ▪ 15.2 并行编译器 ▪ 15.3 并行程序调试 ▪ 15.4 并行程序性能分析 ▪ 15.5 图形化并行程序集成开发环境
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15
图形化并行程序集成开发环境
▪ 图形化的并行程序开发方法
▪ 基本思路:用节点表示计算,用弧表示计算之间的交互,采用 统一图形用户界面,将并行程序的设计、编辑、编译连接、调 试和性能分析等工具集成起来,力图实现并行程序开发各阶段 的可视化。
▪ 测量、分析(静态、动态)、优化
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9
并行程序设计环境与工具
▪ 15.1 软件工具与环境 ▪ 15.2 并行编译器 ▪ 15.3 并行程序调试 ▪ 15.4 并行程序性能分析 ▪ 15.5 图形化并行程序集成开发环境
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10
并行程序性能分析
▪ 并行程序的性能预测
▪ 并行程序性能的静态分析又叫性能预测 ▪ 方法:分析预测(Analytical Prediction)、模拟仿真 ▪ 模拟仿真:并行系统建模 、应用程序建模 ▪ 性能评估的参数选择

并行程序设计导论-2024鲜版

静态调度
编译时确定任务的执行计划。
动态调度
运行时根据系统状态动态地分配任务。
16
数据划分与访问优化方法
数据划分
01 将数据分布到多个内存位置或
处理单元,以减少数据访问冲 突和通信开销。
数据复制
02 每个处理单元都有自己的数据
副本。
数据分区
03 数据被划分为多个部分,每部
分存储在不同的处理单元或内 存中。
硬件多样性
不同的并行计算硬件平台具有不同的架构和特点,需要针对特定的硬件平台进 行优化。
2024/3/28
27
面临的挑战及未来发展趋势
• 可扩展性和可移植性:随着计算规模的扩大和硬件的更新 换代,并行程序的可扩展性和可移植性成为重要挑战。
2024/3/28
28
面临的挑战及未来发展趋势
2024/3/28
消息传递模型
处理单元之间通过发送和接收消 息来进行数据交换,每个处理单 元有自己的私有内存空间。
13
数据并行模型与任务并行模型
数据并行模型
将相同操作应用于不同数据元素上, 实现数据级并行性。适合处理大规模 数据集和密集型计算任务。
任务并行模型
将不同操作应用于不同任务上,实现 任务级并行性。适合处理具有多个独 立任务的应用程序。
2024/3/28
并行基数排序算法
利用基数排序算法可以并行化的特点,将待排序序列按位数分割成若干个子序列,每个 处理单元对一个子序列进行排序,最后再将排序结果合并。
23
06
并行程序设计实践与挑战
2024/3/28
24
并行程序设计开发环境搭建
01
选择合适的并行编 程模型
根据应用需求和硬件环境,选择 适合的并行编程模型,如 OpenMP、MPI、CUDA等。

14-第14章-分布存储系统并行编程-并行程序设计-并行计算(共15章)


1 消息传递库(Message-Passing Libraries)
MPI的实现
建立在厂家专用的环境之上 IBM SP2的POE/MPL, Intel Paragon的OSF/Nx 公共的MPI环境: CHIMP Edinburg 大学 LAN(Local Area Multicomputer) Ohio超级计算中心 MPICH Argonne国家实验室与Mississippi州立大学 MPICH是MPI在各种机器上的可移植实现,可以安装在几乎所有的平台上: PC 工作站 SMP MPP 国家高性能计算中心(合肥) COW
国家高性能计算中心(合肥)
1 消息传递库(Message-Passing Libraries)
表 1.1 一些最流行的消息传递软件的例子 Name CMMD Express Fortran-M MPI NX P4 PARMACS PVM UNIFY Zipcode Original Creator Thinking Machines Parasoft Argonne National Lab MPI Forum Intel Argonne National Lab ANL/GMD Oak Ridge National Lab Mississippi State Livemore National Lab Distinct Features Use Active Messages for low latency Collective communication and I/O Modularity and Determinacy A widely adopted standard Originated from the Intel hypercube MPPs Integrate shared memory and message passing Mainly used in Europe A widely used, stand-alone system A system allowing both MPI and PVM calls Contributed to the context concept

课件并行程序设计chapter-2024鲜版


性能测试工具
如HPC Challenge Benchmark Suite、 PAPI等,用于评估并行 程序的性能表现。
2024/3/28
24
06
并行程序设计案例分析
2024/3/28
25
矩阵乘法并行化案例
2024/3/28
问题描述 矩阵乘法是计算科学中的常见问题,其计算量大且难以通 过简单的串行计算实现高效处理。
数据局部性优化
通过合理安排数据在内存中的布局,减少处理器访问数据的延迟。例如, 利用缓存预取、数据重排等技术,提高数据的局部性访问效率。
2024/3/28
03
并行算法设计
针对特定问题,设计高效的并行算法。通过选择合适的并行计算模型
(如MPI、OpenMP等),并结合问题特点进行算法优化,可以提高并
行程序的性能。
14
CUDA
2024/3/28
01
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是 NVIDIA推出的并行计算平台和API,主要用于GPU加速计算。
02
CUDA使用C/C语言进行编程,通过扩展的语法和库函数来 实现并行化。
03
CUDA程序由主机代码和设备代码组成,主机代码运行在 CPU上,设备代码运行在GPU上,两者通过CUDA运行时库 进行交互。
数据管理
在并行计算中,数据的管理和访问是一个重要问题。需要考 虑如何有效地存储和访问数据、如何处理数据依赖和冲突等 问题。
并行编程模型
选择合适的并行编程模型对于并行程序设计的成功至关重要。 不同的并行编程模型有不同的优缺点,需要根据具体问题和 计算环境进行选择。
2024/3/28
性能优化

多核时代“并行计算”课程教学模式研究与实践

多核时代“并行计算”课程教学模式研究与实践雷向东,雷振阳,龙军(中南大学计算机学院,湖南长沙410083)[摘要]多核技术的出现与快速发展使计算机技术发生了重大变化。

国内外著名高校将多核技术引入到计算机教育体系当中,并开设了并行计算课程,培养学生的并行计算思维和并行计算系统能力。

文章对“并行计算”课程建设、教材建设、教学模式和课程思政等方面进行研究和探讨。

[关键词]并行计算;多核;教学模式;课程思政[基金项目]2017年度湖南省研究生教学改革项目“基于协同创新中心专业学位研究生多元化联合培养模式与实践研究”(JG2017B016);2019年度中南大学《并行计算》课程思政项目[作者简介]雷向东(1964—),男,湖南常宁人,博士,中南大学计算机学院副教授,主要从事并行计算研究。

[中图分类号]G642[文献标识码]A[文章编号]1674-9324(2021)02-0141-04[收稿日期]2020-05-06多核技术的出现与快速发展使计算机技术发生了重大变化[1,2]。

多个处理器核心的出现,为软件在单处理器上的并行提供了丰富的硬件资源。

多核技术利用片上多核处理器资源进行线程级并行,通过多核并行编程技术,充分利用这些计算资源。

为了应对多核技术及其引起的相关计算机技术发展的需要,国内外著名高校都开设了“并行计算”课程,将多核技术相关知识内容融入“并行计算”教学中[3,4]。

通过“并行计算”课程的学习,使学生掌握多核相关知识、多核程序设计方法以及相关的多核优化工具,更好地适应计算机技术发展和IT企业的需求。

一、“并行计算”课程建设并行计算是实现高性能、高可用计算机系统的主要途径。

“并行计算”课程以高性能并行计算机为主题,主要介绍当代并行计算机系统及其结构模型,并行算法设计与并行程序的设计原理与方法。

通过“并行计算”课程的学习,使学生从系统结构、算法、程序设计三个方面,了解并行处理的基本概念,把握并行处理技术的最新成就和发展趋势,掌握并行计算编程技术和方法。

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国家高性能计算中心(合肥)
POSIX Threads: Basics and Examples by Uday Kamath
/~abw/parallel /pthreads/pthreads.html POSIX 线程详解: 一种支持内存共 享的简单和快捷的工具 by Daniel Robbins /developerWor ks/linux/thread/posix_thread1/index.sht ml
Program main A parallel B psections section C section D end psections psingle E end psingle pdo i=1,6 F(i) end pdo no wait G end parallel H ... End !一个组员执行D !等待C和D都结束 !暂时转换成顺序模式 !已由一个组员执行 !转回并行模式 !pdo构造开始 !组员共享F的六次迭代 !无隐式路障同步 !更多的复制代码 !转为顺序模式 !初始化进程单独执行H !可能有更多的并行构造 !程序以顺序模式开始,此时只有一个 !A只由基本线程执行,称为主线程 只由基本线程执行,称为主线程 !转换为并行模式,派生出多个子线程(一个组) !B为每个组员所复制 !并行块开始 !一个组员执行C
国家高性能计算中心(合肥)
线程共享相同的内存空间。 与标准 fork() 相比,线程带来的开销很小。内核无需单独复制进程的内 存空间或文件描述符等等。这就节省了大量的 CPU 时间。 和进程一样,线程将利用多 CPU。如果软件是针对多处理器系统设计 的,计算密集型应用。 支持内存共享无需使用繁琐的 IPC 和其它复杂的通信机制。 Linux __clone不可移植,Pthread可移植。 POSIX 线程标准不记录任何“家族”信息。无父无子。如果要等待一个线 程终止,就必须将线程的 tid 传递给 pthread_join()。线程库无法为您 断定 tid。
国家高性能计算中心(合肥)
国家高性能计算中心(合肥)
线程调用—线程管理
POSIX pthread_create pthread_exit pthread_kill pthread_join pthread_self Solaris 2 thr_create thr_exit thr_kill thr_join thr_self
国家高性能计算中心(合肥)
POSIX线程模型
IEEE/ANSI标准—IEEE POSIX 1003.1c-1995线程标 准—Unix/NT操作系统层上的,SMP Chorus, Topaz, Mach Cthreads Win32 Thread
GetThreadHandle,SetThreadPriority,SuspendThread,ResumeThread TLS(线程局部存储)—TlsAlloc, TlsSetValue
第十三章 共享存储系统编程
国家高性能计算中心(合肥)
共享存储系统编程
13.1 ANSI X3H5共享存储模型 13.2 POSIX 线程模型 13.3 OpenMP模型
国家高性能计算中心(合肥)
编程标准的作用
规定程序的执行模型 SPMD, SMP 等 如何表达并行性
DOACROSS, FORALL, PARALLEL,INDEPENDENT
国家高性能计算中心(合肥)
线程 隐式路障同步
P A
Q
R
B C 隐式路障同步 隐式路障同步 F(1:2) 无隐式路障同步 隐式路障同步
国家高性能计算中心(合肥)
B D E F(3:4) G
B
F(5:6) G
G H
共享存储系统编程
13.1 ANSI X3H5共享存储模型 13.2 POSIX 线程模型 13.3 OpenMP模型
国家高性能计算中心(合肥)
Pthreads实现计算的实例 1
国家高性能计算中心(合肥)
Pthreads实现计算的实例 2
国家高性能计算中心(合肥)
对生产者驱动的有界缓冲区问题的Pthread条件变量解
void *producer(void *arg1){ int i; for (i=1;i<=SUMSIZE;i++){ pthread_ pthread_mutex_lock(&slot_lock); mutex_lock(&slot_lock); while(nslots <=0) while(nslots<=0) pthread_ pthread_cond_wait(&slots,&slot_lock); cond_wait(&slots,&slot_lock); nslots-; nslots--; pthread_ pthread_mutex_unlock(&slot_lock); mutex_unlock(&slot_lock); put_item(i*i); pthread_ pthread_mutex_lock(&item_lock); mutex_lock(&item_lock); nitems++; nitems++; pthread_ pthread_cond_signal(&items); cond_signal(&items); pthread_ pthread_mutex_unlock(&item_lock); mutex_unlock(&item_lock); } pthread_ pthread_mutex_lock(&item_lock); mutex_lock(&item_lock); producer_done=1; pthread_ pthread_cond_broadcast(&items); cond_broadcast(&items); pthread_ pthread_mutex_unlock(&item_lock); mutex_unlock(&item_lock); return NULL;} void *consumer(void *arg2){ ; int i,myitem i,myitem; for (;;){ pthread_ pthread_mutex_lock(&item_lock); mutex_lock(&item_lock); while ((nitems <=0)&&!producer_done) ((nitems<=0)&&!producer_done) pthread_ pthread_cond_wait(&items,&item_lock); cond_wait(&items,&item_lock); if ((nitems <=0)&&producer_done){ ((nitems<=0)&&producer_done){ ptherad_ ptherad_mutex_unlock(&item_lock); mutex_unlock(&item_lock); break; } nitems-; nitems--; pthread_ pthread_mutex_unlock(&item_lock); mutex_unlock(&item_lock); get_item(&myitem ); get_item(&myitem); sum+=myitem myitem; ; sum+= pthread_ pthread_mutex_lock(&slot_lock mutex_lock(&slot_lock nslots++; nslots++; cond_signal(&slots); cond_signal(&slots); pthread_ pthread_mutex_unlock(&slot_lock); mutex_unlock(&slot_lock); } return NULL; }
更早的标准化结果—PCF共享存储器并行Fortran 1993年制定的概念性编程模型 Language Binding
C Fortran 77 Fortran 90
国家高性能计算中心(合肥)
并行块(工作共享构造)
并行块(psections ... end psections) 并行循环(pdo ... Endo pdo) 单进程(psingle ... End psingle) 可嵌套
如何表达同步
Lock, Barrier, Semaphore, Condition Variables threadid, num of processes
如何获得运行时的环境变量
国家高性能计算中心(合肥)
ANSI X3H5共享存储器模型
Started in the mid-80’s with the emergence of shared memory parallel computers with proprietary directive driven programming environments
LinuxThreads:__clone and sys_clone 用户线程和内核线程(LWP)(一到一,一到多,多到多)
国家高性能计算中心(合肥)
What Are Threads?
Shared state (memory, files, etc.) Threads
General-purpose solution for managing concurrency. Multiple independent execution streams. Shared state. Preemptive scheduling. Synchronization (e.g. locks, conditions).
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