并行程序设计原理

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研究生课程作业《并行程序设计原理》桶排序实现

《并行程序设计原理》作业要求：用MPI语言实现课本89页图4-10所示的并行桶排序（必须采用此算法），数组大小和处理器数不限，数组中所有元素的取值区间为[0,1]。

完成下面并行程序中的bucket_sort函数，MPI程序中要有简单的中文注释。

在192.168.150.197上测试完成表1和表2的相关测试（数据必须准确），并对表1和表2作简单的分析。

评分标准：在MPI程序正确的前提下，主要根据程序执行时间的快慢来评分。

并行程序：#include<mpi.h>#include<ctime>#include<algorithm>#include<iostream>using namespace std;int rank,size;void bucket_sort(double* a, int n){int i;int bucket; /*几号小桶*/int bigBucketSize = n/size; /*大桶大小*/int sortSize = 0; /*待排序大桶数组大小*/int *sdispls; /*发送步长*/int *rdispls; /*接受步长*/int* sendcnts; /*发送的各小桶大小*/int* recvcnts; /*接受的各小桶大小*/double* sourcebuf; /*大桶数组*/double *sendbuf; /*Alltoall发送数组*/double *recvbuf; /*Alltoall接收数组*/sourcebuf = new double[bigBucketSize];/*将数据平均分散到各处理机*/MPI_Scatter(a, bigBucketSize, MPI_DOUBLE, sourcebuf, bigBucketSize,MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);sdispls = new int[size];rdispls = new int[size];sendcnts = new int[size];recvcnts = new int[size];sendbuf = new double[n];recvbuf = new double[n];for(i=0; i<size; i++){sendcnts[i] = 0;}/*设置发送缓冲区数据*/for(i=0; i<bigBucketSize; i++){/*计算放置到几号小桶*/bucket = sourcebuf[i] == size?(size-1):(int)(sourcebuf[i] * size);sendbuf[bucket*bigBucketSize+sendcnts[bucket]] = sourcebuf[i];sendcnts[bucket]++;}/*交换各个处理器的发送数据大小，来计算接收数据大小*/MPI_Alltoall(sendcnts, 1, MPI_INT, recvcnts, 1, MPI_INT,MPI_COMM_WORLD);/*计算发送步长和接收步长*/sdispls[0] = 0;rdispls[0] = 0;for(i=1; i<size; i++){sdispls[i] = sdispls[i-1] + bigBucketSize;rdispls[i] = rdispls[i-1] + recvcnts[i-1];}/*计算待排序数据总数*/sortSize = rdispls[size-1] + recvcnts[size-1];/*交换待排序数据*/MPI_Alltoallv(sendbuf, sendcnts, sdispls, MPI_DOUBLE, recvbuf, recvcnts, rdispls, MPI_DOUBLE, MPI_COMM_WORLD);/*对接收到的数据排序*/sort(recvbuf, recvbuf+sortSize);/*1.收集各个处理器的数据大小，用于计算接收步长*/MPI_Gather(&sortSize, 1, MPI_INT, recvcnts, 1, MPI_INT, 0,MPI_COMM_WORLD);/*计算接收步长*/rdispls[0] = 0;for (i=1; i<size; ++i) {rdispls[i] = rdispls[i-1]+recvcnts[i-1];}/*2.收集最后的数据*/MPI_Gatherv(recvbuf, sortSize, MPI_DOUBLE, a, recvcnts, rdispls, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);delete[] sourcebuf;delete[] sdispls;delete[] rdispls;delete[] sendcnts;delete[] recvcnts;delete[] sendbuf;delete[] recvbuf;}void main(int argv,char *argc[]){int n=10000000;double duration=0,sduration=0;double *a, *b;MPI_Init(&argv,&argc);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&size);if(rank==0){a=new double[n];b=new double[n];for(int i=0;i<n;i++)a[i]=b[i]=rand()/double(RAND_MAX);duration-=MPI_Wtime();}bucket_sort(a,n);if(rank==0){duration+=MPI_Wtime();sduration-=MPI_Wtime();sort(b,b+n);sduration+=MPI_Wtime();for(int i=0;i<n;i++)if(a[i]!=b[i]){cout<<"error!"<<endl;break;}cout<<"串行执行时间："<<sduration<<endl;cout<<"并行执行时间："<<duration<<endl;cout<<"加速比："<<sduration/duration<<endl;cout<<"效率："<<sduration/duration/size<<endl;delete[] a;delete[] b;}MPI_Finalize();}。

并行程序设计课程简介

并行程序设计课程简介同学们！今天咱来聊聊“并行程序设计”这门超酷的课程哈。

一、啥是并行程序设计呀。

并行程序设计呢，简单来说，就是让多个计算任务同时进行的一种程序设计方法。

就好比咱们吃饭的时候，一边嚼着饭菜，一边还能和同桌聊聊天，这两件事儿同时干，效率不就上来了嘛。

在计算机领域里，它能充分利用计算机的多核处理器等资源，让程序跑得更快，处理能力更强。

比如说，处理一个超级大的数据集，如果用传统的串行程序，那可能得等上好长时间。

但要是用并行程序设计，把这个大任务分成好多小任务，让多个处理器同时处理这些小任务，那速度可就蹭蹭往上涨啦。

二、这门课程学些啥内容。

1. 并行编程模型。

这里面有好多好玩的模型呢。

像共享内存模型，就像是住在宿舍里，大家共用一些东西一样，多个线程可以共享同一块内存区域，方便它们之间交换数据。

还有消息传递模型，就好比咱们发微信，线程之间通过发送消息来进行通信和协作。

了解这些模型，就好像掌握了不同的沟通方式，能让程序里的各个部分更好地配合工作。

2. 并行算法设计。

这可是个关键内容哈。

要学会怎么把一个大问题拆分成好多小问题，然后让它们并行解决。

比如说排序算法，传统的排序可能一个一个比较，慢悠悠的。

但并行排序算法就可以把数据分成好几块，每块分别排序，最后再合并起来，速度就快多啦。

还有像矩阵乘法、图形处理等很多领域，都有专门的并行算法等着咱们去探索。

3. 并行编程语言和工具。

要进行并行程序设计，得有趁手的工具呀。

像C语言、C++ 里就有一些库可以用来编写并行程序，比如OpenMP，它提供了一些简单的指令，让咱们轻松就能把串行程序改成并行的。

还有像MPI（Message Passing Interface），在分布式系统里特别好用，能让不同计算机上的进程相互通信和协作。

另外，一些高级编程语言像Python也有相关的并行库，让咱们编写并行程序变得更容易。

三、为啥要学并行程序设计。

1. 提高程序性能。

2024年度-并行程序设计导论课件

并行图算法
02

如并行广度优先搜索、并行最短路径算法等，通过并行处理图
数据结构中的节点和边来加速图算法的执行。
并行矩阵运算
03
如矩阵乘法、矩阵转置等，通过并行处理矩阵中的元素来实现
高性能计算。
10
03
并行编程模型与语言
11
共享内存编程模型
原理
多个线程或进程共享同一块内存空间，通过读写共享变量实现通信和同步。
8
并行算法设计策略
01
任务并行
将问题分解为多个独立任务，并行执行。
数据并行
02
03
流水线并行
对数据进行分块，并行处理每个数据块。
将问题分解为一系列阶段，每个阶段处理一部分数据，并行执行不同阶段。
9
经典并行算法案例解析
并行排序算法
01
如归并排序、快速排序等，通过并行比较和交换元素实现排序
加速。
生物信息学与基因测序
GPU加速计算在生物信息学和基因测序领域的应用日益增多，能够加快基因序列比对和分析的速度，促进生物医学研究的发展。
天体物理模拟与宇宙探索
GPU加速计算在天体物理模拟和宇宙探索领域的应用也越来越广泛，能够加快模拟速度，提高研究效率。
27
07
并行程序性能优化方法与实践
28
性能评价指标与方法
04
云计算
提供基础设施、平台和软件即服务。
22
MapReduce编程模型简介
MapReduce定义
一种编程模型，用于处理和生成大数据集，由 Map和Reduce两个阶段组成。
Reduce阶段
对中间结果中相同键的数据进行聚合操作，生成最终结果。

并行程序设计导论(精品)

云计算与分布式系统
如服务器集群、负载均衡、分布式数据库等。
并行计算体系结构
共享内存体系结构
多个处理器共享同一物理内存，通过锁或原子操作实现内存访问同步。
分布式内存体系结构
每个处理器拥有独立的局部内存，处理器之间通过消息传递进行数据交换。
混合体系结构
结合共享内存和分布式内存的特点，通常在分布式内存系统中引入共享内存的概念，以提高数据访问效率。
力。
GPU架构
GPU采用众核架构，拥有成千上万个核心，每个核心都能独立处理任务，实现高度并行化计算。
GPU内存模型
GPU内存分为全局内存、共享内存、纹理内存等，不同类型的内存具有不同的访问速度和用途。
GPU编程模型介绍
01
CUDA编程模型
02
OpenCL编程模型
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，允许开发者使用 C/C语言编写GPU程序。
集群与网格计算
利用高速网络将一组计算机连接起来，共同解决大型计算问题。集群中的计算机可以是同构或异构的，网格计算则强调资源的广泛共享和协同工作。
02
并行程序设计基础
并行算法设计思想
分治策略
将大问题分解为多个小问题，分别求解，最后将结果合并。
平衡负载
将任务均匀分配到各个处理单元，避免某些处理单元过载。
并行编程模型与语言
为了降低并行编程的难度，提高开发效率，未来将会出现更多高级、易用的并行编程模型和语言。这些模型和语言将隐藏底层硬件细节，使程序员能够更专注于问题本身。
未来研究方向与挑战
并行程序的性能分析与优化

基于MPI的并行程序设计

基于MPI的并行程序设计MPI（Message Passing Interface）是一种用于并行计算的消息传递编程接口。

它提供了一组用于在多个进程之间传递消息的函数，使得在并行计算中能够更加高效地利用计算资源。

本文将介绍MPI的基本原理和并行程序设计的一些基本概念。

MPI的基本原理是基于消息传递的，并行计算模型。

在MPI中，计算节点被组织成一个逻辑拓扑结构，每个节点都可以通过消息传递的方式与其他节点进行通信。

这种消息传递方式可以通过网络或者高速互连的硬件来实现，使得多个节点之间可以并行地进行计算。

并行程序设计的关键是分割问题和分配任务。

在MPI中，通常将任务分割成若干个较小的子任务，然后将这些子任务分配给不同的计算节点进行并行计算。

每个计算节点独立地计算自己的子任务，并通过消息传递与其他节点进行通信，最终将计算结果汇总起来。

并行程序设计的另一个重要概念是同步和异步操作。

同步操作是指在发送或接收消息时，发送进程或接收进程需要等待对应的操作完成后才能继续执行。

而异步操作则是指发送和接收消息的操作不会阻塞进程的执行，进程可以继续执行其他的计算操作。

MPI提供了一系列的同步和异步通信操作，例如MPI_Isend和MPI_Irecv函数，用于实现非阻塞的消息传递。

在并行程序设计中，性能优化是一个重要的课题。

为了提高并行计算的效率，可以采用一些优化技术，例如流水线计算、任务分发和负载均衡。

流水线计算是指将计算任务划分为若干个阶段，并将每个阶段分配给不同的计算节点进行并行计算。

任务分发是指将计算任务动态地分配给空闲的计算节点，以实现任务的并行处理。

负载均衡是指将计算任务均匀地分配给不同的计算节点，以避免一些节点的计算负载过重。

总的来说，MPI是一种基于消息传递的并行编程接口，提供了一系列的通信原语，用于在计算节点之间进行消息传递。

通过合理地分割问题、分配任务和优化计算过程，可以实现高效的并行程序设计。

在当前的多核计算环境中，MPI仍然是一种重要的并行编程模型，在科学计算、大规模数据分析等领域有着广泛的应用。

并行算法与并行程序设计

并行算法与并行程序设计并行计算是目前解决实际问题、改善处理效率的有效手段，它的应用涵盖科学、工程、商业等诸多领域。

并行算法与并行程序设计是并行计算的两大核心内容。

本文集中论述并行算法与并行程序设计的基础原理、种类以及应用价值。

并行算法的基本概念与特性并行算法是一种能同时执行多条指令的算法，它分为多个独立的部分，这些部分可以在多个计算机或者同一台计算机的多个处理器上同时执行。

并行算法的研究目标在于优化并行计算，提高计算效率。

并行算法主要有两种典型的计算模型，即数据并行模型和任务并行模型。

数据并行模型中，每个处理器都对输入数据的不同部分进行操作；而任务并行模型则将任务分配到不同的处理器上执行。

并行算法的设计设计并行算法的关键在于选择合适的并行模型，比如数据并行、功能并行、任务并行等，并在此基础上设计出性能优异的算法。

其中，算法的分解性与并行性是设计并行算法的两大考虑因素。

此外，选择合适的同步机制也是至关重要的。

并行程序设计的基本概念与特性并行程序设计是指编写能在多个处理器上同时执行的程序，以改善执行速度和处理效率。

并行程序设计面临的主要挑战是如何有效并正确地同步各个处理器间的操作，以及如何处理数据依赖和任务调度问题。

并行程序设计的工具和方法目前，编程语言如OpenMP、MPI、CUDA等都可用于并行程序设计，它们提供了用于控制并发执行和数据同步的语义。

OpenMP和MPI 主要面向共享内存和分布式内存应用，并提供了一套丰富的API和指示器进行并行访问控制。

而CUDA是一种GPU的并行计算架构，主要用于处理海量数据，以实现强大的计算能力。

并行算法与程序设计的应用价值通过并行计算可以大幅提高处理器的使用效率，进而可以在较短时间内处理大量数据，尤其在科学计算、数据挖掘、图像处理、人工智能等方面表现出了极大的应用价值。

总结并行算法和并行程序设计是并行计算的基础，它们的目标是提供高效、可靠的解决方案，以解决现实世界中的复杂问题。

并行程序设计

并行程序设计并行程序设计并行程序设计是指将一个任务或问题分解成多个子任务，然后同时执行这些子任务，以提高程序的运行效率和响应速度。

本文将介绍并行程序设计的概念、原则和常用的并行编程模型。

概念并行程序设计是一种计算思维方式，通过利用计算机多核心、多处理器或者分布式系统的能力，将一个大的问题分解成多个小的子问题，并且让这些子问题可以同时被处理。

通过同时处理多个子问题，可以大大提高程序的处理速度。

并行程序设计原则并行程序设计有一些基本原则，下面是其中几个重要的原则：1. 任务划分：将一个大的任务划分成多个小的子任务。

划分任务时需要注意任务之间的依赖关系，以保证划分后的任务可以并行执行。

2. 任务分配：将划分后的子任务分配给可用的计算资源，如多核心、多处理器或分布式系统中的节点。

任务分配需要考虑计算资源的负载均衡，以充分利用计算资源的能力。

3. 任务通信：并行程序中的任务之间通常需要进行数据交换或同步操作。

任务通信需要合理选择通信方式，并通过合适的同步机制来确保数据的一致性和正确性。

4. 任务合并：在一些情况下，多个子任务的处理结果需要进行合并。

任务合并需要保证合并操作的正确性和效率，同时还要考虑合并操作可能引入的额外开销。

并行编程模型为了简化并行程序的设计与开发，人们提出了一系列并行编程模型。

下面介绍几种常用的并行编程模型：1. 共享内存模型：多个线程共享同一块内存地质空间，线程之间通过读写共享内存来进行通信和同步。

常见的共享内存模型有OpenMP和Cilk等。

2. 消息传递模型：多个进程或线程通过消息的方式进行通信。

每个进程或线程有独立的内存空间，通过发送和接收消息来实现进程间的通信和同步。

常见的消息传递模型有MPI和PVM等。

3. 数据流模型：任务之间通过数据流进行通信。

任务根据数据的可用性来进行执行，并将处理结果传递给下游任务。

数据流模型可以以图形化的方式表示任务之间的依赖关系。

常见的数据流模型有GPGPU和FPGA等。

并行编程原理及程序设计

2003年9月并行计算概述 12/59
并行计算的功能
降低单个问题求解的时间增加问题求解规模、提高问题求解精度 (多机同时执行多个串行程序)容错、更高的可用性、提高吞吐率
2003年9月并行计算概述 13/59
如何实现并行计算?
分而治之! 分而治之!
2003年9月
并行计算概述
14/59
分而治之
2003年9月
并行计算概述
3/59
并行计算概述
2003年9月
并行计算概述
4/59
讲座内容提示
并行计算概述并行计算机体系结构并行编程
2003年9月
并行计算概述
5/59
并行计算--高性能计算
并行计算(Parallel Computing）高端计算(High-end Parallel Computing) 高性能计算(High Performance Computing) 超级计算(Super Computing) 任何高性能计算和超级计算都离不开使用并行技术计算科学与传统的两种科学，即理论科学和实验科学，并立被认为是人类认识自然的三大支柱，他们彼此相辅相成地推动科学发展与社会进步。在许多情况下，或者是理论模型复杂甚至理论尚未建立，或者实验费用昂贵甚至无法进行时，计算就成了求解问题的唯一或主要的手段。
2003年9月
并行计算概述
17/59
NEC Earth Simulator
处理器: 5120 (8 × 640) 500 MHz NEC 计算能力: 理论值: 41 TFLOPS (8 GFLOPS ×5120 ) 实际值: 35.86 TFLOPS 主存: 10 TB total (2 GB × 5120) 节点内通信: 共享存储节点间通信: 640 × 640 交叉开关交换机 16 GB/s 带宽

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并行程序设计原理
随着计算机技术的飞速发展，计算机系统的处理能力不断提高，但是单个处理器的性能已经无法满足现代应用的大量计算需求。

人们开始将多个处理器组成一个并行计算机系统，以提高处理能力。

并行计算机系统具有多个处理器，并且这些处理器能够同时处理不同的任务，从而提高计算能力。

利用并行计算机系统开发并行程序需要特定的技术和方法。

本文将介绍并行程序设计的原理。

1. 并行处理的基本原理
并行处理是指多个处理器同时执行不同的任务。

在并行计算机系统中，每个处理器都可以独立地执行任务，而这些处理器之间通过共享存储器进行通信和数据交换。

（1）任务分配：并行处理需要将任务分配给多个处理器，以实现多个处理器的协同工作。

（2）通信与同步：并行处理需要处理器之间进行通信和同步，确保数据的正确性和计算的一致性。

（3）负载均衡：在并行计算机系统中，要保证所有处理器都得到合理的任务分配，以实现尽可能平衡的负载，从而提高整个系统的效率和性能。

2. 并行程序的基本特点
并行程序具有一下几个特点：
（1）可扩展性：并行程序可以随着处理器数量的不断增加而提高计算能力，形成高性能的计算机系统。

（2）复杂性：并行程序处理的问题一般比串行程序复杂，需要更多的算法和技巧，也需要更加严格的编程规范和方法。

（3）可重复性：并行程序的结果应该是可重复的，即在多次执行相同的任务时得到相同的结果。

（4）可移植性：并行程序应该具有可移植性，即可以在不同的计算机系统中执行，而不需要对程序进行太多的修改。

（1）分解问题：设计并行程序需要将整个问题分解成多个子问题，以方便并行计算。

（2）任务调度：设计并行程序需要合理地安排任务的执行顺序，以尽可能避免处理器的空闲时间，提高计算效率。

4. 并行程序的设计方法
在设计并行程序时，需要遵循一些基本的方法：
（1）数据并行：数据并行是指将数据分成多个部分，分配给不同的处理器并行处理。

这种方法适用于数据独立性较强的问题。

（4）管道并行：管道并行是指将整个计算过程分成多个部分，每个部分交替执行。

这种方法适用于计算过程可以分成多个阶段的情况。

（2）通信和同步优化：减少通信和同步次数，避免过多的时间损耗。

（3）负载均衡优化：确保任务之间的负载均衡，避免负载过重或过轻的情况。

（4）数据布局优化：将数据分布在不同的处理器上，以减少通信量和数据冲突。

（5）算法优化：优化算法的复杂度，减少计算和存储的开销，提高计算效率。

设计并行程序需要考虑多个因素，包括任务分解、任务调度、通信和同步、负载均衡、数据布局和算法等。

同时还需要进行合理的优化，以提高程序的计算效率和性能。

6. 并
行程序的调试和测试
（1）并行处理器之间的同步：在并行计算机系统中，处理器之间的同步非常重要，任何一个处理器的执行错误都可能导致整个系统的崩溃。

在调试和测试时，需要充分考虑处
理器之间的同步问题，尽可能避免出现并发错误。

（2）数据共享和访问：并行处理器共享存储器，因此数据共享和访问非常复杂。

在调试和测试时，需要充分考虑数据共享和访问的问题，尽可能避免数据冲突和错误。

（4）并发编程问题：并发编程是非常复杂的，需要考虑线程之间的同步和通信问题。

在并行计算机系统中，处理器之间的并发编程问题更加复杂。

在调试和测试时，需要充分
考虑并发编程问题，尽可能避免死锁和数据竞争等问题。

7. 并行程序的应用领域
并行程序广泛应用于各个领域，包括科学计算、图像处理、人工智能、金融和医疗等。

科学计算是并行程序的主要应用领域之一，包括天气预报、生物医学等。

图像处理也是并
行程序的一个重要应用领域，如图像压缩、图像分析和图像识别等。

人工智能领域也开始
运用并行程序，如神经网络的训练和图像识别等。

金融和医疗领域也逐渐运用并行程序，
如金融数据的处理和医疗图像的分析等。

8. 并行技术的未来发展
随着计算机技术的不断发展，人们对高性能计算的需求也越来越大，因此并行技术将
越来越重要。

未来的并行技术将会越来越智能化和自动化，自动调节负载均衡和任务调度
等问题。

未来的并行计算机系统也将更加灵活和高效，能够满足各种计算需求和应用领域
的要求。

设计并行程序需要考虑多方面因素，包括任务分解、任务调度、通信和同步、负载均衡、数据布局和算法等。

同时还需要进行合理的优化，以提高程序的计算效率和性能。

并
行程序广泛应用于各个领域，如科学计算、图像处理、人工智能、金融和医疗等。

随着计
算机技术的不断发展，未来的并行技术将越发智能化和自动化，以满足更加复杂和高端的
计算需求。

9. 并行程序设计的挑战
并行程序设计虽然可以提高计算效率和性能，但是也面临一些挑战，如死锁、数据竞争、通信延迟等问题。

在设计并行程序时，需要考虑这些问题，并尽可能避免，确保程序
的正确性和稳定性。

注意下面几个方面：
（1）死锁：死锁是指多个处理器之间发生死循环，导致程序无法继续执行。

这是由于不同的处理器在等待对方释放资源而造成的。

在并行程序设计时需要注意避免出现死锁问题。

（2）数据竞争：数据竞争是指多个处理器同时访问同一共享数据，导致数据的正确性受到影响。

在并行程序设计时需要注意避免出现数据竞争问题。

（3）通信延迟：在并行计算机系统中，处理器之间需要进行通信和同步，而通信和同步的过程需要时间。

通信延迟会导致程序性能下降和负载不平衡等问题。

（4）算法复杂性：并行程序处理的问题一般比串行程序复杂，需要更多的算法和技巧，也需要更加严格的编程规范和方法。

在并行程序设计时需要考虑算法的复杂性问题。

10. 并行计算机硬件架构
并行计算机硬件架构包括多个处理器和共享存储器等组件。

按照处理器的连接方式，
可以分为两种类型：对称多处理器（SMP）和非对称多处理器（NUMA）。

SMP系统是指多个处理器共享相同的存储器和总线。

每个处理器都可以访问相同的存储器和周边设备，并且
处理器之间具有相同的地位。

而NUMA系统是将对称多处理器分为多个区域，并且每个区域都有自己的存储器和总线，不同区域的处理器不共享存储器和总线。

这种系统可以减少通
信延迟和提高负载均衡。