并行程序设计导论
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《并行程序设计导论》第一章PPT
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6
Climate modeling
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7
Protein folding
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All raster core do all the work. Share it among the other cores. Pair the cores so that core 0 adds its result with core 1’s result. Core 2 adds its result with core 3’s result, etc. Work with odd and even numbered pairs of cores.
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4
Now it’s up to the programmers
Adding more processors doesn’t help much if programmers aren’t aware of them… … or don’t know how to use them.
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19
Example (cont.)
After each core completes execution of the code, is a private variable my_sum contains the sum of the values computed by its calls to Compute_next_value.
《并行程序设计导论》_第三章
从理论上说，MPI所有的通信功能可以用它的6个 基本的调用来实现:
MPI_INIT:
启动MPI环境
MPI_COMM_SIZE: 确定进程数
MPI_COMM_RANK: 确定自己的进程标识符
MPI_SEND:
发送一条消息
MPI_RECV:
接收一条消息
MPI_FINALIZE:
结束MPI环境
(1)MPI初始化：通过MPI_Init函数进入MPI环境并完 成所有的初始化工作。
常用的MPI版本
MPICH
是MPI最流行的非专利实现,由Argonne国家实验室和密西西比州立 大学联合开发,具有更好的可移植性
当前最新版本有MPICH 3.2
LAMMPI
美国Indiana 大学Open Systems 实验室实现
更多的商业版本MPI
HP-MPI，MS-MPI，……
MPI_Init(&argc,&argv);/*程序初始化*/
第三部分
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);
/*得到当前进程号*/
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);
/*得到总的进程数*/
MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen);
mpiexec -n 1 ./mpi_hello
用1个进程运行程序
mpiexec -n 4 ./mpi_hello
用4个进程运行程序
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Execution
《并行程序设计导论》第二章-2024鲜版
案例三
科学计算模拟：分享一个科学计算模拟的优化案例，通过并行算法设 计和使用高性能计算资源，加速了模拟过程的执行速度。
2024/3/27
21
05
分布式内存并行程序设计
2024/3/27
22
分布式内存编程模型概述
2024/3/27
分布式内存架构
01
介绍分布式内存架构的基本概念、特点以及与其他并行计算模
了解OpenCL编程模型和异构设备特性，使 用OpenCL C编写跨平台并行代码，调试并 优化程序性能。
2024/3/27
17
04
并行程序性能优化
2024/3/27
18
性能优化策略与方法
任务划分与负载均衡
将计算任务合理划分到不同的处理单元上， 确保各处理单元负载均衡，避免某些处理 单元空闲而其他处理单元过载。
2024/3/27
大规模并行计算
随着大数据时代的到来，处理海量数据需要越来越 强大的计算能力。如何设计和实现能够处理大规模 数据的并行算法和系统，是未来的重要研究方向。
并行计算与人工智能的融合
人工智能技术的快速发展为并行计算提供了新的应 用场景和挑战。如何将并行计算与人工智能技术相 结合，推动人工智能技术的进一步发展，是未来的 重要研究方向之一。
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。
2024/3/27
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。
OpenCL环境配置
安装OpenCL SDK，配置设备驱动， 设置环境变量，测试OpenCL程序运 行。
图算法
通过图算法的实例，如最短路径、最小生 成树等，讲解分布式内存并行程序在处理 复杂数据结构时的应用。
科学计算模拟：分享一个科学计算模拟的优化案例，通过并行算法设 计和使用高性能计算资源，加速了模拟过程的执行速度。
2024/3/27
21
05
分布式内存并行程序设计
2024/3/27
22
分布式内存编程模型概述
2024/3/27
分布式内存架构
01
介绍分布式内存架构的基本概念、特点以及与其他并行计算模
了解OpenCL编程模型和异构设备特性，使 用OpenCL C编写跨平台并行代码，调试并 优化程序性能。
2024/3/27
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04
并行程序性能优化
2024/3/27
18
性能优化策略与方法
任务划分与负载均衡
将计算任务合理划分到不同的处理单元上， 确保各处理单元负载均衡，避免某些处理 单元空闲而其他处理单元过载。
2024/3/27
大规模并行计算
随着大数据时代的到来，处理海量数据需要越来越 强大的计算能力。如何设计和实现能够处理大规模 数据的并行算法和系统，是未来的重要研究方向。
并行计算与人工智能的融合
人工智能技术的快速发展为并行计算提供了新的应 用场景和挑战。如何将并行计算与人工智能技术相 结合，推动人工智能技术的进一步发展，是未来的 重要研究方向之一。
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。
2024/3/27
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。
OpenCL环境配置
安装OpenCL SDK，配置设备驱动， 设置环境变量，测试OpenCL程序运 行。
图算法
通过图算法的实例，如最短路径、最小生 成树等，讲解分布式内存并行程序在处理 复杂数据结构时的应用。
并行程序设计导论课件
常见实现
MPI（Message Passing Interface）等。
数据并行编程模型
原理 优点 缺点 常见实现
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。
适用于数据密集型应用，能够充分利用多核、多线程等并行计算 资源。
编程模型较为抽象，需要一定的并行计算经验和技能。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）、OpenCL （Open Computing Language）等。
死锁问题及其解决方法
死锁问题
死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们 都将无法向前推进。
死锁解决方法
解决死锁问题可以采用预防、避免、检测和解除四种方法。其中，预防方法通过设置某些限制条件来破坏产生死 锁的四个必要条件；避免方法通过银行家算法等动态分配资源来避免死锁的发生；检测方法通过定时运行检测算 法来判断系统是否发生死锁；解除方法则通过撤销或挂起某些进程来解除已发生的死锁。
CUDA优化技巧
为了提高CUDA程序的性能，需要掌握一些优 化技巧，如内存访问优化、线程同步优化、计 算资源利用优化等。
GPU加速计算在科研领域应用案例
气候模拟与天气预报
GPU加速计算能够显著提高气候模拟和天气预报的准确性和效率，为 气象学领域的研究和应用提供支持。
石油勘探与地震数据处理
GPU加速计算在石油勘探和地震数据处理领域具有广泛应用，能够加 快数据处理速度，提高勘探效率。
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
MPI（Message Passing Interface）等。
数据并行编程模型
原理 优点 缺点 常见实现
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。
适用于数据密集型应用，能够充分利用多核、多线程等并行计算 资源。
编程模型较为抽象，需要一定的并行计算经验和技能。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）、OpenCL （Open Computing Language）等。
死锁问题及其解决方法
死锁问题
死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们 都将无法向前推进。
死锁解决方法
解决死锁问题可以采用预防、避免、检测和解除四种方法。其中，预防方法通过设置某些限制条件来破坏产生死 锁的四个必要条件；避免方法通过银行家算法等动态分配资源来避免死锁的发生；检测方法通过定时运行检测算 法来判断系统是否发生死锁；解除方法则通过撤销或挂起某些进程来解除已发生的死锁。
CUDA优化技巧
为了提高CUDA程序的性能，需要掌握一些优 化技巧，如内存访问优化、线程同步优化、计 算资源利用优化等。
GPU加速计算在科研领域应用案例
气候模拟与天气预报
GPU加速计算能够显著提高气候模拟和天气预报的准确性和效率，为 气象学领域的研究和应用提供支持。
石油勘探与地震数据处理
GPU加速计算在石油勘探和地震数据处理领域具有广泛应用，能够加 快数据处理速度，提高勘探效率。
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
《并行程序设计导论》第一章PPT
Share it among the other cores.
Pair the cores so that core 0 adds its result with core 1’s result.
Core 2 adds its result with core 3’s result, etc.
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21
Example (cont.)
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
22
Example (cont.)
Core
01
2
my_sum 8 19 7
… or don’t know how to use them.
Serial programs don’t benefit from this approach (in most cases).
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18
Example (cont.)
We have p cores, p much smaller than n. Each core performs a partial sum of
approximately n/p values.
Each core uses it’s own private variables
An Introduction to Parallel Programming
Peter Pacheco
Chapter 1 Why Parallel Computing?
Pair the cores so that core 0 adds its result with core 1’s result.
Core 2 adds its result with core 3’s result, etc.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
21
Example (cont.)
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
22
Example (cont.)
Core
01
2
my_sum 8 19 7
… or don’t know how to use them.
Serial programs don’t benefit from this approach (in most cases).
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
18
Example (cont.)
We have p cores, p much smaller than n. Each core performs a partial sum of
approximately n/p values.
Each core uses it’s own private variables
An Introduction to Parallel Programming
Peter Pacheco
Chapter 1 Why Parallel Computing?
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
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
2024年并行程序设计导论7
Visual Studio插件等。
GPU加速并行程序性能优化
GPU性能优化策略
探讨GPU性能优化的基本策略， 如减少数据传输、优化内存访问 模式、利用并行计算资源等。
GPU性能优化技术
详细介绍GPU性能优化的常用技 术，如使用共享内存、优化循环 和分支结构、利用异步传输等。
GPU性能评估与调
优
介绍如何评估GPU程序的性能并 进行调优，包括使用性能分析工 具、进行性能瓶颈定位、调整算 法和代码结构等。
OpenMP编程规范与示例
• 同步机制：提供同步机制如临界区、锁和 信号量等，以确保对共享数据的正确访问 。
OpenMP编程规范与示例
并行化for循环
使用OpenMP的并行for指令将循环迭代分配给 多个线程执行。
临界区
使用OpenMP的临界区指令来保护对共享资源 的并发访问。
数据私有化和归约操作
并行计算的能耗 问题
随着绿色计算概念的普及， 如何降低并行计算的能耗将 成为一个重要研究方向。需 要研究新的节能技术和方法 ，以降低并行计算系统的能 耗。
并行计算在新兴 领域的应用
并行编程模型的简 化
为了降低并行编程的难度，未 来的并行编程模型将更加注重 易用性和抽象性。例如，通过 高级并行编程语言和框架，隐 藏底层硬件细节，让程序员能 够更专注于算法本身。
自适应并行计算
自适应并行计算能够根据应用 程序的特性和运行环境，动态 地调整并行策略，以实现最优 的性能。这种技术对于处理复 杂、动态变化的并行计算问题 非常有效。
负载均衡
确保并行任务之间的负载均衡，避免某些处理器 空闲而其他处理器过载的情况。
04
分布式内存并行程序设计
分布式内存模型原理及特点
2024版年度《并行程序设计导论》第四章
•并行计算基础•并行算法设计•并行编程模型与语言目录•并行程序性能优化•并行程序调试与性能分析•总结与展望并行计算概念及特点并行计算概念并行计算是指在同一时间内，使用多个计算资源（如处理器、核心、计算机等）同时执行多个计算任务的过程。
并行计算特点并行计算的主要特点包括同时性、独立性、加速比和可扩展性等。
其中，同时性指多个任务在同一时间内执行；独立性指各个任务之间互不干扰；加速比指并行计算相对于串行计算的加速效果；可扩展性指并行计算系统能够方便地增加计算资源以提高计算能力。
多核处理器集群系统分布式共享内存系统任务并行数据并行流水线并行并行算法特点并行算法分类与特点常见并行算法介绍如并行快速排序、归并排序等，提高排序速度。
如并行广度优先搜索、最短路径算法等，用于图论问题的求解。
如矩阵乘法、矩阵分解等，加速线性代数计算。
如并行蒙特卡洛方法、并行有限元方法等，应用于科学计算领域。
并行排序算法并行图算法并行矩阵运算并行数值计算并行算法性能评价加速比效率可扩展性复杂度分析共享内存编程模型原理及特点常用同步机制典型应用01 02 03原理及特点常用通信方式典型应用消息传递编程模型OpenMP 存并行编程的了简单的并行循环、分段、任务等构造，以及丰富的同步和互斥机制。
用于多核、多线程等共享内存环境，可以方便地实现并行化。
OpenMP MPI 编程的标准接口，提供了丰富的通信函数和同步机制。
MPI 系统等环境，可以实现大规模并行计算。
MPI CUDA 一种并行计算平台和编程模型，支持CUDA 程接口和扩展库，可以方便地实现应用程序。
CUDA 除了上述三种常见的并行编程语言外，还有许多其他语言和工具支持并行编程，如Fortran 这些语言和工具各有特点，可以根据具体应用场景选择合适的编程语言和工具。
其他语言并行编程语言介绍针对特定问题选择合适的并行算法，通过减少计算量、提高计算效率来优化性能。
算法选择与优化数据结构与存储优化编译优化技术运行时优化技术合理设计数据结构，减少数据冗余和访问冲突，提高数据存储和访问效率。
并行计算机程序设计导论pdf
CUDA最佳实践
总结CUDA编程的最佳实践， 包括编写高效的CUDA内核函 数、使用异步操作、避免不 必要的内存拷贝等方面的内 容。
43
07
并行计算应用案例分析
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/25
44
气象模拟应用案例分析
气候模型
使用并行计算模拟大气、海洋和陆地之间的相互作用，以预测气 候变化。
42
CUDA性能优化策略
CUDA性能分析
介绍如何使用CUDA性能分析 工具（如NVIDIA Visual
Profiler和Nsight）来评估和 优化CUDA程序的性能。
CUDA优化技术
详细讲解CUDA优化的关键技 术，包括内存访问优化、线 程同步优化、指令级优化和 算法级优化等。
2024，并行计算的应用前景更加广阔。未来，量子计算等新型计算技术的发展将进一 步推动并行计算的进步，为解决复杂问题提供更加高效的方法。
2024/1/25
6
02
并行计算机体系结构
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/25
7
并行计算机分类与特点
// 计算点积并汇总结果
03
for (int i = rank; i < n; i += size) {
27
MPI编程实例分析
• dot_product += a[i] * b[i];
2024/1/25
28
MPI编程实例分析
}
// 使用MPI_Reduce函数汇总各个进程的计算结果
2024/1/25
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。
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。
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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。