《并行程序设计导论》第一章PPT
并行程序设计导论第三节PPT
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Execution
mpiexec -n <number of processes> <executable>
mpiexec -n 1 ./mpi_hello
run with 1 process
mpiexec -n 4 ./mpi_hello
run with 4 processes
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MPI_Init defines a communicator that consists of all the processes created when the program is started.
Called MPI_COMM_WORLD.
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MPI Programs
Written in C.
Has main. Uses stdio.h, string.h, etc.
Need to add mpi.h header file. Identifiers defined by MPI start with
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Hello World!
(a classic)
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《并行程序设计导论》_第三章PPT
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执行
mpiexec -n <number of processes> <executable>
mpiexec -n 1 ./mpi_hello
用1个进程运行程序
mpiexec -n 4 ./mpi_hello
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正在微机上运行的进程
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单机内的多个进程
多个进程可以同时存在于单机内同一操作 系统：由操作系统负责调度分时共享处理 机资源（CPU、内存、存储、外设等）。 进程间相互独立（内存空间不相交）：在 操作系统调度下各自独立地运行，例如多 个串行应进用程程1 序在同进一程台2 计算机中运行。
内存
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最基本的消息传递操作：发送消息（send）、接受消息 （ receive ） 、 进 程 同 步 （ barrier ） 、 规 约 （reduction）。 消息传递的实现：共享内存或信号量，用户不必关心。 进程间可以相互交换信息：例如数据交换、同步等待， 消息是这些交换信息的基本单位，消息传递是指这些信息 在进程间的相互交换，是实现进程间通信的唯一方式。
1997年4月完成2.0版
动态进程 并行I/O 支持Fortran 90和C++
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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
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3.1.2 MPI 程序
并行程序设计导论
并行程序设计导论并行程序设计是计算机科学领域中的一个重要分支，它涉及到如何利用多个处理器或者核心同时执行任务以提高程序的执行效率。
这种设计方法在现代计算中变得越来越重要，因为随着硬件的发展，多核处理器已经成为标准配置。
以下是并行程序设计的导论内容。
并行程序设计的概念并行程序设计是指在多个处理器上同时执行程序的不同部分，以实现更快的计算速度。
它基于并行计算的概念，即多个计算任务可以同时进行。
并行程序设计的目标是充分利用现代硬件的多核特性，通过并行化来提升程序的性能。
并行计算的分类并行计算可以分为多种类型，主要包括：1. 数据并行：当相同的操作需要在大量数据上执行时，可以将其分配给多个处理器同时进行。
2. 任务并行：当程序可以被分解为多个独立的任务时，每个任务可以分配给不同的处理器执行。
3. 混合并行：结合数据并行和任务并行的方法，以实现更高效的并行计算。
并行程序设计的挑战尽管并行程序设计可以显著提高性能，但它也带来了一些挑战：1. 复杂性：并行程序设计通常比串行程序设计更复杂，需要考虑数据的分配、同步和通信等问题。
2. 调试难度：并行程序的调试比串行程序更困难，因为需要跟踪多个线程或进程的执行。
3. 可扩展性：设计并行程序时，需要考虑其在不同规模的硬件上的可扩展性。
4. 性能瓶颈：并行程序可能会遇到性能瓶颈，如内存带宽限制、处理器间通信延迟等。
并行程序设计的方法1. 多线程编程：使用线程库（如POSIX线程或Java线程）来创建和管理线程，实现任务的并行执行。
2. 消息传递接口（MPI）：一种用于分布式内存并行计算机的标准通信协议，允许不同节点上的进程进行通信。
3. 共享内存编程：在共享内存架构中，多个处理器可以访问同一块内存区域，通过同步机制来协调对共享数据的访问。
4. 向量处理：利用向量处理器或GPU进行大规模数据的并行处理。
并行算法的设计原则1. 分解：将问题分解为可以并行处理的子问题。
2. 独立性：确保子问题之间的执行尽可能独立，以减少同步需求。
并行 Chapter1
1.1 The Demand for Computational Speed
The ideal effect of parallel computer: 台计算机应能提供n倍的单机速度， n台计算机应能提供n倍的单机速度，不论当前 计算机速度为多少，可期待求解的问题以1/n 1/n时 计算机速度为多少，可期待求解的问题以1/n时 间完成。 间完成。 实际很难达到： 实际很难达到： 求解问题常不能完全分解成各自独立的部 各部分之间有交互（数据传送、同步） 分，各部分之间有交互（数据传送、同步） 但仍可达到实质性改善。 但仍可达到实质性改善。
1.2.1 Shared Memory Multiprocessor System
Memory
M
M
M
Interconnection network
Processor P 普通计算机 P P
共享存储器多处理机模型
1.2.1 Shared Memory Multiprocessor System
UMA（均匀存储访问） UMA（均匀存储访问）模型
结论： 结论：Future is parallel
1.2 并行计算机的类型
并行编程：多个处理器协同求解一个问题， 并行编程：多个处理器协同求解一个问题， 将整个求解问题分成若干部分， 将整个求解问题分成若干部分，每部分各由 一个处理器并行地计算， 一个处理器并行地计算，编写这种形式的程 称为并行编程。 序，称为并行编程。 并行计算机：是并行编程的计算平台，可以 并行计算机：是并行编程的计算平台， 是具有多个内部处理器的单计算机或是以某 种方式互连的若干台独立的计算机。 种方式互连的若干台独立的计算机。 A Parallel Computer is a collection of processing elements that communicate and cooperate to solve large problem fast.
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。
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07
并行计算应用案例分析
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/25
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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。
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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
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并行计算机体系结构
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/25
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并行计算机分类与特点
// 计算点积并汇总结果
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for (int i = rank; i < n; i += size) {
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MPI编程实例分析
• dot_product += a[i] * b[i];
2024/1/25
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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
2024版并行程序设计导论学习教案
避免了共享内存中的数据一致性和同步问题，易于扩展到分布式系统。
缺点
编程相对复杂，需要显式地管理消息的发送和接收。
常见实现
MPI（Message Passing Interface）等。
数据并行编程模型
原理
将数据划分为多个部分，在多个处理单 元上并行处理，处理单元之间通过数据
交换进行协作。
缺点
需要对数据进行划分和合并，编程复 杂度较高。
死锁问题及解决方法
死锁的概念
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。
死锁产生的原因
竞争资源、进程推进顺序不当等。
死锁的解决方法
预防死锁、避免死锁、检测死锁和解除死锁。其中预防死锁和避免死锁是通过破坏产生死锁的四个必要条件 来实现的；检测死锁是通过系统检测机构来发现死锁并解除；解除死锁则是通过资源剥夺或撤销进程来解除 死锁状态。
学生作品点评
针对学生的课程项目，进行点评和讨论， 指出项目中的优点和不足，提出改进意 见和建议。
未来发展趋势预测
并行计算硬件发展
随着摩尔定律的失效和量子计算的 兴起，未来并行计算硬件将朝着异 构、光计算和生物计算等方向发展。
并行算法与软件创新
随着大数据、人工智能等技术的不 断发展，未来并行算法和软件将更 加注重智能化、自适应和可解释性 等方面的创新。
共享内存允许多个进程访问 同一块内存空间，进程可以 通过读写共享内存中的数据 进行通信。
套接字是一种更为一般的进 程间通信机制，它允许不同 机器上的进程进行通信。
进程同步机制
互斥锁（Mutex）
互斥锁是一种简单的同步机制，用于保护共享资源的访问。当一个进 程获得互斥锁时，其他进程无法访问该共享资源。
并行程序设计导论(精品)
并行程序设计导论(精品)一、教学内容本节课的教学内容来自于并行程序设计导论教材的第三章，主要内容包括：并行计算机的基本概念、并行计算模型、并行算法的基本概念及其分类、并行算法的性能评价以及并行算法的设计方法。
二、教学目标1. 让学生了解并行计算机的基本概念，理解并行计算的原理和优势。
2. 掌握并行计算模型，了解不同类型的并行计算机体系结构。
3. 理解并行算法的基本概念，学会分析并评价并行算法的性能。
三、教学难点与重点重点：并行计算机的基本概念、并行计算模型、并行算法的基本概念及其分类、并行算法的性能评价。
难点：并行算法的设计方法。
四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
学具：教材、笔记本电脑、编程环境。
五、教学过程1. 实践情景引入：通过介绍一些并行计算机的应用场景，如高性能计算、大数据处理等，让学生了解并行计算机的重要性。
2. 讲解并行计算机的基本概念：解释并行计算机的定义、特点和优势，引导学生理解并行计算的原理。
3. 介绍并行计算模型：讲解不同类型的并行计算模型，如SIMD、MIMD等，并分析它们的优缺点。
4. 讲解并行算法的基本概念：介绍并行算法的定义、分类及其特点，让学生了解并行算法的基本知识。
5. 分析并评价并行算法的性能：讲解并行算法的性能评价指标，如加速比、效率等，并引导学生学会分析并行算法的性能。
6. 讲解并行算法的设计方法：介绍并行算法的设计方法，如流水线算法、分治算法等，让学生掌握并行算法的设计技巧。
7. 例题讲解：通过分析一些典型的并行算法实例，让学生更好地理解并行算法的原理和设计方法。
8. 随堂练习：让学生根据所学的并行算法设计方法，尝试解决一些实际的并行计算问题。
六、板书设计板书内容主要包括并行计算机的基本概念、并行计算模型、并行算法的基本概念及其分类、并行算法的性能评价以及并行算法的设计方法。
七、作业设计1. 请简述并行计算机的基本概念及其优势。
2. 解释并行计算模型的概念，并比较不同类型的并行计算模型的优缺点。
并行计算-多媒体课件-并行程序设计-ch03并行程序设计简介续共32页文档
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
并行计算-多媒体课件-并行程序设计- 4、守丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。 ch03并行程序设计简介续
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26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
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27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
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28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
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29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
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30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
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第1章 并行计算简介PPT课件
Million
兆，百万
109
Billion
千兆，10亿
1012
Trillion
垓，万亿
1015
Quadrillion 千万亿
1018
Quitillion
百亿亿
Flops：每秒所执行的浮点运算次数 (floatinsecond )
目前的PC机运算速度通常在GFlops量级，高性能计算机运算速度则在TFlops至 PFlops量级。
CPU的任务
• CPU的主要任务是执行指令，它按指令的 规定对数据进行操作
存储数据 和指令
执行指令 处理数据
存储器
指令，数据
中央 处理器
处理结果
指令是什么？
• 指令就是命令，它用来规定CPU执行什么操作。指令是构 成程序的基本单位，程序是由一连串指令组成的
• 指令采用二进位表示，大多数情况下，指令由两个部分组 成：
1PB
摩尔定律不能延续？
• 集成电路（IC）上的晶体管数目的物 理极限 – 半导体行业演进到22 nm或更小尺 寸的时候，生产晶体管的工艺快要 达到原子理论和量子力学所决定的 物理极限。
• 如何延续摩尔定律？
处理器发展趋势：单核→多核
如何延续摩尔定律？
处理器性能 = 主频x单位时钟周期内的指令执行
等。
– 通信密集型应用（Network-intensive)：
• 协同工作，网格计算，遥控和远程诊断等。 • 应用领域：网站、信息中心、搜索引擎、电信、流媒体
等。
各应用对计算能力的需求
应用领域 生物医学
航空航天制造 气候环境
核能领域
纳米技术 天体物理学 国防和国家安全
应用需求
《并行程序设计导论》 第六章PPT
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Serial pseudo-code
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Parallelizing the Solvers Using Pthreads
Startup for Pthreads is basically the same as the startup for OpenMP: the main thread gets the command line arguments, and allocates and initializes the principle data structures. The main difference between the Pthreads and the OpenMP implementations is in the details of parallelizing the inner loops. Since Pthreads has nothing analogous to a parallel for directive, we must explicitly determine which values of the loop variables correspond to each thread’s calculations.