并行算法设计与分析(2)分析共22页
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算法设计与分析(王晓东)
方法 abs(x) ceil(x) cos(x) exp(x) floor(x) log(x) 功能 x的绝对值 不小于x的最小整数 x的余弦 ex 不大于x的最大整数 x的自然对数 方法 max(x,y) min(x,y) pow(x,y) sin(x) sqrt(x) tan(x) 功能 x和y中较大者 x和y中较小者 xy x的正弦 x的平方根 x的正切
a b a b
（2）方法重载：Java允许方法重载，即允许定义有不同签名的同名方法。
上述方法ab可重载为：
public static double ab(double a, double b) { return (a+b+Math.abs(a-b))/2.0; } 12
4.异常
1.3 描述算法
6
1.2 表达算法的抽象机制
2.抽象数据类型
抽象数据类型是算法的一个数据模型连同定义在该模型上 并作为算法构件的一组运算。
抽象数据类型带给算法设计的好处有：
（1）算法顶层设计与底层实现分离； （2）算法设计与数据结构设计隔开，允许数据结构自由选择； （3）数据模型和该模型上的运算统一在ADT中，便于空间和时间耗费的折衷； （4）用抽象数据类型表述的算法具有很好的可维护性； （5）算法自然呈现模块化； （6）为自顶向下逐步求精和模块化提供有效途径和工具； （7）算法结构清晰，层次分明，便于算法正确性的证明和复杂性的分析。
中国计算机学会 “21世纪大学本科计算机专业系列教材”
算法设计与分析
王晓东 编著
1
主要内容介绍
• • • • • • 第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 第6章 算法引论 递归与分治策略 动态规划 贪心算法 回溯法 分支限界法
a b a b
（2）方法重载：Java允许方法重载，即允许定义有不同签名的同名方法。
上述方法ab可重载为：
public static double ab(double a, double b) { return (a+b+Math.abs(a-b))/2.0; } 12
4.异常
1.3 描述算法
6
1.2 表达算法的抽象机制
2.抽象数据类型
抽象数据类型是算法的一个数据模型连同定义在该模型上 并作为算法构件的一组运算。
抽象数据类型带给算法设计的好处有：
（1）算法顶层设计与底层实现分离； （2）算法设计与数据结构设计隔开，允许数据结构自由选择； （3）数据模型和该模型上的运算统一在ADT中，便于空间和时间耗费的折衷； （4）用抽象数据类型表述的算法具有很好的可维护性； （5）算法自然呈现模块化； （6）为自顶向下逐步求精和模块化提供有效途径和工具； （7）算法结构清晰，层次分明，便于算法正确性的证明和复杂性的分析。
中国计算机学会 “21世纪大学本科计算机专业系列教材”
算法设计与分析
王晓东 编著
1
主要内容介绍
• • • • • • 第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 第6章 算法引论 递归与分治策略 动态规划 贪心算法 回溯法 分支限界法
并行聚类算法的设计与研究
关键词 ： 并行 聚 类 ；海 量 数 据 ；集 群 中图 分 类 号 ：Ｐ ０ Ｔ ３１ 文 献标 识 码 ： Ａ ｄ ｉ ０ ３ ６ ／．ｓｎ １０ －４ ５ ２ １ ．８ ０ ２ ｏ：１ ．９ ９ｊｉ ．０６２ ７ ．０ ００ ．ｏ ｓ
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｒ ｌ ｌＣｌ ｔ ｒｎ ｇ ｒ ｔ ｍ ｓｇ ｎ ｓ ａ ｃ ｆＰａ ａ ｌ ｕｓｅ ｉ ｇ Ａｌ ｏ ｉｈ ｅ
ＭＥＮＧ ｉｄ ｎ Ｈａ — ｏ ｇ，ＹＡＮＧ ｎ ｋ ｎ Ｙａ ・ ａ
（ ｃｏｌ ｆ ｎｏｍ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇ ＩｎｒＭｏｇｌ ｎ ｅｓｙｏ ｃ ｎ ｅ ｎ ｅｈｏｏｙ Ｂ ｏ ｕ０４ １ ， ｈ ａ Ｓｈｏ ｏ ｆｒ ａｉ ｎｉｅｒ ， ｎ ｅ Ｉ ｏ ｎ ｎｏ ａＵ ｉ ｒｉ ｆ ｉ ｃ ｄＴ ｃｎ ｌ ， ａｔ １ ０ Ｃ ｉ ） ｉ ｖ ｔ Ｓｅ ａ ｇ ｏ ０ ｎ
２１ ０ ０年第 ８期
文章 编 号 ： ０ －４ ５ ２ １ ） ８０ ０ －３ １ ６２ ７ （ ００ ０ －０５ ０ ０
计 算 机 与 现 代 化 ＪＳ Ａ Ｊ Ｙ Ｉ Ｎ Ａ Ｈ Ａ ＩＵ Ｎ Ｉ Ｕ Ｘ Ａ Ｄ Ｉ Ｕ
总第 １０期 ８
并 行 聚类 算 法 的设 计 与研 究
孟 海 东 ， 彦侃 杨
（ 内蒙古科技 大学信息工程 学院 ， 内蒙古 包头 ０ ４ １ ） １００ 摘要 ： 处理 海量数据集 时， 在 由于单 台计算机的处理能力有 限， 利用传统 的聚类算法难 以在有 效的 时间 内获得 聚类结果 。 在基 于密度和 自适应 密度 可达聚类算法的基础上 ， 出一种并行 聚 类算法。理论 和 实验 结果证 明该算 法具有接 近 线性 提 的加速 比， 能够有效地 处理 大规模的数据集。
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｒ ｌ ｌＣｌ ｔ ｒｎ ｇ ｒ ｔ ｍ ｓｇ ｎ ｓ ａ ｃ ｆＰａ ａ ｌ ｕｓｅ ｉ ｇ Ａｌ ｏ ｉｈ ｅ
ＭＥＮＧ ｉｄ ｎ Ｈａ — ｏ ｇ，ＹＡＮＧ ｎ ｋ ｎ Ｙａ ・ ａ
（ ｃｏｌ ｆ ｎｏｍ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉｇ ＩｎｒＭｏｇｌ ｎ ｅｓｙｏ ｃ ｎ ｅ ｎ ｅｈｏｏｙ Ｂ ｏ ｕ０４ １ ， ｈ ａ Ｓｈｏ ｏ ｆｒ ａｉ ｎｉｅｒ ， ｎ ｅ Ｉ ｏ ｎ ｎｏ ａＵ ｉ ｒｉ ｆ ｉ ｃ ｄＴ ｃｎ ｌ ， ａｔ １ ０ Ｃ ｉ ） ｉ ｖ ｔ Ｓｅ ａ ｇ ｏ ０ ｎ
２１ ０ ０年第 ８期
文章 编 号 ： ０ －４ ５ ２ １ ） ８０ ０ －３ １ ６２ ７ （ ００ ０ －０５ ０ ０
计 算 机 与 现 代 化 ＪＳ Ａ Ｊ Ｙ Ｉ Ｎ Ａ Ｈ Ａ ＩＵ Ｎ Ｉ Ｕ Ｘ Ａ Ｄ Ｉ Ｕ
总第 １０期 ８
并 行 聚类 算 法 的设 计 与研 究
孟 海 东 ， 彦侃 杨
（ 内蒙古科技 大学信息工程 学院 ， 内蒙古 包头 ０ ４ １ ） １００ 摘要 ： 处理 海量数据集 时， 在 由于单 台计算机的处理能力有 限， 利用传统 的聚类算法难 以在有 效的 时间 内获得 聚类结果 。 在基 于密度和 自适应 密度 可达聚类算法的基础上 ， 出一种并行 聚 类算法。理论 和 实验 结果证 明该算 法具有接 近 线性 提 的加速 比， 能够有效地 处理 大规模的数据集。
《算法分析与设计》说课
8
8
8
10
S4
贪心算法
6
6
S5
回溯法
6
8
S6
分支限界
6
8
S7
随机化算法 总学时数
4 40
6 48
说课程教学大纲
5、课外学习内容 分支 限界 算法 设计 分治 分治 最强大脑—数独 阶乘 递归 兔子问题 会场安排问题 国王分财产
银行最优服务次序
回溯 法 贪心 贪心 算法 算法
矩阵连乘 租用游艇 排序问题
•难点模块
分治策略
动态规划 贪心算法
•难点内容
分治策略的应用
分解最优解结构 构造递归关系
回溯法
分支限界法
判断是否满足贪心性质
回溯法--剪枝函数 解空间树
说课导航
说课程教学大纲
说教学资源 说教学方法与手段 说学情与学法指导 说教学过程设计
说考核评价
说教学资源
1、教材选用原则
国家级规划教材 原则
具有先进性、适用性、时效性
汽车加油行驶 网球循环赛比赛日程
动态 规划
充分体现案例驱动、实践导向的设计思想
说课程教学大纲
6、课程重点
•重点模块
递归与分治策略
动态规划算法 贪心算法
•重点内容
二分搜索与排序
矩阵连乘 最长公共子序列
回溯法
分支限界法
最大字段和
0-
说课程教学大纲
7、课程难点
经典教材
说教学资源
王晓东教授编著的 《计算机算法设计与分析》 （C++描述）
说教学资源
2、网络资源
课外学习网站：
/JudgeOnline/problemtypelist.php
并行算法的设计与分析(1).
第一章 绪论
1.2.1 并行计算机的体系结构: 并行计算机分类
结构模型－物理机模型
VP VP 虚拟分布共享存储(DSM) P/C P/C
…
VP
…
P/C
LM
LM
LM
交叉开关 SM (a) PVP
总线或交叉开关 SM (b) SMP, 物理上单一地址空间 LM
P/C
P/C
…
P/C
定制网络 (d) DSM (MPP/Cluster), 逻辑上单一地址空间 LM LM
并行算法设计与分析
钟诚
3236396， chzhong@
教材 陈国良.并行算法的设计与分析，第3版. 北京:高等教育出版社,2009
参考书 [1] 陈国良. 并行计算——结构•算法 •编程, 第3版. 北京：高等 教育出版社,2011 [2] 陈国良等. 并行算法实践.北京：高等教育出版社,2004 [3] 苏德富,钟诚. 计算机算法设计与分析,第2版. 北京：电子 工业出版社, 2005 [4] C. Xavier, S. S. Iyenger著, 张云泉等译. 并行算法导论.北京： 机械工业出版社, 1998 [5] Ananth Grama. 并行计算导论, 第2版,英文版. 北京:机械 工业出版社,2003
版权声明
本教学PPT仅供课堂教学教师使用
第一章 绪论
1.1 引言
1. 并行处理 (Parallel Processing) 挖掘计算(Computing)过程的并发事件的信息处理. 2. 并发性 (Concurrency) 并行性(Parallelism) 同时性(Simultaneity) 流水线(Pipelining) 3. 并行处理的级别(Parallel Processing Level) 指令级并行(Instruction Level Parallelism-ILP, 指令内部并行,指令之间并行) 细粒度并行 (fine grain parallelism/ tiny granularity parallelism ) 线程级并行(Thread Level Parallelism-TLP) 中细粒度并行 (fine- medium grain parallelism) 进程级(Process Level Parallelism-PLP)/过程级/算法级并行 中粒度并行 (medium grain parallelism) 任务级并行(Task Level Parallel) 粗粒度并行 (coarse grain parallelism) 4. 并行计算(Parallel Computing)学科 并行计算机体系结构 (Parallel Computer Architectures) 并行算法 (Parallel Algorithms) 并行程序设计 (Parallel Programming) 5. 多核处理器（Multi-core Processors，又称片上多处理器-Chip Multi-Processor, CMP） 、众核处理器(Many-core Processors, 如GPU)、多线程并行技术(Multithread Parallel Techniques) 的出现与应用，使得并行算法的研究与开发显得极其 迫切且富有挑战性。
算法设计与分析-王-第1章-算法设计基础
2）有没有已经解决了的类似问题可供借鉴？
1.4 算法设计的一般过程
在模型建立好了以后，应该依据所选定的模型对问 题重新陈述,并考虑下列问题: (1)模型是否清楚地表达了与问题有关的所有重要
的信息?
(2)模型中是否存在与要求的结果相关的数学量? (3)模型是否正确反映了输入、输出的关系? (4)对这个模型处理起来困难吗？
程序设计研究的四个层次：
算法→方法学→语言→工具
理由2：提高分析问题的能力
算法的形式化→思维的逻辑性、条理性
1.2 算法及其重要特性
一、算法以及算法与程序的区别
例：欧几里德算法——辗转相除法求两个自然数 m 和 n 的最大公约数
m n
欧几里德算法
r
1.2 算法及其重要特性
欧几里德算法
① 输入m 和nห้องสมุดไป่ตู้如果m<n,则m、n互换；
对不合法的输入能作出相适应的反映并进行处理。 （2） 健壮性（robustness）: 算法对非法输入的抵抗能力， 即对于错误的输入，算法应能识别并做出处理，而不是 产生错误动作或陷入瘫痪。 （3）可读性：算法容易理解和实现，它有助于人们对算 法的理解、调试和修改。 （4） 时间效率高：运行时间短。 （5） 空间效率高：占用的存储空间尽量少。
算法设计与分析
Design and Analysis of Computer Algorithms
高曙
教材：
算法设计与分析（第二版），清华大学出版社，王红梅， 胡明 编著
参考书目：
Introduction to Algorithms, Third Edition， Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest，机械工 业出版社，2012
教学资源访问系统的并行调度算法设计
一
学资源， 减少通信开销 ， 保持教学资源访问调度 系统 的高动态 负载 平衡效 率 ， 提高教 学 资源访 问
调度 系统 的并 行 效率 和加 速 比 ， 计 一个 “ 壮 设 健 性” 良好 的并行 调度 算法 至关 重要 ．
１ 并行调度算 法 问题模 型和 已有 并行调 度算法的分析
理 ， 加 了用 户等 待 时间 ． 增
（） 动态 调 度 时 ， 能保 证 一 个 时 间段 内 ２在 不 拥 有最大 数据 量 的教 学 资源 访 问请 求 由性 能 最
个 无依 赖关 系的教 学资 源访 问请求 ： Ｔ ， ， Ｔ ， ２…
收 稿 日期 ： ２０ —０ ０ ６ ４—２ ０
作者简介： 李玉红 （９ ２一）女 ， １７ ， 辽宁沈阳人 ， 讲师 ， 博士 ， 主要从事并行处理技术 及信号处理的研究
维普资讯
１４ ４
沈
阳化Biblioteka 工学院学
报
２０ ０ ７正
好 的处理 机来 处理 ， 也增 加 了用户 等待 时 间 ． （） 能使 处理 机 的处 理 与系 统 的通 信相 重 ３不 叠 ， 加 了系统 的通信 代 价和处 理机 的空 闲等 待 增 时间 ， 降低 了 系统 的加 速 比．
维普资讯
第 ２卷 １
２ ０ ． ０ ７６
第 ２期
沈
阳 化
工
学
院
学
报
ｖ １２ Ｎ ． ０． １ ｏ２ Ｊ ｎ２ ０ ｕ．０ ７
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ Ｓ ＮＹ ＨＥ ＡＮＧ Ｉ Ｓ Ｔ Ｎ ＴＩ ＵＴＥ ＯＦ Ｃ Ｍ Ｉ Ａ Ｅ ＨＮＯＬ ＧＹ ＨＥ Ｃ Ｌ Ｔ Ｃ Ｏ
采用分布式 的数据库体系结构 ， 通过一个共享的
学资源， 减少通信开销 ， 保持教学资源访问调度 系统 的高动态 负载 平衡效 率 ， 提高教 学 资源访 问
调度 系统 的并 行 效率 和加 速 比 ， 计 一个 “ 壮 设 健 性” 良好 的并行 调度 算法 至关 重要 ．
１ 并行调度算 法 问题模 型和 已有 并行调 度算法的分析
理 ， 加 了用 户等 待 时间 ． 增
（） 动态 调 度 时 ， 能保 证 一 个 时 间段 内 ２在 不 拥 有最大 数据 量 的教 学 资源 访 问请 求 由性 能 最
个 无依 赖关 系的教 学资 源访 问请求 ： Ｔ ， ， Ｔ ， ２…
收 稿 日期 ： ２０ —０ ０ ６ ４—２ ０
作者简介： 李玉红 （９ ２一）女 ， １７ ， 辽宁沈阳人 ， 讲师 ， 博士 ， 主要从事并行处理技术 及信号处理的研究
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１４ ４
沈
阳化Biblioteka 工学院学
报
２０ ０ ７正
好 的处理 机来 处理 ， 也增 加 了用户 等待 时 间 ． （） 能使 处理 机 的处 理 与系 统 的通 信相 重 ３不 叠 ， 加 了系统 的通信 代 价和处 理机 的空 闲等 待 增 时间 ， 降低 了 系统 的加 速 比．
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第 ２卷 １
２ ０ ． ０ ７６
第 ２期
沈
阳 化
工
学
院
学
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ｖ １２ Ｎ ． ０． １ ｏ２ Ｊ ｎ２ ０ ｕ．０ ７
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ Ｓ ＮＹ ＨＥ ＡＮＧ Ｉ Ｓ Ｔ Ｎ ＴＩ ＵＴＥ ＯＦ Ｃ Ｍ Ｉ Ａ Ｅ ＨＮＯＬ ＧＹ ＨＥ Ｃ Ｌ Ｔ Ｃ Ｏ
采用分布式 的数据库体系结构 ， 通过一个共享的
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
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
并行程序设计原理
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。
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。
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。