《并行程序设计导论》第一章PPT共44页文档
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
3
Now it’s up to the programmers
Adding more processors doesn’t help much if programmers aren’t aware of them…
Running multiple instances of a serial program often isn’t very useful.
Think of running multiple instances of your favorite game.
What you really want is for it to run faster.
“core” = central processing unit (CPU)
Introducing parallelism!!!
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
13
Why we need to write parallel programs
heat. Increased heat = unreliable processors.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
12
Solution
Move away from single-core systems to multicore processors.
6
Protein folding
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
7
Drug discovery
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
8
Energy research
# Chapter Subtitle
Roadmap
Why we need ever-increasing performance. Why we’re building parallel systems. Why we need to write parallel programs. How do we write parallel programs? What we’ll be doing. Concurrent, parallel, distributed!
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
1
Changing times
From 1986 – 2019, microprocessors were speeding like a rocket, increasing in performance an average of 50% per year.
Since then, it’s dropped to about 20% increase per year.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
2
An intelligent solution
Instead of designing and building faster microprocessors, put multiple processors on a single integrated circuit.
More complex problems are still waiting to be solved.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
5
Climate modeling
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
11
A little physics lesson
Smaller transistors = faster processors. Faster processors = increased power
consumption. Increased power consumption = increased
… 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
Up to now, performance increases have been attributable to increasing density of transistors.
But there are inherent problems.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
4
Why we need ever-increasing performance
Computational power is increasing, but so are our computation problems and needs.
Problems we never dreamed of have been solved because of past increases, such as decoding the human genome.
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
9
Data analysis
Copyll rights Reserved
10
Why we’re building parallel systems
合集下载
《并行程序设计导论》_第三章PPT
打印警告信息
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
21
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
5
正在微机上运行的进程
6
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
7
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++
Copyright © 2010, Elsevier Inc. All rights Reserved
15
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
23
3.1.2 MPI 程序
第1章程序设计ABCppt课件
– 适用于高性能、实时中间件，嵌入式领域，并 发程序设计，系统软件设计等
2020/12/31
14
C程序设计语言的地盘Leabharlann C高级语言语
的地盘
言
的
地
盘
基于
平台的
应用程序
应用
（Application） 程序
应用
平台
操作系统（OS）
2020/12/31
低级语言 的地盘
硬件（Hardware）
15
What is programmer？
眼睛 和耳
朵
输入输出
取出
命令 程序指令
存取命令
控制器
2020/12/31
运算器
操作命令
CPU 大脑
7
程序是如何运行的？
• 计算机把机器代码读入到内存（Memory）
• 由CPU运行这些代码
执行结果
• 读取输入（Input）
• 完成程序员预定的功能
• 产生输出（Output）
程 序 和 数 据
2020/12/31
• 一种程序设计语言对应一种编译器
2020/12/31
9
怎样让计算机读懂高级语言？
• 程序员按照该语言的语法编写程序源代码
– 把自己的意图写入源代码中
• 编译器读入源代码
– 把程序员的意图转换成可执行程序，供他人使用
C语言
编译器
2020/12/31
可执行程序
10
程序开发步骤 •调试（Debug）
11
C程序设计语言
• 20世纪60年代，贝尔实验室， Ken Thompson开始开发一 个叫做UNIX的操作系统
• 70年代， 将BCPL语言改造 成更适合开发UNIX的B语言
2020/12/31
14
C程序设计语言的地盘Leabharlann C高级语言语
的地盘
言
的
地
盘
基于
平台的
应用程序
应用
（Application） 程序
应用
平台
操作系统（OS）
2020/12/31
低级语言 的地盘
硬件（Hardware）
15
What is programmer？
眼睛 和耳
朵
输入输出
取出
命令 程序指令
存取命令
控制器
2020/12/31
运算器
操作命令
CPU 大脑
7
程序是如何运行的？
• 计算机把机器代码读入到内存（Memory）
• 由CPU运行这些代码
执行结果
• 读取输入（Input）
• 完成程序员预定的功能
• 产生输出（Output）
程 序 和 数 据
2020/12/31
• 一种程序设计语言对应一种编译器
2020/12/31
9
怎样让计算机读懂高级语言？
• 程序员按照该语言的语法编写程序源代码
– 把自己的意图写入源代码中
• 编译器读入源代码
– 把程序员的意图转换成可执行程序，供他人使用
C语言
编译器
2020/12/31
可执行程序
10
程序开发步骤 •调试（Debug）
11
C程序设计语言
• 20世纪60年代，贝尔实验室， Ken Thompson开始开发一 个叫做UNIX的操作系统
• 70年代， 将BCPL语言改造 成更适合开发UNIX的B语言
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。
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
哈工大并行计算第一章PPT课件
26
脉动阵列的特点：
处理单元简单 流水 算法专业
27
例：数据流计算机 数据流的计算模型--试图使并行计算的
基本方面在机器层显式化，而不利用有 可能限制程序并行性的人为约束。
它的想法是程序由一个基本数据依赖图来表 示；
一个指令可能在获得了它的操作数后的任意 时刻被执行，不是显式控制线性程序列的固 定组合。
22
2.Flynn分类法 MkhealFlynn(1972)根据指令和数据流概 念提出了不同计算机系统结构的分类法。
23
24
传统的顺序机被称为SISD(单指令流 单数据流)计算机。
向量计算机--标量和向量硬件装备， 或以SIMD(单指令流多数据流)机的形 式出现。
并行计算机则属MIMD(多指令流多数 据流)机
并行处理与体系结构
联系方式：综合楼220 电话：
1
课程背景
并行处理技术已经成为现代计 算机科研与发展的关键技术；
其推动力来自实际应用对高性 能、低价格和持续生产力日益 增长的要求
2
计算机原理的概念 计算机体系结构的概念 (Amdahl)；
3
并行主要研究：
先行方式、流水方式、向量化； 并发性、同时性； 数据并行性、划分； 交叉、重叠、多重性、重复； 时间共享、空间共享； 多任务处理、多道程序、多线程
存在一些有效的方法：
将编译器命令插入源代码，帮编译器做出较好的结果。 这样，用户可与编译器进行交互重构程序，这已被证 明对提高并行计算机性能是十分有用的。
16
7.并行程序的设计环境
隐式并行性
伊利诺依大学的David Kuck和Rice大学 的KenKennedy以及他们的合作者都已采 用这种隐式并行性方法。
脉动阵列的特点：
处理单元简单 流水 算法专业
27
例：数据流计算机 数据流的计算模型--试图使并行计算的
基本方面在机器层显式化，而不利用有 可能限制程序并行性的人为约束。
它的想法是程序由一个基本数据依赖图来表 示；
一个指令可能在获得了它的操作数后的任意 时刻被执行，不是显式控制线性程序列的固 定组合。
22
2.Flynn分类法 MkhealFlynn(1972)根据指令和数据流概 念提出了不同计算机系统结构的分类法。
23
24
传统的顺序机被称为SISD(单指令流 单数据流)计算机。
向量计算机--标量和向量硬件装备， 或以SIMD(单指令流多数据流)机的形 式出现。
并行计算机则属MIMD(多指令流多数 据流)机
并行处理与体系结构
联系方式：综合楼220 电话：
1
课程背景
并行处理技术已经成为现代计 算机科研与发展的关键技术；
其推动力来自实际应用对高性 能、低价格和持续生产力日益 增长的要求
2
计算机原理的概念 计算机体系结构的概念 (Amdahl)；
3
并行主要研究：
先行方式、流水方式、向量化； 并发性、同时性； 数据并行性、划分； 交叉、重叠、多重性、重复； 时间共享、空间共享； 多任务处理、多道程序、多线程
存在一些有效的方法：
将编译器命令插入源代码，帮编译器做出较好的结果。 这样，用户可与编译器进行交互重构程序，这已被证 明对提高并行计算机性能是十分有用的。
16
7.并行程序的设计环境
隐式并行性
伊利诺依大学的David Kuck和Rice大学 的KenKennedy以及他们的合作者都已采 用这种隐式并行性方法。
第1章 并行计算简介PPT课件
第一章.并行计算介绍
课程性质
• 是高性能计算学科专业基础课——常识知识
公共基础课、专业基础课、专业方向课、专业选修课
• 在教学计划中的地位：核心、承上启下
前导课：高等数学、离散数学、程序设计语言、数据结构、 操作系统、计算机硬件 后续课：高性能算法设计……
• 属于武术中的“练功”科目
“练武不练功，到头一场空”
(Second Edition, 2003)
成绩组成
• 理论课成绩
– 平时成绩
10％~20%：出勤＋作业＋实验
– 期中考试成绩
40％~50%
– 期末考试成绩
40％~50%
• 实验课成绩：出勤＋实验＋期末
成绩：百分制
有关通过网络交作业和实验的要求
将作业或实验相关文件压缩打包上传，具体要求如下： • 压缩包文件命名格式：
大纲
• PART 1：基本概念 简介 并行编程平台 并行算法设计的原则 并行程序的解析模型
• PART 2：并行编程 基于共享地址空间平台的编程 基于消息传递平台的编程
大纲
• PART 3：并行算法和应用 稠密矩阵算法 排序 图算法 离散优化问题 动态规划 快速傅里叶变换
• 提高处理器性能的两大途径
– 增加处理器主频 – 增加每个时钟周期内的指令执行数
• 单核处理器提升性能的主要途径是提升主频
– 事实：功耗正比于主频的三次方
•处理器功耗正比于 电流 x 电压 x 电压 x 主频
– 提升主频将导致功耗快速增长
•主频正比于 电压
• 多核处理器的功耗随核心数线性增长
– 每个时钟周期内的指令执行数正比于核心数
发动机燃烧模拟和机翼设计模拟
短期天气预报 长期天气预报 局部突发性灾难预报（如洪水、海啸）
课程性质
• 是高性能计算学科专业基础课——常识知识
公共基础课、专业基础课、专业方向课、专业选修课
• 在教学计划中的地位：核心、承上启下
前导课：高等数学、离散数学、程序设计语言、数据结构、 操作系统、计算机硬件 后续课：高性能算法设计……
• 属于武术中的“练功”科目
“练武不练功，到头一场空”
(Second Edition, 2003)
成绩组成
• 理论课成绩
– 平时成绩
10％~20%：出勤＋作业＋实验
– 期中考试成绩
40％~50%
– 期末考试成绩
40％~50%
• 实验课成绩：出勤＋实验＋期末
成绩：百分制
有关通过网络交作业和实验的要求
将作业或实验相关文件压缩打包上传，具体要求如下： • 压缩包文件命名格式：
大纲
• PART 1：基本概念 简介 并行编程平台 并行算法设计的原则 并行程序的解析模型
• PART 2：并行编程 基于共享地址空间平台的编程 基于消息传递平台的编程
大纲
• PART 3：并行算法和应用 稠密矩阵算法 排序 图算法 离散优化问题 动态规划 快速傅里叶变换
• 提高处理器性能的两大途径
– 增加处理器主频 – 增加每个时钟周期内的指令执行数
• 单核处理器提升性能的主要途径是提升主频
– 事实：功耗正比于主频的三次方
•处理器功耗正比于 电流 x 电压 x 电压 x 主频
– 提升主频将导致功耗快速增长
•主频正比于 电压
• 多核处理器的功耗随核心数线性增长
– 每个时钟周期内的指令执行数正比于核心数
发动机燃烧模拟和机翼设计模拟
短期天气预报 长期天气预报 局部突发性灾难预报（如洪水、海啸）
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
MPI基础PPT课件
2020/9/28
10
4.2 6个基本函数组成的MPI子集
▪ 消息发送：MPI_Send函数用于发送一个消息到目标进 程。
▪ int MPI_Send(void *buf, int count, MPI_Datatype dataytpe, int dest, int tag, MPI_Comm comm)
现代密码学理论与实践之五
2020/9/28
13
4.3 MPI消息(数据类型)
▪ MPI的消息类型分为两种：预定义类型和派生数据类型 (Derived Data Type)
▪ 预定义数据类型:MPI支持异构计算(Heterogeneous Computing)，它指在不同计算机系统上运行程序，每 台计算可能有不同生产厂商，不同操作系统。
现代密码学理论与实践之五
2020/9/28
6
4.2 6个基本函数组成的MPI子集
#include "mpi.h" /*MPI头函数，提供了MPI函数和数据类型定义*/ int main( int argc, char** argv ) { int rank, size, tag=1; int senddata,recvdata; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); /*MPI的初始化函数*/ MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); /*该进程编号*/ MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); /*总进程数目*/
现代密码学理论与实践之五
2020/9/28
7
4.2 6个基本函数组成的MPI子集
并行程序设计
并行程序设计1.引言本文档旨在提供一个详尽的指导，帮助开发人员设计和实现高效的并行程序。
文档将介绍并行计算的基本概念、技术和工具，并提供实例和最佳实践的指导。
2.并行计算基础知识2.1 并行计算概述介绍并行计算的基本概念、原理和优势。
2.2 并行计算模型介绍多种并行计算模型，如共享内存、分布式内存和混合模型。
2.3 并行计算架构介绍常见的并行计算架构，如对称多处理器（SMP）、多核处理器和集群系统。
3.并行程序设计基础3.1 并行程序设计思想介绍并行程序设计的思维方式和常见问题。
3.2 并行算法设计介绍并行算法设计的关键考虑因素和策略。
3.3 数据通信和同步介绍并行程序中的数据通信和同步机制，如消息传递和互斥量。
4.并行编程模型4.1 共享内存编程模型介绍基于共享内存的并行编程模型，如OpenMP。
4.2 分布式内存编程模型介绍基于分布式内存的并行编程模型，如MPI。
4.3 图模型编程介绍图模型编程的基本原理和常用框架，如Apache Hadoop和Spark。
5.性能优化和调试工具5.1 并行程序性能优化介绍常见的并行程序性能优化技术，如负载均衡和数据局部性优化。
5.2 并行程序调试工具介绍常用的并行程序调试工具，如GDB和总线分析器。
6.安全性和可靠性6.1 并行计算安全性介绍并行计算中的安全性问题，如访问控制和数据完整性。
6.2 并行计算可靠性介绍并行计算中的可靠性问题，如容错和故障恢复。
7.附件本文档涉及的附件包括示例代码和相关文献。
8.法律名词及注释在本文档中，涉及的法律名词及其注释如下：- 法律名词1：注释1- 法律名词2：注释2- 法律名词3：注释3。