02第二章 并行程序设计基础(并行计算基础)
MPI并行程序设计实例教程教学设计
MPI并行程序设计实例教程教学设计1. 简介MPI (Message Passing Interface) 是一种进程间通信的标准，可用于实现并行计算。
MPI 是一个库，通过对 MPI 中的函数调用，可实现在共享内存和分布式内存计算机中实现并行计算的任务分割和进程通信。
在实际应用中，MPI 会被和多线程一样用于实现算法的并行化，从而提高计算效率和运行速度。
2. 教学目标通过这个实例教程，我们会：1.了解 MPI 并行程序设计的基本概念和原理2.学会使用 MPI 的基本函数和指令3.学会通过实例演示的方式，掌握常见的 MPI 算法和技术4.实现一个简单的 MPI 并行程序，对其进行测试和优化，提高程序的执行效率3. 教学计划本教程共计 5 个部分，每个部分涵盖不同的内容。
每个部分的内容和学习目标如下：第一部分：MPI 基础概念和原理本部分的目标是让学生了解 MPI 的概念、原理和应用场景。
通过课堂讲授、案例分析和问题解答等方式，使学生领悟 MPI 的并行计算模型和通信方式。
第二部分：MPI 基本函数和指令本部分的目标是让学生掌握 MPI 中的基本函数和指令，理解其使用方法和调用方式。
通过讲解 MPI_Init、MPI_Comm_size、MPI_Comm_rank 等函数和指令，让学生能够熟练使用 MPI 构建并行程序。
第三部分：MPI 并行算法实例本部分的目标是让学生通过具体实例学习 MPI 并行算法设计的方法和技巧。
通过案例分析的方式，让学生了解 MPI 算法设计的核心思想、主要步骤和注意事项。
同时，本部分还会介绍一些常见的 MPI 库和工具，如 MPIBLAST 和 OpenMPI。
第四部分：MPI 程序设计和优化本部分的目标是让学生实践 MPI 代码的编写、调试和优化过程。
通过一个综合实例，让学生学习 MPI 并行程序的设计、实现和测试。
同时，本部分还会讲授MPI 排序算法和负载平衡算法的具体实现方法。
并行计算综述
并行计算综述姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。
主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。
关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程1. 前言网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。
网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。
由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。
一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。
这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。
目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。
其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。
有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。
该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。
可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。
这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。
这种计算环境特别适合我国国情。
近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。
到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。
这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。
2. 并行计算简介[1]2.1并行计算与科学计算并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
并行程序设计导论第四章课后题答案(2024)
2024/1/29
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目录
2024/1/29
• 课后题概述与解题思路 • 并行计算基本概念回顾 • 数据并行和任务并行编程技巧 • 同步与通信机制在并行程序中的应用 • 性能评价与调试方法分享 • 实例分析：典型课后题解答过程展示
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01 课后题概述与解题思路
2024/1/29
并行化设计
将程序中的可并行部分进行并行处理，利用多核CPU或分布式系统的 计算能力提高程序性能。
数据结构优化
根据问题的特点选择合适的数据结构，以减少内存占用和提高数据访 问效率。
代码优化
通过编译器优化选项、内联函数、减少函数调用等手段提高代码执行 效率。
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06 实例分析：典型课后题解 答过程展示
并行性能优化
通过分析并行程序的性能瓶颈，采用合适的优化策略，如减少通信 开销、提高缓存利用率等，提高并行程序的执行效率。
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04 同步与通信机制在并行程 序中的应用
2024/1/29
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同步机制原理及作用
2024/1/29
同步机制原理
通过设定同步点或同步操作，确保并 行程序中的各个进程或线程在关键点 上达到一致状态，避免数据竞争和结 果不确定性。
重点复习并行程序设计的基本概念、原理和方法，理解并掌握相关术语和定义。通过对比和分析选项，找出 正确答案。
简答题
在理解基本概念的基础上，结合实际应用场景和问题背景，进行深入分析和思考。注意答案的条理性和逻辑 性，尽量用简洁明了的语言进行表述。
编程题
首先明确题目要求和目标，设计合理的算法和数据结构。在编写代码时，注意并行化策略的选择和实现，以 及同步和通信机制的处理。最后对程序进行测试和调试，确保正确性和性能。
并行计算教学探讨
292学苑论衡一、概述并行计算是高性能计算的代表，是一个国家经济和科技实力的综合体现，也是促进经济、科技发展，社会进步和国防安全的重要工具，是世界各国竞相争夺的战略制高点。
受半导体发热效应的影响，单处理器上的运算速度已经达到极限。
2003年以后，“多核”的并行计算架构逐步成为人类追求更高计算性能的重要途径，并在行业中迅速普及。
并行计算一直应用于航天、国防、气象、能源等国家级重大科研项目，成为“贵族产品”。
随着微电子技术的发展，使用微处理器构建并行计算系统的成本不断下降。
同时，互联网和物联网的发展使高性能计算在“大众市场”的需求日益迫切，Hadoop 的诞生让并行计算“大众化”成为现实，并催生了云计算和大数据。
产业的迅速发展刺激着人才需求的变化，并行计算人才需求开始由研究生向本科生延伸。
总之，无论是计算性能发展的要求，还是产业发展的需求，都给计算机人才的培养带来了重大的影响。
具体的影响是什么？本科教育如何应对？文章就这些问题做了进一步的探讨。
二、并行计算综述（一）并行计算的定义并行计算（Parallel Computing）是一种相对于串行的计算模式，是指使用多种计算资源并行性地解决问题的过程。
狭义上的并行计算尤指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分由一个独立的处理机来并行处理。
（二）并行计算的层次架构时间重叠、资源重复和资源共享是并行计算的三种实现技术。
可以在处理单元、CPU、板载和主机等级别上重复资源构建并行架构。
（1）处理单元级并行即以处理单元（PU）为资源重复单位在CPU 内部实现并行计算。
比如阵列处理机、向量处理机和图形处理器（GPU）。
（2）CPU 级并行以CPU 为资源重复单位建立并行架构，即多处理机系统。
比如共享存储模式的对称多处理机（SMP 系统）和分布式存储模式的大规模并行处理机（MPP）系统。
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。
并行计算体系结构
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最新的TOP500计算机
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最新的TOP500计算机
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来自Cray的美洲豹“Jaguar”，凭借1.75 PFlop/s(每秒1750万亿 次)的计算能力傲视群雄。“Jaguar”采用了224162个处理器核 心
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结构模型
共享内存/对称多处理机系统(SMP)
PVP：并行向量机
单地址空间 共享存ess) SMP：共享内存并行机（ Shared Memory Processors ）。多个处理器通过交叉开关 （Crossbar）或总线与共享内存互连。
来自中国的曙光“星云”系统以1271万亿次/s的峰值速度名列 第二
• 采用了自主设计的HPP体系结构、高效异构协同计算技术
• 处理器是32nm工艺的六核至强X5650，并且采用了Nvidia Tesla C2050 GPU做协处理的用户编程环境；
异构体系结构 专用 通用
TOP500中85%的系统采用了四核处理器，而有5%的系统已经使
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Cluster：机群系统
Cluster(Now,Cow)： 群集系统。将单个节点，用商业网 络 ：Ethernet，Myrinet，Quadrics， Infiniband，Switch等连结起来形成群 集系统。
• 每个节点都是一个完整的计算机 （SMP或DSM），有自己磁盘和操 作系统
系统在物理上分布、逻辑上共享。各结点有
自己独立的寻址空间。
• 单地址空间 、分布共享
• NUMA（ Nonuniform Memory Access ）
并行程序设计导论(2024)
编译时通过任务划分和调度实现负载平衡。
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动态负载均衡
运行时监测负载并根据需要迁移任务。
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负载均衡与性能评估指标
01
性能评估指标
用于衡量并行算法和程序性能的标 准。
效率
加速比与处理器数量的比值，衡量 并行化的效果。
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加速比
并行执行相对于串行执行的速度提 升。
并行程序设计导论
2024/1/29
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目录
2024/1/29
• 并行计算概述 • 并行计算硬件基础 • 并行程序设计语言与模型 • 并行算法设计策略与优化方法 • 典型并行算法案例剖析 • 并行程序设计实践与挑战
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01
并行计算概述
2024/1/29
3
并行计算定义与特点
定义
并行计算是指同时使用多种计算资源解决 计算问题的过程，其主要目的是快速解决 大型且复杂的计算问题。
可扩展性
随着处理器数量的增加，性能提升 的能力。
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05
典型并行算法案例剖析
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矩阵运算并行化方法
2024/1/29
分块矩阵并行计算
01
将大型矩阵分割成若干个小块，分配给不同的处理单元进行并
行计算，最后再将结果合并。
矩阵向量乘法并行化
02
利用矩阵和向量的乘法运算可以并行化的特点，将矩阵按行或
20世纪90年代至今，随着计算机网络 、分布式系统、GPU等技术的飞速发 展，并行计算进入了一个全新的时代 。
中期阶段
20世纪60年代至80年代，随着计算机
硬件技术的进步，如多处理器系统、
程序并行性.ppt
衡量任务粒度大小的一个依据是 E/C 的比值 E----程序有效计算的执行时间
C----处理机间的通信的辅助开销时间
多处理机的性能很大程度上依赖于E/C比值
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重庆大学计算机学院
计算机系统结构
任务粒度过小，辅助开销大，系统效率底； 任务粒度过大，并行度低，系统性能不会高； 只有E/C的值比较大时，开发并行性才能得到好处。
重庆大学计算机学院
计算机系统结构
静态多处理机调度
结点复制：为了消除空闲时间和进一步降低处理机间的通信延迟。 如下面的程序图所示的例子：
A,4
a,1
a,8
B,1
C,1
b,1
c,8
D,2
d,4
c,1 E,2
e,4
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重庆大学计算机学院
计算机系统结构
2台处理机的不用结点复制技术的调度方案如下：
P1
P2
d T1 T 2 T 3 T4 T5 T6 20 20 32 20 20 100 212周期
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重庆大学计算机学院
细粒度的程序图如下：
A
BC
D
dd J
d
dd K
d
N d
计算机系统结构
E
FG
H
dd
dd
L
M
d
d
O d
P SUM
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重庆大学计算机学院
该语句可嵌套；可使用共享变量，但不允许修改。
S0
S2
S1
S3 S4
S5
S7
S6
S8
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三、并行算法
计算机系统结构
分为同步并行算法、异步并行算法、宏流水线算法。 1.同步并行算法