《并行程序設(shè)計H》課件

并行程序設(shè)計H本課件深入探討并行程序設(shè)計，涵蓋核心概念、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用實例。課程簡介課程目標學習并行程序設(shè)計的基本概念和方法。掌握常用的并行編程模型和工具，包括OpenMP、MPI和CUDA。能夠使用并行編程技術(shù)解決實際問題，提高程序的效率和性能。課程內(nèi)容本課程涵蓋并行程序設(shè)計的基本概念、并行編程模型、多線程編程、同步與互斥、進程間通信、OpenMP、MPI、GPU編程等內(nèi)容。課程通過理論講解、代碼演示和實驗練習的方式，幫助學生深入理解并行程序設(shè)計的原理和實踐。課程大綱1并行編程概念介紹并行計算的背景、優(yōu)勢和應(yīng)用場景，并闡述并行編程的基本概念。2并行編程模型深入探討多線程編程、進程間通信和消息傳遞模型，并比較不同模型的優(yōu)缺點。3并行編程實踐介紹OpenMP、MPI和CUDA等主流并行編程庫，并通過實例演示其使用方法。4案例分析分析經(jīng)典的并行程序設(shè)計案例，并探討其優(yōu)化方法和性能評估。并行編程概念并行編程是指利用多個處理器或核心同時執(zhí)行程序的不同部分，以提高程序執(zhí)行速度。它利用了現(xiàn)代計算機系統(tǒng)中多核處理器的優(yōu)勢，通過將計算任務(wù)分解成多個子任務(wù)，在不同處理器上同時執(zhí)行。并行編程可以顯著提高程序性能，尤其適用于處理大量數(shù)據(jù)或需要進行復(fù)雜計算的應(yīng)用。并行編程模型線程模型線程模型允許在單個進程內(nèi)創(chuàng)建和管理多個線程，以利用多核處理器。消息傳遞模型消息傳遞模型使用消息傳遞來協(xié)調(diào)不同進程之間的通信，適用于分布式系統(tǒng)。共享內(nèi)存模型共享內(nèi)存模型通過共享內(nèi)存區(qū)域允許多個進程訪問相同的內(nèi)存數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)流模型數(shù)據(jù)流模型將程序視為一系列相互連接的數(shù)據(jù)流，每個數(shù)據(jù)流表示一個操作。多線程編程多線程編程允許程序在單個進程中創(chuàng)建和管理多個線程。線程可以并發(fā)執(zhí)行，提高程序效率，尤其在多核處理器上。線程共享同一地址空間和資源，便于數(shù)據(jù)交換和協(xié)作。線程創(chuàng)建、調(diào)度和銷毀都需要系統(tǒng)管理和同步機制。同步與互斥同步同步是指在多線程或多進程編程中，協(xié)調(diào)不同線程或進程的執(zhí)行順序，以確保它們按預(yù)期順序訪問共享資源。互斥互斥是指在任何時刻，只有一個線程或進程可以訪問共享資源，防止多個線程或進程同時修改數(shù)據(jù)。同步與互斥同步和互斥是保證多線程或多進程安全訪問共享資源的關(guān)鍵機制，它們協(xié)同工作以確保程序的正確性和穩(wěn)定性。死鎖與活鎖死鎖死鎖發(fā)生在多個線程或進程互相等待對方釋放資源時。當每個線程或進程都持有其他線程或進程所需的資源，導致所有線程或進程都無法繼續(xù)執(zhí)行?；铈i活鎖發(fā)生在多個線程或進程不斷地嘗試訪問共享資源，但由于競爭條件，導致所有線程或進程都無法成功訪問。進程間通信11.數(shù)據(jù)交換進程之間需要共享信息，進行數(shù)據(jù)交換。22.資源管理進程之間需要協(xié)調(diào)資源使用，避免沖突。33.協(xié)同工作進程之間可以相互合作，完成共同的任務(wù)。44.通信方式進程間通信有多種方式，如消息傳遞、共享內(nèi)存等。消息傳遞進程間通信進程之間通過傳遞消息進行通信，每個進程都有自己的內(nèi)存空間，無法直接訪問其他進程的內(nèi)存。異步通信發(fā)送方發(fā)送消息后立即繼續(xù)執(zhí)行，接收方接收消息后才繼續(xù)執(zhí)行。同步通信發(fā)送方發(fā)送消息后阻塞等待接收方確認，接收方接收消息后才繼續(xù)執(zhí)行。消息隊列使用消息隊列，進程可以將消息放入隊列，其他進程可以從隊列中獲取消息。共享內(nèi)存直接訪問進程之間通過共享內(nèi)存區(qū)直接訪問數(shù)據(jù)。高效通信比消息傳遞更快的速度交換數(shù)據(jù)。同步問題需要使用同步機制防止數(shù)據(jù)沖突。OpenMP簡介OpenMP是一個應(yīng)用程序編程接口(API)，用于在共享內(nèi)存系統(tǒng)上進行并行編程。OpenMP提供了一套指令，允許程序員將代碼中的關(guān)鍵部分標記為并行執(zhí)行，從而利用多核處理器來加速程序的執(zhí)行。OpenMP支持各種編程語言，包括C、C++和Fortran，它提供了一種簡單而有效的并行化方法，并且具有良好的可移植性。OpenMP指令集并行區(qū)域使用#pragmaompparallel指令定義并行代碼塊。線程池中的每個線程都會執(zhí)行該代碼塊。工作共享使用#pragmaompfor指令將循環(huán)迭代分配給多個線程。每個線程執(zhí)行循環(huán)的特定迭代，以加快處理速度。數(shù)據(jù)并行使用#pragmaompparallelfor指令并行執(zhí)行循環(huán)，并將數(shù)據(jù)分配給每個線程。每個線程處理數(shù)據(jù)集的一部分，以加快處理速度。同步與互斥使用#pragmaompcritical指令保護關(guān)鍵代碼段，以防止數(shù)據(jù)競爭。使用#pragmaompatomic指令執(zhí)行原子操作，以確保線程安全。并行區(qū)域1定義并行區(qū)域使用#pragmaompparallel指令2創(chuàng)建線程在該區(qū)域中創(chuàng)建多個線程3執(zhí)行任務(wù)每個線程執(zhí)行相同的代碼4同步所有線程完成任務(wù)后退出并行區(qū)域是OpenMP中最基本的執(zhí)行模型，它允許程序員將一段代碼分配給多個線程并行執(zhí)行，從而利用多核處理器的優(yōu)勢。任務(wù)并行1任務(wù)分解將大型任務(wù)分解成多個獨立的子任務(wù)2任務(wù)分配將子任務(wù)分配給不同的處理器或線程3任務(wù)執(zhí)行每個處理器或線程獨立執(zhí)行分配的任務(wù)4結(jié)果合并將子任務(wù)的結(jié)果合并成最終結(jié)果任務(wù)并行是指將一個大型任務(wù)分解成多個獨立的子任務(wù)，并將這些子任務(wù)分配給不同的處理器或線程來執(zhí)行，最后將子任務(wù)的結(jié)果合并成最終結(jié)果。這種方法可以有效利用多核處理器或多臺計算機的計算能力，提高程序的執(zhí)行效率。數(shù)據(jù)并行1數(shù)據(jù)分解將大型數(shù)據(jù)集分解成多個較小的部分，每個部分分配給不同的處理器。每個處理器獨立處理自己的數(shù)據(jù)部分，無需相互通信。2并行操作所有處理器同時對各自的數(shù)據(jù)部分執(zhí)行相同的操作，例如矩陣乘法、圖像處理等。3結(jié)果匯總每個處理器完成操作后，將結(jié)果匯總到一個總結(jié)果中，例如將多個子矩陣相加得到最終矩陣。同步與互斥同步同步是指在多線程程序中，對共享資源的訪問進行協(xié)調(diào)，確保數(shù)據(jù)一致性?；コ饣コ馐侵冈谕粫r間，只有一個線程可以訪問共享資源，防止多個線程同時修改數(shù)據(jù)。關(guān)鍵區(qū)關(guān)鍵區(qū)是指需要進行同步操作的代碼段，使用互斥鎖來保護關(guān)鍵區(qū)。信號量信號量是一種同步機制，用于控制多個線程對共享資源的訪問次數(shù)。MPI簡介MPI（MessagePassingInterface，消息傳遞接口）是并行計算領(lǐng)域中最常用的通信標準之一。MPI提供了一套標準函數(shù)庫，允許在不同處理器之間進行數(shù)據(jù)交換和協(xié)作，為構(gòu)建大規(guī)模并行程序提供了強大的工具。通信原語11.發(fā)送將數(shù)據(jù)從一個進程發(fā)送到另一個進程。22.接收從另一個進程接收數(shù)據(jù)。33.探測檢查是否有可接收的消息。44.阻塞等待消息到達。點對點通信發(fā)送進程使用發(fā)送操作將消息發(fā)送給目標進程。接收目標進程使用接收操作接收消息。同步發(fā)送和接收操作可以使用同步機制來確保消息被正確傳遞。非阻塞發(fā)送和接收操作也可以使用非阻塞機制來提高性能。集合通信1廣播一個進程將數(shù)據(jù)發(fā)送到其他所有進程。2散射一個進程將數(shù)據(jù)發(fā)送到其他所有進程。3聚合所有進程將數(shù)據(jù)發(fā)送給一個進程進行匯總。數(shù)據(jù)分布循環(huán)分布循環(huán)分布將數(shù)據(jù)均勻地分配到所有處理器。適合用于處理數(shù)據(jù)密集型計算，例如矩陣乘法或圖像處理。塊分布塊分布將數(shù)據(jù)分成連續(xù)的塊，并分配給不同的處理器。適用于處理數(shù)據(jù)塊獨立的計算任務(wù)，例如排序或聚類。散列分布散列分布使用散列函數(shù)將數(shù)據(jù)分配到不同的處理器，適合處理數(shù)據(jù)隨機分布的計算任務(wù)，例如數(shù)據(jù)庫查詢。復(fù)制分布復(fù)制分布將數(shù)據(jù)復(fù)制到所有處理器，適用于處理需要快速訪問數(shù)據(jù)的計算任務(wù)，例如數(shù)據(jù)共享或協(xié)同計算。錯誤處理錯誤檢測代碼運行過程中，檢測并識別可能出現(xiàn)的錯誤，例如內(nèi)存溢出、除零錯誤等。錯誤處理通過異常處理機制、日志記錄等方式，捕獲和處理發(fā)生的錯誤，避免程序崩潰或產(chǎn)生不可預(yù)知的結(jié)果。錯誤恢復(fù)根據(jù)錯誤類型采取相應(yīng)的措施，例如重試、回滾操作，以盡可能恢復(fù)程序的正常運行狀態(tài)。錯誤日志記錄程序運行過程中發(fā)生的錯誤，包括錯誤類型、發(fā)生時間、相關(guān)信息等，便于分析和排查問題。GPU編程簡介圖形處理單元（GPU）是專門為圖形渲染和并行計算設(shè)計的處理器。GPU具有高度并行的架構(gòu)，能夠快速執(zhí)行大量計算任務(wù)。GPU編程是指編寫程序以利用GPU的并行處理能力來加速應(yīng)用程序。GPU編程通常使用專門的編程語言和庫，例如CUDA和OpenCL。這些語言和庫提供了訪問GPU資源并執(zhí)行并行計算的接口。CUDA編程模型GPU核心包含數(shù)百個CUDA核心，執(zhí)行并行計算任務(wù)。線程層次結(jié)構(gòu)CUDA程序使用線程塊和網(wǎng)格結(jié)構(gòu)進行組織，以實現(xiàn)最大程度的并行性。內(nèi)存模型CUDA支持不同級別的內(nèi)存，例如全局內(nèi)存、共享內(nèi)存和寄存器，以優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問和性能。內(nèi)存管理設(shè)備內(nèi)存CUDA程序通常分配在GPU上的設(shè)備內(nèi)存中，這是GPU專用的內(nèi)存空間，用于高速數(shù)據(jù)訪問和計算。主機內(nèi)存主機內(nèi)存是CPU可訪問的內(nèi)存空間，用于存儲程序代碼和輸入輸出數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)傳輸在CUDA編程中，需要將數(shù)據(jù)從主機內(nèi)存復(fù)制到設(shè)備內(nèi)存，并在計算完成后將結(jié)果復(fù)制回主機內(nèi)存。內(nèi)存分配CUDA提供函數(shù)用于分配和釋放設(shè)備內(nèi)存，并支持數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，以便在主機和設(shè)備之間共享數(shù)據(jù)。核函數(shù)核函數(shù)定義核函數(shù)是CUDA程序中的核心部分。它包含執(zhí)行實際計算的代碼，例如矩陣運算、圖像處理等。核函數(shù)結(jié)構(gòu)核函數(shù)使用__global__關(guān)鍵字聲明，并接收線程索引作為參數(shù)。它可以使用線程索引訪問GPU上的共享內(nèi)存。執(zhí)行流程當調(diào)用核函數(shù)時，它會被分配到多個線程塊中，每個塊包含多個線程。每個線程執(zhí)行核函數(shù)代碼，獨立地處理數(shù)據(jù)。流并行數(shù)據(jù)流流并行將數(shù)據(jù)視為連續(xù)流，類似于流水線。處理單元每個處理單元接收數(shù)據(jù)流的一部分，并進行獨立的計算。管道模式多個處理單元可以串聯(lián)，形成數(shù)據(jù)處理管道。案例分析本節(jié)課將探討幾個典型的并行程序設(shè)計應(yīng)用案例，