中科大多核并行計算課件

中科大多核并行計算什么是多核處理器？1多個處理核心多核處理器包含多個獨立的處理核心，每個核心都可以獨立執(zhí)行指令。2共享資源多個核心共享相同的內(nèi)存、緩存和其他資源，允許它們協(xié)同工作。3提高性能通過并行執(zhí)行任務(wù)，多核處理器可以顯著提高計算速度和效率。多核處理器的并行計算優(yōu)勢性能提升通過并行執(zhí)行多個任務(wù)，多核處理器可以顯著提高計算速度，尤其適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或復(fù)雜計算。資源利用率多核處理器可以充分利用硬件資源，提高整體系統(tǒng)效率，減少資源浪費，并提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。串行與并行計算的區(qū)別串行計算指令依次執(zhí)行，一次只能執(zhí)行一個任務(wù)，速度受限于單個處理器的能力。并行計算多個處理器同時執(zhí)行多個任務(wù)，可以顯著提高計算速度，適合處理大型復(fù)雜問題。常見的并行編程模型線程編程模型通過創(chuàng)建多個線程來執(zhí)行任務(wù)，共享同一地址空間，適合數(shù)據(jù)共享和頻繁通信。消息傳遞編程模型通過進程間通信來傳遞數(shù)據(jù)，適合數(shù)據(jù)獨立和通信較少的情況。數(shù)據(jù)并行編程模型將數(shù)據(jù)劃分成多個部分，每個處理器處理一部分數(shù)據(jù)，適合數(shù)據(jù)密集型計算。共享內(nèi)存編程模型共享內(nèi)存所有進程共享同一塊內(nèi)存空間。高效通信進程間通信直接通過內(nèi)存訪問，速度快。同步與互斥需要同步機制解決數(shù)據(jù)競爭問題。分布式內(nèi)存編程模型每個進程擁有獨立的地址空間。進程之間通過消息傳遞進行通信。適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高性能計算。圖形處理器(GPU)的并行架構(gòu)GPU擁有大量的計算核心，可以并行執(zhí)行大量計算任務(wù)。GPU的并行架構(gòu)通常采用SIMD（單指令多數(shù)據(jù)流）技術(shù)，每個核心執(zhí)行相同的指令，但操作不同的數(shù)據(jù)。GPU的內(nèi)存結(jié)構(gòu)通常包含共享內(nèi)存、全局內(nèi)存、紋理內(nèi)存等。共享內(nèi)存速度最快，但容量有限，用于線程之間的快速數(shù)據(jù)共享。全局內(nèi)存容量大，但速度較慢，用于存儲程序代碼和大型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。紋理內(nèi)存用于存儲圖像數(shù)據(jù)，并提供高效的紋理采樣功能。CUDA編程模型和應(yīng)用CUDA架構(gòu)CUDA允許程序員利用GPU的并行計算能力來加速應(yīng)用程序。它提供了一種編程模型，使程序員能夠?qū)⑷蝿?wù)分解為多個線程，并在GPU上并行執(zhí)行它們。GPU編程CUDA提供了C語言擴展，允許程序員編寫針對GPU的代碼，利用其強大的并行處理能力來解決各種計算密集型問題。應(yīng)用領(lǐng)域CUDA在科學(xué)計算、機器學(xué)習(xí)、圖像處理和視頻渲染等領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，大幅提升這些領(lǐng)域的計算效率。OpenMP編程模型共享內(nèi)存并行OpenMP適用于共享內(nèi)存系統(tǒng)，多個線程共享同一個地址空間。指令驅(qū)動并行通過在代碼中添加指令來指定并行區(qū)域，例如#pragmaompparallel。線程管理OpenMP負責創(chuàng)建、管理和同步線程，簡化并行編程。并行程序設(shè)計的基本原理1任務(wù)分解將一個大型計算任務(wù)分解成多個獨立的任務(wù)，這些任務(wù)可以并行執(zhí)行。2任務(wù)分配將分解后的任務(wù)分配給多個處理器或線程執(zhí)行。3同步與通信協(xié)調(diào)并行執(zhí)行的任務(wù)，確保它們能正確地協(xié)作并最終得到正確的結(jié)果。并行任務(wù)分解和任務(wù)調(diào)度任務(wù)分解將大型任務(wù)分解成多個獨立的子任務(wù)，每個子任務(wù)可以并行執(zhí)行。任務(wù)調(diào)度將子任務(wù)分配給不同的處理器或線程，并協(xié)調(diào)它們之間的執(zhí)行順序。負載均衡將工作負載均勻地分布在所有處理器上，以最大限度地提高并行效率。依賴關(guān)系處理子任務(wù)之間的依賴關(guān)系，確保它們按正確的順序執(zhí)行。線程同步與互斥問題信號量信號量是一種計數(shù)器，用于控制對共享資源的訪問?；コ怄i互斥鎖確保在同一時間只有一個線程可以訪問共享資源。條件變量條件變量允許線程等待特定的條件發(fā)生，然后繼續(xù)執(zhí)行。死鎖問題及預(yù)防措施1死鎖定義多個進程互相等待對方釋放資源，導(dǎo)致所有進程都無法繼續(xù)執(zhí)行，陷入死鎖狀態(tài)。2死鎖條件互斥、占有并等待、不可剝奪、循環(huán)等待。3預(yù)防措施破壞死鎖條件之一，例如使用資源分配圖或資源預(yù)分配等方法。并行算法設(shè)計的基本策略任務(wù)分解將問題分解成可并行執(zhí)行的子任務(wù)。通信優(yōu)化最小化不同任務(wù)之間的通信量。負載均衡確保各個任務(wù)分配到合理的處理單元。排序算法的并行化1歸并排序?qū)?shù)據(jù)劃分為子集，遞歸排序，合并排序后的子集。2快速排序選擇一個基準值，將數(shù)據(jù)劃分為大于和小于基準值的子集。3桶排序?qū)?shù)據(jù)放入若干個桶中，對每個桶內(nèi)的元素進行排序。排序算法是計算機科學(xué)中重要的基礎(chǔ)算法，并行化排序算法可以有效提高排序效率。矩陣運算的并行化1矩陣乘法將矩陣分解成多個子矩陣，并行計算每個子矩陣的乘積2矩陣加法將矩陣分解成多個行或列，并行計算每個行或列的加法3矩陣轉(zhuǎn)置將矩陣分解成多個塊，并行計算每個塊的轉(zhuǎn)置圖算法的并行化1并行圖遍歷利用多線程或多核處理器并行執(zhí)行深度優(yōu)先搜索或廣度優(yōu)先搜索算法，提高圖遍歷效率。2分布式圖計算將大規(guī)模圖數(shù)據(jù)拆分成多個子圖，分配到不同的節(jié)點上進行并行計算，例如使用MapReduce或Spark等框架。3并行圖匹配利用多線程或多核處理器并行搜索圖中的匹配模式，例如子圖匹配、圖同構(gòu)等問題。內(nèi)存訪問模式對性能的影響局部性原理程序傾向于訪問相鄰的內(nèi)存位置，這可以提高緩存命中率，降低內(nèi)存延遲?？臻g局部性如果程序訪問了某個內(nèi)存位置，它很可能很快訪問該位置附近的其他位置。時間局部性如果程序訪問了某個內(nèi)存位置，它很可能在不久的將來再次訪問該位置。并行程序的測試和調(diào)試單元測試測試并行程序的各個模塊，確保每個模塊的功能正確性。集成測試測試不同模塊之間的交互，確保它們能夠協(xié)同工作。性能測試評估并行程序的性能，例如吞吐量和延遲。性能分析和優(yōu)化技術(shù)分析工具性能分析工具可以幫助識別程序中的瓶頸和優(yōu)化機會.ValgrindGprofPerf優(yōu)化策略優(yōu)化策略包括代碼重構(gòu)、算法改進、內(nèi)存分配優(yōu)化和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)選擇.并行化緩存優(yōu)化數(shù)據(jù)局部性多核處理器編程實踐案例矩陣乘法利用OpenMP并行化矩陣乘法算法，展示多線程如何加速矩陣計算。網(wǎng)頁爬取使用多線程并發(fā)訪問多個網(wǎng)頁，提高網(wǎng)頁爬取效率，并探討線程同步問題。分布式計算以MPI為例，演示如何使用消息傳遞接口實現(xiàn)分布式計算，解決大型科學(xué)計算問題。MPI編程模型消息傳遞接口MPI(MessagePassingInterface)是一種用于并行計算的標準編程接口，它允許在多個進程之間傳遞消息。分布式內(nèi)存MPI主要用于分布式內(nèi)存系統(tǒng)，每個進程擁有自己的私有內(nèi)存空間。通信機制MPI提供了豐富的通信機制，包括點對點通信和集體通信，以支持不同類型的并行計算任務(wù)。OpenACC編程模型1并行化指令使用OpenACC指令，可以輕松地將代碼并行化。2自動優(yōu)化OpenACC編譯器可以自動優(yōu)化代碼，以提高性能。3跨平臺支持OpenACC支持多種硬件平臺，包括CPU和GPU。未來多核處理器的發(fā)展趨勢更多核心隨著制造工藝的進步，將會有更多的核心集成到單一芯片上，提供更高的計算能力。異構(gòu)計算未來處理器將包含不同類型的核心，例如CPU、GPU和專用加速器，以優(yōu)化各種工作負載。人工智能加速處理器將專門為人工智能算法進行優(yōu)化，以加速深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)任務(wù)。量子計算量子計算技術(shù)有望徹底改變計算領(lǐng)域，并為解決復(fù)雜問題