《高效能計算方法》課件

高效能計算方法歡迎來到高效能計算方法課程！課程前言課程目標了解高效能計算的基本概念，掌握性能優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)，并能夠運用這些技術(shù)解決實際問題。課程內(nèi)容涵蓋處理器架構(gòu)、內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)、并行處理、算法設(shè)計與優(yōu)化、大數(shù)據(jù)計算等內(nèi)容。計算機發(fā)展歷程11940s電子計算機的誕生，ENIAC等早期計算機問世。21950s-1970s晶體管和集成電路技術(shù)革新，計算機性能快速提升。31980s-1990s個人計算機的普及，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，計算機應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴大。42000s-至今多核處理器、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，推動計算機進入高效能計算時代。摩爾定律1核心思想集成電路芯片上可容納的晶體管數(shù)量，每兩年翻一番。2影響計算機性能不斷提升，成本不斷下降，推動了計算技術(shù)的快速發(fā)展。3挑戰(zhàn)芯片制造工藝接近物理極限，摩爾定律的有效性受到挑戰(zhàn)。硬件架構(gòu)進化1單核處理器早期計算機采用單核處理器，性能提升主要依靠提高時鐘頻率。2多核處理器為了突破單核性能瓶頸，采用多個核心并行執(zhí)行任務(wù)，提升計算能力。3多級緩存引入多級緩存體系，縮短內(nèi)存訪問時間，提高數(shù)據(jù)訪問速度。4異構(gòu)計算利用GPU、FPGA等加速器，針對特定任務(wù)進行加速，提升整體性能。處理器性能指標GHz時鐘頻率處理器每秒執(zhí)行指令的次數(shù)，頻率越高，性能越好。cores核心數(shù)量處理器包含的計算核心數(shù)量，核心數(shù)量越多，并行處理能力越強。MB緩存大小處理器內(nèi)部存儲數(shù)據(jù)的容量，緩存越大，數(shù)據(jù)訪問速度越快。TB/s帶寬處理器與內(nèi)存之間數(shù)據(jù)傳輸速度，帶寬越高，數(shù)據(jù)傳輸效率越高。軟件性能優(yōu)化算法優(yōu)化選擇高效的算法，減少計算量，提高程序效率。代碼優(yōu)化優(yōu)化代碼結(jié)構(gòu)，減少不必要的計算和內(nèi)存訪問，提升程序執(zhí)行速度。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)訪問效率，提升程序整體性能。內(nèi)存管理優(yōu)化合理分配和管理內(nèi)存，減少內(nèi)存碎片，提高內(nèi)存利用率。存儲體系結(jié)構(gòu)內(nèi)存主存儲器，速度快，容量小，用于存放當前運行的程序和數(shù)據(jù)。磁盤輔助存儲器，速度慢，容量大，用于長期保存數(shù)據(jù)，例如操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序和文件。內(nèi)存層次一級緩存速度最快，容量最小，用于存放最常用的數(shù)據(jù)，例如指令和數(shù)據(jù)。二級緩存速度較快，容量較大，用于存放一級緩存中未使用的部分數(shù)據(jù)。三級緩存速度較慢，容量最大，用于存放二級緩存中未使用的部分數(shù)據(jù)，以及磁盤上的數(shù)據(jù)。內(nèi)存訪問優(yōu)化數(shù)據(jù)局部性訪問內(nèi)存時，盡量訪問相鄰的數(shù)據(jù)，減少內(nèi)存訪問次數(shù)。數(shù)據(jù)預(yù)取提前將可能用到的數(shù)據(jù)加載到緩存中，減少數(shù)據(jù)訪問延遲。數(shù)據(jù)對齊將數(shù)據(jù)按照內(nèi)存地址對齊，提高內(nèi)存訪問效率。并行處理簡介定義將一個任務(wù)分解成多個子任務(wù)，由多個處理器同時執(zhí)行，提高計算效率。優(yōu)勢提高計算速度，解決單核性能瓶頸，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。應(yīng)用科學(xué)計算、工程仿真、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。多核架構(gòu)多核處理器將多個處理器核心集成在一個芯片上，實現(xiàn)并行處理。多處理器系統(tǒng)將多個處理器芯片連接在一起，形成多處理器系統(tǒng)，進一步提升并行處理能力。并行編程模型共享內(nèi)存模型多個處理器共享同一塊內(nèi)存空間，通過內(nèi)存變量進行通信和同步。消息傳遞模型每個處理器擁有獨立的內(nèi)存空間，通過消息傳遞進行通信和同步。并行算法設(shè)計1任務(wù)分解將原始問題分解成多個獨立的子任務(wù)，每個子任務(wù)由一個處理器執(zhí)行。2數(shù)據(jù)劃分將數(shù)據(jù)劃分成多個子集，分配給不同的處理器，減少數(shù)據(jù)競爭。3通信與同步設(shè)計有效的通信機制和同步機制，協(xié)調(diào)不同處理器之間的協(xié)作。高性能計算硬件GPU加速計算圖形處理單元專門為圖形渲染設(shè)計的處理器，擁有大量的并行計算單元。通用計算GPU可以用于通用計算任務(wù)，例如科學(xué)計算、人工智能等領(lǐng)域。加速效果GPU可以顯著加速計算密集型任務(wù)，例如矩陣運算、深度學(xué)習(xí)等。FPGA加速1現(xiàn)場可編程門陣列一種可定制的硬件電路，可以根據(jù)需要重新配置。2硬件加速FPGA可以根據(jù)特定任務(wù)進行定制，實現(xiàn)硬件級別的加速。3應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理、圖像識別、信號處理、人工智能等領(lǐng)域。新興硬件加速技術(shù)量子計算利用量子力學(xué)原理進行計算，可解決傳統(tǒng)計算機無法解決的問題。神經(jīng)形態(tài)計算模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)低功耗、高并行度的計算。光計算利用光子進行計算，速度更快，功耗更低。高效能編程框架MPI消息傳遞接口，用于編寫分布式并行程序。OpenMP共享內(nèi)存并行編程標準，用于編寫多線程程序。CUDANVIDIA開發(fā)的GPU并行編程平臺，用于編寫GPU加速程序。MPI并行編程特點基于消息傳遞模型，適用于分布式系統(tǒng)，支持多種編程語言。應(yīng)用科學(xué)計算、工程仿真、大數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域。OpenMP并行編程特點基于共享內(nèi)存模型，簡單易用，適用于多核處理器系統(tǒng)。應(yīng)用數(shù)值計算、圖像處理、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。CUDA并行編程特點面向GPU編程，提供豐富的庫函數(shù)和工具，適用于加速計算密集型任務(wù)。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)、圖像處理、科學(xué)計算等領(lǐng)域。算法復(fù)雜度分析1時間復(fù)雜度算法執(zhí)行時間隨輸入規(guī)模變化的趨勢。2空間復(fù)雜度算法運行所需的存儲空間隨輸入規(guī)模變化的趨勢。算法設(shè)計與優(yōu)化分治法將問題分解成子問題，遞歸解決子問題，最后合并結(jié)果。動態(tài)規(guī)劃將問題分解成子問題，記錄子問題的解，避免重復(fù)計算。貪心算法在每一步選擇最優(yōu)的方案，最終得到全局最優(yōu)解。算法性能分析性能指標執(zhí)行時間、內(nèi)存占用、吞吐量等指標，用于評估算法的效率。分析工具使用性能分析工具，例如性能計數(shù)器、代碼剖析器等，分析算法的瓶頸。大數(shù)據(jù)計算模型MapReduce將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分解成Map和Reduce兩個階段，并行執(zhí)行。流式計算對數(shù)據(jù)進行實時處理，適用于數(shù)據(jù)流場景。圖計算用于處理大型圖數(shù)據(jù)，例如社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)等。Hadoop/Spark大數(shù)據(jù)框架1Hadoop基于MapReduce模型，提供分布式存儲和計算能力，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。2Spark基于內(nèi)存計算，性能更高，適用于實時數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)。云計算與大數(shù)據(jù)云計算提供按需付費的計