《并行計(jì)算原理與MPI編程》課件教程

《并行計(jì)算原理與MPI編程》課件教程課程概述：并行計(jì)算的重要性數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大現(xiàn)代科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增長(zhǎng)，傳統(tǒng)單機(jī)無法滿足處理需求。計(jì)算復(fù)雜度不斷提高許多科學(xué)計(jì)算、人工智能等領(lǐng)域，計(jì)算模型復(fù)雜度越來越高，需要更高效的計(jì)算方法。并行計(jì)算是解決問題的關(guān)鍵并行計(jì)算的基本概念：什么是并行？并行計(jì)算的核心利用多個(gè)處理器或計(jì)算單元同時(shí)執(zhí)行任務(wù)，以提高計(jì)算速度和效率。并行化的目標(biāo)將一個(gè)大的計(jì)算任務(wù)分解成多個(gè)子任務(wù)，并行執(zhí)行這些子任務(wù)，最終合并結(jié)果。并行計(jì)算的關(guān)鍵要素并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)優(yōu)勢(shì)提高計(jì)算速度和效率擴(kuò)展性強(qiáng)，可處理大規(guī)模問題突破傳統(tǒng)單機(jī)計(jì)算的局限性挑戰(zhàn)并行算法設(shè)計(jì)復(fù)雜通信開銷問題調(diào)試和維護(hù)難度高并行計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域科學(xué)計(jì)算天氣預(yù)報(bào)氣候模擬藥物研發(fā)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能圖形渲染電影特效游戲開發(fā)虛擬現(xiàn)實(shí)并行計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)12共享內(nèi)存所有處理器共享同一個(gè)內(nèi)存空間分布式內(nèi)存每個(gè)處理器擁有獨(dú)立的內(nèi)存空間并行編程模型1數(shù)據(jù)并行將數(shù)據(jù)分成多個(gè)部分，每個(gè)處理器處理一部分?jǐn)?shù)據(jù)2任務(wù)并行將任務(wù)分解成多個(gè)子任務(wù)，每個(gè)處理器執(zhí)行一個(gè)子任務(wù)MPI簡(jiǎn)介：消息傳遞接口MPI簡(jiǎn)介MessagePassingInterface，消息傳遞接口，是一種用于并行計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議。MPI的優(yōu)勢(shì)跨平臺(tái)、可移植性好、廣泛應(yīng)用于各種并行計(jì)算環(huán)境。MPI編程特點(diǎn)利用消息傳遞機(jī)制實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間通信，適合分布式內(nèi)存系統(tǒng)。MPI的起源與發(fā)展起源MPI誕生于20世紀(jì)90年代，源于對(duì)不同并行編程庫的整合需求。發(fā)展MPI標(biāo)準(zhǔn)不斷完善，增加了新的通信功能和性能優(yōu)化機(jī)制。應(yīng)用MPI已成為并行計(jì)算領(lǐng)域的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，廣泛應(yīng)用于各種科學(xué)計(jì)算和工程應(yīng)用。MPI標(biāo)準(zhǔn)與實(shí)現(xiàn)MPI標(biāo)準(zhǔn)由MPIForum制定，定義了MPI庫的基本函數(shù)和通信機(jī)制。MPI實(shí)現(xiàn)包括OpenMPI、MPICH、IntelMPI等，根據(jù)不同平臺(tái)和需求進(jìn)行優(yōu)化。MPI編程環(huán)境搭建選擇MPI實(shí)現(xiàn)根據(jù)平臺(tái)和需求選擇合適的MPI實(shí)現(xiàn)，如OpenMPI、MPICH等。編譯器配置設(shè)置編譯器選項(xiàng)，鏈接MPI庫文件，例如使用mpicc、mpif90等編譯器。運(yùn)行環(huán)境配置配置MPI運(yùn)行環(huán)境變量，例如設(shè)置MPI_HOME、LD_LIBRARY_PATH等。MPI基本函數(shù)：初始化與關(guān)閉初始化MPI_Init函數(shù)，用于初始化MPI環(huán)境，創(chuàng)建進(jìn)程組和通信域。關(guān)閉MPI_Finalize函數(shù)，用于關(guān)閉MPI環(huán)境，釋放資源。MPI_Init函數(shù)詳解1函數(shù)原型MPI_Init(&argc,&argv)2參數(shù)argc：命令行參數(shù)數(shù)量3參數(shù)argv：命令行參數(shù)數(shù)組MPI_Comm_size函數(shù)詳解1函數(shù)原型MPI_Comm_size(MPI_Commcomm,int*size)2參數(shù)comm：通信域3參數(shù)size：進(jìn)程數(shù)量MPI_Comm_rank函數(shù)詳解MPI_Finalize函數(shù)詳解函數(shù)原型MPI_Finalize()功能關(guān)閉MPI環(huán)境，釋放資源。MPI通信域：COMM_WORLDCOMM_WORLD是MPI默認(rèn)的通信域，包含所有參與并行計(jì)算的進(jìn)程。點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信：發(fā)送與接收MPI_Send函數(shù)發(fā)送數(shù)據(jù)到目標(biāo)進(jìn)程1MPI_Recv函數(shù)接收來自源進(jìn)程的數(shù)據(jù)2MPI_Send函數(shù)詳解1函數(shù)原型2參數(shù)buf：發(fā)送緩沖區(qū)3參數(shù)count：發(fā)送數(shù)據(jù)量4參數(shù)datatype：數(shù)據(jù)類型MPI_Recv函數(shù)詳解1函數(shù)原型2參數(shù)buf：接收緩沖區(qū)3參數(shù)count：接收數(shù)據(jù)量4參數(shù)datatype：數(shù)據(jù)類型阻塞式vs.非阻塞式通信阻塞式通信發(fā)送或接收函數(shù)執(zhí)行時(shí)，進(jìn)程會(huì)被阻塞，直到通信完成才能繼續(xù)執(zhí)行。非阻塞式通信發(fā)送或接收函數(shù)執(zhí)行時(shí)，進(jìn)程不會(huì)被阻塞，可以繼續(xù)執(zhí)行其他操作，直到通信完成才能獲取結(jié)果。MPI_Isend函數(shù)詳解1函數(shù)原型MPI_Isend(void*buf,intcount,MPI_Datatypedatatype,intdest,inttag,MPI_Commcomm,MPI_Request*request)2參數(shù)buf：發(fā)送緩沖區(qū)3參數(shù)count：發(fā)送數(shù)據(jù)量4參數(shù)datatype：數(shù)據(jù)類型5參數(shù)request：請(qǐng)求句柄MPI_Irecv函數(shù)詳解1函數(shù)原型MPI_Irecv(void*buf,intcount,MPI_Datatypedatatype,intsource,inttag,MPI_Commcomm,MPI_Request*request)2參數(shù)buf：接收緩沖區(qū)3參數(shù)count：接收數(shù)據(jù)量4參數(shù)datatype：數(shù)據(jù)類型5參數(shù)request：請(qǐng)求句柄MPI_Wait函數(shù)詳解MPI_Test函數(shù)詳解函數(shù)原型MPI_Test(MPI_Request*request,int*flag,MPI_Status*status)參數(shù)flag：通信是否完成標(biāo)志參數(shù)status：狀態(tài)信息消息標(biāo)簽與通信域消息標(biāo)簽用于區(qū)分不同類型的消息，通信域用于限制通信范圍。集體通信：廣播與收集廣播將數(shù)據(jù)從一個(gè)進(jìn)程發(fā)送到所有其他進(jìn)程1收集將數(shù)據(jù)從所有進(jìn)程收集到一個(gè)進(jìn)程2MPI_Bcast函數(shù)詳解1函數(shù)原型2參數(shù)buf：發(fā)送緩沖區(qū)3參數(shù)count：數(shù)據(jù)量4參數(shù)datatype：數(shù)據(jù)類型MPI_Gather函數(shù)詳解1函數(shù)原型2參數(shù)sendbuf：發(fā)送緩沖區(qū)3參數(shù)sendcount：發(fā)送數(shù)據(jù)量4參數(shù)datatype：數(shù)據(jù)類型MPI_Scatter函數(shù)詳解1函數(shù)原型2參數(shù)sendbuf：發(fā)送緩沖區(qū)3參數(shù)sendcount：發(fā)送數(shù)據(jù)量4參數(shù)datatype：數(shù)據(jù)類型MPI_Allgather函數(shù)詳解1函數(shù)原型2參數(shù)sendbuf：發(fā)送緩沖區(qū)3參數(shù)sendcount：發(fā)送數(shù)據(jù)量4參數(shù)datatype：數(shù)據(jù)類型MPI_Reduce函數(shù)詳解1函數(shù)原型2參數(shù)sendbuf：發(fā)送緩沖區(qū)3參數(shù)recvbuf：接收緩沖區(qū)4參數(shù)count：數(shù)據(jù)量MPI_Allreduce函數(shù)詳解1函數(shù)原型2參數(shù)sendbuf：發(fā)送緩沖區(qū)3參數(shù)recvbuf：接收緩沖區(qū)4參數(shù)count：數(shù)據(jù)量規(guī)約操作：求和、最大值、最小值等MPI_SUM求和MPI_MAX求最大值MPI_MIN求最小值用戶自定義規(guī)約操作定義操作函數(shù)創(chuàng)建用戶自定義的規(guī)約操作函數(shù)，指定操作邏輯。注冊(cè)操作函數(shù)使用MPI_Op_create函數(shù)注冊(cè)自定義操作函數(shù)。使用自定義操作在MPI_Reduce和MPI_Allreduce函數(shù)中使用自定義操作。派生數(shù)據(jù)類型：連續(xù)型連續(xù)型創(chuàng)建連續(xù)的多個(gè)基本數(shù)據(jù)類型組成的派生數(shù)據(jù)類型。結(jié)構(gòu)型創(chuàng)建由不同基本數(shù)據(jù)類型或派生數(shù)據(jù)類型組成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型。派生數(shù)據(jù)類型：結(jié)構(gòu)型1定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用結(jié)構(gòu)體或數(shù)組定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包含不同類型的數(shù)據(jù)。2創(chuàng)建派生數(shù)據(jù)類型使用MPI_Type_struct函數(shù)創(chuàng)建結(jié)構(gòu)型派生數(shù)據(jù)類型，指定每個(gè)元素的偏移量和數(shù)據(jù)類型。MPI_Type_contiguous函數(shù)詳解函數(shù)原型MPI_Type_contiguous(intcount,MPI_Datatypeoldtype,MPI_Datatype*newtype)參數(shù)count：元素?cái)?shù)量參數(shù)oldtype：原始數(shù)據(jù)類型參數(shù)newtype：派生數(shù)據(jù)類型MPI_Type_struct函數(shù)詳解函數(shù)原型MPI_Type_struct(intcount,int*array_of_blocklengths,MPI_Aint*array_of_displacements,MPI_Datatype*array_of_types,MPI_Datatype*newtype)參數(shù)count：元素?cái)?shù)量參數(shù)array_of_blocklengths：每個(gè)元素的長(zhǎng)度參數(shù)array_of_displacements：每個(gè)元素的偏移量參數(shù)array_of_types：每個(gè)元素的數(shù)據(jù)類型參數(shù)newtype：派生數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)布局與性能優(yōu)化數(shù)據(jù)布局優(yōu)化合理安排數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的布局，可以提高通信效率。性能優(yōu)化技巧減少通信次數(shù)使用更高效的通信函數(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)類型并行算法設(shè)計(jì)：分解與分配分解任務(wù)將一個(gè)大的計(jì)算任務(wù)分解成多個(gè)子任務(wù)，每個(gè)處理器負(fù)責(zé)執(zhí)行一個(gè)子任務(wù)。分配數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)分配到不同的處理器，確保每個(gè)處理器都有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。負(fù)載均衡策略：靜態(tài)vs.動(dòng)態(tài)靜態(tài)負(fù)載均衡在程序開始前分配任務(wù)，每個(gè)處理器負(fù)責(zé)固定的工作量。動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡在程序運(yùn)行過程中動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)分配，根據(jù)處理器負(fù)載情況進(jìn)行調(diào)整。并行排序算法：歸并排序1分解將待排序數(shù)據(jù)分成多個(gè)子數(shù)組，每個(gè)處理器負(fù)責(zé)排序一個(gè)子數(shù)組。2合并使用并行歸并排序算法，將排序好的子數(shù)組合并成最終的排序結(jié)果。并行矩陣乘法算法分解矩陣將矩陣分解成多個(gè)子矩陣，每個(gè)處理器負(fù)責(zé)計(jì)算一個(gè)子矩陣。并行計(jì)算使用MPI通信函數(shù)，將子矩陣的結(jié)果進(jìn)行合并。并行搜索算法數(shù)據(jù)劃分將搜索空間分成多個(gè)部分，每個(gè)處理器負(fù)責(zé)搜索一部分?jǐn)?shù)據(jù)。并行搜索每個(gè)處理器在自己的搜索空間中進(jìn)行搜索，并使用MPI通信函數(shù)共享信息。結(jié)果合并將所有處理器的搜索結(jié)果進(jìn)行合并，得到最終的搜索結(jié)果。MPI性能分析與優(yōu)化性能分析使用MPI提供的工具，例如MPI_Wtime函數(shù)，分析通信開銷和計(jì)算開銷。性能優(yōu)化根據(jù)性能分析結(jié)果，采取措施優(yōu)化代碼，減少通信開銷，提高計(jì)算效率。通信開銷分析通信頻率減少通信次數(shù)，例如使用集體通信代替點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信。通信數(shù)據(jù)量減少每次通信的數(shù)據(jù)量，例如使用派生數(shù)據(jù)類型。通信方式選擇更高效的通信方式，例如使用非阻塞式通信。計(jì)算開銷分析計(jì)算開銷分析每個(gè)處理器上的計(jì)算負(fù)載，確保每個(gè)處理器都有足夠的工作量。算法優(yōu)化選擇更有效的算法，例如使用并行算法代替串行算法。優(yōu)化策略：減少通信、提高計(jì)算效率1數(shù)據(jù)局部性將數(shù)據(jù)盡可能靠近處理器，減少數(shù)據(jù)傳輸距離。2緩存優(yōu)化使用緩存技術(shù)，減少對(duì)內(nèi)存的訪問次數(shù)。3并行算法優(yōu)化選擇更適合并行計(jì)算的算法。并行調(diào)試技術(shù)：GDB與MPI調(diào)試器GDB調(diào)試使用GDB調(diào)試器，可以查看每個(gè)進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)。MPI調(diào)試器使用MPI調(diào)試器，可以分析MPI通信過程，例如使用MPI_Barrier函數(shù)同步進(jìn)程執(zhí)行。死鎖檢測(cè)與避免死鎖定義多個(gè)進(jìn)程互相等待對(duì)方釋放資源，導(dǎo)致程序無法繼續(xù)執(zhí)行。死鎖檢測(cè)使用MPI_Barrier函數(shù)同步進(jìn)程執(zhí)行，檢查是否有進(jìn)程被阻塞。死鎖避免使用合理的通信順序，避免進(jìn)程互相等待。競(jìng)爭(zhēng)條件與數(shù)據(jù)一致性競(jìng)爭(zhēng)條件多個(gè)進(jìn)程同時(shí)訪問同一個(gè)共享資源，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。數(shù)據(jù)一致性確保所有進(jìn)程訪問共享資源時(shí)，數(shù)據(jù)始終保持一致。MPI編程實(shí)踐：案例分析數(shù)值模擬使用MPI求解偏微分方程，例如熱傳導(dǎo)方程、流體力學(xué)方程等。數(shù)據(jù)處理使用MPI進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，例如文本分析、圖像處理等。數(shù)值模擬：偏微分方程求解有限差分法使用有限差分法將偏微分方程離散化，得到線性方程組。并行求解使用MPI將線性方程組分解到多個(gè)處理器上并行求解。數(shù)據(jù)處理：文本分析1文本分割將文本分成多個(gè)部分，每個(gè)處理器負(fù)責(zé)處理一部分文本。2詞頻統(tǒng)計(jì)每個(gè)處理器統(tǒng)計(jì)自己負(fù)責(zé)的文本中的詞頻。3結(jié)果匯總使用MPI將所有處理器的詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行匯總。圖像處理：圖像分割圖像分割將圖像分成多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)一個(gè)物體或場(chǎng)景。并行處理使用MPI將圖像分成多個(gè)部分，每個(gè)處理器負(fù)責(zé)處理一部分圖像。并行計(jì)算的未來發(fā)展趨勢(shì)GPU加速計(jì)算利用GPU的并行計(jì)算能力，加速科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。分布