并行程序设计导论学习教案-2024鲜版

并行程序设计导论学习教案12024/3/28课程介绍与目标并行计算基础进程间通信与同步并行编程模型与框架典型并行算法剖析性能评价与优化策略课程总结与展望22024/3/2801课程介绍与目标32024/3/28计算机硬件发展随着多核处理器、GPU、集群等并行计算硬件的普及，并行程序设计成为提高计算性能的关键。软件开发需求大数据、人工智能等领域对高性能计算的需求日益增长，掌握并行程序设计技术对于软件开发者至关重要。学科交叉融合并行程序设计涉及计算机体系结构、操作系统、编程语言等多个学科领域，具有交叉融合的特点。并行程序设计导论课程背景42024/3/28知识目标掌握并行计算的基本概念、原理和方法，了解并行计算硬件和软件技术。能力目标能够分析和设计并行算法，具备一定的并行程序设计和优化能力。素质目标培养学生的创新思维和团队协作能力，提高学生的计算机素养和解决问题的能力。教学目标与要求03020152024/3/28介绍并行计算的基本概念、分类、评价指标等。并行计算基础介绍多核处理器、GPU、集群等并行计算硬件的原理和特点。并行计算硬件介绍并行编程模型、并行编程语言、并行算法设计和优化等。并行计算软件通过案例分析，让学生了解并行计算在科学计算、大数据处理等领域的应用。实践案例分析课程内容与结构62024/3/2802并行计算基础72024/3/28并行计算概念及分类并行计算定义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。并行计算分类根据并行粒度不同可分为位级并行、指令级并行、数据级并行和任务级并行。82024/3/28弗林分类法01根据指令流和数据流的不同组织方式，将计算机系统结构分为单指令流单数据流（SISD）、单指令流多数据流（SIMD）、多指令流单数据流（MISD）和多指令流多数据流（MIMD）。并行计算机访存模型02包括均匀存储器访问模型（UMA）、非均匀存储器访问模型（NUMA）和全高速缓存访问模型（COMA）。并行计算机互连网络03常见的互连网络有线性阵列、二维阵列、立方体、超立方体、蝶形网络等。并行计算机体系结构92024/3/28把一个计算问题分解成若干个小的计算问题，以便在多个处理器上并行执行。分解数据局部性负载均衡可扩展性尽量使数据在计算过程中保持局部性，减少数据通信开销。尽量使各个处理器的负载保持均衡，避免出现某些处理器空闲而其他处理器过载的情况。算法应具有良好的可扩展性，以便在处理器数量增加时能够保持较高的并行效率。并行算法设计原则102024/3/2803进程间通信与同步112024/3/280102管道（Pipe）管道是最基本的进程间通信方式之一，它允许一个进程向另一个进程发送数据。常见的管道有匿名管道和命名管道。消息队列（Messag…消息队列是消息的链接表，存放在内核中并由消息队列标识符标识。进程可以通过发送消息和接收消息来进行通信。信号（Signal）信号是一种比较简单的通信方式，用于通知接收进程有某个事件已经发生。共享内存（Shared…共享内存允许多个进程访问同一块内存空间，进程可以通过读写共享内存中的数据进行通信。套接字（Socket）套接字是一种更为一般的进程间通信机制，它允许不同机器上的进程进行通信。030405进程间通信方式122024/3/28进程同步机制互斥锁（Mutex）互斥锁是一种简单的同步机制，用于保护共享资源的访问。当一个进程获得互斥锁时，其他进程无法访问该共享资源。信号量（Semaphore）信号量是一个整型变量，可以用于控制多个进程对共享资源的访问。信号量的值表示可用资源的数量。条件变量（ConditionVaria…条件变量是一种复杂的同步机制，用于在多个进程之间同步状态变化。它允许一个或多个进程等待某个条件成立。屏障（Barrier）屏障是一种同步机制，用于确保一组进程在继续执行之前都达到某个点。132024/3/28死锁的概念死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法向前推进。死锁产生的原因竞争资源、进程推进顺序不当等。死锁的解决方法预防死锁、避免死锁、检测死锁和解除死锁。其中预防死锁和避免死锁是通过破坏产生死锁的四个必要条件来实现的；检测死锁是通过系统检测机构来发现死锁并解除；解除死锁则是通过资源剥夺或撤销进程来解除死锁状态。死锁问题及解决方法142024/3/2804并行编程模型与框架152024/3/28ABCD共享内存编程模型原理多个线程或进程共享同一块内存空间，通过读写共享内存中的数据进行通信和协作。缺点存在数据一致性和同步问题，需要采用锁等机制进行控制。优点数据共享方便，编程相对简单。常见实现OpenMP、Pthreads等。162024/3/28原理进程间通过发送和接收消息进行通信，每个进程有自己的内存空间。优点避免了共享内存中的数据一致性和同步问题，易于扩展到分布式系统。缺点编程相对复杂，需要显式地管理消息的发送和接收。常见实现MPI（MessagePassingInterface）等。消息传递编程模型172024/3/28优点能够充分利用多核、多线程等并行计算资源，提高计算效率。常见实现CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）、OpenCL（OpenComputingLanguage）等。缺点需要对数据进行划分和合并，编程复杂度较高。原理将数据划分为多个部分，在多个处理单元上并行处理，处理单元之间通过数据交换进行协作。数据并行编程模型182024/3/2805典型并行算法剖析192024/3/2803矩阵求逆并行化采用迭代法或分块法，将求逆过程分解为多个可并行处理的子任务。01矩阵乘法并行化将大矩阵拆分成小块，分配给不同处理单元进行计算，最后合并结果。02矩阵转置并行化按行或列划分矩阵，各处理单元分别负责部分数据的转置操作。矩阵运算并行化方法202024/3/28并行最短路径算法如Dijkstra算法和Floyd算法的并行化，通过划分图结构或任务级并行实现加速。并行最小生成树算法如Prim算法和Kruskal算法的并行化，利用并行排序和并查集操作提高性能。并行图匹配算法采用分布式存储和计算资源，设计高效的图匹配并行算法。图论问题并行化策略212024/3/28任务划分并行化将动态规划问题的计算过程划分为多个子任务，各处理单元分别承担一部分任务的计算工作。管道并行化通过设计合理的计算流程和数据传输方式，实现动态规划问题的流水线式并行处理。数据划分并行化将动态规划问题的数据空间划分为多个子空间，各处理单元分别负责一部分数据的计算。动态规划问题并行化思路222024/3/2806性能评价与优化策略232024/3/28执行时间程序运行所需的时间，通常使用计时器进行测量。CPU时间程序在CPU上执行的时间，可以通过操作系统提供的接口获取。内存占用程序运行时所占用的内存空间大小，可以通过内存监控工具进行测量。I/O操作次数程序进行输入/输出操作的次数，可以通过操作系统提供的接口进行统计。性能评价指标及方法242024/3/28剖析器使用剖析器对程序进行性能分析，找出程序中耗费时间最多的部分。日志分析通过分析程序运行日志，找出可能存在的性能问题。调试工具使用调试工具对程序进行单步跟踪和断点调试，定位性能问题所在。资源监控监控程序运行时的CPU、内存、I/O等资源使用情况，找出资源瓶颈。程序性能瓶颈诊断技巧252024/3/28针对程序中耗费时间最多的部分，尝试使用更高效的算法进行替换。算法优化将程序中可以并行执行的部分进行并行化改造，利用多核CPU的并行计算能力提高程序性能。并行化改造根据程序的数据访问模式，选择合适的数据结构以提高数据访问效率。数据结构优化通过优化编译器选项、调整代码结构、减少不必要的内存分配等手段，提高程序执行效率。代码优化01030204优化策略及实践案例分享262024/3/2807课程总结与展望272024/3/28关键知识点回顾并行计算基本概念并行程序性能优化并行算法设计策略并行编程模型与框架介绍了并行计算的定义、分类、应用领域以及衡量并行系统性能的主要指标。详细讲解了分治策略、划分原理、平衡树和前缀计算等并行算法设计策略，以及它们在不同场景下的应用。介绍了消息传递接口（MPI）、OpenMP、CUDA等并行编程模型和框架，包括它们的基本原理、编程接口和使用方法。探讨了并行程序性能优化的方法，如减少通信开销、提高计算与通信重叠、使用高效的数据结构和算法等。282024/3/28展示学生在课程期间完成的并行计算课程项目，包括项目背景、目标、实现过程、实验结果和遇到的问题等。针对学生的课程项目，进行点评和讨论，指出项目中的优点和不足，提出改进意见和建议。学生作品展示与点评学生作品点评并行计算课程项目292024/3/28未来发展趋势预测并行计算硬件发展并行计算教育推广并行算法与软件创新并行计算在科学研究中的应用随着摩尔定律的失效