泛型并行算法设计模式

1/1泛型并行算法设计模式第一部分并行算法的泛型化方法 2第二部分数据并行和任务并行模式 4第三部分算法模板和参数化 7第四部分负载均衡策略优化 10第五部分并发性和错误处理 13第六部分性能建模和分析 15第七部分并行算法的扩展性 18第八部分泛型并行编程框架 21

第一部分并行算法的泛型化方法关键词关键要点【抽象并行算法】

1.将算法流程抽象为更高层次的概念，独立于特定数据结构和计算平台。

2.关注算法的并发执行模式和数据依赖关系，而不依赖于具体的实现细节。

3.提供算法执行的基本框架，允许针对不同的并行架构和数据类型进行定制。

【并发执行模式】

并行算法的泛型化方法

简介

泛型化并行算法是设计并行算法的一种方法，使其可以应用于各种问题，而无需进行修改。这可以提高代码重用性并减少开发时间。

方法

泛型化并行算法通常遵循以下步骤：

1.识别通用模式：确定并行算法中可以泛型化的通用模式。这些模式通常涉及数据并行（对独立数据的操作）或并行归约（对数据集合进行聚合操作）。

2.抽象通用功能：使用泛型编程技术抽象出通用功能。这可以采用模板或虚函数等方法实现。

3.实现并行机制：实现并行机制以并行执行抽象功能。这可以使用OpenMP、MPI或其他并行编程模型。

4.定制特定问题：为特定问题自定义泛型算法。这涉及提供特定于问题的输入数据和并行化策略。

优点

泛型化并行算法提供以下优点：

*代码重用性：相同的算法可以应用于多个问题，从而提高代码重用性。

*开发时间减少：通过重用通用代码，可以减少开发新算法的时间。

*可移植性：使用泛型编程技术可以实现跨平台可移植性。

*性能优化：可以根据特定平台和问题进行定制，从而优化性能。

缺点

泛型化并行算法也有一些缺点：

*代码复杂性：泛型代码可能比特定算法更复杂。

*性能开销：泛型性可能会引入性能开销，因为它需要对通用性进行抽象和实现。

*可扩展性：泛型算法可能无法扩展到具有不同并行模式或数据结构的问题。

应用

泛型并行算法已被广泛用于各种应用中，包括：

*图像处理：图像滤波、图像增强

*科学计算：矩阵乘法、傅里叶变换

*大数据分析：数据排序、数据聚类

*机器学习：神经网络训练、支持向量机

示例

考虑一个并行归约算法，用于将数组中的元素相加。该算法可以使用泛型代码如下实现：

```

template<typenameT>

//创建并行区域

#pragmaompparallelreduction(+:sum)

//使用原子操作累加和

#pragmaompatomic

sum+=data[i];

}

//返回结果

returnsum;

}

```

通过提供不同的数据类型和数组大小，该算法可以应用于各种问题。

结论

泛型化并行算法设计模式提供了一种强大的方法，用于设计可重用、高性能且可移植的并行算法。通过抽象通用模式和定制特定问题，开发人员可以利用这种方法提高生产力和代码质量。第二部分数据并行和任务并行模式数据并行和任务并行模式

数据并行

数据并行是一种并行编程模式，其中多个处理器同时处理相同操作的大量数据集的不同部分。每个处理器处理数据集的一个子集，并且结果被合并以产生最终结果。

特点：

*所有处理器执行相同的操作。

*数据集被划分为多个子集，每个子集由一个处理器处理。

*适用于数据处理密集型算法，其中相同操作需要对海量数据集执行。

示例：

*计算数组元素的总和。

*查找列表中最大的元素。

*对矩阵进行并行乘法。

任务并行

任务并行是一种并行编程模式，其中多个处理器并行执行不同的任务。每个处理器被分配一个任务，并且所有任务的结果被合并以产生最终结果。

特点：

*不同的处理器执行不同的任务。

*任务可以是独立的或彼此依赖的。

*适用于计算密集型算法，其中问题可以分解为多个独立的任务。

示例：

*渲染视频帧。

*并行执行MonteCarlo模拟。

*解决搜索问题。

选择合适模式的因素

选择数据并行或任务并行的适当模式取决于问题的性质和可用的资源。

#适合数据并行的因素：

*数据密集型算法，需要对大量数据执行相同的操作。

*数据集可以轻松划分为多个子集。

*处理器的数量与数据集的大小成正比。

#适合任务并行的因素：

*计算密集型算法，可以分解为多个独立的任务。

*任务之间没有显着的依赖性。

*处理器的数量有限。

模式的优缺点

#数据并行的优点：

*显着的性能提升，尤其是在处理大型数据集时。

*易于实现，因为所有处理器执行相同的操作。

*可扩展性好，因为可以轻松添加更多处理器来处理更大的数据集。

#数据并行的缺点：

*依赖于数据集的并行性。

*可能存在开销，例如拆分和合并数据集。

#任务并行的优点：

*灵活且可扩展，因为可以分解和分配各种类型的任务。

*适用于计算密集型算法，即使数据集不大。

*可以在有限数量的处理器上有效利用。

#任务并行的缺点：

*实现更复杂，因为需要管理任务依赖性和同步。

*对于高度依赖的任务，性能可能较差。

总结

数据并行和任务并行是两种不同的并行编程模式，具有特定的特点和优势。根据问题的性质和可用资源，选择合适的模式至关重要，以最大限度地提高性能。数据并行适用于大量数据集的同类操作，而任务并行适用于可分解为独立任务的计算密集型算法。第三部分算法模板和参数化泛型并行算法设计模式：算法模板和参数化

#算法模板

算法模板是一种将算法实现与算法特定细节分离的编程技术。在并行算法中，算法模板提供了通用框架，允许将不同的算法应用于各种数据结构和并行平台。

模板化涉及将算法的公共部分提取到基本函数中，这些函数独立于特定数据结构和并行化策略。然后，通过实现数据结构和并行的具体化，可以定制模板。这种方法可以提高复用性，减少代码重复，并облегчить算法适应新的数据结构或并行平台。

#参数化

参数化是算法模板的扩展，允许算法基于特定的输入或配置参数进行定制。这提供了进一步的灵活性，使算法可以适应各种情况。

在并行算法中，参数化可以用于定制算法的行为，例如：

*调节线程数

*选择不同的并行策略

*配置算法的参数（如迭代次数、步长等）

通过使用参数化，算法可以根据特定任务或平台的要求进行优化，从而实现更好的性能和可扩展性。

#算法模板和参数化的优点

算法模板和参数化在并行算法设计中提供了以下优点：

复用性：算法模板允许相同的算法实现用于不同的数据结构和并行平台，从而提高了代码复用性。

灵活性：参数化提供了根据特定输入或配置参数定制算法的能力，增加了算法的灵活性。

可维护性：将算法的公共部分与特定实现分离，使算法更易于维护和更新。

可扩展性：通过参数化，算法可以轻松地适应新的数据结构或并行平台，增强了算法的可扩展性。

#算法模板和参数化的示例

以下是一个算法模板和参数化的示例，展示了如何将排序算法应用于不同数据结构和并行配置：

```cpp

//算法模板（排序）

template<typenameT,typenameContainer>

//通用排序实现

}

//参数化（数据结构和并行平台）

//使用OpenMP并行化

#pragmaompparallelfor

sort<int,int[]>(data+i,1);

}

}

//使用STL的并行库

std::sort(std::execution::seq,data.begin(),data.end());

}

```

在该示例中，`sort`函数是通用的排序算法模板，可以应用于各种数据结构和并行配置。`parallel_sort_array`函数通过使用OpenMP并行化策略并行化数组排序，而`sequential_sort_vector`函数使用STL的并行库顺序地对向量排序。

#结论

算法模板和参数化是并行算法设计中强大的工具，提供复用性、灵活性、可维护性和可扩展性。通过将算法的公共部分与特定实现分离，并允许基于输入或配置参数进行定制，算法模板和参数化使算法能够适应各种数据结构、并行平台和任务要求。第四部分负载均衡策略优化关键词关键要点工作窃取

1.利用空闲处理器从繁忙处理器窃取任务。

2.通过高效的窃取机制最小化窃取开销，如MPMC队列或CAS操作。

3.动态调整窃取阈值以优化性能。

自适应分配

1.根据任务负载和处理器能力动态调整任务分配。

2.使用采样和统计技术来估计任务特征和处理器可用性。

3.结合工作窃取策略提高负载均衡效率。

贪婪任务分配

1.始终将任务分配给当前最空闲的处理器。

2.简单易于实现，但可能导致负载不均衡。

3.通过适当的负载迁移策略减轻不均衡。

基于负载预测

1.通过预测未来负载来预测任务分配。

2.利用机器学习模型或统计技术来预测负载。

3.提高负载均衡效率，特别是在动态负载环境中。

优先级调度

1.根据任务优先级动态调整任务执行顺序。

2.确保高优先级任务优先执行，满足特定服务质量要求。

3.结合负载均衡策略避免处理器饥饿。

任务粒度调整

1.动态调整任务粒度以优化并行效率。

2.对于小任务，减小粒度以减少同步开销。

3.对于大任务，增加粒度以减少负载不均衡。负载均衡策略优化

在泛型并行算法中，负载均衡至关重要，以确保资源的最佳利用和算法的整体性能。优化负载均衡策略可以显着提高算法的效率和可伸缩性。本文将讨论各种负载均衡策略优化技术，包括：

1.加权任务分配：

加权任务分配涉及根据任务的计算成本或复杂性为每个任务分配一个权重。权重较大的任务分配给性能较好的处理器或线程，以确保均衡的负载。这种方法可以提高算法的效率，因为计算成本较高的任务在更强大的处理器上运行，从而减少整体执行时间。

2.动态负载平衡：

动态负载平衡是一种运行时平衡负载的策略。它会监视系统资源的使用情况，并根据需要调整任务分配。当某些处理器的负载较高时，它会将任务从这些处理器转移到负载较低的处理器。这种方法可以适应不断变化的工作负载，确保资源的最佳利用。

3.优先级调度：

优先级调度根据任务的优先级分配任务。高优先级任务优先执行，而低优先级任务被延迟。这种方法可以确保关键任务及时完成，即使系统资源稀缺。

4.贪婪算法：

贪婪算法将任务分配给当前最空闲的处理器或线程。这种方法简单且易于实现，但可能不会产生最优化的负载均衡。

5.静态负载平衡：

静态负载平衡在算法执行之前分配任务。它根据任务的已知特性和系统资源的可用性分配任务。这种方法提供了确定性，但可能不如动态负载平衡那么适应性强。

6.自适应负载平衡：

自适应负载平衡结合了静态和动态负载平衡的优点。它首先执行静态负载平衡，然后在运行时根据系统资源的使用情况进行调整。这种方法提供了灵活性和对不断变化的工作负载的适应性。

7.多级负载平衡：

多级负载平衡使用分层结构来平衡负载。它将任务分配到处理器的组，然后在组内部应用负载平衡策略。这种方法可以提高算法的可伸缩性，因为可以轻松地添加或删除处理器组。

8.负载感知算法：

负载感知算法根据处理器的负载动态调整任务分配。它使用反馈机制来监视处理器的负载并在负载高时减少任务分配。这种方法可以防止处理器过载并确保算法的稳定性。

9.预测负载均衡：

预测负载均衡利用机器学习或统计建模来预测未来负载。它使用这些预测来预先分配任务，以防止负载不平衡。这种方法可以提高算法的效率和可伸缩性。

优化负载均衡策略是一个复杂且不断演变的领域。通过仔细考虑算法的特性、系统资源的限制和负载平衡策略的成本和收益，可以显着提高泛型并行算法的性能和效率。第五部分并发性和错误处理并发性和错误处理

并发性

泛型并行算法的设计模式支持并发执行，允许在多核处理器或分布式系统上并行执行计算。使用并发性的主要优势在于提高性能，尤其是在处理大量数据时。

实现并发性的方法包括：

*多线程：在单个计算机上创建和管理多个轻量级线程。

*消息传递界面（MPI）：在分布式系统上协调多个进程的通信和同步。

*OpenMP：使用编译器指令并行化C、C++和Fortran代码。

错误处理

在并行环境中，错误处理至关重要，因为它需要处理多个并发执行的计算中可能发生的各种错误。泛型并行算法的设计模式提供了多种错误处理机制：

*异常处理：使用异常处理程序捕获和处理算法执行期间发生的错误。

*断言：在代码中插入断言，以检查预期的条件。如果断言失败，则引发异常或终止程序。

*错误代码：将错误代码返回给调用方，以便在更高层面上处理错误。

*日志记录：将错误信息记录到日志文件中，以便以后进行分析。

实现并发性和错误处理

在泛型并行算法的设计模式中实现并发性和错误处理的具体方法取决于所使用的并行化技术。以下是一些常见方法：

*多线程并发性：使用互斥锁或原子操作同步线程访问共享数据。

*MPI并发性：使用MPI通信原语（例如MPI_Send()和MPI_Recv()）在进程之间交换数据和进行同步。

*OpenMP并发性：使用OpenMP指令（例如#pragmaompparallel）创建并行区域，并在需要时使用同步指令（例如#pragmaompcritical）。

错误处理机制：

*异常处理：使用try-catch块捕获异常，并在异常发生时执行错误处理代码。

*断言：使用assert()函数检查条件，并引发异常或终止程序如果断言失败。

*错误代码：返回错误代码，并在调用方中使用switch-case语句或if-else语句处理错误。

*日志记录：使用日志记录库（例如log4j）将错误信息写入文件或数据库。

最佳实践

在并行算法中实现并发性和错误处理时，应遵循以下最佳实践：

*минималистскийподход：只实现必要的并发性和错误处理机制，以避免不必要的开销。

*故障隔离：将并发执行的计算与错误处理代码分隔开来，以防止错误传播。

*容错性：设计算法以耐受错误，并优雅地处理错误情况。

*可测试性：编写单元测试和集成测试，以验证并发性和错误处理的正确性。

*性能调优：通过调整并发性级别和错误处理机制，优化算法的性能。

通过遵循这些最佳实践，可以设计出高效、健壮且易于维护的泛型并行算法。第六部分性能建模和分析关键词关键要点主题名称：性能基准测试

1.进行性能基准测试以评估算法在不同输入规模和硬件配置下的性能，识别优化机会。

2.使用标准化基准测试，例如SPECCINT2017或PARSEC，进行公平客观的比较。

3.考虑不同输入集的代表性，以确保性能评估的准确性。

主题名称：分析复杂性

性能建模和分析

引言

性能建模和分析是泛型并行算法设计模式中不可或缺的步骤，它可以帮助算法设计者了解算法的性能特性，并指导算法的优化和改进。通过建立性能模型，研究人员可以预测算法的执行时间、内存消耗和通信开销，从而对算法的效率和可扩展性进行定量评估。

性能指标

针对泛型并行算法，常用的性能指标包括：

*执行时间：算法从开始到结束所需的时间，通常以秒或毫秒为单位。

*内存消耗：算法在执行过程中所占用的内存量，通常以字节或千字节为单位。

*通信开销：算法中不同并行进程或线程之间通信所消耗的时间和资源，通常以字节或包为单位。

*并行效率：算法并行执行时的性能提升，通常以并行速度提升或并行效率百分比表示。

性能建模方法

根据算法的类型和特征，可以采用不同的性能建模方法：

*分析建模：基于算法的数学分析建立性能模型，通常使用大O符号描述算法的渐进时间复杂度和空间复杂度。

*经验建模：通过实验测量算法在不同输入规模和计算机架构下的实际性能，然后建立经验模型来预测算法的性能。

*仿真建模：构建算法的计算机仿真模型，通过模拟算法的执行过程来预测算法的性能。

性能分析

在建立性能模型后，研究人员可以对模型进行分析，以了解算法的性能特性：

*瓶颈识别：确定算法中执行时间最长的部分，即性能瓶颈。

*可扩展性分析：评估算法随着并行度或输入规模的增加，其性能的变化情况。

*敏感性分析：研究算法性能对输入参数、系统参数和并行度等因素的敏感性。

优化和改进

基于性能分析，研究人员可以采取以下措施来优化和改进算法：

*算法改进：重新设计算法的结构或算法步骤，以减少执行时间、内存消耗或通信开销。

*数据结构优化：选择高效的数据结构来组织和存储数据，以提升算法性能。

*并行度调整：根据算法的特征和计算机架构，调整算法的并行度以获得最佳性能。

*系统优化：优化底层硬件和软件系统，以提高算法的执行效率。

案例研究

MapReduce性能建模：

MapReduce是一种广泛使用的并行编程框架，用于处理海量数据集。为了分析MapReduce程序的性能，研究人员建立了以下分析模型：

```

T=(m/Mapper)+(r/Reducer)+(O/OutputWriter)

```

其中：

*T是算法的总执行时间

*m、r、O分别是map、reduce和输出写入操作的执行时间

*Mapper、Reducer、OutputWriter分别是map、reduce和输出写入任务的并行度

并行排序算法性能分析：

并行排序算法，如归并排序和快速排序，可以在多核系统上有效地排序大量数据。通过实验建模，研究人员发现归并排序的并行效率随着并行度的增加而下降，而快速排序的并行效率相对稳定。

结论

性能建模和分析是泛型并行算法设计模式中的重要步骤，可以帮助研究人员预测算法的性能，识别瓶颈，并指导算法的优化和改进。通过建立精确的性能模型，研究人员可以对算法的效率和可扩展性进行定量评估，并为算法的设计和部署提供有价值的见解。第七部分并行算法的扩展性关键词关键要点主题名称：可扩展性挑战

1.并行算法在数据量和处理节点数不断增加时面临可扩展性挑战。

2.大数据和云计算的发展加剧了这些挑战，需要算法适应海量数据和分布式系统。

3.传统的并行算法在扩展到数百或数千个节点时可能会遇到瓶颈。

主题名称：可扩展性设计原则

并行算法的扩展性

扩展性是并行算法的关键特性，它指的是算法在面对更大数据量或更多处理器时能够保持其效率和可扩展性。并行算法的扩展性可以从以下几个方面来考量：

强扩展性：

强扩展性衡量算法在处理器数量增加时速度提升的程度。理想情况下，对于给定的问题规模，算法的执行时间应该随着处理器数量线性减少。强扩展性对于解决大规模并行处理问题至关重要，例如科学计算和数据分析。

具体来说，强扩展性通常通过以下公式衡量：

```

E(p)=T(1)/T(p)

```

其中：

*T(1)是使用一个处理器执行算法所需的时间

*T(p)是使用p个处理器执行算法所需的时间

*E(p)是强扩展因子

理想情况下，E(p)应该接近p。

弱扩展性：

弱扩展性衡量算法在数据量增加时速度提升的程度。算法在数据量增加时应保持其执行时间不变，或者仅以亚线性的方式增加。弱扩展性对于处理不断增长的数据量非常重要，例如大数据分析和机器学习。

弱扩展性通常通过以下公式衡量：

```

W(n,p)=T(n,1)/T(n,p)

```

其中：

*T(n,1)是使用一个处理器处理n个数据时的执行时间

*T(n,p)是使用p个处理器处理n个数据时的执行时间

*W(n,p)是弱扩展因子

理想情况下，W(n,p)应该接近1。

扩展性考虑因素：

影响并行算法扩展性的因素有很多，包括：

*算法并行性：算法本身是否具有内在的并行性。

*通信开销：处理器之间通信的成本，包括发送、接收和同步消息。

*负载均衡：确保所有处理器在执行任务方面得到充分利用。

*数据分解：将大数据集分解成适合并行处理的小块的能力。

*处理器的架构：处理器的类型和性能限制。

提高扩展性：

为了提高并行算法的扩展性，可以采取以下措施：

*选择具有高并行性的算法。

*优化通信模式以最大限度地减少开销。

*使用负载均衡策略以确保处理器的充分利用。

*采用数据分解技术以最大化并行处理。

*根据实际处理器的架构定制算法。

通过考虑和解决这些因素，可以开发出具有出色扩展性的并行算法，在面对更大数据量或更多处理器时能够有效地发挥其性能优势。第八部分泛型并行编程框架关键词关键要点泛型并行编程框架

1.抽象化并行概念：框架采用抽象层，将并行性与应用程序代码分离，简化开发过程。

2.支持多种并行编程模型：框架支持多种编程模型，如共享内存、消息传递和混合模型，提供灵活性。

3.高效的并行执行：框架采用优化技术，如任务调度和负载平衡，提高并行程序的性能。

可扩展性

1.模块化设计：框架采用模块化设计，允许轻松添加或移除模块，实现可扩展性。

2.分布式执行：框架支持分布式执行，扩展并行计算到多个计算节点。

3.可伸缩的资源管理：框架提供可伸缩的资源管理机制，根据需要动态调整资源分配。

性能优化

1.并行化算法：框架提供针对常见算法（如排序、归并和搜索）的并行化版本。

2.自动并行化：框架能够自动并行化部分应用程序代码，无需手动插入并行指令。

3.性能分析工具：框架提供性能分析工具，帮助开发人员识别和解决并行程序中的性能瓶颈。

弹性

1.错误恢复：框架提供错误恢复机制，确保并行程序即使发生错误也能继续执行。

2.负载平衡：框架采用负载平衡机制，将任务均匀分配给可用资源，避免出现资源瓶颈。

3.容错能力：框架增强了容错能力，能够处理节点或任务故障，确保应用程序的连续性。

可移植性

1.跨平台支持：框架跨多个平台（如Linux、Windows、macOS）运行，提高可移植性。

2.异构硬件支持：框架支持异构硬件（如CPU、GPU），充分利用可用资源。

3.标准兼容性：框架与并行编程标准（如OpenMP、MPI）兼容，增强代码互操作性。

未来趋势

1.异构并行：未来框架将进一步支持异构并行，充分利用不同类型的处理单元。

2.人工智能集成：框架将与人工智能相结合，实现更智能的并行化决策和资源优化。

3.云计算集成：框架将与云计算平台集成，提供弹性和可扩展的并行计算环境。泛型并行编程框架

定义

泛型并行编程框架是一种抽象层，它提供了高级接口和底层并行执行之间的桥梁。它使开发人员能够编写并行代码，而无需深入了解具体的并行硬件或编程模型。

关键特性

泛型并行编程框架通常具有以下关键特性：

*抽象并行性：框架隐藏了并行执行的具体细节，例如线程和任务管理。

*可移植性：框架支持在不同并行平台上执行代码，如多核处理器、图形处理单元和分布式系统。

*效率：框架旨在提供高性能，并通过优化并行执行来最大化资源利用率。

*可扩展性：框架可以根据需要自动扩展或缩小并行度，以处理不同规模的任务。

*易用性：框架提供用户友好的界面和高层次的抽象，使开发人员能够轻松编写并行代码。

体系结构

泛型并行编程框架通常包括以下组件：

*任务并行接口：用于创建和管理并行任务，并指定它们之间的依赖关系。

*数据并行接口：用于在并行执行期间分布和操作数据。

*调度引擎：负责分配任务并将其分配给可用的资源。

*通信机制：用于任务之间的数据交换和同步。

*性能优化工具：帮助开发人员分析和优化并行代码的性能。

应用

泛型并行编程框架在广泛的应用领域中得到使用，包括：

*科学计算：解决大规模线性代数、流体力学和气候建模等问题。

*数据分析：处理大数据集，执行机器学习算法和数据挖掘。

*图像和视频处理：并行执行图像增强、视频编码和图像识别等任务。

*财务建模：进行复杂的计算，例如风险分析和投资组合优化。

*游戏开发：创建逼真的游戏环境，包括物理模拟和人工智能。

流行的泛型并行编程框架

一些最流行的泛型并行编程框架包括：

*OpenMP：一种面向共享内存并行编程的标准接口。

*MPI：一种用于分布式内存并行编程的消息传递接口。

*C++AMP：一个库，使开发人员能够使用基于任务并行模型的C++编写并行代码。

*CUDA：一个用于Nvidia图形处理单元(GPU)并行编程的平台。

*OpenCL：一个跨平台的框架，用于在GPU和其他异构设备上执行并行代码。

优点

使用泛型并行编程框架具有许多优点，包括：

*简化并行编程：通过提供高级抽象，框架使开发人员能够专注于算法而不是具体的并行实现。

*提高性能：框架利用底层并行硬件，优化任务调度和数据并行，从而显著提高性能。

*可移植性：代码可以轻松移植到不同的并行平台，而无需进行重大修改。

*可扩展性：框架可以自动调整以处理各种规模的并行任务。

*易于调试：框架提供了工具和接口，用于调试和分析并行代码。

结论

泛型并行编程框架是用于开发高性能并行应用程序强大的工具。通过抽象并行执行的复杂性，提供可移植性，并优化性能，这些框架使开发人员能够编写高效且可扩展的并行代码，满足广泛的应用需求。关键词关键要点主题名称：数据并行模式

关键要点：

-在数据并行模式下，所有线程操作相同的数据，但操作不同的数据元素。

-这种模式适合于具有大数据集和大量独立任务的并行算法。

-数据并行模式可以有效地利用共享内存系统，因为线程可以同时访问