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《并行计算》课件.ppt

发布:2025-04-28约2.44万字共60页下载文档
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并行计算:计算技术的未来并行计算是现代计算机科学中一个极其重要的领域,它通过同时执行多个计算任务来提高效率和解决复杂问题。在当今数据爆炸和计算需求不断增长的时代,并行计算已成为计算技术发展的核心驱动力。本课程将带您深入了解并行计算的基础理论、架构设计、编程模型、性能优化技术以及广泛的应用领域。我们将探讨从多核处理器到超级计算机,从传统计算到量子计算的完整并行计算生态系统。无论您是计算机科学专业的学生,还是对高性能计算感兴趣的研究人员,本课程都将为您提供全面的并行计算知识体系。

课程大纲并行计算基础介绍并行计算的基本概念、发展历史和分类方法,建立系统性认识。架构与设计详细讲解各类并行计算架构,包括共享内存、分布式内存和异构计算系统。编程模型探讨OpenMP、MPI等主流并行编程模型及其实现方法和应用场景。性能优化分析并行计算性能瓶颈,并介绍负载均衡、通信优化等提升方法。应用领域展示并行计算在科学计算、人工智能、金融等领域的创新应用。未来发展趋势探讨量子计算、神经形态计算等新兴技术对并行计算的影响。

什么是并行计算?同时执行多个计算任务并行计算将复杂问题分解为多个较小的子任务,并在多个处理单元上同时执行,实现计算的并发进行。这与传统的顺序计算形成鲜明对比,大大提高了问题解决效率。提高计算效率和速度通过多核心、多处理器协同工作,并行计算能够显著缩短计算时间,提高系统吞吐量。在理想情况下,计算速度可以随处理单元数量线性增长。解决复杂计算问题许多现实世界中的复杂问题,如气候模拟、基因组分析等,需要巨大的计算资源。并行计算提供了解决这类大规模计算挑战的有效途径。充分利用计算资源通过合理分配任务和数据,并行计算能够最大限度地利用现有硬件资源,提高资源利用率,降低能耗比,实现更高效的计算。

并行计算的发展历史1早期探索(1950s-1960s)20世纪50年代,并行计算概念开始形成。1962年,Burroughs推出第一台并行处理商用计算机B5000。这一时期主要是理论探索阶段,为后续发展奠定了基础。2理论完善(1970s-1980s)Dennard缩放定律和摩尔定律推动了集成电路的快速发展。1972年,Flynn提出了SIMD、MIMD等经典分类法。各类并行架构开始涌现,如Cray-1超级计算机。3商业化应用(1990s-2000s)单核性能达到瓶颈,促使多核处理器成为主流。1994年Beowulf集群出现,开创了基于商用硬件的高性能计算新模式。并行编程模型如OpenMP和MPI得到广泛应用。4多元化发展(2010s至今)GPU和FPGA等加速器计算兴起。云计算平台使并行计算资源更加普及。深度学习推动了AI专用芯片发展。量子计算等新范式开始崭露头角,并行计算进入多元化发展新阶段。

并行计算基本概念并行性定义并行性是指在同一时间内执行多个计算操作的能力。根据粒度不同,可分为位级、指令级、数据级和任务级并行。并行性的本质是将计算任务分解为可以同时执行的多个子任务。并发vs并行并发是指多个任务在重叠的时间段内进行,但不一定同时执行;而并行是指多个任务在同一时刻同时执行。并发是一个更广泛的概念,而并行是并发的一个子集,需要多个处理单元的支持。加速比加速比是评估并行系统性能的重要指标,定义为顺序执行时间与并行执行时间的比值。理想情况下,N个处理器可以获得N倍加速,但实际中通常低于这一理论值,受阿姆达尔定律限制。效率评估并行效率是加速比与处理器数量之比,反映了系统利用率。理想值为1,实际常小于1。影响因素包括负载均衡、通信开销、同步等。良好的并行算法设计可以提高并行效率。

并行计算分类数据并行将同一操作应用于数据集的不同部分,每个处理单元执行相同指令但处理不同数据。典型应用如矩阵运算、图像处理等大规模数据处理场景。适合于SIMD架构,也是GPU计算的主要模式。任务并行将不同任务分配给不同处理单元同时执行,各任务可能执行不同指令处理不同数据。适用于异构计算环境,如复杂应用中的多种功能模块同时运行。对应于MIMD架构。流水线并行类似工业生产线,将任务分解为多个连续阶段,不同阶段在不同处理单元上重叠执行。常见于处理器设计、编译器优化以及视频处理等领域,可显著提高系统吞吐量。混合并行模式结合上述多种并行方式,如在集群环境中,节点间采用消息传递实现任务并行,节点内采用共享内存实现数据并行。现代高性能应用通常采用混合模式以充分利用各层次硬件资源。

并行计算的基本目标提高计算性能突破单处理器性能瓶颈,实现更快速度降低计算时间缩短大规模科学计算和数据处理时间资源优化利用提高硬件资源利用率和计算能效比解决大规模复杂问题应对传统计算方法难以处理的复杂挑战并行计算的终极目标是打破传统计算的限制,为科学研究、工程应用、人工智能等领域提供强大的计算能力。通过合理设计并行算法和架

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