当前位置：文档之家 › 并行计算PPT课件

并行计算PPT课件

  • 格式：ppt
  • 大小：544.50 KB
  • 文档页数：13

下载文档原格式

  / 13

合集下载

《MPI并行程序设计》课件

《MPI并行程序设计》课件
有高度可移植性、灵 活性和可扩展性，允许开发 者在多个计算节点上进行并 行计算。
MPI的应用领域
MPI广泛应用于科学计算、 大规模数据处理和模拟等领 域，提供了高性能和高效率 的并行计算能力。
MPI基础
1
MPI的环境设置
在开始编写MPI程序之前，需要进行环境设置，包括MPI库的安装和配置，以及节点之间的 网络连接。
据的能力。
总结
1 MPI的优点和缺点
MPI具有高性能、可扩展性和灵活性的优点，但也面临数据通信和负载平衡等挑战。
2 MPI的未来发展趋势
MPI在超级计算和并行计算领域仍发展空间，如更高的并行度、更低的通信延迟和更丰富 的功能。
3 怎样提高MPI的性能
优化MPI程序的性能可以从算法、通信模式、负载均衡和并行度等方面入手，提高并行计 算的效率。
宏定义和预处理
MPI提供了丰富的宏定义和预处理功能，可以简化 并行程序的编写和调试过程，提高开发效率。
实战
1
MPI编程实战
通过实际编写MPI程序，学习如何利用
并行排序实战
2
MPI接口进行并行计算，解决实际问题， 如矩阵运算、图算法等。
利用MPI的并行计算能力，实现高效的排 序算法，提高排序性能和处理大规模数
2
MPI的通信模型
MPI采用消息传递的通信模型，通过发送和接收消息来实现不同进程之间的数据交换和同步。
3
点对点通信
MPI支持点对点通信操作，包括发送、接收和非阻塞通信，用于实现进程之间的直接消息传 递。
4
集合通信
MPI提供了集合通信操作，如广播、栅栏、归约等，用于在整个进程组中进行数据的统一和 协同计算。
MPI高级
MPI的拓扑结构

并行计算体系结构课件.doc

并行计算体系结构课件.doc

并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的；所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。

吋间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。

并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。

空间上的并行导致了两类并行机的产牛，按照Flynn的说法分为：单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)。

我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流(SISD)。

MIMD类的机器又可分为以下常见的五类：并行向虽处理机(PVP),对称多处理机(SMP),大规模并行处理机(MPP),工作站机群(COW),分布式共享存储处理机(DSM)o单指令流多数据流:英文SIMD就是指Single Instruction Multiple Data,它用一个控制器來控制多个处理器，同时对一组数据(乂称“数据向量”)屮的每一个分别执行相同的操作来实现空间上的并行性——在微处理器屮实现的SIMD则是一个控制器控制多个平行的处理微元，例如Intel 的MMX或SSE,以及AMD的3D Now!技术。

多指令流多数据流：多指令流多数据流的英文是"Multiple Instruction Stream Multiple Data Stream1*,它使用多个控制器来异步地控制多个处理器，从而实现空间上的并行性。

并行处理机pvp:并行向量处理机最大的特点是系统中的CPU是专门定制的向量处理器(VP)O系统述提供共享存储器以及与VP相连的高速交叉开关。

对称多处理机(SMP):对称多处理机(Symmetric Multiprocessor)最主要的特征是系统的对称性，即每个处理器可以以同等代价访问各个共亨存储器。

显然，SMP的访存模型一定是均匀访存模型(UMA)的。

kkkk优点是并行度很高，但是由于系统总线的带宽是有限的，故处理器的数冃是受限的。

大规模并行处理机(MPP):大规模并行处理机(Massively Parallel Processor)中，每一个节点由商品(微处理器)，局部存储器(分布式存储器)及网络接口电路构成；节点间以定制的高速网络互联。

《并行计算概述》课件

《并行计算概述》课件

并行计算的内存模型
并行计算中，多个处理单元之间需要共享数据。有两种常见的内存模型：共 享内存模型和分布式内存模型。
并行计算的任务调度
任务调度是将任务分配给不同的处理单元的过程，旨在提高计算的负载均衡 和整体性能。
分布式并行
多个处理单元分布在不同的 计算机节点上，通过消息传 递进行通信和同步。
向量并行
使用向量处理器同时处理多 个数据，提高计算效率。
并行计算的优点和局限性
1 优点
大大提高了计算速度和效率，加快解决复杂问题的能力。
2 局限性
需要特定的硬件和软件支持，编程复杂度较高，数据依赖等问题需处理。
并行计算的基本模型
《并行计算概述》PPT课 件
并行计算是指同时使用多个计算资源来解决一个问题的计算方式。它利用并 行性提高计算速度，已在各个领域得到广泛应用。
什么是并行计算？
并行计算是一种计算方式，利用多个计算资源同时进行工作，来加快问题的 解决速度。通过拆分任务，可以将复杂问题分解为多个可并行处理的子问题。
并行计算的发展历程
共享内存模型ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
多个处理单元共享同一块内存来 进行通信和同步。
消息传递模型
通过消息传递实现不同处理单元 的通信和同步。
数据并行模型
任务被分解为多个相同的子任务， 每个处理单元处理其中一部分。
并行计算的通信机制
在并行计算中，处理单元之间需要进行通信来协调任务的执行和数据的传输。常用的通信机制包括点对点通信 和集体通信。
1
1960s - 1980s
研究并行计算的初期阶段，以计算机硬件性能提升为主。
2
1990s - 2010s
并行计算技术逐渐成熟，出现了多种并行计算模型和编程框架。

2024年度-并行程序设计导论课件

2024年度-并行程序设计导论课件

并行图算法
02

如并行广度优先搜索、并行最短路径算法等，通过并行处理图
数据结构中的节点和边来加速图算法的执行。
并行矩阵运算
03
如矩阵乘法、矩阵转置等，通过并行处理矩阵中的元素来实现
高性能计算。
10
03
并行编程模型与语言
11
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 读写共享变量实现通信和同步。
8
并行算法设计策略
01
任务并行
将问题分解为多个独立任务，并 行执行。
数据并行
02
03
流水线并行
对数据进行分块，并行处理每个 数据块。
将问题分解为一系列阶段，每个 阶段处理一部分数据，并行执行 不同阶段。
9
经典并行算法案例解析
并行排序算法
01
如归并排序、快速排序等，通过并行比较和交换元素实现排序
加速。
生物信息学与基因测序
GPU加速计算在生物信息学和基因测序领域的应用日益增多，能够加 快基因序列比对和分析的速度，促进生物医学研究的发展。
天体物理模拟与宇宙探索
GPU加速计算在天体物理模拟和宇宙探索领域的应用也越来越广泛， 能够加快模拟速度，提高研究效率。
27
07
并行程序性能优化方法与实践
28
性能评价指标与方法
04
云计算
提供基础设施、平台和软件即服务。
22
MapReduce编程模型简介
MapReduce定义
一种编程模型，用于处理和生成大数据集，由 Map和Reduce两个阶段组成。
Reduce阶段
对中间结果中相同键的数据进行聚合操作，生成 最终结果。

第12课云计算(共19张PPT)

第12课云计算(共19张PPT)

04
小结作业
小结今天你学到了什么?说一说自己的收获。
作业
整理汇总云计算的优点和缺点
谢谢聆听
Thanks For Your Listening
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
云计算平台的体系结构:用户界面、服务目录、管理系统、部署工具、监控和服务器集群
用户界面。主要用于云用户传递信息，是双方互动的界面。
服务器集群。服务器集群包括虚拟服务器与物理服务器，隶属管理系统。
监控。主要对云系统上的资源进行管理与控制并制定措施。
管理系统。指的是主要对应用价值较高的资源进行管理。
第12云计算
目 录
CONTENTS
导入
认识云计算
云计算的资源监控功能
小结作业
01
02
03
04
01
导入
谈话导入
云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算的资源监控功能2 资源监控作为资源管理的“血液”，对整体系统性能起关键作用，一旦系统资源监管不到位，信息缺乏可靠性那么其他子系统引用了错误的信息，必然对系统资源的分配造成不利影响。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
云计算的资源监控功能3 因此贯彻落实资源监控工作刻不容缓。资源监控过程中，只要在各个云服务器上部署Agent代理程序便可进行配置与监管活动，比如通过一个监视服务器连接各个云资源服务器，然后以周期为单位将资源的使用情况发送至数据库，由监视服务器综合数据库有效信息对所有资源进行分析，评估资源的可用性，最大限度提高资源信息的有效性。

哈工大并行计算第一章PPT课件

哈工大并行计算第一章PPT课件
26
脉动阵列的特点：
处理单元简单 流水 算法专业
27
例：数据流计算机 数据流的计算模型--试图使并行计算的
基本方面在机器层显式化，而不利用有 可能限制程序并行性的人为约束。
它的想法是程序由一个基本数据依赖图来表 示；
一个指令可能在获得了它的操作数后的任意 时刻被执行，不是显式控制线性程序列的固 定组合。
22
2.Flynn分类法 MkhealFlynn(1972)根据指令和数据流概 念提出了不同计算机系统结构的分类法。
23
24
传统的顺序机被称为SISD(单指令流 单数据流)计算机。
向量计算机--标量和向量硬件装备， 或以SIMD(单指令流多数据流)机的形 式出现。
并行计算机则属MIMD(多指令流多数 据流)机
并行处理与体系结构
联系方式：综合楼220 电话：
1
课程背景
并行处理技术已经成为现代计 算机科研与发展的关键技术；
其推动力来自实际应用对高性 能、低价格和持续生产力日益 增长的要求
2
计算机原理的概念 计算机体系结构的概念 (Amdahl)；
3
并行主要研究：
先行方式、流水方式、向量化； 并发性、同时性； 数据并行性、划分； 交叉、重叠、多重性、重复； 时间共享、空间共享； 多任务处理、多道程序、多线程
存在一些有效的方法：
将编译器命令插入源代码，帮编译器做出较好的结果。 这样，用户可与编译器进行交互重构程序，这已被证 明对提高并行计算机性能是十分有用的。
16
7.并行程序的设计环境
隐式并行性
伊利诺依大学的David Kuck和Rice大学 的KenKennedy以及他们的合作者都已采 用这种隐式并行性方法。

课件：第三章 计算机的算术运算加减法


G4 P4
G3 P3
S 16～S 13
S 12～S 9
G2 P2 S 8～S 5
G1 P1 S 4～S 1
BCLA
C12
BCLA
C8
BCLA
C4
BCLA
C0
加法器
加法器
加法器
加法器
A 16～A 13
A 12～A 9
B 16～B 13
B 12～B 9
A 8～A 5 B 8～B 5
A 4～A 1 B 4～B 1
再经过2ty后，才能产生第2、3、4小组内的C5~C7、C9~C11、 C13~C15。
以典型的四位ALU芯片（SN74181）为例介绍ALU的结 构及应用。
得［x+y］补=0.0110，x+y=+0.0110
［例2］X=-11001，Y=-00011，求X+Y=? 解：［x］补=1,00111，［y］补=1,11101
［x］补 = 1,00111 +)［y］补 = 1,11101 ［x+y］补 =1 1,00100
丢掉
验算：
x=-11001=(-25)10 Y=(-3)10 X+Y=(-28)10 =(-11100)2
S 8～S 5
S 4～S 1
C16
4位C L A
C12
4位C L A
C8
4位C L A
C4
4位C L A
C0
加法器
加法器
加法器
加法器
A 1 6～A 1 3
A 1 2～A 9
B 1 6～B 1 3
B 1 2～B 9
A 8～A 5
B 8～B 5
A 4～A 1

云计算(徐迪威)PPT课件


2020/2/25
4
Cloud Definition - US Federal Government
Definition
• Cloud computing is a pay-per-use model for enabling available, convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, services) that can be rapidly provisioned and released with minimal management effort or service provider interaction. This cloud model promotes availability and is comprised of five key characteristics, three delivery models, and four deployment models.
5
云计算的技术背景
云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式 计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的 商业实现。
云计算是虚拟化(Virtualization)、SOA(Service Oriented Architecture)等概念混合演进并跃升的结果。
Social Networking
Storage
Location-based Services

并行计算模型分析课件

并行计算模型分析课件
目录
• 并行计算模型概述 • 并行计算模型的基础知识 • 并行计算模型的算法分析 • 并行计算模型的应用场景 • 并行计算模型的未来发展趋势 • 并行计算模型经典案例解析
01
并行计算模型概述
并行计算模型的定义
并行计算模型是一种描述并行计算过 程的抽象模型，它通过数学或逻辑方 式表示并行计算的基本原理和结构。
生物信息学
03
利用并行计算模型分析大规模生物数据，帮助解决基
因组学和蛋白质组学等复杂问题。
并行计算模型在大数据处理中的应用
01
实时数据流处理
使用并行计算模型对实时大数据 流进行实时分析，为决策提供实 时支持。
02
分布式存储和计算
利用并行计算模型实现大数据的 分布式存储和计算，提高处理效 率。
03
数据挖掘和机器学 习
1. 共享内存模型：多个处理单元共享同 一内存空间，各处理单元之间通过通信 协议进行信息交互。
2. 分布式内存模型：每个处理单元拥有 独立的内存空间，通过通信是研究和设计高效 并行算法的基础，它有助于理解
并行计算的特性和性能瓶颈。
通过分析和比较不同并行计算模 型的优缺点，可以选择最适合特 定应用场景的模型，从而提高程
Spark并行计算模型
总结词
内存存储、数据流式处理、大规模数据处理。
详细描述
Spark是一个基于内存的分布式计算系统，它具有快速的数据访问速度和高效的计算能力，能够处理 大规模数据集。它提供了丰富的编程接口，支持Java、Scala、Python等多种编程语言。
Google TensorFlow并行计算模型
05
并行计算模型的未来发展趋势
基于新型硬件的并行计算模型

并行计算基本概念课件


并行计算中的负载均衡问题
负载均衡
在并行计算中，负载均衡是指将任务均匀地分配给各个计算 节点，以充分利用计算资源并提高程序的运行效率。
解决方案
为了实现负载均衡，可以采用一些策略和技术，如任务调度 、资源管理和任务分割等。此外，还可以通过动态调整任务 分配来应对负载不均衡的情况。
并行计算中的并行软件开发生命周期(SDLC)
PART 06
并行计算的应用实例
并行计算在科学计算中的应用
01
02
03
气候模拟
通过并行计算，模拟全球 气候变化，预测未来气候 趋势。
物理模拟
利用并行计算进行大规模 物理模拟，如材料科学、 流体动力学等领域。
生物信息学
在基因组学、蛋白质组学 等领域，通过并行计算处 理大规模生物数据。
并行计算在大数据处理中的应用
线程并行技术的优点是能够充分利用多核处理器的计算能力，提高计算效率。同时，由 于线程之间共享内存空间和处理器资源，因此能够减少数据传输量和通信开销。
需要注意的是，线程并行技术需要合理地设计线程结构和调度算法，以避免线程之间的 竞争和死锁等问题。
PART 04
并行计算的性能评估
加速比
总结词
衡量并行计算性能提升的指标
并行计算可以加速图像处理和 视频处理，如图像滤波、视频 压缩等。
人工智能
并行计算在人工智能领域的应 用包括机器学习、深度学习等 。
云计算
并行计算在云计算中用于处理 大规模数据和提供高性能服务
。
PART 02
并行计算的基本原理
并行计算模型
并行计算模型定义
并行计算模型是描述并行计算过程的一种抽 象表示，它规定了并行任务之间的通信、同 步和数据共享的机制。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

C
Shell P
C
Shell P
互连网络
互连网络
(a)无共享
互连网络 共享磁盘
共享存储器 共享磁盘
(c)共享存储
(b)共享磁盘
2020/9/16
5
五种结构特性一览表
属性 结构类型 处理器类型 互连网络 通信机制 地址空间 系统存储器 访存模型 代表机器
2020/9/16
PVP MIMD 专用定制
SMP MIMD 商用
HP/Convex Exemplar)
分 布 存 储 器 NCC-NUMA (Cray T3E)
MIMD
DSM
NORMA
Cluster
(IBM SP2,DEC TruCluster Tandem Hymalaya,HP,
Microsoft Wolfpack,etc)
（ 松散耦合）
(TreadMarks, Wind Tunnel, IVY,Shrimp,
etc.)
多计算机 (多 地 址 空 间 非 共 享 存 储 器 )
MPP (Intel TFLOPS)
（ 紧耦合）
2020/9/16
7
SMP\MPP\机群比较
系统特征 节点数量(N) 节点复杂度 节点间通信
节点操作系统
支持单一系统映像 地址空间 作业调度 网络协议 可用性 性能/价格比 互连网络
S
MP
(Intel SHV,SunFire,DEC 8400, SGI PowerChallenge,IBMR60,etc.)
多处理机 （ 单地址空间
共享存储器 ）
NUMA
COMA (KSR-1,DDM)
CC-NUMA
(Stanford Dash, SGI Origin 2000,Sequent NUMA-Q,
MB P/C
…
LM
DIR
NIC
2020/9/16
定制网络
(d)DSM
MB P/C
MB P/C
M Bridge
…
M Bridge
LD
IOB
NIC
LD
IOB
NIC
商 品 网 络 (以 太 网 ， ATM， etc.) 4
(e)COW
并行计算机体系合一结构
• SMP、MPP、DSM和COW并行结构渐趋一致。
• 并行计算机系统结构
– 并行计算机结构模型 – 并行计算机访存模型
2020/9/16
3
并行计算机结构模型
VP
… V P
VP
… P / C P / C
P/C
MB P/C
LM
MB
…
P/C
LM
交叉开关
总线或交叉开关
NIC
NIC
SM
SM
SM
(a)PVP
SM
SM
I/O
(b)SMP
定制网络
(c)MPP
MB P/C LM DIR NIC
2020/9/16
11
PCAM设计方法学
• 设计并行算法的四个阶段
– 划分(Partitioning) – 通讯(Communication) – 组合(Agglomeration) – 映射(Mapping)
– 大量的节点通过高速网络互连起来
– 节点遵循Shell结构：用专门定制的Shell电路将商用
微处理器和节点的其它部分（包括板级Cache、局存、
NIC和DISK）连接起来。优点是CPU升级只需要更换
Shell。
C
M
Shell P
D
节点1
NIC
…节点N
NIC
C M
节点1
Shell P
NIC
…节点N
NIC
IBM R50，
SGI
Power
Challenge，
曙光1号
Intel Paragon， IBMSP2，曙光
1000/2000
NUMA
NORMA
Stanford DASH， Cray T 3D
Berkeley NOW， Alpha Farm
6
构筑并行机系统的不同存储结构
中央 存储器
UMA
PVP (Cray T90)
并行算法 和编程简单介绍
1
一、并行计算的硬件基础 二、并行计算性能评测 三、并行计算模型 四、并行算法设计方法的描述 五、举例
2
一、并行计算机系统及结构模型
• 并行计算
– 并行计算与计算科学 – 当代科学与工程问题的计算需求
• 并行计算机系统互连
– 系统互连 – 静态互联网络 – 动态互连网络 – 标准互联网络
其中通讯由一组参数描述，实行隐式同步。
2020/9/16
10
四、并行算法设计方法的描述
• 方法描述
– 发掘和利用现有串行算法中的并行性，直接将串行算法 改造为并行算法。
• 评注
– 由串行算法直接并行化的方法是并行算法设计的最常用 方法之一；
– 不是所有的串行算法都可以直接并行化的； – 一个好的串行算法并不能并行化为一个好的并行算法； – 许多数值串行算法可以并行化为有效的数值并行算法。
非标准
低到中
一般
定制
机群 O(100) 中粒度或粗粒度 消息传递
N (希望为同构)
希望 多个 协作多队列 标准或非标准 高可用或容错 高 商用
8
二、并行计算性能评测
• 并行机的一些基本性能指标 • 加速比性能定律
– Amdahl定律 – Gustafson定律 – Sun和Ni定律
• 可扩放性评测标准
钟、局部程序；无全局时钟，各处理器异步执行；处理器通过SM进行通讯； 处理器间依赖关系，需在并行程序中显式地加入同步路障。
• BSP模型 ——由Valiant(1990)提出的，“块”同步模型，是一种异步MIMD-DM模型，支
持消息传递系统，块内异步并行，块间显式同步。
• logP模型 ——由Culler(1993)年提出的，一种分布存储的、点到点通讯的多处理机模型，
2020/9/16
SMP O(10) 中粒度或细粒度 共享存储器
1
永远 单一 单一运行队列 非标准 通常较低 一般 总线/交叉开关
MPP
O(100)-O(1000) 细粒度或中粒度
消息传递 或共享变量（有DSM时） N(微内核) 和1个主机OS(单一) 部分
多或单一（有DSM时） 主机上单一运行队列
MPP MIMD 商用
DSM MIMD 商用
COW MIMD 商用
定制交叉开关
总线、交叉开关
定制网络
共享变量
共享变量
消息传递
定制网络 共享变量
商用网络（以地址空间
多地址空间
单地址空间
多地址空间
集中共享
集中共享
分布非共享
分布共享
分布非共享
UMA
UMA
NORMA
Cray C-90， Cray T-90， 银河1号
– 并行计算的可扩放性 – 等效率度量标准 – 等速度度量标准 – 平均延迟度量标准
2020/9/16
9
三、并行计算模型
• PRAM模型 ——一个集中的共享存储器和一个指令控制器，通过SM的R/W交换数据，隐式
同步计算。
• 异步APRAM模型 ——又称分相（Phase）PRAM或MIMD-SM。每个处理器有其局部存储器、局部时