05-第五章-PVM编程指南-并行计算实践(共11章)
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燕山大学课程讲义并行计算导论授课人:郭栋梁学时:32学时其中实验课:8学时三级项目:16学时第1章引言概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:(1)单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器,其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能,更加可行的方法是同时使用多个简单处理器,它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。
(2)观察结果显示,除非使用并行处理技术,一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度,可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。
能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。
此算法需要能够检测出变ja之间的依赖关系是否规则;而且不管这些依赖是否规则,此算法都能在保证程序正确性的前提下,通过将程序中的一些子任务并行化来加速程序的执行。
(3)提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发,这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。
(4)并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量,还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。
最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间,更依赖于处理器执行算法的效率。
而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。
(5)内存系统的速度始终比处理器慢,而且由于一次只能进行单个字的读写操作,内存系统的带宽也有限制。
(6)内存系统的速度始终比处理器慢,而且由于一次只能进行单个字的读写操作,内存系统的带宽也有限制。
本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。
硬件和软件是相互影响的,任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念,之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。
在编程并不需要了解目标计算机系统的具体细节,因为编译器会处理这些细节.但是在编程和调试时依旧沿用着在单一央处理器(CPU)上顺序处理的模式.从另一方面讲,为了实现并行算法,硬件和软件之间的相互联系需要比我们想象的更加密切。
燕山大学课程讲义并行计算导论授课人:郭栋梁学时:32学时其中实验课:8学时三级项目:16学时第1章引言1.1概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:(1)单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器,其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能,更加可行的方法是同时使用多个简单处理器,它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。
(2)观察结果显示,除非使用并行处理技术,一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度,可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。
能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。
此算法需要能够检测出变ja之间的依赖关系是否规则;而且不管这些依赖是否规则,此算法都能在保证程序正确性的前提下,通过将程序中的一些子任务并行化来加速程序的执行。
(3)提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发,这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。
(4)并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量,还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。
最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间,更依赖于处理器执行算法的效率。
而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。
(5)内存系统的速度始终比处理器慢,而且由于一次只能进行单个字的读写操作,内存系统的带宽也有限制。
(6)内存系统的速度始终比处理器慢,而且由于一次只能进行单个字的读写操作,内存系统的带宽也有限制。
本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。
硬件和软件是相互影响的,任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念,之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.1.2自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。
在编程并不需要了解目标计算机系统的具体细节,因为编译器会处理这些细节.但是在编程和调试时依旧沿用着在单一央处理器(CPU)上顺序处理的模式.从另一方面讲,为了实现并行算法,硬件和软件之间的相互联系需要比我们想象的更加密切。
并行计算入门书籍以下是一些介绍并行计算的入门书籍:1.《并行计算导论》(Introduction to Parallel Computing),第2版,作者:Ananth Grama, George Karypis, Vipin Kumar, Anshul Gupta。
这是一本经典的并行计算教材,详细介绍了并行计算的基本概念、并行编程模型、并行算法和应用等内容。
2.《并行程序设计导论》(Introduction to Parallel Programming),作者:Peter Pacheco。
这本书讲解了基于共享内存和分布式内存的并行编程技术,包括线程、锁、条件变量、信号量、MPI等,并提供了大量的编程示例和练习题。
3.《并行计算——体系结构、编程和算法》(Parallel Computing: Architecture, Programming and Algorithms),作者:David Culler, Jaswinder Pal Singh, Anoop Gupta。
这本书介绍了并行计算的各种体系结构、编程模型和算法,包括多处理器、多核处理器、GPU、分布式内存等,并提供了很多实际案例和编程示例。
4.《高性能计算:现代化方法》(High Performance Computing: Modern Systems and Practices),作者:Thomas Sterling, Matthew Anderson, Maciej Brodowicz, et al.。
这本书涵盖了高性能计算的各个方面,包括硬件体系结构、编程模型、优化技术、应用案例等,是一本全面介绍高性能计算的参考书籍。
5.《CUDA并行程序设计》(CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming),作者:Jason Sanders, Edward Kandrot。