并行计算第七章并行算法常用设计技术

并行计算第七章并行算法常用设计技术

在并行计算中，算法的设计是非常重要的，旨在提高计算速度和效率。本章将介绍几种常用的并行算法设计技术，包括任务划分、任务调度和数据划分等。这些技术可以帮助程序员实现高性能的并行计算。

一、任务划分

任务划分是指将一个大型计算任务拆分成多个小任务，并分配给多个处理单元并行执行。常见的任务划分策略有以下几种：

1.分治法：将大问题划分成多个子问题，并分别解决。该方法适用于问题可以被分解成一系列独立的子问题的情况。例如，计算斐波那契数列可以使用分治法将其拆分成多个子问题，并分配给多个处理单元计算。

2.流水线：将一个长任务划分成多个子任务，并按照流水线的方式依次执行。每个处理单元处理一个子任务，并将结果传递给下一个处理单元。流水线技术适用于具有顺序执行步骤的应用，例如图像处理和视频编码。

3.数据并行：将输入数据划分成多个子数据集，并分配给多个处理单元并行处理。每个处理单元只操作自己分配的子数据集，然后将结果合并。数据并行可以提高计算速度和处理能力，适用于数据密集型应用，例如矩阵运算和图像处理。

二、任务调度

任务调度是指为每个任务分配合适的处理单元，并按照一定的策略进行调度和管理。常见的任务调度策略有以下几种：

1.静态调度：在程序开始执行之前，根据预先设定的规则将任务分配给处理单元。静态调度可以提高计算效率，但不适用于动态变化的任务。 2.动态调度：根据运行时的情况动态地调整任务的分配和调度。动态调度可以根据负载情况来实时调整任务的分配，提高系统的整体性能。

3.动态负载平衡：将任务合理地分配给多个处理单元，使得每个处理单元的负载尽可能均衡。动态负载平衡可以避免单个处理单元负载过重或过轻的情况，提高计算效率。

三、数据划分

数据划分是指将输入数据划分成多个部分，并分配给多个处理单元。常见的数据划分策略有以下几种：

1.均匀划分：将输入数据均匀地划分成多个部分，并分配给多个处理单元。均匀划分可以实现负载均衡，但可能导致通信开销增加。

并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法

并行计算是一种利用多个处理器或多个计算机同时执行多个计算任务的计算方法。通过并行计算，我们可以将大规模的计算任务分解为多个小任务，并且在多个处理器或计算机上同时执行，以提高计算效率和加快计算速度。在本文中，我们将介绍几种常见的并行计算技巧和方法来优化计算效率。

1.任务并行：任务并行是将一个大任务分解为多个小任务，并且同时在多个处理器或计算机上执行。每个处理器或计算机负责执行一部分任务，然后将结果合并得到最终结果。任务并行可以显著减少计算时间，尤其适用于大规模数据处理和复杂计算任务。

2.数据并行：数据并行是将大规模的数据分成多个小块，并且在多个处理器或计算机上同时对每个小块进行计算。每个处理器或计算机负责处理一部分数据，并将计算结果合并得到最终结果。数据并行可以加快计算速度，尤其适用于需要同时处理大量数据的任务，如图像处理和数据挖掘。

3.指令并行：指令并行是将一个计算任务分解为多个子任务，并且在多个处理器或计算机上同时执行。每个处理器或计算机负责执行一部分指令，并将结果传递给下一个处理器或计算机继续执行。指令并行可以提高计算效率，尤其适用于需要大量指令执行的任务，如矩阵运算和神经网络训练。

4.流水线并行：流水线并行是将一个计算任务分解为多个阶段，并且在多个处理器或计算机上同时执行不同的阶段。每个处理器或计算机负责执行一个阶段，并将结果传递给下一个处理器或计算机继续执行下一个阶段。流水线并行可以将计算任务分解为多个独立的部分，并在同时执行的情况下提高计算效率。

5.任务分解和调度：任务分解和调度是将一个大任务分解为多个小任务，并且将这些小任务分配给不同的处理器或计算机执行。任务分解和调度可以根据任务的特性和处理器或计算机的性能自动选择最优的分解和调度策略，以提高计算效率和加快计算速度。 6.数据划分和通信：数据划分和通信是将大规模的数据划分为多个小块，并且在多个处理器或计算机之间进行数据交换和通信。数据划分和通信可以根据数据的特性和处理器或计算机的性能选择最优的划分和通信策略，以减少数据传输时间和提高计算效率。

并行算法综述

摘 要：本文主要对并行算法的概念、设计等进行综述。首先概要的介绍有关并行算法的相关概念，接着详细的介绍并行算法的设计策略、设计方法等，最后对并行算法的前景做简单的分析讨论，并做总结。

关键词：并行算法；算法设计；设计策略；设计方法

中图分类号：tp393

随着计算机时代的到来，计算机的应用和开发主要延伸到社会的各个领域，无论是国家的经济科技还是生活教育等，都能看到计算机的身影。而高性能计算机的研究和开发更能直接体现出一个国家的经济科技水平，同时由于信息化国防建设也使得高性能计算机成为国防安全的宠儿。世界各国都在努力争夺高性能计算机的战略制高点，这也充分说明高性能计算机对于一个国家科技实力的重要性。计算机的发展迅速，从最初的电子管到现在大规模继承电路技术的应用，计算机的运算速度更快，功能也更加强大。当然，其关键因素就是并行算法，并行算法直接决定着计算机性能的高低，同时并行算法的发展程度也相当明显的显示出国家计算机科技水平的发达程度，是国家综合国力的一个体现。

1 并行算法

1.1 国内外研究现状

并行算法研究的高峰期在70、80年代。这一时期，涌现除了很多优秀的非数值并行算法，它们在整个并行算法研究历史上占据着非常辉煌的一页。90年代中期以后，并行算法的研究渐渐面向实际，内容也有所扩展。

近年来，并行算法的研究更是趋于实际应用中。比如：一种基于局部小型分布式存储架构的大规模fock矩阵建设的新的并行算法：rt并行算法；基于共享内存架构的节能性能权衡分析并行算法；在多核心cpu与gpu中基于块三角矩阵求解线性系统的并行算法；同构新的并行划分方法和巨人矩阵转置并行算法，等等。图像匹配的并行算法；面向异构体系结构的粒子输运并行算法；海量数据拟合并行算法；基于gpu的高性能并行算法；遥感数字影像中提取植被指数的并行算法；fermi架构下超声成像组织运动可视化并行算法；分布式水文模型的并行计算；声纳图像对比度增强的并行算法；大规模稀疏矩阵特征问题求解的并行算法；分布动载荷识别的并行算法，等等。

243 第9章 并行设计

9.1 并行设计的基本概念

(1) 并行设计的基本概念

并行设计（Concurrent Design）是世界市场竞争日益激烈的产物。随着经济的蓬勃发展，客户对产品款式、品种、性能的要求越来越高，对产品质量及售后服务质量的要求也越来越严格。为了提高竞争力，现代的各类制造业必须不断缩短新产品开发周期（Time)，提高产品质量（Quality)，降低设计生产成本（Cost），改进售后服务（Service），并增强环境保护意识（Environment），只有这样才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

并行设计是充分利用现代计算机技术、现代通信技术和现代管理技术来辅助产品设计的一种现代产品开发模式。它站在产品设计、制造全过程的高度，打破传统的部门分割、封闭的组织模式，强调多功能团队的协同工作，重视产品开发过程的重组和优化。并行设计又是一种集成产品开发全过程的系统化方法，它要求产品开发人员从设计一开始即考虑产品生命周期中的各种因素。它通过组建由多学科人员组成的产品开发队伍，改进产品开发流程，利用各种计算机辅助工具等手段，使产品开发的早期阶段能考虑产品生命周期中的各种因素，以提高产品设计、制造的一次成功率。可以缩短产品开发周期、提高产品质量、降低产品成本，进而达到增强企业竞争能力的目的。

并行设计技术可以在一个工厂、一个企业（包括跨地区、跨行业的大型企业）及跨国公司等以通信管理方式在计算机软、硬件环境下实现。其核心是在产品设计的初始阶段就考虑到产品生命周期中的各种因素，包括设计、分析、制造、装配、检验、维护、质量、成本、进度与用户需求等，强调多学科小组、各有关部门协同工作，强调对产品设计及其相关过程并行地、集成地、一体化地进行设计，使产品开发一次成功，缩短产品开发周期，提高产品质量。美国于20世纪80年代末首先在福特、通用和克莱斯勒三大汽车公司组织实施并行工程技术，取得了显著的经济效益。我国近年来在一些大型企业中也开始部分实施并行工程技术，这项技术是提高我国企业水平，参与全球化竞争的一个重要发展方向。