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高性能计算中的并行算法和优化问题高性能计算（High Performance Computing，HPC）是一种运用计算机科学和工程学的知识，通过利用大规模并行计算系统实现高速计算的一种技术。
在高性能计算中，算法的效率是提高计算速度的关键因素之一。
然而，现实中往往存在许多性能瓶颈，需要通过优化算法来实现高速计算。
一、并行算法并行算法是指在多台计算机上同时执行的算法。
相对于串行算法而言，其具有计算效率高、计算速度快等优点。
在高性能计算中，使用并行算法可以提高计算速度，同时可以更好地利用计算资源。
1.1 MPI程序设计MPI（Message Passing Interface）是一种消息传递编程接口，可用于编写并行程序。
MPI程序的基本思路是将问题分解成多个子问题，然后分发给不同的计算机节点并行处理。
MPI程序设计要注意以下几点：（1）通信代价大的操作要尽量减少，尽量选择更加通用的算法，将通信操作次数降至最低。
（2）提高计算并行度，尽可能多地利用长时间闲置的处理器。
（3）尽可能采用异步通信，减少等待时间。
（4）有效地利用MPI的一些高级功能，如非阻塞和缓存异步通信等。
1.2 OpenMP程序设计OpenMP是一种用于共享内存多处理器系统的低级别编程接口。
使用OpenMP可以更好地利用多处理器系统进行并行计算，具体包括以下几点：（1）将问题分解成可以并行处理的任务，使用OpenMP的并发指令集并行执行。
（2）提高程序的并行性，尽可能减少同步和内存操作的使用。
（3）使用OpenMP的并发原语，如sections、task等来实现并行化。
1.3 CUDA程序设计CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可用于编写高性能计算应用程序。
CUDA程序设计的核心思想是通过CUDA程序来调用GPU的并行计算能力，同时尽可能利用多核CPU并行处理。
具体注意事项如下：（1）尽可能多利用GPU的并行计算能力，合理使用GPU层次结构。
并行计算讲义Last revision on 21 December 2020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。
VS2010中Parallel类实现并行计算本文来自IT168网站作者：陈良乔在本系列的第一篇文章“Visual Studio 2010对并行计算的支持”中，我们简要地介绍了微软为并行计算提供了完整的解决方案。
如果你是一个.NET程序员，同时又在进行并行计算方面的开发，那么即将发布的.NET Framework 4.0将是微软送给你的一份大礼。
在.NET Framework 4.0中，在库的层次上，微软提供了大量的新内容来帮助程序员完成应用程序的并行化，其中包括Parallel LINQ(PLINQ)，Task Parallel Library(TPL)和Coordination Data Structures。
这里我们就先来介绍一下最简单最常用的TPL。
将跟随Visual Studio 2010一起发布的.NET Framework 4.0将包含很多基于库的对并行计算的支持。
包括数据的并行化，任务的并行化等等，这一切都通过一个共同的工作调度器进行管理。
这些新的类型和类，将在System.Threading，System.Threading.Tasks，System.Linq，和System.Collections.Concurrent这些名字空间中提供。
通过这些新的类型和类，开发人员将无需面对如今复杂的多线程开发模式，而可以直接使用.NET Framework，更加高效简便地开发支持并行计算的应用程序，从而更加充分地利用多核CPU的优势，随着计算核心或者处理器的增加，以提升应用程序的性能。
而在.NET Framework中，Task Parallel Library (TPL)是其Parallel Extensions中一个重要组成部分，它提供了一种简便的多线程开发方式，通过它所提供的类或者函数，可以让程序员轻松地实现并行计算。
其中，最简单的就是它的Parallel类Parallel类Parallel类就是TPL中的一个用于支持并行计算的类。
Visual C++2010新特性：并行计算【IT168专稿】性能，永远是程序员要考虑的问题。
在单核时代，甚至在双核(多核)时代，一般是通过改善客户使用的计算机性能来提升程序的性能，如增加服务器、内存，配置负载均衡等手段来实现，我们称这个过程为享受性能免费大餐。
天下没有免费的午餐，性能免费大餐也不能毫无止境，实际上，已经有了新的解决方案--并行计算。
并行计算就像是一道饕餮大餐而被人津津乐道，在本文中我们以烹饪为类比，通过对性能免费大餐的分析，使用Visual Studio C++2010这把利器，应用并行编程模型大块朵颐的进行并行开发。
性能免费大餐已经结束通过提升CPU的计算能力，确实能够改善应用程序性能。
但在实际情况中，无论处理器性能提升多少，软件都有办法迅速吞噬。
况且，计算机硬件毕竟受物理极限的约束，处理器主频的提升已经遇到了瓶颈。
所以，享受性能免费大餐的日子已经结束，业界已经不能提供指数级增长的更快的处理器，而只能选择提供指数级增长的更多的处理器。
多核将引领软件研发发生基础性的变化。
目前的电脑市场上，多核计算机的销量远远大于单核计算机，多核已经成为了一种主流。
在这样的发展趋势下，如果把在单核下实现的应用程序拿到一台64核的机器上运行，你会看到任务管理器显示如下的画面——只有1/64的计算能力得到了利用：图1任务管理器显示64核机器上运行单线程应用程序，只有一个核在计算通过上面的示例可以看出，传统的应用程序再也无法顺其自然地在更高端的硬件设备上获得更高的性能回报，能够充分发挥硬件设备性能的应用程序是未来软件开发的主流，作为开发人员，我们面临的抉择是什么呢?Herb Sutter在他的原文中明确地给出了答案：并行计算。
如果在四年前说“并发将是软件开发史上的又一个重大变革”是一个预测，那么今天，并行计算已经成为软件开发的核心趋势之一。
对于程序员来说，享受免费大餐的日子结束后，只能亲自下厨烹饪。
亲自下厨遇到了难题我们都知道，应用程序的开发，有着完整的生命周期管理，从编写需求说明书、程序设计说明书，到编码、调试和性能优化，再到测试、发布，以及后期维护等一系列的行为都有其复杂性。
并行与分布式计算基础知识入门在当今的信息时代，计算机技术扮演着举足轻重的角色。
并行与分布式计算是其中两个重要的概念。
本文将介绍并行与分布式计算的基础知识，包括概念、应用领域和关键技术。
一、概念简介1. 并行计算并行计算是指多个计算任务同时进行，在同一时刻利用多个处理器或计算机的计算能力来解决大问题的计算过程。
与串行计算相比，它能够显著提高计算速度和效率。
2. 分布式计算分布式计算是指将一个计算任务分解为多个子任务，分配给多台计算机进行并行处理，各自计算结果再汇总得到最终的计算结果。
与单机计算相比，分布式计算能够提高计算能力和可靠性。
二、应用领域1. 科学计算并行与分布式计算在科学计算领域有着广泛的应用。
例如，在气象预报中，利用并行计算可以加快模拟和预测的速度，提高天气预报的准确性。
在生物信息学中，利用分布式计算可以加快基因测序和分析的速度，促进生物医学研究的进展。
2. 大数据处理随着互联网的迅猛发展，大数据成为了一种珍贵的资源。
并行与分布式计算在大数据处理中起到了重要的作用。
通过将数据分布到不同的计算节点上，并行计算可以高效地处理大规模数据集，提供实时的数据分析和挖掘结果。
3. 人工智能人工智能是当前热门的领域之一，而并行与分布式计算为人工智能的发展提供了强大的支持。
例如，在深度学习中，通过并行计算可以加快神经网络的训练速度，提高模型的准确性。
而分布式计算则可以处理大规模的训练数据和模型参数，促进模型的优化和部署。
三、关键技术1. 并行算法并行算法是实现并行计算的关键。
它将计算任务划分为多个子任务，并通过合理的任务调度和数据交换来实现计算的并行化。
常见的并行算法有并行排序、并行搜索和并行矩阵计算等。
2. 分布式系统分布式系统是实现分布式计算的基础。
它由多个计算节点组成，节点之间通过网络进行通信和数据传输。
分布式系统需要解决通信协议、数据一致性、容错和负载均衡等关键技术问题。
3. 并行编程模型并行编程模型是实现并行与分布式计算的抽象层次。
注：部分笔记参照周湖广同志发上来的，有些看不清楚，请额外自己核对。
第一章★ 并行计算机互连网络1、一维线性阵列（参照教材11页）2、网孔连接（Mesh-Connected ）将n 个处理器连接成n ×n 的二维网孔结构互连函数 ①正向行连接：)1()(21+=+P P MC 逆向行连接：)1()(21-=-P P MC②正向列连接：)()(2n P P MC n+=+ 逆向列连接：)()(2n P P MC n-=- 其中x mod y=x-y[yx]，只有y 为负时，x mod y 才为负。
[x]表示取≤x 的最大整数。
如：[3.12]=3，[-3.12]=-4 例：16个处理器的mesh 结构（p=0~15）正向行：0 1 2 … 14 15逆向行：正向列：逆向列：最后的互连结构：Mesh 结构的通信直径（任意两个处理器之间至多需要的路由数）：1-nMesh 特点：规整、扩展性比较好。
不足：处理器之间互连是固定的，缺乏灵活性。
改进Mesh 结构——可重构造的Mesh 结构（Rmesh ），动态构造处理器之间的互连方式。
（教材311页） 3、树结构将n 个处理器连接成一个深度为⎣⎦1log +n 的二叉树结构，互连函数：()⎩⎨⎧+=122P P P TC ⎥⎦⎥⎢⎣⎢-=21n P参考教材13页 图1.10 四级二叉树通信直径：⎣⎦n log 2，特点：树根易成为瓶颈，树结构适用于“淘汰”机制型应用问题的并行处理，主从型的应用。
× mod n ，0≤p ≤n-1该图形请参照周湖广同学的课件变种—×树：同层的兄弟节点处理互连，降低通信直径，减少树根的处理器的负担。
4、树网结构 5、金字塔结构6、超立方结构（Hypercube Connected ）将n 个处理器连接成一个超立方结构，处理器编号用二进制表示()0121P P P P P m m --=，n m lg =，互连函数：()取反为对i i m m m m i P P m i P P P P P P P P P P P P P CC ,1~0,01-i i 1i 21011-i i 1i 21-==+--+-- 例：n=16个处理器的超立方结构()()()()()()()()()()()()()()()()()()()，，，，，，，，，，，，，，，，，，，~CC ~CC ~CC 11101111CC 11111110CC 11001101CC 11011100CC 10101011CC 10111010CC 10001001CC 10011000CC 01100111CC 01110110CC 01000101CC 01010100CC 00100011CC 00110010CC 00000001CC 00010000CC 3210000000000000000================超立方通信直径：n lg ，直接互连的两个处理器的编号二进制只有一位不同，路由寻优方式实现容易，扩展性相对较差。
