并行计算视频教程 29讲 中国科技大学 精品课程
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&并行计算视频教程 29讲 中国科技大学 精品课程
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ZKDJP_2602
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一、教学目标及要求
本课程是为计算机科学与技术专业的高年级本科生开设的专业课，也可作为面向科学和工程计算的非计算机专业的高年级本科生和研究生的选修课程。通过此课程的学习，可使学生了解和掌握计算机学科中以及大型科学与工程问题中的基本的并行与分布计算方法及其软硬基础。
二、教学重点和难点
重点：并行计算机系统结构、模型、互连方式和性能评价，并行计算模型，并行算法设计策略、基本设计技术和PCAM设计方法学，典型的并行数值算法，并行程序设计等。难点：并行结构模型和计算模型的理解，并行算法基本设计技术，并行数值算法等。
三、教材及主要参考书教材
陈国良，《并行计算：结构，算法，编程》，北京：高教出版社，1999(初版)，2003(修订版)主要参考书：1.陈国良等，《并行计算机体系结构》，北京：高教出版社，2002 2.陈国良，《并行算法的设计与分析》，北京：高教出版社，2002 (修订版)3.陈国良等，《并行算法实践》，北京：高教出版社，20034.Barry Wilkinson等，陆鑫达等译，《并行程序设计》，北京：机械工业出版社，2001
四、课程章节及学时分配
第一部分 并行计算硬件基础1.并行计算机系统结构和模型 4课时(1)并行计算机系统结构(PVP、SMP、MPP、DSM、COW)。(2)并行计算机存储器访问模型(UMA、NUMA、COMA、NORMA)。2.并行计算机系统互连 4课时(1)系统互连技术(节点内的互连：总线，开关，Buses，switches；节点间的互连：SAN；系统间的互连：LAN，MAN，WAN）。(2)互连网络拓扑(静态互连网络：LA，RC，MC，TC，HC，CCC；动态互连网络：Buses，crossbar，MINI)。标准网络（FDDI、ATM、SCI）。3.并行系统性能评价 4课时(1)加速比（Amdahl负载固定加速定律；Gustafson负载可扩放加速定律；Sun和Ni存储受限加速定律）。(2)可扩放性（等效率；等速度；平均延迟）。(3)基准测试程序（数学库；并行库；商业库；SPEC库等）。第二部分 并行算法的设计1.并行计算模型(PRAM，APRAM，BSP，LogP，C3)。4课时2.并行算法的常用设计方法(串行算法的并行化，重新设计一个全新的并行算法，借用其它成熟算法来设计新的并行算法)。6课时3.并行算法的基本设计技术(划分法，平衡树法，倍增法，分治法，流水线法，破对称法等)。6课时4.并行算法的一般设计过程(PCAM：划分，通信，组合，映射)。4课时5.典型并行数值算法(稠密矩阵运算，稀疏线性方程组求解，快速富氏变换等)。10课时第三部分 并行程序设计1.并行程序设计模型(自动并行，数据并行，共享变量，消息传递)。2课时2.共享存储编程(ANSIX3H5，Pthreads，OpenMP，π计算)。4课时3.消息传递编程(MPI，PVM，π计算)。6课时4.数据并行编程(HPF，高斯消去法)。4课时5.并行程序设计环境和工具(向量化的并行化编译器，并行程序性能分析，计算可视化等)。 2课时
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关闭通知窗口X串行&并行程序在效率上的简单比较及串行算法并行化zz
串行&并行程序在效率上的简单比较
多核与单核的CPU在运行串行、并行程序时时，在效率上的差别。
多核兴起：
&20世纪40年代第一台电子管计算机的发明标志计算工具进入了一个崭新的时代。20世纪50年代末，晶体管的发现促成了计算机技术的一大飞跃，其性能先之电子管计算机数十倍到数百倍以上。而之后集成电路时代的到来又为计算机的发展开辟了一个新的里程。
&20世纪70年代，集成电路技术能够将计算机的控制单元和算术逻辑单元集成到一个芯片上制成了微处理器芯片。之后，对计算机性能的提升研究主要集中在对微处理器的性能的提高。传统的提高处理器性能的方法主要有三种途径:
（一）提高主频；（二）优化技术，采用功能更强大的指令，流水处理的技术；（三）增加Cache的容量。
&近年来，通过提高处理器主频来提升处理器性能的方法已经不大可能有大的进展，因而业界对处理器性能的提升逐渐转向了超线程、多核、缓存等技术。其中，多核是目前一个热点。
并行编程：
&在以往，硬件技术的提升不会对运行其上的软件带来影响，而多核的诞生为其提出的一些难题。之前的应用程序都是针对一个运算核心而设计，而当处理器的架构
升级为多核时，以前的应用程序便不能够充分地利用多核的优势，甚至会造成性能的下降。因而，随着多核渐行，今后程序员所将面临的挑战便是开发针对多核的并
&并行程序的设计目标是挖掘问题求解过程中的并行性，寻求并行算法与并行机器体系结构的最佳匹配和映射，合理组织并行任务，减少额外消息传递和数据移动开
销。目前，开发一个并行程序可以有三种途径，一个途径是串行程序自动并行化。第二条途径是设计全新的并行程序设计语言。第三条途径就是串行语言加并行库或
伪注释指导语句的扩展，实际上就是增加一个库或一些新的制导语句来帮助进行消息传递和并行。这正是MPI和OpenMP所采取的途径。目前也是比较容易被
接受且性能高的途径。但其程序开发效率很低，难度也比较大。
&需要注意的是，并行执行的程序实际上没这么简单。在工作的切割、结合上，也是要多花时间的，所以在现实中，即使最佳状况，双核心的效能也不会是
这样的理想化。除此之外，也不是所有工作都是可以切割的！很多工作是有关联性的，这样如果直接切割给不同的处理核心各自去平行运算，出来的结果是肯定有问
题的。而且，多执行绪的程式在编写、维护上，也都比单一执行绪的程式复杂上不少。&
问题回答：
&串行程序主要是针对具有单核体系架构的处理器而言的；而并行程序概念兴起于多核处理器诞生之后，为解决大规模问题而提出的并行计算。对于本题而言，给出的结论为：
对于串行程序，因为程序经过编译过后没有并行区域，也即不能够派生到多个核当中运行，因此其在单核和多核上运行的时间是等同的。
对于并行程序，在多核与单核上运行的效率往往与程序所要解决的问题的规模有关。并行计算追求的理想情况是采用P个处理器就能得到P陪速度的提升，但这很难
达到，因为并行计算会引入一些额外的开销，也即前面提到的并行程序并不是简单的“切割”到多个处理器（多核）中去。总之，对于一些小规模的问题，并行程序
的效果通常不如串行程序；对于一些较大规模的问题，并行程序的效果要远远好于串行程序，但是不能达到所期望的理想情况。
（1）一个简单的没有数据依赖及竞争条件的循环程序
#include &iostream&
#include &ctime&
#include &omp.h&
typedef long int l_ &&
int main(void) &&
&& &l_int i =
temp = 0; &&
&& &clock_t
t1 = clock(); & &
& // time measuring
& &#pragma omp parallel for
& &for(i=0;
&temp ++; & &
&& &clock_t
t2 = clock(); & &
&// time measuring
&&"time = "
&& &return 0;
&经过测试，在没有启用 OpenMP支持时，整个时间耗费为 0.031s. 在启用
OpenMP后，程序中的for循环被并行执行，然而其时间耗费却增加了近一倍，为 0.078s. 处理器加速比：
&串行时间耗费/并行时间耗费 = 0.39
（2）一个较为复杂一些的程序, 计算Pi值：
#include &iostream&
#include &ctime&
int main(void) &&
&& &int i,
&& &double
sum, x, stepI &&
&& &x = 0.0;
&& &stepNum =
&stepInterval = 1.0/stepN
&& &clock_t
t1 = clock(); & &
&// time measure
& &#pragma omp parallel for
private(x),reduction(+:sum)
& &for(i=0;
i&stepN i++)
&x = (i+0.5) * stepI
&sum += 4.0 / (1+x*x);
&& &clock_t
t2 = clock(); & &
& & & // time
measure &&
&std::cout&&"Pi = "
&& sum*stepInterval
&& &std::cout
&&"time = "
&&(double)(t2-t1)/CLOCKS_PER_SEC
&& &return 0;
&& &经测试，在没有启用
OpenMP时，时间耗费为 0.125。启用OpenMP之后， 时间耗费为 0.062。 处理器加速比：
&串行时间耗费/并行时间耗费 = 2.0&
&综上实验所述，能够说明之前提出的结论。
串行算法并行化
并行计算，是将一个计算任务分摊到多个处理器上并同时运行的计算方法。
由于单个CPU 的运行速度难以显著提高，所以计算机制造商试图将多个CPU 联合起来使用。
在巨型计算机上早已采用专用的多处理器设计，多台计算机通过网络互联而组成的并行工作站也在专业领域被广泛使用。
台式机和笔记本电脑现在也已广泛地采用了双核或多核CPU。
从外部看起来是一个CPU，但是内部有两个运算核心，它们可以独立进行计算工作。在同时处理多个任务的时候，多核处理器可以自然地将不同的任务分配给不同的核心。
但只运行一个以常规的串行代码写成的程序时，如何将计算任务拆分成多个部分并分解到多个核心上同时运行，是很困难的事情。有时甚至需要人工来读懂原来代码的含义，并以适合并行计算的语言重写程序。这需要耗费大量的人力物力。
最容易被并行化的计算任务称为“易并行”的，它可以直观地立即分解成为多个独立的部分，并同时执行计算。例如将一个数组里的所有元素求和。我们可以先将数组分成两段，对每段各自求和，最后再把结果相加。如果两段的大小划分得当，我们可以让双核CPU
的每个核心的运算量相当，在数组规模很大时，总的运算速度比单核CPU 能提高接近一倍。
但并不是所有程序都能够分解成这种效果。在软件行业中很自然地提出这个问题：希望设计一种方法，能够将一个常规的串行程序分解成两个部分，使之能够在CPU
的两个核心上并行运算，并且希望能够尽量发挥双核心的计算能力。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。并行算法设计的相关问题研究
1引言随着计算机应用范围的迅速扩大,使用计算机解决的问题规模也越来越大,因此对计算机运算速度的要求也越来越高。不断改进元器件的制造工艺,提高硬件速度是提高计算机运算速度的重要途径之一。除了提高元器件的速度外,改进系统结构也是提高计算机速度的重要途径之一。特别是在元器件速度达到极限(比如光速)时,后者将更为重要[1]。传统的计算机是串行结构的,每一时刻只能按一条命令指令对一个数据进行操作。为了克服这种传统结构对提高运算速度的限制,从上世纪60年代起开始将并行处理技术引入计算机的结构设计中,利用其对计算机系统结构进行改进。所谓并行处理就是把一个传统串行处理的任务分解开来,并将其分配给多个处理器同时处理,即在同一时间间隔内增加计算机的操作数量。为并行处理所设计的算法称为并行算法[2]。并行算法的编程模型、运行环境、调试环境等都要比串行程序复杂得多[3]。提供良好的高性能计算开发环境,一直是学术界和工业界所追求的目标。这里的开发环境既包...&
(本文共4页)
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交通网络分析是指通过一定的方法，评价网络特征的区位特性及特征之间的相互关系，分析个体在交通网络中一定时间内可能的活动范围。交通网络分析的重点是路径分析，而路径分析的核心为最优路径算法。以最短路径为主的最优路径问题一直是计算机科学、运筹学、交通工程学、地理信息科学等学科领域的一个研究热点。它是资源分配、路线设计及分析等优化问题的基础。随着计算机处理数据量的逐渐增多，传统的串行计算机的负荷也逐渐加重，已经不能满足大规模最短路径求解的实时要求。如在交通平衡问题中用到的Frank-Wolfe算法就需要在每一步迭代中求解最短路径来分配交通流。最短路径的求解在交通平衡应用的运行时间中占了很大的比重。针对通常的串行计算机的串行最短路径算法，几乎已经到达了理论上的时间复杂度极限。运行在服务器端的最短路径算法必须向基于图分解的并行算法的方向发展，以满足诸如ITS中的车辆诱导、先进的出行者信息系统（ATIS）及实时的动态交通分配（DTA）等交通应用...&
(本文共84页)
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在金融工程领域,随着金融市场的日益复杂化和多样化,越来越多的金融问题无法直接通过解析公式进行求解,而需要求助于复杂的数值算法并进行大量计算。而在金融市场,尤其对于金融交易来讲,任何时间或信息的延迟,都可能带来巨大的经济损失。因此,并行计算逐渐被引入到金融工程领域,成为复杂的金融计算问题得以有效、快速、精确求解的重要途径。而期权定价问题作为金融工程中的研究热点和难点,其相关并行算法正得到越来越多的研究和关注。BSDE (Backward Stochastic Differential Equation)是倒向随机微分方程的简称,近年来在金融工程领域得到了广泛的研究,并被应用到期权定价问题中。与目前金融业界广泛使用的Black-Scholes公式相比,BSDE在概率模型不确定的条件下更为健壮,因此它不仅能用来进行更精确和更合乎实际的定价计算和分析,而且可以用来帮助各种类型的投资者进行风险对冲及其它各类风险分析。然而,在面向BSDE应...&
(本文共126页)
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一、课程的背景和定位中国科学技术大学计算机系在上世纪80年代初便开展了并行算法的研究,1984年由陈国良教授率先搬上大学讲台。二十几年来,随着并行处理技术的发展,我们围绕着并行算法的课程教学,相继开设了并行计算机体系结构、并行程序设计、并行计算等并行算法类课程,逐步形成了一套较为完整的并行算法类课程教学体系。课程受益面从计算机专业的研究生扩大到本科生,从计算机专业拓宽到面向计算的非计算机专业。2001年以来先后在贵州、成都、太原、大连、深圳等地举行课程讲习班,使得并行算法类课程逐步推广和辐射到全国各主要地区。2003年,“并行计算”获国家级精品课程,其教学团队带头人陈国良教授荣获教育部首届高等学校教学名师奖。“并行算法”课程是并行算法类课程体系中的核心课程,主要面向计算机专业的研究生,是体系结构专业的必修课。本课程是属于算法研究的三个层次(并行算法理论、并行算法的设计和分析、并行算法的实现)的中间层次,它不去重点研究算法理论中的...&
(本文共4页)
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1引言简单地讲,并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤,其大致的执行过程是将给定的计算问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题,然后使用多台计算机同时求解它.在现实世界中存在着大量的并行性,在日常生活中,人们可能自觉或不自觉地都在运用着并行,只不过人们往往习惯了串行方式,而对并行性似有陌生之感而已.同时就计算科学而言,并行计算理论仍处于发展阶段,特别是早期并行机均很昂贵,编写并行软件又很难,所以并行性的优点尚未被普遍地认同.人们对并行性的需求是很明显的.首先,对于那些要求快速计算的应用问题,单处理机由于器件受物理速度的限制而无法满足要求,所以使用多台处理机联合求解就势在必行了.其次,对于那些大型复杂的科学工程计算问题,为了提高精度,往往需要加密计算网格,而细网格的计算也意味着大计算量,也通常需要在并行机上实现.最后,对于那些实时性要求很高的应用问题,照例都要在并行机上用并行算法实现之.随着半导体器件工艺水平的提高,计算...&
(本文共10页)
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1引言三对角线性方程组广泛应用于偏微分方程的差分格式求解以及其他科学和工程计算问题.因此,三对角方程组的并行求解是数值并行算法研究领域的重要课题之一,其研究十分活跃.在Michielse&Vorst算法的基础上,文献[1]中提出了双向并行分裂DPP算法[2],将通信模式从单向串行改为双向并行,通信开销比Michielse&Vorst算法[3]减少了一半,并行效率提高了将近一倍.在分析DPP算法存在的不足基础上,文中提出一个新的算法,该算法采用基于运算和通信参数的动态分布模式以及仅适量消元的方法,在保持通信畅通的前提下,充分利用计算与通信重叠技术,减少处理机空闲等待和冗余计算[4].2DPP算法分析便于讨论,设所要求解的三对角线性方程组为AX=Y(1)式中,系数矩阵A是n阶对称三对角矩阵,并且满足严格对角占优条件:A=b1c1a2b2c2………an-1bn-1cn-1ancn,X=(x1,x2,…,xn)T,Y=(y1,y2,…,...&
(本文共5页)
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一、背. (一)现有设计方法(PCAM)介绍并行算法的设计目的是:设计出一个能展示出并发性、可扩放性、局部性和模块性的并行算法。设计过程一般分为四步，即任务划分(Partitioning)、通信(Communieation)分析、任务组合(Agglomeration)和处理器映射(Mapping)，简称为pcAM设计过程[l]，它是一种设计方法学，是实际设计并行算法的自然过程，其基本要点是:首先尽量开拓算法的并发性和满足算法的可扩放性，然后着重优化算法的通信成本和全局执行时间，同时通过必要的整个过程的反复回溯，以期最终达到一个满意的设计选择。PCAM是Partitioning、Communieation、Agglom- eratfon、M叩Ping首字母的拼写，它们代表了使用此法的设计并行算法的四个阶段。其中在设计的前期主要考虑如并发性等与机器无关的特性，在设计的后期才考虑与机器有关的特性[2l。也就是说，在设计的第一和第二阶段...&
(本文共3页)
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