并行程序設計本課程將探討并行程序設計的核心概念、技術和應用。我們將深入研究多線程編程、并行架構和高性能計算框架。什么是并行程序？定義并行程序是同時執行多個計算任務的程序。目的提高計算效率，縮短執行時間。應用科學計算、大數據處理、人工智能等領域。并行程序的特點高效率利用多核處理器，顯著提升計算速度。復雜性需要精心設計以協調多個并發執行的任務。可擴展性能夠適應不同規模的硬件資源。并行程序的分類數據并行將數據分割，多個處理單元同時處理不同數據塊。任務并行將問題分解為獨立任務，并行執行不同任務。流水線并行將任務分解為連續的階段，各階段并行執行。并行程序的設計原則1任務分解將問題拆分為可并行執行的子任務。2負載均衡確保各處理單元的工作量相當。3通信優化減少處理單元間的數據交換開銷。4同步控制協調各任務的執行順序和時機。多線程并行程序概念在單一進程內創建多個執行線程，共享內存空間。優勢輕量級，快速切換，適合細粒度并行。挑戰需要處理線程同步和資源競爭問題。線程的創建和管理線程創建使用pthread_create()函數創建新線程。線程參數傳遞通過函數參數向線程傳遞數據。線程終止調用pthread_exit()或從線程函數返回。線程等待使用pthread_join()等待線程完成。線程同步機制互斥鎖保護共享資源，確保同一時間只有一個線程訪問。信號量控制對有限資源的訪問，實現復雜的同步邏輯。屏障同步多個線程的執行進度，確保一致性。線程安全編程1識別共享資源明確標識程序中的共享變量和數據結構。2使用同步原語合理應用互斥鎖、信號量等機制保護共享資源。3避免數據競爭確保多線程對共享數據的訪問是互斥的。4最小化臨界區減少同步操作的范圍，提高并行度。死鎖及解決方案死鎖條件互斥持有并等待非搶占循環等待預防策略資源有序分配超時機制死鎖檢測與恢復并行計算體系結構1單指令多數據(SIMD)2多指令多數據(MIMD)3共享內存系統4分布式內存系統5異構計算系統共享內存并行程序特點所有處理器共享同一內存空間，通過讀寫共享變量通信。優勢編程模型簡單，數據共享效率高。挑戰需要仔細管理內存訪問，防止數據競爭。消息傳遞并行程序發送消息進程A打包數據并發送。網絡傳輸消息通過網絡傳遞。接收消息進程B接收并解析數據。處理數據進程B處理接收到的數據。隱式并行計算框架Hadoop分布式存儲和計算框架，適用于大規模數據處理。Spark內存計算框架，支持迭代算法和交互式查詢。TensorFlow機器學習框架，支持分布式訓練和推理。OpenMP并行編程指令式編程使用#pragma指令標注并行區域。自動線程管理編譯器負責線程的創建和銷毀。數據共享控制靈活指定變量的共享屬性。負載均衡支持動態任務調度。MPI并行編程1初始化調用MPI_Init初始化MPI環境。2通信使用點對點或集體通信函數交換數據。3計算各進程執行本地計算任務。4終止調用MPI_Finalize結束MPI程序。CUDA并行編程核函數定義在GPU上執行的并行代碼。線程層次組織為線程、線程塊和網格的層次結構。內存管理顯式管理主機內存和設備內存的數據傳輸。性能測試和優化1性能分析識別程序瓶頸。2算法優化改進并行算法。3負載均衡優化任務分配。4內存優化減少數據移動。并行程序的可擴展性2X線性加速處理器數量翻倍，性能理想情況下翻倍。50%阿姆達爾定律串行部分限制了最大加速比。N古斯塔夫森定律考慮問題規模增長的可擴展性。并行程序的調試和性能分析并行調試器支持多線程和分布式程序的調試工具。性能分析器收集執行時間、內存使用等性能指標。跟蹤工具記錄并可視化并行程序的執行過程。并行算法設計模式主從模式主進程分配任務，從進程執行計算。流水線模式將任務分解為連續的處理階段。分治模式遞歸地將問題分解為子問題并行求解。工作池模式動態分配任務給空閑的處理單元。數據并行算法特點將數據集劃分為多個子集，每個處理單元處理一個子集。應用矩陣運算、圖像處理、粒子模擬等。挑戰數據劃分策略、負載均衡、邊界處理。任務并行算法任務分解將問題分解為獨立的子任務。任務調度將子任務分配給不同的處理單元。并行執行各處理單元同時執行分配的任務。結果合并匯總各子任務的結果。混合并行算法多級并行結合不同層次的并行性，如進程級和線程級。動態平衡根據運行時情況調整并行策略。自適應算法根據問題規模和硬件特性選擇最佳并行方法。并行機器學習算法1數據并行在多個節點上并行處理不同的數據批次。2模型并行將大型模型分割到多個設備上訓練。3參數服務器集中管理模型參數，協調分布式更新。4聯邦學習在保護數據隱私的前提下進行分布式訓練。并行深度學習算法數據并行多GPU同時處理不同數據批次，同步梯度更新。模型并行將神經網絡的不同層分配到不同GPU上。流水線并行將模型分成多個階段，在不同GPU上流水線執行。并行程序的應用領域并行編程的發展趨勢異構計算結合CPU、GPU和專用加速器的并行計算。量子計算利用量子疊加和糾纏實現超并行計算。神經形態計算模仿人腦結構的并行處理架構。邊緣計算將并行計算能力下沉到網絡邊緣設備。并行