十二、并行程序设计基础.

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1 十二、并行程序设计基础

2 并行程序设计基础 12.1 并行程序设计概述 12.2 进程 12.3 线程 12.4 同步 12.5 通信 12.6 并行程序设计模型
国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

3 并行程序设计概述 并行程序设计难的原因 并行语言的构造方法 并行性问题 交互/通信问题 五种并行编程风范 计算圆周率的样本程序
国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

4 1 并行程序设计难的原因 技术先行,缺乏理论指导 程序的语法/语义复杂, 需要用户自已处理 任务/数据的划分/分配 数据交换 同步和互斥
性能平衡 并行语言缺乏代可扩展和异构可扩展, 程序移植困难, 重写代码难度太大 环境和工具缺乏较长的生长期, 缺乏代可扩展和异构可扩展 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

5 2 并行语言的构造方法 串行代码段 for ( i= 0; i<N; i++ ) A[i]=b[i]*b[i+1];
for (i= 0; i<N; i++) c[i]=A[i]+A[i+1]; (c) 加编译注释构造并行程序的方法 #pragma parallel #pragma shared(A,b,c) #pragma local(i) { # pragma pfor iterate(i=0;N;1) for (i=0;i<N;i++) A[i]=b[i]*b[i+1]; # pragma synchronize # pragma pfor iterate (i=0; N; 1) for (i=0;i<N;i++)c[i]=A[i]+A[i+1]; } 例子：SGI power C (a) 使用库例程构造并行程序 id=my_process_id(); p=number_of_processes(); for ( i= id; i<N; i=i+p) A[i]=b[i]*b[i+1]; barrier(); for (i= id; i<N; i=i+p) c[i]=A[i]+A[i+1]; 例子: MPI,PVM, Pthreads (b) 扩展串行语言 my_process_id,number_of_processes(), and barrier() A(0:N-1)=b(0:N-1)*b(1:N) c=A(0:N-1)+A(1:N) 例子: Fortran 90 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

6 2 并行语言的构造方法 三种并行语言构造方法比较 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

7 3 并行性问题 3.1 进程的同构性 SIMD: 所有进程在同一时间执行相同的指令 MIMD:各个进程在同一时间可以执行不同的指令
2019/2/22 3 并行性问题 3.1 进程的同构性 SIMD: 所有进程在同一时间执行相同的指令 MIMD:各个进程在同一时间可以执行不同的指令 SPMD: 各个进程是同构的，多个进程对不同的数据执行相同的代码(一般是数据并行的同义语) 常对应并行循环，数据并行结构，单代码 MPMD:各个进程是异构的， 多个进程执行不同的代码（一般是任务并行，或功能并行，或控制并行的同义语） 常对应并行块，多代码 要为有1000个处理器的计算机编写一个完全异构的并行程序是很困难的 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

8 3 并行性问题 进程的同构性 并行块 parbegin S1 S2 S3 …….Sn parend
2019/2/22 进程的同构性 3 并行性问题 并行块 parbegin S1 S2 S3 …….Sn parend S1 S2 S3 …….Sn可以是不同的代码 并行循环: 当并行块中所有进程共享相同代码时 S1 S2 S3 …….Sn是相同代码 简化为 parfor (i=1; i<=n, i++) S(i) 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

9 3 并行性问题 进程的同构性 SPMD程序的构造方法 用单代码方法说明SPMD 用数据并行程序的构造方法 要说明以下SPMD程序:
3 并行性问题 SPMD程序的构造方法 用单代码方法说明SPMD 要说明以下SPMD程序: parfor (i=0; i<=N, i++) foo(i) 用户需写一个以下程序: pid=my_process_id(); numproc=number_of _processes(); parfor (i=pid; i<=N, i=i+numproc) foo(i) 此程序经编译后生成可执行程序A, 用shell脚本将它加载到N个处理结点上: run A –numnodes N 用数据并行程序的构造方法 要说明以下SPMD程序: parfor (i=0; i<=N, i++) { C[i]=A[i]+B[i]; } 用户可用一条数据赋值语句: C=A+B 或 forall (i=1,N) C[i]=A[i]+B[i] 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

10 3 并行性问题 进程的同构性 MPMD程序的构造方法 用多代码方法说明MPMD S1, S2和S3是顺序语言程序加上进行交互的库调用.
2019/2/22 进程的同构性 3 并行性问题 MPMD程序的构造方法 用多代码方法说明MPMD 对不提供并行块或并行循环的语言 要说明以下MPMD程序: parbegin S1 S2 S3 parend 用户需写3个程序, 分别编译生成3个可执行程序S1 S2 S3, 用shell脚本将它们加载到3个处理结点上: run S1 on node1 run S2 on node1 run S3 on node1 S1, S2和S3是顺序语言程序加上进行交互的库调用. 用SPMD伪造MPMD 要说明以下MPMD程序: parbegin S1 S2 S3 parend 可以用以下SPMD程序: parfor (i=0; i<3, i++) { if (i=0) S1 if (i=1) S2 if (i=2) S3 } 因此, 对于可扩展并行机来说, 只要支持SPMD就足够了 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

11 3 并行性问题 3.2 静态和动态并行性 程序的结构: 由它的组成部分构成程序的方法
3 并行性问题 3.2 静态和动态并行性 程序的结构: 由它的组成部分构成程序的方法 静态并行性: 程序的结构以及进程的个数在运行之前(如编译时, 连接时或加载时)就可确定, 就认为该程序具有静态并行性. 动态并行性: 否则就认为该程序具有动态并行性. 即意味着进程要在运行时创建和终止 静态并行性的例子: parbegin P, Q, R parend 其中P,Q,R是静态的 动态并行性的例子: while (C>0) begin fork (foo(C)); C:=boo(C); end 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

12 3 并行性问题 静态和动态并行性 开发动态并行性的一般方法: Fork/Join Process A: begin Z:=1
3 并行性问题 开发动态并行性的一般方法: Fork/Join Process A: begin Z:=1 fork(B); T:=foo(3); end Process B: begin fork(C); X:=foo(Z); join(C); output(X+Y); end Process C: begin Y:=foo(Z); end Fork: 派生一个子进程 Join: 强制父进程等待子进程 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

13 3 并行性问题 3.3 进程编组 目的:支持进程间的交互,常把需要交互的进程调度在同一组中
3 并行性问题 3.3 进程编组 目的:支持进程间的交互,常把需要交互的进程调度在同一组中 一个进程组成员由：组标识符+ 成员序号 唯一确定. 3.4 划分与分配 原则: 使系统大部分时间忙于计算, 而不是闲置或忙于交互; 同时不牺牲并行性(度). 划分: 切割数据和工作负载 分配：将划分好的数据和工作负载映射到计算结点(处理器)上 分配方式 显式分配: 由用户指定数据和负载如何加载 隐式分配：由编译器和运行时支持系统决定 就近分配原则：进程所需的数据靠近使用它的进程代码 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

14 3 并行性问题 并行度(Degree of Parallelism, DOP):同时执行的分进程数.
3 并行性问题 并行度(Degree of Parallelism, DOP):同时执行的分进程数. 并行粒度(Granularity): 两次并行或交互操作之间所执行的计算负载. 指令级并行 块级并行 进程级并行 任务级并行 并行度与并行粒度大小常互为倒数: 增大粒度会减小并行度. 增加并行度会增加系统(同步)开销 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

15 4 交互／通信问题 交互：进程间的相互影响 4.1 交互的类型 通信：两个或多个进程间传送数的操作 通信方式： 共享变量
4 交互／通信问题 交互：进程间的相互影响 4.1 交互的类型 通信：两个或多个进程间传送数的操作 通信方式： 共享变量 父进程传给子进程(参数传递方式) 消息传递 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

16 4 交互／通信问题 同步：导致进程间相互等待或继续执行的操作 同步方式: 原子同步 控制同步(路障,临界区)
例子: 原子同步 parfor (i:=1; i<n; i++) { atomic{x:=x+1; y:=y-1} } 路障同步 parfor(i:=1; i<n; i++){ Pi barrier Qi 临界区 critical{x:=x+1; y:=y+1} 数据同步(信号量同步) lock(S); x:=x+1; y:=y-1; unlock(S) 4 交互／通信问题 同步：导致进程间相互等待或继续执行的操作 同步方式: 原子同步 控制同步(路障,临界区) 数据同步(锁,条件临界区,监控程序,事件) 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

17 交互的类型 4 交互／通信问题 聚集(aggregation)：用一串超步将各分进程计算所得的部分结果合并为一个完整的结果, 每个超步包含一个短的计算和一个简单的通信或/和同步. 聚集方式: 归约 扫描 例子: 计算两个向量的内积 parfor(i:=1; i<n; i++){ X[i]:=A[i]*B[i] inner_product:=aggregate_sum(X[i]); } 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

18 4 交互／通信问题 4.2 交互的方式 相对于交互代码C,可对进程P定义如下状态: 同步的交互: 所有参与者同时到达并执行交互代码C
… P1 P2 Pn 同步的交互: 所有参与者同时到达并执行交互代码C 异步的交互: 进程到达C后, 不必等待其它进程到达即可执行C 相对于交互代码C,可对进程P定义如下状态: 到达(arrived): P刚到达C,但还未进入 在内(in): P在代码中 完成(finished):P刚完成执行代码C,但还未离开 在外(out): P不在代码中(未到达或已离开) 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

19 4 交互／通信问题 交互方式与入口/出口条件的组合 锁定的发送: 消息已发完, 但不一定已收到 锁定的接收: 消息已收到
非锁定的发/收: 只是发出发/收的请求 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

20 4 交互／通信问题 4.3 交互的模式 按交互模式是否能在编译时确定分为: 静态的 动态的 按有多少发送者和接收者参与通信分为
4 交互／通信问题 4.3 交互的模式 按交互模式是否能在编译时确定分为: 静态的 动态的 按有多少发送者和接收者参与通信分为 一对一:点到点(point to point) 一对多:广播(broadcast),播撒(scatter) 多对一:收集(gather), 归约(reduce) 多对多:全交换(Tatal Exchange), 扫描(scan) , 置换/移位(permutation/shift) 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

21 4 交互／通信问题 1 3 5 P1 P2 P3 5,1 1 3 5 P1 P2 P3 1,1 3,1 5,1 (a) 点对点(一对一): P1发送一个值给P3 (b) 广播(一对多): P1发送一个值给全体 1,3,5 P1 P2 P3 3 5 1 3 5 P1 P2 P3 1,3,5 (c) 播撒(一对多): P1向每个结点发送一个值 (d) 收集(多对一): P1从每个结点接收一个值 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

22 4 交互／通信问题 1 3 5 P1 P2 P3 1,5 3,1 5,3 1,2,3 4,5,6 7,8,9 1,4,7 2,5,8 3,6,9 1,1 3,4 5,9 1,9 (e) 全交换(多对多): 每个结点向每个结点发送一个不同的消息 (f) 移位(置换, 多对多): 每个结点向下一个结点发送一个值并接收来自上一个结点的一个值. (g) 归约(多对一): P1得到和1+3+5=9 (h) 扫描(多对多): P1得到1, P2得到1+3=4, P3得到1+3+5=9 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

23 5 五种并行编程风范 相并行（Phase Parallel） 分治并行（Divide and Conquer Parallel）
流水线并行（Pipeline Parallel） 主从并行（Master-Slave Parallel） 工作池并行（Work Pool Parallel） 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

24 Synchronous Interaction
相并行（Phase Parallel） 一组超级步（相） 步内各自计算 步间通信、同步 BSP（4.2.3） 方便差错和性能分析 计算和通信不能重叠 C Synchronous Interaction ...... 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

25 主－从并行（Master-Slave Parallel）
主进程：串行、协调任务 子进程：计算子任务 划分设计技术（ 6.1） 与相并行结合 主进程易成为瓶颈 Master Slave 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

26 分治并行（Divide and Conquer Parallel）
父进程把负载分割并指派给子进程 递归 重点在于归并 分治设计技术（6.2） 难以负载平衡 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

27 流水线并行（Pipeline Parallel）
一组进程 流水线作业 流水线设计技术（6.5） P1 P2 P3 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

28 工作池并行（Work Pool Parallel）
初始状态：一件工作 进程从池中取任务执行 可产生新任务放回池中 直至任务池为空 易与负载平衡 临界区问题（尤其消息传递） Work Pool P1 P2 P3 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

29 8 计算圆周率的样本程序 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

30 计算圆周率的c语言代码段 double local, pi = 0.0, w; long i; w=1.0/N;
#define N main() { double local, pi = 0.0, w; long i; w=1.0/N; for (i = 0; i<N; i ++) { local = (i + 0.5)*w; pi = pi + 4.0/(1.0+local * local); } printf(“pi is %f \n”, pi *w); 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

31 并行程序设计基础 12.1 并行程序设计概述 12.2 进程 12.3 线程 12.4 同步 12.5 通信 12.6 并行程序设计模型
国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

32 进程 进程的基本概念 进程的并行执行 进程的相互作用 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

33 并行程序设计基础 12.1 并行程序设计概述 12.2 进程 12.3 线程 12.4 同步 12.5 通信 12.6 并行程序设计模型
国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

34 线程 线程的基本概念 线程的管理 线程的同步 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

35 并行程序设计基础 12.1 并行程序设计概述 12.2 进程 12.3 线程 12.4 同步 12.5 通信 12.6 并行程序设计模型
国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

36 同步 原子和互斥 高级同步结构 低级同步原语 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

37 并行程序设计基础 12.1 并行程序设计概述 12.2 进程 12.3 线程 12.4 同步 12.5 通信 12.6 并行程序设计模型
国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

38 通信 影响通信系统性能的因素 低级通信支持 TCP/IP通信协议组简介 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

39 并行程序设计基础 12.1 并行程序设计概述 12.2 进程 12.3 线程 12.4 同步 12.5 通信 12.6 并行程序设计模型
国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

40 并行程序设计模型 隐式并行模型 数据并行模型 消息传递模型 共享变量模型 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

41 并行程序设计模型 隐式并行（Implicit Parallel） 数据并行（Data Parallel）
共享变量（Shared Variable） 消息传递（Message Passing） 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

42 隐式并行（Implicit Parallel）
概况： 程序员用熟悉的串行语言编程 编译器或运行支持系统自动转化为并行代码 特点： 语义简单 可移植性好 单线程，易于调试和验证正确性 效率很低 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

43 数据并行（Data Parallel） 概况： 特点： SIMD的自然模型 局部计算和数据选路操作 单线程 并行操作于聚合数据结构（数组）
松散同步 单一地址空间 隐式交互作用 显式数据分布 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

44 共享变量（Shared Variable）
概况： PVP, SMP, DSM的自然模型 特点： 多线程：SPMD, MPMD 异步 单一地址空间 显式同步 隐式数据分布 隐式通信 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22

45 消息传递（Message Passing）
概况： MPP, COW的自然模型 特点： 多线程 异步 多地址空间 显式同步 显式数据映射和负载分配 显式通信 国家高性能计算中心（合肥） 2019/2/22