还剩21页未读,继续阅读
本资源只提供10页预览,全部文档请下载后查看!喜欢就下载吧,查找使用更方便
文本内容:
并行算法讲稿目录•并行算法概述•并行计算模型•并行算法的设计与实现•并行算法的优化与改进•并行算法的挑战与展望01并行算法概述并行算法的定义01并行算法是一种将一个计算任务分解为多个子任务,并在多个处理器上同时执行这些子任务的算法02并行算法的主要目标是提高计算效率,通过同时处理多个子任务来减少计算时间并行算法的分类根据并行度分类根据使用的处理器数量和并行度,并行算法可以分为多处理器并行算法、分布式计算并行算法和并行计算框架等根据任务划分方式分类根据任务划分的方式,并行算法可以分为数据并行算法和功能并行算法数据并行算法将数据划分为多个子集,并在多个处理器上同时处理这些子集;功能并行算法将计算任务划分为多个独立的子任务,每个子任务可以在一个处理器上独立执行并行算法的应用场景科学计算机器学习和人工智能在科学计算中,许多大规模的数值模拟和数据分析任务需机器学习和人工智能领域中的许多算法可以并行化,例如要高性能的计算能力,并行算法可以有效地提高计算效率深度学习模型的训练和推理过程云计算和大数据处理并行计算框架在云计算和大数据处理中,大量的数据需要被处理和分析,一些并行计算框架,如MapReduce、Spark和Flink等,并行算法可以有效地提高数据处理速度提供了并行算法的实现和运行环境,使得开发人员可以更加方便地开发和部署并行算法02并行计算模型并行计算模型的基本概念并行计算模型是指将一个计算任务分并行计算模型的应用范围广泛,包括解成多个子任务,并在多个处理器上科学计算、工程仿真、大数据处理等同时执行这些子任务,以达到加速计领域算的目的并行计算模型的基本要素包括任务划分、任务分配、任务执行和结果合并等常见的并行计算模型分布式计算模型并行循环模型并行任务模型并行图模型将计算任务分布在多个将一个循环的迭代分解将一个复杂的任务分解将一个图的问题分解成节点上,每个节点独立成多个子迭代,并在多成多个子任务,并在多多个子问题,并在多个执行自己的任务,最终个处理器上同时执行这个处理器上同时执行这处理器上同时解决这些将结果汇总些子迭代些子任务子问题并行计算模型的比较和选择并行计算模型的比较不同的并行计算模型有各自的优缺点,适用场景也不同例如,分布式计算模型适合大规模数据集的计算,并行循环模型适合循环迭代较多的计算,并行任务模型适合复杂任务分解的计算,并行图模型适合图论问题的求解并行计算模型的选择选择合适的并行计算模型需要根据具体的应用场景和需求来确定需要考虑的因素包括计算任务的性质、数据规模、处理器架构、开发成本等03并行算法的设计与实现并行算法的设计原则01020304分解原则独立性原则平衡原则同步原则将大问题分解为小问题,小问并行算法中的各个子任务应尽确保各个子任务的工作量大致确保并行算法中的各个子任务题可以并行处理可能独立,减少相互之间的依相等,避免出现负载不均的情能够协同工作,按照预定的顺赖关系况序完成并行算法的实现技术多线程编程消息传递接口(MPI)利用操作系统的线程调度功能,实现并行计通过节点间的通信和消息传递,实现并行计算算任务之间的协作共享内存编程GPU编程通过共享内存空间,使得多个处理器可以同利用图形处理单元(GPU)的强大计算能力,时访问和操作同一数据集实现大规模并行计算并行算法的性能评估时间复杂度分析负载均衡评估算法在不同规模输入下的检查并行算法中各个子任务的运行时间工作负载是否均衡空间复杂度分析扩展性评估评估算法所需的存储空间评估算法在增加处理器数量时的性能提升程度04并行算法的优化与改进并行算法的优化策略算法选择数据划分根据问题特性选择适合的并行算法,将数据集划分为多个子集,并行处理如分治算法、映射算法等每个子集,提高处理速度任务划分任务调度将任务划分为多个子任务,并行执行合理调度并行任务,避免任务等待和子任务,减少总运行时间资源冲突并行算法的并行度优化硬件资源利用软件优化充分利用计算节点、处理器和内存等硬件通过软件优化技术,如流水线、向量化等,资源,提高并行度提高并行度动态负载均衡任务调度策略根据任务负载情况,动态分配处理器和内采用合适的任务调度策略,如静态调度、存资源,保持并行度动态调度等,提高并行度并行算法的负载均衡优化任务分配负载均衡算法根据处理器和内存资源情况,合理分配任务,采用负载均衡算法,如轮询、最小负载等,避免负载不均保持处理器和内存资源利用率均衡动态负载均衡资源监控与调整根据任务负载变化情况,动态调整任务分配,实时监控处理器和内存资源使用情况,根据保持负载均衡需要调整任务分配和资源分配05并行算法的挑战与展望并行算法面临的挑战030102通信开销04数据依赖性负载均衡死锁和活锁并行算法中的处理器之间需要进在并行算法中,数据依赖性是行通信以交换数据和协调任务一个常见的问题当一个任务需要另一个任务的结果作为输在并行计算中,负载均衡是一通信开销可能会成为算法性能的在并行算法中,死锁和活锁是常入时,这两个任务之间就存在个重要的问题如果任务分配瓶颈,特别是在大规模并行系统见的并发问题死锁是指两个或数据依赖性,这可能导致并行不均,一些处理器可能会空闲中多个进程在等待对方释放资源,度降低,影响算法的性能而其他处理器还在忙碌,导致导致系统僵死;活锁是指进程不资源利用率低下断在系统中移动,但永远无法达到目标状态并行算法的发展趋势异构计算随着计算设备的多样化,如何利用各种设备的特性(如CPU、GPU、分布式计算FPGA等)来提高并行算法的性能成随着数据规模的扩大,分布式并行算为研究热点法成为处理大规模数据的必要手段如何设计高效、可靠的分布式并行算法是未来的重要研究方向人工智能与机器学习随着人工智能和机器学习的快速发展,可扩展性和容错性如何将并行计算与人工智能相结合,提高算法的效率和性能,是一个具有设计具有良好可扩展性和容错能力的挑战性和前景的领域并行算法,能够在不同规模的并行系统中稳定运行,是未来研究的重要方向并行算法的前沿研究量子并行算法随着量子计算的发展,如何利用量子并行性设计高效的量子并行算法成为混合并行算法一个前沿和有挑战性的领域结合串行和并行的优点,设计高效的混合并行算法是当前研究的热点之一生物信息学中的并行算法在生物信息学领域,如何利用并行计算处理大规模生物数据,挖掘生物信深度学习并行算法息,是当前研究的热点之一如何利用并行计算提高深度学习算法的性能和效率,是当前研究的热点之一THANKS感谢观看。