分布式與并行計算報告(編輯修改稿)
2024-08-28 18:52 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 型，如常用的并行模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等。 MPI簡介MPI（Message Passing Interface）是基于消息傳遞的并行編程模型。消息傳遞指的是并行執(zhí)行的各個進程具有自己獨立的堆棧和代碼段，作為互補相關(guān)的多個程序獨立執(zhí)行，進程之間的通信通過顯式地調(diào)用通信函數(shù)來完成。（1）MPI程序基本函數(shù)①MPI_Init用來初始化MPI執(zhí)行環(huán)境，建立多個MPI進程之間的聯(lián)系，為后續(xù)通信做準備。MPI_Finalize則是結(jié)束MPI執(zhí)行環(huán)境。這兩個函數(shù)之間定義MPI程序的并行區(qū)域。②MPI_Comm_rank 來表示各個MPI進程。③MPI_Comn_size 用來表示進程組中有多少個進程，返回整型的錯誤值，同時有兩個函數(shù)參數(shù)，MPI_Comn 類型的通信域，標識參與計算的MPI進程組，如MPI_COMM_WORLD。整數(shù)指標，返回相應(yīng)進程組中的進程數(shù)。（2） MPI性能分析與優(yōu)化舉例MPI消息傳遞開銷由兩部分組成：一部分是通信固有的延遲；另一部分是消息傳遞開銷，與消息的數(shù)據(jù)量和網(wǎng)絡(luò)帶寬有關(guān)。時間消耗可以用下面的式子表示： （4）其中，、分別表示程序總用時、通信用時和串行部分用時。而通信用時一般可作如下分解： （5）其中，n為點對點通信次數(shù)，m為集群通信次數(shù)，為通信固定延遲，為第i次通信的容量，w為網(wǎng)絡(luò)帶環(huán)，為負載不平衡造成的時間消耗，集群通信耗時。（3） 解決負載均衡問題 在并行計算中，若各個處理器上的執(zhí)行時間不同，因同步會使先完成的處理器等待未完成的處理器，此時應(yīng)該考慮負載均衡問題，是的資源得到合理利用。負載均衡分為：靜態(tài)負載均衡及動態(tài)負載均衡。靜態(tài)負載均衡使用與計算前可以準確估算總的負載，且這些負載容易平均劃分給各個進程的情況。對于實現(xiàn)不知道負載總數(shù)，或者總負載不易平均劃分的情況，需要動態(tài)負載均衡策略來解決。 PVM簡介PVM是一個在網(wǎng)絡(luò)上的虛擬并行機系統(tǒng)的軟件包，它允許將網(wǎng)絡(luò)上基于UNIX操作系統(tǒng)的并行機和單處理機的集合當(dāng)成一臺單一的并行虛擬機來使用。PVM支持用戶采用消息傳遞方式編寫并行程序。計算以任務(wù)為單位，一個任務(wù)就是一個UNIX進程，每個任務(wù)都有一個taskid來標識（不同于進程號）。PVM支持在虛擬機中自動加載任務(wù)運行，任務(wù)間可以相互通訊以及同步，在PVM系統(tǒng)中，一個任務(wù)唄加載到哪個節(jié)點上去運行，PVM就允許用戶指定任務(wù)被加載的節(jié)點，這樣就方便了用戶編寫并行程序。 OpenMP簡介OpenMp是一種面向共享內(nèi)存及分布式共享內(nèi)存的多處理器多線程并行編程語言，它也是一種能夠用于顯示指導(dǎo)多線程、共享內(nèi)存并行的應(yīng)用程序編程接口。OpenMP 的編程模型以線程為基礎(chǔ)，通過編譯指導(dǎo)語句來顯示地指導(dǎo)并行化，為編程人員提供了并行化的完整控制。OpenMP 的執(zhí)行模型采用Fork － Join 形式，F(xiàn)ork － Join 執(zhí)行模式在開始執(zhí)行的時候，只有一個主線程存在。主線程在運行過程，當(dāng)遇到需要進行并行計算的時候，派生出子線程來執(zhí)行并行任務(wù)。在并行執(zhí)行的時候，主線程和派生線程共同工作。在并行代碼結(jié)束執(zhí)行后，派生線程退出或者掛起，不再工作，控制流程回到單獨的主線程中。 Intel TBB（Threading Building Block）簡介Intel TBB 是一個用來支撐可擴展編程的庫，TBB 的工作層次要高于裸線程，它為C + + 程序提供了豐富而完備的方法來表達并行語義。TBB 指定的是任務(wù)而不是線程，一般線程軟件包都要求創(chuàng)建、匯合及管理線程。TBB 運用自己的調(diào)度算法把任務(wù)分配到各個線程，高效合理地利用處理器資源。TBB 的目標是通過線程來提升性能，將密集的計算任務(wù)并行化，提供更高層次和更簡單的解決方案，TBB 依賴泛型編程。TBB 中還支持算法模板，如基于遞歸區(qū)間的面向循環(huán)算法，根據(jù)需求來遞歸地劃分問題，從而獲得并行任務(wù)的正確層次。相比靜態(tài)劃分問題，遞歸劃分問題的方式更占優(yōu)勢。線程構(gòu)建模塊的函數(shù)都定義在空間tbb 中，TBB 提供parallel_for 與parallel_reduce 泛型并行算法，可以負載均衡地對固定數(shù)目的獨立循環(huán)迭代體進行并行執(zhí)行。 Cilk++簡介Cilk ++ 語言擴展了C ++ 語言來編寫并行應(yīng)用程序，有效地利用多處理器。Cilk + + 語言特別適合但不限于分而治之算法，把任務(wù)分解成子問題( 任務(wù)) ，可以獨立地加以解決。遞歸函數(shù)通常用于分而治之算法。這些任務(wù)會在不同循環(huán)迭代。Cilk ++ 關(guān)鍵字識別函數(shù)調(diào)用和循環(huán)，可以并行運行。Cilk ++ 語言比較適合“二分法”算法，將問題分解成若干獨立子問題，再將這些執(zhí)行結(jié)果合并起來。任務(wù)既可以在不同的函數(shù)里實現(xiàn)，也可以在一個迭代的循環(huán)中完成。Cilk ++ 的關(guān)鍵詞能有效地標識可并行執(zhí)行的函數(shù)調(diào)用和循環(huán)，Cilk ++ 的運行環(huán)境能有效地將這些任務(wù)調(diào)度到空閑的處理器上運行。4幾種應(yīng)用背景下的并行計算 云計算與并行計算云計算是分布式處理、并行處理和網(wǎng)格計算的進一步發(fā)展，是一種新興的共享基礎(chǔ)架構(gòu)的技術(shù)，它可以將巨大的系統(tǒng)池連接在一起以提供各種IT 服務(wù)。連接設(shè)備、實時數(shù)
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