并行计算技术解密:MPI和OpenMP的学习和应用指南

news/2024/11/30 0:37:13/

欢迎来到并行计算技术的奇妙世界!本指南将带您深入了解MPI(Message Passing Interface)和OpenMP(Open Multi-Processing)两种重要的并行计算技术,并为您提供学习和应用的指南。无论您是一个科研工作者、开发人员还是对高性能计算感兴趣的学生,本指南都将帮助您在并行计算领域取得突破性进展。

第一部分:MPI入门

在现代计算领域,MPI已成为实现分布式内存并行计算的事实标准。本部分将为您介绍MPI的基本概念、工作原理和编程模型。您将学习如何在不同计算节点之间进行通信和同步操作,探索如何利用MPI实现高效的并行算法。我们还将深入讨论MPI的一些高级功能和最佳实践,帮助您充分发挥MPI在大规模并行计算中的潜力。

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一级模块名称二级模块名称小知识点名称小知识点描述
MPI并行编程技术MPI基本概念进程的概念本模块重点学习MPI技术,这是一种针对分布式内存系统的多进程并行编程技术,因此学员首先需要理解并掌握线程和进程的概念
MPI基本编程方式简要介绍了MPI基本编程方式
MPI程序编译和运行掌握如何进行MPI程序编译和运行
MPI四个基本接口掌握MPI程序的四个基本接口,MPI_Init,MPI_Finalize,MPI_Comm_rank,MPI_Comm_size
并行模式掌握以对等模式和主从模式为主的几种并行模式
点对点通信(阻塞式)点对点通信分类理解点对点通信含义,为MPI中用于两个进程之间的传输数据。可分为阻塞式通信和非阻塞式通信
阻塞式通信接口MPI_Send/MPI_Recv学习阻塞式通信的两个常用函数接口,包括发送MPI_Send,接收MPI_Recv。
需熟悉这些接口及函数参数列表中各个参数的含义。
阻塞式MPI并行示例程序通过一个阻塞式MPI并行的简单示例程序,熟悉MPI编程算法思路
消息标签tag理解通信接口参数中的消息标签tag含义,并掌握tag的使用
MPI_ANY_TAG和MPI_ANY_SOURCE进阶:了解通信接口参数中消息标签tag和进程号source的特殊使用情况:MPI_ANY_TAG和MPI_ANY_SOURCE
jacobi迭代算法及串行代码实现如果已经有了一个串行程序,如何使之并行化呢?在一般情况下,需要将工作进行拆分,让其分布在各个进程中,使每个进程所获得的工作量大致相同,并且使通信量最小。通常可按照如下步骤进行串行程序并行化,这些步骤也称作Foster方法:
1)划分(partition):将要执行的指令和数据按照计算部分拆分成多个小任务。这一步的关键在于识别出可以并行执行的任务。
2)通信(communication)。确定上一步所识别出来的任务之间需要执行哪些通信。
3)聚合(aggregation)。将第一步所确定的任务与通信结合成更大任务。
4)分配(mapping)。将上一步聚合好的任务分配到进程中。这一步还要使通信量最小化,并使各个进程所得到的工作量大致均衡。
下面将以jacobi迭代程序的并行化作为案例,熟悉MPI并行化方法。首先介绍下jacobi迭代算法及串行代码实现。
jacobi程序并行化算法的数据划分和通信方法
Foster方法中的步骤1(划分)和步骤2(通信)是基本步骤,必须掌握这两个概念。接下来是并行化jacobi迭代程序的数据划分和通信方法。
案例1:jacobi并行化-基于阻塞消息通信第一个版本jacobi:阻塞消息通信版本
常见问题:死锁在存在多次点对点通信时,若进程间通信顺序不合理,常常导致通信死锁,需熟悉死锁的产生情形。
组织进程通信避免死锁学习并理解如何通过合理组织进程间通信,来避免发生死锁的情形
捆绑消息接口MPI_Sendrecv掌握MPI_Sendrecv接口
案例2:jacobi并行化-基于基于捆绑消息发送接收第二个版本jacobi:基于捆绑消息发送接收版本
点对点通信(非阻塞式)非阻塞通信接口MPI_Isend/MPI_Irecv及wait/test接口学习非阻塞式通信的四个常用函数接口,包括发送MPI_Isend,接收MPI_IRecv,等候MPI_Wait,检测MPI_Test
需熟悉这些接口及函数参数列表中各个参数的含义。
多个非阻塞通信的批量完成与检测多个非阻塞通信的批量完成与检测
非阻塞式MPI并行示例程序以一个小程序为例,详细说明非阻塞通信接口的使用思路。
案例3:jacobi并行化-基于非阻塞消息通信第三个版本jacobi:非阻塞消息通信版本
重复非阻塞通信理解重复非阻塞通信
案例4:jacobi并行化-基于重复非阻塞消息通信第四个版本jacobi:重复非阻塞消息通信版本
集合通信广播cast本模块学习MPI的集合通信,可在多个进程之间便捷地相互交换数据,同时可以避免进程之间的竞争,避免出现死锁。MPI集合通信包括广播、规约、聚集、全互换等。接下来先学习掌握广播(bast)通信,该通信是将数据从组的一个进程广播到组的所有进程。
分散scatter分散(scatter)通信是将一个进程中的数据分散到通信组总所有进程上。
收集gather收集(gather)通信可理解成分散通信的反操作,是将数据从通信组的所有进程上收集到某一个进程。
规约reduce规约(reduce)通信是让组内所有进程执行全局化简操作。 可以指定预定义的数学或逻辑运算操作。
全互换alltoall全互换(alltoall)通信可理解成是先从通信组内所有进程中收集数据,并分散到组内所有进程
路障barrier掌握路障barrier
案例5:梯形积分法求圆周率的并行化实例2:使用区域分解算法对梯形积分法求圆周率程序实现MPI并行化
并行性能分析和负载不均衡问题实例2:并行性能分析和负载不均衡问题
通信模式和虚拟进程拓扑四类通信模式通信模式:标准、缓存、同步、就绪
虚拟进程拓扑MPI虚拟进程拓扑 ,重点学习笛卡尔拓扑

第二部分:OpenMP入门

作为一种共享内存并行计算技术,OpenMP为多核处理器提供了简单而强大的并行化方法。本部分将带您逐步了解OpenMP的基本概念和编程模型。您将学习如何使用OpenMP指令集来标识和管理并行任务,以及如何通过调整线程数和任务分配来优化并行程序的性能。我们还将分享一些实用的技巧和技巧,以帮助您充分利用OpenMP在多核环境中的潜力。

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一级模块名称二级模块名称二级模块简介小知识点名称
OpenMP并行编程技术OpenMP基本概念本节课简要介绍了OpenMP多线程并行编程的基本概念,为什么和如何实施OpenMP线程简介
OpenMP概述
多核架构的来源
线程与OpenMP
OpenMP的基本编码、编译和运行方式
OpenMP并行程序基础设计以梯形积分法求取圆周率PI程序的openMP并行化为例,详细说明OpenMP多线程并行程序编程设计的基础思路,常见问题解决办法案例-梯形积分法计算圆周率PI算法
案例-积分法计算Pi程序的初步OpenMP并行化
openMP并行域与指令parallel
变量作用域属性与子句shared、private、default
手动实现循环体迭代任务分配
缓存一致性对多核并行的影响
线程竞争、临界区和指令critical、atomic
循环体for结构仍然以<OpenMP并行程序基础设计>模块中的梯形积分法程序为例,继续对其中的for循环体做进一步的openMP并行化,进而学习更深层次的openMP指令、子句及其机制。for循环体并行与指令for
变量规约属性与子句reduction
循环调度策略与子句schedule
嵌套循环与子句collapse
案例3-积分法计算Pi程序的完整OpenMP并行化
内存一致性
线程亲核性
分段section结构、任务task结构和其他指令上个模块学习了使用for指令并行化典型for循环体。本模块学习如何使用section子句来并行化上下文代码块,以及使用task来并行化do-while循环体。代码段并行与指令section
单线程指令single、master
线程同步与阻塞
任务池并行和指令task-静态任务
任务池并行和指令task-动态任务
案例:二叉树遍历程序的OpenMP并行化

第三部分:MPI与OpenMP的结合应用

在现实世界的并行计算应用中,MPI和OpenMP经常被同时使用,以实现高效的并行执行。本部分将重点介绍如何将MPI和OpenMP结合起来,以充分利用分布式内存和共享内存的优势。您将学习如何设计并行算法,合理划分计算任务,并使用MPI和OpenMP进行任务调度和数据交换。我们还将深入讨论一些复杂的并行计算模式和案例研究,以帮助您解决实际问题并优化性能。

结语

本指南为您提供了MPI和OpenMP的全面学习和应用指南,帮助您进入并行计算的精彩世界。无论您是一个初学者还是有一定经验的开发者,本指南都将为您提供深入的理解和实用的技能。立即开始您的并行计算之旅吧!通过学习MPI和OpenMP,您将能够:

充分利用计算资源:MPI和OpenMP使您能够在集群、超级计算机和多核处理器等高性能计算环境中充分利用计算资源。您可以将复杂的计算任务划分为多个子任务,并通过并行化和分布式计算加速整个过程。

解决大规模问题:并行计算技术能够处理大规模问题,如气候模拟、基因组学分析、大规模数据处理等。通过学习MPI和OpenMP,您将能够设计和实现高效的并行算法,将计算时间从几天甚至几个月缩短到几小时或几分钟。

提升计算性能:通过并行化计算任务,您可以充分利用计算资源的潜力,提高计算性能和效率。MPI和OpenMP提供了灵活的并行编程模型,使您能够有效地管理线程和进程之间的通信和同步,减少冗余计算并最大限度地利用硬件资源。

深入理解并行计算:学习MPI和OpenMP将使您对并行计算的原理和技术有更深入的理解。您将了解并行计算的挑战和限制,并学会如何优化并行算法和调整参数以获得最佳性能。

无论您是从零开始学习并行计算,还是希望进一步提升您的技能水平,本指南将为您提供全面的学习和应用指南。开始您的并行计算之旅,并将这些强大的技术应用于您的研究、开发或实际项目中。准备好迎接高性能计算的挑战吗?立即开始,探索MPI和OpenMP的奇妙世界吧!


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