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!