并行程序设计导论电子版

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简述信息一览：

• 1、大规模并行处理器程序设计内容简介
• 2、MPI并行程序设计
• 3、并行程序设计的类别
• 4、并行序列的编程方法

大规模并行处理器程序设计内容简介

GPU，全称为图形处理器，是显卡的核心，负责生成和渲染3D图形。它由多个核心组成，每个核心都能独立执行指令，拥有自己的存储器，实现大规模并行计算。GPU的工作原理相当直觉：它接收来自CPU的指令，将它们分发给多个核心进行处理，并将处理结果回传给CPU。

CPU遵循冯·诺依曼架构，核心是存储程序/数据与串行顺序执行，计算单元、控制单元和存储单元均衡分布。GPU则是一种大规模并行计算架构，由大量运算单元组成，专为同时处理多重并行任务设计。GPU架构中的ALU占比高达80%以上，而CPU的ALU占比仅为20%，这使得GPU在并行计算能力上远超CPU。

在结构设计上，CPU通常由少量大型处理核心组成，每个核心都能执行复杂指令，具有高速缓存系统以确保数据高效处理。而GPU包含数百至数千个小型处理单元，这些单元能够并行工作，处理简单的任务，特别适合大规模数据并行计算。应用场景上，CPU广泛应用于各种计算机系统，处理通用指令如操作系统管理、程序执行等。

中央处理器主要包括运算器、控制器和高速缓冲存储器及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线。它与内部存储器和输入/输出设备合称为电子计算机三大核心部件。计算机的性能在很大程度上由CPU的性能决定，而CPU的性能主要体现在其运行程序的速度上。

相对于串行计算，并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术，空间并行使用多个处理器执行并发计算，当前研究的主要是空间的并行问题。以程序和算法设计人员的角度看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务，处理起来比任务并行简单。

GPU，即图形处理器，最初是为处理图形计算任务而设计的，擅长处理大量的数据并行计算。它拥有更多的核心单元，可以并行处理大量数据，特别适用于处理图像和***数据等大规模并行计算任务。功能特点 CPU具有高级的计算能力和复杂的逻辑处理功能，能处理复杂的指令和控制计算机的各个部件协同工作。

MPI并行程序设计

1、MPI并行程序设计是一种利用MPI标准进行进程间通信的并行程序设计方法。以下是关于MPI并行程序设计的几个关键要点：MPI的基本概念：进程：在并行程序设计中，进程是运行中的程序实例，拥有独立的资源。节点：节点即服务器，是计算资源的基本单位，一个集群或超算系统由多个节点组成。

2、《MPI并行程序设计实例教程》是一本全面介绍MPI并行程序设计的书籍，提供了丰富的示例程序和实际应用案例。通过学习本书，读者将能够掌握MPI库的基本知识和使用方法，编写高效、可靠的并行程序，并在实际项目中应用这些知识，提高程序的并行性能和运行效率。

3、MPI简介 MPI（Message Passing Interface）是消息传递并行程序设计的标准之一，当前通用的是MPI1规范。正在制定的MPI0规范除支持消息传递外，还支持MPI的I/O规范和进程管理规范。MPI正成为并行程序设计事实上的工业标准。

并行程序设计的类别

1、多线程编程：将任务分解为多个线程，并行执行这些线程。多线程编程可以利用现代计算机的多核处理器，提高计算效率。 分布式计算：将任务分解为多个子任务，在多台计算机上并行地执行这些子任务，最后将结果合并得到最终的计算结果。分布式计算可以利用集群计算的优势，提高计算效率。

2、从程序设计的成分性质上，可以将程序设计分为顺序程序设计、并发程序设计、并行程序设计、分布式程序设计。顺序程序设计按照执行顺序逐步处理任务；并发程序设计允许同时执行多个任务；并行程序设计则通过多个处理器同时执行任务以提高效率；而分布式程序设计则涉及多个计算机系统协同工作，以实现更大的计算能力。

3、并行编程模式对等模式—程序的各个部分地位相同，功能和代码基本一致，只是处理的数据或对象不同；主从模式—程序通信进程之间的一种主从或依赖关系 。

4、并行编程模式，通俗的说就是指并行编程的一种形式，一种方式，就像串行编程时，你是***用过程式还是结构化一般。

5、语言的分类 程序设计语言的基本成分有：①数据成分，用于描述程序所涉及的数据；②运算成分，用以描述程序中所包含的运算；③控制成分，用以描述程序中所包含的控制；④传输成分，用以表达程序中数据的传输。程序设计语言程序设计 程序设计语言 计算机 IT按照语言级别可以分为低级语言和高级语言。

6、前者是指具有结构性的程序设计方法与过程。它具有由基本结构构成复杂结构的层次性，后者反之。按照用户的要求，有过程式程序设计与非过程式程序设计之分。前者是指使用过程式程序设计语言的程序设计，后者指非过程式程序设计语言的程序设计。

并行序列的编程方法

以下是几种常用的并行序列编程方法： 多线程编程：将任务分解为多个线程，并行执行这些线程。多线程编程可以利用现代计算机的多核处理器，提高计算效率。 分布式计算：将任务分解为多个子任务，在多台计算机上并行地执行这些子任务，最后将结果合并得到最终的计算结果。

DeepSpeed-Ulysses的核心在于沿序列维度切分批量内的各个样本，并在计算注意力前，通过All-To-All通信将Query、Key和Value进行聚合，确保每张卡上具有完整序列长度，同时让各卡仅处理部分注意力头，以实现并行计算注意力得分。完成这一过程后，再使用All-to-all通信重新分区，进一步优化计算效率。

使用mpi4py在Python环境中进行并行编程，首先需要初始化MPI环境，通常在导入`mpi4py`时，环境已经自动初始化。mpi4py通过`Init（）`和`Finalize（）`接口管理MPI环境的初始化与结束。同时，它还支持自动调用`MPI_Finalize（）`以结束环境，确保资源的释放。在并行计算中，进程间通信是关键。

选择序列（多分支序列）。选择序列[见图3-15 （b）]有分支，且转换条件要写在分支线以内。当转换条件h=1时，功能图由第4步转为第5步。当转换条件k=1时，功能图由第4步转为第8步。选择序列的结束称为合并。转换条件必须在合并线以内。

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