《并行计算》期末总结

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《并行计算》总结

标签: 并行计算

一、并行介绍

域分解

  • 针对的分解对象:数据
  • 首先确定数据如何划分到各处理器
  • 然后确定各处理器要做的事情
  • 示例:求最大值

任务(功能)分解

  • 针对的分解对象:任务(功能)
  • 首先将任务划分到各处理器
  • 然后确定各处理器要处理的数据

二、并行硬件性能

Flynn弗林分类

  • SISD: Single Instruction stream Single Data stream
  • SIMD
  • MISD
  • MIMD

并行计算机结构模型

  • PVP(Parellel Vector Processor),并行向量处理机。特点:不使用高速缓存,而是使用大量向量寄存器和指令缓存。只有充分考虑了向量处理特点的程序才能获得较好的性能。
  • SMP(Symmetric Multiprocessor),并行多处理器,共享存储器。扩展性有限。
  • MPP(Massively Parellel Processor),大规模并行处理器。只有微内核(每个节点无独立的操作系统etc),高通信带宽,低延迟互联网络,分布存储。异步MIMD。
  • Cluster,集群。分布存储,每个节点是一个完整的计算机。投资风险小、结构灵活、性价比高、充分利用分散的计算资源、可扩展性好。问题:通信性能。

内存访问模型

  • UMA(Uniform Memory Access),均匀存储访问。
    • 物理存储器被均匀共享(访存时间)
    • 可带私有Cache
    • 外围设备也共享
  • NUMA(Nonuniform Memory Access),非均匀存储访问。
    • 被共享的存储器分布在所有处理器中
    • 处理器访问存储器的时间不同:本地(LM)和群内共享(CSM)较快,外地和全局共享(GSM)较慢
    • 可带私有Cache
    • 外围设备共享
  • NORMA(No-Remote Memory Access),非远程存储访问
    • 所有存储器私有
    • 节点间通过消息传递进行数据交换 -> 网络、环网、超立方、立方环

多核技术

  • 摩尔定律(18个月单位面积晶体管数量翻一倍)
  • Power Wall(性能越高,提高性能需要的功率越大)
  • Memory Wall,内存性能提高不及CPU

    • 多核(Dual core)与超线程(Hyper Thread, HT)
  • 双核是真正意义上的双处理器,不会发生资源冲突,每个线程拥有自己的缓存、寄存器和运算器
  • 超线程提高性能>1/3,双核相当于2×NHT

性能指标