并行计算简介

本文将为您提供并行计算的基本介绍，并将在后续详细解释。在深入探讨主要主题之前，让我们先了解一下什么是并行计算。

什么是并行计算？

并行计算是指利用各种计算资源，如多个处理器或计算机节点，同时执行多个任务或进程来解决计算问题。它是一种通过将一个复杂的运算分解成可以并行完成的较小子任务来提高计算性能和效率的技术。

在并行计算中，任务被分解成更小的组件，每个组件在不同的计算资源上同时运行。这些资源可以包括单台计算机中的不同处理核心、计算机网络或专门的高性能计算平台。

实现并行计算的各种方法

已经开发了各种框架和编程模型来支持并行计算。这些模型提供的抽象和工具使得并行算法的设计和实现更加容易。常用的编程模型包括：

1. 消息传递接口 (MPI)：消息传递接口 (MPI) 是开发并行计算系统的一种流行方法，尤其是在分布式内存环境。它通过消息传递实现不同进程之间的通信和协作。
2. CUDA：NVIDIA 设计的 CUDA 是一个并行计算平台和编程语言。它使程序员能够利用 NVIDIA GPU 的通用并行计算能力。
3. OpenMP：OpenMP 是一个共享内存并行编程的流行方法。它允许程序员在代码中定义并行区域，这些区域随后由在不同处理器上运行的多个线程处理。

并行计算的类型

并行计算有 4 种类型，每种类型都将在下面进行解释。

1. 位级并行：在并行计算中，位级并行是指同时对数据元素的多个比特或二进制数字执行操作。它是一种利用硬件架构的并行处理能力来同时操作多个比特的并行类型。

位级并行对于二进制数据的操作（如加法、减法、乘法和逻辑运算）非常有效。通过同时对多个比特执行这些操作，可以大大缩短执行时间，从而提高性能。

例如，考虑两个二进制数 1101 和 1010 的相加。在顺序处理中，加法将逐位进行，从最低有效位 (LSB) 开始，并将任何进位传递到下一位。当使用位级并行时，可以同时对每对相关位进行加法运算，从而利用并行处理的能力。这可以实现更快的执行，并提高整体性能。

位级并行通常通过能够同时处理多个比特的专用硬件元素来实现，例如并行加法器、乘法器或逻辑门。现代处理器也可能包含 SIMD（单指令多数据）指令或向量处理单元，这些指令或单元允许并行执行对多个数据组件（包括多个比特）的操作。

2. 指令级并行：指令级并行 (ILP) 是一个并行计算概念，它侧重于在单个处理器上同时执行多条指令。它不依赖于多个处理器或计算资源，而是试图利用程序在指令级别上固有的并行性。

传统处理器按顺序一次执行一条指令。然而，许多程序包含可以同时执行而不会相互干扰的独立指令。为了提高性能，指令级并行旨在识别并利用这些独立指令。

可以通过各种方法实现指令级并行：

• 流水线：流水线将指令执行过程分解为多个阶段，每个阶段都可以同时处理多条指令。这使得多条指令在执行的不同阶段可以重叠。每个阶段执行一个不同的任务，例如取指令、译码、执行和写回。
• 乱序执行：在乱序执行中，处理器根据输入数据的可用性和执行资源动态地重新排列指令。通过允许独立指令以不同于其原始编码的顺序执行，可以提高执行单元的利用率并减少空闲时间。

3. 任务并行

在并行计算中，任务并行性是指将程序或计算分解为可以并行执行的多个任务。每个任务都是独立的，可以在不同的处理单元上运行，例如多核 CPU 中的多个核心或分布式计算系统中的节点。

任务并行性的主要重点是将工作分解为独立的任务，而不是分解数据。当并行执行时，这些任务可以利用可用的并行处理能力，并且通常会处理输入数据的不同子集。当任务是独立的或仅松散依赖于彼此时，这种策略特别有用。

任务并行性的主要目标是最大化可用计算资源的利用率，并提高程序或计算的整体性能。与顺序执行相比，通过并行运行多个任务可以大大缩短执行时间。

任务并行性可以通过多种方式实现，下面将解释其中一些：

• 基于线程的并行：这涉及将单个程序分解为多个执行线程。每个线程代表一个不同的任务，并在不同的核心或处理器上并行运行。通常，共享内存系统使用基于线程的并行。
• 基于任务的并行：在此模型中，明确定义任务并为其调度执行。任务调度程序会考虑依赖关系和负载平衡，动态地将任务分配给可用的处理资源。基于任务的并行是一种表达并行性的通用且有效的方法，可以与其他并行编程范例结合使用。
• 基于进程的并行：此方法涉及将程序分解为多个进程，每个进程代表一个单独的任务。在分布式计算系统中，进程可以在不同的计算节点上并行运行。在分布式内存系统中，通常使用基于进程的并行。

4. 超字级并行

超字级并行是一个并行计算概念，它侧重于利用字级或向量级的并行性来提高计算性能。能够支持 SIMD（单指令多数据）或向量操作的体系结构特别适合使用它。

超字级并行的核心思想是查找数据操作并将它们分类到向量或数组操作中。通过使用单个指令对多个数据片段执行计算，可以充分利用数据内置的并行性。

超字级并行对于具有可预测数据访问模式和易于并行化的计算数据的应用程序特别有益。在可以同时处理大量数据的应用程序中，例如科学模拟、图像和视频处理、信号处理以及数据分析，它经常被使用。

并行计算的应用

并行计算在各个领域都有广泛的应用，下面列出了一些应用：

1. 金融建模和风险分析：在金融建模和风险分析中，并行计算用于运行风险分析、投资组合优化、期权定价和蒙特卡罗模拟等领域所需的复杂计算和模拟。在金融应用中，并行算法有助于更快的分析和决策。
2. 数据分析和大数据处理：在当今大数据时代，为了有效处理和分析海量数据集，并行计算变得至关重要。为了加速数据处理、机器学习和数据挖掘，Apache Hadoop 和 Apache Spark 等并行框架将数据和计算分布在计算机集群上。
3. 并行数据库系统：为了快速处理查询和管理大量数据，并行数据库系统使用并行计算。为了提高数据库性能和实现并发数据访问，使用了查询并行和数据分区等并行化技术。

并行计算的优点

• 成本效益：并行计算可以通过利用具有多个处理器或核心的商品硬件而不是昂贵的专用硬件来帮助您节省成本。这使得并行计算对于各种应用程序来说更易于访问且成本更低。
• 容错性：并行计算系统通常可以设计为容错。即使某个处理器或核心发生故障，系统也可以继续运行并保持可靠，因为它可以在其他处理器上继续计算。
• 资源效率：并行计算通过在多个处理器或核心之间分配工作负载来更有效地利用资源。与仅依赖可能对某些任务处于未充分利用状态的单个处理器相比，并行计算可以最大化资源利用率并最小化空闲时间。
• 解决大规模问题：无法在单台机器上有效处理的大规模问题最好使用并行计算来解决。它可以将问题分解成较小的块，将这些块分发到多个处理器，然后合并结果以找到解决方案。
• 可扩展性：通过添加更多的处理器或核心，并行计算系统可以增加其计算能力。这种可扩展性使得成功处理更大、更复杂的问题成为可能。随着问题规模的增长，并行计算可以提供有效解决该问题所需的资源。

并行计算的缺点

1. 内存需求增加：在并行计算中，数据经常会在多个处理器之间复制，这可能导致内存需求增加。大型并行系统存储和管理复制数据所需的内存量可能会影响成本和资源使用。
2. 调试和测试：调试并行程序可能比调试顺序程序更困难。竞态条件、死锁和不正确的同步问题可能难以且耗时地识别和修复。为了确保可靠性和准确性，彻底测试并行程序也更加困难。
3. 复杂性：编程并行系统以及开发并行算法可能比顺序编程复杂得多。在使用并行算法时，必须仔细考虑数据依赖性、负载平衡、同步和处理器之间的通信。