并行计算介绍

本文将为您提供基本的介绍，并在后面详细解释并行计算。在进入主题之前，让我们先了解什么是并行计算。

什么是并行计算？

通过利用多个处理器或计算机节点等各种计算资源，同时执行许多任务或进程来解决计算问题，被称为并行计算。它是一种通过将复杂的操作分解成较小的子任务并可以同时完成的技术，用于提高计算性能和效率。

在并行计算中，任务被分解为较小的组件，每个组件在不同的计算机资源上同时运行。这些资源可以包括单台计算机中的独立处理核心，计算机网络或专门的高性能计算平台。

启用并行计算的各种方法

已开发出不同的框架和编程模型来支持并行计算。这些模型的抽象和工具使并行算法的设计和实现变得更加容易。常用的编程模型包括：

消息传递接口（MPI）： 消息传递接口（MPI）是一种流行的开发并行计算系统的方法，特别适用于具有分布式内存的情况。通过消息传递，它允许不同进程之间的通信和协作。
CUDA： NVIDIA设计了CUDA，这是一种用于并行计算的平台和编程语言。它使程序员能够充分利用NVIDIA GPU的通用并行计算能力。
OpenMP： 对于共享内存并行编程，OpenMP是一种常用的方法。它使程序员能够在其代码中定义并行部分，然后由运行在不同处理器上的多个线程进行处理。

并行计算的类型

并行计算有4种类型，下面将对每种类型进行解释

1. 位级并行性： 在并行计算中，位级并行性是指在数据元素的多个位或二进制数字上同时执行操作。它是一种利用硬件体系结构的并行处理能力来同时操作多个位的并行性类型。

位级并行性对于对二进制数据进行操作非常有效，例如加法，减法，乘法和逻辑操作。通过在同一时间执行这些操作的多个位，可以显著减少执行时间，从而提高性能。

例如，考虑两个二进制数的相加：1101和1010。在顺序处理的一部分，加法将逐位进行，从最低有效位（LSB）开始，并将任何进位位移至下一位。当使用位级并行性时，可以为每对相关位同时进行加法运算，以利用并行处理的能力。由此可以实现更快的执行，从而提高整体性能。

通常使用可以同时对多个位进行操作的专用硬件元素，例如并行加法器，乘法器或逻辑门来实现位级并行性。现代处理器也可以具有SIMD（单指令，多数据）指令或向量处理单元，允许对多个数据分量（包括多个位）进行并行执行。

2. 指令级并行性： 指令级并行性（ILP）是一种并行计算概念，专注于在单个处理器上同时运行多个指令。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存在的自然并行性。

传统处理器按顺序执行指令，一个接一个地进行。然而，许多程序包含可以在不相互干扰输出的情况下同时执行的独立指令。为了提高性能，指令级并行性试图识别并利用这些独立的指令。

可以通过多种方法实现指令级并行性：

流水线处理： 流水线处理将执行指令的过程划分为多个步骤，每个步骤可以同时执行多个命令。这使得多个指令在不同的执行阶段重叠执行。每个步骤执行不同的任务，例如提取，解码，执行和写回指令。
乱序执行： 根据输入数据的可用性和执行资源，处理器在乱序执行期间动态重新排列指令。通过允许独立的指令按照与其最初编码顺序不同的顺序执行，可以提高执行单元的利用率并减少空闲时间。

3. 任务并行性

并行计算中任务并行性的概念是将程序或计算分成许多可以同时执行的任务。每个任务是独立的，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。

重点是将工作分成单独的任务，而不是将数据分成单独的任务。当并发进行时，任务可以利用可用的并行处理能力，并经常在输入数据的不同子集上运行。当任务独立或仅松散依赖于彼此时，这种策略尤其有用。

任务并行性的主要目标是最大限度地利用可用的计算资源，并提高程序或计算的整体性能。与顺序执行相比，通过同时运行多个进程可以大大减少执行时间。

任务并行性可以以多种方式进行，其中几种方式如下所示

基于线程的并行计算： 这涉及将一个程序分解成多个执行线程。在多个核心或处理器上同时运行时，每个线程都代表着一个不同的任务。通常，共享内存系统使用基于线程的并行计算。
基于任务的并行计算： 在这种模型中，任务被明确定义并安排进行执行。任务调度器会动态地将任务分配给可用的处理资源，并考虑到依赖关系和负载平衡。基于任务的并行计算是一种灵活有效的表达并行性的方法，可以与其他并行编程范例一起使用。
基于进程的并行计算： 这种方法将程序分割成许多进程，每个进程代表一个单独的任务。在分布式计算系统中，进程可以同时在不同的计算节点上运行。在分布式存储系统中，通常使用基于进程的并行计算。

4. 超字级并行计算

超字级并行计算是一种侧重于利用字或向量级别的并行性来提高计算性能的并行计算概念。支持SIMD（单指令多数据）或向量操作的体系结构非常适合这种使用。

将数据活动找出并分类为向量或数组操作是超字级并行性的核心概念。通过在单个指令中对多个数据片段进行计算，可以充分利用内部数据中的并行性。

超字级并行计算特别适用于具有可预测的数据访问模式和易于并行化计算的应用。在需要同时处理大量数据的应用中，例如科学模拟、图像和视频处理、信号处理和数据分析，经常使用超字级并行计算。

并行计算的应用

并行计算广泛应用于各个领域，以下是其中一些应用：

金融建模与风险分析： 在金融建模和风险分析中，使用并行计算来运行所需的复杂计算和模拟，如风险分析、投资组合优化、期权定价和蒙特卡洛模拟。并行算法在金融应用中有助于更快的分析和决策。
数据分析与大数据处理： 在大数据时代，为了有效处理和分析大规模数据集，使用并行计算变得至关重要。像Apache Hadoop和Apache Spark这样的并行框架将数据和计算分布在一群计算机上，以加快数据处理、机器学习和数据挖掘。
并行数据库系统： 并行计算被并行数据库系统用于快速处理查询和管理大量数据。使用查询并行化和数据分区等并行化技术，以提高数据库性能和实现并发数据访问。

并行计算的优势

成本效益： 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，可以通过并行计算来节省成本。这使得并行计算在各种应用中更具可访问性和成本效益。
容错性： 并行计算系统通常可以构建为容错性系统。即使处理器或核心发生故障，该系统也可以继续运行并保持可靠性，因为它可以在其他处理器上计算。
资源利用效率： 并行计算通过将工作负载分配给多个处理器或核心，更有效地利用资源。与仅依靠单个处理器相比，可以最大程度地利用并行计算以最大限度地提高资源利用率并减少空闲时间。
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适合使用并行计算。它可以将问题划分为较小的部分，将这些部分分布在多个处理器上，并通过合并结果找到解决方案。
可扩展性： 通过添加更多的处理器或核心，可以增加并行计算系统的计算能力。这种可扩展性使得能够成功处理更大更复杂的问题。并行计算可以提供满足问题随着规模增长所需的资源。

并行计算的缺点

内存需求增加： 并行计算中经常发生的数据复制可以导致更高的内存需求。大规模并行系统为了存储和管理复制的数据而需要的内存量可能会对成本和资源使用产生影响。
调试和测试： 与调试顺序程序相比，调试并行程序可能更加困难。竞态条件、死锁和不正确的同步问题可能难以识别和修复，并且耗时。全面测试并行程序以确保可靠性和准确性也更加困难。
复杂性： 编程并行系统以及开发并行算法比顺序编程要困难得多。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等问题。