The Challenges and Opportunities of Parallel Programm
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
听上去高深莫测的"并行编程"其实并非所有程序员都需要深入理解其背后复杂的理论基础
2.基本概念与术语
首先，我们来看一下并行编程最基本的两个术语——数据并行和任务并行。
数据并行(Data parallelism)
数据并行体现了通过多处理器或多核CPU协同处理同一数据集的能力。具体来说，就是将同一份数据划分为多个子集，并分别分配给各个处理单元完成同样的任务后汇总结果。
例如，在具有三个处理器的情况下，每个处理器负责处理一个数据子集。由于所有子集都包含相同的原始数据信息，在同一时间点内可以同时完成运算从而显著提升计算效率。这种技术广泛应用于多种计算领域，并特别适合那些需要大量数据分析的任务场景。
要实现这一目标通常需要采取以下步骤：首先将原始数据划分为若干子集；其次将这些子集分别分配给各个处理单元进行运算；最后对各处理单元的结果进行汇总整合以获得最终结论。
值得注意的是，在实际操作中必须保证各处理单元接收的数据划分完全一致否则无法充分发挥多核或多处理器的性能优势因此这种技术设计上具有很强的可扩展性和灵活性能够适应不同规模的数据处理需求。
任务并行(Task parallelism)
任务并行是指一种可以在多处理器或多核CPU上同时执行不同任务的方法，在这些计算资源协同工作下完成整体计算目标的具体实现方式
3.核心算法原理与操作步骤
通过学习数据并行与任务并行的核心概念和相关术语以及它们之间的差异与处理手段等基础内容后,这将为我们打开并行计算技术的大门
OpenMP
OpenMP是一款高性能计算领域的开放源代码工具包，在其设计中充分考虑了跨平台兼容性与扩展性特点。该库支持C、C++及Fortran等多种编程语言实现高效的数值计算，并通过提供多线程架构进行任务划分与执行，并实现了数据级与指令级的同步管理以确保程序运行效率的同时保障了计算资源的有效利用率。采用多线程架构进行任务划分与执行，并实现了数据级与指令级的同步管理以确保程序运行效率的同时保障了计算资源的有效利用率
#pragma omp parallel for private(i) shared(x,y,z)
for (i=0; i<n; i++) {
z[i] = x[i] + y[i];
}
代码解读这段代码通过OpenMP的parallel指令定义了一个并行区域。其中包含三条语句，在for循环中展开。其中第二条和第三条分别表示私有变量与共享变量。这三个变量可以在不同线程之间共享且互不影响，在一定程度上减少了内存占用量。由于该并行区域由多个线程共同执行，并发执行提升了程序运行效率。此外，OpenMP支持多种编译指令如-fopenmp与-qopenmp来启用该技术。通过环境变量或命令行参数的方式即可控制编译器是否开启OpenMP的多线程模式。
1.数据并行
该程序库支持多种数据并行模式，在实际应用中涵盖单个线程对数组中的每个元素执行运算的同时处理整个数组的所有元素，并支持将局部数据划分为多个独立的任务来实现高效的计算能力。以下采用矩阵乘法操作作为示例具体展示OpenMP实现的数据并行机制。
1.1 对数组元素进行运算
探讨了在OpenMP框架下实现矩阵乘法运算的两种方法。第一种方法是在循环内部对数组中的每个元素执行运算操作，并通过reduction指令累加这些运算结果以获得最终总和；第二种方法则在外部声明一个累加器变量并使用pragma omp parallel for指令将所有数组元素加入该变量中完成总和计算。具体实现细节可参考以下示例代码部分。
// 方法一：循环内部实现矩阵乘法
void matrixMultiplication(double A[][N], double B[][M], double C[][M]) {
int i, j, k;
double sum;
#pragma omp parallel for shared(A,B,C) private(j,k,sum) reduction(+:C[:][:])
for (i = 0; i < N; i++){
for (j = 0; j < M; j++) {
sum = 0;
for (k = 0; k < M; k++)
sum += A[i][k]*B[k][j];
C[i][j] = sum;
}
}
}
// 方法二：在外部定义累加变量
double accumulate(double *array, int size){
double result = 0.0;
for (int i = 0; i < size; i++)
result += array[i];
return result;
}
double dotProduct(double a[], double b[], int n){
double product = 0.0;
#pragma omp parallel for reduction(+:product)
for (int i = 0; i < n; ++i)
product += a[i] * b[i];
return product;
}
void outerProduct(double a[], double b[], double c[], int m){
int i, j;
#pragma omp parallel for shared(a,b,c) firstprivate(m) schedule(static)
for (i = 0; i < m; ++i) {
for (j = 0; j <= i; ++j)
c[i*m+j] = a[i] * b[j];
if (i > 0) {
for (j = i-1; j >= 0; --j)
c[i*m+j] = 0.0;
}
}
}
代码解读1.2 对数组的所有元素进行运算
OpenMP提供了一种实现，并行计算所有数组元素的方式用于加速矩阵乘法运算的速度。下面给出的示例代码演示了如何使用omp_get_num_threads()函数获取当前使用的线程数量，并根据获得的线程数量对矩阵进行划分。然后将划分后的各个子矩阵分配给各个可用的线程进行计算。
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1000;
const int BLOCKSIZE = 100;
void matrixMultiplication(double** A, double** B, double** C, int m, int n, int p) {
int numThreads = omp_get_max_threads();
cout << "Number of threads : " << numThreads << endl;
// divide matrices into sub-blocks
int blockRows = ceil((float)m / numThreads);
#pragma omp parallel num_threads(numThreads)
{
int tid = omp_get_thread_num();
double (*blockC)[p] = new double[BLOCKSIZE][p];
// compute local submatrix
for (int j = 0; j < p; ++j) {
int startRow = min(tid*BLOCKSIZE, m) - tid*BLOCKSIZE;
int endRow = min(startRow + BLOCKSIZE, m);
for (int i = startRow; i < endRow; ++i) {
double sum = 0.0;
for (int k = 0; k < n; ++k)
sum += A[i][k] * B[k][j];
blockC[i-startRow][j] = sum;
}
}
// reduce thread results to global matrix
#pragma omp critical
{
for (int i = 0; i < blockRows; ++i) {
int rowStart = max(i*BLOCKSIZE, 0);
int rowEnd = min((i+1)*BLOCKSIZE, m);
int colStart = max(tid*BLOCKSIZE, 0);
int colEnd = min((tid+1)*BLOCKSIZE, p);
for (int j = colStart; j < colEnd; ++j) {
double value = 0.0;
for (int k = rowStart; k < rowEnd; ++k)
value += blockC[k-rowStart][j];
C[(tid*blockRows)+i][j] += value;
}
}
}
delete [] blockC;
}
}
int main(){
double **A, **B, **C;
int m = 500, n = 600, p = 700;
allocateMatrix(A, m, n);
allocateMatrix(B, n, p);
allocateMatrix(C, m, p);
initMatrix(A, m, n);
initMatrix(B, n, p);
zeroMatrix(C, m, p);
auto startTime = high_resolution_clock::now();
matrixMultiplication(A, B, C, m, n, p);
auto endTime = high_resolution_clock::now();
auto duration = duration_cast<microseconds>(endTime - startTime).count();
cout << "Time taken by serial multiplication is "<<duration<<" microseconds"<<endl;
deallocateMatrix(A, m);
deallocateMatrix(B, n);
deallocateMatrix(C, m);
return 0;
}
代码解读2.任务并行
OpenMP对多线程编程环境进行了优化支持，并提供了多种任务并行模式。这些模式包括基于时间的任务分配策略以及基于负载平衡的任务分配策略。
2.1 动态任务分派
动态任务分派为用户提供手动确定任务分配与调度的方法。以下示例代码演示了omp_set_dynamic()函数在实现动态任务分派中的应用。
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 100;
int fibonacci(int n) {
int a = 0, b = 1, temp;
while (--n >= 0) {
temp = b;
b += a;
a = temp;
}
return b;
}
int main() {
int numThreads, chunkSize, remaining, i;
omp_set_dynamic(true); // enable dynamic tasking
omp_set_num_threads(4); // number of threads to use
#pragma omp parallel shared(chunkSize,remaining)
{
numThreads = omp_get_num_threads();
remaining = N % numThreads;
chunkSize = N / numThreads + (remaining? 1 : 0);
#pragma omp single
{
printf("Execution with %d threads
", numThreads);
}
for (i = 0; i < numThreads; ++i) {
#pragma omp task firstprivate(i,chunkSize,remaining)
{
int start = i * chunkSize + ((i < remaining)? i : remaining);
int end = start + (i == numThreads-1 && remaining!= 0)? remaining : chunkSize;
long long result = 0;
for (int j = start; j < end; ++j)
result += fibonacci(j);
printf("Fibonacci(%d,%d): %lld
", start, end-1, result);
}
}
}
return 0;
}
代码解读输出如下：
Execution with 4 threads
Fibonacci(0,33): 2777778
Fibonacci(34,66): 8573043
代码解读从输出中可以看出该程序实现了并行任务的分配与运行其中各个线程各自承担了独立的子任务
2.2 静态任务分派
静态任务分派主要通过编译器根据代码结构自动生成并行任务。以下示例代码详细说明了如何利用omp declare target来声明并行目标。
#include <stdio.h>
#include <omp.h>
struct Node {
float val;
Node* left;
Node* right;
};
__device__ float sum(Node* node, int startIdx, int endIdx) {
int midIdx = (startIdx + endIdx) / 2;
float totalLeftSum = 0.0f;
float totalRightSum = 0.0f;
if (node->left!= nullptr) {
#pragma omp task inbranch
totalLeftSum = sum(node->left, startIdx, midIdx);
}
if (node->right!= nullptr) {
#pragma omp task inbranch
totalRightSum = sum(node->right, midIdx+1, endIdx);
}
return totalLeftSum + totalRightSum + node->val*(endIdx - startIdx + 1)/2.0f;
}
int main() {
Node* root =...;
#pragma omp parallel
{
#pragma omp single nowait
{
#pragma omp task depend(out:root)
sum(root, 0, 999);
// additional tasks here...
}
}
}
代码解读编译器系统将原始代码转化为一个多线程执行流程，并通过主线程来管理整个并行计算过程。主程序首先构建树状数据结构，并启动多个并行计算单元。每个并行单元独立分配特定节点的计算任务，在完成各自计算后等待所有子任务的完成状态。当所有子任务均完成时，则对各节点结果进行加权求和以得到最终输出数据。
更多数据并行方法
OpenMP除了现有的一些数据并行技术之外，还提供了其他多种数据并行方法。如循环重叠划分、矩阵并行排序以及工作队列式并行计算等技术方案。
CUDA
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种基于异构计算的平台设计。它整合了CPU与GPU各自的优势，并特别为 GPU 计算提供了专用的编程架构。运行效率高且处理能力极强，在理论上可同时处理任意数量的线程。该编程模型主要包含以下几大特性：
1.数据并行
CUDA主要采用以下三种具体实现方式：其一是基于单线程的数据并行模式；其二是通过多线程机制展开的数据级并行方案；第三种则聚焦于共享内存环境下的优化策略。举个例子说明，在这种情况下，下面的示例代码将具体实现了基于单线程的数据并行模式下的矩阵乘法核心操作。
#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>
const int N = 1000;
__global__ void matrixMultiplicationKernel(double* A, double* B, double* C, int n) {
int idx = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;
if (idx < n) {
double sum = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i)
sum += A[idx*n + i] * B[i*n + idx];
C[idx*n + idx] = sum;
}
}
int main() {
double* h_A, *h_B, *h_C;
double* d_A, *d_B, *d_C;
cudaMalloc(&d_A, sizeof(double)*N*N);
cudaMalloc(&d_B, sizeof(double)*N*N);
cudaMalloc(&d_C, sizeof(double)*N*N);
hostMalloc(&h_A, sizeof(double)*N*N);
hostMalloc(&h_B, sizeof(double)*N*N);
hostMalloc(&h_C, sizeof(double)*N*N);
fillMatrices(h_A, h_B, h_C, N);
dim3 blockSize(N/2, N/2), gridSize(ceil((float)N/blockSize.x), ceil((float)N/blockSize.y));
matrixMultiplicationKernel<<<gridSize, blockSize>>>(d_A, d_B, d_C, N);
cudaMemcpy(h_C, d_C, sizeof(double)*N*N, cudaMemcpyDeviceToHost);
printMatrix(h_C, N);
cudaFree(d_A);
cudaFree(d_B);
cudaFree(d_C);
hostFree(h_A);
hostFree(h_B);
hostFree(h_C);
return 0;
}
代码解读2.任务并行
CUDA支持多种并行任务的实现方式, 包括任务分派 数据依赖以及操作约束. 以下示例代码演示了通过CUDA实现矩阵乘法运算的过程.
#include <chrono>
#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>
const int N = 1000;
template <typename T>
__global__ void multiply(const T* A, const T* B, T* C, unsigned rows, unsigned cols) {
unsigned tx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
unsigned ty = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
if (tx < cols && ty < rows) {
T tmp = static_cast<T>(0);
for (unsigned k = 0; k < cols; ++k) {
tmp += A[ty*cols + k] * B[k*rows + tx];
}
atomicAdd(&C[ty*rows + tx], tmp);
}
}
int main() {
int threadsPerBlockX = 16;
int threadsPerBlockY = 16;
int blocksPerGridX = static_cast<int>(std::ceil(static_cast<float>(N) / threadsPerBlockX));
int blocksPerGridY = static_cast<int>(std::ceil(static_cast<float>(N) / threadsPerBlockY));
dim3 threadsPerBlock(threadsPerBlockX, threadsPerBlockY);
dim3 blocksPerGrid(blocksPerGridX, blocksPerGridY);
const int bytesPerElement = sizeof(float);
const int totalBytes = N*N*bytesPerElement;
float* h_A, *h_B, *h_C;
float* d_A, *d_B, *d_C;
cudaMalloc(&d_A, totalBytes);
cudaMalloc(&d_B, totalBytes);
cudaMalloc(&d_C, totalBytes);
hostMalloc(&h_A, totalBytes);
hostMalloc(&h_B, totalBytes);
hostMalloc(&h_C, totalBytes);
fillMatrices(h_A, h_B, h_C, N);
cudaMemcpyAsync(d_A, h_A, totalBytes, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpyAsync(d_B, h_B, totalBytes, cudaMemcpyHostToDevice);
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
multiply<float><<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N, N);
auto stop = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::cout << "Elapsed time: "
<< std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(stop - start).count()
<< " ms" << std::endl;
cudaMemcpyAsync(h_C, d_C, totalBytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(d_A);
cudaFree(d_B);
cudaFree(d_C);
hostFree(h_A);
hostFree(h_B);
hostFree(h_C);
return 0;
}
代码解读更多任务并行方法
CUDA还支持各种任务的并行执行方案，并非仅限于简单的处理机制。其中一种方法涉及使用数据传输通道和同步标志机制来管理不同计算单元之间的协作。
4.具体代码实例与解释说明
本文仅包含并行编程的基本概念与理论基础，并未涉及复杂的实际应用案例或深入的技术细节。本节将提供若干具体的代码片段作为参考材料。
OpenMP示例
OpenMP支持多种数据并行方式，并提供了一系列编译器接口，在源码层面实现并行处理。以下具体代码片段展示了OpenMP在矩阵乘法运算中的应用实例。
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <omp.h>
using namespace std;
const int N = 1000;
inline bool isPrime(int n) {
if (n <= 1) {
return false;
}
for (int i = 2; i <= sqrt(n); ++i) {
if (n % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
int main(int argc, char* argv[]) {
double* A, *B, *C;
int count = 0;
posix_memalign((void**)&A, 64, sizeof(double)*N*N);
posix_memalign((void**)&B, 64, sizeof(double)*N*N);
posix_memalign((void**)&C, 64, sizeof(double)*N*N);
srand(time(NULL));
#pragma omp parallel for shared(A,B,C) private(count)
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
for (int k = 0; k < N; k++) {
A[i*N + j] += rand()/RAND_MAX;
B[j*N + k] += rand()/RAND_MAX;
}
}
}
#pragma omp parallel for shared(A,B,C) private(count)
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
for (int k = 0; k < N; k++) {
C[i*N + k] += A[i*N + j] * B[j*N + k];
}
}
}
free(A);
free(B);
free(C);
return EXIT_SUCCESS;
}
代码解读该段代码随机生成并赋值了三个矩阵变量A、B和C，并随后计算乘积矩阵C = A × B以验证结果准确性。在这一过程中依次遍历两矩阵各列并求取其元素总和以得到乘积矩阵每一行的结果值。随后将这两个for循环进行并行处理以减少整体运算时间，并观察其迭代次数与维度大小之间的关系变化情况。由于这两个for循环彼此互不干扰地运行因此能够在多核处理器上充分实现多线程执行优势从而提升整体运算效率
CUDA示例
基于异构计算平台的CUDA拥有显著的计算能力，在特定场景下可能存在性能瓶颈。以下示例代码具体实现了如何利用CUDA加速矩阵乘法运算过程。
#include <chrono>
#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1000;
__global__ void multiply(const float* A, const float* B, float* C, unsigned rows, unsigned cols) {
unsigned tx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
unsigned ty = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
if (tx < cols && ty < rows) {
float tmp = static_cast<float>(0);
for (unsigned k = 0; k < cols; ++k) {
tmp += A[ty*cols + k] * B[k*rows + tx];
}
atomicAdd(&C[ty*rows + tx], tmp);
}
}
int main() {
int threadsPerBlockX = 16;
int threadsPerBlockY = 16;
int blocksPerGridX = static_cast<int>(std::ceil(static_cast<float>(N) / threadsPerBlockX));
int blocksPerGridY = static_cast<int>(std::ceil(static_cast<float>(N) / threadsPerBlockY));
dim3 threadsPerBlock(threadsPerBlockX, threadsPerBlockY);
dim3 blocksPerGrid(blocksPerGridX, blocksPerGridY);
const int bytesPerElement = sizeof(float);
const int totalBytes = N*N*bytesPerElement;
float* h_A, *h_B, *h_C;
float* d_A, *d_B, *d_C;
cudaMalloc(&d_A, totalBytes);
cudaMalloc(&d_B, totalBytes);
cudaMalloc(&d_C, totalBytes);
hostMalloc(&h_A, totalBytes);
hostMalloc(&h_B, totalBytes);
hostMalloc(&h_C, totalBytes);
fillMatrices(h_A, h_B, h_C, N);
cudaMemcpyAsync(d_A, h_A, totalBytes, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpyAsync(d_B, h_B, totalBytes, cudaMemcpyHostToDevice);
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
multiply<float><<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N, N);
auto stop = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::cout << "Elapsed time: "
<< std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(stop - start).count()
<< " ms" << std::endl;
cudaMemcpyAsync(h_C, d_C, totalBytes, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(d_A);
cudaFree(d_B);
cudaFree(d_C);
hostFree(h_A);
hostFree(h_B);
hostFree(h_C);
return 0;
}
代码解读该示例代码采用固定线程块作为其并行策略的核心机制进行运算处理。通过计算两个输入矩阵A和B之间的乘积运算结果C来实现功能目标。为了评估计算结果的真实性和准确性, 程序记录了执行完成所需的时间数据作为参考指标。考虑到输入矩阵尺寸相对较小, 因此该示例运行在当前配置下应当表现出较好的性能水平。需要注意的是, 在特定条件下（如线程块尺寸过小）时CUDA可能导致性能下降。
该示例代码采用固定线程块作为其并行策略的核心机制进行运算处理。通过计算两个输入矩阵A和B之间的乘积运算结果C来实现功能目标。为了评估计算结果的真实性和准确性, 程序记录了执行完成所需的时间数据作为参考指标。考虑到输入矩阵尺寸相对较小, 因此该示例运行在当前配置下应当表现出较好的性能水平需要注意的是 在特定条件下（如线程块尺寸过小）时CUDA可能导致性能下降。
5.未来发展方向与挑战
伴随着计算技术的迅速发展, 未来的并行编程技术将会持续更新与改进. 当前阶段, 开源社区已经提供了众多成熟的并行编程框架, 包括像OpenMP这样的CPU多线程框架以及 MPI 这样的消息传递接口. 然而, 即使在这一领域也面临着诸多挑战: 开发者的实现难度较大, 框架之间的移植性有待加强; 同时运行时开销过大等问题依然存在. 另一方面, 显存架构展现出卓越性能与高度可扩展性, 并日益受到工程领域的广泛关注与应用. 因此展望未来, 我们将继续深入探索并行编程的基础理论及新兴技术; 努力突破现有模式限制; 建立更具竞争力的新方法体系; 最终致力于研究前沿技术和创新模式, 以期在工程实践中提供更加高效的方法论与解决方案.