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  • ★★★★并行计算(ParallelComputing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算,计算资源应包括一台配有多处理机(并行处理)的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号,或者两者结合使用。并行...

    ★★★★

    并行计算(Parallel

    Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算,计算资源应包括一台配有多处理机(并行处理)的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号,或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括:利用非本地资源,节约成本

    ― 使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机,同时克服单个计算机上存在的存储器限制。

    传统地,串行计算是指在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行软件写操作。CPU

    逐个使用一系列指令解决问题,但其中只有一种指令可提供随时并及时的使用。并行计算是在串行计算的基础上演变而来,它努力仿真自然世界中的事务状态:一个序列中众多同时发生的、复杂且相关的事件。

    各种处理机的比较

    ★超级标量处理机

    ★超级流水线处理机

    ★超长指令处理机

    ★向量处理机

    ★多处理系统

    ★大规模并行处理机

    ★对称处理机

    ★互联网络

    网络互联的形式

    ★恒等置换

    相同编号的输入端与输出端一一互联

    I(Xn-1...Xk...X1X0)

    = Xn-1...Xk...X1X0

    ★交换置换

    二进制地址编号中第0位位值不同的输入端和输出端之间的连接.2进制中位值不同,就是取反

    _

    E(Xn-1...Xk...X1X0)

    = Xn-1...Xk...X1X0

    ★方体置换

    二进制地址编号中第k位位值不同的输入端和输出端之间的连接.2进制中位值不同,就是取反

    _

    C(Xn-1...Xk...X1X0)

    = Xn-1...Xk...X1X0

    Cube3就是代表第三位.从右边往左算,0开始计数

    ★均匀洗牌置换(shuffle)

    将输入端二进制地址循环左移一位得到输出端二进制地址。

    S(Xn-1...X1X0)

    = Xn-2Xn-1...X1X0Xn-1

    ★蝶式置换

    将输入端二进制地址的最高位和最低位互换位置得到对应输出端二进制地址。

    B(Xn-1Xn-2...X1X0)

    = X0Xn-2...X1Xn-1

    ★位序颠倒置换

    将输入端二进制地址位序颠倒过来得到对应输出端二进制地址。

    B(Xn-1Xn-2...X1X0)

    = X0X1...Xn-2Xn-1

    掌握置换的方法,给出某一种置换方式以后,能够得出哪些处理机跟另外一些处理机相联

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  • 当时,架构、编译器、应用程序和问题解决环境成为计算发展的四个关键要素。 计算时代的兴起离开硬件架构的发展,最终产生了系统软件,特别是在编译器和操作系统领域,实现了系统管理和应用开发。应用和系统...

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    云计算是一种新的技术趋势,可以更好地利用IT基础设施、服务和应用。云计算采用了一种按使用付费的服务交付模式,用户无需拥有自己的基础设备、平台或应用,只在需要时使用这些服务即可。串行和并行是两种基本的主要计算模型。串行计算起源于 20世纪 40年代,比并行(分布式)计算早了近十年。当时,架构、编译器、应用程序和问题解决环境成为计算发展的四个关键要素。

     

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    计算时代的兴起离不开硬件架构的发展,最终产生了系统软件,特别是在编译器和操作系统领域,实现了系统管理和应用开发。应用和系统的研发是最令人感兴趣的地方,当设计出问题解决环境并且可以为工程师们提供便利时,这种研发就会被逐渐整合。这标志着计算范式已经成熟并成为主流。另外,计算时代的每个方面都经历着三个阶段;研究和开发(R&D)、商业化、商品化。

     

    并行计算与分布式计算

     

    虽然并行计算和分布式计算存在细微的差别,但两个概念往往可以互换。并行代表一类紧耦合系统,而分布式则代表更广泛的一类系统,包括紧耦合系统。

     

    更准确地说,并行计算指的是将计算任务分配给几个共享相同内存的处理器的计算模式。并行计算系统的架构通常表现为组件的同构性;每个处理器都是相同类型的,且拥有相同的处理性能。共享内存有一个独立的地址空间,可供所有处理器访问。并行程序被分成若干执行单元并分配给不同的处理器,它们之间依靠共享内存相互通信。起初,只有具有共享同一物理内存的多处理器的架构才可称为并行系统。随着时间的推移,这些限制条件已经放宽,只要是基于共享内存这一概念的架构,无论是物理内存系统,还是由库、特定的硬件和高效的网络基础设施组成的系统,都可以称为并行系统。例如,一个集群中节点通过无限带宽网络连接,且配置了分布式共享内存系统,就可以称作并行系统。

     

    分布式计算是指那些将计算任务进行划分,并在不同计算单元中同时执行的架构或系统,不论计算单元是不同节点上的处理器,或是同一计算机上的处理器,再或是同一处理器中的内核。因此,相比并行计算,分布式计算包含的系统和应用程序的范围更广,是更为通用的概念。尽管没有规定,但分布式这一术语通常意味着计算单元的位置不同,且这些单元在硬件和软件功能上也可能各不相同。典型的分布式系统实例是计算网格或互联网计算系统,分布式系统在全球范围内集成各种架构、系统和应用。

     

    并行处理硬件架构

     

    并行处理的核心元素是 CPU。根据可以同时处理的指令流和数据流的数量,计算机系统可以分为以下四类:

    ●单指令流单数据流(SISD)系统。

    ●单指令流多数据流(SIMD)系统。

    ● 多指令流单数据流(MISD)系统。

    ●多指令流多数据流(MIMD)系统。 

     

    1、SISD系统

     

    SISD 计算系统是一个能在单数据流上执行单指令的单处理器机器。在 SISD系统中,机器指令按顺序进行处理,因此采用这种模式的计算机通常称为序列计算机。大多数传统计算机采用SISD模型构建。所有需要处理的指令和数据必须存放在主存储器上。SISD模型中,处理单元的速度受到计算机内部信息传递速率的限制。典型 SISD系统有32 IBM PC、Macintosh 和工作站。

     

     

    2. SIMD系统

     

    SIMD 计算系统是可以在不同的数据流上操作而在多 CPU 上执行同一指令的多处理器机器。由于包括大量的向量和矩阵运算,所以基于 SIMD 模型的机器适用于科学计算。例如,语句Ci= Ai×Bi可以传递给所有处理单元(PE),向量A和 B中有组织的数据元素可以分成多组(N组对应N个PE 系统),一个PE可以处理一个数据集。

     

     

    3、MISD 系统

     

    MISD 计算系统是能在同一数据集上操作而在不同 PE 执行不同指令的多处理器机器。例如,语句 33y= sin(x) + cos(x) + tan(x)在同一数据集上执行不同的操作。使用MISD模型构建的机器不适于大多数应用程序,已经设计的几台机器没有一个可以商业化,它们更像是智能测试而非实用的配置。

     

     

     4、MIMD系统

     

    MIMD计算系统是能在多个数据集上执行多个指令的多处理器机器。MIMD模型中的每一个 PE 都有单独的指令和数据流,因此使用该模型的机器适用于所有类型的应用程序。与 SIMD 和 MISD模型不同,MIMD机器中的 PE 是异步工作的。

     

    MIMD 机器按照 PE 与主存耦合方式不同大致可分为共享内存 MIMD 和分布式内存 MIMD。

     

    (1)共享内存 MIMD计算机

     

    在共享内存 MIMD 模型中,所有执行单元都连接到一个可供访问的单一全局内存上。基于这个模型的系统也称为紧耦合多处理器系统。模型中 PE 之间通过共享内存进行通信,一个 PE 修改存储在全局内存中的数据,对所有其他 PE都是可见的。共享内存 MIMD 模型的典型系统主要有 Silicon Graphics 计算机和 Sun/IBM SMP(对称多处理器)。

     

    (2)分布式内存MIMD计算机

     

    在分布式内存 MIMD 模型中,所有 PE都有一个本地内存。基于这种模型的系统也称为松耦合多处理器系统。模型中的 PE 之间通过内部互联网络进行通信(进程间通信通道/ IPC)。PE 之间的网络连接可配置成树状、网状、块状等。每一个 PE 进行异步操作,如果任务之间需要通信/ 同步,那么可以通过互相交换信息来实现。

     

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    共享内存 MIMD 架构与分布式内存 MIMD 模型相比,前者更易编程,但对故障的容忍度更低且更难扩展。共享内存 MIMD 中的故障会影响整个系统,但是分布式模型则不然,分布式模型的每一个 PE 都可以轻易地实现隔离。此外,共享内存 MIMD架构难以扩展,因为增加更多的 PE 会导致内存争用。在分布式内存 MIMD 模型中不会出现这种情况,因为每一个 PE 都有自己的内存。

     

    分布式系统架构和组件

     

    分布式系统是从硬件到软件的整个计算层次模型中多个组件交互的结果。许多组件协同工作,为用户呈现出一个单一的整体系统。下图描述了提供分布式系统服务的不同层的概况。

     

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    在底层,计算机和网络硬件构成了物理基础设施,这些组件由操作系统直接管理。操作系统负责提供基础服务,用于进程间通信、进程调度和管理、文件系统和本地设备的资源管理。将网络和计算机这两层合并为一个平台,在这个平台上配置特定软件,便可将联网计算机组成一个分布式系统。

     

    把公认的标准应用到操作系统层甚至硬件网络层中,利用异构组件可以很容易地构造一个统一的集成系统。例如,不同设备之间的网络连接由协议进行控制,实现设备无缝交互。在操作系统层,进程间通信服务在标准化通信协议下执行,例如 TCP/IP协议、UDP 协议等。

     

    中间件层利用这些服务构建了一个开发和部署分布式应用程序的统一环境。这一层支持分布式系统的编程范式。依靠操作系统提供的服务,中间件层可开发协议、数据格式以及用于开发分布式应用程序的编程语言或框架。这些为分布式应用程序开发人员提供了统一接口,完全独立于底层操作系统且屏蔽了底层的异构性。

     

    分布式系统层次架构的顶层是利用中间件设计和开发的应用或服务。设计应用层可实现多个目的,并且具有通过本地或 Web 浏览器可访问的图形用户接口(GUI)。例如,在云计算系统中,不论是为终端用户提供分布式应用接口,还是为构建分布式系统提供平台服务,都强烈推荐采用 Web技术。laaS 的供应商给出了很好的实例,如亚马逊 Web 服务(AWS)便于创建虚拟机、将虚拟机组织成集群以及在集群中部署应用和系统。图 2-11说明了分布式系统的一般参考架构如何应用于云计算系统。

     

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    硬件和操作系统层组成了一个或多个数据中心的最基本结构,其中服务器通过高速网络部署和连接在一起。这些硬件由操作系统管理,操作系统提供了基本的管理计算机和网络的能力。核心业务逻辑在管理虚拟化层的中间件上实现,虚拟化部署在物理机上,以实现最大化资源利用。并目提供可定制的应用运行环培。按照为客户提供的服务类利。中间件为应用开发人员提供了不同的工具。这些工具通过 Web 2.0 兼容接口提供了—系列服务,包括电拟机创建、应用程序开发和运行环境部署。

     

    今天的内容分享完毕,深入技术细节及解决方案,请参考:

    详解DPDK和SPDK技术知识点

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  • 许多情况下,计算手段是解决问题的唯一或主要方法. 主要原因有: 理论基础尚未建立 理论方法过于复杂 试验费用过于昂贵 实验环境过于苛刻 计算学科的兴起: 计算物理学、计算化学、计算生物学、计算地质学、计算...

    1.1 计算与计算机科学

    1.1 科学发现的第三支柱:计算科学

    科学发现的三大支柱,分别是数学学科为基础的理论科学,物理学科为基础的实验科学,计算机学科为基础的计算科学. 许多情况下,计算手段是解决问题的唯一或主要方法. 主要原因有:

    • 理论基础尚未建立
    • 理论方法过于复杂
    • 试验费用过于昂贵
    • 实验环境过于苛刻

    计算学科的兴起:
    计算物理学、计算化学、计算生物学、计算地质学、计算气象学、计算材料学和计算电磁学等学科

    计算科学的作用:

    • 科学发现和人类文明进步的第三支柱
    • 促进其它学科发展的基础作用
    • 解决21世纪重大科学问题的综合作用
    • 21世纪科学与工程发现的普遍模式

    1.2 单处理机与指令级并行

    在这里插入图片描述
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    1.3 多核处理器与线程级并行

    1.3.1 单核处理器结构设计

    传统单核处理器存在的问题:

    • 如何有效地利用巨量的晶体管资源
    • 晶体管门延迟时间将小于互连的线延迟
    • 处理器性能的提升与电路复杂度的平方根成正比
    • 芯片发热现象日益突出
    • 设计和人力成本均急剧上升
    • 给软件(编译器)设计增加了额外的负担
    1.3.2 多核处理器的结构设计

    多核处理器的技术特点:

    • 便于优化设计
    • 降低功耗
    • 较容易地实现设计要求的主频
    • 线程级的应用软件易于移植到多核环境中
    1.3.3 多核处理器实例

    学术界多核处理器实例
    在这里插入图片描述
    工业界多核处理器实例
    Intel Core Duo
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    • 共享二级Cache
    • 更多的缓存空间
    • 更低的片上通信延迟
    • 适用于仅使用单一双核处理器的系统

    AMD Dual Core Opteron
    在这里插入图片描述

    • 私有二级Cache
    • 更多的私有缓存空间
    • 易于融合多个芯片之间的一致性信息
    • 适用于将多个双核处理器组织起来的系统

    1.4 并行计算体系结构

    一般的并行计算体系结构有:单指令流多数据流(SIMD)、并行向量处理机(PVP)、对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)、分布共享存储多处理机(DSM)、工作站机群(COW)

    1.4.1 并行计算机的结构模型

    1.4.1.1 并行向量处理机(PVP - Parallel Vector Processor)

    在这里插入图片描述

    • 少量的高性能的定制向量处理器VP
    • 专门设计的交叉开关互连
    • 共享存储
    • 通常不使用高速缓存,配有大量的向量寄存器和指令缓冲器
    1.4.1.2 对称多处理机(SMP - Symmetric MultiProcessor)

    在这里插入图片描述

    • 结构对称性
    • 共享存储,处理器通过读/写共享变量通信
    • 单地址空间
    • 高速缓存及其一致性
    1.4.1.3 大规模并行处理机(MPP - Massively Parallel Processor)

    在这里插入图片描述

    • 大量的商用处理器,可扩放性好
    • 物理上分布的分布式存储器
    • 高带宽低延迟的定制互连网络
    • 消息传递方式通信
    1.4.1.4 分布共享存储处理机(DSM - Distributed Shared Memory)

    在这里插入图片描述

    • 由各个局存构成全局地址空间
    • 定制互连网络
    • 基于目录DIR的高速缓存一致性
    • 系统软/硬件提供单一地址编程空间
    1.4.1.5 工作站机群(COW - Cluster of Workstations)

    在这里插入图片描述

    • 每个节点都是一台完整的PC机或工作站(无头工作站)
    • 低成本标准商用互连网络
    • 分布存储,松散耦合结构
    • 易搭建,投资风险小
      在这里插入图片描述

    1.4.2 并行计算机访存模型

    1.4.2.1 均匀存储访问(UMA - Uniform Memory Access)

    在这里插入图片描述- 物理存储器被所有处理器均匀共享

    • 所有处理器访问任何存储字取相同的时间
    • 每台处理器可带私有高速缓存
    • 外围设备也可以一定形式共享
    1.4.2.2 非均匀存储访问(NUMA - NonUniform Memory Access)

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    • 共享存储器在物理上分布在所有处理器中,所有本地存储器的集合组成了全局地址空间
    • 处理器访问存储器的时间是不一样的
      • 访问本地存储器或群内共享存储器较快
      • 访问外地存储器或全局共享存储器较慢
    • 每台处理器可带私有高速缓存,外设也可以某种形式共享
    1.4.2.3 全高速缓存存储访问(COMA - Cache-Only Memory Access)

    在这里插入图片描述

    • 各处理器节点中没有存储层次结构,全部高速缓存组成了全局地址空间
    • 利用分布的高速缓存目录D进行远程高速缓存的访问
    • COMA中的高速缓存容量一般都大于2 级高速缓存容量
    • 使用COMA时,数据开始时可任意分配,因为在运行时它最终会被迁移到要用到它们的地方
    1.4.2.4 高速缓存一致性非均匀存储访问(CC-NUMA - Coherent-Cache NonUniform Memory Access)

    在这里插入图片描述

    • 大多数使用基于目录的高速缓存一致性协议
    • 保留SMP结构易于编程的优点,也改善常规SMP的可扩放性
    • CC-NUMA实际上是一个分布共享存储的DSM多处理机系统
    • 最显著的优点是程序员无需明确地在节点上分配数据
      • 系统的硬件和软件开始时自动在各节点分配数据
      • 在运行期间,高速缓存一致性硬件会自动地将数据迁移至要用到它的地方
    1.4.2.5 非远程存储访问(NORMA - NO-Remote Memory Access)

    在这里插入图片描述

    • 所有存储器是私有的
    • 绝大数NORMA都不支持远程存储器的访问
    • 在DSM中,NORMA就消失了

    在这里插入图片描述

    1.4.3 并行计算机存储组织

    监听总线协议

    • 适用于基于总线连接的多处理机系统
    • 由总线监听高速缓存中数据的一致性状态是否被破坏
    • 写无效和写更新

    在这里插入图片描述
    基于目录的协议

    • 适用于多级互连网络连接的多处理机系统
    • 使用一个目录来记录共享数据的所有高速缓存行的位置和状态
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    1.5 并行计算概述

    在这里插入图片描述

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  • pytorch并行计算,显存溢出问题解决

    千次阅读 2021-12-13 14:12:17
    使用的是torch模型,遇到一个报错问题,信息如下: return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel ...

    使用的是torch模型,遇到一个报错问题,信息如下:

        return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking)
    RuntimeError: CUDA error: out of memory
    CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
    For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
    

    经过排查发现是因为多显卡的问题导致显存超出引起的报错问题

    解决方法:

    model.load_state_dict(torch.load(args.model_path, map_location='cuda:1'))
    
    展开全文
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并行计算不能解决的问题