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  • 并行编程

    2020-04-22 15:00:33
    1 openMP并行编程 1.1 常见命令 1.2 限制条件 1.3 循环结构并行 2 无锁编程__sync__ 2.1 CAS原子操作实现无锁 2.2原子操作函数 2.3无锁函数 1 openMP并行编程 openMP针对共享内存并行编程的API。#include &...

    目录

     

    1  openMP并行编程

    1.1 常见命令

    1.2 限制条件

    1.3 循环结构并行

    2 无锁编程__sync__

    2.1 CAS原子操作实现无锁

    2.2 原子操作函数

    2.3 无锁函数


    1  openMP并行编程

    openMP针对共享内存并行编程的API。#include <omp.h>

    1.1 常见命令

    编译:g++ xxx.cpp -fopenmp

    设置线程数:omp_set_num_threads(4)  不超过cpu核心数

    查看每个物理CPU中core的核数:cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq

    查看逻辑CPU的个数:cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c

    获取当前线程id号:omp_get_thread_num()

    获取线程组中的线程数:omp_get_num_threads()

    设置是否允许OpenMP进行嵌套并行:omp_set_nested(true),默认的设置为false

    1.2 限制条件

    • OpenMP只能并行化for循环,它不会并行while和do-while循环,而且只能并行循环次数在for循环外面就确定了的for循环。
    • 循环变量只能是整型和指针类型(不能是浮点型)
    • 循环语句只能是单入口单出口的。循环内部不能改变index,而且里面不能有goto、break、return。但是可以使用continue,因为它并不会减少循环次数。另外exit语句也是可以用的

    1.3 循环结构并行

    • for制导语句两种形式
    #pragma omp parallel for
        for()
    
    #pragma omp parallel       //并行块中可以出现多个for制导指令
    {
        #pragma omp for
            for()
    }
    • 有主线程或选择一个线程执行
    #pragma omp master/single
    {}
    • 数据同步,critical制导语句
    #pragma omp critical    //放在同步数据上一行
    • 分段并行
    #pragma omp sections //第1个sections  
    {  
        #pragma omp section  
        {}
    }
    • 规约子句,操作符包括:+,-,*,/,&,|,^,&&,||
    #pragma omp parallel num_threads(num) reduction(+:global_result)
    global_result += functionTest();

    2 无锁编程__sync__

    2.1 CAS原子操作实现无锁

    无锁编程主要是使用原子操作替代锁来实现对共享资源的访问保护。无锁编程,即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步,也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步,所以也叫非阻塞同步。使用lock实现线程同步有很多缺点:产生竞争时,线程被阻塞等待,无法做到线程实时响应、dead lock、live lock、优先级翻转、使用不当,造成性能下降。

    CAS是一组原语指令,用来实现多线程下的变量同步。CAS原语有三个参数:内存地址,期望值,新值。如果内存地址的值==期望值,表示该值未修改,此时可以修改成新值。使用CAS会造成ABA问题,特别是在使用指针操作一些并发数据结构时。解决方案:ABAʹ,添加额外的标记用来指示是否被修改,使用compare-and-swap(CAS)代替锁保证并发情况下数据的完整性。无锁算法广泛应用于操作系统与JVM中,比如线程和进程的调度、垃圾收集、实现锁和其他并发数据结构。

    GCC4.1+版本中支持CAS的原子操作(完整的原子操作可参看 GCC Atomic Builtins

    2.2 原子操作函数

    gcc内置的__sync_*函数提供了加减和逻辑运算的原子操作

    先fetch,然后自加,返回的是自加以前的值:__sync_fetch_and_add()

    先自加,再返回:__sync_add_and_fetch()

    2.3 无锁函数

    如果*ptr == oldval,就将newval写入*ptr

    相等并写入的情况下返回true:bool __sync_bool_compare_and_swap (type*ptr, type oldval, type newval, ...)

    返回操作之前的值:type __sync_val_compare_and_swap (type *ptr, type oldval,  type newval, ...)

    将*ptr设为value并返回*ptr操作之前的值:type __sync_lock_test_and_set (type *ptr, type value, ...)

    将*ptr置0:void __sync_lock_release (type *ptr, ...)

     

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  • 写在前面之前微信公众号里有一位叫sara的朋友建议我写一下Parallel的相关内容,因为手中商城...Parallel是并行编程的相关内容,而Parallel.For和Parallel.Foreach又是并行编程中相当重要的方法,所以不能孤立的去讨...

    写在前面

    之前微信公众号里有一位叫sara的朋友建议我写一下Parallel的相关内容,因为手中商城的重构工作量较大,一时之间无法抽出时间。近日,这套系统已有阶段性成果,所以准备写一下Parallel的相关内容,正好也延续之前的C#并发编程系列。

    Parallel是并行编程的相关内容,而Parallel.For和Parallel.Foreach又是并行编程中相当重要的方法,所以不能孤立的去讨论Parallel,必须要放到并行编程的讨论中去

    并行化,一般是对所要完成的任务进行划分,并且以并发的方式处理属于自己的那份任务,并且最终可以做到整合,所以并行化总会产生并发性。

    实际上并行是并发的子集,并发和并行都可以多线程执行,就看其处理器是否是多核的,这些线程能不能同时被cpu多个核执行,如果可以就说明是并行,而并发是多个线程被cpu单核轮流切换着执行。总之,只有在多核处理器上并行才会有意义

    并行化总会有着很大的挑战,即每一个部分以不同顺序或者交错执行,都能保证最终结果的正确性,尤其涉及到各并行部分之间需要串行执行的部分,这个挑战是很大的。由于并行化程序设计要比普通的串行代码复杂很多,也难维护很多,所以不是所有的问题都可以使用并行的。比如绝对执行时间本来就很少,即使使用并发可以提高整体的执行时间,那么我们也应该使用传统方式。但是如果主要涉及到提升用户响应能力的功能,那么我们推荐使用并行编程,同时处理分割后依然可以独立进行而不影响整体任务的功能也可以使用并行编程。

    并行的相关实战

    说到并行,就需要先说下.NET FX4中引入的Task Parallel Library(任务并行库),简称TPL。TPL主要覆盖了三大使用场景,数据并行、任务并行和流水线,TPL以其高度的封装特性,隐藏了并行编程里复杂的处理,使得开发人员可以以较低的门槛进行并行编程。

    数据并行

    这种场景在于有大量数据需要处理,而且对每一份数据都要执行的同样的操作。

    19bafa868ff28ecba1e1e03d958a13b9.png

    任务并行

    有很多相对独立的不同操作,或者可以分割成多个子任务但彼此之间是独立的,就可以通过任务并行来发挥并行化的优势6e04eb622263e916dcce74e65628ce3e.png

    流水线

    流水线是以上两种场景的结合,这个也是最复杂最难处理的场景,因为这里面涉及到多个并发的任务进行协调处理。

    此场景,奈何小编理解的不是很好,所以不敢乱写,多方查找资料,找到了oschina上的一篇文章。

    流水线技术,指的是允许一个机器周期内的计算机各处理步骤重叠进行。特别是,当执行一条指令时,可以读取下一条指令,也就意味着,在任何一个时刻可以有不止一条指令在“流水线”上,每条指令处在不同的执行阶段。这样,即便读取和执行每条指令的时间保持不变,而计算机的总的吞吐量提高了。

    749475acf07ec87c8a824a39580d6ad9.png

    原文地址:https://my.oschina.net/u/3374461/blog/1930305

    System.Threading.Tasks.Parallel类

    虽然Parallel类在System.Threading.Tasks命名空间下,但是创建并行代码不一定要直接使用Task类的实例,我们可以直接使用Parallel静态类所提供的方法。

    Parallel.For:为固定数目的独立For循环迭代提供了负载均衡式的并行执行

    Parallel.For(0, 5, i =>{    Console.WriteLine("the number is", i);});

    Parallel.Foreach:为固定数目的独立ForEach循环迭代提供了负载均衡式的并行执行。这个方法支持自定义分区器(Partitioner),以使得我们可以完全掌控数据分发。

    string[] letters = new string[] {"A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M"};Parallel.ForEach(letters, i => Console.WriteLine("letter is " + i));

    Parallel.Invoke:为给定的独立任务提供了负载均衡式的并行执行,接下来会重点讨论这个方法。

    Parallel.Invoke

    这个方法很实用,也很简单。

    以下代码可以返回void的无参数方法:

    Parallel.Invoke(Method1(), Method2(), Method3(), Method4());
    通过Lambda表达式运行: 
    Parallel.Invoke(() => Method1(), () => Method2(), () => Method3(), () => Method4());

    通过Lambda表达式和匿名类型来运行:

    Parallel.Invoke(() =>{    Method1();    // Do something}, () =>{    Method2();    // Do something },  () => {     Method3();     // Do something },  () => {     Method4();     // Do something});

    以上代码需要并行执行四个方法,但是如果空余逻辑内核不足四个或者根本就没有四个逻辑内核,这四个方法是不能并发执行的。因此在理想情况下,正好有至少四个空余逻辑内核时,我们就可以并行执行这四个方法了。

    这四个方法,我们无法准确的预测其执行顺序,因为这一切是由底层的逻辑会根据运行时的现有可用资源创建出最合适的执行计划。当然TPL依然有机制保证方法的顺序执行,这个以后我们再讨论。

    Parallel.Invoke最大的优势就是简单,但是并不能因为它简单,就不分场合的使用,事实上,我们需要在某些场景下权衡使用。

    • 如果这四个方法的执行时间不一致,那么就需要根据最长的执行时间才能返回控制,这就可能造成一些逻辑内核处于闲置状态。所以我们需要预测一下大致的执行时间,如果时间过长,那么就要认真考虑是否真的需要使用这个方法。

    • 其扩展性很差,因为它只能调用固定数目的逻辑内核,剩余内核就会一直处于闲置状态。

    • 方法之间的交互极其困难,极易产生Bug,当然这是并行编程的常见问题,TPL也考虑到了这点,也有足够机制解决这个问题。

    • 如果其中某个方法有了异常,捕捉异常会很困难,所以需要大家在相应的被调用方法里编写足够的日志。

    • 小编在以前的使用中还遇到了内存溢出的异常,这些也会在以后的文章中说明其原因以及解决方法。

    今天就写到这儿吧,已经十二点了,要休息一下,保护头发了,哈哈哈。

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  • 我们都在学习并行编程或则分布式编程。但并行编程或则分布式编程究竟是在解决什么问题呢??????软件开发可以看作是有无数函数和数据结构组成的。当软件运行时会产生各种的状态数据。哪么如果我们有多个计算机。...

    833b8dacf70ec8feb8af9274bb0beed4.png

    我们都在学习并行编程或则分布式编程。

    但并行编程或则分布式编程究竟是在解决什么问题呢??????

    软件开发可以看作是有无数函数和数据结构组成的。

    当软件运行时会产生各种的状态数据。哪么如果我们有多个计算机。

    如何将这些软件平均分配到这些计算机上呢?

    这就是并行编程或则分布式编程所要解决的问题。

    所以有了阿姆达尔定律。

    S=1/(1-a+a/n)

    其中 a 表示了软件并行部分所占的比例。

    n 就是计算机的个数。

    S为并行软件的加速比。

    这样,当1- a=0时,(即没有串行,只有并行)最大加速比S = n;当a = 0时(即只有串行,没有并行),最小加速比S = 1;当 n → ∞时,极限加速比 s→ 1/(1- a),这也就是加速比的上限。

    也就是说我们的软件在运行时有一部分是并行。另一部分串行的。并行的部分可以放入任意计算机内。而串行的部分需要集中放在一台计算机。而对于编程来说,线程可以看作是一个虚拟的计算环境。

    到这里并行问题就变成了,软件如何分配到线程的问题。而答案也非常的明显,找到软件并行的部分和串行的两部分。把串行的部分放入一个线程,并行的部分根据并行的数量放入线程。

    首先写一个简单的程序计算1到10万运算操作然后将结果放入数组输出。

    #include 

    在我的电脑上用了1.36秒。

    将其改为多线程方式,数组的前5个与后5个分别计算。也就是这段软件被分为了两个并行的部分。

    #include 

    计算共耗时0.695秒比单线程方式少了一半左右的时间。

    由阿姆达尔定律可知道。

    因为我们的程序是完全可以并行的两个部分,所以并行比例a为1。线程数n为2得到理论加速比为。

    S = 1/(1-1+1/2) = 2

    与我们的加速比试验结果1.36 / 0.695 = 1.95是相近的。

    如果我们将数组0到5的部分进行两次计算。0到5的部分变为了两次执行的串行操作。

    int 

    修改单线程执行部分的代码如下。

    void 

    可以得到多线程的运算时间为1.37秒。

    在单线程模式下运算时间为2秒。

    由阿姆达尔定律可以得到试验条件的加速比为。

    2.0 / 1.37 = 1.45

    将1.45代入到阿姆达尔公式得到试验的并行比例。

    1.45 = 1/(1-a+a/2)

    a = 0.62

    因为是两个并行操作,一个串行操作。

    与我们理论的并行比例为 2/3=0.666 是接近一致的。

    到这里我们知道了并行编程是依据并行比例拆分软件到不同的硬件上运行的方法。

    并知道如何通过阿姆达尔定理计算出并行的加速比以及反向推算软件的并行比例的方法。

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    译者序

    关于作者

    关于审校者

    前言

    1 并行计算与Python起步

    介绍

    并行计算内存架构

    内存组织

    并行编程模型

    如何设计并行程序

    如何评估并行程序的性能

    Python简介

    并行世界中的Python

    进程与线程介绍

    开始在Python中使用进程

    开始在Python中使用线程

    2 基于线程的并行

    介绍

    使用Python的线程模块

    如何定义线程

    如何确定当前的线程

    如何在子类中使用线程

    使用Lock与RLock实现线程同步

    使用RLock实现线程同步

    使用信号量实现线程同步

    使用条件实现线程同步

    使用事件实现线程同步

    使用with语句

    使用队列实现线程通信

    评估多线程应用的性能

    3 基于进程的并行

    介绍

    如何生成进程

    如何对进程命名

    如何在后台运行进程

    如何杀死进程

    如何在子类中使用进程

    如何在进程间交换对象

    如何同步进程

    如何管理进程间状态

    如何使用进程池

    使用mpi4py模块

    点对点通信

    避免死锁问题

    使用广播实现聚合通信

    使用scatter实现聚合通信

    使用gather实现聚合通信

    使用Alltoall实现聚合通信

    汇聚操作

    如何优化通信

    4 异步编程

    介绍

    使用Python的concurrent.futures模块

    使用Asyncio实现事件循环管理

    使用Asyncio处理协程

    使用Asyncio管理任务

    使用Asyncio和Futures

    5 分布式Python

    介绍

    使用Celery分发任务

    如何使用Celery创建任务

    使用SCOOP进行科学计算

    使用SCOOP处理映射函数

    使用Pyro4远程调用方法

    使用Pyro4链接对象

    使用Pyro4开发一个客户端-服务器应用

    使用PyCSP实现顺序进程通信

    在Disco中使用MapReduce

    使用RPyC调用远程过程

    6 使用Python进行GUl编程

    介绍

    使用PyCUDA模块

    如何构建一个PyCUDA应用

    通过矩阵操作理解PyCUDA内存模型

    使用GPUArray调用内核

    使用PyCUDA对逐元素表达式求值

    使用PyCUDA进行MapReduce操作

    使用NumbaPro进行GPU编程

    通过NumbaPro使用GPU加速的库

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