Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Технологии решения сложных задач с использованием MPI
Содержание
- 1. Технологии решения сложных задач с использованием MPI
- 2. Программа обученияРешение инженерных задач на вычислительных системах Основные
- 3. Подход «cut-and-try» устарелСовременная наука:Появляются дисциплины, продвижение в
- 4. Сила 0 и 1 c = a + b ?14 января 2013 г.Москва, МЭИ01011001010001000111010101000100010110010111001000101001010000110011101010100010011101010010010101011101010101010101010000111101ТочностьПростотаasmCVBPascalC++JavaC#FortranАбстракцииВведение: Языки программирования
- 5. Вектор aT=(a1,a2,…,an)Матрица A (m x n),
- 6. 14 января 2013 г.Москва, МЭИПараллелизм в задачахЧетыре
- 7. 14 января 2013 г.Москва, МЭИПараллельное программированиеМодель передачи
- 8. 14 января 2013 г.Москва, МЭИПараллельное программированиеРазделениеРазделить задачу
- 9. 14 января 2013 г.Москва, МЭИПараллельное программированиеРазделение.Выделить как
- 10. 14 января 2013 г.Москва, МЭИПараллельное программированиеФункциональная декомпозицияАнализируется
- 11. 14 января 2013 г.Москва, МЭИПараллельное программированиеВзаимодействиеОпределить тип
- 12. 14 января 2013 г.Москва, МЭИПараллельное программированиеГОНКИ ДАННЫХ!Обычно
- 13. Коэффициент ускорения при параллельном выполнении программ при
- 14. 14 января 2013 г.Москва, МЭИЗакон АмдалаТакже часто
- 15. Скачать презентанцию
Программа обученияРешение инженерных задач на вычислительных системах Основные понятия вычислительной математики Основные концепции и инструменты программирования Введение в C/С++Параллельные технологии решения сложных задач Понятие параллелизма в программировании и формы его представления.Использование MPI Стандарт MPI и его
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Технологии решения сложных задач на кластерных вычислительных системах с использованием
средств MPI
Слайд 2Программа обучения
Решение инженерных задач на вычислительных системах
Основные понятия вычислительной математики
Основные
концепции и инструменты программирования
Введение в C/С++
Параллельные технологии решения сложных задач
Понятие
параллелизма в программировании и формы его представления.Использование MPI
Стандарт MPI и его реализации.
Компиляция и запуск MPI программ в Linux и Windows.
Синхронные и асинхронные операции обмена сообщениями MPI.
Коллективные операции MPI обмена сообщениями.
Определяемые пользователем типы данных.
Использование топологий в MPI программах.
Многопоточное программирование в MPI
Вычислительные задачи и их реализация на MPI
Отладка, оптимизация MPI программ
Вспомогательные инструменты при работе с MPI
Jump shot
Intel Trace Analyzer
Общие подходы к оптимизации программ.
14 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Слайд 3Подход «cut-and-try» устарел
Современная наука:
Появляются дисциплины, продвижение в которых возможно только
лишь с помощью моделирования и использования масштабных вычислений:
Нанотехнологии
Микробиология: поиск новых
лекарствНауки о материалах
14 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Система д/у, представляющая непрерывную аппроксимацию микроскопической системы или дискретная модель
Численный эксперимент
Гб данных
Анализ
1.Построить модель (выбрать представление)
2. Разработать алгоритм
3. Эффективно выполнить вычисления
4. Оценить погрешность
5. Выполнить визуализацию
Моделирование
Computer science
Вычисли-тельная математика
Введение: Моделирование как методология
Слайд 4Сила 0 и 1
c = a + b ?
14 января
2013 г.
Москва, МЭИ
01011001010001000111010101000100
01011001011100100010100101000011
00111010101000100111010100100101
01011101010101010101010000111101
Точность
Простота
asm
C
VB
Pascal
C++
Java
C#
Fortran
Абстракции
Введение: Языки программирования
Слайд 5Вектор aT=(a1,a2,…,an)
Матрица A (m x n), A[i,j]
Функция
O(f(n))
Округление!
Системы счисления
12610= 1
× 102 + 2 × 101 + 6 × 100
Двоичная
система:
011111102 = 0× 27 + 1 × 26 + 1 × 25 + 1 × 24 + 1× 23 + 1 × 22 + 1 × 21 + 0 × 20Числа с плавающей точкой:
+ .126 × 103
знак мантисса показатель
14 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Основные понятия вычислительной математики
![Вектор aT=(a1,a2,…,an)Матрица A (m x n), A[i,j]ФункцияO(f(n))Округление!Системы счисления 12610= 1 × 102 + 2 × 101 +](/img/thumbs/359337441df0049614385ac22ffca77b-800x.jpg "Технологии решения сложных задач с использованием MPI Вектор aT=(a1,a2,…,an)Матрица A (m x n), A[i,j]ФункцияO(f(n))Округление!Системы счисления 12610= 1 × 102")
Слайд 614 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Параллелизм в задачах
Четыре шага при создании
параллельных программ:
Разделение
Разделение данных и задач на фрагменты
Взаимодействие
Распределение данных между задачами
и установление зависимостейАгломерация
Задачи группируются для повышения эффективности использования ресурсов
Распределение
Распределение задач по «вычислителям»
«Designing and Building Parallel Programs», Ян Фостер
Слайд 714 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Параллельное программирование
Модель передачи сообщений
Множество процессов
Распределение данных
с помощью посылки сообщений (MPI)
Потоки (Threads)
Один процесс
Конкурентное выполнение
Разделяемые данные и
ресурсы (Потоки ОС, OpenMP)Memory
Network
Слайд 814 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Параллельное программирование
Разделение
Разделить задачу на фрагменты (подзадачи)
Взаимодействие
Определить
тип и способ взаимодействия
Агломерация
Группировать фрагменты задачи
Распределение
Распределить группы задач по процессорам
Слайд 914 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Параллельное программирование
Разделение.
Выделить как можно больше параллельных
фрагментов
Независимые вычисления и/или данные
Количество элементарных действий должно быть максимальным
Методы декомпозиции:
Функциональная
декомпозицияДекомпозиция по данным
Где нет параллелизма?
Подпрограммы, обрабатывающие объекты, имеющие «состояние»
Выделение памяти
Ввод-вывод из файлов
Циклы с зависимостями по данным
Переменная записывается в одной итерации, а считывается в другой – простой проверкой может быть инвертирование цикла
Слайд 1014 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Параллельное программирование
Функциональная декомпозиция
Анализируется процесс вычислений
Декомпозиция по
данным
Анализируются массивные или часто используемые данные
Одна и та же операция
применяется ко всем данным
Слайд 1114 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Параллельное программирование
Взаимодействие
Определить тип и способ взаимодействия
подзадач, определить, какие данные должны быть разделяемыми.
Точка-точка
одна подзадача передает данные
другойКоллективное использование
группа подзадач работает с одной копией данных
Агломерация
Группировка элементарных действий производится для того, чтобы:
повысить производительность и зернистость
локализовать связи
сохранить масштабируемость
упростить программирование
Слайд 1214 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Параллельное программирование
ГОНКИ ДАННЫХ!
Обычно проявляют себя в
случаях, когда множество параллельно выполняющихся задач обращаются к общим данным.
Порядок
выполнения мог подразумеваться программистом, но не гарантируется в ходе вычислений.Сложно предугадать
Недетерминированное выполнение
В процессе отладки могут не проявляться
Слайд 13Коэффициент ускорения при параллельном выполнении программ при ее выполнении на
N процессорах определяется следующим образом:
В этой формуле
α – участок
программы, выполняющийся полностью последовательно1 – α - полностью параллельный участок программы
N – количество «вычислителей»
Ясно, что при N → ∞, K → 1 / α
14 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Ускорение
Слайд 1414 января 2013 г.
Москва, МЭИ
Закон Амдала
Также часто используется другая формулировка
коэффициента ускорения в форме закона Амдала:
Т – время выполнения последовательного
варианта программы,P – участок программы, который можно распараллелить,
1 – P – участок программы, который распараллелить нельзя,
N – количество «вычислителей»
И коэффициент ускорения будет определяться следующим образом:
