并行编程：原理、挑战与实践

### 并行编程：原理、挑战与实践 #### 1. 并行与并发的概念引入 在一些场景中，并行和并发能显著提升效率。以国际象棋比赛为例，原本一位象棋大师要进行10场比赛，采用串行方式（一场接一场地进行），假设每场比赛10分钟，每步棋选手用时50秒，大师移动到下一桌用时6秒，总共需要101分钟。 若俱乐部聘请了第二位象棋大师，采用并行方式，每位大师只需进行5场比赛。若依旧采用串行方式比赛，比赛总时长变为50.5分钟（101 / 2）。但如果采用并发且并行的方式，两位大师同时进行各自的5场比赛，每位大师每6秒走一步棋并移动到下一桌。这样，比赛总共进行11轮，移动时间仅需30秒（因为每位大师只需在5张桌子间移动），整个比赛用时为11 * 56 + 11 * 30 = 616 + 330 = 946秒，即15.77分钟，这是几种比赛方式中用时最短的。 需要注意的是，并发是算法的属性，而并行是机器的属性。 #### 2. 并行计算机架构分类 计算机科学家早在50年前就认识到并行性可用于提高性能和处理大规模问题。下面介绍几种不同的并行计算机架构： - **Flynn分类法**：1966年，Michael Flynn提出了计算机架构的分类法，最初包含四种模型架构： - **SISD（单指令流，单数据流）**：这是经典的冯·诺依曼单处理器计算机架构，一次只有一个程序运行，处理单一数据流。 - **MISD（多指令流，单数据流）**：该架构中多个不同程序在同一数据流上执行，可能产生不同结果，程序同步运行。采用这种架构的机器非常罕见，例如尝试用多种不同算法在不同处理单元上破解密码的机器。 - **SIMD（单指令流，多数据流）**：这是最常见的架构之一，一个程序在不同处理器上运行，每个处理器使用不同的数据流。这些数据流可以是数据的分区集合，每个子集都要进行相同的计算。例如，气象模型可以使用这种架构来预测飓风路径。不过，由于系统中的所有机器都同步运行相同的程序，SIMD机器不太适合提高并发程序的性能。 - **MIMD（多指令流，多数据流）**：这是最通用的架构，多个程序在不同机器上同时运行，每个程序使用不同的数据流。这些程序不需要同步运行，因此可以执行并发程序并提高其性能。21世纪初，这是超级计算机最常见的模型，多核笔记本电脑或台式机系统也是MIMD机器。 近年来，又发展出两种变体架构： - **SIMT（单指令流，多线程）**：该执行模型以SIMD为基础，但允许每个指令流同时执行多个线程。它在2000年代中期被提出，通常用于多核图形处理器，对数据流中有大量冗余的应用非常有用。 - **SPMD（单程序，多数据流）**：这是当今常见的并行编程执行模型，允许每个处理器独立执行程序，在不同（可能分区的）数据流上运行。由于程序独立运行，它们可以利用程序的并发部分来提高性能。尽管名称如此，SPMD是上述MIMD模型的一个子类别。 下面用表格总结这些架构： | 架构名称 | 指令流 | 数据流 | 特点 | 适用场景 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | SISD | 单 | 单 | 经典单处理器架构 | 传统单任务程序 | | MISD | 多 | 单 | 程序同步运行，处理同一数据流 | 密码破解等 | | SIMD | 单 | 多 | 程序同步运行，不同处理器处理不同数据 | 气象模型等 | | MIMD | 多 | 多 | 程序独立运行，不同处理器处理不同数据 | 超级计算机、多核设备 | | SIMT | 单 | 多线程 | 基于SIMD，支持多线程 | 多核图形处理 | | SPMD | 单程序 | 多 | 处理器独立执行，处理不同数据 | 并行编程 | #### 3. 并行编程基础概念 - **线程**：线程也称为执行线程，是并行的基本单位。它是一段代码，包含执行指令序列所需的一切，如私有指令列表、调用或系统栈、程序计数器以及少量特定于线程的数据（通常在其调用栈上）。线程与其他线程共享对内存的访问，多个线程可以通过共享变量进行协作和通信。 - **进程**：进程是具有自己私有地址空间的线程。进程之间通过消息进行通信，它们共享发送和接收消息的接口。进程是动态的，而程序是静态的，进程是正在执行的程序。与线程相比，进程的状态更多，创建和销毁进程的成本更高，且进程通常会存在更长时间。 - **延迟（Latency）**：延迟是完成给定工作单元所需的时间，无论是进程、线程还是程序的较小单元。延迟可能会影响程序执行，如果程序或进程的某一部分执行时间比其他部分长得多，那么在等待该部分完成时，其他部分无法执行。自20世纪70年代初以来，操作系统采用了上下文切换的方法来解决这个问题。例如，当程序尝试打开磁盘文件时，磁盘操作比其他内存操作慢得多，操作系统会将该程序