文档介绍：该【并行计算模型优化 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【31】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【并行计算模型优化 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,表示并行计算程序的结构和行为,为优化提供基础。,设计算法和数据结构,提高模型的效率和可扩展性。,选择最适合特定应用场景的模型。,将串行代码分解为可同时执行的任务。,协调任务之间的协作,避免数据竞争和死锁。,平衡负载并最小化开销,提高计算效率。,如并发链表、跳跃表和并行数组,支持高效的并发访问。,实现数据结构的同步和原子操作,保证数据一致性和完整性。,如分布式哈希表和分布式锁服务,支持大规模并行应用场景。(如MPI、OpenMP、CUDA)的优势和劣势,选择最适合特定硬件和应用程序的模型。,充分利用并行编程模型提供的特性和优化。,简化并行编程过程并提高代码性能。,识别并行程序中的性能瓶颈和优化机会。,如代码重构、数据并行化和内存优化,提高程序的运行速度。,如CPU、内存和网络,优化资源分配并避免性能下降。,了解硬件特性和限制,为并行程序优化提供指导。,提供更好的并行支持和更高的计算性能。:合理分配数据,均衡每个处理器的工作负载,避免处理器空闲或过载。:将相关数据放在同一处理器或相邻处理器上,减少数据通信量。:根据负载情况,动态调整数据分布,提高集群利用率。:根据应用特点,选择合适的通信模式(例如点对点、集体通信)。:将多个小消息聚合为单个大消息发送,减少通信次数。:使用非阻塞通信机制,允许处理器在发送消息后继续执行,提高通信效率。:实时监测每个处理器的负载,自动调整任务分配,平衡负载。:当某个处理器空闲时,允许其他处理器窃取其任务,提高资源利用率。:为不同优先级的任务制定调度策略,确保重要任务优先执行,提高整体性能。:了解处理器与内存之间的亲和性关系,将相关任务分配到具有较高亲和性的处理器上。:将线程绑定到特定的处理器核上,减少线程切换开销和缓存未命中率。:考虑非统一内存访问(NUMA)的影响,优化处理器与内存之间的访问模式,避免远程内存访问带来的性能损失。:使用分布式文件系统(例如HDFS、Lustre),实现大规模数据的并行存储和访问。:根据读写模式,对频繁访问的数据进行复制,提高读性能并增强容错性。:利用并行IO技术,同时从多个存储设备读取或写入数据,提高IO性能。(MPI):一种成熟的并行编程标准,提供点对点和集体通信机制。:允许处理器直接访问共享内存,但需要解决同步和一致性问题。:基于任务分解的并行模型,易于使用和编程,但可能会引入负载不均衡问题。