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并行计算性能建模与评估

并行计算模型分类

并行计算性能度量指标

并行计算性能影响因素

并行计算性能建模方法

并行计算性能建模的精度与有效性评价

并行计算性能预测技术

并行计算性能提升策略

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并行计算模型分类并行计算性能建模与评估

并行计算模型分类并行计算模型分类，1.共享内存模型（SMP）-所有处理器都可以访问共享内存-内存一致性机制保证所有处理器看到的内存内容是一致的-适用于小规模并行计算系统2.分布式内存模型（DM）-每个处理器拥有自己的本地内存-处理器之间通过消息传递进行通信-适用于大规模并行计算系统3.混合内存模型（HMM）-结合了共享内存模型和分布式内存模型的特点-部分内存共享，部分内存分布式-适用于中规模并行计算系统4.空间并行模型-将问题空间划分为多个子区域-每个子区域由一个处理器计算-适用于数据并行和任务并行问题5.时间并行模型-将问题的时间域划分为多个时间段-每个时间段由一个处理器计算-适用于具有时间演化的问题6.任务并行模型-将问题分解为多个独立的任务-每个任务由一个处理器计算-适用于具有任务级并行性的问题

并行计算性能度量指标并行计算性能建模与评估

并行计算性能度量指标1.理论加速比定义：并行计算中,如果使用串行方式求解问题所需的时间为T0,使用并行方式求解所需的时间为T,则理论加速比S(n)为T0与T的比值。2.理想情况下的理论加速比：在理想情况下,理论加速比与处理器数量成正比,即S(n)=n。然而,实际情况中由于通信开销、同步开销、负载不平衡等因素的影响,理论加速比往往小于n。3.理论加速比的局限性：理论加速比是一个理想化的指标,它不考虑实际系统中的各种开销和限制。因此,在实际并行计算中,理论加速比往往无法达到。理论加速比

并行计算性能度量指标扩展性1.扩展性定义：扩展性是指并行算法或程序随着处理器数量的增加而性能提升的程度。扩展性越好,并行算法或程序在处理器数量增加时性能提升得越多。2.扩展性指标：扩展性可以通过多种指标来衡量,常见的指标包括：*强扩展性：在问题规模不变的情况下,随着处理器数量的增加,求解时间是否成比例地减少。*弱扩展性：在求解时间不变的情况下,随着处理器数量的增加,问题规模是否成比例地增加。3.影响扩展性的因素：影响扩展性的因素包括：*算法的并行性：算法的并行性越好,扩展性越好。*通信开销：通信开销是指处理器之间交换数据所花费的时间。通信开销越大,扩展性越差。*同步开销：同步开销是指处理器之间进行同步所花费的时间。同步开销越大,扩展性越差。

并行计算性能度量指标效率1.效率定义：效率是指并行计算中,处理器实际利用率与处理器数量的比值。效率越高,处理器实际利用率越高,并行计算的性能越好。2.影响效率的因素：影响效率的因素包括：*算法的并行性：算法的并行性越好,效率越高。*通信开销：通信开销是指处理器之间交换数据所花费的时间。通信开销越大,效率越低。*同步开销：同步开销是指处理器之间进行同步所花费的时间。同步开销越大,效率越低。3.提高效率的方法：提高效率的方法包括：*选择并行性好的算法。*减少通信开销。*减少同步开销。

并行计算性能度量指标吞吐量1.吞吐量定义：吞吐量是指并行计算系统单位时间内处理的数据量。吞吐量越高,并行计算系统的性能越好。2.影响吞吐量的因素：影响吞吐量的因素包括：*处理器数量：处理器数量越多,吞吐量越高。*处理器性能：处理器性能越好,吞吐量越高。*算法的并行性：算法的并行性越好,吞吐量越高。*通信开销：通信开销是指处理器之间交换数据所花费的时间。通信开销越大,吞吐量越低。*同步开销：同步开销是指处理器之间进行同步所花费的时间。同步开销越大,吞吐量越低。3.提高吞吐量的方法：提高吞吐量的方法包括：*增加处理器数量。*升级处理器性能。*选择并行性好的算法。*减少通信开销。*减少同步开销。

并行计算性能度量指标响应时间1.响应时间定义：响应时间是指并行计算系统从接收请求到完成请求所花费的时间。响应时间越短,并行计算系统的性能越好。2.影响响应时间的因素：影响响应时间的因素包括：*处理器数量：处理器数量越多,响应时间越短。*处理器性能：处理器性能越好,响应时间越短。*算法的并行性：算法的并行性越好,响应时间越短。*通信开销：通信开销是指处理器之间交换数据所花费的时间。通信开销越大,响应时间越长。*同步开销：同步开销是指处