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高性能互联计算、编程、运行模型
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并行编程框架
并行计算是高性能计算下的一个细分领域其主要思想是将复杂问题分解成若干个部分将每一个部分交给独立的处理器计算资源进行计算以提高效率。
并行编程框架是用于在计算机系统中实现并行计算的软件库、工具集或编程模型。针对不同的问题并行计算需要专用的并行架构架构既可以是专门设计的含有多个处理器的单一硬件或超级计算机也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群
这些框架旨在简化并行编程的复杂性并允许程序员更轻松地利用多核处理器、分布式系统或超级计算机等高性能计算平台的潜力
常见的并行编程框架 OpenMPOpen Multi-ProcessingOpenMP是一种针对共享内存系统的并行编程模型。它使用基于指令的编译器指示来指定并行化的区域允许程序员将串行代码转换为并行代码。OpenMP适用于多核处理器并且在许多编程语言如C, C, Fortran中都有支持。 MPIMessage Passing InterfaceMPI是一种用于在分布式内存系统中进行消息传递的并行编程模型。它适用于构建在多个计算节点上运行的并行应用程序允许节点之间通过消息交换进行通信和同步。 CUDACompute Unified Device ArchitectureCUDA是由NVIDIA开发的并行编程框架针对NVIDIA的GPU图形处理单元进行并行计算。它允许程序员在GPU上执行大规模的并行计算特别适用于处理图形、深度学习和科学计算等任务。 OpenCLOpen Computing LanguageOpenCL是一种开放标准的并行编程框架可用于异构计算环境中的并行计算包括GPU、CPU和其他加速器。它提供了跨不同设备的通用并行计算支持。 TBBIntel Threading Building BlocksTBB是由英特尔开发的C模板库用于简化多核处理器上的并行编程。它提供了高级别的抽象使得开发者可以更轻松地编写并行程序。 SparkApache Spark是一个快速、通用的分布式计算系统支持内存计算用于大规模数据处理和分析。它提供了易于使用的API支持多种编程语言。
这些并行编程框架都旨在提高计算效率和性能并使开发者能够更好地利用现代计算机体系结构的并行处理能力。选择合适的并行编程框架取决于应用程序的需求、目标平台和开发者的偏好。
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