61、并行计算相关问题解答与实践指南

并行计算相关问题解答与实践指南

1. 日常并行操作示例及相关分析

在日常生活中，存在许多并行操作的例子，例如多车道高速公路、班级注册队列和邮件投递等。对于这些例子，我们可以从不同角度进行分类，并行设计通常是为了优化效率、提高吞吐量等。不过，计算这些例子的并行加速比可能会比较复杂，需要考虑具体的场景和参数。

对于常见的桌面、笔记本电脑或手机，其理论并行处理能力与串行处理能力相比，由于市场宣传和炒作，很难直接获取真实的规格信息。但大多数设备，包括手持设备，都配备了多核处理器和至少一个集成图形处理器。除了非常老旧的硬件，桌面和笔记本电脑还具备一些向量计算能力。

在商店结账的例子中，可以看到多种并行策略，如多指令多数据（MIMD）、分布式数据、流水线并行和带专用队列的乱序执行。

假设我们有一个图像处理应用程序，每天需要处理1000张大小为4 MiB的图像，串行处理每张图像需要10分钟。集群由多核节点组成，每个节点有16个核心和16 GiB的主内存存储。对于这个工作负载，最佳的并行处理设计是在单个计算节点上进行线程化并结合向量化。4 MiB × 1000 = 4 Gb，但一次处理16张图像只需要64 MiB，远低于集群中每个节点（工作站）的1 GiB。串行处理时间为10分钟 × 1000 = 167分钟，在16个核心上并行处理时间为10.4分钟，向量化可以将时间缩短到5分钟以下。如果客户需求增加10倍，处理时间将变为100分钟，此时可能需要考虑消息传递或分布式计算。

另外，Intel Xeon E5 - 4660处理器的热设计功耗为130 W（所有16个核心使用时的平均功耗），Nvidia的Tesla V100 GPU和AMD的MI25 Radeon