Parallel Programming - Performance Checklist

本文探讨了负载均衡下的并行编程策略,包括使用原子操作替代互斥锁,尽可能利用信号机制,并推荐采用Map-Reduce及并行排序来组织数据。针对GPU优化,文章详细介绍了如何检查每个线程的共享内存利用率以充分利用GPU的SM处理器,优化内存存储结构,如数据打包、块存储等,以及使用内存池减少内存分配开销。

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    1. Where  is the parallelism,which variable is used as the variable in parallel for
    2. Load balance
    3. Use atomic operations instead of mutex, signal whenever possible
    4. Try to use Map-reduce, parallel sort to organize the data

     

     

    ForGPU

    1. Check shared memory per thread to see whether we can fully utilize the GPU SM processors
    2. Check number of registers and shared memory
    3. Optimize memory storage: packing your data structure; block storage for large uniform data structure (1D - nD matrix); if two variables are frequently read together, put them in the closest position in the memory.
    4. Using memory pool  to reduce the cost of the memory allocation costs
    5. Bit operations are important
    并行和高性能计算是指利用多个处理单元或计算机并行工作来增加计算速度和处理能力的一种计算方法和技术。 并行计算是指将复杂的问题划分为多个子任务,然后并行处理这些子任务,最后将结果合并得到最终结果的计算方式。它通过同时利用多个处理单元进行计算,能够显著提高计算速度和处理能力。并行计算广泛应用于涉及大数据处理、科学模拟、图像处理等需要高计算能力的领域。 高性能计算是指通过使用高性能计算机、并行计算技术和优化算法等手段,来解决需要大量计算和存储资源的复杂问题。高性能计算在科学、工程、金融等领域有着广泛的应用,如气象预测、基因组测序、流体力学模拟等。高性能计算的关键在于充分利用计算机的计算和存储资源,通过优化算法和并行计算技术来提高计算速度和处理能力。 并行和高性能计算的发展主要受到计算机硬件和软件技术的推动。随着处理器核心数量的增加和计算机集群的发展,可以同时运行多个任务和并行计算的能力得到了显著提升。同时,优化算法和并行编程模型的不断发展,也为并行和高性能计算提供了更好的支持。 综上所述,并行和高性能计算是一种利用多个处理单元或计算机并行工作来增加计算速度和处理能力的计算方法和技术,广泛应用于各个需要大量计算和处理资源的领域,对于解决复杂问题和推动科学技术进步具有重要作用。
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