49、并行编程练习与GPU架构介绍

并行编程练习与GPU架构介绍

1. 并行编程练习

1.1 矩阵乘法相关练习

  • 练习6.1 :修改矩阵乘法程序,使用固定数量的线程对任意大小的矩阵进行乘法运算。让每个线程计算结果矩阵的若干行,而不是单个元素,并且尽量使每个线程计算的行数大致相同。需要思考程序中是否需要同步操作。
  • 练习6.2 :利用任务池实现并行矩阵乘法。将结果矩阵的每个元素的计算定义为一个任务,使用 thread_mult() 函数,并根据任务池的要求进行必要的修改。在启动执行计算的线程之前,生成所有任务并插入任务池。测量不同线程数量和矩阵大小下的执行时间,并与上一个练习的实现进行比较。

1.2 读写锁相关练习

  • 练习6.3 :扩展读写锁机制的实现,添加 rw_lock_rtrylock() 和 rw_lock_wtrylock() 函数。如果无法授予请求的读或写权限,这些函数应返回 EBUSY 。
  • 练习6.4 :修改读写锁机制,使写权限具有优先级。编写一个程序,启动三个线程,两个读线程和一个写线程,测试新的实现。
    • 第一个读线程依次请求五个读权限,获得权限后打印控制消息,等待两秒后再请求下一个读权限。
    • 第二个读线程除了第一次获得读权限后等待一秒,其余时间等待两秒。
基于PyTorch DDP与云GPU的并行化风格迁移实战指南 深度学习模型部署常面临计算资源瓶颈,尤其在处理高分辨率图像或视频等大规模数据时。并行计算技术通过将任务分解至多个处理单元同时执行,能显著提升吞吐量,其核心原理包括数据并行与模型并行。PyTorch的DistributedDataParallel(DDP)框架是实现高效数据并行的关键技术,它采用多进程架构与NCCL通信后端,能有效协调多GPU间的计算与通信。结合云服务的弹性GPU实例,开发者可按需获取强大算力,实现成本可控的大规模模型推理与部署。这种云原生+深度学习的工程实践,广泛应用于内容生成、媒体处理、A 阅读详情

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