高性能计算实践:并发与同步
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更新于2024-08-05
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本文主要涉及高性能计算的相关概念和编程实践,包括线程同步、并发控制、锁机制以及并行计算的实现。
在高性能计算中,线程同步是关键的一环。例如,题目中的Ex4.7介绍了一个多线程程序,分为basic、odd_even和both三个版本。basic版本设置了两个线程,而odd_even和both则进一步扩展了线程的角色。在odd_even版本中,奇数线程作为消费者,偶数线程作为生产者,而在both版本中,每个线程既可以生产也可以消费消息。线程间的通信通过共享变量msg和send、recv标志进行,确保线程安全地交互数据。当消费者线程发现无消息可消费时,会释放锁并等待新的消息。
Ex4.11和Ex4.12讨论了线程安全问题。在Ex4.11中,给出了一个线程安全的例子。然而,在Ex4.12中,如果两个线程同时尝试删除链表中的同一元素,可能会引发数据不一致的问题。这是因为读写锁的顺序不同可能导致线程间的冲突,一旦一个线程获取写锁并完成操作,另一个线程的写锁请求会被阻塞,导致其持有过时的信息。
Ex5.4涉及逻辑运算符的优先级。在表达式中,`&&`具有最高优先级,其次是`|`,然后是`^`,最后是`&`。这意味着在给定的上下文中,`1 && 1`先执行,结果为1,接着是`1 | 1`和`1 ^ 1`,结果都是1,最后是`1 & 1`,结果也是1。
Ex5.5展示了浮点数计算与线程安全问题。在多线程环境下,线程0和线程1可能同时对同一变量进行计算,可能导致舍入误差。即使线程1的结果被舍去,最终的总和也可能因为舍入规则而丢失精度,这里体现的是并发计算的不确定性。
Ex5.8提供了并行计算的实例,展示了如何并行化计算斐波那契数列。给定公式`a[i] = (i + 1) * i / 2`,通过OpenMP的`#pragma omp parallel`指令,可以实现数组`a`的并行计算,从而提高效率。
Ex5.14讨论了缓存行的影响。当数据大小与缓存行匹配时,可以有效地利用缓存,提高性能。但如果数据超过了缓存行的容量,可能导致缓存冲突(Cache Line Contention),降低并行计算的效率。
这些例子展示了在高性能计算中如何处理线程同步、并发控制、锁机制以及并行计算的优化,这些都是理解和实现高效计算系统的关键知识点。
2019-10-31 上传
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