香港中文大学(深圳)数据科学院 School of Data Science
CSC4005 – Distributed and Parallel Computing
Prof. Yeh-Ching Chung
School of Data Science
Chinese University of Hong Kong, Shenzhen
1
National Tsing Hua University ® copyright OIA
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CUHK-SZ School of Data Science
Outline
2
Introduction to Parallel Computers
Message Passing Computing and Programming
Multithreaded Programming
OpenMP Programming
Embarrassingly Parallel Computations
Partitioning and Divide-and-Conquer Strategies
Pipelined Computations
Synchronous Computations
Load Balancing and Termination Detection
Sorting Algorithms
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3
Message-Passing Computing
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3
4
Goals
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4
5
Single Program Multiple Data (SPMD) Model
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5
6
Multiple Program Multiple Data (MPMD) Model
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6
7
Basic Send and Receive Routines
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7
8
Synchronous Message Passing (1)
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8
9
Synchronous Message Passing (2)
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9
10
Blocking and Nonblocking Message Passing
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11
MPI Definitions pf Blocking and Nonblocking
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12
How Message-Passing Routines Can Return Before the Message Transfer Has Been Completed
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13
Message Tag
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14
Broadcast
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Scatter
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Gather
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Reduce
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Using Workstation Clusters – Software Tools
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19
PVM (1)
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20
PVM (2)
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21
PVM (3)
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Basic Message-Passing Routines (1)
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Basic Message-Passing Routines (2)
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Sending Data Composed of Various Types
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Broadcast, Multicast, Scatter, Gather, and Reduce
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Example – PVM Program (1)
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Example – PVM Program (2)
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MPI
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Using the SPMD Computational Model
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Global and Local Variables
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31
Unsafe Message Passing with Library
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MPI Solution
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Communication Types
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Point-to-Point Communication
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MPI Blocking Send and Receive
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Example
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Nonblocking Routines
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Example
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Send Communication Modes
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Collective Communication
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Example
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41
42
Barrier
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43
Example
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44
Pseudocode Constructs
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Time Complexity of MPI Program
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Communication Time
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Important Note on Interpretation of Equations
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Latency Hidden
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Time Complexity (1)
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50
Time Complexity (2)
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Time Complexity (3)
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51
52
Example
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Time Complexity of a Parallel Algorithm
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54
Cost Optimal Algorithms
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54
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Time Complexity of Broadcast (1)
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Time Complexity of Broadcast (2)
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CUHK-SZ School of Data Science
56
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Time Complexity of Broadcast (3)
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CUHK-SZ School of Data Science
57
58
Time Complexity of Broadcast (4)
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Broadcast on a Workstation Cluster
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1-to-N Fan-Out Broadcast
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60
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1-to-N Fan-Out Broadcast on a Tree
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CUHK-SZ School of Data Science
61
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Gather on a Hypercube Network
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62
63
Debugging and Evaluating Parallel Programs
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63
64
Debugging Strategies
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64
65
Evaluating Programs Empirically
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65
66
Communication Time by the Ping-Pong Method
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67
Profiling
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