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NVIDIA CUDA初级教程视频--（二）

第二章并行程序设计概述

  1. 串行计算模式：常规软件是串行的，设计运行与一个CPU 上，通过离散的指令序列完成一个问题的解决，一条一条指令的执行，同时只有一条指令在执行
  2. 并行计算模式：并行计算是同时应用多个计算资源解决一个计算问题
    3.Flynn矩阵：根据指令和数据来进行划分
    NVIDIA CUDA初级教程视频--（二）_第1张图片
    MISD：一个数据的多个操作过程 MIMD：多个指令作用于多个数据
    4.任务：可以去完整的得到结果的一段程序，程序代码段
    并行任务：可以由多个并行计算去执行 串行执行
    并行执行：多个一起处理 共享存储： 分布式存储：存储的东西放在不同地方
    通信：执行单元间的交互
    同步：对于并行系统执行的相互性，一致性，破坏了系统的并行性，独立性
    粒度：并行任务划分的时候每个任务的大小
    加速比：对比标志程序，并行系统的实际性能提升，相同层次系统的比较
    并行开销：进程之间的同步，通信，IO 可扩展性：和效率和加速比之间的关系
    5.存储器架构：共享存储，分布式存储，混合分布式共享存储 存储的寻址，编址
    6.并行编程模型：共享存储模型：需要的数据放入共享存储器中
    线程模型：启动很多线程，线程之间会有切换
    消息传递模型：MPM：独立的处理单元，存储空间也是独立的 数据传递模型
    7.OpenMP MPI
    SPMD：完整的程序代码去处理数据 MPMD
    8.设计并行处理系统和程序：
    自动和手动并行,理解问题和程序，分块分割，通信，同步，数据依赖
    负载均衡，粒度，I/O，成本，性能分析和优化
    9.Amdahl‘s Law
    NVIDIA CUDA初级教程视频--（二）_第2张图片NVIDIA CUDA初级教程视频--（二）_第3张图片

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