Giới thiệu về Lập trình Song song: Tài liệu cần thiết cho Sinh viên và Chuyên gia

• Tác giả: Peter Pacheco
• Người hướng dẫn: Duncan Buell, PTS
• Trường học: University of San Francisco
• Chuyên ngành: Computer Science
• Đề tài: Giới thiệu về Lập trình Song song
• Loại tài liệu: sách
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: San Francisco

• Preface
• About the Author
• 1. CHAPTER 1: Why Parallel Computing?
• 1.1. Why We Need Ever-Increasing Performance
• 1.2. Why We’re Building Parallel Systems
• 1.3. Why We Need to Write Parallel Programs
• 1.4. How Do We Write Parallel Programs?
• 1.5. What We’ll Be Doing
• 1.6. Concurrent, Parallel, Distributed
• 1.7. The Rest of the Book
• 1.8. A Word of Warning
• 2. CHAPTER 2: Parallel Hardware and Parallel Software
• 2.1. The von Neumann architecture
• 2.2. Processes, multitasking, and threads
• 2.3. Modifications to the von Neumann Model
• 2.3.1. The basics of caching
• 2.4. Caches and programs: an example
• 2.5. Instruction-level parallelism
• 2.6. Shared-memory versus distributed-memory
• 2.7. Coordinating the processes/threads
• 2.8. Programming hybrid systems
• 2.9. Input and Output
• 2.10. Speedup and efficiency
• 2.11. Parallel Program Design
• 2.12. Writing and Running Parallel Programs
• 2.13. Input and output
• 2.14. Parallel program design
• 3. CHAPTER 3: Distributed-Memory Programming with MPI
• 3.1. Compilation and execution
• 3.2. MPI Init and MPI Finalize
• 3.3. Communicators, MPI Comm size and MPI Comm rank
• 3.4. The status p argument
• 3.5. Semantics of MPI Send and MPI Recv
• 3.6. Some potential pitfalls
• 3.7. The Trapezoidal Rule in MPI
• 3.7.1. The trapezoidal rule
• 3.7.2. Parallelizing the trapezoidal rule
• 3.8. Tree-structured communication. point-to-point communications
• 3.9. MPI Derived Datatypes
• 3.10. Performance Evaluation of MPI Programs
• 3.10.1. Speedup and efficiency
• 3.11. A Parallel Sorting Algorithm
• 3.11.1. Some simple serial sorting algorithms
• 3.11.2. Parallel odd-even transposition sort
• 3.11.3. Safety in MPI programs
• 3.11.4. Final details of parallel odd-even sort
• 4. CHAPTER 4: Shared-Memory Programming with Pthreads
• 4.1. Processes, Threads, and Pthreads
• 4.2. Starting the threads
• 4.3. Running the threads
• 4.4. Stopping the threads
• 4.5. Other approaches to thread startup
• 4.6. Matrix-Vector Multiplication
• 4.7. Producer-Consumer Synchronization and Semaphores
• 4.8. Barriers and Condition Variables
• 4.8.1. Busy-waiting and a mutex
• 4.9. Read-Write Locks
• 4.9.1. Linked list functions
• 4.9.2. A multi-threaded linked list
• 4.9.3. Pthreads read-write locks
• 4.9.4. Performance of the various implementations
• 4.9.5. Implementing read-write locks
• 4.10. Caches, Cache Coherence, and False Sharing
• 4.10.1. Incorrect programs can produce correct output
• 5. CHAPTER 5: Shared-Memory Programming with OpenMP
• 5.1. Compiling and running OpenMP programs
• 5.2. The Trapezoidal Rule
• 5.2.1. A first OpenMP version
• 5.3. Scope of Variables
• 5.4. The Reduction Clause
• 5.5. The parallel for Directive
• 5.5.1. Finding loop-carried dependences
• 5.6. More on scope
• 5.7. More About Loops in OpenMP: Sorting
• 5.7.1. Odd-even transposition sort
• 5.8. The schedule clause
• 5.8.1. The static schedule type
• 5.8.2. The dynamic and guided schedule types
• 5.8.3. The runtime schedule type
• 5.9. Producers and Consumers
• 5.10. The atomic directive
• 5.11. Critical sections and locks
• 5.12. Using locks in the message-passing program
• 5.13. critical directives, atomic directives, or locks?
• 5.14. Caches, Cache Coherence, and False Sharing
• 5.14.1. Incorrect programs can produce correct output
• 6. CHAPTER 6: Parallel Program Development
• 6.1. Two n-Body Solvers
• 6.2. Two serial programs
• 6.3. Parallelizing the n-body solvers
• 6.4. Parallelizing the basic solver using OpenMP
• 6.5. Parallelizing the reduced solver using OpenMP
• 6.6. Evaluating the OpenMP codes
• 6.7. Parallelizing the solvers using pthreads
• 6.8. Parallelizing the basic solver using MPI
• 6.9. Parallelizing the reduced solver using MPI
• 6.10. Performance of the MPI solvers
• 6.11. Recursive depth-first search
• 6.12. Nonrecursive depth-first search
• 6.13. Data structures for the serial implementations
• 6.14. Performance of the serial implementations
• 6.15. Parallelizing tree search
• 6.16. A static parallelization of tree search using pthreads
• 6.17. A dynamic parallelization of tree search using pthreads
• 6.18. Evaluating the pthreads tree-search programs
• 6.19. Parallelizing the tree-search programs using OpenMP
• 6.20. Performance of the OpenMP implementations
• 6.21. Implementation of tree search using MPI and static partitioning
• 6.22. Implementation of tree search using MPI and dynamic partitioning
• 6.23. A Word of Caution
• 6.23.1. Pthreads and OpenMP
• 7. CHAPTER 7: Where to Go from Here

I. Giới thiệu về Lập trình Song song Tại sao cần thiết

Lập trình song song đã trở thành một phần không thể thiếu trong lĩnh vực công nghệ thông tin hiện đại. Với sự phát triển của các bộ vi xử lý đa nhân và điện toán đám mây, việc hiểu và áp dụng lập trình song song là rất quan trọng. Nó không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất mà còn giải quyết các bài toán phức tạp một cách hiệu quả hơn. Theo Duncan Buell, lập trình song song đã trở thành trung tâm trong việc sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả.

1.1. Tại sao Lập trình Song song lại quan trọng

Lập trình song song cho phép xử lý nhiều tác vụ cùng lúc, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, vật lý và toán học.

1.2. Lợi ích của việc học Lập trình Song song

Học lập trình song song giúp sinh viên và chuyên gia nắm vững các kỹ thuật lập trình hiện đại, từ đó nâng cao khả năng giải quyết vấn đề và tối ưu hóa hiệu suất chương trình.

II. Những thách thức trong Lập trình Song song hiện nay

Mặc dù lập trình song song mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức. Việc đồng bộ hóa giữa các luồng và quản lý tài nguyên là những vấn đề phổ biến. Theo Peter Pacheco, việc hiểu rõ các vấn đề này là rất cần thiết để tránh những cạm bẫy hiệu suất.

2.1. Vấn đề đồng bộ hóa trong Lập trình Song song

Đồng bộ hóa là một thách thức lớn trong lập trình song song. Việc quản lý các luồng và đảm bảo rằng chúng không xung đột với nhau là rất quan trọng để duy trì tính chính xác của chương trình.

2.2. Hiệu suất và tối ưu hóa trong Lập trình Song song

Tối ưu hóa hiệu suất là một yếu tố quan trọng trong lập trình song song. Cần phải hiểu rõ cách thức hoạt động của các thuật toán và cấu trúc dữ liệu để đạt được hiệu suất tối ưu.

III. Phương pháp Lập trình Song song hiệu quả

Có nhiều phương pháp để thực hiện lập trình song song. Các kỹ thuật như Pthreads, OpenMP và MPI là những công cụ phổ biến giúp lập trình viên phát triển các ứng dụng song song một cách hiệu quả. Theo Leigh Little, việc sử dụng các phương pháp này có thể giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của chương trình.

3.1. Sử dụng Pthreads trong Lập trình Song song

Pthreads là một thư viện mạnh mẽ cho phép lập trình viên tạo và quản lý các luồng trong chương trình. Việc sử dụng Pthreads giúp tối ưu hóa hiệu suất và quản lý tài nguyên hiệu quả.

3.2. OpenMP Giải pháp cho Lập trình Song song

OpenMP cung cấp một cách tiếp cận đơn giản để lập trình song song bằng cách sử dụng các chỉ thị trong mã nguồn. Điều này giúp lập trình viên dễ dàng tích hợp lập trình song song vào các ứng dụng hiện có.

IV. Ứng dụng thực tiễn của Lập trình Song song

Lập trình song song có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, kỹ thuật và tài chính. Việc áp dụng lập trình song song giúp giải quyết các bài toán phức tạp và xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Theo Sloss, lập trình song song là tương lai của công nghệ thông tin.

4.1. Lập trình Song song trong Khoa học Máy tính

Trong khoa học máy tính, lập trình song song được sử dụng để phát triển các thuật toán phức tạp và mô phỏng các hệ thống lớn. Điều này giúp tăng tốc độ xử lý và cải thiện độ chính xác của kết quả.

4.2. Ứng dụng trong Tài chính và Kinh doanh

Trong lĩnh vực tài chính, lập trình song song giúp xử lý các giao dịch nhanh chóng và hiệu quả. Điều này rất quan trọng trong môi trường giao dịch tài chính hiện đại.

V. Kết luận Tương lai của Lập trình Song song

Lập trình song song sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một phần quan trọng trong công nghệ thông tin. Việc nắm vững các kỹ thuật lập trình song song sẽ giúp sinh viên và chuyên gia sẵn sàng cho những thách thức trong tương lai. Theo Peter Pacheco, việc học lập trình song song từ sớm sẽ mang lại lợi ích lớn cho sự nghiệp.

5.1. Tầm quan trọng của việc học Lập trình Song song

Việc học lập trình song song từ sớm giúp sinh viên phát triển kỹ năng cần thiết để thành công trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp trong tương lai.

5.2. Xu hướng phát triển của Lập trình Song song

Trong tương lai, lập trình song song sẽ tiếp tục phát triển với sự ra đời của các công nghệ mới. Điều này sẽ tạo ra nhiều cơ hội cho các lập trình viên và chuyên gia trong lĩnh vực này.