并行编程的挑战与解决方案

### 并行编程的挑战与解决方案 在当今的计算环境中，多处理器系统已经变得越来越普及，但大多数应用程序仍然是用顺序语言编写的顺序程序，无法直接利用多处理器的优势。本文将深入探讨并行编程的挑战，并介绍几种实现并行执行的方法，最后重点介绍pH语言作为隐式并行编程的解决方案。 #### 顺序语言如何掩盖并行性 许多问题在抽象层面上具有丰富的并行性，但当用顺序语言实现时，这些并行性往往被掩盖。以矩阵乘法为例，从算法层面来看，矩阵乘法具有大量的并行性： - **并行计算的可能性**：每个矩阵元素的计算是独立的，因此可以并行计算 $n^2$ 个内积。同时，内积中的所有乘法也可以并行进行。 - **顺序程序的问题**：传统的Fortran程序是完全顺序执行的，所有操作依次进行，并行性被完全丢弃。当尝试并行化时，由于状态的重用，会出现竞态条件，导致计算结果错误，调试也变得非常困难。 ```fortran integer i, j, k real A(N,N), B(N,N), C(N,N), s do i = 1,N do j = 1,N s = 0.0 do k = 1,N s = s + A(i,k) * B(k,j) end do C(i,j) = s end do end do ``` #### 实现并行执行的方法 为了实现并行执行，有几种不同的方法可供选择： 1. **自动并行化**：依靠编译器将顺序程序安全地转换为并行程序。然而，由于别名和下标分析等问题，目前自动并行化仅在结构相对简单的程序中取得了成功。 2. **显式并行化** - **共享内存编程**：通过线程和锁来管理共享状态，避免竞态条件。但线程粒度的选择是一个难题，过多或过少的线程都会影响性能。 - **消息传递**：将并行程序视为多个独立的顺序程序，通过通信原语进行交互。但仍然可能存在竞态条件。 3. **隐式并行化**：使用无状态或声明性语言，避免并行化问题。pH语言就是这样一种语言，它以Haskell为核心，具有隐式并行性。 #### 自动并行化的挑战 自动并行化的主要挑战在于识别和消除反依赖关系。反依赖关系是由于存储的重用导致的，即使没有值的传递，语句也必须按顺序执行。编译器需要进行别名检测和下标分析，但这些问题往往是不可判定的，因此编译器只能保守地假设最坏情况。 ```plaintext S1: x = a + b S2: y = x * 2 S3: x = c + d S4: z = x + 1 ``` 在这个例子中，S2和S3之间存在反依赖关系。通过重命名变量，可以消除这种反依赖关系，从而获得更多的并行性。 #### 数据并行编程语言 数据并行语言是顺序语言的扩展，允许对大型同质数据集合进行并行操作。Fortran 90和High Performance Fortran (HPF) 是典