UPC快速学习笔记(2)

Unified Parallel C - 统一并行C语言。用于并行计算和编程，是C语言的一个扩充版本。

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2.1 编程模型

单处理器系统：von Neumann模型

常见的并行编程模型parallel programming model：消息传递message passing，共享内存shared memory，并行数据data parallel，以及，分布式共享内存distributed shared memory。

UPC使用分布式共享内存模型。

 此处略去一万字对前三个的废话介绍·····························

UPC使用的这个模型，所有的线程是独立的，但是都在一个共有的内存空间上操作。但他也不是完全的共有，这块内存会被逻辑划分(logically partitioned)。线程与其被划分到的那块数据会被一起映射到同一个物理结点上。

此处省略一万字此模型的好处····································

2.2 UPC的编程模型

UPC以SPMD模式运行(single program, multiple data stream)，每个线程都会去执行main()函数，我们用不同的数据流控制条件让每个线程执行code中的一部分。

UPC与标准DSM又不完全一样，对于本地计算，他有额外的私有地址空间

 共享空间里随便引用····私有空间只能访问自己的。无论公有私有，UPC都有访问的指针

UPC允许将多个线程映射到同一个CPU上。

2.3 共享与私有变量

私有对象在每个线程中都有一个实例。thread 0 很特殊，所有的标量共享对象都会被分配给他。（UPC默认创建私有对象）

共享数组的第一个元素也会与thread 0相关联。

共享变量没有自动存储期限automatic storage duration

void foo(void)
{
shared int x; // not allowed走出大括号}就消失，但又要他共享，矛盾，不允许
static shared int y; // allowed加上静态属性就可以
shared int *p; // allowed私有指针指向共享类型，每个线程有一个私有指针指向共享空间
int *shared q; // not allowed同理，共享指针不能作为局部变量
...
}

修改为正确的：

shared int x;
int *shared q;
void foo(void)
{
shared int *p;
...
}

2.4共享与私有数组

共享数组的元素以轮转法分配给每个线程

shared int x; /* x is a shared scalar and
will have affinity to thread 0 */
shared int y [THREADS]; /*shared array*/
int z; /*private scalar*/

 所以·····这时候看出来为什么之前upc_forall循环里最后一个是i modulo THREADS了吧，这样每个线程每次处理的就是自己对应位置的那一列数据

如果去掉shared，每个线程都有一个自己的大小一样的数组。

高维数组同理

shared int A [4][THREADS];

#include <upc_relaxed.h>//upc_relaxed explained in Chapter 6
#define N 10 * THREADS
shared int v1[N], v2[N], v1plusv2[N];
int main ()
{
int i;
upc_forall (i = 0; i < N; i ++; i)
v1plusv2 [i] = v1 [i] + v2 [i];
return 0;
}

典型的例子，数组元素以轮转法分布，迭代也以轮转法循环作用于每个线程上。

2.5 Blocked Shared Arrays

#include <upc_relaxed.h>
shared int a [THREADS][THREADS];
shared int b [THREADS], c [THREADS];
int main (void)
{
int i, j;
upc_forall(i = 0; i < THREADS; i++; i)
{
c [i] = 0;
for (j= 0; j <THREADS; j++)
c [i] += a [i][j]*b [j];
}
return 0;
}

根据以上程序的算法（矩阵乘法），每次计算C[i]时，只有a[i][i]和b[i]是本地操作对象，剩下四个操作数都是远端对象(假设线程数为3)。

默认的共享内存分布模式是可以改变的，只需要给出块大小(block size)也称作blocking factor：

shared [block-size]array [number-of-elements]

如：shared[4] int a[16]

一个16个整型元素的数组，4个4个为一块(block)，仍以轮转法分配。一个成块分布的数组的第i个元素与以下线程关联：(i/blocksize)mod THREADS

又如：shared [3] int x [12];

如果想把所有元素都给thread 0，有以下两种方法：

连续块(contiguous blocks)分布：使用*

shared [*] int y[8];

 高维数组同理·······

shared [THREADS] int a[THREADS][THREADS];
shared int b [THREADS], c [THREADS];
int main (void)
{
int i, j;
upc_forall(i = 0; i < THREADS; i++; i)
{
c [i] = 0;
for (j= 0; j (THREADS; j++)
c [i] += a [i][j]*b [j];
}
return 0;

唯一的区别在于，数组a被块大小THREADS限制，也就是说，块大小等于总线程数

之前：

现在：

 计算c[i]只需要一次远程访问(remote access)，比之前的四次大大减少

2.6 共享内存在不同编译环境下要注意的地方

在编译时给出线程数是推荐的，称作static THREADS；否则称dynamic THREADS

虽然运行时给出线程数会很方便，但对编译器来说会出现问题，因为给每个线程分配的数组元素数取决于线程数量。故而dynamic THREADS 环境下声明数组是非法的。

以下在两种情况下均正确：

shared int x [10*THREADS];
shared [] int x [10];

第二个很容易理解；至于第一个，每个线程会被分配到10个元素，因此不管什么时候指出线程数都可以。

以下在动态情况下非法：

shared int x [10];
shared [] int x [THREADS];
shared int x [10+THREADS];

2.7 总结

略

 注：

本系列所有内容均来自《UPC: Distributed Shared Memory Programming》。这些文章是为了期中考试临时抱佛脚的结果···若有谬误，敬请指教。

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