算法导论第三版新增27章中文版Word格式文档下载.docx
《算法导论第三版新增27章中文版Word格式文档下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《算法导论第三版新增27章中文版Word格式文档下载.docx（39页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
对于片上多处理器和其他共享内存并行计算机来说，使用静态线程是一种常见的编程方法，该方法是一种共享内存“虚拟处理器”或者线程的软件抽象。
每个线程维持着自己的程序计数器，可以独立地执行代码。
操作系统把线程加载到一个处理器上让其运行，并在其他线程需要运行时将其换下。
操作系统允许程序员创建和销毁线程，不过这些操作的开销较大。
因此，对于大多数应用来说，在计算期间线程是持久存在的，这也是为何称它们为“静态”的原因。
遗憾的是，在共享内存并行计算机上直接使用静态线程编程非常的困难且易于出错。
原因之一是，为了使每个线程所承担的负载大致相当，就需要动态地在线程间分配工作，而这是一项极其复杂的任务。
除了那些最简单的应用之外，程序员都得使用复杂的通信协议来实现调度器以对工作进行均衡。
这种状况导致了并发平台的出现，并发平台就是一个用来协调、调度、管理并行计算资源的软件平台。
有些并发平台被构建成运行时库，有些则提供了具有编译器和运行时支持的全功能的并行语言。
动态多线程编程
动态多线程是一种重要的并发平台，也是本章中要采用的模型。
使用动态多线程平台，程序员可以无需关心通信协议、负载均衡以及其他静态线程编程中的复杂问题，只要明确应用中的并行性即可。
该并发平台中有一个调度器，用来自动均衡计算的负载，因此大大地简化了程序员的工作。
动态多线程环境所具有的功能目前还在不断的演化之中，不过基本上都包含有两个功能：
嵌套并行以及并行循环。
嵌套并行就是可以去“spawn”一个子例程，并且使得调用者和子例程能够同时执行。
并行循环和普通的for循环相似，只是循环中的迭代可以并发地执行。
这两个功能是我们将要在本章中研究的动态多线程模型的基础。
该模型的一个关键特征为，程序员只需要指明计算中的逻辑并行性，底层并发平台中的线程会自动调度和均衡计算。
我们将研究基于这种模型所编写的多线程算法，以及底层并发平台能够高效进行计算调度的原理。
动态多线程模型具有如下几个重要优点：
●
它是串行编程模型的简单扩展。
只需在伪码中增加3个“并发”关键字：
parallel，spawn以及sync，就可以描述多线程算法。
此外，如果从多线程伪码中去掉这些关键字，就可以得到针对相同问题的串行伪代码，我们称之为“串行化”一个多线程算法。
它提供了一种理论上清晰的、基于“work（工作总量）”和“span（跨度）”这两个概念量化parallelism（并行度）的方法。
许多多线程算法所涉及的嵌套并行可以从分治范型自然得出。
此外，正如串行分治算法可以容易地通过递归关系进行分析一样，多线程算法也是如此。
该模型符合并行计算实践的演化方向。
越来越多的并发平台开始支持动态多线程技术的不同变种，包括Cilk[51,118],Cilk++[72],OpenMP[60],TaskParallelLibrary[230],andThreadingBuildingBlocks[292]。
在27.1小节中，我们会介绍动态多线程模型，以及有关work、span以及parallelism的度量方法，我们会使用该度量去分析多线程算法。
在27.2小节中，我们将研究如何使用多线程来进行矩阵相乘，在27.3小节中，我们将处理一个更为困难的问题：
归并排序的多线程算法
27.1动态多线程技术基础
我们将以递归地计算Fibonacci数为例来开始对于动态多线程技术的探索历程。
先来回忆一下3.22小节中给出的Fibonacci数的递归定义：
F0=0,
F1=1,
Fi=Fi-1+Fi-2
fori≥2.
下面是一个简单的用于计算第n个Fibonacci数的递归串行算法：
FIB（n）
1
ifn≤1
2
returnn
3
elsex=FIB（n-1）
4
y=FIB（n-2）
5
returnx+y
如果要计算很大的Fibonacci数，是不能使用该算法的，因为其中有大量的重复计算。
图27.1展示了在计算F6时所创建的递归过程实例树。
其中，对于对于FIB（6）的调用会递归地调用FIB（5）和FIB（4）。
而对FIB（5）的调用又会去调用FIB（4）。
这两个FIB（4）实例返回的结果完全相同（F4=3）。
由于FIB并没有去记住这些结果，因此对于FIB（4）的第二次调用重复了第一次调用的工作。
我们用T（n）表示FIB（n）的运行时间。
由于FIB（n）包含了两个递归调用和其他一些常数时间的工作，因此得到如下递归方程：
T（n）=T（n-1）+T（n-2）+Θ
（1）
我们可以采用替换方法得到该方程的解：
T（n）=Θ（Fn）。
作为归纳假设，我们假设T（n）≤aFn-b，其中a>
1，b>
0且都为常数。
通过替换，我们得到：
T（n）≤（aFn-1-b）+（aFn-2-b）+Θ
（1）
=
a（Fn-1+Fn-2）-2b+Θ
（1）
aFn-b–（b-Θ
（1））
≤
aFn-b
如果我们在选择b时让其大到足以支配Θ
（1）中的常量。
那么我们接着可以把a选得大到足以满足初始条件。
其分析边界为：
T（n）=Θ（Φn）,
（27.1）
其中，Φ=（1+sqrt（5））/2是黄金分割率，由等式（3.25）得出。
由于Fn随n成指数级增长，因此在计算Fibonacci数时，该过程非常低效。
（问题31-3中给出了快得多的方法）。
虽然上面的FIB过程对计算Fibonacci数来说是一种糟糕的方法，但是在说明多线程算法分析中的关键概念方面，它却是一个好例子。
在FIB（n）中，第3行、第4行对FIB（n-1）和FIB（n-2）的两个递归调用彼此之间相互独立：
它们可以按照任意顺序被调用，相互之间也不会有任何影响。
因此，这两个递归调用是可以并行运行的。
我们在伪代码中增加了并发关键字spawn和sync来指示并行属性。
下面是采用动态多线程技术重写的FIB过程：
P-FIB（n）
elsex=spawnP-FIB（n-1）
y=P-FIB（n-2）
sync
6
请注意，如果我们从P-FIB中删除掉并发关键字spawn和sync，剩下的代码和FIB完全一样（除了开始和两处递归调用处的过程名字被更改之外）。
我们把多线程算法的串行化定义为：
删除了多线程关键字spawn、sync以及parallel（并行循环中会用到）后所得到的串行算法。
事实上，我们的多线程伪代码具有一个不错的属性——其串行化版本就是解决相同问题的常用串行伪代码。
在过程调用前面加上spawn关键字时，就意味着嵌套并行，如第3行中所示。
spawn的语义和普通的过程调用不同，执行spawn的过程实例（parent）可以和被spawn出来的子例程（child）并行执行，而不像串行执行中那样去等待child执行完成。
在本例中，当child在计算P-FIB（n-1）时，parent可以并行地去计算第4行中的P-FIB（n-2）。
由于P-FIB过程是递归的，因此这两个对其自身进行调用的子例程就创建了嵌套的并行性，对其children来说同样如此，于是就产生了一个潜在的巨大子计算树，每个子计算都并行执行。
不过，关键字spawn并不是一定要求过程必须和其child并发执行，只是表示可以并发执行。
并发关键字表达了计算中的逻辑并行性，表明了计算中的哪些部分可以并行的运行。
哪些子计算实际上是并发运行的是由调度器在运行时决定的，在计算进行中，调度器把子计算分配给可用的处理器。
稍后，我们会讨论调度器的原理。
一个过程，仅当其执行了sync语句时（如第5行），才能够安全地使用由其spawn的children例程的返回值。
关键字sync表示过程必须等待，直到其所spawn的children全部完成计算，才能够继续sync后面的语句。
在P-FIB过程中，必须要在return语句（第6行）前增加sync语句，从而避免出现在x还没有被计算前就进行x+y操作的异常情况。
除了sync语句所提供的显式同步之外，每个过程都会在其返回前隐式地执行一条sync语句，这样可以保证在其终止前，其所有的children都已经终止。
多线程执行模型
把多线程计算（由一个代表多线程程序的处理器执行的运行时指令集）看做是一个有向无环图G=（V,E）是很有帮助的，我们称其为计算dag（directedacyclicgraph）。
图27.2
中给出了一个示例，其中的计算dag来自计算P-FIB（4）。
从概念层面来讲，V中的顶点都是指令，E中边则表示指令间的依赖关系，（u,v）∈E表示指令u必须在指令v之前执行。
为了方便起见，如果一条指令链中不包含任何并行控制语句（没有spawn、sync以及被spawn例程中return——显式的return语句或者过程执行完后的隐式return），我们就把它们组成一组，形成一个strand，每个strand都表示一条或者多条指令。
涉及并行控制的指令不包括在strand中，但是会出现在dag结构中。
例如，如果一个strand有两个后继，那么其中之一必须得被spawn出来，如果一个strand有多个前驱，就表示前驱因为一条sync语句被合并在一起。
因此，一般来说，V形成了strand集合，而有向边集合E则表示由并行控制产生的strand间的依赖关系。
如果G中有一个从strandu到strandv的有向路径，那么我们就说这两个strands是（逻辑上）串行的。
否则就称其为（逻辑上）并行的。
我们可以把一个多线程计算表示为由内嵌于一棵过程实例树中的strands组成的有向无环图。
比如，图27.1中展示了P-FIB（6）的过程实例树，其中没有显示strands细节。
图27.2放大了该树中的一个片段，展现了构成每个过程的strands。
所有连接strands的有向边要么运行于一个过程之中，要么沿着过程树中的无向边运行。
我们可以把计算dag的边进行分类，以表示出不同strands间依赖关系的种类。
在图27.2中，沿水平方向连接strandu和其同一个过程实例中的后继u’的边被称为continuationedage（继续边）（u，u’）。
当stranduspawn了strandv时，dag中就包含了另一个spawnedge（u,v），在图中显示为指向下的边。
表示正常过程调用的calledge也指向下。
Stranduspawn了strandv和u调用v的差别在于：
spawn会产生一条从u到其同一过程中后继u’的水平方向的continuationedge，意味着u’可以和v同时执行，而调用不会产生出这样的边。
当strandu返回到其调用过程，而x是该调用过程中紧跟着下一条sync语句的strand时，计算dag中就会包含returnedge（u,x），指向上方。
计算从一个initialstrand开始执行（图27.2中被标记为P-FIB（4）的过程中的黑色顶点），并以一个finalstrand结束（被标记为P-FIB（4）的过程中的白色顶点）。
我们将在理想并行计算机上研究并行算法的执行，该理想并行计算机由一组处理器和一个顺序一致性的共享内存组成。
顺序一致性的意思是，虽然在实际上多个处理器可以同时对共享内存执行众多的存取操作，但是其产生的结果和在每一步中都只有来自一个处理器的一条指令被执行所产生的完全一样。
也就是说，内存的行为就像是按照某个全局的线性顺序来执行指令，该全局顺序保证了每个处理器基于独立的顺序来发出自己的指令。
对于动态多线程计算来说，计算是被并发平台自动调度到处理器上的，共享内存的工作方式看起来就像是多线程计算的指令相互交织形成了一个线性的顺序来保持计算bag中的偏序关系。
这个顺序和调度有关，因此在程序的每次运行可能互不相同，但是每次运行时，我都可以假设指令是按照和计算bag一致的某个线性顺序执行的，并基于这个假设来理解其行为。
除了对语义进行假设外，还可以对理想并行计算机模型做一些性能方面的假设。
特别地，我们假设机器中的每个处理器具有相同的计算能力，并忽略掉调度的开销。
虽然后面这个假设听起来过于乐观，不过在实践中，对于具有充分“parallelism（并行度）”（后面会准确定义这个术语）的算法来说，调度的开销通常是极其小的。
性能度量
我们可以使用两个度量：
“work”和“span”，来衡量多线程算法的理论效率。
work指的是在一个处理器上完成全部的计算所需要的总时间。
也就是说，work是所有strand执行时间的总和。
如果计算dag中每个strand都花费单位时间，那么其work就是dag中顶点的数目。
span是在沿dag中任意路径执行strand所花费的最长时间。
同样，如果dag中每个strand都花费单位时间，那么其span就等于dag中最长路径（也就是关键路径）上顶点的数目。
（在24.2节中讲过，可以在Θ（V+E）时间内找到dagG=（V,E）的一条关键路径）。
例如，图27.2中的计算dag共有17个顶点，其中8个在关键路径上，因此，如果每个strand花费单位时间的话，那么其work是17个单位时间，其span为8个单位时间。
多线程计算的实际运行时间不仅依赖于其work和span，还和可用处理器的数目以及调度器向处理器分配strand的策略有关。
我们用下标P来表示一个在P个处理器上的多线程计算的运行时间。
比如，我们用TP来表示算法在P个处理器上的运行时间。
work就是在一个处理器上的运行时间，也就是T1。
span就是每个strand具有自己独立处理器时的运行时间（也就是说，如果可用的处理器数目是无限的），用T∞来表示。
work和span提供了在P个处理器上运行的多线程计算花费时间TP的下界：
在一个单位时间中，具有P个处理器的理想并行计算机最多能够完成P个单位工作，因此在TP时间内，能够完成最多PTP数量的工作。
由于总的工作为T1，因此我们有：
PTP≥T1。
两边同除以P得到work法则（worklaw）：
TP≥T1/P.
（27.2）
具有P个处理器的理想并行计算机肯定无法快过具有无限数量处理器的机器。
换种说法，具有无限数量处理器的机器可以通过仅使用P个处理器的方法来仿真具有P个处理器的机器。
因此，得到span法则（spawlaw）：
TP≥T∞.
（27.3）
我们用比率T1/TP来定义在P个处理器上一个计算的加速因子（speedup），它表示该计算在P个处理器上比在1个处理器上快多少倍。
根据work法则，TP≥T1/P，意味着T1/TP≤P。
因此，在P个处理器上的加速因子最多为P。
当加速因子和处理器的数目成线性关系时，也就是说，当T1/TP=ΘP时，该计算具有线性加速的性质，当T1/TP=P时，称其为完全的线性加速。
我们把work和span的比率T1/T∞定义为多线程计算的parallelism（并行度）。
可以从三个角度来理解parallelism。
作为一个比率，parallelism表示了对于关键路径上的每一步，能够并行执行的平均工作量。
作为一个上限，parallelism给出了在具有任何数量处理器的机器上，能达到的最大可能加速。
最后，也是最重要的，在达成完全线性加速的可能性上，parallelism提供了一个在限制。
具体地说，就是一旦处理器的数目超过了parallelism，那么计算就不可能达成完全线性加速。
为了说明最后一点，我们假设P>
T1/T∞，根据span法则，加速因子满足T1/TP≤T1/T∞<
P。
此外，如果理想并行计算机的处理器数目P大大超过了parallelism（也就是说，如果P>
>
T1/T∞），那么T1/TP<
<
P，这样，加速因子就远小于处理器的数目。
换句话说，处理器的数目超过parallelism越多，就越无法达成完全加速。
例如，我们来看看图27.2中P-FIB（4）的计算过程，并假设每个strand花费单位时间。
由于workT1=17，spanT∞=8，因此parallelismT1/T∞=17/8=2.125。
从而，无论我们用多少处理器来执行该计算，都无法获得2倍以上的加速因子。
不过，对于更大一些的输入来说，P-FIB（n）会呈现出更大的parallelism。
我们把在一台具有P个处理器的理想并行计算机上执行多线程算法的并行slackness（闲置因子）定义为：
（T1/T∞）/P=T1/（PT∞），也就是计算的parallelism超过机器处理器数目的倍数因子。
因此，如果slackness小于1，那么就不能达成完全的线性加速，因为T1/（PT∞）<
1，根据span法则，在P个处理器上的加速因子满足T1/TP≤T1/T∞<
事实上，随着slackness从1降低到0，计算的加速因子就越来越远离完全线性加速。
如果slackness大于1，那么单个处理器上工作量就成为限制约束。
我们将看到，随着slackness从1开始增加，一个好的调度器可以越来越接近于完全线性加速。
调度
好的性能并不仅仅来自于对work和span的最小化，还必须能够高效地把strands调度到并行计算机的处理器上。
我们的多线程编程模型中没有提供指定哪些strands运行在哪些处理器上的方法。
而是依赖于并发平台的调度器来把动态展开的计算映射到单独的处理器上。
事实上，调度器只把strands映射到静态线程，由操作系统来把线程调度到处理器上，不过这个额外的间接层次并不是理解调度原理所必需的。
我们可以就认为是由并发平台的调度器直接把strands映射到处理器的。
多线程调度器必须能够在事先不知道strands何时被spawn以及何时完成的情况下进行计算的调度——它必须在线（on-line）操作。
此外，一个好的调度器是以分散的（distributed）形式运转的，其中实现调度器的线程互相协作以均衡计算负载。
好的在线、分散式调度器确实存在，不过对它们进行分析是非
升级会员 