并行计算-练习题

2014年《并行计算系统》复习题

（15分）给出五种并行计算机体系结构的名称，并分别画出其典型结构。

①并行向量处理机（PVP）

②对称多机系统（SMP）

③大规模并行处理机（MPP）

④分布式共享存储器多机系统（DSM）

⑤工作站机群（COW）

（10分）给出五种典型的访存模型，并分别简要描述其特点。

①均匀访存模型（UMA）：

物理存储器被所有处理机均匀共享

所有处理机访存时间相同

适于通用的或分时的应用程序类型

②非均匀访存模型（NUMA）：

是所有处理机的本地存储器的集合

访问本地LM的访存时间较短

访问远程LM的访存时间较长

③Cache一致性非均匀访存模型（CC-NUMA）：

DSM结构

④全局Cache访存模型（COMA）：

是NUMA的一种特例，是采用各处理机的Cache组成的全局地址空间

远程Cache的访问是由Cache目录支持的

⑤非远程访存模型（NORMA）：

在分布式存储器多机系统中，如果所有存储器都是专用的，而且只能被本地存储机访问，则这种访问模型称为NORAM

绝大多数的NUMA支持NORAM

在DSM中，NORAM的特性被隐匿的

3. （15分）对于如下的静态互连网络，给出其网络直径、节点的度数、对剖宽度，说明该网络是否是一个对称网络。

网络直径：8

节点的度数：2

对剖宽度：2

该网络是一个对称网络

4. （15分）设一个计算任务，在一个处理机上执行需10个小时完成，其中可并行化的部分为9个小时，不可并行化的部分为1个小时。问：

（1）该程序的串行比例因子是多少，并行比例因子是多少？

串行比例因子：1/10

并行比例因子:9/10

如果有10个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？

10/(9/10 + 1) = 5.263

（3）如果有20个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？

10/(9/20 + 1)= 6.897

（15分）什么是并行计算系统的可扩放性？可放性包括哪些方面？可扩放性研究的目的是什么？

一个计算机系统（硬件、软件、算法、程序等）被称为可扩放的，是指其性能随处理机数目的增加而按比例提高。例如，工作负载能力和加速比都可随处理机的数目的增加而增加。可扩放性包括:

1.机器规模的可扩放性

系统性能是如何随着处理机数目的增加而改善的

2.问题规模的可扩放性

系统的性能是如何随着数据规模和负载规模的增加而改善

3.技术的可扩放性

系统的性能上如何随着技术的改变而改善

可扩放性研究的目的:

确定解决某类问题时何种并行算法与何种并行体系结构的组合，可以有效的利用大量的处理器；

对于运用于某种并行机上的某种算法，根据在小规模处理机的运行性能预测移植到大规模处理机上的运行性能;

对固定问题规模，确定最优处理机数和可获得的最大的加速比

（15分）给出五个基本的并行计算模型，并说明其各自的优缺点。

①PRAM：SIMD-SM

优点：

适于表示和分析并行计算的复杂性；

隐匿了并行计算机的大部底层细节（如通信、同步），从而易于使用。

缺点：

不适于MIMD计算机，存在存储器竞争和通信延迟问题。

②APRAM:MIMD-SM

优点：

保存了PRAM的简单性；

可编程性和可调试性（correctness）好；

易于进行程序复杂性分析。

缺点：

不适于具有分布式存储器的MIMD计算机。

③BSP：MIMD-DM

优点:

把计算和通信分割开来；

使用hashing自动进行存储器和通信管理；

提供了一个编程环境。

缺点：

显式的同步机制限制并行计算机数据的增加；

在一个Superstep中最多只能传递h各报文。

④LogP：MIMD-DM

优点：

可捕捉并行计算机的（同步）通信瓶颈（通过发送或接收L/g 个报文）；

可隐匿拓扑结构，路由算法和网络协议的细节；

可用于共享变量，报文传递和数据并行处理等方案。

缺点：

受限于网络的通信能力（当进行处理机数量扩充时）；

难以计算同步开销和进行算法描述和设计。

⑤C3模型

优点：

考虑了一对一和一对多的通信方案细节；

反应了受拥塞影响的计算性能。

缺点：

模型的参数较复杂；

算法的设计与分析和计算机的结构状况有关。

（15分）说明并行算法的基本设计过程。

①划分（P）

目的

开发并行性的可行性

方法

数据分解+功能分解

规划

常用的数据，通信频率的进程分为一组

判据（Check list 的设计问题）

②通信（C）

目的

根据任务执行的需要交换数据后；协调任务的执行

通信要求

在域分解中的确定通信要求

在功能分解时，容易确定通信需求

通信模式

局部通信结构化静态同步

全局通信非结构化动态异步

判据（测试表的设计问题）

③组合（A）

目的

按性能要求和时间的代价来考察前两阶段的结果对小的任务进行必要的组合以减少通信开销和提交性能

需回答8个方面的问题

判据（测试表的设计问题）

④匹配（M）

目的

将每个任务分配到一个处理机上，降低通信开销和执行时间，提高处理机利用率

并行计算课程报告

并行计算课程报告 1．学习总结 1.1并行计算简介 并行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。 1.2并行计算机分类和并行机体系结构的特征 按内存访问模型、微处理器和互联网络的不同，当前流行的并行机可分为对称多处理共享存储并行机（SMP：Symmetric Multi-Processing）、分布共享存储并行机（DSM：Distributed Shared Memory）、机群（cluster）、星群（constellation）和大规模并行机（MPP：Massively Parallel Processing）等五类。 SMP并行机有如下主要特征：对称共享存储、单一的操作系统映像、局部高速缓存cache 及其数据一致性、低通信延迟、共享总线带宽、支持消息传递、共享存储并行程序设计。SMP 并行机具有如下缺点：欠可靠、可扩展性（scalability）较差。 DSM 并行机具有如下主要特征：并行机以结点为单位，每个结点包含一个或多个CPU，每个CPU 拥有自己的局部cache，并共享局部存储器和I/O设备，所有结点通过高性能互联网络相互连接；物理上分布存储；单一的内存地址空间；非一致内存访问（NUMA）模式；单一的操作系统映像；基于cache 的数据一致性；低通信延迟与高通信带宽；DSM 并行机可扩展到数百个结点，能提供每秒数千亿次的浮点运算性能；支持消息传递、共享存储并行程序设计。 机群(cluster)有三个明显的特征： ①系统由商用结点构成，每个结点包含2-4 个商用微处理器，结点内部 共享存储。 ②采用商用机群交换机连接结点，结点间分布存储。 ③在各个结点上，采用机群Linux 操作系统、GNU 编译系统和作业管理 系统。 星群(constellation)有三个明显的特征： ①系统由结点构成，每个结点是一台共享存储或者分布共享存储的并行 机子系统，包含数十、数百、乃至上千个微处理器，计算功能强大。 ②采用商用机群交换机连接结点，结点间分布存储。

大数据与并行计算

西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：

前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。

第二章计算流体力学的基本知识

第二章计算流体力学的基本知识 流体流动现象大量存在于自然界及多种工程领域中，所有这些工程都受质量守恒、动量守恒和能量守恒等基本物理定律的支配。这章将首先介绍流体动力学的发展和流体力学中几个重要守恒定律及其数学表达式，最后介绍几种常用的商业软件。 2.1计算流体力学简介 2.1.1计算流体力学的发展 流体力学的基本方程组非常复杂，在考虑粘性作用时更是如此，如果不靠计算机，就只能对比较简单的情形或简化后的欧拉方程或N-S方程进行计算。20 世纪30～40 年代，对于复杂而又特别重要的流体力学问题，曾组织过人力用几个月甚至几年的时间做数值计算，比如圆锥做超声速飞行时周围的无粘流场就从1943 年一直算到1947 年。 数学的发展，计算机的不断进步，以及流体力学各种计算方法的发明，使许多原来无法用理论分析求解的复杂流体力学问题有了求得数值解的可能性，这又促进了流体力学计算方法的发展，并形成了"计算流体力学" 。 从20 世纪60 年代起，在飞行器和其他涉及流体运动的课题中，经常采用电子计算机做数值模拟，这可以和物理实验相辅相成。数值模拟和实验模拟相互配合，使科学技术的研究和工程设计的速度加快，并节省开支。数值计算方法最近发展很快，其重要性与日俱增。 自然界存在着大量复杂的流动现象，随着人类认识的深入，人们开始利用流动规律来改造自然界。最典型的例子是人类利用空气对运动中的机翼产生升力的机理发明了飞机。航空技术的发展强烈推动了流体力学的迅速发展。 流体运动的规律由一组控制方程描述。计算机没有发明前，流体力学家们在对方程经过大量简化后能够得到一些线形问题解读解。但实际的流动问题大都是复杂的强非线形问题，无法求得精确的解读解。计算机的出现以及计算技术的迅速发展使人们直接求解控制方程组的梦想逐步得到实现，从而催生了计算流体力

课程设计报告

课程设计报告 题 目 基于数据挖掘的航电系统故障诊断 专业名称 电子信息工程 学生姓名 王腾飞 指导教师 陈 杰 完成时间 2014年3月18日

摘要 航电系统是飞机的重要组成部分，由于其综合应用了电子、机械、计算机及自动检测等许多学科的先进技术，结构层次很多，所以对其实施故障诊断具有涉及专业领域多、诊断难度大、要求时间短等特点。这对快速处理故障数据提出了很大的挑战。 从独立的联合式航电机箱的按键通电测试，到集中式飞机管理系统数据收集，飞机维修系统经过漫长的发展已演变成故障诊断工具。 现代飞机均采用了中央维修系统，用以收集所有子系统的故障报告、判断故障根源并推荐修理方法。飞机的故障信息和历史数据存放在数据库中。如果用传统的数据分析方法对这些海量的数据进行分析时会显得力不从心，不仅浪费时间而且对于隐含的知识难以有效的进行挖掘。数据挖掘技术十分符合现实的需要，它可以客观地挖掘出历史数据库中潜在的故障规则，这些规则能更好地指导故障的定位与检修，并对潜在的故障做出预测。随着数据的不断增长，如何能自动获取知识已经成为故障诊断技术发展的主要制约条件，而数据挖掘技术为解决这个“瓶颈”问题提供了一条有效的途径。 本文详细介绍了故障诊断技术与数据挖掘技术，并总结了航电系统的故障诊断的特点。拟采用聚类分析的技术对故障数据快速处理，实现对故障的快速定位。 关键词：故障诊断数据挖掘聚类分析航电系统

故障诊断技术 故障诊断技术简介 故障诊断就是指当设备系统不能完成正常的功能时，利用一定的方法找出使该功能丧失的原因及发生故障的部位，实现对故障发展趋势的预测的过程。故障诊断涉及到多方面的技术背景，主要以系统论、信息论、控制论、非线性科学等最新技术理论为基础，它是一门综合性的学科，具有重要的实用价值。 设备系统故障及故障诊断 随着现代化工业的发展，设备系统能够以最佳状态可靠地运行，对于保证产品质量、提高企业的产能、保障生命财产安全都具有极其重要的意义。设备系统的故障是指设备系统在规定时间内、规定条件下丧失规定功能的状况。故障诊断的作用则是发现并确定发生故障的部位及性质，找出故障的起因，预测故障的发展趋势并提出应对措施。故障诊断技术的使用范围不应只局限于设备系统使用和维修过程中，在设备系统的设计制造过程中也可以使用故障诊断技术，为以后的故障监测和设备系统维护创造条件。因此，故障诊断技术应该贯穿于设备系统的设计、制造、运行和维护的全过程当中。 机载设备的故障诊断流程框图:

并行计算-练习题

2014年《并行计算系统》复习题 （15分）给出五种并行计算机体系结构的名称，并分别画出其典型结构。 ①并行向量处理机（PVP） ②对称多机系统（SMP） ③大规模并行处理机（MPP） ④分布式共享存储器多机系统（DSM） ⑤工作站机群（COW） （10分）给出五种典型的访存模型，并分别简要描述其特点。 ①均匀访存模型（UMA）： 物理存储器被所有处理机均匀共享 所有处理机访存时间相同 适于通用的或分时的应用程序类型 ②非均匀访存模型（NUMA）： 是所有处理机的本地存储器的集合 访问本地LM的访存时间较短 访问远程LM的访存时间较长 ③Cache一致性非均匀访存模型（CC-NUMA）： DSM结构 ④全局Cache访存模型（COMA）： 是NUMA的一种特例，是采用各处理机的Cache组成的全局地址空间 远程Cache的访问是由Cache目录支持的 ⑤非远程访存模型（NORMA）： 在分布式存储器多机系统中，如果所有存储器都是专用的，而且只能被本地存储机访问，则这种访问模型称为NORAM 绝大多数的NUMA支持NORAM 在DSM中，NORAM的特性被隐匿的 3. （15分）对于如下的静态互连网络，给出其网络直径、节点的度数、对剖宽度，说明该网络是否是一个对称网络。 网络直径：8 节点的度数：2 对剖宽度：2 该网络是一个对称网络 4. （15分）设一个计算任务，在一个处理机上执行需10个小时完成，其中可并行化的部分为9个小时，不可并行化的部分为1个小时。问： （1）该程序的串行比例因子是多少，并行比例因子是多少？ 串行比例因子：1/10

并行比例因子:9/10 如果有10个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？ 10/(9/10 + 1) = 5.263 （3）如果有20个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？ 10/(9/20 + 1)= 6.897 （15分）什么是并行计算系统的可扩放性？可放性包括哪些方面？可扩放性研究的目的是什么？ 一个计算机系统（硬件、软件、算法、程序等）被称为可扩放的，是指其性能随处理机数目的增加而按比例提高。例如，工作负载能力和加速比都可随处理机的数目的增加而增加。可扩放性包括: 1.机器规模的可扩放性 系统性能是如何随着处理机数目的增加而改善的 2.问题规模的可扩放性 系统的性能是如何随着数据规模和负载规模的增加而改善 3.技术的可扩放性 系统的性能上如何随着技术的改变而改善 可扩放性研究的目的: 确定解决某类问题时何种并行算法与何种并行体系结构的组合，可以有效的利用大量的处理器； 对于运用于某种并行机上的某种算法，根据在小规模处理机的运行性能预测移植到大规模处理机上的运行性能; 对固定问题规模，确定最优处理机数和可获得的最大的加速比 （15分）给出五个基本的并行计算模型，并说明其各自的优缺点。 ①PRAM：SIMD-SM 优点： 适于表示和分析并行计算的复杂性； 隐匿了并行计算机的大部底层细节（如通信、同步），从而易于使用。 缺点： 不适于MIMD计算机，存在存储器竞争和通信延迟问题。 ②APRAM:MIMD-SM 优点： 保存了PRAM的简单性； 可编程性和可调试性（correctness）好； 易于进行程序复杂性分析。 缺点： 不适于具有分布式存储器的MIMD计算机。 ③BSP：MIMD-DM 优点: 把计算和通信分割开来； 使用hashing自动进行存储器和通信管理； 提供了一个编程环境。 缺点： 显式的同步机制限制并行计算机数据的增加； 在一个Superstep中最多只能传递h各报文。

并行计算(天津大学软件学院)

并行计算 一、并行计算概述 1.并行计算定义： 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本―使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。 为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征： （1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决； （2）随时并及时地执行多个程序指令； （3）多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。 并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。2.并行化方法 1)域分解 首先，确定数据如何划分到各个处理器 然后，确定每个处理器所需要做的事情 示例：求数组中的最大值 2)任务（功能）分解 首先，将任务划分到各个处理器 然后，确定各个处理器需要处理的数据 Example: Event-handler for GUI 二、并行计算硬件环境 1.并行计算机系统结构 1)Flynn分类 a. MIMD 多指令流多数据流(Multiple Instruction Stream Multiple Data Stream，简称MIMD)，它使用多个控制器来异步的控制多个处理器，从而实现空间上的并行性。 对于大多数并行计算机而言，多个处理单元都是根据不同的控制流程执行不同的操作，处理不同的数据，因此，它们被称作是多指令流多数据流计算机 b. SIMD 单指令流多数据流(Single Instruction Multiple Data)能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集，以同步方式，在同一时间内执行同一条指令。 以加法指令为例，单指令单数据（SISD）的CPU对加法指令译码后，执行部件先访问内存，取得第一个操作数；之后再一次访问内存，取得第二个操作数；随后才能进行求和运算。而在SIMD型的CPU中，指令译码后几个执行部件同时访问内存，一次性获得所有操作数进行运算。这个特点使SIMD特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。 2)并行计算及结构模型 a. SMP SMP (Symmetric Multiprocessor) 采用商品化的处理器，这些处理器通过总线或交叉开关连接到共享存储器。每个处理器可等同地访问共享存储器、I/O设备和操作系统服务。 扩展性有限。

并行编程报告

并行编程报告 课程名称：并行编程原理 专业班级：物联网1102 班 学号 : U201114483 学生姓名：陈炳良 指导教师：金海 报告日期：2014-6-11 计算机科学与技术学院

目录 实验一：利用pthread 并行实现矩阵的乘法运算 (3) 实验目的 (3) 实验概述 (3) 实验结果 (3) 实验代码 (5) 实验总结 (9) 实验二：使用并行方法优化K-means 算法 (10) 实验目的 (10) 实验概述 (10) 实验结果 (10) 实验代码............................................................................................. .11 实验总结............................................................................................. .18

实验一：利用 pthread 并行实现矩阵的乘法运算 实验目的 该实验旨在让学生掌握利用 pthread 进行并行程序设计和性能优化的基本原理和方法，了解并行程序设计中数据划分和任务划分的基本方法，并能够利用pthread 实现矩阵的乘法运算的并行算法，然后对程序执行结果进行简单分析和总结。具体包括：利用 for 循环编写串行的矩阵乘法运算；熟悉 pthread 进行线程创建、管理和销毁的基本原理和方法；利用 pthread 对上述串行的矩阵乘法运算加以改造；通过调整数据划分和任务划分的粒度(改变工作线程的数目)，测试并行程序的执行效率；对实验结果进行总结和分析。 实验概述 使用 pThread 完成这项工作。 创建一个新的线程： int pthread_create( pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr, void *(*func) (void *), void *arg); thread 表示线程 ID，与线程中的 pid 概念类似 attr 表示设定线程的属性，可以暂时不用考虑 func 表示新创建的线程会从这个函数指针处开始运行 arg 表示这个函数的参数指针 返回值为 0 代表成功，其他值为错误编号。 主进程等待线程结束： int pthread_join( pthread_t thread, void **retval ); thread 表示线程 ID，与线程中的 pid 概念类似 retval 用于存储等待线程的返回值 两个矩阵相乘： 一个 m 行 n 列的矩阵与一个 n 行 p 列的矩阵可以相乘，得到的结果是一个 m 行 p 列的矩阵，其中的第 i 行第 j 列位置上的数为第一个矩阵第 i 行上的 n 个 数与第二个矩阵第 j 列上的 n 个数对应相乘后所得的 n 个乘积之和。 实验结果

并行计算综述

并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。

并行计算课程报告

成绩： 并行计算导论课程报告 专业：软件工程 班级：软件二班 学号：140120010057 姓名：蒋琳珂 2017年6月1日

1、并行计算的实际意义 并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。 在应用需求方面，人类对计算机性能的需求总是永无止境的，在诸如预测模型的构造和模拟、工程设计和自动化、能源勘探、医学、军事以及基础理论研究等领域中都对计算提出了极高的具有挑战性 的要求。例如，在作数值气象预报时，要提高全球气象预报的准确性，据估计在经度、纬度和大气层方向上至少要取200*100*20＝40万各网格点。 并行计算机产生和发展的目的就是为了满足日益增长的大规模科学和工程计算、事务处理和商业计算的需求。问题求解最大规模是并行计算机的最重要的指标之一，也是一个国家高新技术发展的重要标志。 2、拟优化的应用介绍 应用jacobi迭代近似求解二维泊松方程。 二维泊松方程：

Ω ?∈=Ω∈=?-),(),,(),(u ),(),,(),(u y x y x g y x y x y x f y x 其中 ),0(*),0(H W =Ω，) ,(),(),(22 22y x u y y x u x y x u ?+?=? ),(y x f 和),(y x g 为已知函数，分别定义在Ω的内部和边界上。 对于任意正整数 x M 和 y N ，将网格剖分成 y x N M *个相同的方格。 在网格节点上，用二阶中心差分来近似二阶偏导数。 21,,1,2,1,,12),(22 2),(22 y j i j i j i y x x j i j i j i y x h u u u jh ih u y h u u u jh ih u x +-+-+-≈??+-≈?? 将差分近似代入泊松方程，便得到了五点差分离散格式，泊松方 程的求 x x j i y x j i j i x j i j i y j i y x N j M i f h h u u h u u h u h h ≤≤-≤≤=+-+-++-+-1,11)()()(2,221,1,2,1,12,22 之后用经典的jacobi 算法来求解此方程组。从任意一初始近似解 y x j i N j M i u ,3,2,1.3,2,1,0,?=?=， 出发，迭代计算： y x y x j i j i x j i j i y j i y x k j i N j M i h h u u h u u h f h h u ,3,2,1.3,2,1) (2) ()(2 21,1,2,1,12,22,?=?=+++++= +-+-， 迭代序号k=1，2，3…直至近似解满足误差要求。

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

并行计算-习题及答案-第12章 并行程序设计基础

第十二章 并行程序设计基础 习题例题： 1、假定有n 个进程P(0)，P(1)，…，P(n -1)，数组元素][i a 开始时被分配给进程P(i )。试写出求归约和]1[]1[]0[-+++n a a a 的代码段，并以8=n 示例之。 2、假定某公司在银行中有三个账户X 、Y 和Z ，它们可以由公司的任何雇员随意访问。雇员们对银行的存、取和转帐等事务处理的代码段可描述如下： /*从账户X 支取￥100元*/ atomic { if (balance[X] > 100) balance[X] = balance[X]-100； } /*从账户Y 存入￥100元*/ atomic {balance[Y] = balance[Y]-100；} /*从账户X 中转￥100元到帐号Z*/ atomic { if (balance[X] > 100){ balance[X] = balance[X]-100； balance[Z] = balance[Z]+100； } } 其中，atomic {}为子原子操作。试解释为什么雇员们在任何时候（同时）支、取、转帐时，这些事务操作总是安全有效的。 3、考虑如下使用lock 和unlock 的并行代码： parfor (i = 0；i < n ；i++){ noncritical section lock(S)； critical section unlock(S)； }

假定非临界区操作取T ncs时间，临界区操作取T cs时间，加锁取t lock时间，而去锁时间可忽略。则相应的串行程序需n( T ncs + T cs )时间。试问： ①总的并行执行时间是多少？ ②使用n个处理器时加速多大？ ③你能忽略开销吗？ 4、计算两整数数组之内积的串行代码如下： Sum = 0； for(i = 0；i < N；i++) Sum = Sum + A[i]*B[i]； 试用①相并行；②分治并行；③流水线并行；④主-从行并行；⑤工作池并行等五种并行编程风范，写出如上计算内积的并行代码段。 5、图12.15示出了点到点和各种集合通信操作。试根据该图解式点倒点、播送、散步、收集、全交换、移位、归约与前缀和等通信操作的含义。 图12.15点到点和集合通信操作

并行计算课程设计报告

并行计算与多核多线程技术 课程报告 专业 班级 学号 姓名 成绩___________________ 年月日

课程报告要求 手写内容：设计目的、意义，设计分析，方案分析，功能模块实现，最终结果分析，设计体会等。 允许打印内容：设计原理图等图形、图片，电路图，源程序。硬件类的设计，要有最终设计的照片图；软件类设计，要有各个功能模块实现的界面图、输入输出界面图等。 评价 理论基础 实践效果（正确度/加速比） 难度 工作量 独立性

目录 1. 设计目的、意义（功能描述） (1) 2. 方案分析（解决方案） (1) 3. 设计分析 (1) 3.1 串行算法设计 (1) 3.2 并行算法设计 (1) 3.3 理论加速比分析 (2) 4. 功能模块实现与最终结果分析 (2) 4.1 基于OpenMP的并行算法实现 (2) 4.1.1 主要功能模块与实现方法 (2) 4.1.2 实验加速比分析 (3) 4.2 基于MPI的并行算法实现 (3) 4.2.1 主要功能模块与实现方法 (3) 4.2.2 实验加速比分析 (4) 4.3 基于Java的并行算法实现 (4) 4.3.1 主要功能模块与实现方法 (4) 4.3.2 实验加速比分析 (5) 4.4 基于Windows API的并行算法实现 (5) 4.4.1 主要功能模块与实现方法 (5) 4.4.2 实验加速比分析 (6) 4.5 基于.net的并行算法实现 (6) 4.5.1 主要功能模块与实现方法 (6) 4.5.2 实验加速比分析 (6) 4.6并行计算技术在实际系统中的应用 (6) 4.6.1 主要功能模块与实现方法 (6) 4.6.2 实验加速比分析 (7) 5. 设计体会 (7) 6. 附录 (9) 6.1 基于OpenMP的并行程序设计 (9) 6.1.1 代码及注释 (9) 6.1.2 执行结果截图 (11) 6.1.3 遇到的问题及解决方案 (12) 6.2 基于MPI的并行程序设计 (12)

大规模并行计算

计算机学院 课程设计 课程名称高性能计算设计 题目名称大规模并行计算 专业__ 软件工程 _ __ _ 年级班别 2012级 学号 学生姓名 指导教师 联系方式 2015年12月18日

结构化数据访问注释对于大规模并 行计算 马可aldinucci1索尼亚营，2，基尔帕特里克3，和马西莫torquati2p.kilpatrick@https://www.wendangku.net/doc/039890936.html, 1计算机科学系，大学都灵，意大利 aldinuc@di.unito.it 2比萨大学计算机科学系，意大利 {营，torquati}@di.unipi。它 3女王大学计算机科学系，贝尔法斯特 p.kilpatrick@https://www.wendangku.net/doc/039890936.html, 摘要。我们描述了一种方法，旨在解决的问题控制联合开发（流）和一个数据并行骨架吨并行编程环境，基于注释重构。注解驱动一个并行计算的高效实现。重构是用来改造相关联的骨架树到一个更高效，功能上相当于骨架树。在大多数情况下成本模型是用来驱动的重构过程。我们展示了如何示例用例应用程序/内核可以被优化，讨论初步的实验评估结果归属理论。 克-词：算法的骨架，并行设计模式，重构，数据并行性，成本模型。 1我新台币 结构化并行程序设计方法已抽象出概念控制和数据并行通过骨骼上的[ 10 ]，这是众所周知的PA T控制[ 8 ]燕鸥。控制并行的设想，设计和实施作为一个图的节点（骨架），每个节点代表一个函数。一股流独立的任务流经图：当每个节点的输入是有效的，它可以计算产生的输出被发送到它的连接节点。在另一方面，数据并行的kelet的描述一个计算模式定义如何在并行数据中访问数据，并将其应用于数据的功能分区以获得最终结果。传统上，控制之间的正交性并行和数据并行解决了采用双层模型控制流驱动的方法进行数据的并行能力增强，可能与并行数据结构暴露出集体行动[ 13 ]反之亦然。然而，控制并行和数据并行的方法。 这项工作已经由欧盟框架7批 ist-2011-288570”释义：自适应异构多核系统的并行模式” 我caragiannis 冯湛华。（E DS。）：E尿PAR 2012个车间，LNCS 7640，pp. 381–390，2013。他是cspringe r-ve rlag用IDE L B E RG 2013382米aldinucci等人。 往往缺乏有效的应用程序，在这两个问题的能力被利用，因为本质上不同的手段，通过并行表示，有时，优化。一种高效的任务分配控制驱动的环境，可我nvalidated由糟糕的数据访问策略，反之亦然[ 14 ]。 在本文中，我们勾勒出一个新的方法来面对的控制与基于数据并行二分法的思想，即：数据与控制并行关注需要独立表达因为他们描述正交方面的并行性，和II）的数据访问和控制的并行模式的需要becoordin ED为了有效地支持并行应用的实现。虽然利用并行模式是不是一个新的方法[ 11 ]和协调工作在过去的语言方面作出了努力[ 17,12 ]或框架，本文提出的想法是，这样的协调可以通过对控制定义的图形表示关于数据访问的骨架。此外，我们将展示如何这样的注释可以用来驱动优化的实施图的执行。 2他骨骼框架 考虑骨骼系统包括控制（即流）和数据并行骨架，造型更一般的并行开发模式。我们的骨架是由下面的语法定义的 这些骷髅代表著名的并行开发模式[ 4 ]：序列把现有的序列码，管/农场流并行骨架处理流项

计算机前沿课程报告

计算机科学与技术专业前沿课程设计报告 题目：新型计算机系统与计算机系统的发展 班级：计算机 学号： 姓名： 日期：2019年12月31日

新型计算机系统与计算机系统的发展 摘要:在过去的20年中，计算机已有了爆炸性的增长，在下一个10年中，由于新型计算机结构和智能计算机的出现预期要增长得更快。下述的计算机硬/软件技术的进展会对结构力学产生很大的影响。计算机产品不断升级换代，当前计算机正朝着巨型化、微型化、智能化、网络化等方向发展，计算机本身的性能越来越优越，应用范围也越来越广泛，篇幅以300字左右。 关键词: 计算机系统；发展趋势；量子计算机；智能化[6] 前言 现今,不同行业领域技术服务的推进和管理制度的优化升级都离不开计算机互联网技术的支持。行业领域工作的差异性决定了计算机领域系统工作的多样性。不同领域在进行综合计算机系统工作落实的过程中应该注重系统的便捷性、多元化特点,将用户的需求放在第一位, 全面升级信息管理系统,不断增强技术水平和工作效率,迎合国内国际发展趋势,优化技术管理服务机制。 1研究目的 随着计算机技术和网络的发展,计算机系统研究已经成为计算机科学、信息科学、工程学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间的学习和研究的对象，并在这些领域中得到高度关注。从宏观结构来看，新型计算机系统是一个为某种应用而由本地通信网络和全球通信网络连接起来的大规模的分散处理系统[1]。网络的每一个结点本身也是一个新型计算机系统，必要时，传统计算机也可以连接到网络中。网络的所有计算机可以共享全网络所拥有的知识库和知识处理能力。 2研究背景与意义 2.1计算机系统的背景 随着元件、器件的不断更新，传统计算机系统已经经历了四代演变。它们都属于以顺序

并行计算期末试题-理工

并行计算期末试题 适用专业：理工类 考试说明： 1、将试卷答案以学号命名为word文件，如115042101.doc，上传到 ftp://172.17.124.203/upload。 2、第一、二大题，直接将答案写在题后；第三、四题要求将程序补充、编写完 整并将运行结果截图插在题目后面。 一、简述题（每小题4分，共20分）。 1、简述openmp编译制导指令master,single,critical,atomic的功能。 1.master制导语句指定代码段只能被主线程执行 2.single编译制导语句指定内部代码只能由线程组中的一个线程执行。线程组中没有执行single语句的线程会一直等待代码块的结束，使用nowait子句除外。 3.critical制导语句表明域中的代码一次只能由一个线程执行，其他线程被阻塞在临界区 4.atomic制导语句指定特定的存储单元将被原子更新 2、简述openmp编译制导子句shared,private的功能？简述openmp编译制导指令threadprivate的功能。 1.private子句表示它列出的变量对于每个线程是局部的。 2.shared子句表示它所列出的变量被线程组中所有的线程共享，所有线程都能对它进行读写访问。 3.threadprivate语句使一个全局文件作用域的变量在并行域内变成每个线程私有，每个线程对该变量复制一份私有拷贝并在多个并行域中保持。 3、简述openmp函数omp_set_num_threads，omp_get_num_threads， omp_get_thread_num的功能；环境变量OMP_NUM_THREADS的功能。 omp_set_num_threads

计算机技能高考基础知识(常考知识点记忆)精编版

模块一：信息、数据及通信的基本概念 考点1：信息、数据的基本概念 1、数据：所有能够被计算机接受和处理的符号的集合都称为数据 2、信息：有意义的数据的内容。指数据经过加工处理后得到的有价值的知识。 3、信息的基本特征：载体依附性、人地性、时效性、共享性、传递性、客观性、可处理性、真伪性 考点2：通信的基本概念 1、信号是数据在传输过程中的具体物理表示形式。 2、信号分为模拟信号（连续信号）和数字信号，数据信号相对模拟信号，抗干扰强，可靠性高。 3、调制解调器可完成数字信息与模拟信号之间的转换。其中，调制是将数据信号转换为模拟信号；解调是将模拟信号转换为数字信号。 4、通信系统三个基本要素：信源、信道、信宿 考点3：计算机的发展、类型及其应用领域。 1、第一台计算机：ENIAC，美国，1946年宾夕法尼亚大学 2、计算机的发展过程 3、计算机主要特点：运算速度快、精确度高、具有记忆和逻辑判断能力 4、计算机的主要应用 1)科学计算：例如：气象预报、海湾战争中伊拉克导弹的监测 2)数据/信息处理：例如：高考招生中考生录取与统计工作，铁路、飞机客票的预定系统，银行系统 的业务管理 3)计算机控制 4)计算机辅助系统：例如：用CAI演示化学反应 5)人工智能：例如：代替人类到危险的环境中去工作 6)办公自动化系统中的应用：例如：Internet发email 常用缩写： CBE:计算机辅助教育 CAI:计算机辅助教学 CMI:计算机管理教学 CAD:计算机辅助设计 CAT:计算机辅助翻译 CAM:计算机辅助制造 CAE:计算机辅助工程 5、计算机的分类： 1）根据规模大小分类：巨型机、大型通用机、微型机、工作站、服务器 2）根据用途分类：通用计算机、专用计算机 3）根据计算机处理数据的类型：模拟计算机、数字计算机、数字与模拟计算机 6、计算机科学研究与应用 人工智能：研究如何让计算机来完成过去只有人才能做的智能的工作。 网格计算：专门针对复杂科学计算的新型计算模式。 中间件技术：是介于应用软件和操作系统之间的系统软件。 云计算：是分布式计算、网格计算、并行计算、网络存储及虚拟化计算机和网络技术发展融合的产物，

《并行算法》课程总结与复习

《并行算法》课程总结与复习 Ch1 并行算法基础 1.1 并行计算机体系结构 并行计算机的分类 ?SISD,SIMD,MISD,MIMD； ?SIMD,PVP,SMP,MPP,COW,DSM 并行计算机的互连方式 ?静态：LA(LC),MC,TC,MT,HC,BC,SE ?动态：Bus, Crossbar Switcher, MIN(Multistage Interconnection Networks) 1.2 并行计算模型 PRAM模型：SIMD-SM， 又分CRCW(CPRAM,PPRAM,APRAM),CREW,EREW SIMD-IN模型：SIMD-DM 异步APRAM模型：MIMD-SM BSP模型：MIMD-DM，块内异步并行，块间显式同步 LogP模型：MIMD-DM，点到点通讯 1.3 并行算法的一般概念 并行算法的定义 并行算法的表示 并行算法的复杂度：运行时间、处理器数目、成本及成本最优、加速比、并行效率、工作量 并行算法的WT表示：Brent定理、WT最优 加速比性能定律 并行算法的同步和通讯 Ch2 并行算法的基本设计技术 基本设计技术 平衡树方法：求最大值、计算前缀和 倍增技术：表序问题、求森林的根 分治策略：FFT分治算法 划分原理： 均匀划分(PSRS排序)、对数划分(并行归并排序)、方根划分(Valiant归并排序)、功能划分( (m,n)-选择) 流水线技术：五点的DFT计算 Ch3 比较器网络上的排序和选择算法 3.1 Batcher归并和排序 0-1原理的证明 奇偶归并网络：计算流程和复杂性(比较器个数和延迟级数)

双调归并网络：计算流程和复杂性(比较器个数和延迟级数) Batcher排序网络：原理、种类和复杂性 3.2 (m, n)-选择网络 分组选择网络 平衡分组选择网络及其改进 Ch4 排序和选择的同步算法 4.1 一维线性阵列上的并行排序算法 4.2 二维Mesh上的并行排序算法 ShearSort排序算法 Thompson&Kung双调排序算法及其计算示例 4.3 Stone双调排序算法 4.4 Akl并行k-选择算法：计算模型、算法实现细节和时间分析 4.5 Valiant并行归并算法：计算模型、算法实现细节和时间分析 4.7 Preparata并行枚举排序算法：计算模型和算法的复杂度 Ch5 排序和选择的异步和分布式算法 5.1 MIMD-CREW模型上的异步枚举排序算法 5.2 MIMD-TC模型上的异步快排序算法 5.3分布式k-选择算法 Ch6 并行搜索 6.1 单处理器上的搜索 6.2 SIMD共享存储模型上有序表的搜索：算法 6.3 SIMD共享存储模型上随机序列的搜索：算法 6.4 树连接的SIMD模型上随机序列的搜索：算法 6.5 网孔连接的SIMD模型上随机序列的搜索：算法和计算示例 Ch8 数据传输与选路 8.1 引言 信包传输性能参数 维序选路(X-Y选路、E-立方选路) 选路模式及其传输时间公式 8.2 单一信包一到一传输 SF和CT传输模式的传输时间(一维环、带环绕的Mesh、超立方) 8.3 一到多播送 SF和CT传输模式的传输时间(一维环、带环绕的Mesh、超立方)及传输方法8.4 多到多播送 SF和CT传输模式的传输时间(一维环、带环绕的Mesh、超立方)及传输方法8.5 贪心算法(书8.2) 二维阵列上的贪心算法 蝶形网上的贪心算法 8.6 随机和确定的选路算法(书8.3) Ch12矩阵运算