高性能并行计算系统检查点技术与应用
高性能并行计算系统检查点技术与应用
孙国忠 李艳红 樊建平
（中国科学院计算技术研究所 中国科学院研究生院 北京 １０００８０）
(sgz@https://www.wendangku.net/doc/31333557.html,,lyh@https://www.wendangku.net/doc/31333557.html,,fan@https://www.wendangku.net/doc/31333557.html,)
摘 要 随着高性能并行计算系统规模越来越大，软件和硬件发生故障的概率随之增大，系统的容错性和可靠性已经成为应用可扩展性的主要限制因素。并行检查点技术可以使系统从故障中恢复并减少计算损失，是高性能计算系统重要的容错手段。本文将介绍检查点技术的背景和定义，研究并行检查点协议的分类，检查点存储技术，以及利用这些协议和技术实现的ＭＰＩ并行检查点系统，最后给出对各个关键技术的详细评价及结论。
关键词 高性能计算；消息传递系统；并行检查点；回滚恢复
中图法分类号 ＴＰ３１
A Survey of Checkpointing Technology and It’s Application for High
Performance Parallel Systems
Sun Guo-Zhong Li Yan-Hong Fan Jian-Ping
(Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences/Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080)
(sgz@https://www.wendangku.net/doc/31333557.html, lyh@https://www.wendangku.net/doc/31333557.html, ｆａｎ＠ｉｃｔ．ａｃ．ｃｎ)
Abstract With the scale of high performance parallel computing systems becoming larger,the fault probability of software and hardware in these systems is increased.As a result, issues of fault tolerance and reliability are becoming limiting factors on application scalability.Parallel checkpointing can help fault system recover from fault and reduce the computing losing,and is an important method for tolerating fault of high performance computing system.This paper will discuss the background and definitions of checkpointing,classify of parallel checkpointing protocols, checkpoint storage technology, and several MPI systems adopting these parallel checkpointing protocols.At last we give appraisement of these key technologies and list our conclusions.
Key words High Performance Computing; Message Passing System; Parallel Checkpointing ; Rollback Recovery
１ 引 言
高性能并行计算领域的容错技术由于以下几种情况而越发受到重视。1）在一台高性能计算机系统中，总的处理器数快速增长。如BlueGene/L 总的处理器有130,000个，有证据表明这样的一台机器几个小时就要有一个处理器失效。虽然处理器总数的提高带来了性能提高，但是也提高了故障点的数目。2）大多数并行计算机系统正在从采用昂贵的硬件系统向低成本、由处理器和光纤网络定制组装的cluster转变，以及采用Internet范围内网格技术来执行程序导致硬件发生故障的概率较高。3）很多科学计算任务被设计成一次运行几天或者几个月，例如ASCI的stockpile certification 程序以及BlueGene当中的ab initio 蛋白质折叠程序将运行几个月。由于应用的运行时间比硬件的平均故障间隔时间(MTBF)长，科学计算程序必须
本课题得到国家高科技发展计划(863)基金支持(2003AA1Z2070)和中国科学院知识创新工程支持(20036040) 具有对硬件故障的容错技术。采用检查点技术恢复应用运行是一种有效的容错方法。
检查点技术除了实现系统容错，还能协助实现灵活的作业调度。例如，拥有高性能计算系统的气象局要在每天的固定时段加载资源独占作业进行气象预报或者运行紧急作业，需要暂停原来运行的其它作业。因此必须记录原来作业的检查点并在完成紧急作业后恢复运行。
可见，采用检查点技术可以实现系统容错，实现灵活的作业调度以及提高资源利用率。本文将通过对各种并行检查点技术的分析比较，呈现出高性能并行计算系统检查点机制的发展状况，存在的问题和研究前景。
２背景和定义
检查点技术在各个领域都进行了广泛研究，如硬件级指令重试、分布式共享内存系统、系统调试、实时系统等。本文侧重于高性能并行计算系统，主要包括ＭＰＰ、Ｃｌｕｓｔｅｒ。这些系统的进程之间通过消息传递实现通信，本文中也称为消息传
递系统。
在高性能并行计算系统中有两类检查点，单进程检查点（局部检查点）和并行程序检查点（全局检查点）。单进程检查点是将进程足够的状态存到外存的一个文件里，保证从这个外存文件能够恢复进程，使其在检查点正确的继续运行。并行程序检查点由多个单进程检查点组成。高性能并行计算机系统检查点技术就是通过各种协议的设计，利用单进程检查点技术，能切取／恢复并行程序的状态。
２．１ 系统模型
一个消息传递系统由一些相互协调合作运行的分布式应用程序进程组成，进程之间通过且仅通过消息传递来通信，且与外界（ｏｕｔｓｉｄｅ ｗｏｒｌｄ）通过发送输出消息和接收输入消息进行交互。图１给出了一个包含３
个进程的消息传递系统。
图 1 具有3个进程的消息传递系统
２．２ 一致的系统状态 一个消息传递系统的全局状态包括所有参与进程的局部状态以及通信通道的状态。一致的系统状态定义为：系统状态中不包含孤立消息。孤立消息定义为：消息的接收事件被记录，但是发送事件却丢失了。图２给出了一致状态和非一致状态的例子。（ａ）是一致状态，表示ｍ１已经被发送，但是还没有被接收。ｍ１称为传递中消息。当传递中消息成为系统全局状态的一部分，这些消息不会导致不一致。（ｂ）是非一致状态，ｍ２已经被Ｐ２接收并记录下来，实际Ｐ１的状态记录ｍ２还
没有发送。
图 ２一致状态和非一致状态说明
一致的全局检查点是指包含在并行程序全局检查点中各个单进程的状态，它描述了该消息传递系统的一致系统状态。
２．３ 检查点协议
在基于检查点协议中，每个进程周期或根据某些条件记录局部检查点。检查点内容包括进程数据段、堆栈段、寄存器和环境变量。环境变量包括文件指针、工作目录等进程描述符等内容。
进程可以相互协调记录检查点形成一致的状态，这种方法称为协作式检查点(coordinated checkpointing)，也称为同步(synchronous)检查点。另外各个进程也可以独立记录检查点，在恢复阶段获得一致状态，称为独立式检查点(independent checkpointing)，也称为无协作检查点(uncoordinated checkpointing)，或者异步(asynchronous)检查点。另外一种方法称为消息引导检查点(Communication-induced checkpointing)，也称为类同步(quasi-synchronous)检查点，它强制每一个进程根据收到的捎带在其它应用进程消息中的信息记录检查点。
为减少损失把系统恢复到最近的一致全局检查点，这个一致的全局检查点称为恢复线（Recovery line ）。图3中，3个进程开始的检查点集合构成了一个恢复线。
图 3 恢复线、Domino 效应
２．４ Ｄｏｍｉｎｏ效应 独立式检查点方法容易导致Ｄｏｍｉｎｏ效应。图３中，假设Ｐ２发生故障，回滚到检查点Ｃ。回滚使ｍ６无效，导致Ｐ１必须回滚到Ｂ，以使接收到的ｍ６无效。Ｐ１的回滚导致使ｍ７无效，又使得Ｐ０回滚。如此往复，导致了Ｄｏｍｉｎｏ效应，使得系统回滚到开始处。为了避免Ｄｏｍｉｎｏ效应，可以采用协作式检查点或者消息引导检查点，也可以把独立式检查点和事件日志结合起来。
２．５ 与外界交互
一个消息传递系统经常和外界交互接收输入数据或者输出计算结果。如果发生错误，外界不能只依靠回滚实现恢复。例如，一个打印机不能回滚到已经打印了一个字符之前的状态。因此系统在向外界输出结果之前，必须保证即使发生故障，也能从向外界输出后的状态中恢复到输出之前的状态。这通常称为输出提交问题。
类似的，系统从外界接收的消息也不能在恢复中重新生成。恢复机制必须把外界消息保存起来，在需要的时候可以获得这些消息。
２．６日志协议
在基于日志的协议中，进程不仅记录检查点，也记录与事件相关的足够日志信息。这对于与外界交互频繁的系统来说尤其有意义。有日志的协议可以有效避免Domino效应。
根据记录日志事件信息的时机，可以分为三种方法。悲观日志(pessimistic logging)，应用在事件可以被其它进程或外界看到之前，阻塞等待直到把事件相关信息存放到稳定存储上。乐观日志(optimistic logging)，应用不被阻塞，事件相关的日志信息异步记录到稳定存储上。因果日志(causal logging)，结合了以上两种方法的优点。
基于日志的协议以分段确定性(PWD：PieceWise Deterministic)假设作为基础。在这个假设下，恢复机制可识别出进程执行的所有非确定性事件。非确定性事件的例子包括接收消息、接收外界输入、中断等。
２．７ 稳定存储
稳定存储是一种存储介质，当断电后它所保存的值不会丢失。稳定存储可以用来记录检查点、事件日志或其他和恢复操作相关的信息。稳定存储经常和实现它的磁盘相混淆，但实质上还有几种稳定存储介质，包括磁带、磁鼓、非易失性内存。
２．８ 垃圾回收
检查点内容和事件日志都会占用存储资源。随着进程的执行，更多的恢复信息被收集，其中的一部分会变得无用。垃圾回收是指对这些无用信息的删除以释放存储资源。
垃圾回收的一般方法是识别出恢复线，丢弃恢复线之前事件相关的信息。例如，如果多个进程采用协调记录检查点协议来形成一致状态且总是从每个进程最近的检查点开始恢复，则可以丢弃前面所有的检查点。
３并行检查点协议分类
通过对消息传递系统中全局一致状态的分析可知，并行检查点设置和恢复技术包括两部分：各进程状态的保存和恢复，以及通信通道状态的保存和恢复。前者与单进程检查点内容密切相关，而对后者的处理协议可分成两大类：检查点协议和日志协议。检查点协议中，进程只记录描述进程状态信息的检查点。日志协议中，进程不仅记录检查点，也记录事件相关的日志信息。
３．１检查点协议
检查点协议不需要检测、记录以及重新回放事件，因而比日志协议简单。但它不保证已经发生事件的重放，因此不适合频繁和外界交互的应用。
检查点协议分为三种[2,3,8]，协作式检查点，独立式检查点，通信引导式检查点。
３．１．１协作式检查点
这种方法需要多个进程协调记录检查点以获得一致的全局状态，只需要每个进程在稳定存储上维护一个永久性检查点，降低了存储开销以及避免了垃圾回收操作。它的缺点是在向外界提交输出一个结果时需要协调记录一个全局的检查点，导致提交输出操作有较大延迟。
协作式检查点有以下几种方法：阻塞式、非阻塞式、基于同步时钟、最少检查点协调方法。
l阻塞式检查点算法。记录检查点时阻塞所有进程通信。该算法有一个协调器，首先记录一个检查点，然后向其他的进程发送记录检查点请求。当所有进程记录完检查点后恢复运行。
l非阻塞式检查点算法。记录检查点时不阻塞所有进程通信。分布式快照协议是这种算法的一个例子。协议中，有一个发起者首先记录一个检查点，然后广播发送标记到所有进程作为检查点请求。所有进程接收到第一个标记后马上记录检查点，进程在记录完检查点之后并向其他应用发送消息之前，再向所有进程广播发送一次标记。这个协议假定通信通道是可靠的即先进先出的，解决了可能出现的孤立消息问题。另一个方法是用检查点索引号代替标记。一个进程接收到附在应用消息上的索引号后与本地检查点索引号比较，如果小则记录检查点。
l基于时钟同步的方法。松散同步时钟可以在几乎同一时间激活所有参与进程的检查点记录操作，而不用特殊的检查点发起者。通过运行最快的节点不断发送同步时间限制时钟偏移在一定范围内。
l最少检查点协调方法。协作式检查点要求所有的进程参与检查点记录。当系统规模很大时可扩展性成为问题。可以控制只有直接或间接和发起者发生通信关系的进程记录新的检查点，以此减少在一次检查点操作中参与的进程数。
３．１．２独立式检查点
这种方法中，进程具有极大的自主性来决定记录检查点的时机，例如在进程状态信息量小的时候记录。它的缺点是：1）容易产生Domino效应；2）进程可能会记录不属于全局一致状态的无用检查点，导致不必要的开销；3）每个进程要维护多个检查点，必须周期性的激活垃圾回收删除不再使用的检查点；4）不适合和外界交互频繁的应用，因为向外界输出时需要全局的协调操作，导致开销的增加。
为了在恢复时获得一致全局检查点，进程要记录检查点之间的依赖关系。采用如下技术：设Ci,x
为进程Pi的第x个检查点，x称为检查点索引。Ii,x表示检查点区间，位于Ci-1,x和Ci,x之间。如图4所示。如果Pi在区间Ii,x向Pj发送一个消息m，它把(i,x)捎带在m上，当Pj在Ij,y区间收到m，进程Pj就记录从Ii,x到Ij,y的依赖，当Pj记录检查点Cj,y时把依赖关系存到稳定存储上。在以后的恢复中，通过依赖关系获得一致的全局状态。有两种方法获得一致全局状态，一种是回滚依赖图(rollback-dependency graph)方法，另一种是检查点图(checkpoint graph)方法，不再详述。
图 4 检查点索引和检查点间隔
３．１．３通信引导式检查点
在这种方法中，进程要记录两种检查点，一种是进程各自独立记录的，称为局部检查点，另一种是进程被强制记录的，称为强制检查点。进程根据接收到的其他进程消息捎带来的信息决定是否记录强制检查点。和协作式检查点相比，这种方法不需要交换专门的消息。
有两种通信引导检查点方法，基于模型的检查点(model-based checkpointing)和基于索引的检查点(index-based checkpointing)。
l基于模型的检查点。首先建立一个模型，然后根据捎带在应用消息上的暗示来测试导致不一致状态的模式是否发生。如果发现将发生不期望的模式，则记录强制检查点来避免。也可以通过该方法避免记录无效检查点。
l基于索引的检查点。系统为所有的局部和强制检查点建立索引，各个进程具有相同索引的检查点形成一致状态。索引捎带在应用消息上来帮助接收者确定是否记录一个强制检查点，例如当捎带的索引比局部检查点索引大时记录一个强制检查点。另外，捎带更多的消息可以减少强制检查点的记录。
３．２日志协议
日志协议把进程的执行看成非确定状态区间序列，每个区间以非确定事件的执行开始。协议假定所有的非确定事件都可以被识别，同时事件相关的信息都可以记录到稳定存储上。另外，进程也记录检查点。
一个进程的状态依赖于非确定事件，但是该事件在恢复阶段不能重新生成，这样的进程称为孤立进程(orphan process)。产生孤立进程将导致系统的不一致状态。日志协议可保证在执行恢复操作时不产生孤立进程从而获得一致的全局状态。
日志协议分为三种[2,5]，悲观日志，乐观日志，因果日志。
３．２．１悲观日志
悲观日志假定任何非确定事件之后都可能发生故障。最直接的实现方式是在事件影响计算结果之前，事件日志信息都已经存到稳定存储上。
图5说明了悲观日志协议。在正常执行时，P0、P1、P2记录事件日志以保证在恢复时重新生成消息。假设P1和P2发生错误，然后从检查点B和C开始恢复执行，在这个过程中，重新生成正常执行时的消息并按原来的顺序发送。一旦恢复完成，这两个进程和P0处于一致的全局状态，P0包含从P1发来的消息m7。
图 5 悲观日志
悲观日志导致很高的开销。可以采用特殊的硬件降低开销。例如，采用非易失性内存作为稳定存储，另外一种形式是采用专门的总线记录日志消息。也可以不采用硬件，如基于发送方消息日志把消息记录在发送方动态内存内。
３．２．２乐观日志
这种方法中，事件日志信息以易失性日志的形式临时保存，然后周期地存放到稳定存储。它乐观地假设在发生故障之前能记录完日志。因此，应用可继续执行，不必阻塞等待日志保存到稳定存储。和悲观日志相比，乐观日志必须记录多个检查点导致垃圾回收算法相对复杂。另外可能产生孤立进程。
图6说明了乐观日志协议。假设m5相关的事件日志记录到稳定存储之前P2发生故障。此时，P1变成了孤立进程，必须回滚取消接收m6的操作，P1回滚操作导致P0取消接收到m7的操作。要正确执行取消操作，必须记录进程消息之间的依赖关系，以保证恢复到最近的全局一致状态。
乐观日志必须记录多个检查点导致垃圾回收算法相对复杂。如P2故障导致P1从检查点B恢复而不是最近的检查点D恢复。另外，输出提交需要多个进程协调而延迟输出提交。
图 6 乐观日志
３．２．３因果日志
因果日志协议结合了乐观日志和悲观日志的两者的优点。一方面，它避免了同步访问稳定存储的操作；另一方面，它允许每个进程独立地提交输出操作而不产生孤立进程。另外，在恢复时能保证进程回滚到最近的存放在稳定存储上的检查点。但这些优势的获得是以复杂的恢复协议为代价的。
因果日志协议中事件日志记录先发生于进程某一状态。这种先后关系基于Lamport的先发生关系[1]，即如果进程A的发送事件a导致发送消息m给进程B，B的消息接收事件b触发接收，则a先于b。每个进程的事件日志中都包含这种先后依赖关系，一般用一个有向依赖图来描述。进程可以根据依赖关系指导其它进程触发事件或重新发送消息。
３．３协议比较
表１给出了不同协议在几方面内容的比较。
表1协议比较
４检查点存储技术
基于磁盘、非易失性内存稳定设备的检查点技术需要向稳定的存储设备存储大量的检查点，带来很大内容存储开销。因此提出了无盘检查点[6,7]，主要思想是利用内存等非稳定存储减少记录检查点到稳定设备上的开销。它可以恢复部分部件损坏故障，但是当整个系统故障（如突然断电）时无法恢复。有相关研究提出了两层架构方案，一层是实现频繁的无盘检查点，另一层是实现相对较长间隔的稳定存储检查点。
本部分主要阐述无盘检查点相关内容，其中介绍的检查点记录方法也适用于稳定存储介质。
４．１检查点记录
无盘检查点情况下，检查点都存放在内存中。有三种方法实现检查点记录：(1)简单无盘检查点技术，把进程的地址空间和寄存器内容存放到内存中。 (2)增量检查点技术，当要记录一个检查点时，把进程虚拟地址空间的所有页设置成只读状态，当应用写一个页时，会引发一个异常，检查点系统则在异常处理中把要写的页作一个备份，并把页设成读写状态。 (3)Forked(或copy-on-write)方法，记录检查点时，进程先clone自己，这个clone就是无盘检查点。当要回滚，进程使用clone 的状态回写，或者把clone当作进程运行。
４．２检查点编码
在使用稳定存储时，检查点或事件日志可直接存放。在使用非稳定存储的情况下，利用检查点处理器内存来存放所有应用程序处理器内存上的检查点编码。当某些应用程序处理器故障，则它们的检查点可以通过未发生故障的处理器的检查点和编码计算得到并进行恢复。检查点编码有以下方法：
l简单奇偶方法。假设有一个检查点处理器，有n个应用程序处理器，检查点处理器上的字节表示为：
B j ckp= B j1⊕B j2⊕…⊕B j n (j表示第j个字节)
该方法能容忍一个处理器故障。当某一个应用程序处理器故障，则可以通过该公式计算出检查点内容，并选择备用处理器进行恢复。
l镜像。n个备份处理器能容忍n个处理器故障。l一维奇偶方法。n个应用处理器，分成m组，每个组提供一个检查点处理器，采用奇偶方法容错，整体可容忍m个处理器故障。
l二维奇偶方法。应用处理器被组织成二维网格的形式。在网格的每一行和每一列都有一个检查点处理器。可以容忍任何两个处理器故障。
l Hamming码方法。n个应用处理器，增加logn 个检查点处理器，可以容忍任意两个处理器故障。l EVENODD 编码。两个备份处理器，容忍任意两个处理器故障。
l Reed-Solomon编码。m个备份处理器能容忍任意m个处理器故障。
４．３针对大规模系统的无盘检查点技术 目前，Oak Ridge实验室正在研究针对大规模系统(如BlueGene/L)的无盘检查点技术。研究中
采用一种点对点无盘检查点算法[6]。算法中把进程状态向相邻的多个进程复制，相邻进程执行同样的操作。相邻进程的个数决定进程的容错度。
在进行的试验中，对具体的FFT算法使用检查点技术并进行了分析。可以在FFT算法的不同阶段采用协作式检查点算法或非协作式检查点算法。
５采用并行检查点技术的ＭＰＩ系统 检查点可以在两个级别实现：核心级和用户级。核心级实现的缺点是要记录进程的所有状态，检查点内容存储开销大，在大规模系统当中几乎是不可行的。优点是可以直接访问并记录与用户进程相关的核心数据结构。用户级实现的优点是用户可以控制检查点的位置、内容，具有一定自主性。缺点是无法直接访问核心数据结构。
MPI广泛应用于MPP和机群系统等并行系统环境。在MPI库实现检查点算法具有用户级实现的特点，另外具有可移植性和透明性的优点。当前有很多采用并行检查点技术的MPI系统[8--13]，包括MPICH-V、MPICH-V2、CoCheck、LAM/MPI、Starfish MPI等。
1）MPICH-V：该项目利用检查点技术适应节点的动态性，如在网格环境下节点的随时加入和退出。基于非协作检查点悲观日志算法，每一个计算进程和一个Memory Channel进程相关联，发送的消息按序记录在Memory Channel中，接收消息向Memory Channel请求。使带宽利用率减半，极大影响性能。
2）MPICH_V2：同MPICH-V相比，也是基于非协作检查点悲观日志算法，但是移去了Memory Channel，需要更少的可靠的节点来运行必需的服务进程。
3)CoCheck：检查点机制构建在MPI层之上，利用Condor库来记录单进程的检查点状态。能为应用提供透明的检查点和进程迁移功能，可以方便的移植到不同的MPI实现上。它的基本思想是保证网络上没有正在传递的消息，这样每个进程就可以记录检查点并获得一致的全局状态。实现了协作式检查点算法。
4)LAM/MPI：结合Berkeley实验室的核心级进程检查点系统BLCR，提供检查点操作接口。
LAM/MPI实现了协作式检查点算法。通过mpirun命令，所有的mpi进程初始化检查点操作，进程之间开始相互协调以通过本地检查点实现一致的全局检查点。LAM/MPI通过Staggered All-to-All算法[9]保证在记录检查点时通道上没有消息传递，以避免消息事件影响。
5)Starfish MPI：能适应节点动态变化情况，提供内建的检查点功能。使用严格的原子组通信协议实现通信功能，避免了Cocheck中使用的消
息清除协议。另外Starfish支持进程迁移以实现负载均衡。Starfish支持协作式和非协作式检查点算法。
除了上述和检查点技术相关的MPI研究项目，MPICH-GF研究在网格环境中引入检查点功能。它试图对网格环境下的应用进行容错，实现应用在节点故障后的可恢复计算。
６评价及结论
采用检查点协议的容错系统中访问稳定存储是主要开销。协作式检查点通过通信来协调记录检查点，而通信开销较小，因此比独立式检查点具有优势：每个进程只需记录一个检查点，垃圾回收简单，不易发生Ｄｏｍｉｎｏ效应，容易恢复。通信引导检查点通过原型系统证明当进程数增长时可扩展性不好。在进程随机位置的强制检查点的引入，导致某一应用对稳定存储需求的不可预测性进而影响检查点放置策略。这些缺点影响了它的实际应用。
日志协议应用在和外界交互频繁的系统中具有明显的优势。它可以快速向外界提交输出并且记录输入日志，也能有效处理非确定事件，这在单纯采用检查点协议的系统中是不可能的。可以把协作式检查点和日志协议结合以同时获得两者的优点，如协作式检查点具有的快速恢复和易于垃圾回收及日志协议具有的快速输出提交特点。另外，两者结合使得基于发送方的日志协议不必把易失性的消息日志存放到稳定存储，这样就不需要维护大量日志，使得开销小且实现简单。
由于利用磁介质记录检查点延迟开销大，非易失性内存价格昂贵导致容量上的限制，因此采用无盘检查点技术可以弥补这两面的不足。另外采用两层架构方案，可以对整个系统如断电导致的严重故障进行容错。
并行计算系统中主要使用ＭＰＩ库开发应用。在ＭＰＩ库层实现检查点具有透明性和可移植性等优点，是实现系统容错的一种有效途径。
在大规模并行系统上采用检查点技术实现系统容错仍然存在有待解决的问题，比如削减由检查点引入的时间开销；压缩检查点占用空间，减小空间开销；优化协议，减小传输负载和通信开销。目前的许多研究项目正致力于对这些问题的解决。
参 考 文 献
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孙国忠 男，1973年生，在读博士研究生，主要研究方向为高性能计算、计算机系统软件。
李艳红 女，１９７９年生，在读硕士研究生，主要研究方向为高性能计算、机群操作系统。
樊建平 男，１９６３年生，博士，研究员，博导，主要研究方向为高性能计算机系统结构、计算机系统软件。
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
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。
基于FPGA的并行计算技术
基于FPGA的并行计算技术 更新于2012-03-13 17:15:57 文章出处:互联网 1 微处理器与FPGA 微处理器普遍采用冯·诺依曼结构，即存储程序型计算机结构，主要包括存储器和运算器2个子系统。其从存储器读取数据和指令到运算器，运算结果储存到存储器，然后进行下一次读取-运算-储存的操作过程。通过开发专门的数据和指令组合，即控制程序，微处理器就可以完成各种计算任务。冯·诺依曼型计算机成功地把信息处理系统分成了硬件设备和软件程序两部分，使得众多信息处理问题都可以在通用的硬件平台上处理，只需要开发具体的应用软件，从而极大地降低了开发信息处理系统的复杂性。然而，冯·诺依曼型计算机也有不足之处，由于数据和指令必须在存储器和运算器之间传输才能完成运算，使得计算速度受到存储器和运算器之间信息传输速度的限制，形成所谓的冯·诺依曼瓶颈[1]；同时，由于运算任务被分解成一系列依次执行的读取-运算-储存过程，所以运算过程在本质上是串行的，使并行计算模式在冯·诺依曼型计算机上的应用受到限制。 受到半导体物理过程的限制，微处理器运算速度的提高已经趋于缓慢，基于多核处理器或者集群计算机的并行计算技术已经逐渐成为提高计算机运算性能的主要手段。并行计算设备中包含多个微处理器，可以同时对多组数据进行处理，从而提高系统的数据处理能力。基于集群计算机的超级计算机已经成为解决大型科学和工程问题的有利工具。然而，由于并行计算设备中的微处理器同样受冯·诺依曼瓶颈的制约，所以在处理一些数据密集型，如图像分析等问题时，计算速度和性价比不理想。 现场可编程门阵列（FPGA）是一种新型的数字电路。传统的数字电路芯片都具有固定的电路和功能，而FPGA可以直接下载用户现场设计的数字电路。FPGA技术颠覆了数字电路传统的设计-流片-封装的工艺过程，直接在成品PFGA芯片上开发新的数字电路，极大地扩大了专用数字电路的用户范围和应用领域。自从20世纪80年代出现以来，FPGA技术迅速发展，FPGA芯片的晶体管数量从最初的数万个迅速发展到现在的数十亿个晶体管[2]，FPGA 的应用范围也从简单的逻辑控制电路发展成为重要的高性能计算平台。 FPGA芯片中的每个逻辑门在每个时钟周期都同时进行着某种逻辑运算，因此FPGA本质上是一个超大规模的并行计算设备，非常适合用于开发并行计算应用。目前，FPGA已被成功地应用到分子动力学、基因组测序、神经网路、人工大脑、图像处理、机器博弈等领域，取得了数十到数千倍的速度提高和优异的性价比[3-18]。
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。
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/31333557.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/31333557.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
高性能计算报告
高性能计算实验报告 学生姓名：X X 学号：XXXXXXXXXX 班号：116122 指导教师：郭明强 中国地质大学（武汉）信息工程学院 第一题
1.编写console程序 2.由下图看出，电脑是双核CPU 3.多线程程序，利用windowsAPI函数创建线程
代码 #include"stdafx.h" #include
} 第二题多线程实现计算e和π的乘积 代码 #include"stdafx.h" #include"windows.h" #define num_steps 2000000 #include 并行计算在信息安全中的应用介绍 目前，并行计算的应用已经是十分广泛，涉及数学，物理，生物，化学，环境科学等各个学科。高性能并行计算及其应用的重要内容涉及一些经典问题的并行算法研究，如网络与排序算法、图论算法、互联网络及其路由算法、VLS布局算法等，也涉及遗传算法、基因测序、量子计算、素性检验等等。并行计算在计算机、物理和数学等方面的研究也推动了信息安全学科的发展。并行计算在信息安全方面的应用主要在于密码学方面。而随着量子物理学的发展，又产生了一个全新的事物：量子计算机。 在数学家香农（Claude E.Shanon）创立的信息论中，用严格的数学方法证明了这么一个结论：一切密码算法，除了一次一密以外，在理论上都是可以破解的。这些密码算法，包括现在的和过去的，已知的和未知的，不管它多么复杂、多么先进，只要有足够强大的计算机，有足够多的密文，一定可以破译。通过设计有效算法利用并行计算来破译密码，是密码学研究的一个方面，通过这种研究可以进一步推动密码学的发展。那么有没有一个超越数学的方法来研究密码呢？ 物理学从经典物理学发展到相对论，又发展到量子物理学，每一步都使我们对世界有更深刻的理解，并带来新的技术进步。在信息安全方面，量子物理学以意想不到的方式带来了全新的思路和技术。 量子物理技术在密码学上的应用分为两类：一是利用量子计算机对传统密码体制的分析；二是利用单光子的测不准原理实现通讯过程中的信息保密，即量子密码学。 量子计算机是一种传统意义上的极大规模并行计算系统，利用量子计算机可以在几秒钟内分解RSA 129的公钥，而传统计算机需要数月时间。与经典计算机相比，量子计算机最重要的优越性体现在量子并行计算上。因为量子并行处理，一些利用经典计算机只存在指数时间算法的问题，利用量子计算机却存在多项式时间算法。这方面最著名的一个例子当推Shor在1994年给出的关于大数因子分解的量子多项式算法。 大数的因子分解是数学中的一个传统难题，现在人们普遍相信，对于经典计算机，大数因子分解不存在有效的多项式时间算法。这一结果在密码学中有重要应用，著名的RSA算法的安全性就基于大数因子分解。但Shor却证明，利用量子计算机，可以在多项式时间内将大数分解，这一结果向RSA公钥系统的安全性提出了严重挑战。 不过，量子计算机的实验方案还很初步。现在的实验只制备出单个的量子逻辑门，远未达到实现计算所需要的逻辑门网络。但是，总体来讲，实现量子计算，已经不存在原则性的困难。按照现在的发展速度，可以比较肯定地预计，在不远的将来，量子计算机一定会成为现实，虽然这中间还会有一段艰难而曲折的道路。 量子计算机有如此强大的计算功能，可以想象在不久的将来，各种密码算法都能够被轻易的破解出来。 而量子计算机对传统密码技术带来严重挑战的同时，也带来了全新的量子密码技术。 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 ANSYS高性能并行计算 作者：安世亚太雷先华 高性能并行计算主要概念 ·高性能并行计算机分类 并行计算机主要可以分为如下四类：对称多处理共享存储并行机（SMP，Symmetric Multi-Processor）、分布式共享存储多处理机（DSM，Distributied Shared Memory）、大规模并行处理机（MPP，Massively Parallel Processor）和计算机集群系统（Cluster）。 这四类并行计算机也正好反映了高性能计算机系统的发展历程，前三类系统由于或多或少需要在CPU、内存、封装、互联、操作系统等方面进行定制，因而成本非常昂贵。最后一类，即计算机集群系统，由于几乎全采用商业化的非定制系统，具有极高的性能价格比，因而成为现代高性能并行计算的主流系统。它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。高性能并行计算的基本原理就是将问题分为若干部分，而相连的每台计算机（称为节点）均可同时参与问题的解决，从而显著缩短解决整个问题所需的计算时间。 ·集群互联网络 计算机集群系统的互联网络大体上经历了从Ethernet到Giganet、Myrinet、Infiniband、SCI、Quadrics(Q-net)等发展历程，在“延时”和“带宽”两个最主要指标上有了非常大的改善，下表即是常用的互联方式： ANSYS主要求解器的高性能并行计算特性 ANSYS系列CAE软件体系以功能齐全、多物理场耦合求解、以及协同仿真而著称于世。其核心是一系列面向各个方向应用的高级求解器，并行计算也主要是针对这些求解器而言。 ANSYS的主要求解器包括： Mechanical：隐式有限元方法结构力学求解器； CFX ：全隐式耦合多重网格计算流体力学求解器； AUTODYN：显式有限元混合方法流固耦合高度非线性动力学求解器； LS-DYNA：显式有限元方法非线性结构动力学求解器； FEKO：有限元法、矩量法、高频近似方法相互混合的计算电磁学求解器； ·高性能并行计算的典型应用 现代CAE计算的发展方向主要有两个：系统级多体耦合计算和多物理场耦合计算，前者摒弃了以往只注重零部件级CAE仿真的传统，将整个对象的完整系统（如整机、整车）一次性纳入计算范畴；后者在以往只注重单一物理场分析（如结构力学、流体力学）的基础上，将影响系统性能的所有物理因素一次性纳入计算范畴，考虑各物理因素综合起来对分析对象的影响。因此，可以说，高性能并行计算也是CAE的发展方向，因为它是大规模CAE 应用的基石。例如，在航空航天领域，需要高性能并行计算的典型CAE应用有： –飞机/火箭/导弹等大型对象整体结构静力、动力响应、碰撞、安全性分析，整体外流场分析，多天线系统电磁兼容性及高频波段RCS分析，全模型流体－结构－电磁耦合分析；–航空发动机多级转子/静子联合瞬态流动分析，流体－结构－热耦合分析； –大型运载火箭/导弹发射过程及弹道分析…… · ANSYS求解器对高性能并行计算的支持 作为大型商用CAE软件的领头雁，ANSYS在对高性能并行计算的支持方面也走在所有CAE软件的前列，其各个求解器对高性能并行系统的支持可用下表描述： 什么是并行计算 并行计算（parallel computing）是指，在并行机上，将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者增大求解应用问题规模的目的。 由此，为了成功开展并行计算，必须具备三个基本条件： (1) 并行机。并行机至少包含两台或两台以上处理机，这些处理机通过互连网络相互连接，相互通信。 (2) 应用问题必须具有并行度。也就是说，应用可以分解为多个子任务，这些子任务可以并行地执行。将一个应用分解为多个子任务的过程，称为并行算法的设计。 (3) 并行编程。在并行机提供的并行编程环境上，具体实现并行算法，编制并行程序，并运行该程序，从而达到并行求解应用问题的目的。 并行计算的主要研究目标和内容 对于具体的应用问题，采用并行计算技术的主要目的在于两个方面： (1) 加速求解问题的速度。 (2) 提高求解问题的规模。 组成并行机的三个要素为： ?结点（node）。每个结点由多个处理器构成，可以直接输入输出（I/O）。?互联网络（interconnect network）。所有结点通过互联网络相互连接相互通 信。 ?内存（memory）。内存由多个存储模块组成，这些模块可以与结点对称地分布在互联网络的两侧，或者位于各个结点的内部。 并行编程模型 1.共享内存模型 a)在共享编程模型中，任务间共享统一的可以异步读写的地址空间。 b)共享内存的访问控制机制可能使用锁或信号量。 c)这个模型的优点是对于程序员来说数据没有身份的区分，不需要特别清楚任务间的单数据通信。程序开发也相应的得以简化。 d)在性能上有个很突出的缺点是很难理解和管理数据的本地性问题。 2.线程模型 在并行编程的线程模型中，单个处理器可以有多个并行的执行路径。 3.消息传递模型 消息传递模型有以下三个特征： 1）计算时任务集可以用他们自己的内存。多任务可以在相同的物理处理器上，同时可以访问任意数量的处理器。 2）任务之间通过接收和发送消息来进行数据通信。 3）数据传输通常需要每个处理器协调操作来完成。例如，发送操作有一个接受操作来配合。 4.数据并行模型 数据并行模型有以下特性： 并行工作主要是操纵数据集。数据集一般都是像数组一样典型的通用的数据结构。 任务集都使用相同的数据结构，但是，每个任务都有自己的数据。 每个任务的工作都是相同的，例如，给每个数组元素加4。 在共享内存体系结构上，所有的任务都是在全局存储空间中访问数据。在分布式存储体系结构上数据都是从任务的本地存储空间中分离出来的。 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，并行计算在信息安全中的应用介绍
计算机前沿课程报告
ANSYS高性能并行计算
并行计算综述
计算机技能高考基础知识(常考知识点记忆)精编版