并行计算
VS2010中Parallel类实现并行计算
本文来自IT168网站作者：陈良乔
在本系列的第一篇文章“Visual Studio 2010对并行计算的支持”中，我们简要地介绍了微软为并行计算提供了完整的解决方案。如果你是一个.NET程序员，同时又在进行并行计算方面的开发，那么即将发布的.NET Framework 4.0将是微软送给你的一份大礼。
在.NET Framework 4.0中，在库的层次上，微软提供了大量的新内容来帮助程序员完成应用程序的并行化，其中包括Parallel LINQ(PLINQ)，Task Parallel Library(TPL)和Coordination Data Structures。这里我们就先来介绍一下最简单最常用的TPL。
将跟随Visual Studio 2010一起发布的.NET Framework 4.0将包含很多基于库的对并行计算的支持。包括数据的并行化，任务的并行化等等，这一切都通过一个共同的工作调度器进行管理。这些新的类型和类，将在System.Threading，System.Threading.Tasks，System.Linq，和
System.Collections.Concurrent这些名字空间中提供。通过这些新的类型和类，开发人员将无需面对如今复杂的多线程开发模式，而可以直接使用.NET Framework，更加高效简便地开发支持并行计算的应用程序，从而更加充分地利用多核CPU的优势，随着计算核心或者处理器的增加，以提升应用程序的性能。
而在.NET Framework中，Task Parallel Library (TPL)是其Parallel Extensions中一个重要组成部分，它提供了一种简便的多线程开发方式，通过它所提供的类或者函数，可以让程序员轻松地实现并行计算。其中，最简单的就是它的Parallel类
Parallel类
Parallel类就是TPL中的一个用于支持并行计算的类。Parallel类提供了诸多的静态函数，只需要简单的函数调用，我们就可以对常用的for循环，foreach循环进行并行化。下面我们通过一些实际的例子，来看看如何利用这个类将我们的应用程序并行化，以吃上多核这“免费的午餐”。
创建示例项目
为了演示如何将一个现有的项目并行化，我们需要先创建一个示例项目。在这个项目中，我们将模拟对数据的串行操作，然后介绍如何利用Parallel类将对数据的串行操作并行化，以充分利用多核CPU 的优势，从而提升应用程序的性能。
在Visual Studio 2010中，我们新创建一个Visual C#的控制台应用程序。然后在这个项目中添加一个类Employee，其实现代码如下：
using System;
using System.Collections.Generic; using System.Linq;
using System.Text; namespace ParallelDemo
{
// 职员类
public class Employee
{
public string FirstName
{
get;
set;
}
public string LastName
{
get;
set;
}
public string Address {
get;
set;
}
public DateTime HireDate {
get;
set;
}
public int EmployeeID {
get;
set;
}
// 模拟对数据的处理
public static decimal Process(Employee employee)
{
Console.WriteLine("Processing {0}", employee.EmployeeID); // 产生一个随机数
// 用以表示处理当前数据需要的时间
var rand = new Random(https://www.wendangku.net/doc/5a9536014.html,lisecond);
var delay = rand.Next(1, 5);
var count = 0;
var process = true;
while (process)
{
System.Threading.Thread.Sleep(1000);
count++;
if (count >= delay)
process = false;
}
return delay;
}
}
// 职员列表类
// 这是我们需要处理的数据
public class EmployeeList : List
{
public EmployeeList()
{
// 将职员添加到列表中
Add(new Employee { EmployeeID = 1, FirstName = "张", LastName = "三", HireDate = DateTime.Parse("1/1/2007") });
Add(new Employee { EmployeeID = 2, FirstName = "李", LastName = "四", HireDate = DateTime.Parse("3/15/2006") });
Add(new Employee { EmployeeID = 3, FirstName = "王", LastName = "麻子", HireDate = DateTime.Parse("6/17/2005") });
Add(new Employee { EmployeeID = 4, FirstName = "赵", LastName = "匡胤", HireDate = DateTime.Parse("3/19/2000") });
Add(new Employee { EmployeeID = 5, FirstName = "钱", LastName = "进", HireDate = DateTime.Parse("7/17/2003") });
Add(new Employee { EmployeeID = 6, FirstName = "孙", LastName = "俊鹏", HireDate = DateTime.Parse("9/13/2005") });
Add(new Employee { EmployeeID = 7, FirstName = "李", LastName = "明", HireDate = DateTime.Parse("12/3/2002") });
Add(new Employee { EmployeeID = 8, FirstName = "周", LastName = "大勇", HireDate = DateTime.Parse("7/1/2008") });
Add(new Employee { EmployeeID = 9, FirstName = "吴", LastName = "明子", HireDate = DateTime.Parse("1/7/2008") });
Add(new Employee { EmployeeID = 10, FirstName = "郑", LastName = "邦万", HireDate = DateTime.Parse("11/1/2001") });
Add(new Employee { EmployeeID = 11, FirstName = "王", LastName = "朝", HireDate = DateTime.Parse("4/21/2006") });
Add(new Employee { EmployeeID = 12, FirstName = "冯", LastName = "玛丽", HireDate = DateTime.Parse("7/19/2006") });
Add(new Employee { EmployeeID = 13, FirstName = "陈", LastName = "良乔", HireDate = DateTime.Parse("3/9/2001") });
Add(new Employee { EmployeeID = 14, FirstName = "褚", LastName = "春晖", HireDate = DateTime.Parse("7/15/2005") });
Add(new Employee { EmployeeID = 15, FirstName = "卫", LastName = "斯理", HireDate = DateTime.Parse("8/6/2003") });
Add(new Employee { EmployeeID = 16, FirstName = "蒋", LastName = "中正", HireDate = DateTime.Parse("5/18/2005") });
Add(new Employee { EmployeeID = 17, FirstName = "沈", LastName = "洋洋", HireDate = DateTime.Parse("8/5/2002") });
Add(new Employee { EmployeeID = 18, FirstName = "韩", LastName = "斌", HireDate = DateTime.Parse("10/1/2006") });
Add(new Employee { EmployeeID = 19, FirstName = "杨", LastName = "雪", HireDate = DateTime.Parse("12/7/2002") });
Add(new Employee { EmployeeID = 20, FirstName = "朱", LastName = "辉", HireDate = DateTime.Parse("3/30/2001") });
DateTime.Parse("12/7/2002") });
Add(new Employee { EmployeeID = 20, FirstName = "朱", LastName = "辉", HireDate = DateTime.Parse("3/30/2001") });
}
}
}
}
}
}
在这段代码中，我们新创建了一个表示公司职员信息的类Employee以及管理公司所有职员的类EmployeeList，这里为了简便，我们只是在构造函数中人为地添加了一些要处理的数据，在实际应用中，这些数据可以来自文件，也可以来自数据库。EmployeeList这就是我们需要处理的数据集合。
使用Parallel.For进行并行化
通常我们在处理大量相互独立的同类数据的时候，比如vector，list这些容器中的数据，都会用到for 循环。利用for循环，我们遍历数据集中的每一个数据并进行处理。在以前的单核时代，我们要处理EmployeeList中的所有数据，通常会这样做：
// 输出函数开始执行信息
private static void Start(string strMethod)
{
start = DateTime.Now;
Console.WriteLine("{0} process started at {1}", strMethod, start);
}
// 输出函数结束执行信息，报告函数执行的时间
private static void End(string strMethod)
{
end = DateTime.Now;
TimeSpan jobTime = end.Subtract(start);
// 输出函数执行耗时
Console.WriteLine("{0} finished at {1} and took {2}",
strMethod, end, jobTime);
Console.WriteLine();
}
// 标准的for循环
private static void StandardForLoop()
{
// 输出函数开始执行
Start("StandardForLoop");
for (int i = 0; i < employeeData.Count; i++)
{
Console.WriteLine("Starting process for employee id {0}",
employeeData[i].EmployeeID);
decimal span = Employee.Process(employeeData[i]);
Console.WriteLine("Completed process for employee id {0} process took {1} seconds",
employeeData[i].EmployeeID, span);
Console.WriteLine();
}
// 输出函数结束执行
End("StandardForLoop");
}
在StandardForLoop函数中，我们利用标准的for循环，遍历了employeeData中的每一个数据，并对数据进行了处理。普通的for循环是串行的，只能运行在CPU的一个运算核心上，如果这段程序运行在多核CPU上，在程序执行for循环的时候，你会发现CPU只有一个运算核心在工作，其他基本上都处于空闲状态。这是对宝贵的CPU资源的极大浪费。
面对这种简单独立的for循环，我们可以利用TPL提供的Parallel.For将其并行化，以充分利用多核CPU的运算能力。我们利用Parallel.For将上面的普通for循环改写如下：
// 添加相应的名字空间
using System.Threading;
//…
// 并行的for循环
private static void ParallelForMethod()
{
Start("ParallelForMethod");
// 并行的for循环
Parallel.For(0, employeeData.Count, i =>
{
Console.WriteLine("Starting process for employee id {0}",
employeeData[i].EmployeeID);
decimal span = Employee.Process(employeeData[i]);
Console.WriteLine("Completed process for employee id {0}",
employeeData[i].EmployeeID);
Console.WriteLine();
});
End("ParallelForMethod");
}
为了使用Parallel类，我们首先需要声明System.Threading名字空间，Parallel类就在这个名字空间中。Parallel.For实际上是Parallel类提供的一个静态方法，它的第3个参数是类型为Action的委托，在这段代码中，我们直接使用Lambda表达式来将一个匿名函数直接“内联”作为Parallel.For方法的参数。从上面的代码我们也可以看出，将一个普通的串行的for循环改造为一个并行的for循环非常的容易，只要按照相应的规则调用Parallel.For函数就可以了，而运行时中的任务调度器会自己去进行任务的调度，硬件的分配等复杂而繁琐的事情，开发者则坐享其成。
通过使用Parallel.For对程序进行改写，可以充分利用多核CPU的运算能力，让应用程序的性能有大幅度的提升。在我的双核CPU上测试的结果是，程序性能有将近两倍的提升。
图1，Parallel.For所带来的性能提升
图2，充分利用CPU的计算能力
在Parallel.For中访问共享变量
使用Parallel.For需要注意的是，Parallel.For循环中的循环次序是乱的，并不像标准的for循环那样按照从小到大或者从大到小的顺序执行。从上面的截图中我们也可以发现，Parallel.For所处理的Emplee 的ID是混乱的，并不像标准for循环那样从0到20的顺序处理。这一点我们在使用Parallel.For循环的时候要特别注意，如果你的循环对次序有要求，上一次循环是下一次循环的输入，或者是每次循环之间有相同的数据要处理，那么就不能简单地使用Parallel.For循环来并行化程序，需要做一些特殊的处理。比如，我们要统计某一个数据范围内的所有素数的个数，利用串行算法，我们可以实现如下：// 判断某一个数是否是素数
static bool IsPrime(int valueToTest)
{
int upperBound = (int)Math.Sqrt(valueToTest);
for (int i = 2; i <= upperBound; i++)
{
if (valueToTest % i == 0) return false;
}
return true;
}
// 获取素数的数量
private static void GetPrimeCount()
{
// 定义范围
const int UPPER_BOUND = 4000000;
while (true)
{
int totalPrimes = 0;
var sw = System.Diagnostics.Stopwatch.StartNew();
for (int i = 2; i < UPPER_BOUND; i++)
{
if (IsPrime(i)) totalPrimes++;
}
// 输出耗时
Console.WriteLine("Sequential: {0} found in {1}",
totalPrimes, sw.Elapsed);
Console.ReadLine();
}
}
根据我们前面的示例代码，以上的并行化代码是不是看起来都很正确呢?当我们编译执行这个应用程序的时候，才会发现结果不对。这是因为程序并行化之后，多个执行单元访问同一个共享变量，当其中某一个执行单元在修改这个共享变量时，如果这时另外一个执行单元也恰好想访问这个变量，第二个执行单元的访问就会失败。针对这种情况，我们需要使用Interlocked类(或者其他的类)的函数来访问相应的共享变量，修改共享变量的值，就不会有这个问题了。我们将算法修改如下：Parallel.For(2, UPPER_BOUND, i =>
{
// 正确的共享变量访问方式
if (IsPrime(i)) Interlocked.Increment(ref totalPrimes);
});
经过这样的修改，我们就可以得到正确的计算结果了。
控制Parallel.For循环的执行
我们都知道，在普通for循环中，我们可以使用break或者continue关键词来控制for循环的执行，在一些特殊的情况下跳出for循环的执行或者是继续for循环的下一次执行。遗憾的是，这两个关键字不能使用在Parallel.For循环中。那么我们又如何控制Parallel.For循环的执行呢?Parallel.For函数提供了一些重载版本，这些重载的Parallel.For函数可以接受一个Action作为参数，而我们可以利用ParallelLoopState对象来控制Parallel.For函数的执行，ParallelLoopState对象是由运行时在后台创建的，我们还可以将ParallelLoopState命名为我们喜欢的名字，比如PrimeLoopState等等。这个对象有两个函数，Stop和Break，可以分别用来控制Parallel.For的执行。
其中，如果我们调用Stop，表示Parallel.For的执行立刻停止，无论其他执行单元是否达到停止的条件。而如果我们使用Break，则表示满足条件的当前执行单元立刻停止，而对于其他执行单元，可能会满足停止条件而通过Break停止，也可能在其执行过程中始终无法满足停止条件，从而全部执行完毕，自然停止。当所有执行单元停止后，Parallel.For函数才停止执行并退出。下面的代码演示了Break 和Stop两个函数的差别：
// 停止Parallel.For
private static void StopParallelFor()
{
int nTotal = 0;
Parallel.For(1, 100, (i, loopState) =>
{
// 当某一个循环单元的数大于30，
// 则停止Parallel.For的执行
if ( i > 30)
{
// 停止并退出Parallel.For
loopState.Stop();
return;
}
Console.WriteLine("Current Nummber: {0} ", i); Interlocked.Increment(ref nTotal);
});
// 输出结果
Console.WriteLine("Total Accessed: {0} ", nTotal); }
// 输出：
/* Current Nummber: 1
Current Nummber: 2
Total Accessed: 2
*/
// 跳出Parallel.For的循环
private static void BreakParallelFor()
{
int nTotal = 0;
Parallel.For(1, 100, (i, loopState) =>
{
// 当某一个循环单元的数大于30，
// 则跳出当前执行单元，等待其他执行单元结束 // 所有执行单元结束后退出Parallel.For的执行 if (i > 30)
{
// 跳出当前执行单元
loopState.Break();
return;
}
Console.WriteLine("Current Nummber: {0} ", i); Interlocked.Increment(ref nTotal);
});
// 输出结果
Console.WriteLine("Total Accessed: {0} ", nTotal);
}
// 输出：
/* Current Nummber: 1
Current Nummber: 2
Current Nummber: 22
Current Nummber: 23
Current Nummber: 27
...
Current Nummber: 20
Current Nummber: 21
Total Accessed: 30
*/
从代码中我们可以看出，调用Break函数，只会停止满足条件的当前执行单元的执行，而其他执行单元是否停止，则要靠他们自己判断。而调用Stop函数，则会立刻停止所有执行单元，退出整个Parallel.For函数。
另外，Parallel.For方法有一个ParallelLoopResult类型的返回值，可以通过此返回值的IsCompleted 属性来判断Parallel.For方法启动的所有任务是否运行都结束
我们都知道，在普通for循环中，我们可以使用break或者continue关键词来控制for循环的执行，在一些特殊的情况下跳出for循环的执行或者是继续for循环的下一次执行。遗憾的是，这两个关键字不能使用在Parallel.For循环中。那么我们又如何控制Parallel.For循环的执行呢?Parallel.For 函数提供了一些重载版本，这些重载的Parallel.For函数可以接受一个Action作为参数，而我们可以利用ParallelLoopState对象来控制Parallel.For函数的执行，ParallelLoopState对象是由运行时在后台创建的，我们还可以将ParallelLoopState命名为我们喜欢的名字，比如PrimeLoopState等等。这个对象有两个函数，Stop和Break，可以分别用来控制Parallel.For的执行。
其中，如果我们调用Stop，表示Parallel.For的执行立刻停止，无论其他执行单元是否达到停止的条件。而如果我们使用Break，则表示满足条件的当前执行单元立刻停止，而对于其他执行单元，可能会满足停止条件而通过Break停止，也可能在其执行过程中始终无法满足停止条件，从而全部执行完毕，自然停止。当所有执行单元停止后，Parallel.For函数才停止执行并退出。下面的代码演示了Break 和Stop两个函数的差别：
// 停止Parallel.For
private static void StopParallelFor()
{
int nTotal = 0;
Parallel.For(1, 100, (i, loopState) =>
{
// 当某一个循环单元的数大于30，
// 则停止Parallel.For的执行
if ( i > 30)
{
// 停止并退出Parallel.For
loopState.Stop();
return;
}
Console.WriteLine("Current Nummber: {0} ", i); Interlocked.Increment(ref nTotal);
});
// 输出结果
Console.WriteLine("Total Accessed: {0} ", nTotal); }
// 输出：
/* Current Nummber: 1
Current Nummber: 2
Total Accessed: 2
*/
// 跳出Parallel.For的循环
private static void BreakParallelFor()
{
int nTotal = 0;
Parallel.For(1, 100, (i, loopState) =>
{
// 当某一个循环单元的数大于30，
// 则跳出当前执行单元，等待其他执行单元结束
// 所有执行单元结束后退出Parallel.For的执行
if (i > 30)
{
// 跳出当前执行单元
loopState.Break();
return;
}
Console.WriteLine("Current Nummber: {0} ", i);
Interlocked.Increment(ref nTotal);
});
// 输出结果
Console.WriteLine("Total Accessed: {0} ", nTotal);
}
// 输出：
/* Current Nummber: 1
Current Nummber: 2
Current Nummber: 22
Current Nummber: 23
Current Nummber: 27
...
Current Nummber: 20
Current Nummber: 21
Total Accessed: 30
*/
码中我们可以看出，调用Break函数，只会停止满足条件的当前执行单元的执行，而其他执行单元是否停止，则要靠他们自己判断。而调用Stop函数，则会立刻停止所有执行单元，退出整个Parallel.For 函数。
另外，Parallel.For方法有一个ParallelLoopResult类型的返回值，可以通过此返回值的IsCompleted 属性来判断Parallel.For方法启动的所有任务是否运行都结束
使用Parallel.ForEach进行并行化
Parallel.For函数对应于for循环，同样的，在TPL中也提供了一个Parallel.ForEach函数用于并行化foreach循环。例如，在本文的开始部分，我们用Parallel.For函数并行地处理了EmpleeList中的所有数据，实际上对于这种相互独立的数据，我们也可以使用Parallel.ForEach来进行并行处理：
// 并行处理数据
private static void ParallelForEach()
{
Start("ParallelForEach");
// 使用Parallel.ForEach函数，
// 并行处理数据集employeeData中的每一个数据
Parallel.ForEach(employeeData, ed =>
{
Console.WriteLine("Starting process for employee id {0}",
ed.EmployeeID);
decimal span = Employee.Process(ed);
Console.WriteLine("Completed process for employee id {0}",
ed.EmployeeID);
Console.WriteLine();
});
End("ParallelForEach");
}
在后台，TPL“悄悄地”把整个集合分成若干个不相交的子集，然后，针对每个集合从线程池中选择一个线程对集合中的对象进行处理。由于每个子集都只对应着一个线程，因此，无需担心发生多线程访问共享资源的问题，而且多个子集的处理工作可以并行执行。
通过Parallel.For函数和Parallel.ForEach函数，在利用循环处理并行数据的时候，我们可以非常简便地将一个串行的for循环和foreach并行化，从而充分利用多核CPU的资源，提高应用程序的性能。这就像天上突然掉下一个大馅饼，不吃都有点过意不去啊。
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。
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。
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]。
蒙特卡罗方法并行计算
Monte Carlo Methods in Parallel Computing Chuanyi Ding ding@https://www.wendangku.net/doc/5a9536014.html, Eric Haskin haskin@https://www.wendangku.net/doc/5a9536014.html, Copyright by UNM/ARC November 1995 Outline What Is Monte Carlo? Example 1 - Monte Carlo Integration To Estimate Pi Example 2 - Monte Carlo solutions of Poisson's Equation Example 3 - Monte Carlo Estimates of Thermodynamic Properties General Remarks on Parallel Monte Carlo What is Monte Carlo? ? A powerful method that can be applied to otherwise intractable problems ? A game of chance devised so that the outcome from a large number of plays is the value of the quantity sought ?On computers random number generators let us play the game ?The game of chance can be a direct analog of the process being studied or artificial ?Different games can often be devised to solve the same problem ?The art of Monte Carlo is in devising a suitably efficient game.
并行计算环境搭建
并行计算环境搭建 一．搭建并调试并行计算环境MPI的详细过程。 1．首先，我们选择在Windows XP平台下安装MPICH。第一步确保Windows平台下安装上了.net框架。 2．在并行环境的每台机子上创建相同的用户名和密码，并使该平台下的各台主机在相同的工作组中。 3．登陆到新创建的帐号下，安装MPICH软件，在选择安装路径时，每台机子的安装路径要确保一致。安装过程中，需要输入一致的passphrase，也即本机的用户名。 4．安装好软件后，要对并行环境进行配置（分为两步）： 第一步：注册。在每台机器上运行wmpiregister，按照提示输入帐号和密码，即 本机的登录用户名和密码。 第二步：配置主机。在并行环境下，我们只有一台主机，其他机子作为端结点。 运行主机上的wmpiconfig，在界面左侧栏目中选择TNP工作组，点击“select”按 钮，此时主机会在网络中搜索配置好并行环境的其他机子。配置好并行环境的其他 机子会出现绿色状态，点击“apply”按钮，最后点击“OK”按钮。 5．在并行环境下运行的必须是.exe文件，所以我们必须要对并行程序进行编译并生成.exe文件。为此我们选择Visual C++6.0编译器对我们的C语言程序进行编译， 在编译过程中，主要要配置编译器环境： （1）在编译器环境下选择“工程”，在“link”选项卡的“object/library modules” 中输入mpi.lib，然后点击“OK”按钮。 （2）选择“选项”，点击“路径”选项卡，在“show directories for”下选择“Include files”，在“Directories”中输入MPICH软件中“Include”文件夹的路径； 在“show directories for”下选择“Library files”，在“Directories”中输入 MPICH软件中Library文件夹的路径，点击“OK”。 （3）对并行程序进行编译、链接，并生成.exe文件。 6．将生成的.exe文件拷贝到并行环境下的各台机子上，并确保每台机子的存放路径要相同。 7．在主机上运行“wmpiexec”，在Application中选择生成的.exe文件；输入要执行此程序的进程数，选中“more options”选项卡，在“host”栏中输入主机和各个端结 点的计算机名，点击“execute”执行程序。 二．搭建并调试并行计算环境MPI的详细过程。 1．以管理员身份登录每台计算机，在所有连接的计算机上建立一个同样的工作组，命名为Mshome，并在该工作组下建立相同的帐户，名为GM，密码为GM。 2．安装文件Microsoft NET Framwork1.1，将.NET框架安装到每台计算机上，再安装MPI到每台主机。在安装MPI的过程中，必须输入相同的passphrase，在此输 入之前已建好的帐户名GM。 3．安装好MPI后，再对每台计算机进行注册和配置，其中注册必须每台计算机都要进行，配置只在主控计算机进行： （1）注册：将先前在每台计算机上申请的帐号和密码注册到MPI中去，这样
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/5a9536014.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/5a9536014.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
联想网御的多核并行计算网络安全平台
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/5a9536014.html, 联想网御的多核并行计算网络安全平台 作者：李江力王智民 来源：《中国计算机报》2008年第44期 随着网络带宽的不断发展，网络如何安全、高效地运行逐渐成为人们关注的焦点。上期文章《多核技术开创万兆时代》指出，经过多年不断的努力探索，在历经了高主频CPU、FPGA、ASIC、NP后，我们迎来了多核时代。是不是有了多核，就能够满足当前人们对网络安全处理能力的需求呢？答案也许并非那么简单。 本文将从多核处理器带来的机遇与挑战、多核编程的困境、联想网御的解决方案三个方面来详细阐述多核并行计算相关的技术问题。 多核处理器带来机遇与挑战 通常我们所说的多核处理器是指CMP（ChipMulti-processors）的芯片结构。CMP是由美国斯坦福大学提出的，其思想是将大规模并行处理器中的SMP（Symmetric Multi-processors，对称多处理器）集成到同一芯片内，各个处理器并行执行，在同一个时刻同时有多条指令在执行。 多核处理器的出现使得人们从以前的单纯靠提高CPU主频的“死胡同”走了出来，同时又使得软件开发人员能够采用高级语言进行编程，看似是一个比较完美的技术方案，但同时我们也应该看到多核处理器也给业界带来了一系列的挑战。 同构与异构 CMP的构成分成同构和异构两类，同构是指内部核的结构是相同的，而异构是指内部的核结构是不同的。核内是同构还是异构，对不同的应用，带来的性能影响是不同的。 核间通信 多核处理器各个核之间通信是必然的事情，高效的核间通信机制将是多核处理器性能的重要保障。目前主流的芯片内部高效通信机制有两种，一种是基于总线共享的Cache结构，一种是基于片上的互连结构。采用第一种还是第二种，也是设计多核处理器的时候必须考虑的问题。 并行编程
并行计算大纲
附件二： 成都信息工程学院 硕士研究生课程教学大纲 课程名称(中)：并行计算 课程名称(英)：Parallel Computing 课程编号： 开课单位：软件工程系 预修课程：C语言，Linux操作系统 适用专业：计算机，电子类，大气类1年级研究生 课程性质：学位课 学时：32学时 学分：2学分 考核方式：考试 一、教学目的与要求（说明本课程同专业培养目标、研究方向、培养要求的关 系，及与前后相关课程的联系） 通过本课程的学习，使学生可以对并行程序设计有一个具体的基本的概念，对MPI有比较全面的了解，掌握MPI的基本功能，并且可以编写基本的MPI程序，可以用MPI来解决实际的比较基本的并行计算问题。具体如下： 从内容上，使学生了解并行计算的基本发展过程及现在的发展水平，掌握并行系统的组织结构，并行机群系统的构建方法。掌握MPI并行编程知识，了解并行技术的遗传算法迭代算法中的应用，了解并行监控系统的构成。 从能力方面，要求学生掌握并行机群系统的实际配置方法，能用MPI编制一般难度的并行算法程序并在机群系统上实现。 从教学方法上，采用启发、引导的教学方法，结合多媒体教学方式，提高学生学习兴趣。 二、课程内容简介 本课程以并行计算为主题，对并行计算技术的发展，应用以及并行计算机模型进行概述，与此同时系统介绍了MPI并行编程环境的使用与搭建，旨在帮助学生完成简单的并行程序设计，掌握并行计算平台的搭建，为深入学习并行计算技术打下坚实的基础。
三、主要章节和学时分（含相应章节内容的教学方式，如理论教学、实验教学、 上机、自学、综述文献等） 主要章节章节主要内容简述教学方式学时备注 第1章并行计算的发展及应用1.并行计算技术的发展过 程 2.并行系统在现代技术中 的应用 理论教学2学时 第2章并行计算机系统与结构1、典型并行计算机系统简 介 2、当代并行计算机体系结 构 理论教学2学时 第3章 PC机群系统的搭建1、机群系统概述 2、机群系统的搭建方法 3、机群系统的性能测试方 法 理论教学4学时 第4章机群系统的MPI编程1、MPI语言概述 2、MPI的六个基本函数 3、MPI的消息 4、点对点通讯 5、群集通讯 6、MPI的扩展 理论教学8学时 第5章实践环节上机完成并行机群系统的 配置。 实现简单并行计算程序的 编写。上机16学 时 (此页可附页) 四、采用教材（正式出版教材要求注明教材名称、作者姓名、出版社、出版时间；自编教材要求注明是否成册、编写者姓名、编写者职称、字数等） 《并行计算应用及实战》机械工业出版社王鹏主编 2008
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/5a9536014.html,,lyh@https://www.wendangku.net/doc/5a9536014.html,,fan@https://www.wendangku.net/doc/5a9536014.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/5a9536014.html, lyh@https://www.wendangku.net/doc/5a9536014.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
基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建
第31卷第5期 2011年10月地震工程与工程振动JOURNAL OF EARTHQUAKE ENGINEERING AND ENGINEERING VIBRATION Vol．31No．5Oct．2011收稿日期：2011－05－27；修订日期：2011－07－25 基金项目：国家公益性行业（地震）科研专项（200808022）；江苏省自然科学基金项目（BK2008368） 作者简介：毛昆明（1985－），男，博士研究生，主要从事轨道交通引起的环境振动方面研究.E- mail ：kun -ming@yeah．net 通讯作者：陈国兴（1963－），男，教授，博士，主要从事土动力学与岩土地震工程研究.E- mail ：gxchen@njut．edu．cn 文章编号：1000－1301（2011）05－0184－06 基于Abaqus 软件的并行计算异构集群平台的搭建 毛昆明，陈国兴 （南京工业大学岩土工程研究所，江苏南京210009） 摘要：在异构集群上充分利用新、旧硬件资源调度计算任务是实现集群高性能并行计算的难点。 通过测试已搭建集群服务器的CPU 和内存对Abaqus 软件计算速度的影响，发现CPU 的主频对 Abaqus /Explicit 模块计算速度的影响大，CPU 的缓存对Abaqus /Standard 模块速度影响大；当内存满 足计算任务的最小需求时， 增加内存对计算速度无任何影响；当内存不足时，计算速度会大幅减慢。据此测试结果，新增4台服务器作为计算节点和一台Infiniband QDR 交换机作为交换节点，搭建了新 的异构集群， 性能测试结果表明：相对于千兆以太网络交换机，Infiniband QDR 交换机的并行计算效率更好，且集群的计算节点越多越显著；Abaqus /Standard 模块并行计算效率的提高幅度要比Abaqus / Explicit 模块的稍高一些。针对异构集群硬件构架相差较大的2批新、旧硬件，设置了2个管理节点、 2个网络节点、2个存储节点，充分利用了新、旧硬件资源，高效地实现了在一个异构集群平台上提交 与下载任务。 关键词：异构集群；Abaqus 软件；并行计算；Infiniband QDR 交换机 中图分类号：P315．69文献标志码：A Construction of parallel computing heterogeneous cluster platform based on Abaqus software MAO Kunming ，CHEN Guoxing （Institute of Geotechnical Engineering ，Nanjing University of Technology ，Nanjing 210009，China ） Abstract ：Taking full advantage of new and old hardware resources on the heterogeneous cluster to schedule compu-ting jobs is a difficult point in the realization of high performance parallel computing．The influence of servers ’CPU and memory on computing speed of Abaqus software on the cluster which has been constructed is tested．The conclusions are drawn ：CPU clock speed has a great effect on the computing speed of Abaqus /Explicit module and CPU internal cache has a great effect on computing speed of Abaqus /Standard module．When memory satisfies the minimum requirement of a computing job ，increasing memory has no effect on the computing speed．When memory is insufficient ，computing speed will slow down sharply．According to the testing results ，four servers as the compu- ting nodes and an Infiniband QDR switch as the network node are added ， and then the heterogeneous cluster is con-structed．Parallel computing speed of the Infiniband QDR switch is tested ，and the result shows that the parallel effect of the Infiniband QDR switch is superior to the gigabit ethernet switch．The more the number of computing nodes is ，the better the parallel effect is．Abaqus /Standard module ’ s elevated range of parallel computing efficien-cy is slightly better than Abaqus /Explicit module ’s．Specific to two groups of new and old equipment whose archi-
并行计算考试复习
1在并行机系统中，主流操作系统有UNIX/Linux，AIX(IBM)，HPUX(HP)，Solaris(SUN)，IRIX(SGI)等。 2 常用的并行算法设计的基本技术有划分，分治，倍增，流水域，破对称，平衡 树等设计技术。 3 Matlab并行程序编写过程分为创建对象，创建工作，指定工作任务，提交工作，等待和返回计算任务结果六步。 1. 云计算是对（ D ）技术的发展与运用 A. 并行计算 B网格计算 C分布式计算 D三个选项都是 2. IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的（ A ）计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。 A. 蓝云 B. 蓝天 C. ARUZE D. EC2 3. 微软于2008年10月推出云计算操作系统是（ C ） A. Google App Engine B. 蓝云 C. Azure D. EC2 4. 2008年，（ A ）先后在无锡和北京建立了两个云计算中心 A. IBM B. Google C. Amazon D. 微软 5. 将平台作为服务的云计算服务类型是（ B ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 6. 将基础设施作为服务的云计算服务类型是（ A ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 7. IaaS计算实现机制中，系统管理模块的核心功能是（ A ） A. 负载均衡 B 监视节点的运行状态 C应用API D. 节点环境配置 8. 云计算体系结构的（ C ）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作 A.物理资源层 B. 资源池层 C. 管理中间件层 D. SOA构建层 9. 下列不属于Google云计算平台技术架构的是（ D ） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. 在目前GFS集群中，每个集群包含（ B ）个存储节点 A.几百个 B. 几千个 C.几十个 D.几十万个 11. 下列选项中，哪条不是GFS选择在用户态下实现的原因（ D ） A.调试简单 B.不影响数据块服务器的稳定性 C. 降低实现难度，提高通用性 D. 容易扩展 12. GFS中主服务器节点存储的元数据包含这些信息（ BCD ） A.文件副本的位置信息 B.命名空间 C. Chunk与文件名的映射 D. Chunk副本的位置信息 13. 单一主服务器（Master）解决性能瓶颈的方法是（ ABCD ） A.减少其在数据存储中的参与程度 B. 不适用Master读取数据 C.客户端缓存元数据 D. 采用大尺寸的数据块 14. （ B ）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件 架构。 A. GFS B.MapReduce C.Chubby D.BitTable 15. Mapreduce适用于（ D ） A. 任意应用程序 B. 任意可在windows servet2008上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D. 可以并行处理的应用程序
并行计算简介
并行计算简介 Blaise Barney, 劳伦斯利弗莫尔国家实验室 译者：卢洋，同济大学 原文地址：https://https://www.wendangku.net/doc/5a9536014.html,/tutorials/parallel_comp/ 目录 1 摘要 2 概述 2.1 什么是并行计算 2.2 为什么使用并行计算 3 概念和术语 3.1 冯诺依曼体系结构 3.2 Flynn经典分类法 3.3 一些通用的并行术语 4 并行计算机存储结构 4.1 共享内存 4.2 分布式内存 4.3 混合型分布式共享内存 5 并行编程模型 5.1 概览 5.2 共享内存模型 5.3 线程模型 5.4 消息传递模型 5.5 数据并行模型 5.6 其他模型 6 设计并行程序 6.1 自动化vs. 手工并行化 6.2 问题的理解和程序 6.3 问题分解
6.4 通信 6.5 同步 6.6 数据依赖 6.7 负载平衡 6.8 粒度 6.9 I/O 6.10 并行程序设计的限制和消耗 6.11 性能分析与调整 7 并行示例 7.1 数组程序 7.2 PI 的计算 7.3 简单的加热等式 7.4 一维的波等式 8 参考和更多信息 1 摘要 为了让新手更加容易熟悉此话题，本教程覆盖了并行计算中比较基础的部分。首先在概述中介绍的是与并行计算相关的术语和概念。然后探索并行存储模型和编程模型这两个话题。之后讨论一些并行程序设计相关的问题。本教程还包含了几个将简单串行化程序并行化的例子。无基础亦可阅读。 2 概述 2.1 什么是并行计算 传统上，一般的软件设计都是串行式计算： -软件在一台只有一个CPU的电脑上运行； -问题被分解成离散的指令序列； -指令被一条接一条的执行； -在任何时间CPU上最多只有一条指令在运行 图
分布式与并行计算报告
并行计算技术及其应用简介 XX （XXX，XX，XXX） 摘要：并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。在本文中从并行计算的发展历程开始介绍，总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术，来对并行计算的现状进行阐述。常用的并行架构分为SMP（多处理系统）、NUMA （非统一内存存储）、MPP（巨型并行处理）以及集群。涉及并行计算的编程模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等。并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。 关键词：并行计算；框架；编写模型；应用；实验 A Succinct Survey about Parallel Computing Technology and It’s Application Abstract:Parallel computing is the main technology to implement high performance computing. This paper starts from the history of the development of Parallel Computing. It summarizes the problems faced in the development of parallel computing and the important technologies in the course of its development. Through the analysis of framework and technology commonly used in parallel computing currently,to explain the current situation of parallel computing.Framework commonly used in parallel are SMP(multi processing system),NUMA(non uniform memory storage),MPP(massively parallel processing) and cluster.The programming models of parallel computing are MPI, PVM, OpenMP, TBB and Cilk++, etc.Explored the application of parallel computing combined with cloud computing and big data which are very popular in current research.Finally ,through the MPI programming model,a simple experiment of parallel programming is carried out. Key words:parallel computing; framework; programming model; application; experiment 1引言 近年来多核处理器的快速发展，使得当前软件技术面临巨大的挑战。单纯的提高单机性能，已经不能满足软件发展的需求，特别是在处理一些大的计算问题上，单机性能越发显得不足。在最近AlphaGo与李世石的围棋大战中，AlphaGo就使用了分布式并行计算技术，才能获得强大的搜索计算能力。并行计算正是在这种背景下，应运而生。并行计算或称平行计算时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。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。其中空间上的并行，也是本文主要的关注点。 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，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的，含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互联的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。 目前常用的并行计算技术中，有调用系统函数启动多线程以及利用多种并行编程语言开发并行程序，常用的并行模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB、Cilk++等。利用这些并行技术可以充分利用多核资源适应目前快速发展的社会需求。并行技术不仅要提高并行效率，也要在一定程度上减轻软件开发人员负担，如近年来的TBB、Cilk++并行模型就在一定程度上减少了开发难度，提高了开发效率，使得并行软件开发人员把更多精力专注于如何提高算法本身效率，而非把时间和精力放在如何去并行一个算法。