传统并行计算框架与MR的区别

现在MapReduce/Hadoop以及相关的数据处理技术非常热，因此我想在这里将MapReduce的优势汇总一下，将MapReduce与传统基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较，也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。

随着互联网数据量的不断增长，对处理数据能力的要求也变得越来越高。当计算量超出单机的处理能力极限时，采取并行计算是一种自然而然的解决之道。在MapReduce出现之前，已经有像MPI这样非常成熟的并行计算框架了，那么为什么Google还需要MapReduce，MapReduce相较于传统的并行计算框架有什么优势，这是本文关注的问题。

文章之初先给出一个传统并行计算框架与MapReduce的对比表格，然后一项项对其进行剖析。

MapReduce和HPC集群并行计算优劣对比

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在传统的并行计算中，计算资源通常展示为一台逻辑上统一的计算机。对于一个由多个刀片、SAN构成的HPC集群来说，展现给程序员的仍旧是一台计算机，只不过这台计算拥有为数众多的CPU，以及容量巨大的主存与磁盘。在物理上，计算资源与存储资源是两个相对分离的部分，数据从数据节点通过数据总线或者高速网络传输到达计算节点。对于数据量较小的计算密集型处理，这并不是问题。而对于数据密集型处理，计算节点与存储节点之间的I/O将成为整个系统的性能瓶颈。共享式架构造成数据集中放置，从而造成I/O传输瓶颈。此外，由于集群组件间耦合、依赖较紧密，集群容错性较差。

而实际上，当数据规模大的时候，数据会体现出一定的局部性特征，因此将数据统一存放、统一读出的做法并不是最佳的。 MapReduce致力于解决大规模数据处理的问题，因此在设计之初就考虑了数据的局部性原理，利用局部性原理将整个问题分而治之。MapReduce集群由普通PC机构成，为无共享式架构。在处理之前，将数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(map)，将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点)，避免了大量数据的传输，提高了处理效率。无共享式架构的另一个好处是配合复制(replication)策略，集群可以具有良好的容错性，一部分节点的down机对集群的正常工作不会造成影响。

硬件/价格/扩展性

传统的HPC集群由高级硬件构成，十分昂贵，若想提高HPC集群的性能，通常采取纵向扩展的方式：即换用更快的CPU、增加刀片、增加内存、扩展磁盘等。但这种扩展方式不能支撑长期的计算扩展(很容易就到顶了)且升级费用昂贵。因此相对于MapReduce集群，HPC集群的扩展性较差。

MapReduce集群由普通PC机构成，普通PC机拥有更高的性价比，因此同等计算能力的集群，MapReduce集群的价格要低得多。不仅如此，MapReduce集群

中的节点通过以太网进行连接，因而具有良好的横向扩展性，即可以通过添加PC机节点的方式提高处理能力。Yahoo!拥有世界上最大的Hadoop集群，包含4000多个节点(Google的 MapReduce集群规模应该更大，但好像没公布过具体数字，如有网友知情，还望不吝赐教)。

编程/学习难度

传统的并行计算模型都有着与多线程模型类似的逻辑，这种编程模型最大的问题是程序的行为难以控制。为了保证正确的执行结果，需要小心控制共享资源的访问，并由此发展出了互斥量、信号量、锁等一系列同步技术，也带来了诸如争抢、饥饿、死锁等问题。程序员在使用传统并行计算模型编程时，不仅仅要考虑要做的事情(即“what to do”：使用并行模型描述需要解决的问题)，还要考虑程序执行的细节(即“how to do”，程序执行中的诸多同步、通信问题)，这使得并行编程十分困难。已有的编程模型，例如MPI、OpenCL、CUDA也只是在较低的层次做了封装，需要处理的程序执行细节依然很多。

MapReduce则做了更多处理：MapReduce不仅包含编程模型，还提供一个运行时环境，用以执行MapReduce程序，并行程序执行的诸多细节，如分发、合并、同步、监测等功能均交由执行框架负责。使用MapReduce，程序员只需要考虑如何使用MapReduce模型描述问题(what)，而无需操心程序是如何执行的(how)，这使得MapReduce易学易用。

适用场景

说了这么多MapReduce的好话，MapReduce是万金油吗?

答案是否定的，无论什么时候，都不应该忘记MapReduce的设计初衷：解决大规模、非实时数据处理问题。大规模决定数据有局部性特性可利用(从而可以划分)、可以批处理;非实时代表响应时间可以较长，有充分的时间执行程序。比如下面的几个操作：

1. 更新搜索引擎排序(在整个web图上执行PageRank算法)

2. 计算推荐(推荐结果并不需要实时更新，因此设定一个固定时间点周期性更新)

MapReduce的诞生有它的时代背景：随着web的发展，尤其是SNS和物联网的发展，web上各种由用户、传感器产生数据量呈现出爆炸式的增长。数据存起来只能是死数据，唯有经过分析处理，才能得到数据中蕴含的信息，进而从信息中总结知识。因此数据重要，处理数据的能力同样重要。传统的基于HPC集群的并行计算已经无法满足飞速增长的数据处理需要，因此基于普通PC的低成本、高性能、高可扩展性、高可靠性的MapReduce应运而生。

MSC_MARC单机多核并行计算示例教学文案

M S C_M A R C单机多核并行计算示例

MSC MARC2011单机多核并行计算示例 并行计算可以有效利用本地或者网络计算机计算资源，提高计算效率，特别是针对一些计算规模相对较大的问题。本文作为MARC单机多核并行计算的一个示例。 测试平台：WIN7 64Bit MARC2011 0、提前设置 将电脑名字最好改为administrator，或者通过修改电脑名称，会使user和display后面的名子保持一致。 改电脑名字： 计算机右键—属性—更改设置—更改—计算机名

1、启动多核运算 打开dos界面输入 （1）D：按enter回车键（d为marc所在盘）

（2）cd+空格+ D:\MSC.Software\Marc\2010\marc2010\intelmpi\win64\bin按 enter回车键 （3）ismpd+空格+ –install 按enter回车键 （4）出现上图中的 关闭窗口。 2、基本配置 （1）在MARC安装目录下的intelmpi\win64\bin目录（32Bit计算机选择 win32文件夹），运行wmpiregister.exe. （2）输入用户名(登陆windows的账户名，通常为administrator)及密码（若密码为空，需要重新设置一个密码），点击register按钮，下面的对话框中会出现“Password encrypted into the Registry”信息。

（3）运行ismpd.exe，或者到dos提示符下，进入该目录，运行ismpd -install。 假如提示都正常的话，到此即完成进行并行计算的前提条件了。 3、测试 （1）在MARC安装目录下的intelmpi\win64\bin目录（32Bit计算机选择win32文件夹），运行wmpiconfig.exe （2）依次点击下面1和2.

并行计算 - 练习题

2014年《并行计算系统》复习题 1.（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） 2.（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 （2）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 5.（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

高性能复习提纲答案

高性能计算（并行计算）复习提纲 第一章并行计算机系统及其结构模型 1．了解并行计算机系统互联网络及其分类 不同带宽与距离的互连技术: 总线、SAN、LAN、MAN、WAN 1，静态互联网络：是指处理单元之间有着固定连接的一类网络，在程序执行期间，这种点到点的连接不变。典型的静态网络有一维线性阵列、二维网孔、树连接、超立方网络、立方环、洗牌交换网、蝶形网络等。2，动态互联网络：是用开关单元构成的，可按应用程序的要求动态的改变连接组态。典型的动态网络包括总线、交叉开关和多级互连网络等,3，标准互联网络 2.并行计算机系统结构，参见图1.20（P23）五种结构，要求理解这几种结构的硬件组成及工作方式。 2，并行计算机系统结构： 行向量处理机pvp ：硬件：向量处理机vp、共享存储器SM。工作方式：高带宽的交叉开关网络将vp连向共享存储模块，存储器可以以兆字节每秒的速度想处理器提供数据。通常使用向量寄存器和指令缓冲器。 对称多处理机SMP：硬件：商品微处理器（具有片上或外设高速缓存）、共享存储器、 I/O设备。工作方式：微处理器由总线或交叉开关连向共享存储器。每个处理器可同等的访问共享存储器、I/O设备和操作系统

服务。 ＭPP一般是指超大型计算机系统，它具有如下特性：①处理节点采用商品微处理器；②系统中有物理上的分布式存储器；③采用高通信带宽和低延迟的互连网络；④能扩放至成百上千乃至上万个处理器；⑤它是一种异步的MIMD机器，程序系由多个进程组成，每个都有其私有地址空间，进程间采用传递消息相互作用DSM分布式共享存储多处理机 高速缓存目录DIR用以支持分布高速缓存的一致性。ＤＳＭ和ＳＭＰ的主要差别是，ＤＳＭ在物理上有分布在各节点中的局存从而形成了一个共享的存储器。对用户而言，系统硬件和软件提供了一个单地址的编程空间. COW工作站机群 机群往往是低成本的变形的MPP。COW的重要界线和特征是：①每个节点都是一个完整的工作站(不包括监视器、键盘、鼠标等），一个节点也可以是一台PC或SMP；②各节点通过一种低成本的商品（标准）网络互连（；③各节点内总是有本地磁盘④节点内的网络接口是松散耦合到I/O 总线上的，⑤一个完整的操作系统驻留在每个节点中，而MPP中通常只是个微核，COW 的操作系统是工作站ＵＮＩＸ，加上一个附加的软件层以支持单一系统映像、并行度、通信和负载平衡等。 3并行计算机的几种访问存储模型。 访问存储模型：

并行计算-期末考试模拟题原题

Reviews on parallel programming并行计算英文班复习考试范围及题型：（1—10章） 1 基本概念解释；Translation (Chinese) 2 问答题。Questions and answer 3 算法的画图描述。Graphical description on algorithms 4 编程。Algorithms Reviews on parallel programming并行计算 1 基本概念解释；Translation (Chinese) SMP MPP Cluster of Workstation Parallelism, pipelining, Network topology, diameter of a network, Bisection width, data decomposition, task dependency graphs granularity concurrency process processor, linear array, mesh, hypercube, reduction,

prefix-sum, gather, scatter, thread s, mutual exclusion shared address space, synchronization, the degree of concurrency, Dual of a communication operation, 2 问答题。Questions and answer Chapter 1 第1章 1) Why we need parallel computing? 1）为什么我们需要并行计算？ 答： 2) Please explain what are the main difference between parallel computing and sequential computing 2）解释并行计算与串行计算在算法设计中的主要不同点在那里？ 答： Chapter 2 第2章 1) What are SIMD, SPMD and MIMD denote? 1）解释SIMD, SPMD 和 MIMD是什么含义。 答： 2) Please draw a typical architecture of SIMD and a typical architecture of MIMD to explan. 2）请绘制一个典型的SIMD的体系结构和MIMD的架构。 答：

小学数学总复习简便运算400题(有答案)

小学数学简便运算专项练习400题 第一部分(1-50题) 12.06＋5.07＋2.94 30.34＋9.76－10.34 83 ×3÷83 ×3 25 ×7×4 34÷4÷1.7 1.25÷32×0.8 102×7.3÷5.1 17 73+174-773 195－137－95 11 32+752+353 933-15.7-4.3 41.06 －19.72－20.28 752－383+83 8 74+295-95 700÷14÷5 18.6 ÷2.5÷0.4 1.96÷0.5÷4 1.06 ×2.5×4

13×1917÷1917 29÷2713×2713 19.68－（2.68＋2.97） 5.68＋（5.39＋4.32） 19.68－（2.97＋9.68） 7 172+(185-172) 576-(83-71 ) 0.74 ÷(71×10074) 1.25×（ 8 ÷0.5） 0.25 ×（ 4 × 1.2） 1.25×（ 213×0.8） 9.3 ÷(4÷93100) 24×(1211-83-61+31) (12+ 72) ×7 0.92×1.41＋0.92×8.59 516×137-53×137 1.3×11.6－1.6×1.3 59 ×11.6＋18.4×59

9999+999+99+9 4821-998 3.2×12.5×25 1.25×88 7.6÷0.25 3.5÷0.125 1.8×99＋1.8 3.8 ×9.9＋0.38 257×103-257×2-25 7 1.01×9.6 102×0.87 2.6 ×9.9 327 ×31+327 1712×32+32÷517 第二部分（51-100题） 3733 ×36 3733×38

多核编程与并行计算实验报告 (1)

多核编程与并行计算实验报告 姓名： 日期：2014年 4月20日 实验一 // exa1.cpp : Defines the entry point for the console application.

// #include"stdafx.h" #include #include #include #include using namespace std; void ThreadFunc1(PVOID param) { while(1) { Sleep(1000); cout<<"This is ThreadFunc1"<

实验二 // exa2.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include"stdafx.h" #include #include using namespace std; DWORD WINAPI FunOne(LPVOID param){ while(true) { Sleep(1000); cout<<"hello! "; } return 0; } DWORD WINAPI FunTwo(LPVOID param){ while(true) { Sleep(1000); cout<<"world! ";

并行算法设计与分析考题与答案

《并行算法设计与分析》考题与答案 一、1.3，处理器PI的编号是： 解：对于n ×n 网孔结构,令位于第j行，第k 列（0≤j，k≤n-1）的处理器为P i（0≤i≤n2-1）。以16处理器网孔为例,n=4（假设j、k由0开始）： 由p0=p(j,k)=p(0,0) P8=p(j,k)=p(2,0) P1=p(j,k)=p(0,1) P9=p(j,k)=p(2,1) P2=p(j,k)=p(0,2) P10=p(j,k)=p(2,2) P3=p(j,k)=p(0,3) P11=p(j,k)=p(2,3) P4=p(j,k)=p(1,0) P12=p(j,k)=p(3,0) P5=p(j,k)=p(1,1) P13=p(j,k)=p(3,1) P6=p(j,k)=p(1,2) P14=p(j,k)=p(3,2) P7=p(j,k)=p(1,3) P15=p(j,k)=p(3,3) 同时观察i和j、k之间的关系，可以得出i的表达式为：i= j * n+k

一、1.6矩阵相乘（心动算法） a)相乘过程 设 A 矩阵= 121221122121 4321 B 矩阵=1 23443212121121 2 【注】矩阵元素中A(i,l)表示自左向右移动的矩阵，B(l,j)表示自上向下移动的矩阵，黑色倾斜加粗标记表示已经计算出的矩阵元素,如12, C(i,j)= C(i,j)+ A(i,l)* B(l,j) 1 2、

4、

6、

8、

10 计算完毕 b)可以在10步后完成，移动矩阵长L=7，4*4矩阵N=4,所以需要L+N-1=10

(完整版)简便运算的练习题和答案汇总

运算定律练习题 （1）乘法交换律：a×b＝b×a 乘法结合律：（a×b）×c＝a×（b×c） 38×25×4 42×125×8 25×17×4 （25×125）×（8×4） 49×4×5 38×125×8×3 (125×25)×4 5 ×289×2 （125×12）×8 125×（12×4） (2) 乘法交换律和结合律的变化练习 125×64 125×88 44×25 125×24 25×28 （3）加法交换律：a＋b＝b＋a 加法结合律：（a＋b）＋c＝a＋（b＋c） 357＋288＋143 158＋395＋105 167＋289＋33 129＋235＋171＋165

378＋527＋73 169＋78＋22 58＋39＋42＋61 138＋293＋62＋107 （4）乘法分配律：（a＋b）×c＝a×c＋b×c 正用练习 （80＋4）×25 （20＋4）×25 （125＋17）×8 25×（40＋4）15×（20＋3） （5）乘法分配律正用的变化练习： 36×3 25×41 39×101 125×88 201×24 （6）乘法分配律反用的练习： 34×72＋34×28 35×37＋65×37 85×82＋85×18

25×97＋25×3 76×25＋25×24 （7）乘法分配律反用的变化练习： 38×29＋38 75×299＋75 64×199＋64 35×68＋68＋68×64 ☆思考题：（8）其他的一些简便运算。 800÷25 6000÷125 3600÷8÷5 58×101－58 74×99 【思路导航】在除法里，被除数和除数同时乘或除以一个相同的数，商不变。 325÷25 =（325×4）÷（25×4） =1300÷100 =13 【练一练1】（1）450÷25（2）525÷25 （3）3500÷125

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

拥抱多核时代-GIS并行计算

告别免费午餐拥抱多核时代 —SuperMap空间分析并行计算实践Written by:Objects 2013-3-12 11:20:00 SuperMap空间分析并行计算实践 信息技术（InformationTechnologies，简称IT）领域，绝大多数定律都会随着技术的进步被人们淡忘，但有一些却可以经受住时间的考验，对信息技术发展带来持久而深远的影响，“摩尔定律”便是其中典型代表。“摩尔定律”支配下的信息技术，64位系统和多核计算日益普及，如何充分利用64位系统和多核环境下的计算资源成为系统设计和开发人员必 须面对的问题。地理信息系统（Geographic InformationSystem，简称GIS）中的空间分析服务具有算法逻辑复杂、数据规模庞大的特点，属于一种计算密集型服务。针对该特点，我们将并行计算技术引入传统空间分析计算过程，充分利用64位大内存和多核计算资源，大幅提升空间分析 计算性能。 一、摩尔定律下的免费午餐 摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出。其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的电子元件数目，约每隔24个月（现在普遍流行的说法是每隔18个月）便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，相同性能的芯片产品，每隔18个月价钱就会降 低一半。该定律自1965年提出以来，始终较好的预测了半导体产业的

发展趋势，又由于半导体产业的巨大影响力，该定律辐射到包括微处理器、移动电话、个人电脑、互联网等在内的众多IT领域。几十年来，包括处理器速度、内存容量、网络传播速度等关键IT指标的发展大都符合摩尔定律的描述。我们有理由认为，摩尔定律在一定程度上揭示与展现了信息技术令人惊讶的进步速度。诞生于1946年的世界上第一台电子计算机，其计算速度是每秒5000次加减法运算，而今天个人电脑的计算速度是每秒500亿次浮点运算。三十五年前的英特尔8086处理器仅有三万个晶体管，而今天一个基于Nehalem架构的英特尔酷睿i7处理器集成了7.74亿个晶体管。

计算机体系结构 习题与答案

第二章习题（P69-70） 一、复习题 1．简述冯?诺依曼原理，冯?诺依曼结构计算机包含哪几部分部件，其结构以何部件为中心？ 答：冯?诺依曼理论的要点包括：指令像数据那样存放在存储器中，并可以像数据那样进行处理；指令格式使用二进制机器码表示；用程序存储控制方式工作。这3条合称冯?诺依曼原理 冯?诺依曼计算机由五大部分组成：运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备，整个结构一般以运算器为中心，也可以以控制器为中心。 (P51-P54) 2．简述计算机体系结构与组成、实现之间的关系。 答：计算机体系结构通常是指程序设计人员所见到的计算机系统的属性，是硬件子系统的结构概念及其功能特性。计算机组成（computer organization）是依据计算机体系结构确定并且分配了硬件系统的概念结构和功能特性的基础上，设计计算机各部件的具体组成，它们之间的连接关系，实现机器指令级的各种功能和特性。同时，为实现指令的控制功能，还需要设计相应的软件系统来构成一个完整的运算系统。计算机实现，是计算机组成的物理实现, 就是把完成逻辑设计的计算机组成方案转换为真实的计算机。计算机体系结构、计算机组成和计算机实现是三个不同的概念，各自有不同的含义，但是又有着密切的联系，而且随着时间和技术的进步，这些含意也会有所改变。在某些情况下，有时也无须特意地去区分计算机体系结构和计算机组成的不同含义。 (P47-P48) 3．根据指令系统结构划分，现代计算机包含哪两种主要的体系结构？ 答：根据指令系统结构划分，现代计算机主要包含：CISC和RISC两种结构。 (P55) 4．简述RISC技术的特点？ 答：从指令系统结构上看，RISC 体系结构一般具有如下特点： (1) 精简指令系统。可以通过对过去大量的机器语言程序进行指令使用频度的统计，来选取其中常用的基本指令，并根据对操作系统、高级语言和应用环境等的支持增设一些最常用的指令; (2) 减少指令系统可采用的寻址方式种类，一般限制在2或3种; (3) 在指令的功能、格式和编码设计上尽可能地简化和规整，让所有指令尽可能等长; (4) 单机器周期指令，即大多数的指令都可以在一个机器周期内完成，并且允许处理器在同一时间内执行一系列的指令。 (P57-58) 5．有人认为，RISC技术将全面替代CISC，这种观点是否正确，说明理由？ 答：不正确。与CISC 架构相比较，RISC计算机具备结构简单、易于设计和程序执行效率高的特点，但并不能认为RISC 架构就可以取代CISC 架构。事实上，RISC 和CISC 各有优势，CISC计算机功能丰富，指令执行更加灵活，这些时RISC计算机无法比拟的，当今时代，两者正在逐步融合，成为CPU设计的新趋势。 (P55-59) 6．什么是流水线技术？ 答：流水线技术，指的是允许一个机器周期内的计算机各处理步骤重叠进行。特别是，当执行一条指令时，可以读取下一条指令，也就意味着，在任何一个时刻可以有不止一条指令在“流水线”上，每条指令处在不同的执行阶段。这样，即便读取和执行每条指令的时间保持不变，而计算机的总的吞吐量提高了。 (P60-62) 7．多处理器结构包含哪几种主要的体系结构，分别有什么特点？ 答：多处理器系统：主要通过资源共享，让共享输入/输出子系统、数据库资源及共享或不共享存储的一组处理机在统一的操作系统全盘控制下，实现软件和硬件各级上相互作用，达到时间和空间上的异步并行。 SIMD计算机有多个处理单元，由单一的指令部件控制，按照同一指令流的要求为他们

MSC-MARC单机多核并行计算示例

MSC MARC2011单机多核并行计算示例 并行计算可以有效利用本地或者网络计算机计算资源，提高计算效率，特别是针对一些计算规模相对较大的问题。本文作为MARC单机多核并行计算的一个示例。 测试平台：WIN7 64Bit MARC2011 0、提前设置 将电脑名字最好改为administrator，或者通过修改电脑名称，会使user和display后面的名子保持一致。 改电脑名字： 计算机右键—属性—更改设置—更改—计算机名

1、启动多核运算 打开dos界面输入 （1）D：按enter回车键（d为marc所在盘） （2）cd+空格+ D:\MSC.Software\Marc\2010\marc2010\intelmpi\win64\bin按enter回车键 （3）ismpd+空格+ –install 按enter回车键 （4）出现上图中的

关闭窗口。 2、基本配置 （1）在MARC安装目录下的intelmpi\win64\bin目录（32Bit计算机选择win32文件夹），运行wmpiregister.exe. （2）输入用户名(登陆windows的账户名，通常为administrator)及密码（若密码为空，需要重新设置一个密码），点击register按钮，下面的对话框中会出现“Password encrypted into the Registry”信息。 （3）运行ismpd.exe，或者到dos提示符下，进入该目录，运行ismpd -install。 假如提示都正常的话，到此即完成进行并行计算的前提条件了。 3、测试 （1）在MARC安装目录下的intelmpi\win64\bin目录（32Bit计算机选择win32文件夹），运行wmpiconfig.exe （2）依次点击下面1和2.

并行计算(陈国良版)课后答案

第三章互连网络 对于一颗K级二叉树（根为0级，叶为k-1级），共有N=2^k-1个节点，当推广至m-元树时（即每个非叶节点有m个子节点）时，试写出总节点数N的表达式。 答： 推广至M元树时，k级M元树总结点数N的表达式为： N=1+m^1+m^2+...+m^（k-1）=(1-m^k)*1/(1-m); 二元胖树如图所示，此时所有非根节点均有2个父节点。如果将图中的每个椭圆均视为单个节点，并且成对节点间的多条边视为一条边，则他实际上就是一个二叉树。试问：如果不管椭圆，只把小方块视为节点，则他从叶到根形成什么样的多级互联网络 答：8输入的完全混洗三级互联网络。 四元胖树如图所示，试问：每个内节点有几个子节点和几个父节点你知道那个机器使用了此种形式的胖树 答：每个内节点有4个子节点，2个父节点。CM-5使用了此类胖树结构。 试构造一个N=64的立方环网络，并将其直径和节点度与N=64的超立方比较之，你的结论是什么 答：A N=64的立方环网络,为4立方环（将4维超立方每个顶点以4面体替代得到），直径d=9，节点度n=4 B N=64的超立方网络，为六维超立方（将一个立方体分为8个小立方，以每个小立方作为简单立方体的节点，互联成6维超立方），直径d=6，节点度n=6 一个N=2^k个节点的 de Bruijin 。 。。。试问：该网络的直径和对剖宽度是多少 答：N=2^k个节点的 de Bruijin网络直径d=k 对剖宽带w=2^(k-1)

一个N=2^n个节点的洗牌交换网络如图所示。试问：此网络节点度==网络直径==网络对剖宽度== 答：N=2^n个节点的洗牌交换网络，网络节点度为=2 ，网络直径=n-1 ，网络对剖宽度=4 一个N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络如图所示。试问：此网络节点度=网络直径=网络对剖宽度= 答：N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络，网络节点度=4 ，网络直径=2*k ，网络对剖宽度=2^k 对于如下列举的网络技术，用体系结构描述，速率范围，电缆长度等填充下表中的各项。（提示：根据讨论的时间年限，每项可能是一个范围） 答： 如图所示，信包的片0，1，2，3要分别去向目的地A，B，C，D。此时片0占据信道CB，片1占据信道DC，片2占据信道AD，片3占据信道BA。试问： 1）这将会发生什么现象 2）如果采用X-Y选路策略，可避免上述现象吗为什么 答： 1）通路中形成环，发生死锁

并行计算总复习之秘笈

并行计算总复习 第一章： 1并行计算与串行计算在算法和编程上有哪些显著差异？ 答：·并行算法设计与并行计算机处理器的拓扑连接相关 ·并行算法设计和采用的并行计算模型有关。 ·并行计算有独自的通讯函数 ·并行算法设计时，如何将问题分解成独立的子问题是科学研究问题，并非所有的问 题都可以进行分解。 2多核与多处理机的异同点？ 多处理机：把多个处理器通过网络互连形成一个新机器。可以是专用，也可以是通用。拓扑连接是可以改变的。 多核：在过去单个处理器芯片上实现多个“执行核”。但这些执行核都有独立的执行命令集合和体系结构。这些独立的执行核+超线程SMT技术组成多核处理器 3对单处理器速度提高的主要限制是什么？ 答：晶体管的集成密度，功耗和CPU表面温度等 第二章 1 SIMD 和MIMD 所代表的计算模型是什么？主要区别和各自的系统结构示意图。SPMD的含义是什么？ SIMD指单指令多数据流模型；MIMD指多指令多数据流模型； SPMD指单程序多数据流模型，在SIMD中把指令改为程序表示每个处理器并行的执行程序。 SIMD MIMD 硬件较少处理器较多处理器 内存一个寻址系统，存储 量小多个寻址系统，存储量大 耗费较高，难开发易于开发（多个商业 组件可用） 加速高取决于应用

2 若按通讯方式对并行算法进行分类有几种分类方法，各自的特点是什么？ 基于共享地址空间：并行平台支持一个公共的数据空间，所有处理器都可以访问这些空间。处理器通过修改存储在共享地址空间的数据来实现交互。 基于消息传递：消息传递平台有p个处理节点构成，每个节点有自己的独立地址空间。运行在不同节点上的进程之间的交互必须用消息来完成，称为消息传递。这种消息交换用来传递数据、操作以及使多个进程间的行为同步。 3 在理想并行计算模型中（并行随机访问计算机parallel random access machine(PRAM), EREW, ERCW CREW, 和CRCW表示的意思是什么？ EREW：互斥读互斥写，这一类的PRAM独占访问内存单元，不允许并发的读写操作。最弱的PRAM模型，对内存访问提供最小的并发性。 CREW：并发读互斥写。对内存单元允许多读，但对内存位置多写是串行的 ERCW：互斥读并发写。对内存单元允许多写，但多读是串行的。 CRCW：并发读并发写。对内存单元允许多读多写。最强大 4 能画出多处理机系统中处理单元的基本互连结构图，Mesh, hypercube, 网络，注意对顶点 编号的要求。

浅谈多核CPU、多线程与并行计算

0.前言 最近发觉自己博客转帖的太多，于是决定自己写一个原创的。笔者用过MPI 和C#线程池，参加过比赛，有所感受，将近一年来，对多线程编程兴趣一直不减，一直有所关注，决定写篇文章，算是对知识的总结吧。有说的不对的地方，欢迎各位大哥们指正：） 1.CPU发展趋势 核心数目依旧会越来越多，依据摩尔定律，由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题，普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心（或者16核32线程），我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加？编程也要与时俱进。笔者斗胆预测，CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连：），因为全相连太过复杂，单总线又不够给力。而且应该是非对称多核处理器，可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器。 2.多线程与并行计算的区别 (1)多线程的作用不只是用作并行计算，他还有很多很有益的作用。 还在单核时代，多线程就有很广泛的应用，这时候多线程大多用于降低阻塞（意思是类似于 while(1) { if(flag==1) break;

sleep(1); } 这样的代码）带来的CPU资源闲置,注意这里没有浪费CPU资源，去掉sleep(1)就是纯浪费了。 阻塞在什么时候发生呢？一般是等待IO操作（磁盘，数据库，网络等等）。此时如果单线程，CPU会干转不干实事（与本程序无关的事情都算不干实事，因为执行其他程序对我来说没意义），效率低下（针对这个程序而言），例如一个IO操作要耗时10毫秒，CPU就会被阻塞接近10毫秒，这是何等的浪费啊！要知道CPU是数着纳秒过日子的。 所以这种耗时的IO操作就用一个线程Thread去代为执行，创建这个线程的函数（代码）部分不会被IO操作阻塞，继续干这个程序中其他的事情，而不是干等待（或者去执行其他程序）。 同样在这个单核时代，多线程的这个消除阻塞的作用还可以叫做“并发”，这和并行是有着本质的不同的。并发是“伪并行”，看似并行，而实际上还是一个CPU在执行一切事物，只是切换的太快，我们没法察觉罢了。例如基于UI 的程序（俗话说就是图形界面），如果你点一个按钮触发的事件需要执行10秒钟，那么这个程序就会假死，因为程序在忙着执行，没空搭理用户的其他操作；而如果你把这个按钮触发的函数赋给一个线程，然后启动线程去执行，那么程序就不会假死，继续响应用户的其他操作。但是，随之而来的就是线程的互斥和同步、死锁等问题，详细见有关文献。 现在是多核时代了，这种线程的互斥和同步问题是更加严峻的，单核时代大都算并发，多核时代真的就大为不同，为什么呢？具体细节请参考有关文献。我

并行计算试题及复习资料

计算机学院研究生《并行计算》课程 考试试题 （2010级研究生，2011.1） 1．（12分）定义图中节点u 和v 之间的距离为从u 到v 最短路径的长度。已知一个d 维的超立方体，1）指定其中的一个源节点s ，问有多少个节点与s 的距离为i ，其中0≤i ≤d 。证明你的结论。2）证明如果在一个超立方体中节点u 与节点v 的距离为i ，则存在i ！条从u 到v 的长度为i 的路径。 1)有i d C 个节点与s 的距离为i 。 证明：由超立方体的性质知： 一个d 维的超立方体的每个节点都可由d 位二进制来表示，则与某个节 点的距离为i 的节点必定在这d 位二进制中有i 位与之不同，那么随机从d 位中选择i 位就有i d C 种选择方式，即与s 的距离为i 得节点就有i d C 个。 2) 证明：由1）所述可知： 节点u 与节点v 的距离为i 则分别表示u 、v 节点的二进制位数中有i 位是不同的。设节点u 表示为：121D .........j j i j i d D D D D D +-+，节点v 表示为： ''121D .........j j i j i d D D D D D +-+，则现在就是要求得从 121D .........j j i j i d D D D D D +-+变换到''121D .........j j i j i d D D D D D +-+ 的途径有多 少种。那么利用组合理论知识可知共有*(1)*(2)*...*2*1i i i --即!i 中途径。所以存在i ！条从u 到v 的长度为i 的路径。 2．（18分）6个并行程序的执行时间，用I-VI 表示，在1-8个处理器上执行了测试。下表表示了各程序达到的加速比。

并行计算习题答案

2.1 对于一颗K 级二叉树（根为0级，叶为k-1级），共有N=2^k-1个节点，当推广至m-元树时（即每个非叶节点有m 个子节点）时，试写出总节点数N 的表达式。 答： 推广至M 元树时，k 级M 元树总结点数N 的表达式为： N=1+m 1+m 2+...+m （k-1）=(1-m k )*1/(1-m); 2.4 试构造一个N=64的立方环网络，并将其直径和节点度与N=64的超立方比较之，你的结论是什么？ 答： N=64的立方环网络,为4立方环（将4维超立方每个顶点以4面体替代得到），直径 d=9，节点度n=4 4.11 一个在p 个处理器上运行的并行程序加速比是p-1，根据Amdahl 定律，串行分量为多少? 答： p/(1+f(p-1))=p-1, f=1/(p-1)2 5.5假定开始时P i (1《i 《n)存有数据 d i ，所谓累加求和是指用 ∑=i j i d 1，来代替中的原始值d i ，算法5.3给出了在PRAM 模型上累加求和算法。 Input: di are kept in Pi, where Output: replaces di in processor Pi Begin for j=0 to logn-1 do for i=2j +1 to n par-do (i) di= d i + d i-2j (ii) Pi=di end for end for End (1）试用n=8为例子，按照上述算法逐步计算出累加和。 (2）分析算法的时间复杂度。

6.3 7.2（1） 例:A={1,3,6,8,11,13} p=6;B={2,4,5,7,10,12,14} ,q=7 p =3, q =3 A={1,3,6*,8,11,13*} B={2,4,5*,7,10 ,12*,14}, B ’={2,4,5,6*,7,10 12,13*,14} A11={1,3} , A12={8,11} , A13={} B11={2,4,5} , B12={7,10 12} , B13={14} A11={1,3*} , A12={8,11*} , B11={2,4*,5} , B12={7,10* , 12} , B11’={2, 3* , 4,5} , B12’={7,10 , 11* , 12} , A111={1},A112={} A121={8},A122={} B111={2},B112={4,5} B121={7,10 },B122={12} A111={1 *} A121={8 *} B111={2 *} B121={7,10 * } 33 54 21 13 33 82 40 72

2019-2020年公务员考试备考行测《数学运算》复习题资料含答案解析(第四篇)[]

2019-2020年公务员考试备考行测《数学运算》复习题资料 含答案解析(第四篇)[] 一、第1题： 某单位有52人投票，从甲、乙、丙三人中选出一名先进工作者。在计票过程中的某时刻，甲得17票，乙得16票，丙得11票，如果规定得票比其他两人都多的候选人才能当选。那么甲要确保当选，最少要再得票（____）。 A.1张 B.2张 C.3张 D.4张 【答案】：D 【来源】：暂无 【解析】 解析1： 整体考虑，乙对甲威胁最大，甲乙共可以分52－11＝41张选票，甲乙均得到20张时，甲仍然保证不了能当选，再得剩下的1张选票，即甲得到21张选票时，保证当选，所以还需要21－17＝4张，选D。 解析2：

还剩下52－17－16－11＝8张票。甲如果要确保当选，则考虑最差情况，剩下的票丙一票不拿，那么只有甲乙分配剩下的票，甲至少要拿8÷2＝4张才能保证当选，故正确答案为D。 解析3： 已统计选票17＋16＋11＝44，剩余52－44=8票。这里对甲最大的威胁是乙，设甲再得票x，乙再得票（8－x），令17＋x＝16＋（8－x），由此推出，x＝3.5，x最小是3.5，满足条件的整数取4，故正确答案为D。 二、第2题： 一个四位数能被72整除，它的个位数与千位数之和是10，且个位数是偶数又是质数，去掉个位数和千位数得到一个新的两位数是质数。问此四位数是多少？ A.8592 B.8612 C.8712 D.8532 【答案】：C 【来源】：暂无 【解析】 解析1：观察发现各选项中千位和个位数分别都是8和2，将选项直接代入验证是否被72整除即可。 解析2：根据选项，可知该四位数千位和个位分别为8、2，只要求出百位和十位上

传统并行计算框架与MR的区别

现在MapReduce/Hadoop以及相关的数据处理技术非常热，因此我想在这里将MapReduce的优势汇总一下，将MapReduce与传统基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较，也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。 随着互联网数据量的不断增长，对处理数据能力的要求也变得越来越高。当计算量超出单机的处理能力极限时，采取并行计算是一种自然而然的解决之道。在MapReduce出现之前，已经有像MPI这样非常成熟的并行计算框架了，那么为什么Google还需要MapReduce，MapReduce相较于传统的并行计算框架有什么优势，这是本文关注的问题。 文章之初先给出一个传统并行计算框架与MapReduce的对比表格，然后一项项对其进行剖析。 MapReduce和HPC集群并行计算优劣对比 ▲ 在传统的并行计算中，计算资源通常展示为一台逻辑上统一的计算机。对于一个由多个刀片、SAN构成的HPC集群来说，展现给程序员的仍旧是一台计算机，只不过这台计算拥有为数众多的CPU，以及容量巨大的主存与磁盘。在物理上，计算资源与存储资源是两个相对分离的部分，数据从数据节点通过数据总线或者高速网络传输到达计算节点。对于数据量较小的计算密集型处理，这并不是问题。而对于数据密集型处理，计算节点与存储节点之间的I/O将成为整个系统的性能瓶颈。共享式架构造成数据集中放置，从而造成I/O传输瓶颈。此外，由于集群组件间耦合、依赖较紧密，集群容错性较差。 而实际上，当数据规模大的时候，数据会体现出一定的局部性特征，因此将数据统一存放、统一读出的做法并不是最佳的。 MapReduce致力于解决大规模数据处理的问题，因此在设计之初就考虑了数据的局部性原理，利用局部性原理将整个问题分而治之。MapReduce集群由普通PC机构成，为无共享式架构。在处理之前，将数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(map)，将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点)，避免了大量数据的传输，提高了处理效率。无共享式架构的另一个好处是配合复制(replication)策略，集群可以具有良好的容错性，一部分节点的down机对集群的正常工作不会造成影响。 硬件/价格/扩展性 传统的HPC集群由高级硬件构成，十分昂贵，若想提高HPC集群的性能，通常采取纵向扩展的方式：即换用更快的CPU、增加刀片、增加内存、扩展磁盘等。但这种扩展方式不能支撑长期的计算扩展(很容易就到顶了)且升级费用昂贵。因此相对于MapReduce集群，HPC集群的扩展性较差。 MapReduce集群由普通PC机构成，普通PC机拥有更高的性价比，因此同等计算能力的集群，MapReduce集群的价格要低得多。不仅如此，MapReduce集群