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。
探索性可视化描述工具可以帮助决策者和分析师挖掘不同数据之间的联系，这是一种可视化的洞察力。叙事可视化工具被设计成以独特的方式探索数据。数据会按照地域逐月展示，并根据预定义的公式排序。
2.并行处理
2.1并行处理技术-概念
并行性是指在同一时刻或同一时间间隔内完成两种或两种以上性质相同或不相同的工作，只要在时间上互相重叠，都存在并行性。计算机系统中的并行性可从不同的层次上实现，从低到高大致可分为：
2.1.1 指令内部的并行：是指指令执行中的各个微操作尽可能实现并行操作。
2.1.2 指令间的并行：是指两条或多条指令的执行是并行进行的。
2.1.3 任务处理的并行：是指将程序分解成可以并行处理的多个处理任务，而使两个或多个任务并行处理。
2.1.4 作业处理的并行：是指并行处理两个或多个作业。如多道程序设计、分时系统等。另外，从数据处理上，也有从低到高的并行层次。
2.1.5 字串位并：同时对一个二进制字的所有位进行操作。
2.1.6 字并位串：同时对多个字的同一位进行操作。
2.1.7 全并行：同时对许多字的所有位进行操作。
2.2 三种形式
2.2.1 时间并行
时间并行指时间重叠，在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。?
时间并行性概念的实现方式就是采用流水处理部件。这是一种非常经济而实用的并行技术，能保证计算机系统具有较高的性能价格比。目前的高性能微型机几乎无一例外地使用了流水技术。
2.2.2 空间并行
空间并行指资源重复，在并行性概念中引入空间因素，以“数量取胜”为原则来大幅度提高计算机的处理速度。大规模和超大规模集成电路的迅速发展为空间并行技术带来了巨大生机，因而成为实现并行处理的一个主要途径。空间并行技术主要体现在多处理器系统和多计算机系统。但是在单处理器系统中也得到了广泛应用。
2.2.3 时间并行+空间并行
指时间重叠和资源重复的综合应用，既采用时间并行性又采用空间并行性。显然，第三种并行技术带来的高速效益是最好的。
2.3 并行计算机
21世纪的计算机系统在不同层次上采取了并行措施，只有当并行性提高到一定层次时，具有了较高的并行处理能力，才能称为“并行处理系统”。一般有以下三种并行措施。
2.3.1 时间重叠
时间重叠是在并行性概念中引入时间因素，即多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部件，以加快硬件周转而赢得速度。这各并行措施表现在指令解释的重叠及流水线部件与流水线处理机。
2.3.2 资源重复
资源重复是在并行性概念中引入空间因素。这种措施提高计算机处理速度最直接，但由于受硬件价格昂贵的限制而不能广泛使用。目前，随着硬件价格的降低，已在多种计算机系统中使用，如多处理机系统、陈列式处理机等。
2.3.3 资源共享
资源共享也是在并行性概念中引入时间因素，它是通过软件的方法实现的。即多个用户按一定的时间顺序轮流使用同一套硬件设备；既可以是按一定的时间顺序共享CPU，也可以是CPU与外围设备在工作时
间上的重叠。这种并行措施表现在多道程序和分时系统中，而分布式处理系统和计算机网络则是更高层次的资源共享。
并行计算机具有代表性的应用领域有：天气预报建摸、VLSI电路的计算机辅助设计、大型数据库管理、人工智能、犯罪控制和国防战略研究等，而且它的应用范围还在不断地扩大。并行处理技术主要是以算法为核心，并行语言为描述，软硬件作为实现工具的相互联系而又相互制约的一种结构技术。本文就并行处理技术的算法策略、描述性定义及软硬件方面的实现做一个简单的介绍。
2.4 并行算法的基本策略
在并行处理技术中所使用的算法主要遵循三种策略：
2.4.1分而治之法：也就是把多个任务分解到多个处理器或多个计算机中，然后再按照一定的拓扑结构来进行求解。
2.4.2重新排序法：分别采用静态或动态的指令词度方式。
2.4.3显式/隐式并行性结合：显式指的是并行语言通过编译形成并行程序，隐式指的是串行语言通过编译形成并行程序，显式/隐式并行性结合的关键就在于并行编译，而并行编译涉及到语句、程序段、进程以及各级程序的并行性。
2.5并行软件
并行软件可分成并行系统软件和并行应用软件两大类，并行系统软件主要指并行编译系统和并行操作系统，并行应用软件主要指各种软件工具和应用软件包。在软件中所牵涉到的程序的并行性主要是指程序的相关性和网络互连两方面。
程序的相关性主要分为数据相关、控制相关和资源相关三类。
2.5.1 数据相关：说明的是语句之间的有序关系，主要有流相关、反相关、输出相关、I/O相关和求知相关等，这种关系在程序运行前就可以通过分析程序确定下来。数据相关是一种偏序关系，程序中并不是每一对语句的成员都是相关联的。可以通过分析程序的数据相关，把程序中一些不存在相关性的指令并行地执行，以提高程序运行的速度。
2.5.2 控制相关：是语句执行次序在运行前不能确定的情况。它一般是由转移指令引起的，只有在程序执行到一定的语句时才能判断出语句的相关性。控制相关常使正在开发的并行性中止，为了开发更多的并行性，必须用编译技术克服控制相关。
2.5.3 网络互连
将计算机子系统互连在一起或构造多处理机或多计算机时可使用静态或动态拓扑结构的网络。静态网络由点一点直接相连而成，这种连接方式在程序执行过程中不会改变，常用来实现集中式系统的子系统之间或分布式系统的多个计算结点之间的固定连接。动态网络是用开关通道实现的，它可动态地改变结构，使之与用户程序中的通信要求匹配。动态网络包括总线、交叉开关和多级网络，常用于共享存储型多处理机中。在网络上的消息传递主要通过寻径来实现。常见的寻径方式有存储转发寻径和虫蚀寻径等。
2.6 发展概况
遵循不同的技术途径，采用不同的并行措施，在不同的层次上实现并行性的过程，反映了计算机体系结构向高性能发展的自然趋势。
在单处理机系统中，主要的技术措施是在功能部件上，即改进各功能部件，按照时间重叠、资源重复和资源共享形成不同类型的并行处理系统。在单处理机的并行发展中，时间重叠是最重要的。把一件工作分成若干相互联系的部分，把每一部分指定给专门的部件完成，然后按时间重叠措施把各部分执行过程在时间上重叠起来，使所有部件依次完成一组同样的工作。多机系统是指一个系统中有多个处理机，它属于多指令流多数据流计算机系统。按多机之间连接的紧密程度，可分为紧耦合多机系统和松耦合多机系统两种。在多机系统中，按照功能专用化、多机互连和网络化三个方向发展并行处理技术。
功能专用化经松散耦合系统及外围处理机向高级语言处理机和数据库机发展。多机互连是通过互联网络紧密耦合在一起的、能使自身结构改变的可重构多处理机和高可靠性的容错多处理机。计算机网络是为了适应计算机应用社会化、普及化面发展起来的。它的进一步发展，将满足多任务并行处理的要求，多机
系统向分布式处理系统发展是并行处理的一种发展趋势。
3. 并行处理在大数据时代的挑战
对大数据来讲最主要的是在模型中做计算的约束是非常大的。我们看BSP模型，为什么在过去用到高性能计算上，今天在大数据不能用。之后再做并行计算，之后再做篡数，过去做的所有的高性能计算都是围绕这个模型来的。
今天为什么要做并行计算，并行计算给我们带来了什么样的障碍？2011年10PB的数据用了6小时27分钟。我们比较要有非常高的并行度。我们在高并行度下面遇到的第一个困难是，没有特殊的通信硬件来给我们支持。这不像高性能计算。另外，当你放下了数据以后是不能传输的，基本上是不能动的。我们必须要有高可用性的大数据。
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。
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 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 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:
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 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。
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)
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.doczj.com/doc/0948533.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.doczj.com/doc/0948533.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 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： 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 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 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.doczj.com/doc/0948533.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 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。计算机前沿课程报告
ANSYS高性能并行计算
计算机技能高考基础知识(常考知识点记忆)精编版
《并行算法》课程总结与复习
并行计算简介
分布式与并行计算报告
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