并行程序设计开题报告
院系：信息技术科学学院
成员：王亚光2120100319
田金凤1120100119
题目：串匹配算法KPM和矩阵运算的并行算法实现与分析
1.文献综述
1.1消息传递并行程序设计(MPI)介绍
(1)M assage P assing I nterface:是消息传递函数库的标准规范，由MPI论坛开发，支持Fortran和C
(2)一种新的库描述，不是一种语言。共有上百个函数调用接口，在Fortran 和C语言中可以直接对这些函数进行调用
(3)MPI是一种标准或规范的代表，而不是特指某一个对它的具体实
(4)MPI是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型的代表和事实上的标准
(5)指用户必须通过显式地发送和接收消息来实现处理机间的数据交换。
(6)在这种并行编程中，每个并行进程均有自己独立的地址空间，相互之间访问不能直接进行，必须通过显式的消息传递来实现。
(7)这种编程方式是大规模并行处理机（MPP）和机群（Cluster）采用的主要编程方式。
(8)并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法，由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题，组织不同进程间的数据交换，并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法。
(9)消息传递是当前并行计算领域的一个非常重要的并行程序设计方式。
(10)高可移植性。MPI已在IBM PC机上、MS Windows上、所有主要的Unix 工作站上和所有主流的并行机上得到实现。使用MPI作消息传递的C或Fortran 并行程序可不加改变地运行在IBM PC、MS Windows、Unix工作站、以及各种并行机上。
1.2串匹配算法
以字符序列形式出现而且不能将这些字符分成互相独立的关键字的一种数据称之为字符串（Strings）。字符串十分重要、常用的一种操作是串匹配（String Matching）。串匹配分为字符串精确匹配（Exact String Matching）和字符串近似匹配(Approximate String Matching)两大类。字符串匹配技术在正文编辑、文本压缩、数据加密、数据挖掘、图像处理、模式识别、Internet信息搜索、网络入侵检测、网络远程教学、电子商务、生物信息学、计算音乐等领域具有广泛的应用。而且串匹配是这些应用中最好时的核心问题，好的串匹配算法能显著的提高应用的效率。因此研究并设计快速的串匹配算法具有重要的理论价值和实际意义。
串匹配问题实际上就是一种模式匹配问题，即在给定的文本串中找出与模式串匹配的子串的起始位置。本文对已有的基于分布存储系统上的并行的串匹配算法（KMP）进行了分析和实现，并与串行的算法进行了比较。KMP算法首先是由D.E. Knuth、J.H. Morris以及V.R. Pratt分别设计出来的，所以该算法被命名为KMP算法。KMP串匹配算法的基本思想是：对给出的文本串T[1,n]与模式串P[1,m]，假设在模式匹配的进程中，执行T[i]和P[j]的匹配检查。若T[i]=P[j]，则继续检查T[i+1]和P[j+1]是否匹配。若T[i]≠P[j]，则分成两种情况：若j=1，则模式串右移一位，检查T[i+1]和P[1]是否匹配；若1 1.3矩阵求逆和矩阵相乘 矩阵运算是数值计算中最重要的一类运算。特别是在线性代数和数值分析 中，它是一种最基本的运算。矩阵运算与并行结算及体系结构密切结合，并行计算模型上的有效并行算法包括矩阵转置算法，矩阵相乘算法，矩阵和向量相乘以及方针的LU分解、求逆和求解三角形线性系。本文给出了矩阵相乘和矩阵求逆算法的并行实现，基于分块的思想实现并行。 2.本课题要研究解决的问题和拟采用的研究手段： 2.1本课题要求 最低要求：对已有算法（不能是课堂已经详细讲解的算法，应该是课外内容）进行实现，性能分析。最好能在已有的算法基础上，有所创新，哪怕是一点细节的改进。鼓励大家结合各自实验室的研究方向，利用并行算法、并行程序设计知识解决研究中遇到的问题。如无法与实验室研究工作相结合，可考虑一些经典算法。要求如下： 也要提交阅读文献列表，研究报告中应明确指出哪些是前人的工作，哪些是自己的新成果。 研究报告应详细描述所研究的问题，算法设计。 提交源码（应有充分的注释）、实验报告（详细的性能测试结果和分析）。 2.2本课题要研究或解决的问题 （1）非数值并行算法中的串匹配算法KMP算法设计 （2）数值并行算法中的矩阵求逆和相乘设计 （3）给出KMP算法的串行程序和并行程序 （4）给出矩阵求逆和相乘算法的串行程序和并行程序 （5）对以上两种算法进行相应的改进，并给出具体的实现 （6）对结果进行分析比较，给出结论 2.3本课题拟采用的方案 本课题采用基于消息传递库标准MPI和C语言，对KMP算法和矩阵求逆和相乘进行实现，并对算法做出相应的修改，分析算法的时间复杂度，分别给出串行和并行的实现，通过对不同算法的执行时间进行比较，给出最后的结论。 参考文献 ?黄铠,徐志伟著,陆鑫达等译. 可扩展并行计算技术,结构与编程. 北京:机械工业出版社, P.33~56,P.227~237, 2000. ?陈国良著.并行计算—结构、算法、编程. 北京:高等教育出版社,1999. ?Barry Wilkinson and Michael Allen. Parallel Programming(Techniques and Applications using Networked Workstations and Parallel Computers). Prentice Hall, 1999. ?李晓梅,莫则尧等著. 可扩展并行算法的设计与分析. 北京:国防工业出版社,2000. ?张宝琳,谷同祥等著. 数值并行计算原理与方法. 北京:国防工业出版社,1999. 都志辉著. 高性能计算并行编程技术—MPI并行程序设计. 北京:清华大学出版社, 2001. ?Knuth D E, Morris J H, Pratt V R. Fast pattern matching in strings. SIAM Journal of Computing, 1997, 6(2):323~350. ?Chen Guo-liang. Design and Analysis of Parallel Algorithm. Beijing: Higher Education Press, 1994. ?https://www.doczj.com/doc/2717483087.html,/mpi ?Boyer R S, Moore J S. A Fast String Searching Algorithm[J]. Communications of the ACM. 1977,20(10):762-772 ?Sunday D M. A Very Fast Substring Search Algorithm[J]. Communications of ACM, 1990, 33(8):132-142. ?王威，刘金刚. 一种改进的字符串匹配算法[J]. 计算机工程. 2006, 32(2). ?陈晶.黄曙光. 分布式并行矩阵乘算法分析[J]. -兵工自动化2005(5). ?赵一瑾. 一个改进的BM串匹配算法[J]. 计算机研究与发展. 1998, 35(1):45-48 ?张学波，李晓梅. 分布式环境下几种矩阵乘并行算法分析与比较[j]. 装备指挥技术学院学报. 2003,14(2). ?吴建平.迟学斌分布式系统上并行矩阵乘法[J]. 计算数学, 1999 (01). ?莫则尧.袁国兴消息传递并行编程环境MPI . 2001 中 国 科 学 技 术 大 学 2014－2015学年第一学期考试试卷 考试科目: 并行程序设计 得分:___ ______ 学生所在系:______ _____ 姓名:____ _ _ 学号:_ ____ ______ 一、 分析以下3个循环中存在的依赖关系；分别通过循环交换、分布 和逆转等多种方法来尝试向量化和/或并行化变换：（3×10=30分） p 的二维 拓扑结构，并且将各个行或列进程组划分为单独的子通信域。这样，root 进程可先在其行子通信域中进行广播，然后该行中的所有进程在各自的列通信子域中再广播。给出该广播方案的MPI 具体实现。（20分） 三、设有两个进程A和B，以及结构变量stu。现在，进程A将stu发 送给进程B。请用三种不同的MPI实现来完成进程A的发送操作。（3×10=30分） struct Student {int id; char name[10];double mark[3]; char pass; } stu; 四、以下是单处理器上的矩阵求逆算法： Begin for i=1 to n do (1) a[i,i]=1/a[i,i] (2)for j=1 to n do if (j≠i) then a[i,j]=a[i,j]*a[i,i] end if end for (3)for k=1 to n do for j=1 to n do if ((k≠i and j≠i)) then a[k,j]=a[k,j]-a[k,i]*a[i,j] end if end for end for (4)for k=1 to n do if (k≠i) then a[k,i]= -a[k,i]*a[i,i] end if end for end for End 矩阵求逆的过程中，依次利用主行i(i=0,1,…,n-1)对其余各行j(j≠i)作初等行变换，由于各行计算之间没有数据相关关系，因此可以对矩阵A按行划分来实现并行计算。考虑到在计算过程中处理器之间的负载均衡，对A采用行交叉划分：设处理器个数为p，矩阵A的阶数为n，??p =，对矩阵A行交叉划分后，编号为i(i=0,1,…,p-1)的处理器存有A的第i, i+p,…, i+(m-1)p n m/ 行。在计算中，依次将第0,1,…,n-1行作为主行，将其广播给所有处理器，这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。发送主行数据的处理器利用主行对其主行之外的m-1行行向量做行变换，其余处理器则利用主行对其m行行向量做行变换。 请写出矩阵求逆算法的MPI并行实现。（20分） 并行程序中的线程 一、线程是什么玩意 对于并行程序设计来说，线程的重要性不言而喻。 现代操作系统是典型的基于抢占式调度机制的多任务操作系统。 所谓多任务，指同一时刻，允许操作系统内有多个应用程序运行。比如，我们可以在同一时刻，一边收听音乐，一边浏览网页。当然，计算机能做到的远不止于此。 所谓抢占式调度机制，指在操作系统强制让另外的应用程序运行之前，正在运行的应用程序究竟可以占用CPU 多少时间。这正是为什么我们感觉多个应用程序同时运行的真正原因，即使在单核处理器上。举例来说，Windows 操作系统任务调度的时间间隔大约在20 毫秒左右(注：这个极短的时间，人眼无法感知，而人眼又欺骗了大脑，我们就感觉有多个程序在同时运行。实践所知，人眼能感知的最小时间大概是100 毫秒。因此，Windows Client UI 开发人员应当注意，千万不要让你的程序界面响应大于100 毫秒。假如大于此数，客户就会感到界面顿卡，带来槽糕的用户体验。Web UI 可以适当放宽界限。但无论怎样，快速的响应策略应当成为实现良好用户体验的首选)。 每个正在运行的应用程序实例都是一个进程。进程通常相对独立于其他进程运行。尤其是程序所使用的内存资源。举个例子，浏览器一般都不能直接访问音乐播放器的内存资源。如果有这个需求，则需要通过其他手段来达到该目的。比如文件映射，IPC，Socket 等机制。当然，这些机制通常比直接访问内存资源花费的时间要多。 拿最广泛应用的Windows 操作系统而言，从软件开发人员的角度来看，进程其实就是个计算机资源集合。它是Windows 操作系统分配和使用系统资源的基本单位。 Windows 进程均包含以下资源： 1一个或多个线程。Linux 操作系统早期使用进程来模拟线程。 2一个虚拟地址空间，该空间独立于其他进程地址空间。当然显式共享的内存除外。 请注意文件映射共享物理内存，但共享进程使用不同的虚拟地址来访问这些映射文件。 3一个或多个代码段，包括DLL 中的代码。 4一个或多个包含全局变量的数据段。 编辑推荐 ◆书中内容侧重于以MPI库为基础开发并行应用程序，对MP规范定义的各项功能和特征在阐述其特点基础上均配以实例加以说明和印证。 ◆书中所附实例尽量采用独立的功能划分，其中的代码片段可直接用于并行应用程序开发 ◆在讲述基本原理的同时，注重对各项消息传递和管理操作的功能及局限性、适用性进行分析从而使熟读此书的读者能够编写出适合应用特点，易维护、高效率的并行程序。 ◆与本书配套的电子教案可在清华大学出版社网站下载。 本书简介 本书旨在通过示例全面介绍MP1并行程序开发库的使用方法、程序设计技巧等方面的内容，力争完整讨论MP1规范所定义的各种特征。主要也括MPI环境下开发并行程序常用的方法、模式、技巧等 内容。在内容组织上力求全面综合地反映MPl-1和MPI-2规范。对MPI所定义的各种功能、特征分别 给出可验证和测试其工作细节的示例程序 目录 第1章 MPI并行环境及编程模型 1.1 MPICH2环境及安装和测试 1.1.1 编译及安装 1.1.2 配置及验汪 1.1.3 应用程序的编译、链接 1.1.4 运行及调试 1.1.5 MPD中的安全问题 1.2 MPI环境编程模型 1.2.1 并行系统介绍 1.2.2 并行编程模式 1.2.3 MPI程序工作模式 1.3 MPI消息传递通信的基本概念 1.3.1 消息 1.3.2 缓冲区 1.3.3 通信子 1.3.4 进样号和进程纰 1.3.5 通价胁议 1.3.6 隐形对象 第2章 点到点通信 2.1 阻糍通信 2.1.1 标准通信模式 2.1.2 缓冲通信模式 2.1.3 就绪通信模式 2.1.4 同步通信模式 2.1.5 小结 2.2 非阻塞通信 2.2.1 通信结束测试 2.2.2 非重复的非阻塞通信 2.2.3 可醺复的非阻塞通信 2.2.4 Probe和Cancel 2.3 组合发送接收 2.3.1 MPl_Send,MPI_RecvoMPl_Sendreev 2.3.2 MPI_Bsend←→MPl_Sendrecv 2.3.3 MPI_Rsend←→MPI_Sendrecv 2.3.4 MPl_Ssend←→MPl_Sendrecv 2.3.5 MPl_lsend←→MP1一Sendrecv 2.3.6 MPl_Ibsend←→MPI_Sendrecv 2.3.7 MPI_Irsend←→MPI_Sendrecv 2.3.8 MPl_Issend,MPI_Irecv←→MPI_Sendrecv 2.3.9 MPI Send_init←→MPl_Sendrecv 2.3.10 MPI一Bsendj init←→MPl_Sendrecv 2.3.11 MPI_Rsend_init←→MPI_Sendrecv 2.3.12 MPl_Ssend_init,MPl_Recv_init←→MPl_Sendrecv 2.4 点到点通信总结 一、并行程序开发策略 1.自动并行化：有目的地稍许修改源代码 2.调用并行库：开发并行库 3.重新编写并行代码：对源代码做重大修改 二、并行编程模式 1.主从模式（任务播种模式）：将待求解的任务分成一个主任务（主进程）和一些子任务 （子进程）。所考虑的因素是负载均衡，一般可以采用静态分配和动态分配两种方法。 2.单程序流多数据流（SPMD）：并行进程执行相同的代码段，但操作不同的数据。 3.数据流水线：将各个计算进程组成一条流水线，每个进程执行一个特定的计算任务。 4.分治策略：将一个大而复杂的问题分解成若干个特性相同的子问题。 三、并行程序的编程过程（PCAM过程） 1.任务划分（Partitioning） 2.通信分析（Communication） 3.任务组合（Agglomeration）：增加粒度和保持灵活性 4.处理器映射（Mapping）：映射策略、负载均衡、任务的分配与调度（静态和动态） 动态调度：基本自调度（SS）、块自调度（BSS）、指导自调度（GSS）、因子分解调度（FS）、梯形自调度（TSS）、耦合调度（AS）、安全自调度（SSS）、自适应耦合调度（AAS） 串匹配问题是计算机科学中的一个基本问题，在文字编辑、图像处理等利于都得到了广泛的应用，串匹配算法在这些应用中起到至关重要的作用。因此研究快速的串匹配算法具有重要的理论和实际意义。 KMP是一种改进的字符串模式匹配的算法，他能够在o(m+n)时间复杂度内完成字符串的模式匹配算法。本文将详细的介绍KMP算法的思想，串行及并行实现。 一、KMP算法思想 1、问题描述 给定主串S[0...n-1]、模式串T[0...m-1]，其中m<=n。在主串S中找出所有模式串T的起始位置。 2、算法思想 令指针i指向主串S，指针j指向模式串T中当前正在比较的位置。令指针i和指针j指向的字符比较之，如两字符相等，则顺次比较后面的字符；如不相等，则指针i不动，回溯指针j，令其指向模式串T的第pos个字符，使T[0...pos-1] == S[i-pos, i-1],然后，指针i和指针j所指向的字符按此种方法继续比较，知道j == m-1，即在主串S中找到模式串T为止。 从算法的思想思想中我们可以看出，其算法的难点在于如何求出指针j的回溯值，即：当指针j回溯时，j将指向的位置，我们几位next[j]。下面我们首先对kmp的算法做出详细的描述。 二、KMP算法描述 输入：主串S[0...n-1], 模式串T[0...m-1] 输出：m[0...n-1],当m[i] = 1时，则主串S中匹配到模式串，且i为起始位置 begin i = 0；j = 0; while(i < n) if(S[i] != T[j]) 并行程序设计开题报告 院系：信息技术科学学院 成员：王亚光2120100319 田金凤1120100119 题目：串匹配算法KPM和矩阵运算的并行算法实现与分析 1.文献综述 1.1消息传递并行程序设计(MPI)介绍 (1)M assage P assing I nterface:是消息传递函数库的标准规范，由MPI论坛开发，支持Fortran和C (2)一种新的库描述，不是一种语言。共有上百个函数调用接口，在Fortran 和C语言中可以直接对这些函数进行调用 (3)MPI是一种标准或规范的代表，而不是特指某一个对它的具体实 (4)MPI是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型的代表和事实上的标准 (5)指用户必须通过显式地发送和接收消息来实现处理机间的数据交换。 (6)在这种并行编程中，每个并行进程均有自己独立的地址空间，相互之间访问不能直接进行，必须通过显式的消息传递来实现。 (7)这种编程方式是大规模并行处理机（MPP）和机群（Cluster）采用的主要编程方式。 (8)并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法，由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题，组织不同进程间的数据交换，并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法。 (9)消息传递是当前并行计算领域的一个非常重要的并行程序设计方式。 (10)高可移植性。MPI已在IBM PC机上、MS Windows上、所有主要的Unix 工作站上和所有主流的并行机上得到实现。使用MPI作消息传递的C或Fortran 并行程序可不加改变地运行在IBM PC、MS Windows、Unix工作站、以及各种并行机上。 1.2串匹配算法 以字符序列形式出现而且不能将这些字符分成互相独立的关键字的一种数据称之为字符串（Strings）。字符串十分重要、常用的一种操作是串匹配（String Matching）。串匹配分为字符串精确匹配（Exact String Matching）和字符串近似匹配(Approximate String Matching)两大类。字符串匹配技术在正文编辑、文本压缩、数据加密、数据挖掘、图像处理、模式识别、Internet信息搜索、网络入侵检测、网络远程教学、电子商务、生物信息学、计算音乐等领域具有广泛的应用。而且串匹配是这些应用中最好时的核心问题，好的串匹配算法能显著的提高应用的效率。因此研究并设计快速的串匹配算法具有重要的理论价值和实际意义。 串匹配问题实际上就是一种模式匹配问题，即在给定的文本串中找出与模式串匹配的子串的起始位置。本文对已有的基于分布存储系统上的并行的串匹配算法（KMP）进行了分析和实现，并与串行的算法进行了比较。KMP算法首先是由D.E. Knuth、J.H. Morris以及V.R. Pratt分别设计出来的，所以该算法被命名为KMP算法。KMP串匹配算法的基本思想是：对给出的文本串T[1,n]与模式串P[1,m]，假设在模式匹配的进程中，执行T[i]和P[j]的匹配检查。若T[i]=P[j]，则继续检查T[i+1]和P[j+1]是否匹配。若T[i]≠P[j]，则分成两种情况：若j=1，则模式串右移一位，检查T[i+1]和P[1]是否匹配；若1 并行程序的编程模型、运行环境、调试环境等都要比串行程序复杂得多。提供良好的高性能计算开发环境，一直是学术界和工业界所追求的目标。 目前比较流行的高性能计算系统，大体可以分为两类:一类是共享内存系统(SMP)，如IBM的P690，HP的SuperDome等，其特点是多个处理器拥有物理上共享的内存；一类是分布存储系统(DMP)，如MPP和集群系统，其特点是系统由多个物理上分布的结点组成，每个结点拥有自己的内存，结点通过高速以太网或专用高速网络连接。本文主要介绍这两类系统上的开发工具。 一、并行程序的开发模式 1. 共享内存模型 在共享内存模型中，一个并行程序由多个共享内存的并行任务组成，数据的交换通过隐含地使用共享数据来完成。此编程模式一般仅需指定可以并行执行的循环，而不需考虑计算与数据如何划分，以及如何进行任务间通信，编译器会自动完成上述功能。 目前流行的共享内存模型开发标准是OpenMP。OpenMP定义了一套编译指导语句，用于指定程序的并行性、数据的共享/私有等信息。其目标是为SMP系统提供可移植、可扩展的开发接口。OpenMP由OpenMP Architecture Review Board于1997年推出，现在已发展到2.0版。OpenMP支持的编程语言包括Fortran、C和C++。 OpenMP得到了工业界的广泛支持，有大量的商业编译器和其他开发工具支持OpenMP的开发，如IBM、HP、Sun、SGI、Intel等硬件厂商均有支持OpenMP的编译器产品，另外还有一些第三方厂商的OpenMP编译器。 2. 消息传递模型 在消息传递模型中，一个并行程序由多个并行任务组成。每个并行任务拥有自己的数据并对其进行计算操作。任务之间数据的交换是通过显式的消息传递语句来完成的。 现在广泛使用的消息传递模型有两个：PVM和MPI。PVM即Parallel Virtual Machine(并行虚拟机)与MPI即Message Passing Interface(消息传递界面)。PVM与MPI所提供的功能大致相同，但两者的侧重点有所不同。PVM强调在异构环境下的可移植性和互操作性，程序之间可以互相通信，并支持动态的资源管理和一定程度的容错；而MPI更强调性能，不同的MPI 实现之间缺乏互操作性，本身也不支持容错（可以通过专门的容错软件来支持容错）。一般而言，使用MPI比较适合于开发MPP或同构集群上的并行应用，可以有较高的通信性能;而PVM更适合于异构的集群系统。 几乎所有的高性能计算系统都支持PVM和MPI。 3. HPF HPF(High Performance Fortran)的思想与OpenMP类似，都是通过定义编译指导语句来帮助编译器生成并行代码。HPF的目标系统与OpenMP不同，它支持DMP系统。因此，除了指定并行性的编译指导语句外，HPF还指定数据划分的编译指导语句。HPF与消息传递模型的不同之处则在于:HPF通过编译器来生成通信语句，不需要程序员手工编写。 HPF得到了工业界的广泛支持，如IBM、HP、Sun都有HPF编译器。第三方产品则有PGI的PGHPF、APR的Forge xHPF等。其不足是对于某些问题无法得到与手工编写的消息传递程序相同的性能。 4. 并行库 使用并行库开发高性能计算程序的基本思想是:用户不需要自己编写通用的并行算法代码，而由程序库提供并行算法，并对用户透明。用户只需要根据自己的需求，调用相应的库函数，就可以编写出并行程序。由于库函数的编写者一般经验丰富，而且库函数会采取较为优化的算法，并采用优化编译，使得库函数的执行效率很高。对于大量使用通用计算算法的用户来说，使用并行库是一种高效的开发模式。并行库的缺点是无法帮助那些需要自己书写非通用 并行实验报告 一、积分计算圆周率 1.1 积分计算圆周率的向量优化 1.1.1 串行版本的设计 任务：理解积分求圆周率的方法，将其用C代码实现。 注意：理论上，dx越小，求得的圆周率越准确；在计算机中由于表示的数据是有精度范围的，如果dx太小，积分次数过多，误差积累导致结果不准确。 以下为串行代码： #include { int dx; double pai; double start,finish; dx=N; start=clock(); pai=get_pi(dx); finish=clock(); printf("%.8lf\n",pai); printf("%.8lfS\n",(double)(finish-start)/CLOCKS_PER_SEC); return 0; } 时间运行如下： 第一次：time=0.02674000S 第二次：time=0.02446500S 第三次：time=0.02402800S 三次平均为：0.02508S 1.1.2 SSE向量优化版本设计 任务：此部分需要给出单精度和双精度两个优化版本。 注意： （1）测试均在划分度为10的7次方下完成。 以下是SSE双精度的代码： #include 《并行程序设计》 实验报告 2018/07/04 华南理工大学本科实验报告课程名称并行程序设计成绩评定 实验项目名称MPI+OpenMP实现PSRS排序实验。数据量大小1G个整型数。 1、实验目标 （1）利用visual studio配置MPI环境和mpi混合编译环境； （2）MPI+OpenMP实现PSRS排序实验。数据量大小1G个整型数。 2、串行程序代码(串行程序已经放在网络教学平台，请把主要代码部分摘抄在下面) void Odd_even_sort( int a[] /* in/out */, int n /* in */) { int phase, i, temp; for (phase = 0; phase < n; phase++) if (phase % 2 == 0) { /* Even phase */ for (i = 1; i < n; i += 2) if (a[i-1] > a[i]) { temp = a[i]; a[i] = a[i-1]; a[i-1] = temp; } } else { /* Odd phase */ for (i = 1; i < n-1; i += 2) if (a[i] > a[i+1]) { temp = a[i]; a[i] = a[i+1]; a[i+1] = temp; } } } /* Odd_even_sort */ 3、并行程序关键代码 4、性能分析 表3 采用4进程时，使用不同线程数在1G数据集上的测试结果 图1 串行： 图2 1G数据1、2、4进程+1线程： 图3 1G数据1、2、4进程+2线程： 图4 1G数据1、2、4进程+4线程： 并行编程中的设计模式 这篇文章是对这段时间学习并行编程中的设计模式的一个总结。有不当之处，希望得到大家的批评、指正。 首先，所谓“并行编程中的设计模式”（patterns in parallel programming）仍处于不断的被发现、发掘的阶段。当前已经有各路人马对这一领域进行了研究，但远远没有达到统一认识的高度。也没有一套业界普遍认同的体系或者描述。这就造成了当前这一领域的现状：从事研究的人有不同的背景，他们各自总结出的模式种类不尽相同。即使是同一个模式，不同的团队给它们取得名字也可能不一样。不过这并不妨碍我们对“并行编程中的设计模式”进行一定的了解，并在实际的软件开发工作中有所借鉴。 本文分两部分，第一部分会简单介绍这一领域的发展现状：首先是进行研究的主要团体及其代表人物，然后介绍一下他们各自总结的模式体系，最后着重介绍一下加州大学伯克利分校的体系，A pattern language for parallel programming。第二部分则从该体系中挑出八个常用的设计模式作稍微详细一点的介绍。每个设计模式都附有实际的应用例子来帮助理解。我始终相信，通过例子的学习是最容易理解的一种方式。 1. 并行编程模式的发展现状 在这一领域比较活跃的研究团体包括： 1. 加州大学伯克利分校。其代表人物是Kurt Keutzer教授，他曾是Synopsys公司的CTO。 2. Intel公司。代表人物是Tim Mattson，他是Intel的Principle Engineer和并行计算的布道师(evangelist)，是“Patterns for Parallel Programming”一书的作者。 3. 伊利诺伊大学。代表人物是Ralph Johnson教授。他是著名的设计模式“Gang of Four”中的一员。 用OpenMP进行共享内存编程实验报告11123508 盛骁文 实验一：程序5-1 一个使用OpenMP的”hello world”程序 源代码： #include 实验心得：有多个线程运行程序，线程会竞争访问标准输出，因此不保证输出会按线程编号的顺序出现，输出可能是任何其他的线程编号的排列。 实验二：程序5-2 第一个OpenMP梯形积分法程序 源代码： #include 并行化程序设计的四步走 并行化程序设计的四步走 Selwyn You (Intel) 星期四, 21/05/2009 - 11:24 发布 多核计算平台的普及化使得并行（Parallel）或者并发（Concurrent）程序设计（这里不妨称它们为并行化程序设计）成为一种编程技术主流。其实并行计算的软件技术早已存在了几十年，然而其原来主要服务于高性能计算一类的应用，所以并行化编程一直也都为阳春白雪的光环笼罩。现在谈到多核编程，讨论较多的是各种软件或者并行编程模型的使用；对于初学者而言却仍可能难以循其径而入。 其实，并行化的程序设计是有章可循的。按照开发流程的顺序，可以把并行化程序设计分为以下四个阶段：1. 可行算法（解决方案）的描述与分析2. 工作分解（Decomposition）--依赖性和同步与通信开销分析3. 选择编程（实现）模型4. 性能检查及优化 在设计的初始阶段，开发者应当针对要解决的问题先找到一个可行的解决方案或者算法。比如，排序问题的解决方案有气泡排序，快速排序，二叉树排序等已知可行的方法可以作 为并行化的基础算法。而在进行具体的并行化设计之前，有一个很重要的分析（或者评估）要做，那就是并行化的必要性分析；即，应该估计一下目标问题的计算量。如果需要解决的问题计算量并不是很大，比如只需要对30个整数进行排序，即使采用传统串行程序也不会占用太多时间，那么就可能没有为之设计并行化程序的必要，因为并行化也是要付出其它计算的代价的。另外，基础算法的选择也很有讲究。有些算法本身就不具备太多的并行性，比如图论算法中最小生成树/Minimum Spanning Tree（MST）的Kruskal算法；而有些算法则具有很好的可扩展性（Scalability），比如MST 的Boruvka算法（关于MST算法并行化的例子可参见ISN 学术社区课件）。为确定算法的并行性，一般需要借助一些理论和工具的帮助。Amdal's law是大多数设计者所采用的估计并行化加速比上限的定理；而Gustafson's law则是分析并行程序可扩展性的有力理论指导。而为了能够使用这些定理给出指导，还需要一些软件工具（Profiling Tools）的辅助，从而确定理论所需的一些参数（如串行程序的并行量p）。提供这一种功能的常用的工具有Intel性能分析器Vtune，Windows里面的PerfMon等。对于理论和软件工具的使用可以参照学术社区的课件。基础算法的确定需要开发者结合下一步进行综合考虑，反复尝试几次。 当候选的基础算法确定后，开发人员就需要进行一个并行化 数据流Java并行程序设计模型的设计与实现 摘要：本文章的研究对象是数据流Java 并行程序设计模型，本文的模型是构建在数据流多态语言特征基础之上的，与通常的Java 模型比较，数据流Java 并行程序设计模型显著区别在于：其建立在两个基础之上(1)虚拟机内部机制(2)类库，运用了协同设计方案的方式，这就使虚拟机在其内部完成了包括模型性能优化和动态设计优化在内的相关工作。同时，还运用了语意限制功能，使控制虚拟机在正常运行状态下分析以及优化的资源消耗问题达到最优。现针对该数据流Java 并行程序设计模型在设计、实现、以及运行时优这三个方面的问题展开详细分析与阐述。 关键词：数据流；Java 并行程序设计模型；实现；运行时优 Data Flow Java Parallel Programming Model Design, Implementation Abstract: Article for parallel data streams Java programming model for the study , we propose a multi-state based on data flow model based on the language features , compared with the conventional Java model data flow, Java parallel programming model makes the most prominent feature is that : the establishment of internal mechanisms in the virtual machine and class library foundation, through the adoption of collaborative design solutions , making the model inside a virtual machine to complete, including performance optimization and dynamic design optimization , including related tasks. Same time, the data flow through parallel Java programming model, the application of the semantic restriction function , the maximum control the virtual machine in the normal operating state and the optimization of resource consumption . Now for the data stream Java parallel2014-2015-并行程序设计期末考试卷
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