[GPU计算]深入浅出谈CUDA技术

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 #include"windows.h" usingnamespace std; DWORD WINAPI first(PVOID pParam) { for (int i = 0;i < 10;i++) { printf("1\n"); } return 0; } DWORD WINAPI second(PVOID pParam) { for (int i = 0;i < 10;i++) { printf("2\n"); } return 0; } int main(int argc, char * argv[]) { HANDLE hHandle_Calc[2]; hHandle_Calc[0] = CreateThread(NULL, 0, first, NULL, 0, NULL); hHandle_Calc[1] = CreateThread(NULL, 0, second, NULL, 0, NULL); WaitForMultipleObjects(2, hHandle_Calc, true, INFINITE);

} 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 usingnamespace std; //计算e DWORD WINAPI ThreadCalc_E(PVOID pParam)//计算e子函数{ double factorial = 1; int i = 1; double e = 1; for (;i

ANSYS高性能并行计算

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：

并行计算实验报告(高性能计算与网格技术)

高性能计算和网格技术 实验报告 实验题目OpenMP和MPI编程姓名 学号 专业计算机系统结构 指导教师 助教 所在学院计算机科学与工程学院论文提交日期

一、实验目的 本实验的目的是通过练习掌握OpenMP 和MPI 并行编程的知识和技巧。 1、熟悉OpenMP 和MPI 编程环境和工具的使用； 2、掌握并行程序编写的基本步骤； 3、了解并行程序调试和调优的技巧。 二、实验要求 1、独立完成实验内容； 2、了解并行算法的设计基础； 3、熟悉OpenMP和MPI的编程环境以及运行环境； 4、理解不同线程数，进程数对于加速比的影响。 三、实验内容 3.1、矩阵LU分解算法的设计： 参考文档sy6.doc所使用的并行算法： 在LU分解的过程中，主要的计算是利用主行i对其余各行j，(j>i)作初等行变换，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m/ n A的第i, i+p,…, i+(m-1)p行。然后依次以第0,1,…,n-1行作为主行，将

其广播给所有处理器，各处理器利用主行对其部分行向量做行变换，这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。若以编号为my_rank的处理器的第i行元素作为主行，并将它广播给所有处理器，则编号大于等于my_rank的处理器利用主行元素对其第i+1,…,m-1行数据做行变换，其它处理器利用主行元素对其第i,…,m-1行数据做行变换。 根据上述算法原理用代码表示如下（关键代码）： for(k = 0;kthread_id; //线程ID int myk = my_data->K_number; //外层循环计数K float mychushu = my_data->chushu; //对角线的值 int s, e; int i, j; s = (N-myk-1) * myid / THREADS_NUM; //确定起始循环的行数的相对位置 e = (N-myk-1) * (myid + 1) / THREADS_NUM;//确定终止循环的行数的相对位置

高性能计算和并行算法-计算物理课件

第十章高性能计算和并行算法

§10．1 引言 计算机的运算速度在日新月异地增长，计算机的市场价格却不断地下降。 当前的计算机技术仍然远远不能满足物理问题计算的需要。 高性能计算机是一个所有最先进的硬件，软件，网络和算法的综合概念，“高性能”的标准是随着技术的发展而发展的。 高性能计算系统中最为关键的要素是单处理器的最大计算速度，存贮器访问速度和内部处理器通讯速度，多处理器系统稳定性，计算能力与价格比，以及整机性能等。

传统的计算机是冯.纽曼(Von Newmann)计算机，它是由中央处理器、内存器和输入/输出设备构成。 为了要超越这个冯.纽曼“瓶颈”，人们发展了两种计算机体系结构和相关软件技术的应用原则。一个是并行算法(parallelism)，另一个是流水线技术(pipelining)。 由于高性能计算机与当前能够应用的新计算技术相关联，因而它与并行算法和流水线技术有着密切的联系。

§10. 2并行计算机和并行算法 并行计算机是由多个处理器组成，并能够高速、高效率地进行复杂问题计算的计算机系统。 串行计算机是指只有单个处理器，顺序执行计算程序的计算机，也称为顺序计算机。 并行计算作为计算机技术，该技术的应用已经带来单机计算能力的巨大改进。 并行计算就是在同一时间内执行多条指令，或处理多个数据的计算。并行计算机是并行计算的载体。

为什么要采用并行计算呢？ z并行计算可以大大加快运算速度，即在更短的时间内完成相同的计算量，或解决原来根本不能计算的非常复杂的问题。 z提高传统的计算机的计算速度一方面受到物理上光速极限和量子效应的限制，另一方面计算机器件产品和材料的生产受到加工工艺的限制，其尺寸不可能做得无限小。因此我们只能转向并行算法。

多核并行高性能计算OpenMP第二章源程序

File Name: hello.f program hello print *, 'hello series word!' !$OMP PARALLEL print *,'hello parallel world!' !$OMP END PARALLEL print *, 'hello series word!' stop end program hello ------------------------------------------- ! File Name: hp1.f program hello_parallel1 !$OMP PARALLEL print *,'hello world!' !$OMP END PARALLEL stop end program hello_parallel1 ------------------------------------------- ! File Name: hp2.f program hello_parallel_2 implicit none include 'omp_lib.h' integer :: idcpu,mcpu call OMP_SET_NUM_THREADS(3) idcpu=OMP_GET_THREAD_NUM() mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() print *,'------before parallel' print '(a,i4,a,i4,a)','Hello from thread',idcpu,' in',mcpu,' CPUs' print * !$OMP PARALLEL DEFAULT(NONE) PRIV ATE(IDCPU,MCPU)

高性能计算的应用

高性能计算的应用 随着高性能计算技术的发展，高性能计算开始广泛应用于各个领域。在核电，气象，工业工程，水下工程，建筑，生物医学，社会科学等方面均有重要的应用。 1、核电工程领域 在核电工程领域中，核电压力容器分析，开孔安全壳环向应力分析，核电厂房抗震分析，核反应堆压力容器与管道温度分析，核电流固耦合分析，核安全防护分析等方面均需要大规模的计算[1]。通过高性能计算，对工业仿真流程进行分析，直接减少了计算时间，降低了成本，提高了企业的竞争力。 2、气象 在气象领域中，数值天气预报模式的科学研究和业务运行需要高性能计算。目前，数值预报模式的水平分辨率已达到了15~20公里，而未来的3-5年内几乎世界各国的全球数值预报模式的水平分辨率都将要提高10~20公里[2]，为适应其快速发展，气象部门需要引进和更新高性能计算机系统用以支持气象应用。 3、工业工程 对于工业和工程领域来说，使用高性能计算对于计算数学特别是用力学计算仿真手段来模拟实际产品制造、产品运行环境和工程建设环境具有不可代替的作用[3]。高性能计算降低了物理原型和实验的数量，提高了设计质量和效率，提升了企业解决复杂技术难题的手段和能力。 在石油勘测方面，由于地震波法勘测收集的数据通常都以TB计，在海洋勘测过程中的数据容量更是达到了PB级别量[4]，面对这些海量的数据，只有借助性能出色的高性能计算机系统，才能缩短时间，以实现最佳的勘测效益。 在高光谱遥感数据处理方面，高光谱遥感数据的海量特性严重制约了应用的拓展和实际工程应用效率的提高，大量数据操作和处理的复杂性决定了高光谱遥感图像处理具有很强的计算性[5]，普通计算机远远无法满足遥感数据处理的增长需求，因此高性能计算是解决海量数据处理效率低的有效方法。 在飞机设计方面，首先，飞机设计需要做大量的气动力预测工作，采用高性能计算比采用传统的风洞试验成本要低得多，而且在提升飞机性能时，常规基于雷诺平均方程的CFD技术并不能有效处理，因为它需要的计算网格约10亿量级，需求的计算能力比常规计算高出2个量级以上。其次，精确噪声预测，螺旋桨滑流研究，需要的计算能力比常规计算高出2个量级以上。而现代军用飞机对雷达散射截面计算的要求十分严格，只有基于高性能计算的电磁数值仿真技术有望解决RCS预测难题[6]。 在岩石力学课程教学方面，由于岩石力学需要将工程实例，实验模型和理论模型相结合，才能增强教学效果。尤其在涉及破裂问题上，从变形，损伤演化到最终失稳的过程对数值模拟而言需要网格重划分、单元消去与再生、节点释放和数据存储管理，串行CPU和内存无力做到精细表征[7]。因此，需要通过高性能计算，充分利用数值模拟辅助岩石力学教学 在电力系统工程方面，现代的电力系统分析需要越来越多的计算，包括仿真，优化，控制和分析。人们需要寻求新的方式追求计算更快的方法来进行效率性更高的计算及解决问题，以确保电力网格系统的安全性和可靠性[8]。一个很明显

切实实现高性能并行计算应用分析

切实实现高性能并行计算应用分析 高性能并行计算的应用软件位于高性能计算生态系统的最上层，针对不同的行业有专业的产品，针对各个领域的科学与工程计算应用，直接为用户创造价值。这些软件原来大多运行在大型主机上，是面向多个处理器、多进程、多任务的单节点软件，进程之间的通信通过大型主机操作系统的消息机制进行，消息机制的启动通过函数进行调用。 本系统中，应用软件面向教学和科研应用领域的多个方面基于多节点IA架构系统，进程或任务之间的通信，基于多节点集群的中间件提供的并行通信库MPI，物理层是基于标准互联以太网系统。并行库的启动，通过特定的程序语句进行调用。 高性能应用软件总体概括分类: √多媒体运算 主要使用整型和双精度运算。包括图形图像处理和三维图像生成的高性能计算系统，强调计算节点的多媒体计算功能。计算科学院的大气科学和流体力学应用中需要的许多模拟仿真计算都属于这类计算。 √科学计算 主要使用浮点运算功能，这也是目前高性能计算系统的最主要应用领域。比如:高分子运动分析、石油勘测分析等。计算科学院的大气科学、固体力学、分子力学、流体力学、有限元分析等的主体计算都属于这类计算，这类计算需要系统具有强大的浮点运算能力。本项目的计算属于此类应用。 √数据库应用 主要使用逻辑计算和I/O操作。包括数据库集群系统和网格数据库系统的应用。强调计算节点有很强的I/O处理能力，同时，整个高性能计算系统具有足够的外接存储空间。本系统结合此类应用，奠定未来网格计算的基础。 INTEL和宝德技术人员针对华南理工的项目特点和目标，投入极高的专注和热情，在华南理工项目前期进行了详细的测试分析，提出系统优化和移植的策略，帮助客户将微分方程数值计算并行模拟器勘测系统移植到IA平台上。 Intel还提供了系列的优化工具、编译工具、集群工具等众多高性能计算组件和虚拟技术，为IA架构、标准互联的高性能计算系统应用提供高效率的保证，成为本次HPC项目成功实施的关键。 解决方案