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 实 验 报 告 学院名称计算机科学与技术学院专业计算机科学与技术 学生姓名 学号 年班级 2016年5 月20 日
一、实验内容 本次试验的主要内容为采用多线程的方法计算pi的值，熟悉linux下pthread 形式的多线程编程，对实验结果进行统计并分析以及加速比曲线分析，从而对并行计算有初步了解。 二、实验原理 本次实验利用中值积分定理计算pi的值 图1 中值定理计算pi 其中公式可以变换如下： 图2 积分计算pi公式的变形 当N足够大时，可以足够逼近pi，多线程的计算方法主要通过将for循环的计算过程分到几个线程中去，每次计算都要更新sum的值，为避免一个线程更新sum 值后，另一个线程仍读到旧的值，所以每个线程计算自己的部分，最后相加。三、程序流程图 程序主体部分流程图如下：
多线程执行函数流程图如下： 四、实验结果及分析
令线程数分别为1、2、5、10、20、30、40、50和100，并且对于每次实验重复十次求平均值。结果如下： 图5 时间随线程的变化 实验加速比曲线的计算公式类似于 结果如下： 图5 加速比曲线 实验结果与预期类似，当线程总数较少时，线程数的增多会对程序计算速度带来明显的提升，当线程总数增大到足够大时，由于物理节点的核心数是有限的，因此会给cpu带来较多的调度，线程的切换和最后结果的汇总带来的时间开销较大，所以线程数较大时，增加线程数不会带来明显的速度提升，甚至可能下降。 五、实验总结
本次试验的主要内容是多线程计算pi的实现，通过这次实验，我对并行计算有了进一步的理解。上学期的操作系统课程中，已经做过相似的题目，因此程序主体部分相似。不同的地方在于，首先本程序按照老师要求应在命令行提供参数，而非将数值写定在程序里，其次是程序不是在自己的电脑上运行，而是通过ssh和批处理脚本等登录到远程服务器提交任务执行。 在运行方面，因为对批处理任务不够熟悉，出现了提交任务无结果的情况，原因在于windows系统要采用换行的方式来表明结束。在实验过程中也遇到了其他问题，大多还是来自于经验的缺乏。 在分析实验结果方面，因为自己是第一次分析多线程程序的加速比，因此比较生疏，参考网上资料和ppt后分析得出结果。 从自己遇到的问题来看，自己对批处理的理解和认识还比较有限，经过本次实验，我对并行计算的理解有了进一步的提高，也意识到了自己存在的一些问题。 六、程序代码及部署 程序源代码见cpp文件 部署说明： 使用gcc编译即可，编译时加上-pthread参数，运行时任务提交到服务器上。 编译命令如下： gcc -pthread PI_3013216011.cpp -o pi pbs脚本(runPI.pbs)如下： #!/bin/bash #PBS -N pi #PBS -l nodes=1:ppn=8 #PBS -q AM016_queue #PBS -j oe cd $PBS_O_WORKDIR for ((i=1;i<=10;i++)) do ./pi num_threads N >> runPI.log
MPLAB IDE集成开发环境使用指南 MPLAB IDE（以下简称MPLAB）是Microchip公司为其 PIC单片机配备的功能强大的软件集成开发环境。它使用户能在自己的微机系统上对 PIC系列单片机进行程序的创建、录入、编辑以及汇编，甚至还能实现程序的模拟运行和动态调试之类的虚拟实战演练。 2.1 MPLAB的安装 MPLAB IDE 是由Microchip公司提供的完全免费软件。您可通过如下途径获取该软件：登陆Microchip公司的官方网站：https://www.doczj.com/doc/cd18523694.html, 下载后用WINZIP等压缩/解压缩工具软件，将文件解压到电脑硬盘上，运行 SETUP.EXE(或者 Install.exe)程序，并按照提示一步步安装（也可以不需要更改任何设置，直接点击“下一步”）直到完成安装。 1. MPLAB的简单应用 1.1 创建简单的项目 编辑源程序 在 WINDOWS 桌面上点击 MPLAB 图标，或者依次选取开始—>所有程序—>Microchip—>MPLAB IDE V.xx —>MPLAB（其中 Vx.x为 MPLAB的版本号） ，可启动和运行MPLAB集成环境。如图1-1 所示。 图1-1 MPLAB主窗口 选择MPLAB的菜单命令File | New（文件|新建） ，MPLAB将自动调用 MPLAB Editor（源程序编辑器），工作区内将出现一个文本编辑窗口，可以在此完成源程序的录入工作。如图 2-2所示。
图1-2 文本编辑窗口 在“文本编辑窗口”内编辑好我们的源程序，选择菜单命令 File|Save（文件|保存） ，将编辑好的源文件保存到我们指定的目录下，如图 2-3所示。 图1-3 保存源程序 注意：存储路径跟文件名不能包含中文或字符串,整个路径不能超过 64个字符。
并行计算上机实验报告题目：多线程计算Pi值 学生姓名 学院名称计算机学院 专业计算机科学与技术时间
一. 实验目的 1、掌握集群任务提交方式； 2、掌握多线程编程。 二.实验内容 1、通过下图中的近似公式，使用多线程编程实现pi的计算； 2、通过控制变量N的数值以及线程的数量，观察程序的执行效率。 三.实现方法 1. 下载配置SSH客户端 2. 用多线程编写pi代码 3. 通过文件传输界面，将文件上传到集群上 4.将命令行目录切换至data，对.c文件进行编译 5.编写PBS脚本，提交作业 6.实验代码如下： #include
#include
实验报告纸 （院、系）自动化专业班组单片机与嵌入式系统课 实验一Keil集成开发环境的使用一、实验目的 熟悉Keil C51集成开发环境的使用方法 二、实验内容 学习如何使用Keil编译器编写单片机程序并调试 三、实验设备 PC机 四、实验步骤 1.新建文件夹 2.新建工程 3.配置工程 （1）按以下内容新建experiment_1.asm文件 ORG 0000H AJMP MAIN ORG 0100H MAIN: MOV SP, #60 ；给堆栈指针赋初值 LIGHT:
CPL P1.0 CPL P1.1 CPL P1.2 ACALL DELAY AJMP LIGHT DELAY: MOV R7,#10H DELAY0： MOV R6，#7FH DELAY1： MOV R5，#7FH DELAY2： DJNZ R5，DELAY2 DJNZ R6，DELAY1 DJNZ R7，DELAY0 RET END （2）在工程窗口的Source Group 1处单击鼠标右键弹出菜单，点其中的选项Add Files to Group ‘Source Group 1’；添加文件。 （3）在Project菜单的下拉选项中，单击Option for Target ‘Target 1’.在弹出的窗口中要完成以下设置： A．选择单片机芯片。不需要向工程添加启动代码；
B. 晶振频率的设置 C. Output标签下的Create HEX File 前小框中要打勾D．Debug标签选择Use Simulator(软件模拟) 4．编译工程 5. 查看结果（要求截图写进实验报告） （1）进入调试状态 （2）选择单步方式运行，观察Port 1窗口状态变化 （3）在Project Workspace观察R5、R6、R7、SP等的变化进入调试时的初始界面
大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。
第22章 进程、线程与并行计算 进程是正在运行的程序，线程是轻量级的进程。多任务的并发执行会用到多线程（multithreading ），而CPU 的多核（mult-core ）化又将原来只在巨型机和计算机集群中才使用的并行计算带入普通PC 应用的多核程序设计中。 本章先介绍进程与线程的概念和编程，再给出并行计算的基本概念和内容。下一章讨论基于多核CPU 的并行计算的若干具体编程接口和方法。 22.1 进程与线程 进程（process ）是执行中的程序，线程（thread ）是一种轻量级的进程。 22.1.1 进程与多任务 现代的操作系统都是多任务（multitask ）的，即可同时运行多个程序。进程（process ）是位于内存中正被CPU 运行的可执行程序实例，参见图22-1。 图22-1 程序与进程 目前的主流计算机采用的都是冯·诺依曼（John von Neumann ）体系结构——存储程序计算模型。程序（program ）是在内存中顺序存储并以线性模式在CPU 中串行执行的指令序列。对于传统的单核CPU 计算机，多任务操作系统的实现是通过CPU 分时（time-sharing ）和程序并发（concurrency ）完成的。即在一个时间段内，操作系统将CPU 分配给不同的程序，虽然每一时刻只有一个程序在CPU 中运行，但是由于CPU 的速度非常快，在很短的时间段中可在多个进程间进行多次切换，所以用户的感觉就像多个程序在同时执行，我们称之为多任务的并发。 22.1.2 进程与线程 程序一般包括代码段、数据段和堆栈，对具有GUI （Graphical User Interfaces ，图形用户界面）的程序还包含资源段。进程（process ）是应用程序的执行实例，即正在被执行的程进程（内存中） 可执行文件（盘上） 运行
集成开发环境的配置及使用说明 本文讲解如何编写MSBuild脚本文件执行编译系统、运行FxCop检查代码、运行NUnit以及NCover进行单元测试、运行SandCastle生成帮助文档四项功能，并如何在集成开发环境中使用。 一、集成开发环境的配置 1.1 工具软件准备 1.1.1 MSBuild 只要安装过VS2005或VS2008后，就可以是路径C:\WINDOWS\https://www.doczj.com/doc/cd18523694.html,\Framework中看到MSBuild的三人版本，本例中使用V3.5。另外还得从下面的网站下载一个https://www.doczj.com/doc/cd18523694.html,munity.Tasks.msi文件，里面有MSBuild的已经编写好的各种任务。下载地址如下： https://www.doczj.com/doc/cd18523694.html,/ 1.1.2 NCover NCover现有网上使用的主要有两个版本NCover3.1和NCover1.5.8，但由于后者是免费版本，所以本例中使用NCover1.5.8版本，下载地址如下：https://www.doczj.com/doc/cd18523694.html,/download/community 1.1.3 其它软件 其它软件如下所示： NUnit 2.5.1 FxCop 1.36 HTML Help Compiler Sandcastle Help File Builder v 1.8.0.2 以上包括1.1.1和1.1.2的软件均可在Redmine项目管理的集成开发环境的配置的文件管理中下载，此处就不一一给链接了。下载后均按默认安装即可。但因为要在命令行中使用MSBuild和FxCopcmd命令，所在在环境变量Path中加入： C:\WINDOWS\https://www.doczj.com/doc/cd18523694.html,\Framework\v3.5; C:\Program Files\Microsoft FxCop 1.36; 另外再增加两个新变量： DXROOT C:\Program Files\Sandcastle和 HHCEXE C:\Program Files\HTML Help Workshop
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
集成开发环境（简称IDE）软件是用于程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面工具。就是集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、debug 功能等一体化的开发软件套。所有具备这一特性的软件或者软件套（组）都可以叫做IDE。如微软的Visual Studio系列，Borland的C++ Builder,Delphi系列等。该程序可以独立运行，也可以和其它程序并用。例如，BASIC语言在微软办公软件中可以使用，可以在微软Word 文档中编写WordBasic程序。 IDE为用户使用Visual Basic、Java和PowerBuilder等现代编程语言提供了方便。不同的技术体系有不同的IDE。比如visual https://www.doczj.com/doc/cd18523694.html,可以称为C++、VB、C#等语言的集成开发环境，所以visual https://www.doczj.com/doc/cd18523694.html,可以叫做IDE。同样，Borland的JBuilder也是一个IDE，它是Java的IDE。zend studio、editplus、ultra edit这些，每一个都具备基本的编码、调试功能，所以每一个都可以称作IDE。 IDE多被用于开发HTML应用软件。例如，许多人在设计网站时使用IDE（如HomeSite、DreamWeaver、FrontPage，等等），因为很多项任务会自动生成。IDE集成代码编辑，代码生成，界面设计，调试，编译等功能，目前还融合了建模功能。 Mylyn 简介 Mylyn（旧称Mylar）是eclipse的一个插件，用于将任务管理和上下文管理无缝集成到Eclipse中。 首先它是一个高度集成到ECLIPSE中的任务管理工具。 把任务列表与具体的代码联系到了一起。你只要激活一个任务，之相关的所有文件、函数将被突出的显示在ECLIPSE界面的每个“角落”――Package Explorer，Open Type, Open Resource，Debug View…… 相信很多人都有过这样的经验，改一个东西可能就几分钟，但找到在哪改、会影响到什么地方，却要花半小时。有了这个工具，让我们在非常大的项目里，在文件和代码的海洋里能马上找到所要关注的部分。有的人说，我有CTRL+SHIFT+T，可是你能记住几年前一个项目里的类名吗？而查阅文字描述的任务却要容易得多。 Mylyn是如何做到任务与代码的关联呢？你唯一要做的就是，在完成一个编码任务前，激活相应的任务！这样，随后你的编辑、访问各种元素的操作都被Mylyn记录，它会根据你的访问频率分析相关程度。当你的任务成百上千，或者你过一段时间再回头来修改代码时，只要激活相应的任务，它就会自动将相关的文件窗口打开，并在各种查找、显示界面里根据当初的记录突出显示相应元素。 1. 安装下载相应的Mylyn zip包，解压缩开就是两个文件夹：features和plugins，以及一个XML文件：site.xml。将这两个文件夹拷入或者以配置方式导入合适版本的Eclipse中就可以了。 2. 使用重启Eclipse，Window的preference配置窗口里就多了一个Task的菜单，用于对Mylyn的配置。 点击Window>show view> other（我的eclipse是英文版本），弹出的对话框中可以找到Mylyn的选项，它下面有两个View可供选择：Task List和Task Repositories。把两个view 都打开，可以看到Task List里是空的列表，因为还没和任何存储库建立查询联接。Mylyn的文档中说可以与Bugzilla, Trac 和JIRA等存储库集成，由于没有Trac和JIRA环境，
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
Pyhton 如何实现多线程并行计算 一、串行计算 先看一段简单的代码： import time t0=time.time() for k in range(30): values=k*k print(values) time.sleep(1) t1=time.time() print('运行时间为:',int(t1-t0)) 上面的例子中，我们用一个for循环计算自然数的平方。这里我们一个自然数计算完才能接着计算另外一个数。这种计算方式我们称为“串行计算”。早期为什么采用这种串行计算呢？因为以前个人电脑CPU是单核的，硬件的条件决定了程序的处理方式。 能不能几个数同时计算？好比如在银行的营业厅排队，如果只开一个窗口办理业务，你需要等前面一个人办完，才轮到你，如果能开多个窗口，显然会快很多。这种开多个窗口处理业务的想法，在计算机中的应用就是“并行计算”。多个窗口对应的就是计算机有多个核。(理解了“并行计算”，就容易进一步理解分布式计算。） 二、多核与线程 个人电脑的处理器最早是单核的。 多内核（multicore chips）是指在一枚处理器（chip）中集成两个或多个完整的计算引擎(内核)。 2005年4月，英特尔仓促推出简单封装双核的奔腾D和奔腾四至尊版840。 但真正的“双核元年”，则被认为是2006年。这一年的7月23日，英特尔基于酷睿(Core)架构的处理器正式发布。2006年11月，又推出面向服务器、工作站和高端个人电脑的至强(Xeon)5300和酷睿双核和四核至尊版系列处理器。 进入2009年，处理器已经由双核升级到四核时代，在斯坦福大学召开的Hot Chips大会上，IBM、富士通、AMD和Intel等众多芯片制造商展示出其六核、八核等多核服务器处
实验报告纸 （院、系) 自动化专业班组单片机与嵌入式系统课 实验一Keiｌ集成开发环境得使用一、实验目得 熟悉Kｅil C５１集成开发环境得使用方法 二、实验内容 学习如何使用Ｋeil编译器编写单片机程序并调试 三、实验设备 PＣ机 四、实验步骤 1、新建文件夹 2、新建工程 3、配置工程 （1）按以下内容新建expeｒiｍeｎt_１、asm文件 ＯRG 0０00H ＡJMＰMAIＮ ORG０100Ｈ MAＩN： MOV SP，＃60 ;给堆栈指针赋初值 LIGHT: CＰL Ｐ1、0
CPＬP1、1 CPＬP1、２ ACALL DELAY AＪＭP LIＧHT DＥLAY： MOV Ｒ７，#10H DEＬＡY0： MOV Ｒ６,＃7FH DELＡＹ１： MOV R５,＃7FH ＤELAＹ2: DJNＺR５,DELAY2 DJＮZ R6,DELＡＹ1 DJＮＺR7，DELＡY0 RET ＥND （2）在工程窗口得Source Groｕp 1处单击鼠标右键弹出菜单，点其中得选项Aｄd Filesｔo Ｇroｕp ‘Ｓoｕrce Group1';添加文件. （３）在Project菜单得下拉选项中，单击Ｏｐtｉonｆor Target ‘Targe ｔ１’、在弹出得窗口中要完成以下设置: A.选择单片机芯片.不需要向工程添加启动代码; Ｂ、晶振频率得设置
C、Ouｔput标签下得Crｅate HＥＸFile 前小框中要打勾 D.Debuｇ标签选择Use Simｕｌａtor（软件模拟) 4.编译工程 5、查瞧结果(要求截图写进实验报告) （1）进入调试状态 (2）选择单步方式运行，观察Ｐoｒt １窗口状态变化 (３）在Project Ｗoｒksｐａce观察Ｒ5、R6、Ｒ7、ＳP等得变化进入调试时得初始界面
第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2. 西摩·克雷( ) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8. (1) 超大规模 “云”具有相当的规模，云计算已经拥有100多万台服务器，、、微软、等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样
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。
26/3192294 长春工程学院学报(自然科学版)2009年第10卷第3期 J.Changchun I nst .Tech .(Nat .Sci .Edi .),2009,Vol .10,No .3I SS N 100928984 CN 2221323/N 基于多核CP U 的并行计算设计 收稿日期:2009-03-03 作者简介:谷照升(1965-),男(汉),吉林集安,教授 主要研究:数学应用。 谷照升 (长春工程学院理学院,长春130012) 摘 要:通过多核CP U 上多线程运算的效率分析,给出了相应的并行计算设计方案,并讨论了并行计算的发展趋势。 关键词:并行计算;多线程;多核中图分类号:TP316 文献标识码:A 文章编号:100928984(2009)0320092203 0 引言 在科学研究、工程计算的诸多领域,如凝聚态物理、数据挖掘、航天技术等,经常存在大规模的计算需求。这些计算任务有时还需要一定的实时性。由于单台计算设备处理能力的局限性,并行计算成为解决这类问题的主要技术手段。 迄今为止,并行计算主要的实现模式是将一个较大的运行任务同时并行地分配到多个计算机上执行 [1,2] 。由于各种大型计算一般采用的多是相应专 业的商业化通用软件,而这些软件在设计上都是基于这种并行分布式系统,通过网络构架,以相对较低性能的微机机群获取高效率的计算能力,所以其综合运行需要依赖完善的接口、协议支持[1—4] 。其中, MP I (Message Passing I nterface )是国内外在高性能计算系统中使用最广泛的并行编程的消息传递接口标准。这一标准移植性好、功能强大、效率高,有上百个函数调用接口,可以在各种提供外部扩展接口的高级编程语言中直接调用。 近几年计算机硬件技术与性能有了飞速的发展,多核、大内存乃至双CP U 的微机配置已成为主流。与此同时,W in2000以后的MS 系列操作系统对多核CP U 以及双CP U 资源也提供了完美的支持。而传统的面向机群的并行计算设计却无法利用 多核CP U 所带来的硬件优势。针对这一背景,如何更好地利用单机良好的CP U 多核资源,充分提高大型计算的性能和效率,就成为应该认真对待的问题。 1 基于多线程技术的并行计算 1.1 单机多核CP U 环境下的计算性能分析 为检验操作系统对多核CP U 的支持水平,笔者 编制了专门的测试程序。该程序在W indows XP 下 分别对2、3、4个线程、无多线程(只有程序进程自身的主线程)4种情况,每个线程完成完全相同的一个较大的计算任务进行测试,只有程序主线程时也对应相同任务。各线程同时开始,详细记录各线程开始、结束、总的耗时,精确到m s 。之后,又同时运行2个本测试程序,用计时器控件控制每个程序,同时启动仅用主线程的相同计算,并记录各自的耗时。在不同主频的2台I ntel 双核、2台I ntel 单核的单CP U 微机上分别做同样的测试。为观测CP U 的使 用率,测试过程中除系统本身和测试程序外,不运行其它程序。测试结果见表1。 多机多次实际测试发现,即使是双核双线程模式,每个线程的耗时也不完全相等,但相差基本在100m s 以内,所以表1中多采用“≈”表示。图1给 出了I ntel 双核主频1.60GHz CP U 的Dell 笔记本上3个线程和主线程的测试结果 。 图1 3个线程和主线程的测试结果
福建江夏学院 计算机程序设计实验报告 姓名班级10信管2班学号实验日期 课程名称计算机程序设计指导教师陈军实验代码 1 成绩 实验名称：C++集成开发环境的使用 一、实验目的 1.了解并初步掌握Microsoft Visual C++6.0 集成开发环境的使用； 2.学习完整的C++程序开发过程（编辑、编译、连接、调试、运行及查看结果）。 二、实验环境 1．硬件环境：微机 2．软件环境：Windows ＸＰ；Microsoft Visual C++6.0 集成开发环境。 三、实验内容 1、熟悉Visual C++实验环境。（该小题结果不用提交） 启动Visual C++6.0，看看初始化界面由哪些部分组成。 查看各菜单项，看看都有哪些子菜单和命令。 将鼠标放置于各工具条图标上，系统会自动显示该图标代表的命令含义，了解一下都有哪些命令。 在任意工具条上单击鼠标右键，弹出式菜单上将显示所有可用的工具条，选择其中没有对号（√）的项，看看有什么效果，再选择有对号的项，又有什么效果？ 将鼠标移动到任意工具条上，将鼠标放到图标间隙，按下鼠标左键不放，移动鼠标到屏幕中间，有什么现象发生？再将它拖回到原来位置，有什么现象发生？ 将鼠标移动到左边的工作区窗口，按下鼠标左键不放，移动鼠标到屏幕中间，有什么现象发生？再将它拖回到原来位置，有什么现象发生？ 将鼠标移动到下边的输出窗口，按鼠标右键，弹出一个菜单，选择其中的菜单项”Hide”，结果如何？要重新显示该窗口，选择菜单View|Output，窗口是不是又显示出来了？ 选File|Exit退出Developer Studio。 2、单文件程序的实现。 编辑以下代码，以文件名sy1_1.cpp保存，并实现。