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并行计算与多核程序设计_陈天洲_多核软件工具介绍

第八章多核软件工具介绍->we b课件

以更好地执行分支预测。

使用“编译器代码覆盖工具”可以提高开发效率、减少缺陷及改善应用程序性能。

支持采用处理器调度与“第三代数据流单指令多数据扩展指令集”（SIMD）的IA-32 体系结构，支持SSE、SSE2、SSE3指令，且能够使用自动矢量器对IA-32 代码进行自动并行化处理，最大限度发挥处理器的潜在能力。

支持“英特尔扩展内存64 位技术”（英特尔EM64T）。

通过执行断定的指令从程序序列中完全删除这些分支，从而形成更大的基本代码块，并消除相关的预测失误所造成的损失。

使用分支指令、推测以及软件管道技术，改善针对英特尔安腾2 微体系结构的代码。

支持OpenMP* API与自动并行功能，提供多线程应用程序支持。

产生符合ANSI C/C++ 与ISO C/C++ 标准的软件。

提供安全功能，通过执行堆栈帧运行时错误检查，减少缓冲区溢出安全攻击漏洞。

支持英特尔调试器与线程诊断工具。

英特尔C++ 编译器支持以下语言标准：

ANSI/ISO 标准，用于C 语言编译（ISO/IEC 9899:1990）

ANSI/ISO 标准（ISO/IEC 14882:1998）用于C++ 语言

OpenMP* 规范2.5 版

英特尔C++编译器与其他常用工具保持兼容，可以集成到广泛使用的开发环境，并且同其他广泛使用的编译器保持着特性源与二进制方面的兼容性，如图8.1、图8.2所示。它还集成了Microsof t Visual Studio 2005、Visual Studio .NET* 2002/2003 以及Visual Studio 98，并提供扩展32 位和64 位多核英特尔处理器支持。

图8.1 集成了英特尔C++编译器的Visual Studio

图8.2 在Visual Studio项目属性中的英特尔C++编译器开关1.2 C++编译器实验

实验要求（本章中所有实验均按照此标准）

硬件

英特尔多核处理器

512 MB 内存

20 GB 硬盘

支持32位像素显卡

软件

Windows XP* SP2

Microsoft Visual Studio* .NET 2003

英特尔C++ 编译器9.0 或更高版本

英特尔VTune性能分析器7.2 或更高版本

英特尔Thread Checker 线程检查器2.2 或更高版本

英特尔Thread Profiler 线程档案器2.2 或更高版本

实验代码

实验用到的代码请见附带光盘内的code文件夹。

本实验通过一个图像渲染程序来验证英特尔C++编译器常用优化开关的优化作用。首先请安装在上述页面下载的英特尔C++编译器试用版（在Visual Studio .NET之后安装），安装好后在开始菜单的所有程序栏可看到Intel（R）Software Development Tools -> Intel（R）C++ Compiler 9.0 -> Build Environment for IA-32 Applications，单击后出现如图8.3界面：

图8.3 英特尔C++编译器命令行界面

（1）原始编译

用微软C++编译器编译

将光盘内的code文件夹整个复制到硬盘，如E盘根目录，在上面的命令行界面输入如下命令跳转到RayTrace2目录：

> cd E: \code\CompilerSwitches\raytrace2\source\RayTrace2\

然后清理以前生成的文件：

> nmake /f raytrace2.mak clean

编译文件：

> nmake /f raytrace2.mak CPP=cl.exe

运行渲染图像程序:

> raytrace2 320 240

> Press …g ? to begin the render

> Press …q ? to quit the application

将屏幕上显示的运行时间记录下来________。

用英特尔C++编译器编译

先清理以前生成的文件：

> nmake /f raytrace2.mak clean

编译文件：

> nmake /f raytrace2.mak

运行渲染图像程序:

> raytrace2 320 240

> Press …g ? to begin the render

> Press …q ? to quit the application

将屏幕上显示的运行时间记录下来________。（2）高阶优化

使用高阶优化编译开关（-O3）

先清理以前生成的文件：

> nmake /f raytrace2.mak clean

打开-O3开关编译文件：

> nmake /f raytrace2.mak CF="-O3"

运行渲染图像程序:

> raytrace2 320 240

> Press …g ? to begin the render

> Press …q ? to quit the application

将屏幕上显示的运行时间记录下来________。（3）过程间优化

使用过程间优化开关（-Qipo）

先清理以前生成的文件：

> nmake /f raytrace2.mak clean

打开-O3开关编译文件：

> nmake /f raytrace2.mak CF="-Qipo" LF="-Qipo"

运行渲染图像程序:

> raytrace2 320 240

> Press …g ? to begin the render

> Press …q ? to quit the application

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（4）档案导引优化

使用档案导引优化开关（-Qprof_gen, -Qprof_use）

先清理以前生成的文件：

> nmake /f raytrace2.mak clean

编译产生档案导引优化二进制指令：

> nmake /f raytrace2.mak CF="-Qprof_gen -Qprof_dir ..\RayTrace2"

运行渲染图像程序:

> raytrace2 320 240

> Press …g ? to begin the render

> Press …q ? to quit the application

将屏幕上显示的运行时间记录下来________。

注：因为要生成档案导引优化的记录信息，会消耗大量时间。

使用刚才生成的档案导引优化信息再次编译：

> nmake /f raytrace2.mak clean

> nmake /f raytrace2.mak CF="-Qprof_use -Qprof_dir ..\RayTrace2"

注：可忽略“no.dpi information”提示。

运行渲染图像程序:

> raytrace2 320 240

> Press …g ? to begin the render

> Press …q ? to quit the application

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（5）矢量化优化

用矢量化开关优化（-QxP）

先清理以前生成的文件：

> nmake /f raytrace2.mak clean

打开-O3开关编译文件：

> nmake /f raytrace2.mak CF="-QxP"

运行渲染图像程序:

> raytrace2 320 240

> Press …g ? to begin the render

> Press …q ? to quit the application

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（6）综合优化

使用上述所有优化开关（-O3, -QxP, IPO and PGO）

先清理以前生成的文件：

> nmake /f raytrace2.mak clean

打开-O3开关编译文件：

> nmake /f raytrace2.mak CF="-O3 -QxP -Qipo -Qprof_use -Qprof_dir ..\RayTrace2" LF="-Qip o"

注：不必再次收集档案导引优化信息，使用之前第四小节生成的信息即可。

运行渲染图像程序:

> raytrace2 320 240

> Press …g ?to begin the render

> Press …q ? to quit the application

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燕山大学多核程序设计实验报告

实验一Windows多线程编程一、实验目的与要求了解windows多线程编程机制掌握线程同步的方法二、实验环境和软件 WindowsXP VC6.0 三、实验内容创建线程： HANDLECreateThread( LPSECURITY_ATTRIBUTESlpThreadAttributes, SIZE_TdwStackSize, LPTHREAD_START_ROUTINElpStartAddress, LPVOIDlpParameter, DWORDdwCreationFlags, LPDWORDlpThreadId ); 四、实验程序 #include"stdafx.h" #include #include #include #include usingnamespacestd; voidThreadFrunc1(PVOIDparam) {

while(1) { Sleep(1000); cout<<"ThisisThreadFrunc1"<

实验四-循环结构汇编语言程序的设计实验报告

循环结构汇编语言程序设计实验报告

实验四循环结构汇编语言程序设计一、实验目的 1、学习循环结构的汇编语言程序的设计和调试。 2、学习通过直接对8086计算机的寄存器和存的直接访问，编写更高效简洁的汇编程序。 3、加深掌握计算机整体的工作过程。 3、加深对排序算法的理解。二、实验任务编写程序求出数组A中（20个元素）的最大值和最小值（数组没有排序）。要求至少采用二种不同的排序算法来实现。( 快速排序，归并排序、堆排序、Shell排序、插入排序、冒泡排序、交换排序、选择排序、基数排序……) 三、实验容为了更好地实现老师所布置的实验任务，我们根据情况选取以下两种方式实

验。 1、利用冒泡排序的方式求解数组A中元素的最大值最小值。设计流程图如下所示： 2、利用选择排序的方式求得数组A中元素的序列。设计流程图如下所示：

四、实验环境 PC机： winXP/win7(32位)/win7(64位)+winxp 虚拟机汇编工具：Masm.exe+Link.exe。五、实验步骤 1）建立和生成的文件（1）编写的源程序，源程序名为abc、扩展名为.asm （2）源程序经汇编程序Masm.exe汇编（翻译）后生成二进制目标程序，文件名为abc.obj （3）目标程序需要经Link.exe连接生成可执行程序，文件名为abc.exe 2）汇编环境最基本的汇编环境只需要两个文件：Masm.exe和Link.exe。将这两个文件拷入到已经建好的文件夹（例如 huibian）中，并将文件夹huibian放在硬盘根

目录C :\＞下 3）上机步骤进入DOS窗口中执行。 4）调试程序进入DEBUG后，调试程序 5）调试成功后重新汇编、连接并生成可执行代码 6）执行程序，并对运行结果截图。利用冒泡排序求得数组A中元素的最大值最小值的实验结果如下图所示：（说明：输入数据为：13,0,59,900,587,1,657,234,34,48）利用选择排序对数组A中元素排序得到的序列得实验结果如下图所示：（说明：输入数据为13,0,59,900,587,1,657,234,34,48）

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1

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

多核编程与并行计算实验报告 (1)

(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！) 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! "; } return 0; } int main(int argc, char* argv[]) { int input=0; HANDLE hand1=CreateThread (NULL, 0, FunOne, (void*)&input, CREATE_SUSPENDED,

循环结构程序设计(C语言实验报告)

仲恺农业工程学院实验报告纸信息学院（院、系）专业班 C 语言程序设计课实验目的：（1）熟练掌握用三种循环语句实现循环的方法。（2）掌握在程序设计中用循环方法实现的一些常用算法。（3）进一步学习调试程序。实验内容与总结：编程练习 1、打印出所有“水仙花数”——教材P129-6.6 程序如下： #include void main() { int i,j,k,n; for(n=100;n<1000;n++) { i=n/100; j=(n-i*100)/10; k=n-i*100-j*10; if(n==i*i*i+j*j*j+k*k*k) printf("水仙花数为:%d\n",n); } } （1）程序编制要点： ①用for 语句实现循环； ②立方的表示； ③if 语句的表达。（2）该题目涉及的知识点和难点： ①for 语句的输入与使用； ②if 语句的使用。２、用迭代法求a x = 。求平方根的公式为：)(211n n n x a x x +=+ 程序如下：

#include #include void main () { float x1,x2=1,a; printf("请输入求平方跟的数a="); scanf("%f",&a); do { x1=x2; x2=(x1+a/x1)/2; } while (fabs(x2-x1)>1e-5); printf("x的平方根是：%f\n",x2); } （1）程序编制要点： ①用do…while语句实现循环； ②平方根公式的输入； ③前后两次求出的x的差的绝对值小于1E-5。（2）该题目涉及的知识点和难点： ①scanf函数，求绝对值函数fabs； ②do…while语句的输入与使用。３、猜数字：编程先由计算机“想”一个1到100之间的整数请人猜，如果人猜对了，则结束游戏，并在屏幕上输出人猜了多少次才猜对此数，以此来反映猜数者“猜”的水平，否则计算机给出提示，告诉人所猜的数是太大还是太小，最多可以猜10次，如果猜了10次仍未猜中的话，则结束游戏。程序如下： #include #include /*使用srand和rand函数*/ #include /*使用time函数*/ void main() { int magic,guess,count=0; srand(time(NULL)); magic = rand() % 100 + 1; /*magic得到一个1到100的随机数*/ printf("请输入一个1到100之间的数，你共有10次机会:\n"); do { scanf("%d",&guess); count++; if((guess<=0)||(guess>=100))

c语言实验报告4 循环结构程序设计

《C程序设计》课程实验报告学院：班级：姓名：学号：实验设备：计算机1台实验日期：2011年3月1日实验项目名称循环结构程序设计实验目的掌握使用三种循环语句实现循环结构的方法。实验要求：能用while~ do~while for 三种循环语句实现循环结构，编写简单的程序，掌握这三种循环语句。实验内容(包括步骤)：1．猴子吃桃问题。猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半另一个，以后每天早晨都吃剩下的一半另一个，到第十天早晨再想吃时，就剩一个桃子。问第一天共摘了多少桃子。要求：分别用三种语句编写程序。 2．编写程序验证下列结论：任何一个自然数n的立方都等于n个连续奇数之和。例如：13=1；23=3+5；33=7+9+11;43=13+15+17+19。要求：程序对每个输入的自然数计算并输出相应的连续奇数，直到输入的自然数为0时止。 3．编写程序，求1-3+5-7+…-99+101的值。 4．编写程序，求e的值。e ≈ 1+1/1!+1/2!+1/3!+1/4!+…+1/n! （1）用for循环，计算前50项。（2）用while循环，要求直至最后一项的值小于10-6。 5．编写程序，输出从公元1600年至2000年所有闰年的年号。每输出5个年号换一行。判断公元年是否为闰年的条件是：

（1）公元年数如能被4整除，而不能被100整除，则是闰年。（2）公元年数如能被400整除也是闰年。 6.编写程序，打印以下图形： * *** ***** ******* ***** *** * 7.输入一行字符，统计输入的字符中字母‘a’出现的次数（包括大小写）。 8.我国1991年有11.6亿人口，要求根据人口平均年增长率，计算从1991年算起经过多少年后我国的人口增加到15亿。 9.有一个四位数F=BBAA，前二位数相同，后二位数相同，此数又是某个自然数T的平方，求此数。 10.分解一个正整数的所有质因数调试与结果测试：部分程序出现错误经过调整后调试正常，达到题目要求的结果，运行正常。

并行计算第一次实验报告

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 #include #include #include #include static double PI=0; static int N=0; static int numOfThread=0; static int length=0; static int timeUsed=0; static int numOfThreadArray[]={1,2,4,6,8,10,12,14,16,20,24,30}; static int threadArraySize=12; static int nTime=4; static int repeatTime=30; static double totalTime=0; struct timeval tvpre, tvafter; pthread_mutex_t mut; clockid_t startTime,endTime;

C语言数组与循环结构程序设计实验报告

实验报告课程名称程序设计基础实验项目数组与循环结构程序设计（一）实验仪器计算机系别计算机学院专业班级/学号学生姓名实验日期 2014.12.4 成绩指导教师

实验三一、实验目的（1）熟悉掌握用while语句、do…while语句和for语句实现循环的方法。（2）掌握在程序设计中用循环的方法实现一些常用算法。（3）进一步学习调试程序。二、实验内容（1）输入一行字符，分别统计出其中英文字母、空格、数字和其他字符的个数。在得到正确结果后，请修改程序使之能分别统计大小写字母、空格、数字和其他字符的个数。（2）输出所有的“水仙花数”，所谓“水仙花数”是指一个3位数，其各位数字立方和等于该数本身。例如，153是一个水仙花数，因为153=13+53+33。（3）猴子吃桃问题。猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个。第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第10天早上想再吃时，就只剩一个桃子了。求第一天共摘多少个桃子。在得到正确结果后，修改题目，改为猴子每天吃了前一天剩下的一半零两个。请修改程序并运行，检查结果是否正确。三、实验课时 2课时四、实验步骤（20分） (1).先分析题目，想一个能达成目标的算法，然后打开vc6.0开始打码，等到完成后先编译看是否有错误，若有则查看软件给出的提示再进行修改，直到成功再运行程序并输入数字检验，看是否正确，不正确则返回代码再修改直到结果正确，最后截图完成实验。 (2).分析题目初步确定算法，然后打开vc6.0开始打码，注意格式，防止犯错误，代码打好后F7查看是否正确，不正确则修改，正确则开始运行，验证输出是否正确，错误则返回修改，否则完成实验。（3）.分析题目初步确定算法,打开VC6.0，新建文件C++SF，输入代码，运行，

循环结构程序设计实验报告

嘉应学院计算机学院实验报告课程名称程序设计基础实验名称实验地点指导老师实验时间提交时间班级姓名座号一、实验目的和要求（1）熟悉掌握用while语句、do…while语句和for语句实现循环的方法。（2）掌握在程序设计中用循环的方法实现一些常用算法（如穷举、迭代、递推等）。（3）进一步学习调试程序。二、实验环境和方法实验方法：（一）综合运用课本所学的知识，用不同的算法实现在不同的程序功能。（二）结合指导老师的指导，解决程序中的问题，正确解决实际中存在的异常情况，逐步改善功能。（三）根据实验内容，编译程序。实验环境：Windows xp Visual C++6.0 三、实验内容及过程描述实验步骤： ①进入Visual C++ 6.0集成环境。 ②输入自己编好的程序。 ③检查一遍已输入的程序是否有错（包括输入时输错的和编程中的错误），如发现有错，及时改正。 ④进行编译和连接。如果在编译和连接过程中发现错误，频幕上会出现“报错信息”，根据提示找到出错位置和原因，加以改正。再进行编译，如此反复直到不出错为止。 ⑤运行程序并分析运行结果是否合理。在运行是要注意当输入不同的数据时所得结果是否正确，应运行多次，分别检查在不同情况下结果是否正确。实验内容：编译以下题目的程序并调试运行。（1）输入一行字符，分别统计出其中的英文字母、空格、数字和其它字符的个数。编写程序如下： #include int main() { char c; int letters=0,space=0,digit=0,other=0; printf("请输入一行字符：\n"); while((c=getchar())!='\n')

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。

22进程、线程与并行计算(windows 编程技术)

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

多核程序设计

计算机的发展按照硬件工艺可以分为第一代（1946~1958）：电子管数字计算机。第二代（1958~1964）：晶体管数字计算机。第三代（1964~1971）：集成电路数字计算机。第四代(1971年以后）：大规模集成电路数字计算机。现代计算机发展历程可以分为两个明显的发展时代：串行计算时代并行计算时代。并行计算机是由一组处理单元组成的，这组处理单元通过相互之间的通信与协作，以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务。并行计算机个最主要的组成部分: 计算节点节点间的通信与协作机制 Flynn根据指令流和数据流的不同组织方式，把计算机系统的结构分为以下四类：单指令流单数据流（SISD）单指令流多数据流（SIMD）多指令流单数据流（MISD）多指令流多数据流（MIMD）指令流（instruction stream）指机器执行的指令序列数据流（data stream）指指令流调用的数据序列，包括输入数据和中间结果。 SISD 计算机是传统的顺序执行的计算机在同一时刻只能执行一条指令(即只有一个控制流)、处理一个数据(即只有一个数据流)。缺点：单个处理器的处理能力有限没有并行计算能力在MIMD计算机中没有统一的控制部件。在SIMD机中，各处理单元执行的是同一个程序，而在MIMD机上，各处理器可以独立执行不同的程序。 MIMD结构比SIMD结构更加灵活。 SIMD计算机用于对不同数据的相同运算（向量和矩阵运算）而MIMD计算机可以适应更多的并行算法从系统结构的角度来分类，一般有以下几种： 1）对称多处理器（SMP） 2）分布式共享存储多处理机（DSM） 3）大规模并行处理机（MPP） 4）并行向量处理机（PVP） 5）集群计算机。

C语言循环结构程序设计实验报告

甘肃政法学院本科生实验报告 ( 五）姓名:赵明翔学院:公安技术学院专业:安全防范工程班级: 2015级安全防范工程班实验课程名称:程序设计实验日期:2016年月日开课时间：2015学年第二学期

（2）输出所有的水仙花数，所谓水仙花数是指一个3位数，其各位数字李方和等于该数本身。例如，153是水仙花数，因为153=12+53+33程序如下： #include int main() { int i,j,k,n; printf("paicissus numbers are"); for (n=100;n<1000;n++) { i=n/100; j=n/10-i*10; k=n%10; if(n==i*i*i+j*j*j+k*k*k) printf("%d",n); } printf("\n"); return 0; } 运行结果：（3）猴子吃桃问题。猴子第1天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个。第2天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又

多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第10天早上想再吃时，见只剩下了1个桃子了。求第一天共摘了多少桃子。程序如下： #include int main() { int day,x1,x2; day=9; x2=1; while(day>0) {x1=(x2+1)*2; x2=x1; day--; } printf("total=%d\n",x1); return 0; } 运行结果：（4）①用牛顿迭代法求方程0634223=-+-x x x 在1.5附近的根. #include #include int main() {double x1,x0,f,f1; x1=1.5; do {x0=x1; f=((2*x0-4)*x0+3)*x0-6; f1=(6*x0-8)*x0+3; x1=x0-f/f1;

MSC-MARC单机多核并行计算示例

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.

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"<

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

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

分布式与并行计算报告

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。