多核CPU下的并行计算研究

并行计算模型与算法研究随着计算机技术的不断进步和发展，计算机系统中所使用的信息量也越来越大，导致了许多问题出现。

传统的计算机处理能力已经不能够满足实际需求，这就需要利用并行计算模型和算法。

并行计算模型和算法的发展已经给计算机科学和工程带来了巨大的推动力量。

并行计算模型就是指在同一时间内采用多个计算机和处理器来完成一个任务。

这样就可以大幅提高计算效率，缩短计算时间，使得计算机系统能够快速、可靠地进行大规模的计算，解决复杂的问题。

并行计算模型有很多种，每一种都有其独特的优点和适用范围。

下面介绍几种常见的并行计算模型。

1. MPI模型MPI（Message Passing Interface）模型是一种消息传递接口，可以连接多个计算节点，在这些节点之间进行并行计算，模型的优点是简单易用，易于学习和实践，同时能够实现高效的并行计算。

MPI模型的一个重要特点是消息通信，节点之间通过发送和接收消息来实现通信。

2. OpenMP模型OpenMP（Open Multi-Processing）模型是一种共享内存模型，它可以利用多个线程在同一内存空间上进行计算，并发执行。

OpenMP模型的优点是易于实现和使用，不需要大量的编程经验，同时可以利用目前大多数计算机系统上现成的多核CPU资源进行并行计算。

3. CUDA模型CUDA（Compute Unified Device Architecture）模型是一种基于NVIDIA显卡的模型，它完全利用GPU的特殊结构，GPU看起来就像一个有大量处理器和存储器的超级计算机。

CUDA模型的优点是计算能力很高，且效率很高，同时可以将计算负载分配给大量的处理器，从而实现高效的并行计算。

除了并行计算模型外，还有并行计算算法。

并行计算算法在并行计算中起着关键的作用，它们通过分解和重组数据来实现并行计算，从而提高计算效率。

下面介绍几种常用的并行计算算法。

1. MapReduce算法MapReduce算法是一种分布式计算框架，最早由Google公司提出。

并行计算编程模型及系统架构研究一、综述随着信息技术的飞速发展，计算任务的数量和复杂性呈现出迅速增长的态势。

传统的单处理器计算系统已经无法满足这些日益增长的需求，因此并行计算技术在众多领域得到了广泛的关注和研究。

并行计算编程模型及系统架构的研究不仅具有理论价值，而且在实际应用中具有广泛的意义。

在过去的几十年里，人们提出了许多并行计算编程模型，包括共享存储模型、分布式内存模型和图形处理器模型等。

这些模型各自具有一定的优势和局限性，适用于不同类型的应用场景。

本文将对这些并行计算编程模型及系统架构进行综述，以期为相关领域的研究和应用提供有益的参考。

随着芯片技术的发展，硬件性能得到了极大的提升，这为新并行计算模型的出现提供了物质基础。

随着计算机体系结构的改进，如多核处理器、GPU和分布式计算机系统等，也为新并行计算模型的实现提供了可能。

在并行计算编程模型方面，本文将重点关注共享存储模型、分布式内存模型和图形处理器模型等方面的研究进展。

在分布式内存模型方面，本文将介绍一致性哈希、目录一致性协议等相关技术。

在图形处理器模型方面，本文将探讨通用计算GPU和图形处理器编程模型（GPGPU）的发展及其在密码学、科学计算和机器学习等领域的应用。

在并行计算系统架构方面，本文将分析多种计算系统的结构，如层次结构、众核计算系统和可扩展计算系统等。

本文还将关注如何提高并行计算系统的可扩展性、性能和容错性等方面的研究。

本文将对并行计算编程模型及系统架构进行深入的综述，为相关领域的研究和应用提供有价值的参考。

1. 并行计算的重要性与挑战随着信息技术的飞速发展，数字数据处理和存储的需求呈现出爆炸性增长。

在这种背景下，并行计算逐渐成为解决复杂计算问题和提高计算效率的关键手段。

并行计算不仅能够缩短计算时间，提高资源利用率，还能为多学科领域的研究提供强大的支持，推动科学研究的进步。

提升计算效率：并行计算通过在多个处理器上同时执行多个任务，显著提高了计算速度，缩短了问题的解决周期。

问并行计算的现状与发展并行计算是一种以并行方式执行任务的计算方法，它能够通过同时执行多个计算任务来提高计算速度和效率。

在过去的几十年里，随着硬件和软件技术的不断发展，并行计算在科学、工程和商业领域得到了广泛应用。

本文将从并行计算的现状、发展和挑战等方面进行探讨。

首先，从技术角度来看，目前并行计算主要有两种方法：共享内存和分布式内存。

共享内存并行计算是指多个处理器共享同一块内存，可以共同读写数据，充分发挥处理器之间的协同作用。

而分布式内存并行计算则是将计算任务分发给多个处理器，每个处理器处理自己独立的子任务，最后将结果进行整合。

这两种方法各有优势和应用场景，可以根据任务的特点和要求进行选择。

在硬件方面，随着并行计算的普及和需求的不断增长，计算机硬件也在不断发展。

多核处理器的出现使得并行计算更加高效，多个处理器核心可以同时执行不同的任务，提高了整体的计算速度。

而高性能的图形处理器（GPU）也成为并行计算的热门选择，其并行计算能力在处理复杂的图形和科学计算方面具有明显优势。

从应用的角度来看，并行计算已经广泛应用于许多领域。

在科学研究方面，并行计算可以加快模拟、仿真和数据分析等计算过程，辅助科学家进行研究。

在工程领域，通过并行计算可以大大减少设计时间，优化产品性能。

在商业领域，大规模数据分析和机器学习等任务也离不开并行计算的支持。

在发展方面，虽然并行计算已经取得了显著的进展和应用，但仍然面临一些挑战。

首先，在软件开发方面，编写高效的并行计算程序仍然是一个复杂的任务。

并行程序需要充分利用多个处理器和内存，并处理好并发问题，这对开发人员的技术要求较高。

其次，任务的分解和调度也是一个挑战，如何将任务合理地分发给各个处理器，以及如何高效地执行和同步任务，都需要深入研究和优化。

此外，异构计算（如CPU和GPU）的结合也是一个发展方向。

由于GPU具有优秀的并行计算性能，因此将CPU和GPU结合起来，可以发挥各自的优势，提高计算效率。

并行计算的三种形式
随着计算机技术的发展和进步，计算任务的复杂度和数据规模不
断地增加，单台计算机无法满足高性能计算的需求，因此人们开始研
究并行计算。

并行计算是指多个计算任务在同一时间内同时进行的计
算方式，可以大幅提高计算效率和速度。

大体上有以下三种形式：
1. 分布式计算
分布式计算是指将一台大型计算机的计算工作分配给多台计算机
进行处理，让每个节点计算一部分数据。

多台计算机之间通过网络进
行通信和协同工作，最终将各自计算的结果进行合并得到最终结果。

这种形式的并行计算主要应用于分布式系统、云计算和大数据处理等
计算密集型任务。

2. 多核并行计算
多核并行计算是指将一台计算机上的多个核心同时运行同一程序，每个核心按照一定的分配规则处理不同的数据，最终得到全部结果。

这种形式的并行计算主要应用于计算密集型任务，例如图像处理、模
拟和物理计算等。

3. GPU并行计算
GPU并行计算是指利用图形处理器（GPU）对计算任务进行并行处理，使用GPU加速器进行高性能计算。

GPU并行计算主要应用于动画渲染、计算流体动力学（CFD）、加密和解密等计算密集型任务。

总之，并行计算已经被广泛应用于各个领域和行业，它提高了计算效率、降低了计算成本，并加速了科学技术的进步。

未来，随着技术的不断发展，相信并行计算将在更多的领域发挥更大的作用。

为了实现更好的并行计算，需要对并行计算技术进行深入的研究和探索。

C语言的多核编程与并行执行概述C语言是一种广泛使用的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序。

在当今计算机硬件技术的快速发展中，多核处理器已经成为主流。

多核处理器具有多个独立的CPU核心，可以同时执行多个任务。

为了充分利用多核处理器的潜力，开发人员需要使用适当的技术和编程模型来进行多核编程和并行执行。

本文将介绍C语言中的多核编程和并行执行的基本概念和技术，并提供一些实例来帮助读者理解。

什么是多核编程和并行执行多核编程是指在多核处理器上编写代码以利用多个CPU核心并行执行任务的过程。

在单核处理器上，程序的执行是线性的，即一次只能执行一个指令。

而在多核处理器上，不同的CPU核心可以同时执行不同的代码片段，从而加快程序的执行速度。

并行执行是指多个任务同时进行，每个任务在一个独立的线程中执行。

通过在不同的CPU核心上创建线程，可以实现多个任务的并行执行。

多核编程的挑战虽然多核处理器有助于提高计算机系统的性能，但多核编程也带来了一些挑战。

以下是一些常见的挑战：数据共享和同步在多核编程中，多个线程可以同时访问和修改共享的数据。

这可能导致数据竞争和不一致的结果。

为了解决这个问题，开发人员需要使用同步机制来确保线程之间的正确协同工作，例如使用互斥锁、条件变量等。

负载平衡在多核处理器上，任务的负载应该平衡在不同的CPU核心上。

如果负载不平衡，某些核心可能一直处于空闲状态，而其他核心却忙于处理更多的任务。

开发人员需要设计和实现合适的调度算法来平衡任务的负载。

可扩展性多核编程要求程序能够有效地扩展到多个CPU核心上。

如果程序的设计和实现不具备可扩展性，增加CPU核心的数量可能无法提高性能。

开发人员需要使用可扩展的算法和数据结构来实现可扩展的程序。

C语言中的多核编程技术C语言提供了一些用于多核编程的技术和库。

以下是一些常用的技术：线程库C语言提供了线程库（pthread）来创建和管理线程。

线程库提供了创建线程、销毁线程、同步线程等功能。

多核机群上通信高效的整数序列并行排序方法柯琦;钟诚;陈清媛;陆向艳【摘要】建立一个适用于整数序列排序的数据分配模型,在多核计算节点组成的异构机群上设计通信高效的整数序列并行算法.所提出的数据分配模型依据机群中各节点不同的计算能力、通信速率和存储容量,动态计算出调度分配给各节点的数据块的大小以平衡各个节点的负载.所设计的并行排序算法利用整数序列的特性,主节点采取两轮分发数据与接收结果的方法,从节点运用分桶打包方式返回有序的整数子序列给主节点,主节点采用桶映射方法将各个有序子序列直接整合成最终有序序列,以减少需要耗费较多通信时间的数据归并操作.分析与实验测试结果表明,给出的多核机群上的整数序列并行排序算法高效,具有良好的可扩展性.%A data distribution strategy and a communication-efficient parallel algorithm for sorting integers sequence were proposed on the heterogeneous cluster with multi-core machines. The presented data distribution model properly utilized different computation speed, communication rate and memory capacity of each computing node to dynamically compute the size of the data block to be assigned to each node to balance the loads among nodes. In the proposed parallel sorting algorithm, making use of the characteristic of integers sequence, master node distributed the data blocks to the salve nodes and received the sorted subsequences with two-round mode, each salve node returned its sorted subsequence to master node by bucket-packing method, and master node linked its received sorted subsequences to form directly a final sorted sequence by the bucket mapping in order to reduce the data merge operations with large communication cost. Theanalysis and experimental results on the heterogeneous cluster with multi-core machines show that the presented parallel sorting integers sequence algorithm is efficient and scalable.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2013(033)003【总页数】4页(P821-824)【关键词】整数排序;并行算法;多核机群;数据分配【作者】柯琦;钟诚;陈清媛;陆向艳【作者单位】广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004;广西财经学院信息与统计学院,南宁530003;广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004;广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004;广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004【正文语种】中文【中图分类】TP338.6;TP301.60 引言在多核系统上研究设计存储、通信高效的并行排序算法向人们提出了新的课题。

多核cpu的工作原理
多核CPU是一种将多个独立的处理器核心集成在同一个芯片
上的处理器。

它们通过在单个芯片上并行地执行多个指令流来提高计算性能和效率。

多核CPU的工作原理可以分为以下几个关键步骤：
1. 分配任务：操作系统或程序将任务分配给不同的核心。

这可以通过多种方式完成，包括基于任务的调度算法或硬件分配器。

2. 并行执行：每个核心独立地执行分配给它的任务。

每个核心都有自己的寄存器、缓存和执行单元，可以同时执行指令。

3. 数据共享：多个核心可以共享内存和缓存，使它们可以交换数据。

这样可以避免数据在不同核心之间频繁传输，提高了数据访问速度。

4. 任务同步：当多个核心同时访问共享资源时，需要使用同步机制来避免冲突和数据一致性问题。

常见的同步机制包括互斥锁、信号量和条件变量等。

5. 结果合并：各个核心完成任务后，将结果合并到一个整体结果中。

这需要通过通信和同步来实现，确保最终结果的正确性。

多核CPU的工作原理基于并行计算的概念，通过将任务分配
给多个核心并行执行，从而提高了处理器的整体性能和效率。

同时，它还可以支持多线程执行，使得多个任务可以同时进行，提高计算机系统的并发能力。

多核处理器核间通信技术研究随着科技的快速发展，多核处理器已经成为现代计算机系统的重要组成部分。

多核处理器能够将多个处理器核心集成在一起，实现并行计算，从而提高整体的计算性能。

然而，要实现并行计算，就必须解决处理器核之间的通信问题。

本文将介绍多核处理器核间通信技术研究。

多核处理器是一种将多个处理器核心集成在单一芯片上的技术。

与单核处理器相比，多核处理器可以同时执行多个任务，从而提高整体计算性能。

目前，多核处理器被广泛应用于服务器、移动设备和嵌入式系统等领域。

共享内存是一种常见的核间通信方式。

多个处理器核心可以访问同一内存空间，从而进行数据交换。

在共享内存中，每个核心都有自己的缓存，用于暂时存储需要处理的数据。

当一个核心需要访问另一个核心的缓存中的数据时，需要通过缓存一致性协议来获取。

消息传递是一种常见的核间通信方式。

每个核心都有自己的私有内存和消息队列。

当一个核心需要向另一个核心发送数据时，它可以将数据放入消息队列中，并通知目标核心去队列中获取数据。

消息传递具有较好的灵活性和扩展性，但是其通信开销较大。

管道通信是一种高效的核间通信方式。

它可以将多个处理器核心连接在一起，形成一个流水线式的计算模型。

每个核心都在其流水线中执行特定的计算任务，并将结果传递给下一个核心。

管道通信具有较低的通信开销和较好的并行性。

多核处理器核间通信技术的研究方向主要有以下几个方面：随着移动设备和嵌入式系统的广泛应用，低功耗通信技术成为了研究热点。

一些低功耗通信技术，如无线传感器网络和蓝牙等，已经被广泛应用于实践中。

未来的研究方向是如何在保证通信质量的前提下，降低多核处理器核间通信技术的功耗。

非共享内存访问控制是一种能够提高多核处理器性能的技术。

它允许每个核心在不受其他核心干扰的情况下访问其私有内存。

然而，非共享内存访问控制也会导致一些问题，如数据一致性和同步问题等。

未来的研究方向是如何解决这些问题，从而提高多核处理器的整体性能。

并行计算与分布式计算的原理与应用在当今信息技术高速发展的大环境下，计算机应用的领域与边界越来越宽广，为了满足巨大数据的处理和分析需求，传统的计算模式已经无法满足要求。

这时候，并行计算和分布式计算等新型计算模式受到越来越多人的关注和青睐。

本文将系统介绍并行计算和分布式计算的基本原理、应用场景和常见技术。

一、并行计算的原理和技术并行计算是指将一个大问题分成许多小问题，将这些小问题交给多个处理器并行处理，最后把结果汇总起来解决原来的大问题的一种计算模式。

这种方式通过增加计算机内部处理器数量来实现计算速度的加快，同时减少单核处理器的运算时间。

并行计算的核心思想是“任务并行”，即将大任务分成许多个小任务，将它们分别分配到多个处理器上，并使用同步技术让它们在不同处理器上并行地执行。

要实现并行计算，需要解决两个重要问题，即“任务分配”和“结果合并”。

任务分配是指如何将一个大问题分解成可供处理器并行处理的若干小任务，这需要根据问题的特点设计任务分配策略，以加快并行程序的执行速度；结果合并是指如何将多个处理器的计算结果进行合并，并返回正确的答案。

常见的并行计算技术包括并行架构、分布式共享存储系统、分布式文件系统以及分布式数据库等。

其中，最常见的并行计算技术是并行架构，即使用多处理器架构来加速计算，如采用了多核CPU，多线程等技术，可以极大的提高计算效率。

二、分布式计算的原理和技术分布式计算是指将一个大问题分成许多小问题，将这些小问题交给多个计算节点并行处理，最后把结果汇总起来解决原来的大问题的一种计算模式。

分布式计算的核心思想是“数据分布和任务分发”，即将大数据分成若干部分，并将部分数据分别分派到不同的计算机节点上，从而同时处理多个任务，以缩短处理时间。

分布式计算的优点是处理任务规模无上限、内部资源利用率高和系统可靠性好等优点。

分布式计算可以通过多台计算机网络协同工作，以加快数据的处理速度，而且可以相对灵活地处理各种类型的大规模数据，例如海量计算数据、多媒体数据、Web数据等。

单机多核并行计算是指在一台计算机上利用多个核心进行并行计算，以提高计算效率和加快计算速度。

在当前计算机硬件发展的趋势下，多核处理器已成为主流，因此如何正确设置单机多核并行计算成为了计算机领域中一个重要的问题。

本文将介绍如何进行fluent单机多核并行计算的设置方法，以帮助读者更好地利用计算资源。

一、了解fluent软件支持的并行计算类型在开始进行fluent单机多核并行计算设置之前，首先需要了解fluent软件支持的并行计算类型。

fluent支持两种并行计算类型，一种是多核并行计算，另一种是集群并行计算。

本文将重点介绍多核并行计算的设置方法。

二、检查计算机硬件配置在进行fluent单机多核并行计算设置之前，需要先检查计算机的硬件配置，确保其支持多核并行计算。

通常情况下，多核并行计算要求计算机至少具备双核处理器，并且需要足够的内存和硬盘空间来支持并行计算的运行。

三、安装fluent软件如果计算机上还未安装fluent软件，需要先进行软件的安装。

fluent软件是由ANSYS公司开发的一款专业的计算流体动力学（CFD）软件，广泛应用于工程领域的流体分析和模拟中。

四、配置fluent软件的并行计算环境在fluent软件中进行多核并行计算设置，需要进行如下步骤：1. 打开fluent软件，并选择“Calculation Activities”菜单下的“Parallel…”选项。

2. 在弹出的对话框中，选择“Enable”并设置“Number of CPUs”为计算机实际拥有的核心数。

3. 点击“OK”按钮保存设置并退出对话框。

五、进行并行计算在完成fluent软件的多核并行计算设置后，可以开始进行并行计算。

在进行计算前，需要确保模型设置正确并且计算参数已经调整到最佳状态。

然后可以点击“Calculate”菜单下的“Calculate…”选项来开始并行计算过程。

六、监控并行计算过程在进行并行计算过程中，可以通过fluent软件提供的监控工具来实时监控计算的进度和性能。

并行计算机体系结构并行计算机体系结构是指一种由多个处理器（或多个核心）并行工作的计算机体系结构。

它的设计目标是提高计算机的计算能力和处理速度，使得多个任务可以同时进行，从而提高系统的整体效率。

并行计算机体系结构有多种形式，以下是一些常见的体系结构类型：1. 对称多处理器（SMP）：在SMP体系结构中，所有的处理器共享同一个内存和I/O系统。

各个处理器可以同时访问共享资源，因此可以并行执行任务。

2. 多核处理器：多核处理器是在一个物理芯片上集成了多个处理核心，每个核心可以同时执行不同的任务。

多核处理器可以提供更好的性能和能源效率，因为多个任务可以在同一芯片上并行执行。

3. 集群系统：集群系统是由多个计算节点组成的并行计算机系统。

每个计算节点都具有自己的处理器、内存和I/O系统，节点之间通过高速网络进行通信和协作。

集群系统可以通过节点之间的并行计算实现更大规模的计算任务。

4. GPU加速系统：GPU（图形处理器）是一种专门用于图形渲染和计算的处理器。

近年来，GPU也被广泛用于并行计算任务，可以提供比传统CPU更高的计算能力。

GPU加速系统是将多个GPU集成到计算机系统中，利用GPU的并行计算能力提高系统的整体性能。

5. 分布式计算系统：分布式计算系统是通过将计算任务分发到多台计算机上并行执行，以实现更大规模的计算任务。

各个计算机通过网络进行通信和协作，共同完成任务。

分布式计算系统可以提供更高的计算速度和可扩展性。

并行计算机体系结构的设计和优化需要考虑诸多因素，包括任务划分、并行调度、数据共享与同步、通信开销等。

不同的应用场景和性能需求可能需要选择不同的并行计算机体系结构来实现最佳的性能。

一种新的APGA算法及其在多核CPU环境下的Java实现摘要：研究了遗传算法（SGA）的遗传自适应策略和并行遗传算法（PGA）迁移时的自适应策略，提出了一种新的自适应并行遗传算法（APGA），描述了算法的流程和关键算子，最后给出了在多核CPU 环境下用Java实现的APGA算法。

关键词：多核CPU；Java；自适应并行遗传算法1 算法基础1.1 遗传的自适应策略2 一种新的自适应并行遗传算法（APGA）自适应并行遗传算法（Adaptive Parallel Genetic Algorithm，简称APGA），采用遗传过程自适应策略、迁移的自适应策略和并行计算的遗传算法的思想，将种群分成若干分组，形成子群体，在每个子群体中采用自适应策略进行独立进化，而在子群体间采用自适应策略进行个体迁移，以加速算法收敛并避免算法过早收敛。

自适应并行遗传算法流程如图1所示。

并行算法采用粗粒度模型。

4 APGA算法流程在CPU核心数较少的情况下，自适应并行遗传算法采用孤岛模型。

将种群分为若干子群体，每个子群体包含一些个体，每个子群体分配一个处理器，让它们互相独立地并行执行进化，当种群相似度符合自适应迁移条件，就进行迁移操作。

自适应并行遗传算法流程：①初始化种群；②对于初始群体分组；③计算每个子进化群体个体的适应度；④计算每个子进化群体的交叉率和变异率；⑤子群体自适应进化；⑥计算子种群个体相似度；⑦执行接受算子和迁移算子；5.1 Java并行计算框架并行计算编程早期一般要求运行硬件环境需求成本较高，不能广泛普及。

但近年来，随着硬件技术的发展，多核CPU已经普遍应用，并成为主流配置[4]，使得并行计算不再需要较高硬件成本，可以在多核CPU环境下进行[58]。

随着Java 7的发布，在Java中也包含了一种框架——ForkJoin 框架，用于表示更细粒度的并行计算[911]。

并行框架Fork/Join模式如图2所示。

参考文献：[1] 王小平.遗传算法——理论、应用与软件实现[M].西安：西安交通大学出版社，2002.[2] 张明辉，王尚锦.具有自适应交叉算子的遗传算法及其应用[J].机械工程学报，2002（1）.[3] 郭肇禄.一种基于自适应迁移策略的并行遗传算法[D].南昌：江西理工大学，2009.[4] THOMA SZEW SKIB，PABST S，BLOCH NGER W. Parallel techniques for physically based simulation on multicore processor architectures[J]. Computers and Graphics，2008（32）.[5] 王竹荣，巨涛，马凡.多核集群系统下的混合并行遗传算法研究[J].计算机科学，2011（7）.[6] 谢克家，刘昕，王成良，等.多核计算环境下改进的主从式并行遗传算法[J].微计算机信息，2011（3）.[7] 甘志，戴晓君.JDK7中的Fork/Join模式——轻松实现多核时代的并行计算[DB/OL]. http：///developerworks/cn/java/jloforkjoin/，2011.[8] HERB SUTTER.A fundamental turn toward concurrency in software[DB/OL].http：///webdevelopment/184405990？pgno=1，2011.[9] JULIEN PONGE.Fork and join：Java can excel at painless parallel programming too[DB/OL].http：///technetwork/articles/java/forkjoin422606.html，2012.[10] BRIAN GOETZ.Java 理论与实践：应用forkjoin框架[DB/OL].http：///developerworks/cn/java/jjtp11137.html，2012.[11] 甘志，戴晓君.JDK 7中的Fork/Join模式[DB/OL].http：///developerworks/cn/java/jloforkjoin/index.html，2012.。