SMP集群上的混合并行计算

SMP体系结构一、引言在计算技术领域中，对于多处理器系统架构（Symmetric Multiprocessing，简称SMP）的研究和应用已经成为一个重要的方向。

SMP体系结构是一种在计算机系统中使用最为广泛的处理器架构之一，它具有多个处理器核心共享同一内存地址空间的特点，从而实现了多个处理器之间共享资源与协同工作的能力。

本文将深入探讨SMP体系结构的原理、特点、优势和应用。

二、SMP体系结构的原理SMP体系结构是一种对称多处理器系统，其中有多个处理器核心连接到同一个主存储器单元。

每个处理器核心拥有自己的高速缓存，并且可以通过总线来访问共享的内存资源。

处理器核心之间可以相互通信和协作，实现任务的划分和并行执行。

在SMP系统中，每个处理器核心可以执行独立的任务，也可以共同处理同一个任务，极大地提高了系统的整体性能和可扩展性。

三、SMP体系结构的特点1.对称性： SMP系统中的各个处理器核心之间是对称的，没有主次之分，可以平等地访问系统资源。

2.共享内存：所有处理器核心共享同一内存地址空间，方便数据共享和通信。

3.多核心并行： SMP系统中有多个处理器核心可以并行执行任务，提高系统的整体性能。

4.系统可扩展： SMP系统可以通过添加更多的处理器核心来扩展系统的性能和处理能力。

5.负载均衡：多个处理器核心可以根据系统负载动态调整任务分配，实现负载均衡。

四、SMP体系结构的优势1.高性能：多处理器核心并行执行任务，提高系统的计算速度和整体性能。

2.可靠性：多处理器核心可以相互冗余备份，避免单点故障，提高系统的稳定性。

3.可扩展性：可以通过添加更多的处理器核心来扩展系统的性能，适应不同的应用需求。

4.灵活性：处理器核心之间可以随时通信和协作，实现任务的分解、协同和重组。

五、SMP体系结构的应用SMP体系结构在许多领域都有广泛的应用，例如： - 服务器系统： SMP系统可以提供高性能的服务器解决方案，支持大规模数据处理和并发访问。

并行计算的分类随着计算机技术的不断发展，计算能力和算法的复杂程度也得到了大幅提升，但是在某些场景下，单个计算机的计算能力和运行速度已经无法满足需求。

并行计算应运而生，可以利用多个计算机或者处理器同时进行计算任务，进而提高计算速度和效率。

并行计算的分类可以从不同角度进行区分，下面是常见的并行计算分类。

1.按照并行度分类并行度是指在并行计算中，可同时执行的任务数目。

根据并行度的不同，可以将并行计算分为以下几类。

（1）任务并行：任务并行是指将大的计算任务分为多个小的子任务，然后将子任务分配给多个处理器进行同时计算。

这种并行化策略可以极大地提高计算速度和效率。

例如，在图像处理中，可以将一幅图像分成多个子区域，然后交给多个处理器并行计算。

（2）数据并行：数据并行是指将大的数据集分为多份，然后将数据分配给多个处理器进行计算。

例如，在机器学习中，可以将数据集分为多份，然后交给多个处理器进行同时训练。

（3）管道并行：管道并行是指将多个处理器按照流水线方式进行组合，每个处理器负责一道计算工序，然后将结果传递给下一个处理器。

例如，在视频处理中，可以将视频编码器和解码器按照流水线方式进行组合，提高视频处理的效率。

（4）混合并行：混合并行是指以上所述所有并行化方式的混合使用。

2.按照计算资源分类根据计算资源的不同，可以将并行计算分为以下几类。

（1）集中式并行计算：集中式并行计算是指将多个处理器或者计算机集中在一个计算中心进行协同工作，以完成一些大规模计算任务。

例如，在云计算中，可以将多个计算机集成在同一数据中心，来实现大规模的计算任务。

（2）分散式并行计算：分散式并行计算通常是通过网络进行协同工作，各个计算机或者处理器之间互相通讯，协同完成计算任务。

例如，在分布式系统中，每个计算机负责执行一部分计算任务，并将结果传递给其他计算机进行处理。

3.按照工作量分配策略分类根据工作量分配策略的不同，可以将并行计算分为以下几类。

（1）静态数据分配：静态数据分配是指将数据集按照静态的方法分配给各个处理器进行计算。

SMP技术介绍与应用
一、SMP技术的定义
SMP（Symmetric Multiprocessing）技术是一种对称多处理技术，它允许多个
处理器核心共享内存资源，并能够同时执行多个任务。

这种技术在当今计算机系统中得到广泛应用，以提高系统的性能和响应速度。

二、SMP技术的特点
1.对称性：各处理器核心之间没有主次之分，可以同时执行任务，并
对共享资源进行并发访问。

2.共享内存：所有处理器核心可以访问相同的内存区域，这样各核心
之间可以快速交换数据。

3.高性能：SMP系统可以通过增加处理器核心来提高系统的整体性能，
特别适用于需要并行处理的任务。

三、SMP技术的应用场景
1.服务器系统：SMP技术在服务器系统中广泛应用，可以提供更高的
计算性能和更快的响应速度。

2.数据库管理：SMP系统可以更好地支持数据库管理系统的并发访问
和事务处理。

3.科学计算：对于需要大量计算和数据处理的科学计算任务，SMP技
术可以提供更高效的计算资源。

四、SMP技术的发展趋势
随着计算机系统对性能的不断要求，SMP技术也在不断发展。

未来的发展趋势
可能包括更多核心的处理器、更高的并发性能以及更优化的调度算法，以满足不断增长的计算需求。

五、结论
SMP技术作为一种重要的多处理技术，在现代计算机系统中发挥着重要作用。

通过充分利用多核处理器的性能优势，SMP技术可以提高系统的计算能力和响应
速度，为各种应用场景提供更好的支持。

希望随着技术的不断进步，SMP技术可
以进一步发展，为计算机系统的性能提升带来更多可能性。

集群计算与并行处理在当前信息化时代，数据量的爆炸式增长使得传统的计算方式已经无法胜任大规模数据处理，为了更好的满足各种需要，集群计算和并行处理被广泛应用。

本文将介绍集群计算和并行处理的概念、应用范围、原理、优劣势和未来发展方向。

一、概念1.1 集群计算集群计算（Cluster Computing）是指将多台相互独立的计算机通过网络连接起来，作为一个整体来共同完成任务的一种计算方式。

在集群计算中，每台计算机被称为节点，节点之间通过一定的网状结构进行数据通信和任务分配。

在集群计算中，通过增加节点的数量，可以快速提升计算能力，实现高效的数据处理。

1.2 并行处理并行处理是指利用多个处理器同时处理一个或多个任务，从而实现提高处理速度的一种计算方式。

并行处理可以分为共享内存和分布式两种方式。

共享内存对处理器进行修改，以便允许多个处理器共享内存中的数据，从而使得多线程并行处理在同一时刻访问同一段内存，从而提高了运算效率；分布式并行处理指多个节点协同完成同一项任务，每个节点均为独立的处理器，数据存储在节点之间，通过网络连接实现数据通信和任务调度。

二、应用范围2.1 集群计算的应用集群计算得到了广泛的应用，尤其是在大数据分析、仿真计算、视频图像处理和金融交易等方面。

在大数据分析中，集群计算往往用于处理海量数据，如对互联网用户行为、社交媒体关系、在线交易等行为进行统计和分析。

集群计算的运用可以快速准确地发现一个问题或一个机会，从而对决策有重要的启发作用。

2.2 并行处理的应用并行处理在各种领域都有着广泛的应用。

在科学计算中，由于对数据处理的需求越来越高，越来越大批量的搜索路径以常规的方式测到的局限性之一，这就需要使用并行计算，多个处理器同时处理同一任务，以提高计算效率和准确性。

在多媒体制作和计算机图形处理领域，多个处理器并行处理使得一些视听处理等复杂任务在不同的处理器上被并行分配，从而实现高效的处理和高质量的制作。

并行计算：利用多核处理器和集群提高性能并行计算是指同时利用多个处理器或计算机集群来并行处理计算任务的一种计算模式。

随着多核处理器和集群计算技术的发展，越来越多的应用程序开始采用并行计算技术来提高性能和效率。

本文将从多核处理器和集群计算的原理、优势及应用领域等方面进行深入分析，并探讨并行计算在未来的发展趋势和挑战。

一、多核处理器的原理及优势1.多核处理器的原理多核处理器是指在一个物理芯片上集成了多个处理核心，每个核心都可以独立执行指令和处理数据。

多核处理器的原理是通过并行处理多条指令来提高系统的性能和效率。

当一个核心在执行一条指令时，其他核心可以同时执行其他指令，从而实现并行处理。

2.多核处理器的优势多核处理器的优势主要体现在以下几个方面：（1）提高性能：多核处理器能够同时执行多个任务，从而大大提高了系统的计算速度和响应能力。

（2）节省能源：相比传统的单核处理器，多核处理器在执行相同任务时可以实现更高的能效比，从而节省了能源。

（3）增强可靠性：多核处理器通过分布式处理和故障容忍等技术可以提高系统的可靠性和稳定性。

（4）降低成本：多核处理器的集成化设计可以降低系统的成本，提高系统的性价比。

二、集群计算的原理及优势1.集群计算的原理集群计算是指通过连接多台计算机来构建一个高性能计算系统，各个计算节点之间通过网络连接进行数据传输和协同计算。

集群计算的原理是通过将大规模的计算任务分解成多个小任务，然后分配给不同的计算节点并行处理，最后将结果合并输出。

2.集群计算的优势集群计算的优势主要体现在以下几个方面：（1）可扩展性：集群计算系统可以根据应用需求动态扩展计算节点，以满足不同规模和复杂度的计算任务。

（2）高性能：集群计算通过并行处理和数据分布式存储等技术可以实现高性能的计算和数据处理。

（3）灵活性：集群计算可以根据应用需求选择不同的计算节点和网络拓扑，以实现不同的计算模式和数据流程。

（4）成本效益：集群计算系统可以通过利用廉价的商用计算机和网络设备来构建高性能的计算平台，从而降低了系统的运维成本和投资成本。

多流管辐射流体力学的SMP 并行计算黄清南 申卫东 徐 敏（中国工程物理研究院计算机应用研究所，四川绵阳919-1201信箱，621900）E-mail : hqn@摘 要 在共享存储结构的对称多处理机系统（SMP ）上，研究基于多流管方法的二维辐射流体力学程序的并行化计算。

通过对程序系统进行解剖与分析，运用程序并行化的多种关键技术，着重针对程序系统主体计算部分中的三个核心子程序模块（LIXUE 、QIEKON 、JINKON ）进行并行化改造与设计，形成多流管辐射流体力学SMP 并行程序。

在CHALLENGE 机上进行数值模拟实验与测试，其主体并行程序的运算速度有了较大提高。

关键词 并行计算；并行化程序设计；辐射流体力学；多流管方法1 引言当今世界各种类型的高性能并行计算机蓬勃发展并日渐普及应用，促使许多应用部门面临着如何将原有的串行程序改造成为能够在并行机上有效运行的并行程序。

这是用好并行机的关键，更是一项深受人们普遍关注的具有战略意义的重要课题。

二维体平均多流管辐射流体力学程序系统是国内自行研制的大型科学计算与数值模拟的重要应用软件之一。

虽然在传统的串行计算机上，它不失为一个好的程序。

但由于编程年代较早，受当时计算机体系结构和性能的限制，显然程序系统过于庞大复杂、数据相关性强，极不适于在高性能并行机上运行。

因此，结合具体并行机的特点，将多流管辐射流体力学串行计算程序改造并转化为适合于并行机上运行的并行计算程序，使它真正成为数值模拟的高效工具之一。

这是研究与开发体平均多流管辐射流体力学程序并行化的最终目标。

这里着重阐述多流管辐射流体力学程序在共享存储体系结构对称多处理机上的SMP （Symmetry Multi Processors ）并行计算以及程序并行化开发，并在高性能计算服务器上通过数值模拟实验与测试。

结果表明，并行化取得较好的效果，并行程序的运算速度有了明显的提高。

2 微分方程的积分形式及差分格式对于二维轴对称的辐射流体力学方程组[1]，采用体平均多流管方法，可化为下列积分形式：()()()()()∫∫∫∫∫∫ΩΓΓΩ+−⋅−⋅=∂∂t t t Hdxdr Grdl rdxdl n u n D F Frdxdr t t其中： ,)E ,v ,u ,(F Tρρρ=e )v u (E ++ρ=2221G P P Pu n q n H P COS TT=⋅+⋅=(,,sin ,),(,,,)00αα00这里，为密度，u 和v 分别为切向和径向速度，P 为压力，E 为能量。

高性能计算机体系结构的优化在当今信息时代，计算机已经成为人们工作、学习和生活中不可或缺的工具。

而随着科技的不断进步，高性能计算机的需求也在不断增长。

为了满足这一需求，并提升计算机的性能，人们不断进行计算机体系结构的优化研究。

本文将介绍高性能计算机体系结构的优化方面的内容。

一、并行计算并行计算是提升计算机性能的重要手段之一。

它将一个计算任务拆分成多个子任务，并且在多个计算核心上同时进行。

基于并行计算，人们设计了多种计算机体系结构，包括向量计算机、对称多处理器（SMP）、集群和云计算等。

1. 向量计算机向量计算机是利用向量指令和向量寄存器来进行计算的一种计算机体系结构。

它的特点是能够高效地执行并行向量计算任务。

通过优化向量计算机的硬件结构和指令集，可以进一步提升其性能。

2. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种多处理器体系结构，其中每个处理器具有相同的地位，共享同一块内存。

SMP通过在多个处理器之间共享负载，提高计算机的整体性能。

优化SMP体系结构的方法包括增加处理器数量、提高内存带宽和改进进程调度算法等。

3. 集群和云计算集群和云计算是通过将多台计算机连接在一起来实现高性能计算的一种方式。

在集群和云计算环境下，任务被划分为多个子任务，并通过并行计算在多个计算节点上执行。

优化集群和云计算的关键是提高通信带宽和降低通信延迟，以及优化负载均衡和任务调度算法。

二、存储系统优化除了并行计算，存储系统也是影响计算机性能的重要因素。

存储系统优化的目标是提高数据的访问速度和吞吐量，以减少计算任务的等待时间。

1. 缓存优化缓存是存储系统中的一种高速缓存，用于存储CPU频繁访问的数据。

通过提高缓存的命中率和访问速度，可以加快计算任务的执行速度。

缓存优化的方法包括合理设置缓存大小和替换算法，以及优化数据的局部性。

2. 存储层次优化存储层次优化是指将数据存储在不同的存储介质中，并根据数据的访问频率和速度要求进行合理的存储分配。

多核SMP集群混合并行编程技术的研究刘超;祝永志【摘要】目前,高性能计算领域中大多数系统采用层次化硬件设计,具有若干多核CPU共享存储的节点通过高速网络互联起来.混合并行编程技术将节点间的分布式存储与节点内的共享存储进行了融合.针对多核SMP集群体系结构的特点,进一步研究了适用于多核SMP集群的层次化混合并行编程模型MPI/OpenMP,以及多核SMP节点间和节点内多级并行的机制.充分利用消息传递编程模型和共享内存编程模型各自的优势,在此基础上研究了多粒度并行化编程方法.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)004【总页数】4页(P18-21)【关键词】多核SMP集群;混合编程;MPI/OpenMP【作者】刘超;祝永志【作者单位】曲阜师范大学信息科学与工程学院,山东日照276826;曲阜师范大学信息科学与工程学院,山东日照276826【正文语种】中文【中图分类】TP301随着CMP技术的发展以及SMP集群体系结构的推广，融合SMP与MPP双重特点的多核SMP集群成为高性能计算(HPC)领域广泛采用的新型多核体系架构与主流研发趋势。

这种分布式存储与共享存储相结合的体系架构继承了MPP在性能和可扩展性上的优势，改善了SMP可扩展性差的缺点，同时又具有集群高效通信的优点[1]。

这种节点间使用消息传递和节点内利用共享内存的多级混合并行编程模型，更好地匹配了多核SMP集群特点。

图1显示了具有N个节点(每个节点为两个四核CPU，圆形表示处理器内核)的多核SMP集群体系结构。

处理器之间通过BUS/CROSSBAR互联，并共享内存区域与I/O设备。

多核SMP节点通过高速通信网络(如Myrinet、以太网等)连接，节点间利用消息传递进行通信[2]。

严格来说，一个并行编程模型是计算机系统结构的抽象[3]，它不依赖于任何特定的机器类型。

但因CPU的组合方式不同，建立起的并行系统会产生许多可能的并行编程模型。

SMP、MPP、COMA、集群和NUMA技术简介此篇文章对一些主流的并行技术，例如SMP技术、MPP技术、COMA技术、集群技术和NUMA技术作以简要的介绍，^_^对于服务器而言（不管是PC服务器，还是UNIX服务器），单纯地提高单个处理器的运算能力和处理能力正在变得越来越难，虽然许多制造商从材料、工艺和设计等方面进行了不懈的努力，近期内仍然使得CPU保持着高速的增长势态，但高频之下的高功耗所引起的电池容量问题和散热问题等负面效应，以及这些负面效应对整机系统产生的电磁兼容性问题，又反过来将CPU运算能力的提升推到了暮年。

显然，提高单个处理器速度和性能已是强弩之末，而研发多个CPU的并行处理技术，才是真正提高现代服务器处理能力和运算速度的有效途径。

这也正是多处理器服务器不仅是UNIX服务器的专利，而且也是已经在PC服务器中普遍采用的原因。

目前，业界比较关注的并行处理技术主要有SMP技术、MPP技术、COMA技术、集群技术和NUMA技术等。

1．SMP技术SMP（对称多处理—Symmetrical MultiProcessing）技术是相对非对称多处理技术而言的、应用十分广泛的并行技术。

在这种架构中，多个处理器运行操作系统的单一复本，并共享内存和一台计算机的其他资源。

所有的处理器都可以平等地访问内存、I/O和外部中断。

在非对称多处理系统中，任务和资源由不同处理器进行管理，有的CPU只处理I/O，有的CPU只处理操作系统的提交任务，显然非对称多处理系统是不能实现负载均衡的。

在对称多处理系统中，系统资源被系统中所有CPU共享，工作负载能够均匀地分配到所有可用处理器之上。

目前，大多数SMP系统的CPU是通过共享系统总线来存取数据，实现对称多处理的。

如某些RISC服务器厂商使用Crossbar或Switch 方式连接多个CPU，虽然性能和可扩展性优于Intel架构，但SMP的扩展性仍有限。

在SMP系统中增加更多处理器的难点是系统不得不消耗资源来支持处理器抢占内存，以及内存同步两个主要问题。