并行算法的一般设计策略

并行算法综述

摘 要：本文主要对并行算法的概念、设计等进行综述。首先概要的介绍有关并行算法的相关概念，接着详细的介绍并行算法的设计策略、设计方法等，最后对并行算法的前景做简单的分析讨论，并做总结。

关键词：并行算法；算法设计；设计策略；设计方法

中图分类号：tp393

随着计算机时代的到来，计算机的应用和开发主要延伸到社会的各个领域，无论是国家的经济科技还是生活教育等，都能看到计算机的身影。而高性能计算机的研究和开发更能直接体现出一个国家的经济科技水平，同时由于信息化国防建设也使得高性能计算机成为国防安全的宠儿。世界各国都在努力争夺高性能计算机的战略制高点，这也充分说明高性能计算机对于一个国家科技实力的重要性。计算机的发展迅速，从最初的电子管到现在大规模继承电路技术的应用，计算机的运算速度更快，功能也更加强大。当然，其关键因素就是并行算法，并行算法直接决定着计算机性能的高低，同时并行算法的发展程度也相当明显的显示出国家计算机科技水平的发达程度，是国家综合国力的一个体现。

1 并行算法

1.1 国内外研究现状

并行算法研究的高峰期在70、80年代。这一时期，涌现除了很多优秀的非数值并行算法，它们在整个并行算法研究历史上占据着非常辉煌的一页。90年代中期以后，并行算法的研究渐渐面向实际，内容也有所扩展。

近年来，并行算法的研究更是趋于实际应用中。比如：一种基于局部小型分布式存储架构的大规模fock矩阵建设的新的并行算法：rt并行算法；基于共享内存架构的节能性能权衡分析并行算法；在多核心cpu与gpu中基于块三角矩阵求解线性系统的并行算法；同构新的并行划分方法和巨人矩阵转置并行算法，等等。图像匹配的并行算法；面向异构体系结构的粒子输运并行算法；海量数据拟合并行算法；基于gpu的高性能并行算法；遥感数字影像中提取植被指数的并行算法；fermi架构下超声成像组织运动可视化并行算法；分布式水文模型的并行计算；声纳图像对比度增强的并行算法；大规模稀疏矩阵特征问题求解的并行算法；分布动载荷识别的并行算法，等等。

1

《并行算法设计与分析》考题与答案

一、1.3，处理器PI的编号是：

解：对于n × n 网孔结构,令位于第j行，第k 列（0≤j，k≤n-1）的处理器为Pi（0≤i≤n2-1）。 以16处理器网孔为例,n=4（假设j、k由0开始）：

由 p0=p(j,k)=p(0,0) P8=p(j,k)=p(2,0)

P1=p(j,k)=p(0,1) P9=p(j,k)=p(2,1)

P2=p(j,k)=p(0,2) P10=p(j,k)=p(2,2)

P3=p(j,k)=p(0,3) P11=p(j,k)=p(2,3)

P4=p(j,k)=p(1,0) P12=p(j,k)=p(3,0)

P5=p(j,k)=p(1,1) P13=p(j,k)=p(3,1)

P6=p(j,k)=p(1,2) P14=p(j,k)=p(3,2)

P7=p(j,k)=p(1,3) P15=p(j,k)=p(3,3)

同时观察i和j、k之间的关系，可以得出i的表达式为：i= j * n+k 2

一、1.6矩阵相乘（心动算法）

a)相乘过程 设

A矩阵=1212211221214321 B矩阵=1234432121211212

【注】矩阵元素中A(i,l)表示自左向右移动的矩阵，B(l,j)表示自上向下移动的矩阵，黑色倾斜加粗标记表示已经计算出的矩阵元素,如12, C(i,j)= C(i,j)+ A(i,l)* B(l,j)

1、

2、 A(i,l)

B(l,j)

C(i,j)

12

A(1,1)

B(1,1)

C(1,1) 1

2

2

C(1,2)

0

C(1,3)

0

C(1,4)

0

C(2,1)

0

C(2,2)

0

C(2,3)

0

C(2,4)

0

C(3,1)

0

C(3,2)

２０１０年第８期　计算机与现代化　ＪＩＳＵＡＮＪＩ　ＹＵ　ＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ　总第１８０期　

文章编号：１００６－２４７５（２０１０）０８－０００５－０３　

并行聚类算法的设计与研究　

孟海东，杨彦侃　

（内蒙古科技大学信息工程学院，内蒙古包头０１４０１０）　

摘要：在处理海量数据集时，由于单台计算机的处理能力有限，利用传统的聚类算法难以在有效的时间内获得聚类结果。　在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上，提出一种并行聚类算法。理论和实验结果证明该算法具有接近线性　

的加速比，能够有效地处理大规模的数据集。　关键词：并行聚类；海量数据；集群　中图分类号：ＴＰ３０１　文献标识码：Ａ　ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－２４７５．２０１０．０８．０ｏ２　

Ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　Ｐａｒａｌｌｅｌ　Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　

ＭＥＮＧ　Ｈａｉ—ｄｏｎｇ，ＹＡＮＧ　Ｙａｎ・ｋａｎ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｉｎｎｅｒ　Ｍｏｎｇｏｌｉａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂａｏｔｏｕ　０１４０１０，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｕｒｉｎｇ　ｄｅａｌｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｍａｓｓｉｖｅ　ｄａｔａ　ｓｅｔｓ，ａ　ｓｉｎｇｌｅ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ’Ｓ　ｐｏｗｅｒ　ｉｓ　ｌｉｍｉｔｅｄ．Ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ａｒｅ　ｄｉｆｉｃｕｌｔ　ｔｏ　ｏｂｔａｉｎ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｈｏｒｔ　ｔｉｍｅ．Ｔｏ　ｏｖｅｒｃｏｍｅ　ｔｈｅｓｅ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ，ａ　ｎｅｗ　ｐａｒａｌｌｅｌ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ａｃ—　ｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｄｅｎｓｉｔｙ　ａｎｄ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｄｅｎｓｉｔｙ—ｒｅａｃｈａｂｌｅ．Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　ｅｘｐｅｒｉ—　ｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｎｅａｒ—ｌｉｎｅａｒ　ｓｐｅｅｄ—ｕｐ　ｒａｔｉｏ，ａｎｄ　ｃａｎ　ｈａｎｄｌｅ　ｔｈｅ　ｍａｓｓｉｖｅ　ｄａｔａ　ｓｅｔｓ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．　

基于分布式计算的并行程序设计研究

随着计算机技术的不断发展，我们已经进入了一个信息时代。在这个时代，大量的数据需要被处理和分析。为了解决这个问题，分布式计算被广泛应用于各个领域。而基于分布式计算的并行程序设计也成为了当前计算机编程领域的热门话题。本文将从分布式计算和并行程序设计两个方面探讨其研究现状和发展趋势。

一、分布式计算的概念及应用

分布式计算是一种计算模式，它将一个大问题分解成若干个小问题，每个小问题由不同的计算节点独立解决，最终将结果整合在一起得到答案。所以，分布式计算是一种高效的计算方式，可以利用多个计算节点的协同计算能力完成大规模的计算。

分布式计算的应用非常广泛，例如云计算、大数据分析和人工智能等领域。云计算是一种基于分布式计算的服务模式，通过网络连接多个计算机来共享资源和服务。大数据分析需要处理大量的数据，分布式计算可以帮助我们快速地处理这些大数据。人工智能中的深度学习等技术需要大量的计算资源，而分布式计算可以提供这样的计算资源。

二、并行程序设计的原理和思想

并行程序设计是一种利用多个处理器来共同完成一个任务的程序设计方式。使用多个处理器可以加速程序的运行，提高程序的性能。并行程序设计的原理和思想主要涉及到任务划分、任务调度和数据同步等方面。

任务划分是将一个大任务分解成若干个小任务，并将其分配给不同的处理器进行处理。任务调度是指根据任务之间的依赖关系，将它们分配到不同的处理器上，并选择合适的调度策略进行调度。数据同步是指在不同的处理器之间保持数据的同步和一致性，以保证程序的正确性。 三、基于分布式计算的并行程序设计的研究现状

当前，基于分布式计算的并行程序设计已经成为了计算机编程领域的主要研究方向。研究者们提出了很多方法和技术来提高并行程序的性能和可靠性。

其中，一种较为流行的技术是MapReduce。MapReduce是一种分布式计算模型，旨在高效地处理大规模的数据集。MapReduce的思想是将数据分成若干个小块，由不同的计算节点并行处理，最后将结果合并在一起。已经有很多基于MapReduce的分布式计算框架被开发出来，例如Hadoop、Spark等。