《并行计算》实验教学大纲

燕山大学课程讲义并行计算导论授课人：郭栋梁学时：32学时其中实验课：8学时三级项目：16学时第1章引言1.1概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:（1）单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器，其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能，更加可行的方法是同时使用多个简单处理器，它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。

（2）观察结果显示，除非使用并行处理技术，一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度，可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。

能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。

此算法需要能够检测出变ja之间的依赖关系是否规则;而且不管这些依赖是否规则，此算法都能在保证程序正确性的前提下，通过将程序中的一些子任务并行化来加速程序的执行。

（3）提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发，这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。

（4）并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量，还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。

最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间，更依赖于处理器执行算法的效率。

而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。

（5）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。

（6）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。

本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。

硬件和软件是相互影响的，任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念，之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.1.2自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。

在编程并不需要了解目标计算机系统的具体细节，因为编译器会处理这些细节.但是在编程和调试时依旧沿用着在单一央处理器(CPU)上顺序处理的模式.从另一方面讲，为了实现并行算法，硬件和软件之间的相互联系需要比我们想象的更加密切。

2160240并行计算（中英文）（2011）天津大学《并行计算》课程教学大纲课程代码：2160240 课程名称：并行计算学时：40 学分： 2学时分配：授课：24 上机：16 实验：实践：实践（周）：授课学院：计算机更新时间：适用专业：计算机/软件先修课程：计算机系统结构/计算机网络/程序设计/算法设计/操作系统一、课程的性质与目的让学生能够掌握并行计算技术在研究与开发中的应用，能够根据自己的需要选择合适的并行计算环境与并行计算编程技术，独立完成针对本领域或所承担具体任务的并行算法，并能够独立完成并行应用程序的编制、调试与部署。

二、教学基本要求课程内容主要介绍并行计算领域中基本概念以及基础的并行程序设计方法，目的是让学习本课程的同学了解并行计算硬件平台的类别、简单多线程/MPI并行化方法、云计算模式以及MapReduce并行计算模型，掌握基本的并行程序设计技术，为未来的工作或者科研打好基础。

三、教学内容1、并行计算概述并行计算基本概念–应用需求–并行计算硬件–并行程序设计并行化方法2、并行计算硬件环境并行计算机系统结构多核处理器–多核技术概述–双核与超线程区别–GPU/Cell BE3、内存系统，性能评测内存系统对性能的影响性能评测–基本性能指标–加速比定律4、多线程与Pthread多线程基本概念–线程与进程的区别–线程的生命周期–线程同步Pthread 多线程实例分析–计算数组中“3”出现的次数5、Java 多线程Java多线程的概念；Java线程的生命周期；Java多线程编程中的常量和方法；?线程调度方法；资源冲突与协调；线程之间的通信。

6、OpenMPOpenMP概述编译制导语句运行时库函数环境变量7、集群技术概述集群技术基础–定义–体系结构–分类Linux 集群–I BM Cluster1350PVM/MPIRSH/SSH8、MPIMPI概述MPI并行程序的基本模式?MPI数据及进程消息传递方式9、MapReduceMapReduce编程模型Hadoop实例10、X10X10编程语言概述语法与示例X10DT11、并行程序设计方法学?并行算法设计PCAM方法学并行程序设计模式并行计算与软件工程12、云计算–并行计算发展历程–网络发展历程网格计算云计算实验1–多线程计算π，性能分析?2–3PCF 计算多线程实现?3 –M PI 实现Jacobi 迭代?4 –自选实验四、学时分配五、评价与考核方式考试：80%实验与平时成绩：20% 六、教材与主要参考资料并行程序设计原理作者:(美国)Calvin Lin，Lawrence Snyder 译者:陆鑫达林新华页码：235 页出版日期：2009年07月ISBN：7111270754/9787111270751TU Syllabus for Parallel ComputingCode: 2160240 Title: Parallel Computing Semester Hours: 40 Credits: 2Semester Hour Structure Lecture：24 Computer Lab：16 Experiment：Practice：Practice (Week)：Offered by: School of Computer Date:for: School of Computer/School of SoftwarePrerequisite: Computer Architecture/Network/Programming/Algorithm/OS1. ObjectiveThe course requires the students learn the application of parallel computing technology in research and development and select proper parallel computing environment and programming methods to their situation. The student will be able to design the algorithm, and program, debug and deploy the parallel application.2. Course DescriptionThe course will introduce concepts of parallel computing and parallel programming. The students should understand types of parallel computing hardware, multi-thread/MPI parallelization methods, cloud computing and Mapreduce parallel computing model. The basic parallel programming technology will help their future work or research.3. Topics1. Introduction to parallel computingParallel application requirementsParallel computing hardwareParallel programming2. Parallel computing hardware environmentParallel computer architectureMulticore processorIntroduction to multicoreDifference between dual-core and hyper-threadGPU/Cell BE3. Memory system, performance evaluationEffect of memory system to performancePerformance evaluationPerformance parametersSpeedup laws4. Multi-thread and PthreadConcepts of multi-threadDifference between thread and processLife cycle of threadThread synchronizationPthreadSampleCount the 3s in the array5. Java multi-threadConcepts of Java multi-threadLife cycle of Java threadConstants and methods in Java multi-thread programming Thread schedulingResource confliction and coordinationIntercommunication between threads6. OpenMPIntroduction to OpenMPCompiler directivesRuntime librariesEnvironment variablesSamples7. Cluster technologyCluster basicsDefinitionArchitectureClassificationLinux ClusterIBM Cluster 1350PVM/MPIRSH/SSH8. MPIIntroduction to MPIPatterns of MPI programsMPI data and processMessage passing pattern9. MapReduceMapReduce programming model HadoopSamples10. X10Concepts of X10 programming language Grammars and samplesX10DT11. Methodologies of parallel programming Parallel algorithm designPCAMParallel programming patternsParallel computing and software engineers12. Cloud computingBackgroundHistory of parallel computingDevelopment of networksGrid computingCloud computingLabs1. Calculate π using multi-thread, and performance analysis2. Calculate 3PCF using multi-thread3. Implement Jacobi iteration using MPI4. Self design4. Semester Hour StructurePaper test: 80%Labs: 20%6. Text-Book & Additional ReadingsPrinciples of Parallel ProgrammingHardcover: 352 pagesPublisher: Addison Wesley; 1 edition (March 7, 2008) Language: EnglishISBN-10: 0321487907ISBN-13: 978-0321487902。

并行计算课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解并行计算的基本概念，掌握并行计算的发展历程及分类；2. 培养学生掌握并行编程的基本方法，了解并行算法的设计原则；3. 使学生了解并行计算在现实生活中的应用，并能结合实际问题进行分析。

技能目标：1. 培养学生运用并行计算技术解决实际问题的能力，提高计算思维；2. 培养学生掌握并行编程工具和软件的使用，能进行简单的并行程序设计；3. 培养学生通过团队合作，进行问题分析、方案设计和程序实现的能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对并行计算的兴趣，激发其探索未知领域的热情；2. 培养学生具备良好的团队合作精神，学会尊重他人、沟通协作；3. 培养学生认识到科技发展对社会进步的重要性，树立正确的科技观。

课程性质：本课程为选修课，旨在拓展学生的计算思维和编程技能，提高解决实际问题的能力。

学生特点：学生具备一定的计算机基础，对编程有一定了解，对并行计算感兴趣，但可能对并行编程方法和技巧掌握不足。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，充分调动学生的积极性，培养其创新能力和实践能力。

通过本课程的学习，使学生能够将并行计算技术应用于实际问题，达到学以致用的目的。

在教学过程中，将目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。

二、教学内容1. 并行计算基本概念：包括并行计算的定义、发展历程、分类及特点。

教材章节：第一章 并行计算概述2. 并行编程模型：介绍 Flynn 分类法，讲解共享内存和分布式内存编程模型。

教材章节：第二章 并行编程模型3. 并行编程语言与工具：学习 MPI、OpenMP、CUDA 等并行编程语言和工具。

教材章节：第三章 并行编程语言与工具4. 并行算法设计：讲解并行算法设计原则，分析常见并行算法。

教材章节：第四章 并行算法设计5. 并行计算应用：介绍并行计算在科学计算、大数据处理等领域的应用。

教材章节：第五章 并行计算应用6. 实践环节：安排学生进行并行程序设计和实现，针对实际问题进行团队协作。

高性能计算与并行编程实验综合项目课程大纲一、课程概述高性能计算与并行编程是计算机科学与技术领域的前沿方向之一。

本课程旨在通过综合项目的形式，培养学生在高性能计算与并行编程领域的实践能力和研究水平。

本大纲将详细介绍课程的教学目标、内容安排、实验要求和评价方式。

二、教学目标1. 掌握高性能计算与并行编程的基本理论和技术；2. 熟悉并行计算的常用编程模型和工具；3. 能够设计和实现高性能并行计算程序；4. 具备解决实际问题的能力，并能有效地利用高性能计算资源；5. 培养团队协作和沟通能力。

三、教学内容1. 并行计算概述1.1 高性能计算的概念与特点1.2 并行计算的基本概念与分类1.3 并行计算的发展历程及应用领域2. 并行计算模型与编程语言 2.1 多进程并行模型2.2 多线程并行模型2.3 GPU并行模型2.4 编程语言及工具介绍3. 并行编程基础3.1 并行算法设计与分析 3.2 并行程序设计与调试 3.3 数据竞争与并发控制3.4 同步与通信机制4. 高性能计算环境与工具 4.1 高性能计算集群4.2 分布式存储系统4.3 并行文件系统4.4 性能评估与调优工具5. 综合项目设计与实现5.1 选题与任务分配5.2 并行计算程序设计与实现5.3 系统测试与性能分析5.4 结果报告与展示四、实验要求1. 学生自主组队，每队3-4人；2. 完成一项综合项目设计与实现；3. 利用高性能计算环境进行实验；4. 撰写实验报告，并进行结果展示。

五、评价方式1. 项目设计与实现质量（40%）2. 实验报告撰写与表达能力（30%）3. 实验结果展示与答辩（30%）六、参考教材1. "Parallel Programming in C with MPI and OpenMP" - Michael J. Quinn2. "Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers" - Georg Hager, Gerhard Wellein七、备注本课程需要学生具备C/C++或其他编程语言的基本编程能力，熟悉操作系统和计算机网络的基本知识。

课程名称：并行计算课程编码：C303课程学分：2适用学科：计算机应用技术并行计算parallel computing教学大纲一、课程性质本课程是为计算机科学与技术专业本科硕士研究生所开设的一门必修课，以便扩充学生在并行计算方面的知识。

二、课程教学目的通过本课程的学习，使学生掌握并行计算的硬件基础知识，并行计算设计与并行数值算法的基础知识，掌握在不同的并行计算模型上的并行程序设计方法。

三、教学基本内容及基本要求本课程的教学基本内容以并行计算为主题，讲授并行计算的硬件基础，并行计算设计与并行数值算法以及并行计算的软件支持。

第一章并行计算机系统及其结构模型（掌握）1、并行计算与高端并行计算机2、并行计算机系统互连3、并行计算机系统结构第二章当代并行机系统：SMP MPP和COW（掌握）1、对称多处理机SMP2、在规模并行机MPP3、工作站群COW4、国产曙光系列并行机系统第三章并行计算性能评测1、加速比性能定律2、可扩放性评测标准3、基准测试程序第四章并行算法的设计基础（掌握）1、并行算法的基础知识2、并行计算模型第五章并行算法的一般设计方法（掌握）1、串行算法的直接并行化2、从问题描述开始设计并行算法3、借用已有算法求解新问题第六章并行算法的基础设计技术（掌握）1、划分设计技术2、分治设计技术3、平衡树设计技术4、倍增设计技术5、流水线设计技术第七章并行算法的一般设计过程（掌握）1、PCAM设计方法2、划分3、通信4、组合5、映射第八章基本通信操作（掌握）1、选路方法与开并技术2、单一信包一到一传输3、一到多播送4、多到多播送第九章稠密矩阵运算（掌握）1、矩阵的划分2、矩阵转置3、矩阵向量乘法4、矩阵乘法第十章线性方程组的求解（掌握）1、三角形方程组的求解2、三对角方程组的求解3、密线性方程组的求解4、稀疏线性方程组的求解第十一章快速傅里叶变换（掌握）1、离散傅氏变换2、快速傅氏变换串行算法3、并行FFT算法第十二章并行程序设计基础（掌握）1、并行程序设计基础概述2、进程3、线程4、同步5、通信第十三章并行程序设计模型和共享存储系统编程（掌握）1、并行编程风范和样本程序2、并行程序设计模型3、共享存储并行编程第十四章分布存储系统并行编程1、基于消息传递的并行编程2、MPI并行编程3、PVM并行编程4、基于数据并行的并行编程5、HPF并行编程第十五章并行程序设计环境与工具1、软件工具与环境2、并行编译器3、并行程序调试和性能分析四、本课程与其它课程的联系与分工本课程要求学生在学习完《计算机体系结构》、《操作系统》、《编译原理》、《数据结构》等课程之后学习本课程。

并行计算教案一、教学目标通过本课的学习，学生应该达到以下目标：1. 了解并行计算的背景和基本概念；2. 掌握并行计算的分类和应用领域；3. 能够描述并行计算的优势和挑战；4. 学会使用并行计算的基本工具和技术。

二、教学内容1. 并行计算的背景和基本概念1.1 并行计算的定义1.2 并行计算的发展历程1.3 并行计算的基本概念和术语2. 并行计算的分类和应用领域2.1 按结构分类：共享内存并行、分布式并行等2.2 并行计算的应用领域：科学计算、图像处理、数据挖掘等3. 并行计算的优势和挑战3.1 优势：大幅提高计算性能、解决大规模问题等3.2 挑战：并发控制、通信开销、负载平衡等4. 并行计算的基本工具和技术4.1 并行程序设计语言：MPI、OpenMP等4.2 并行编程模型：数据并行、任务并行等4.3 并行算法设计原则：负载均衡、数据分配等三、教学过程1. 导入（10分钟）介绍并行计算的背景和意义，引起学生对并行计算的兴趣。

2. 知识讲解（40分钟）依次介绍并行计算的背景和基本概念、分类和应用领域、优势和挑战等内容，结合具体案例进行讲解和解释。

3. 讨论和实践（60分钟）将学生分成小组，让他们讨论并行计算的应用领域和挑战，并结合实际问题进行讨论。

然后引导学生使用并行编程工具和技术，设计并实现一个简单的并行计算程序。

4. 总结与展望（10分钟）对本堂课学到的知识进行总结，并展望并行计算的未来发展和应用前景。

四、教学评价1. 课堂参与度评价：观察学生在课堂讨论和实践环节的积极程度和参与度。

2. 作业评价：布置一篇与并行计算相关的作业，考察学生对所学知识的理解和应用能力。

3. 课堂测试：设立一小测验，测试学生对并行计算基本概念和术语的掌握程度。

五、教学资源1. 并行计算教案PPT2. 并行计算案例和实验数据3. 并行编程工具和环境六、教学反思本节课采用了结合理论讲解和实践操作的方式，使学生在学习并行计算的基本概念的同时，也能够亲自动手实践。

并行计算简单课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并行计算的基本概念，掌握并行计算的主要原理。

2. 学生能掌握并行计算的基本模式，如数据并行、任务并行和管道并行。

3. 学生能了解并行计算在现实生活中的应用，如科学研究、大数据处理等领域。

技能目标：1. 学生能够运用并行计算的基本原理，分析和解决实际问题。

2. 学生能够运用并行编程语言或工具，实现简单的并行计算程序。

3. 学生能够评估并行计算的性能，分析并行计算的优化策略。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对并行计算的兴趣，激发探究计算机科学领域的热情。

2. 学生培养团队协作意识，提高在团队项目中沟通与协作的能力。

3. 学生认识到并行计算在现代社会中的重要作用，增强对科技创新的责任感和使命感。

课程性质：本课程为计算机科学领域的一门选修课程，旨在帮助学生了解并行计算的基本原理和应用。

学生特点：学生为九年级学生，具备一定的计算机科学素养，对新鲜事物充满好奇心，喜欢探索和实践。

教学要求：结合学生的特点，采用理论讲解与实践操作相结合的方式，注重培养学生的动手能力和实际问题解决能力。

在教学过程中，关注学生的情感态度，激发学生的学习兴趣，提高学生的综合素质。

通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续学习和发展奠定基础。

二、教学内容1. 并行计算基本概念：介绍并行计算的定义、发展历程和分类。

- 教材章节：第一章 引言- 内容列举：并行计算的定义、并行计算的发展、并行计算机的分类。

2. 并行计算原理：讲解并行计算的基本原理，如并发、并行度、负载平衡等。

- 教材章节：第二章 并行计算原理- 内容列举：并发的概念、并行度的度量、负载平衡与任务分配。

3. 并行计算模式：介绍数据并行、任务并行和管道并行等并行计算模式。

- 教材章节：第三章 并行计算模式- 内容列举：数据并行、任务并行、管道并行、MapReduce模式。

4. 并行编程语言与工具：介绍并行编程语言和工具，如CUDA、OpenMP 等。