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结构动力学有限元混合分层并行计算方法结构动力学是研究结构在外界载荷作用下的响应及其稳定性的一门学科。
有限元方法是结构动力学分析中广泛使用的一种数值方法。
为了提高计算效率和精度，混合分层并行计算方法应运而生。
混合分层并行计算方法是指将有限元方法与分层并行计算相结合的一种计算方法。
在结构动力学中，混合分层并行计算方法被广泛应用于解决大型结构的复杂动力学问题。
它通过将结构进行分层划分，将计算任务分配给不同的处理器进行并行计算，从而大幅提高计算速度和效率。
混合分层并行计算方法的基本思想是将结构分为多个子结构，并将每个子结构分配给一个处理器进行计算。
每个处理器独立地计算与其对应的子结构，然后通过通信机制将计算结果交换，并进行整体求解。
这种并行计算方法充分利用了计算机集群的计算能力，提高了计算效率。
在混合分层并行计算方法中，有限元方法被用于对每个子结构进行离散化，并建立相应的有限元模型。
有限元模型中的自由度数目较少，计算量相对较小，可以降低计算复杂度。
同时，分层并行计算策略使得计算任务可以被同时执行，加速了计算速度。
混合分层并行计算方法的应用范围广泛。
例如，在工程领域中，可以用于模拟大型桥梁、高层建筑等结构的动力学响应；在航空航天领域中，可以用于模拟飞机、卫星等复杂结构的动力学特性；在地震工程中，可以用于模拟地震对建筑物的影响等。
混合分层并行计算方法可以准确预测结构的振动特性、动态响应和破坏过程，为结构设计和分析提供了有力的工具。
总之，结构动力学有限元混合分层并行计算方法是一种高效、准确的计算方法。
它通过将结构进行划分和并行计算，充分利用计算机集群的计算能力，实现了大规模结构动力学分析的快速求解。
混合分层并行计算方法在工程领域中的应用潜力巨大，有着广阔的发展前景。
计算空气动力学并行编程基础空气动力学是研究空气对运动物体的作用和运动物体对空气的作用的学科。
在过去的几十年里，计算空气动力学已经成为了航空航天、汽车工程、风力发电等领域中不可或缺的一部分。
随着计算机性能的不断提升，空气动力学模拟已经成为了研究和开发新产品的重要手段。
然而，由于空气动力学计算的复杂性，传统的串行计算方式已经无法满足实际应用的需求。
因此，并行计算已经成为了空气动力学研究中的关键技术。
并行计算是一种将任务分解为多个部分，然后让不同的处理器同时处理这些部分的计算方法。
通过并行计算，可以大大降低计算时间，提高计算效率。
在空气动力学中，常见的并行计算思想有以下几种：1.基于数据的并行计算：该方法将数据分成多个部分，不同的处理器同时对这些数据进行计算。
这种方法适用于计算量大、独立性强的问题。
例如，对于流体力学问题，可以将流场网格划分为多个子域，不同的处理器对各个子域进行计算。
2.基于任务的并行计算：该方法将任务分成多个部分，不同的处理器同时处理这些任务。
这种方法适用于计算量大、相互依赖性高的问题。
例如，对于空气动力学中的求解方程问题，可以将方程分成多个部分，不同的处理器分别求解这些方程。
3.混合并行计算：该方法将基于数据和基于任务的并行计算结合起来。
这种方法适用于需要兼顾计算负载平衡和通信开销的问题。
例如，在计算流体力学中，可以将网格划分为多个子域，并行地求解每个子域中的方程。
为了实现空气动力学的并行计算，需要使用并行编程技术。
常见的并行编程技术包括：1.线程级并行编程：通过使用多线程，将任务分配给不同的处理器核心进行计算。
线程级并行编程在计算密集型任务中效果较好，可以充分利用多核心处理器的性能。
2.指令级并行编程：通过使用单指令多数据（SIMD）指令，将同一指令同时应用于多个数据元素，从而实现并行计算。
指令级并行编程适用于数据并行的任务，如向量运算。
3.进程级并行编程：通过将任务分配给多个进程，利用多台计算机进行计算。
并行计算基础并行计算是指通过同时进行多个计算任务来提高计算机的计算能力和效率。
随着计算机技术的不断发展，越来越多的应用需要处理大规模的数据和复杂的计算任务，传统的串行计算已经不能满足需求，因此并行计算成为了一种重要的解决方案。
本文将介绍并行计算的基础概念、主要应用领域以及常用的并行计算模型。
一、并行计算的基础概念1.1 并行计算的定义并行计算是指在多个处理单元（如CPU、GPU等）同时进行计算任务，以提高计算效率和性能。
1.2 并行计算的优势并行计算具有以下几个主要优势：（1）加速计算：通过同时进行多个计算任务，可以大幅提高计算速度，缩短任务完成时间。
（2）处理大规模数据：并行计算可以有效处理大规模数据，提高数据处理的效率。
（3）解决复杂问题：并行计算可以将复杂的计算问题分解成多个子问题，分别进行计算，然后将结果合并，从而解决复杂问题。
1.3 并行计算的挑战并行计算也面临一些挑战，包括：（1）任务划分和调度：如何将一个大的计算任务划分成多个子任务，并合理调度各个处理单元进行计算，是一个较为复杂的问题。
（2）数据一致性：多个处理单元同时进行计算时，需要确保数据的一致性，避免出现数据竞争和冲突。
（3）通信效率：由于并行计算中各个处理单元之间需要进行通信，通信效率对整体计算性能有较大的影响。
二、并行计算的主要应用领域2.1 科学计算科学计算是并行计算的主要应用领域之一。
例如在天气预报、地震模拟、空气动力学等领域，需要进行大规模的数值模拟和计算，而并行计算可以显著提高计算速度和精度。
2.2 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是处理大规模数据的重要任务，而并行计算可以极大地提高数据处理的效率。
通过并行计算，可以同时对不同的数据进行处理和分析，从而实现更快速、准确的数据挖掘和机器学习。
2.3 图像和视频处理图像和视频处理是另一个需要处理大量数据的领域，例如图像识别、图像处理、视频编解码等。
通过并行计算，可以将图像和视频的处理任务分配给多个处理单元，并行进行处理，从而提高处理速度和效率。
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。
并行计算基础知识在计算机科学领域中，随着计算需求的增加和任务的复杂化，人们开始寻找更高效的计算方式。
并行计算作为一种重要的计算模式，在多个处理单元同时进行计算操作，大大提高了计算速度和效率。
本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、分类、应用领域以及相关技术等。
一、并行计算的定义和分类并行计算是指通过将一个计算问题划分为多个子问题，并在多个处理单元上同时进行计算操作，从而加快计算速度的一种计算方式。
与之相对的是串行计算，即按照顺序逐一执行计算任务的方式。
根据并行计算的规模和任务划分方式，可以将并行计算分为以下三种分类：1. 指令级并行计算：该种并行计算方式主要是对计算机中的单个指令进行并行处理，即同时执行多个指令操作。
它通过优化处理器的执行流水线、指令突发处理等技术实现加速。
2. 数据级并行计算：该种并行计算方式主要是对大规模的数据集进行划分，将数据分配给多个处理单元同时进行计算操作，最终将各个处理结果进行合并得到最终结果。
这种方式主要用于解决一些数据密集型的计算问题，如图像处理、数据挖掘等。
3. 任务级并行计算：该种并行计算方式是将一个复杂的计算任务划分为多个子任务，并将不同的子任务分配给不同的处理单元进行计算。
各个处理单元之间通过通信来交换计算结果或者协同工作，最终得到整体的计算结果。
这种方式主要用于解决一些计算复杂度高、任务独立的问题，如天气预报、分布式数据库查询等。
二、并行计算的应用领域并行计算广泛应用于各个领域，尤其是那些需要大规模计算和高性能计算的领域。
以下是几个常见的应用领域：1. 科学计算：并行计算在科学计算领域发挥着重要作用，能够加速复杂的数值计算和模拟实验，例如天气预报、地震模拟、宇宙学研究等。
2. 人工智能：并行计算可以加速机器学习、神经网络训练等人工智能任务，提高算法的训练效率和模型的准确性。
3. 数据分析：对于大规模数据的处理和分析，通过并行计算可以提高数据处理的速度和效率，如数据挖掘、图像处理、自然语言处理等。
并行计算加速计算任务的方法与技术随着科技的不断发展和计算需求的增加，单一计算机无法满足较大规模的计算任务。
为了提高计算效率和加速计算任务，人们开始研究并行计算技术。
本文将介绍并行计算的基本概念、方法和技术，并探讨其在加速计算任务方面的应用。
一、并行计算的基本概念并行计算是指将一个大型计算任务分解成若干个子任务，并在多个处理器上同时执行这些子任务的过程。
通过这种方式可以加速计算任务的完成，并提高计算效率。
在并行计算中，需要考虑以下几个关键概念：1. 任务划分：将一个大型计算任务分解成若干个小的子任务，每个子任务可以独立计算，从而实现并行计算。
2. 数据通信：在并行计算中，不同的处理器之间需要进行数据的传输和交换，以完成各自的计算任务。
3. 同步机制：因为各个子任务的计算速度可能不同，为了保证计算结果的正确性，需要引入同步机制来协调各个子任务的执行。
二、并行计算的方法实现并行计算的方法有多种，常见的方法包括任务并行和数据并行。
1. 任务并行：将一个大的计算任务划分成多个独立的子任务，每个子任务在不同的处理器上独立执行。
任务并行适用于问题复杂度较高、计算量较大的计算任务。
2. 数据并行：将大规模的数据划分成多个小的数据集，每个处理器负责处理其中一部分数据。
数据并行适用于数据规模较大、计算密集度较低的计算任务。
三、并行计算的技术实现并行计算的技术主要包括共享内存并行和分布式并行两种。
1. 共享内存并行：各个处理器共享同一主存，通过读写主存中的数据进行进程间的通信和同步。
共享内存并行适用于处理器数量较少、任务规模较小的情况。
2. 分布式并行：各个处理器拥有自己的独立内存，通过消息传递的方式进行进程间的通信和同步。
分布式并行适用于处理器数量较多、任务规模较大的情况。
四、并行计算在加速计算任务中的应用并行计算技术在加速计算任务上有着广泛的应用，例如科学计算、图像处理、大规模数据分析等领域。
1. 科学计算：科学计算通常包含大规模的数学模型和复杂的计算过程。
并行计算基础知识并行计算是一种在多个处理单元（计算机中的CPU、GPU等）上同时执行多个计算任务的计算模式。
它与串行计算相对，串行计算是一种按照任务的顺序依次执行的计算模式。
并行计算的出现主要是为了解决串行计算中无法处理大规模数据和复杂任务的问题。
并行计算的基础知识主要包括以下几个关键概念：并行性、并行度、并行计算模型和并行计算的具体实现。
下面将逐一介绍。
首先是并行性。
并行性是指计算任务中可以同时执行的操作的数量。
通常情况下，计算任务可以分解为多个单独的子任务，并且这些子任务之间可以独立执行。
如果计算任务中有多个这样的子任务，就可以实现并行计算。
其次是并行度。
并行度是用于衡量并行计算系统的处理能力的指标。
它通常用并行计算系统中的处理单元数量来表示。
如果并行计算系统中的处理单元数量多，那么可以同时执行更多的子任务，从而提高并行度。
并行度越高，系统的处理能力越强。
然后是并行计算模型。
并行计算模型是一种用于描述并行计算任务的框架或模板。
常见的并行计算模型有：单指令多数据（SIMD）、多指令多数据（MIMD）和数据流模型等。
其中，SIMD模型是指多个处理单元执行相同指令但对不同数据进行操作；MIMD模型是指多个处理单元分别执行不同指令且对不同数据进行操作；数据流模型是指计算任务中的操作根据数据可用性来执行，即只处理当前可用的数据。
不同的并行计算模型适用于不同的应用场景，可以根据具体需求选择适合的模型。
最后是并行计算的具体实现。
实现并行计算有多种方法，常见的有共享内存模型和分布式内存模型。
共享内存模型是指多个处理单元共享同一块内存空间，在操作时可以直接访问该内存空间中的数据；分布式内存模型是指每个处理单元都有自己的独立内存，要进行数据交换时需要通过网络进行通信。
根据具体的问题和系统特性，选择适合的并行计算实现方法。
总结起来，了解并行计算的基础知识是理解和应用并行计算的重要前置条件。
掌握并行性、并行度、并行计算模型和具体实现方法，可以帮助我们更好地设计和编写并行计算程序，提高计算任务的效率和处理能力，从而更好地满足大数据和复杂任务处理的需要。
中科院数学与系统科学研究院“并行计算” 课程讲义（草稿）”张林波计算数学与科学工程计算研究所科学与工程计算国家重点实验室2003 年1月29目录第一部分MPI消息传递编程第一章预备知识§1.1 高性能并行计算机系统简介§1.1.1 微处理器的存储结构§1.1.2 Cache 结构对程序性能的影响§1.1.3 共享内存SMP 型并行计算机§1.1.4 分布式内存MP P 型并行计算机§1.1.5 DSM 型并行计算机§1.1.6 SMP/D SM 机群§1.1.7 微机／1.4.作站机群§1.1.8 TOP500§1.2 并行编程模式§1.2.1 自动并行与手1.4.并行§1.2.2 0penMP§1.2.3 DSM 编程模式§1.2.4 高性能Fortran: HPF§1.2.5 消息传递并行编程模式§l.3 Unix 程序开发简介§l.3.1 Unix中常用的编译系统§1.3.2 实用1.4.具make§1.4 消息传递编程平台MPI§1.4.1 MPI 程序的编译与运行§1.4.2 利用MPICH 建立MPI 程序开发与调试环境第二章MPI 基础知识§2.1 下载MPI标准的PS 文档§2.2 一些名词与概念§2.3 编程模式§2.4 MPI 函数的一般形式§2.5 MPI 的原始数据类型§2.5.1 Fortran 77 原始数据类型§2.5.2 C 原始数据类型§2.6 MPI 的几个基本函数§2.6.1 初始化MPI 系统§2.6.2 检测MPI 系统是否已经初始化§2.6.3 得到通信器的进程数及进程在通信器中的序号§2.6.4 退出MPI 系统§2.6.5 异常终止MPI 程序的执行§2.6.6 查询处理器名称§2.6.7 莸取墙上时间及时钟精度§2.7 MPI 程序的基本结构§2.7.1 Fortran 77 程序§2.7.2 C 程序第三章点对点通信§3.1 标准阻塞型点对点通信函数§3.1.1 标准阻塞发送§3.1.2 阻塞接收§3.1.3 阻塞型消息传递实例§3.1.4 其它一些阻塞型消息传递函数§3.2 消息发送模式§3.2.1 阻塞型缓冲模式消息发送函数§3.3 阻塞型与非阻塞型函数§3.4 非阻塞型点对点通信函数§3.4.1 非阻塞发送§3.4.2 非阻塞接收§3.4.3 通信请求的完成与检测§3.4.4 通信请求的释放§3.5 消息探测与通信请求的取消§3.5.1 消息探测§3.5.2 通信请求的取消§3.6 点对点通信函数汇总§3.7 持久通信请求§3.7.1 创建持久消息发送请求§3.7.2 创建持久消息接收请求§3.7.3 开始基于持久通信请求的通信§3.7.4 持久通信请求的完成与释放第四章数据类型§4.1 与数据类型有关的一些定义§4.1.1 数据类型定义§4.1.2 数据类型的大小§4.1.3 数据类型的下界、上界与域§4.1.4 MPI_LB 和MPI_UB§4.1.5 数据类型查询函数§4.2 数据类型创建函数§4.2.1 MPI_Type_contiguous§4.2.2 MPI_Type_vector§4.2.3 MPI_Type_hvector§4.2.4 MPI_Type_indexed§4.2.5 MPI_Type_hindexed§4.2.6 MPI_Type_struct§4.2.7 地址函数MPI_Address§4.3 数据类型的使用§4.3.1 数据类型的提交§4.3.2 数据类型的释放§4.3.3 MPI_Get_elements§4.4 数据的打包与拆包§4.4.1 数据打包§4.4.2 数据拆包§4.4.3 得到打包后的数据大小§4.5 MPI l.l 中位移与数据大小的限制第五章聚含通信（Collective Communications）§5.1 障碍同步§5.2 广播§5.3 数据收集§5.3.1 收集相同长度数据块MPI_Gather§5.3.2 收集不同长度数据块MPI_Gatherv§5.3.3 全收集MPI_Allgather§5.3.4 不同长度数据块的全收集MPI_Allgatherv §5.4 数据散发§5.4.1 散发相同长度数据块MPI_Scatter§5.4.2 散发不同长度数据块MPI_Scatterv§5.5 全部进程对全部进程的数据散发收集§5.5.1 相同数据长度的全收集散发MPI_Alltoall§5.5.2 不同数据长度的全收集散发MPI_Alltoallv §5.6 归约§5.6.1 归约函数MPI_Reduce§5.6.2 全归约MPI_Allreduce§5.6.3 归约散发MPI_Reduce_scatter§5.6.4 前缀归约MPI_Scan§5.6.5 归约与前缀归约中用户自定义的运算§5.7 两个程序实例§5.7.1 π值计算§5.7.2 Jacobi 迭代求解二维Poisson 方程第六章进程组与通信器§6.1 基本概念§6.1.1 进程组§6.1.2 上下文（Context）§6.1.3 域内通信器（Intracommunicator）§6.1.4 域间通信器（Intercommunicator）§6.2 进程组操作函数§6.2.1 查询进程组大小和进程在组中的序号§6.2.2 两个进程组间进程序号的映射§6.2.3 比较两个进程组§6.2.4 进程组的创建与释放§6.3 域内通信器操作函数§6.3.1 比较两个通信器§6.3.2 通信器的创建与释放§6.4 通信器的附加属性（Caching）§6.5 域间通信器（Intercommunicator）§6.6 进程拓扑结构§6.6.1 迪卡尔拓扑结构§6.6.2 一般拓扑结构§6.6.3 底层支持函数第七章文件输入输出§7.1 基本术语§7.2 基本文件操作§7.2.1 打开MPI 文件§7.2.2 关闭MPI 文件§7.2.3 删除文件§7.2.4 设定文件长度§7.2.5 为文件预留空间§7.2.6 查询文件长度§7.3 查询文件参数§7.3.1 查询打开文件的进程组§7.3.2 查询文件访问模式§7.4 设定文件视窗§7.4.1 文件中的数据表示格式§7.4.2 可移植数据类型§7.4.3 查询数据类型相应于文件数据表示格式的域§7.5 文件读写操作§7.5.1 使用显式位移的阻塞型文件读写§7.5.2 使用独立文件指针的阻塞型文件读写§7.5.3 使用共享文件指针的阻塞型文件读写§7.5.4 非阻塞型文件读写函数§7.5.5 分裂型文件读写函数§7.6 文件指针操作§7.6.1 独立文件指针操作§7.6.2 共享文件指针操作§7.6.3 文件位移在文件中的绝对地址§7.7 不同进程对同一文件读写操作的相容性§7.7.1 设定文件访问的原子性§7.7.2 查询atomicity 的当前值§7.7.3 文件读写与存储设备间的同步§7.8 子数组数据类型创建函数本讲义仅供课程学员及其他感兴趣者个人参考用，尚处于逐步修改完善的过程中，许多内容代表的是作者的个人观点。
