并行计算与分布式系统实验报告

基于网格计算技术的电力系统分布式并行计算　

——底层平台设计与实现　

黄琦秦开字汪文勇　

（电子科技大学自动化工程学院，成都６１００５４）　

Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｗｏｎｇ＠ｕｅｓｔｃ．ｅｄｕ．ｃｎ　

摘　要　文章提出了基于网格计算来实现电力系统分布式并行计算的方案。主要涉及计算池（Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　Ｐｏｏ１）的设计、　

资源的管理与动态分配．以及图论分割和稀疏数值计算库的设计和实现等　文章首先介绍了网格计算应用于电力系统分　

布式并行计算的概念，在此基础上．分析了基于Ｇｌｏｂｕｓ⑧网格计算开发平台实现的以上功能模块。最后对测试平台和测　

试结果进行了简要的介绍　

关键词　电力系统　网格计算　分布式处理　并行计算　

文章编号１００２—８３３１一（２００６）２７—０１７４—０４　文献标识码Ａ　中图分类号ＴＰ３９１　

Ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｏｆ　Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　

Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｐａｒａｌｌｅｌ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｇｒｉｄ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　

ＨＵＡＮＧ　Ｑｉ　ＱＩＮ　Ｋａｉ－ｙｕ　ＷＡＮＧ　Ｗｅｎ－ｙｏｎｇ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵＥＳＴＣ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６　１　００５４）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｏｐｏｓｅｓ　ａ　ｓｃｈｅｍｅ　ｏｆ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｐａｒａｌｌｅｌ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｇｒｄ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　

ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅ　ｉｓｓｕｅｓ　ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ　ｔｈｅ　ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｐｏｏｌ，ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ　

ｏｆ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｇｒａｐｈ　ｐａｒｔｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｓｐａｒｓｅ　ｍａｔｒｉｘ　ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ　ｌｉｂｒａｒｙ，ａｒｅ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ　ｉｎ　ｄｅｔａｉｌ．Ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｓｔａｒｔｓ　

并行计算技术及其应用简介

分布式与并行计算课程设计报告 1 并行计算技术及其应用简介

XX

（XXX， XX，XXX）

摘 要： 并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。在本文中从并行计算的发展历程开始介绍，总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术，来对并行计算的现状进行阐述。常用的并行架构分为SMP（多处理系统）、NUMA（非统一内存存储）、MPP（巨型并行处理）以及集群。涉及并行计算的编程模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等。并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。

关键词： 并行计算；框架；编写模型；应用；实验

A Succinct Survey about Parallel Computing Technology and It’s

Application

Abstract: Parallel computing is the main technology to implement high performance computing. This paper

starts from the history of the development of Parallel Computing. It summarizes the problems faced in the

development of parallel computing and the important technologies in the course of its development. Through the

analysis of framework and technology commonly used in parallel computing currently,to explain the current situation

第 1 页 共 6 页 基于分布式并行计算的二维矩阵乘法的实现实验报告心得

【原创版4篇】

篇1 目录

1.二维矩阵乘法的实现实验报告概述

2.分布式并行计算的原理

3.二维矩阵乘法的实验过程及结果

4.实验结论及未来展望

篇1正文

一、二维矩阵乘法的实现实验报告概述

二维矩阵乘法是一种广泛应用于计算机科学和数学领域的计算方法，其基本思想是将两个二维矩阵相乘得到一个新的二维矩阵。在传统的串行计算中，二维矩阵乘法的计算量较大，效率较低。为了解决这个问题，分布式并行计算被引入到二维矩阵乘法的实现中。

二、分布式并行计算的原理

分布式并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上并行执行的计算方法。在分布式并行计算中，每个计算节点都只处理一部分子任务，最终将所有节点的结果合并得到最终结果。分布式并行计算的优势在于能够充分利用多核处理器和集群的资源，提高计算效率。

三、二维矩阵乘法的实验过程及结果

在本次实验中，我们采用了基于分布式并行计算的二维矩阵乘法实现方法。具体步骤如下：

1.将原始的两个二维矩阵分别划分为多个子矩阵，并将这些子矩阵分配到不同的计算节点上。 第 2 页 共 6 页 2.在每个计算节点上，使用分布式并行计算的方法计算相应的子矩阵。

3.将所有节点的结果合并得到最终结果。

实验结果表明，采用分布式并行计算的二维矩阵乘法能够显著提高计算效率，特别是在大规模矩阵计算中。

四、实验结论及未来展望

本次实验证明了基于分布式并行计算的二维矩阵乘法的有效性。

篇2 目录

I.二维矩阵乘法的实现方法

II.分布式并行计算的应用

III.实验结果和结论

篇2正文

一、二维矩阵乘法的实现方法

二维矩阵乘法是一种用于处理大型数据集的算法，可以应用于图像处理、信号处理、人工智能等领域。实现二维矩阵乘法的方法有多种，其中分布式并行计算是一种有效的方法。

分布式并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上并行执行的方法。在分布式并行计算中，矩阵的每个元素都由一个计算节点进行处理，最终将所有节点的结果合并得到最终结果。

分布式系统性能测试实验报告

一、引言

分布式系统是由多台独立的计算机节点组成的系统，通过网络通信和协调合作来完成任务。在实际应用中，分布式系统的性能测试至关重要，它可以评估系统的可靠性和效率。本报告旨在介绍一次分布式系统性能测试的实验过程和结果。

二、实验环境

1. 硬件配置：

在本次实验中，我们使用了5台独立的计算机作为分布式系统的节点，每台计算机配置如下：CPU为Intel Core i7，内存为8GB，硬盘容量为1TB，网络带宽为1Gbps。

2. 软件配置：

我们采用了开源软件Apache Hadoop作为分布式系统的基础框架，并在每台计算机上安装了相应版本的Hadoop。实验中使用的Hadoop版本为2.7.3。

三、实验设计

1. 测试目标：

本次实验旨在评估分布式系统的性能表现，包括系统的吞吐量和响应时间。 2. 测试内容：

我们设计了三个不同的测试场景，分别是并行计算、数据分析和分布式存储。对于每个场景，我们都设计了相应的数据集和任务。

3. 测试步骤：

（1）并行计算：

我们使用了一组大规模的计算任务，通过在分布式系统上同时执行这组任务来测试系统的计算能力和并行处理能力。

（2）数据分析：

我们使用了一组真实的数据集，包括用户行为数据、销售数据等。通过在分布式系统上进行复杂的数据分析和挖掘任务，来测试系统在大规模数据处理方面的性能。

（3）分布式存储：

我们模拟了多台计算机同时读写数据的场景，测试系统在分布式存储方面的性能表现，包括数据传输速度和读写延迟。

四、实验结果与分析

1. 并行计算场景：

在并行计算场景下，我们观察到系统的吞吐量随着任务数量的增加而线性增长，表明系统具有良好的可扩展性和并行处理能力。同时，随着计算任务规模的增大，系统的响应时间也略有增加，但整体表现仍然稳定。 2. 数据分析场景：

在数据分析场景中，我们发现系统在处理大规模数据集时表现出色。无论是复杂的数据挖掘任务还是统计分析，系统均能在短时间内完成，并且具有良好的稳定性。