?
int index = threadIdx.x + blockIdx.x * M;
= 5 + 2 * 8;
threadIdx.x = 5
blockIdx.x = 2
blockDim.x = 8
()
()
cudaMallocManaged()统一寻址内存分配方式
Pointer to device memory
Size in bytes
西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：
前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。
基于FPGA的并行计算技术 更新于2012-03-13 17:15:57 文章出处:互联网 1 微处理器与FPGA 微处理器普遍采用冯·诺依曼结构，即存储程序型计算机结构，主要包括存储器和运算器2个子系统。其从存储器读取数据和指令到运算器，运算结果储存到存储器，然后进行下一次读取-运算-储存的操作过程。通过开发专门的数据和指令组合，即控制程序，微处理器就可以完成各种计算任务。冯·诺依曼型计算机成功地把信息处理系统分成了硬件设备和软件程序两部分，使得众多信息处理问题都可以在通用的硬件平台上处理，只需要开发具体的应用软件，从而极大地降低了开发信息处理系统的复杂性。然而，冯·诺依曼型计算机也有不足之处，由于数据和指令必须在存储器和运算器之间传输才能完成运算，使得计算速度受到存储器和运算器之间信息传输速度的限制，形成所谓的冯·诺依曼瓶颈[1]；同时，由于运算任务被分解成一系列依次执行的读取-运算-储存过程，所以运算过程在本质上是串行的，使并行计算模式在冯·诺依曼型计算机上的应用受到限制。 受到半导体物理过程的限制，微处理器运算速度的提高已经趋于缓慢，基于多核处理器或者集群计算机的并行计算技术已经逐渐成为提高计算机运算性能的主要手段。并行计算设备中包含多个微处理器，可以同时对多组数据进行处理，从而提高系统的数据处理能力。基于集群计算机的超级计算机已经成为解决大型科学和工程问题的有利工具。然而，由于并行计算设备中的微处理器同样受冯·诺依曼瓶颈的制约，所以在处理一些数据密集型，如图像分析等问题时，计算速度和性价比不理想。 现场可编程门阵列（FPGA）是一种新型的数字电路。传统的数字电路芯片都具有固定的电路和功能，而FPGA可以直接下载用户现场设计的数字电路。FPGA技术颠覆了数字电路传统的设计-流片-封装的工艺过程，直接在成品PFGA芯片上开发新的数字电路，极大地扩大了专用数字电路的用户范围和应用领域。自从20世纪80年代出现以来，FPGA技术迅速发展，FPGA芯片的晶体管数量从最初的数万个迅速发展到现在的数十亿个晶体管[2]，FPGA 的应用范围也从简单的逻辑控制电路发展成为重要的高性能计算平台。 FPGA芯片中的每个逻辑门在每个时钟周期都同时进行着某种逻辑运算，因此FPGA本质上是一个超大规模的并行计算设备，非常适合用于开发并行计算应用。目前，FPGA已被成功地应用到分子动力学、基因组测序、神经网路、人工大脑、图像处理、机器博弈等领域，取得了数十到数千倍的速度提高和优异的性价比[3-18]。
并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
高性能计算实验报告 学生姓名：X X 学号：XXXXXXXXXX 班号：116122 指导教师：郭明强 中国地质大学（武汉）信息工程学院 第一题
1.编写console程序 2.由下图看出，电脑是双核CPU 3.多线程程序，利用windowsAPI函数创建线程
代码 #include"stdafx.h" #include
} 第二题多线程实现计算e和π的乘积 代码 #include"stdafx.h" #include"windows.h" #define num_steps 2000000 #include ANSYS高性能并行计算 作者：安世亚太雷先华 高性能并行计算主要概念 ·高性能并行计算机分类 并行计算机主要可以分为如下四类：对称多处理共享存储并行机（SMP，Symmetric Multi-Processor）、分布式共享存储多处理机（DSM，Distributied Shared Memory）、大规模并行处理机（MPP，Massively Parallel Processor）和计算机集群系统（Cluster）。 这四类并行计算机也正好反映了高性能计算机系统的发展历程，前三类系统由于或多或少需要在CPU、内存、封装、互联、操作系统等方面进行定制，因而成本非常昂贵。最后一类，即计算机集群系统，由于几乎全采用商业化的非定制系统，具有极高的性能价格比，因而成为现代高性能并行计算的主流系统。它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。高性能并行计算的基本原理就是将问题分为若干部分，而相连的每台计算机（称为节点）均可同时参与问题的解决，从而显著缩短解决整个问题所需的计算时间。 ·集群互联网络 计算机集群系统的互联网络大体上经历了从Ethernet到Giganet、Myrinet、Infiniband、SCI、Quadrics(Q-net)等发展历程，在“延时”和“带宽”两个最主要指标上有了非常大的改善，下表即是常用的互联方式： ANSYS主要求解器的高性能并行计算特性 ANSYS系列CAE软件体系以功能齐全、多物理场耦合求解、以及协同仿真而著称于世。其核心是一系列面向各个方向应用的高级求解器，并行计算也主要是针对这些求解器而言。 ANSYS的主要求解器包括： Mechanical：隐式有限元方法结构力学求解器； CFX ：全隐式耦合多重网格计算流体力学求解器； AUTODYN：显式有限元混合方法流固耦合高度非线性动力学求解器； LS-DYNA：显式有限元方法非线性结构动力学求解器； FEKO：有限元法、矩量法、高频近似方法相互混合的计算电磁学求解器； ·高性能并行计算的典型应用 现代CAE计算的发展方向主要有两个：系统级多体耦合计算和多物理场耦合计算，前者摒弃了以往只注重零部件级CAE仿真的传统，将整个对象的完整系统（如整机、整车）一次性纳入计算范畴；后者在以往只注重单一物理场分析（如结构力学、流体力学）的基础上，将影响系统性能的所有物理因素一次性纳入计算范畴，考虑各物理因素综合起来对分析对象的影响。因此，可以说，高性能并行计算也是CAE的发展方向，因为它是大规模CAE 应用的基石。例如，在航空航天领域，需要高性能并行计算的典型CAE应用有： –飞机/火箭/导弹等大型对象整体结构静力、动力响应、碰撞、安全性分析，整体外流场分析，多天线系统电磁兼容性及高频波段RCS分析，全模型流体－结构－电磁耦合分析；–航空发动机多级转子/静子联合瞬态流动分析，流体－结构－热耦合分析； –大型运载火箭/导弹发射过程及弹道分析…… · ANSYS求解器对高性能并行计算的支持 作为大型商用CAE软件的领头雁，ANSYS在对高性能并行计算的支持方面也走在所有CAE软件的前列，其各个求解器对高性能并行系统的支持可用下表描述： 高性能计算和网格技术 实验报告 实验题目OpenMP和MPI编程姓名 学号 专业计算机系统结构 指导教师 助教 所在学院计算机科学与工程学院论文提交日期 一、实验目的 本实验的目的是通过练习掌握OpenMP 和MPI 并行编程的知识和技巧。 1、熟悉OpenMP 和MPI 编程环境和工具的使用； 2、掌握并行程序编写的基本步骤； 3、了解并行程序调试和调优的技巧。 二、实验要求 1、独立完成实验内容； 2、了解并行算法的设计基础； 3、熟悉OpenMP和MPI的编程环境以及运行环境； 4、理解不同线程数，进程数对于加速比的影响。 三、实验内容 3.1、矩阵LU分解算法的设计： 参考文档sy6.doc所使用的并行算法： 在LU分解的过程中，主要的计算是利用主行i对其余各行j，(j>i)作初等行变换，各行计算之间没有数据相关关系，因此可以对矩阵A 按行划分来实现并行计算。考虑到在计算过程中处理器之间的负载均衡，对A采用行交叉划分：设处理器个数为p，矩阵A的阶数为n，??p =，对矩阵A行交叉划分后，编号为i(i=0,1,…,p-1)的处理器存有m/ n A的第i, i+p,…, i+(m-1)p行。然后依次以第0,1,…,n-1行作为主行，将 其广播给所有处理器，各处理器利用主行对其部分行向量做行变换，这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。若以编号为my_rank的处理器的第i行元素作为主行，并将它广播给所有处理器，则编号大于等于my_rank的处理器利用主行元素对其第i+1,…,m-1行数据做行变换，其它处理器利用主行元素对其第i,…,m-1行数据做行变换。 根据上述算法原理用代码表示如下（关键代码）： for(k = 0;k 第十章高性能计算和并行算法 §10．1 引言 计算机的运算速度在日新月异地增长，计算机的市场价格却不断地下降。 当前的计算机技术仍然远远不能满足物理问题计算的需要。 高性能计算机是一个所有最先进的硬件，软件，网络和算法的综合概念，“高性能”的标准是随着技术的发展而发展的。 高性能计算系统中最为关键的要素是单处理器的最大计算速度，存贮器访问速度和内部处理器通讯速度，多处理器系统稳定性，计算能力与价格比，以及整机性能等。 传统的计算机是冯.纽曼(Von Newmann)计算机，它是由中央处理器、内存器和输入/输出设备构成。 为了要超越这个冯.纽曼“瓶颈”，人们发展了两种计算机体系结构和相关软件技术的应用原则。一个是并行算法(parallelism)，另一个是流水线技术(pipelining)。 由于高性能计算机与当前能够应用的新计算技术相关联，因而它与并行算法和流水线技术有着密切的联系。 §10. 2并行计算机和并行算法 并行计算机是由多个处理器组成，并能够高速、高效率地进行复杂问题计算的计算机系统。 串行计算机是指只有单个处理器，顺序执行计算程序的计算机，也称为顺序计算机。 并行计算作为计算机技术，该技术的应用已经带来单机计算能力的巨大改进。 并行计算就是在同一时间内执行多条指令，或处理多个数据的计算。并行计算机是并行计算的载体。 为什么要采用并行计算呢？ z并行计算可以大大加快运算速度，即在更短的时间内完成相同的计算量，或解决原来根本不能计算的非常复杂的问题。 z提高传统的计算机的计算速度一方面受到物理上光速极限和量子效应的限制，另一方面计算机器件产品和材料的生产受到加工工艺的限制，其尺寸不可能做得无限小。因此我们只能转向并行算法。 Hadoop部署 所需要的软件 使用VMwareWorkstationPro搭建虚拟机，安装操作系统 Ubuntu14.04。 JDK1.8 Hadoop2.6.0 1.在Ubuntu中安装JDK 将JDK解压缩到 /home/kluas/java 在~/.bash_profile中配置环境变量，并通过source~/.bash_profile生效。 #java export JAVA_HOME=/home/kluas/java/jdk export JRE_HOME=/home/kluas/java/jdk/jre export PATH=$JAVA_HOME/bin;$JRE_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH 检验JDK是否安装成功 java –version 2.配置ssh信任关系，实现无密码登录 生成机器A的公私密钥对：ssh-keygen -t rsa，之后一路回车。在~/.ssh 目录下生成公钥id_rsa.pub，私钥id_ras。 拷贝机器A的id_rsa.pub到机器B的认证文件中： cat id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 这时候机器A到机器B的信任关系就建立好了，此时在机器A可以不需要密码直接ssh登录机器B了 3.安装Hadoop2.6.0 解压hadoop软件包，编辑/etc/profile文件，并追加 export HADOOP_HOME=/usr/kluas/Hadoop export PATH=HADOOP_HOME/bin:$PATH 运行 source /etc/profile命令 修改配置文件hadoop目录etc/Hadoop/Hadoop-env.sh追加： export JAVA_HOME=/home/kluas/java/jdk 修改配置文件hadoop目录下etc/Hadoop/core-site.xml追加： File Name: hello.f program hello print *, 'hello series word!' !$OMP PARALLEL print *,'hello parallel world!' !$OMP END PARALLEL print *, 'hello series word!' stop end program hello ------------------------------------------- ! File Name: hp1.f program hello_parallel1 !$OMP PARALLEL print *,'hello world!' !$OMP END PARALLEL stop end program hello_parallel1 ------------------------------------------- ! File Name: hp2.f program hello_parallel_2 implicit none include 'omp_lib.h' integer :: idcpu,mcpu call OMP_SET_NUM_THREADS(3) idcpu=OMP_GET_THREAD_NUM() mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() print *,'------before parallel' print '(a,i4,a,i4,a)','Hello from thread',idcpu,' in',mcpu,' CPUs' print * !$OMP PARALLEL DEFAULT(NONE) PRIV ATE(IDCPU,MCPU) MapReduce并行计算技术发展综述 摘要:经过几年的发展,并行编程模型MapReduce产生了若干个改进框架,它们都是针对传统MapReduce的不足进行的修正或重写.本文阐述和分析了这些研究成果,包括:以HaLoop为代表的迭代计算框架、以Twitter为代表的实时计算框架、以ApacheHama为代表的图计算框架以及以ApacheY ARN为代表的框架管理平台.这些专用系统在大数据领域发挥着越来越重要的作用. MapReduce[1]是Google公司于2004年提出的能并发处理海量数据的并行编程模型,其特点是简单易学、适用广泛,能够降低并行编程难度,让程序员从繁杂的并行编程工作中解脱出来,轻松地编写简单、高效的并行程序.针对上述问题,MapReduce并行编程模型的最大优势在于能够屏蔽底层实现细节,有效降低并行编程难度,提高编程效率.其主要贡献在于: 使用廉价的商用机器组成集群,费用较低,同时又能具有较高的性能; 松耦合和无共享结构使之具有良好的可扩展性; 用户可根据需要自定义Map、Reduce和Partition等函数; 提供了一个运行时支持库,它支持任务的自动并行执行.提供的接口便于用户高效地进行任务调度、负载均衡、容错和一致性管理等; MapReduce适用范围广泛,不仅适用于搜索领域,也适用于满足MapReduce要求的其它领域计算任务 2 MapReduce总体研究状况 最近几年,在处理TB和PB级数据方面,MapReduce 已经成为使用最为广泛的并行编程模型之一.国内外MapReduce相关的研究成果主要有以下几方面: (1)在编程模型改进方面:MapReduce存在诸多不足.目前,典型研究成果有Barrier-lessMapReduce[6]、MapReduceMerge[7]、Oivos[8]、Kahnprocessnetworks[9]等.但这些模型均仅针对MapReduce某方面的不足,研究片面,并且都没有得到广泛应用,部分模型也不成熟 (2)在模型针对不同平台的实现方面:典型研究成果包括:Hadoop[10]、Phoenix[11,12]、Mars13]、CellMapRe-duce[14]、Misco[15]和Ussop[16]部分平台(例如:GPUs和Cell/B.E.)由于底层硬件比较复杂,造成编程难度较大,增加了用户编程的负担. \(3)在运行时支持库(包括:任务调度、负载均衡和容错)方面:常用的任务调度策略是任务窃取,但该策略有时会加大通信开销.典型的研究成果包括:延迟调度策略[17]、LATE调度策略[18]和基于性能驱动的任务调度策略[19]等.在容错方面的典型研究成果是reduce对象[20].目前,运行时支持库中针对一致性管理和资源分配等方面的研究相对较少. (4)在性能分析与优化方面: 目前, 文献[ 21]主要研究在全虚拟环境下MapReduce 性能分析, 文献[ 22]则提出了名为MRBench 的性能分析评价指标. 性能优化典型成果包括: 几何规划[ 23]、动态优先级管理[ 24]和硬件加速器[ 25]等. 着眼于性能, 结合运行时支持库, 将是MapReduce研究的热点之一. (5)在安全性和节能方面: 安全性方面典型研究成果是Sec ureMR模型[ 2 6]. 文献[ 27]和文献[ 28] 则在节能方面做了相应的研究. 目前国内外在安全性和节能方面的研究成果相对较少, 但是这方面研究的重要性已经得到了越来越多的重视. 如果一个模型没有很高的安全性, 同时也没有很好地考虑功耗问题, 那对其大范围推广将产生致命的影响. (6)在实际应用方面: MapReduce 应用范围广泛,Google 等诸多公司都在使用MapReduce 来加速或者简化各自公司的业务[ 29]. MapReduce 还广泛应用于云计算[ 3 0]和图像处理[ 31]等领域. 随着科技的进步, MapRe -duc e 将会得到越来越广泛的应用 .国内学者MapReduce 相关研究成果主要集中在实际应用方面. 例如, 把MapReduce 应用于模式发现[ 32]和数据挖掘[ 3 3]等领域. 部分研究成果涉及模型针对不同平台的实现、任务调度、容错和性能评估优化. 例如, 文献[ 34]提出了名为FPMR 的基于FPGA 平台的 高性能计算的应用 随着高性能计算技术的发展，高性能计算开始广泛应用于各个领域。在核电，气象，工业工程，水下工程，建筑，生物医学，社会科学等方面均有重要的应用。 1、核电工程领域 在核电工程领域中，核电压力容器分析，开孔安全壳环向应力分析，核电厂房抗震分析，核反应堆压力容器与管道温度分析，核电流固耦合分析，核安全防护分析等方面均需要大规模的计算[1]。通过高性能计算，对工业仿真流程进行分析，直接减少了计算时间，降低了成本，提高了企业的竞争力。 2、气象 在气象领域中，数值天气预报模式的科学研究和业务运行需要高性能计算。目前，数值预报模式的水平分辨率已达到了15~20公里，而未来的3-5年内几乎世界各国的全球数值预报模式的水平分辨率都将要提高10~20公里[2]，为适应其快速发展，气象部门需要引进和更新高性能计算机系统用以支持气象应用。 3、工业工程 对于工业和工程领域来说，使用高性能计算对于计算数学特别是用力学计算仿真手段来模拟实际产品制造、产品运行环境和工程建设环境具有不可代替的作用[3]。高性能计算降低了物理原型和实验的数量，提高了设计质量和效率，提升了企业解决复杂技术难题的手段和能力。 在石油勘测方面，由于地震波法勘测收集的数据通常都以TB计，在海洋勘测过程中的数据容量更是达到了PB级别量[4]，面对这些海量的数据，只有借助性能出色的高性能计算机系统，才能缩短时间，以实现最佳的勘测效益。 在高光谱遥感数据处理方面，高光谱遥感数据的海量特性严重制约了应用的拓展和实际工程应用效率的提高，大量数据操作和处理的复杂性决定了高光谱遥感图像处理具有很强的计算性[5]，普通计算机远远无法满足遥感数据处理的增长需求，因此高性能计算是解决海量数据处理效率低的有效方法。 在飞机设计方面，首先，飞机设计需要做大量的气动力预测工作，采用高性能计算比采用传统的风洞试验成本要低得多，而且在提升飞机性能时，常规基于雷诺平均方程的CFD技术并不能有效处理，因为它需要的计算网格约10亿量级，需求的计算能力比常规计算高出2个量级以上。其次，精确噪声预测，螺旋桨滑流研究，需要的计算能力比常规计算高出2个量级以上。而现代军用飞机对雷达散射截面计算的要求十分严格，只有基于高性能计算的电磁数值仿真技术有望解决RCS预测难题[6]。 在岩石力学课程教学方面，由于岩石力学需要将工程实例，实验模型和理论模型相结合，才能增强教学效果。尤其在涉及破裂问题上，从变形，损伤演化到最终失稳的过程对数值模拟而言需要网格重划分、单元消去与再生、节点释放和数据存储管理，串行CPU和内存无力做到精细表征[7]。因此，需要通过高性能计算，充分利用数值模拟辅助岩石力学教学 在电力系统工程方面，现代的电力系统分析需要越来越多的计算，包括仿真，优化，控制和分析。人们需要寻求新的方式追求计算更快的方法来进行效率性更高的计算及解决问题，以确保电力网格系统的安全性和可靠性[8]。一个很明显 切实实现高性能并行计算应用分析 高性能并行计算的应用软件位于高性能计算生态系统的最上层，针对不同的行业有专业的产品，针对各个领域的科学与工程计算应用，直接为用户创造价值。这些软件原来大多运行在大型主机上，是面向多个处理器、多进程、多任务的单节点软件，进程之间的通信通过大型主机操作系统的消息机制进行，消息机制的启动通过函数进行调用。 本系统中，应用软件面向教学和科研应用领域的多个方面基于多节点IA架构系统，进程或任务之间的通信，基于多节点集群的中间件提供的并行通信库MPI，物理层是基于标准互联以太网系统。并行库的启动，通过特定的程序语句进行调用。 高性能应用软件总体概括分类: √多媒体运算 主要使用整型和双精度运算。包括图形图像处理和三维图像生成的高性能计算系统，强调计算节点的多媒体计算功能。计算科学院的大气科学和流体力学应用中需要的许多模拟仿真计算都属于这类计算。 √科学计算 主要使用浮点运算功能，这也是目前高性能计算系统的最主要应用领域。比如:高分子运动分析、石油勘测分析等。计算科学院的大气科学、固体力学、分子力学、流体力学、有限元分析等的主体计算都属于这类计算，这类计算需要系统具有强大的浮点运算能力。本项目的计算属于此类应用。 √数据库应用 主要使用逻辑计算和I/O操作。包括数据库集群系统和网格数据库系统的应用。强调计算节点有很强的I/O处理能力，同时，整个高性能计算系统具有足够的外接存储空间。本系统结合此类应用，奠定未来网格计算的基础。 INTEL和宝德技术人员针对华南理工的项目特点和目标，投入极高的专注和热情，在华南理工项目前期进行了详细的测试分析，提出系统优化和移植的策略，帮助客户将微分方程数值计算并行模拟器勘测系统移植到IA平台上。 Intel还提供了系列的优化工具、编译工具、集群工具等众多高性能计算组件和虚拟技术，为IA架构、标准互联的高性能计算系统应用提供高效率的保证，成为本次HPC项目成功实施的关键。 解决方案 并行计算编程技术浅析 范增禄１，薛峰２ （１．河北省气象局河北石家庄０５００２１２．国家气象中心北京１０００８１） 【摘要】：随着高性能应用和运算需求的迅猛发展，单台高性能计算机已经不能胜任一些超大规模应用问题的解决。这就需要将多台计算机资源通过高速网络连接起来，构成计算集群，共同解决大型应用问题。并行程序的编程模型、运行环境和调试环境，以及如何选取适合需求的开发与运行环境，等等，都要比串行程序复杂得多，而这些问题无疑都是值得我们认真考虑的。本文将试图就此展开讨论。 【关键词】：并行计算模式集群高性能计算机测试 １．并行计算技术概述 ６０年代初期，由于晶体管技术与存储器技术的发展导致并行计算机的出现，这一时期的典型代表就是ＩＢＭ３６０。创建和使用并行计算机的主要原因是因为并行计算机是解决单处理器速度瓶颈的最好方法之一。并行计算机是由一组处理单元组成的，这组处理单元通过相互之间的通信与协作，以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务。因此，并行计算机的两个最主要的组成部分是计算节点和节点间的通信与协作机制。并行计算机体系结构的发展也主要体现在计算节点性能的提高以及节点间通信技术的改进两方面。 就单台计算机系统而言，采用ＳＭＰ技术是扩展其性能的比较有效的方法，它可以将系统中的多个操作系统分布在多个处理器上执行以获得并行处理的效果。ＳＭＰ技术可以通过多线程并行来提高性能。通过采用并行多线程技术，服务器可以通过ＳＭＰ技术同时处理多个应用请求，使得这些程序获得了更好的运行效果，而且在台式机的专业应用软件中，并行多线程技术的采用也日益增多。 伴随ＳＭＰ技术的出现，带来另外的问题，那就是当应用增加时，虽然可以通过增加处理器的方法来扩展系统能力，但是，一方面需要有扩展连接处理器的系统总线的高超技术，并不是每个系统厂商都能做到，另一方面由于对共享资源的竞争所造成的系统瓶颈，使得单机系统的性能呈非线性增长。因此，当应用增加超过单机系统的承受能力时，就采用集群系统（ＣＬＵＳ－ＴＥＲ）。在集群系统中，每台服务器处理各自的工作，提供各自的服务。当需要更高的的性能以适应更多的应用时，既可以升级原有的服务器（增加更多的处理器、内存和存储等），又可以在集群系统中增加新的服务器。更进一步，集群系统在平衡和扩展整个计算机应用系统的工作负载的同时，也为用户提供了高性能和高可用性。 １９７７年，ＤＥＣ公司推出了以ＶＡＸ为结点机的松散耦合的集群系统，并成功地将ＶＭＳ操作系统移植到该系统上。２０世纪９０年代后，随着ＲＩＳＣ技术的发展运用和高性能网络产品的出现，集群系统在性能价格比（Ｃｏｓｔ／Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）、可扩展性（Ｓｃａｌａ－ｂｉｌｉｔｙ）、可用性（Ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ）等方面都显示出了很强的竞争力，尤其是它在对现有单机上的软硬件产品的继承和对商用软硬件最新研究成果的快速运用，从两方面表现出传统ＭＰＰ无法比拟的优势。 这里所介绍的高性能计算环境，从程序开发角度主要分为以下两类：一大类是共享内存系统，包括并行向量机（ＰＶＰ，Ｐａｒ－ａｌｌｅｌＶｅｃｔｏｒＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）、分布式共享存储多处理机（ＤＳＭ，Ｄｉｓ－ｔｒｉｂｕｔｉｅｄＳｈａｒｅｄＭｅｍｏｒｙ）和对称多处理机（ＳＭＰ，ＳｙｍｍｅｔｒｉｃａｌＭｕｌｔｉＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）等结构，其特点是多个处理器拥有物理上共享的内存，如ＨＰ的ＳｕｐｅｒＤｏｍｅ，我国曙光１号，ＳＧＩＰｏｗｅｒＣｈａｌ－ｌｅｎｇｅ等；另一大类是分布存储系统（ＤＭＰ），如大规模并行处理机（ＭＰＰ，ＭａｓｓｉｖｅｌｙＰａｒａｌｌｅｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）和集群系统（Ｃｌｕｓｔｅｒ），其特点是系统由多个物理上分布的结点组成，每个结点拥有自己的内存，结点通过高速以太网或专用高速网络连接。 由于以上两类并行环境差别较大，其采用的并行编程方法也不同的。我们将分别介绍这两类系统上的开发环境与开发工具，同时也略带介绍一下其他类型的并行编程开发模式：ＨＰＦ、并行库、串行并行化与多模式混合使用等。 ２．并行程序的开发模式 ２．１．共享内存模式 共享内存并行模式编程相对较为简单，程序员不用考虑数据在内存中的位置，进程管理及同步操作由系统完成。但是用这种方式编制的程序通常并行效率不高，因为它属于细粒度并行，主要针对循环进行并行处理。另外共享内存并行模式只能运行在共享内存类型的计算机系统上。 在共享内存模型中，一个并行程序由多个共享内存的并行任务组成，数据的交换通过隐含地使用共享数据来完成。此编程模式一般仅需指定可以并行执行的循环，而不需考虑计算与数据如何划分，以及如何进行任务间通信，编译器会自动完成上述功能。 ２．１．１．ＯｐｅｎＭＰ 目前业界流行的共享内存模型开发标准是ＯｐｅｎＭＰ。ＯｐｅｎＭＰ定义了一套编译指导语句，用于指定程序的并行性、数据的共享／私有等信息。其目标是为ＳＭＰ系统提供可移植、可扩展的开发接口。Ｉｎｔｅｌ，ＤＥＣ，ＳｉｌｉｃｏｎＧｒａｐｈｉｃｓ，Ｋｕｃｈ＆Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ和ＩＢＭ早在１５年前就联合定义了ＯｐｅｎＭＰ早期标准。新的ＯｐｅｎＭＰ标准由ＯｐｅｎＭＰＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅＲｅｖｉｅｗＢｏａｒｄ于１９９７年推出，现在已发展到２．０版。 作为一套可移植可扩展的标准ＯｐｅｎＭＰ为程序员提供了一个简单和灵活的接口，可以方便地为共享内存的多处理器平台增加并行机制。大部分高性能计算机厂商和软件厂商，例如。ＯｐｅｎＭＰ在所有的架构上都支持使用Ｃ／Ｃ＋＋和ＦＯＲＴＲＡＮ进行共享内存并行编程，包括基于Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ？ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ？和ＵＮＩＸ？操作系统的构架。ＯｐｅｎＭＰ还使用编译器指令和库函数，帮助并行应用程序员使用Ｃ／Ｃ＋＋和ＦＯＲＴＲＡＮ创建多线程应用。 对于包含有多个耗时的循环的应用，ＯｐｅｎＭＰ特别有用，它可以将工作划分为多个线程。任一应用中划分粗糙的循环级别的并行机制的数量往往比较有限，限制了应用程序的可扩展性。一个并行区域可能嵌入在其它并行区域之内，但是它们缺省的执行方式是必须使用一个线程组来串行执行。ＯｐｅｎＭＰ使用ｆｏｒｋ－ｊｏｉｎ并行机制，程序首先顺序执行，然后转换成为并行程序。 ＯｐｅｎＭＰ允许程序员使用划分良好的循环级并行机制来扩展应用，实现多处理。它们可以添加划分粗糙的并行机制，同时仍然能保留以前在扩展方面所做的投资。使用这种增量式的开发战略，程序员可以避免转向消息传递或其它并行编程模型时所具有的风险。 要开发新的应用，程序员必须分析原始问题，将它分解为多个使用共享和本地数据的任务，确定数据之间的依赖性，然后重 竭诚为您提供优质文档/双击可除gpu,并行计算工程师,笔试面试 篇一：并行计算作业一· 并行编程模型 1.概述 并行编程模型是并行计算，尤其是并行软件的基础，也是并行硬件系统的导向。并行编程模型可以按照以下几种方式进行表述： （1）数据并行和任务并行：根据并行程序是强调相同任务在不同数据单元上并行，还是不同任务在相同或不同数据上实现并行执行，可以将并行性分为两类：数据并行和任务并行。由于数据并行能获得的并行粒度比任务并行高，因此可以扩展并行机上的大多数程序采取数据并行方式。但是任务并行在软件工程上有很重要的作用，它可以使不同的组件运行在不同的处理单元集合上，从而获得模块化设计。人们越来越趋向予将并行程序组织成为由数据并行组件组成的任务并行组合物。 （2）显式并行和隐式并行：并行编程系统可以根据支持显式或隐式并行编程模型来对其进行分类。显式并行系统 要求编程人员直接制定组成并行计算的多个并发控制线程 的行为；隐式并行系统允许编程人员提供一种高层的、指定程序行为但不显示表示并行的规范，它依赖于编译器或底层函数库来有效和正确地实现并行。越来越普遍的一种做法就是将算法设计的复杂性集成到函数库上，这样可以通过一系列对函数库的调用来开发应用程序。通过这种方式，可以在一种显式并行框架中获得隐式并行的某些好处。 （3）共享存储和分布存储：在共享存储模型中，程序员的任务就是指定一组通过读写共享存储进行通信的进程 的行为。在分布存储模型中，进程只有局部存储，它必须使用诸如消息传递或远程过程调用等机制来交换信息。很多多核处理器体系结构都同时支持这两种模型。共享存储体系结构下的并行编程模型主要是共享变量编程模型，它具有单地址空间、编程容易、可移植性差等特点，其实现有openmp 和pthreads等。分布式存储体系结构下的并行编程模型主要有消息传递编程模型和分布式共享编程模型两种:消息传递编程模型的特点是多地址空间、编程困难、可移植性好，其实现有mpi,pVm等;分布式共享编程模型是指有硬件或软件的支持，在分布式体系结构下实现的具有共享变量编程模型特点的编程模型。后者可以分别按照硬件或软件的实现分为dsm和sVm,其实现有treadmark和jiajia等，目前研究热点的分割全局地址空间(pgas)模型的研究有upc等代表， The following tutorial walks you through the setup of your Distributed ANSYSenvironment, and is applicable only to systems running ANSYS 14.0 on a Windows cluster under Platform MPI 8.1.2. One of the sample problems, tutor1_carrier_win.inp (static) or tutor2_carrier_modal.inp (modal), is required to complete the tutorial. These files are found in Program Files\AnsysInc\V140\ansys\Data\models. Copy the file you want to use to your working directory before beginning the tutorial. You can run either sample problem using the problem setup described here. 1.Set up identical installation and working directory structures on all machines (master and slaves) in the cluster. 2.Install ANSYS 14.0 on the master machine, following the typical installation process. 3.Configure ANSYS 1 4.0 on the slave machines. 4.Install and register Platform MPI 8.1.2 on both ma chines following the instructions in Prerequisites for Running Distributed ANSYS. 5.Add %MPI_ROOT%\bin to the PATH environmental variable on both machines (assuming Platform MPI 8.1.2 was installed on the C:\ drive). This line must be in your path for the mpirun command to be recognized. 6.On each machine, right-click on My Computer, left-click on Properties, and select the Network Identification or Computer Name tab. The full computer name will be listed. Note the name of each machine (not including the domain). You will need this name to set up the Configure Cluster option of the ANS_ADMIN utility. 7.Run the ANS_ADMIN utility on the master machine: Start >Programs >ANSYS 14.0 >Utilities >ANS_ADMIN 14.0. 8.Choose ANSYS / Workbench Configure Cluster to configure the hosts140.ans file. Specify the directory in which the hosts140.ans will be configured (two possible locations are presented). Also select Configure for ... Distributed ANSYS. Click OK. Enter the system name (from Step 6) in the Machine hostname field and click Add. On the next dialog box, enter the system type in the Machine type drop-down, and the number of processors in the Max number of jobs/processors field and click OK. Repeat this step for each machine in the cluster. When you are finished adding machines, click Close and then File >Exit. The resulting hosts140.ans file using our example machines where machine1 has 2 processors and machine2 has 4 processors would look like this: machine1intel 0 2 0 0 MPI 1 1 machine2intel 0 4 0 0 MPI 1 1 9.Start ANSYS using the launcher: Start >Programs >ANSYS 14.0 > Mechanical APDL Product Launcher 14.0. 10.Select ANSYS Batch as the Simulation Environment, and choose a license. Specify tutor1_carrier_win.inp or tutor2_carrier_modal.inp as your input file. Both of these examples use the PCG solver. You must specify your working directory to be the location where this file is located. 11.Go to the High Performance Computing Setup tab. Select Use Distributed Computing (MPP). You must specify either local machine or multiple hosts. For multiple hosts, select the machines you want to use from the list of available hosts. The list of available hosts is populated from the hosts140.ans file. Click on the machines you want to use and click AddANSYS高性能并行计算
并行计算实验报告(高性能计算与网格技术)
高性能计算和并行算法-计算物理课件
分布并行计算技术
多核并行高性能计算OpenMP第二章源程序
MapReduce并行计算技术发展综述
高性能计算的应用
切实实现高性能并行计算应用分析
并行计算编程技术浅析
gpu,并行计算工程师,笔试面试
Ansys 14 并行计算配置
相关主题
文本预览