电子科大卢老师并行算法
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矩阵在并行计算中的通信优化研究
矩阵在并行计算中的通信优化研究
卢珺
【期刊名称】《《软件导刊》》
【年(卷),期】2009(000)010
【摘要】为了提高并行应用系统的效率,研究了针对大型稀疏矩阵的压缩通信问题。
通过对矩阵压缩通信过程中矩阵稀疏度、网络带宽、处理器计算能力之间的关系进行定量分析,推导出稀疏度下界计算公式。
通过对不同稀疏度情况下算法所取得的
效率进行分析,总结出压缩通信中稀疏度与通信效率之间的函数关系。
结果表明本
算法在稀疏矩阵通信方面效率有明显的提高。
【总页数】3页(P)
【作者】卢珺
【作者单位】武汉大学东湖分校电子信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP338.6
【相关文献】
1.重叠网格CFD并行计算的通信优化研究 [J], 刘鑫;陆林生
2.并行计算在矩阵中的应用 [J], 王涛;赵映诚;刘鑫源
3.大规模稀疏矩阵在并行应用中的通信优化研究 [J], 胡长军;李永红;常晓东;丁良
4.并行计算在矩阵运算中的应用 [J], 韩建勋
5.矩阵在并行计算中的通信优化研究 [J], 卢珺
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基于Java多线程实现所有顶点间最短路径的并行算法
基于Java多线程实现所有顶点间最短路径的并行算法
卢昌乐;陈勇
【期刊名称】《天津工业大学学报》
【年(卷),期】2006(025)004
【摘要】提出了利用Java多线程来实现并行计算的构想,并以所有顶点对间的最短路径问题为例,对此构想进行了理论分析,最后通过实验证明了此构想的正确性.文中还依据Dijkstra算法的实现原理提出了一种新的所有顶点对间的并行算法,并且利用Java多线程技术对给出的并行算法进行了实现.
【总页数】3页(P67-69)
【作者】卢昌乐;陈勇
【作者单位】天津工业大学,计算机技术与自动化学院,天津,300160;天津工业大学,计算机技术与自动化学院,天津,300160
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.求受顶点数限制的所有最短路径的一个算法 [J], 孙刚明
2.求图中顶点之间所有最短路径的一种实用算法 [J], 孙强;沈建华;顾君忠
3.求图中受顶点数限制的所有最短路径的算法 [J], 王卫强;孙强
4.基于多处理机系统的最短路径并行算法的高效实现 [J], 唐俊奇
5.求图中顶点之间所有最短路径的一种算法 [J], 邓礼礼;孙强
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量子动态交叉正余弦混合并行算法的路径规划
量子动态交叉正余弦混合并行算法的路径规划
李月英
【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》
【年(卷),期】2022()10
【摘要】为提高复杂环境下移动机器人路径规划的求解精度和寻优效率,提出了量子动态交叉正余弦混合并行算法。
该算法采用量子位Bloch球面初始化种群,提升算法初始搜索精度与效率;嵌入动态交叉边界因子实现种群实时动态分级调整,采用混合并行分级精细策略对种群位置动态更新;引入逐维随机反向学习和退火混合搜索策略对算法个体进行扰动,以平衡算法的全局探索与局部开发能力。
测试函数和路径规划实验结果表明,所提出的算法整体寻优能力优于其他算法,具有较强的稳定性和鲁棒性,可高效地解决复杂环境中的移动机器人最优路径规划问题。
【总页数】6页(P21-26)
【作者】李月英
【作者单位】郑州科技学院电子与电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH165;TG659
【相关文献】
1.一种改进的未知动态环境下机器人混合路径规划方法
2.基于数据分割的二维离散余弦变换并行算法及其在图像压缩中的应用
3.基于改进混合蛙跳算法的动态环境
路径规划4.混合自适应动态规划和蚁群算法的agent路径规划5.基于蝙蝠算法和动态窗口法的混合路径规划
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GPS信号并行捕获算法的FPGA实现
GPS信号并行捕获算法的FPGA实现卢洁莹;马路【摘要】为了实现对GPS信号的快逮捕获,通过分析和比较了几种现有算法,提出了基于平均采样的FFT并行捕获算法.为了避免平均采样跨越伪码的跳变沿而带来能量损失,采用了寻找伪码最大游程的方法,在最大游程里重新进行平均采样,使其多出一个码片的样点,通过仿真验证了该算法既避免了平均能量的损失,又便于硬件实现.为了便于硬件实现,设计了捕获算法的系统结构和各个子模块的FPGA结构;通过功能仿真,分析验证了算法的可行性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)007【总页数】5页(P79-82,86)【关键词】平均采样;FFT;并行捕获;FPGA;有限状态机【作者】卢洁莹;马路【作者单位】华南理工大学广东广州510641;中国科学院空间科学与应用研究中心北京100190【正文语种】中文【中图分类】TN911.72高效的捕获算法是GPS接收机的关键技术。
GPS的中频采样率为5 MHz，伪码速率为1.023 Mbps，一个伪码周期具有5 000个采样点的数据。
而5 000点的FFT，由于不是2的幂次，所以很难用硬件快速实现。
为此，很多文献提出了基于平均采样的技术方案［1-2］。
文献［1］，对连续的4点或5点伪码样点进行平均累加作为该码片的采样值，将5 000个样点进行平均下采样到1 023个点；在第一个连续的5个样点中，必有一个是码片的第一个样点，故而采用5路平均采样和FFT的捕获方案，5条支路中最大值对应的捕获结果必是接收伪码的相位点。
该方案虽然将5 000点下采样到了1 023点，但是由于是非2的幂次点数，故而不易于硬件实现。
文献［3］在文献［4］的基础上进行了改进，对连续的5 000样点下采样到1 024点，便于硬件实现，但是由于平均采样跨越了伪码跳变沿，从而导致平均能量损失。
为了避免平均采样跨越伪码的跳变沿，文献［5］提出了一种非常巧妙的措施：寻找伪码的最大游程，在最大游程里重新进行平均采样，使其多出一个码片的样点，从而使总的样点数由1 023点增加到1 024点，这样既避免了平均能量的损失，又便于硬件实现。
多核处理器中并行自适应索引算法优化
多核处理器中并行自适应索引算法优化袁通;刘志镜;刘慧【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(043)005【摘要】针对现有的多核并行自适应索引算法不能高效地利用多核处理器的并行资源，且不能较好处理顺序查询的问题，提出了一种改进的多核并行自适应索引算法．该算法在优化现有Refined Partition Merge算法的基础上，将加锁并行方法与Refined Partition Merge算法相结合，在索引中数据块较少时，使用优化的Refined Partition Merge算法，降低线程之间冲突的概率，减少线程等待时间，提高线程利用率．当索引中数据块较多时，使用加锁并行方法，充分利用了多核处理器的并行资源．除此之外，还提出了一种提升自适应索引鲁棒性的优化方法，使多核并行自适应索引算法能够适应两种常用查询样式．实验结果表明，该算法使多核并行自适应索引在查询时间上明显降低，使查询速度提升25.7％～33.2％，并且能够适应多种常用查询样式．【总页数】6页(P57-62)【作者】袁通;刘志镜;刘慧【作者单位】西安电子科技大学计算机学院，陕西西安 710071;西安电子科技大学计算机学院，陕西西安 710071;西安电子科技大学计算机学院，陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TP392【相关文献】1.基于Caffe的嵌入式多核处理器深度学习框架并行实现 [J], 高榕;张良;梅魁志2.多核处理器大规模并行系统中的任务分配问题及算法 [J], 刘轶;张昕;李鹤;钱德沛3.基于向量扩展多核处理器的矩阵乘法算法优化研究 [J], 朱海涛;陈云霁;钱诚;王玲;胡伟武4.面向飞腾多核处理器的Winograd快速卷积算法优化 [J], 王庆林; 李东升; 梅松竹; 赖志权; 窦勇5.基于多核处理器的关联任务并行感知调度算法 [J], 梁秋玲;张向利;张红梅;闫坤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
稠密矩阵LU分解的并行算法
q=n，m=1时，Tp 3nc + 2ns + 2bn log 行算法
2020/6/19
17
二维循环块分布并行算法(续)
2020/6/19
18
二维循环块分布并行算法(续)
❖ 并行执行时间为
Tqq n(2m2 / 3 m / 2 1/ 6)c (2m 1)n2c / q 2ns log q 2bn2 log q / q 2n3c /(3q2 ) mn2c / q m2nc / 3 2mn2c / q2
2
一维块分布的基本并行算法(续)
假设n=pm，其中p为进程数，m为块的阶数，则 ❖ 第所0需要k的<时p间步为，(2进m程3/3P-km/2先/2分-m解/6A)ck;,k为Lk,kUk,k， ❖ 之后，Pk/进行操作Ak,j :＝ (Uk,k)-1(Lk,k)-1Ak,j，
j>k，所需要的时间为(2m3-m2)(p-k-1)c； ❖ 其的次 时， 间为Pks/l将ogApk,+k+b1(:pp-1-广k-播1)m给2所lo有g p进；程，所需要 ❖ 最要后 的， 时各 间进 为程2m并3 m行in计(算pA-ki-,j1:,=)A(i,jp--Ak-i,1k )Ack。,j，所需
2020/6/19
5
一维块分布的流水线并行算法(续)
2020/6/19
6
一维块分布的流水线并行算法(续)
❖ 序号越小的进程，计算量越小，负载严重不 平衡，从而导致很多进程处于空闲状态
❖ 负载最重的是最后一个进程，其上的个行块 几乎需要更新 p－1次，每次一个行块中的 块数为p－1不断减少到1
❖ 并行执行时间为 (n3c/p)，所以无论n增大到 什么程度，并行效率不可能大于2/3
并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法
并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法并行计算是一种通过同时处理多个任务或部分任务来提高计算效率的方法。
在计算机科学领域中，随着数据量不断增大和计算需求不断增加，传统的串行计算方式已经无法满足要求。
因此，并行计算技术成为了一种重要的解决方案。
并行计算的主要优点包括：提高计算效率、减少计算时间、增加计算容量、降低成本等。
利用多核处理器、集群、云计算等技术，可以实现并行计算。
以下是一些提高并行计算效率的技巧和方法：1.任务分解：将大任务分解成多个子任务，然后同时执行这些子任务，提高整体计算效率。
在任务分解过程中，要考虑到任务之间的依赖关系和数据之间的传输延迟，避免出现资源竞争和数据不一致的情况。
2.负载均衡：合理分配任务给不同的处理单元，避免出现某一处理单元负载过重而导致整体性能下降的情况。
负载均衡可以通过动态调整任务分配策略来实现，根据任务的执行情况进行监控和调整。
3.数据传输优化：在并行计算过程中，数据传输往往是影响计算效率的关键因素之一。
通过减少数据传输量、优化数据传输路径、减少数据传输延迟等方法，可以提高计算效率。
4.并行编程模型：选择合适的并行编程模型对于提高计算效率至关重要。
常见的并行编程模型包括MPI、OpenMP、CUDA等，根据具体的应用场景和硬件平台选择合适的并行编程模型可以提高计算效率。
5.并行算法设计：设计并行算法时，需要考虑到并行计算的特点，合理利用并行计算资源，减少通信开销和数据冗余，提高算法并行度和并行效率。
6.硬件优化：在进行并行计算时，选择合适的硬件设备也非常重要。
优化硬件配置、选择性能强劲的处理器和内存、使用高速网络连接等方法可以提高并行计算效率。
7.并行计算框架：利用现有的并行计算框架如Hadoop、Spark等，可以简化并行计算的开发流程，提高开发效率，同时也能够提高计算效率。
8.任务调度策略：合理的任务调度策略能够有效地利用计算资源，避免资源浪费和资源竞争，提高整体计算效率。
电子科大计算机导师介绍
电子科技大学计算机学院导师及其科研能力介绍为方便大家报考我们学校,了解各位导师的学术和科研能力,科大考研网www.**将提供给大家详细的信息。
陈雷霆,1966年7月出生,男,现任电子科技大学计算机学院副教授、副院长,主管学院的科研、产业和外事工作,在职博士研究生;现为中国软件行业协会理事,四川省计算机学会理事。
主要研究方向:(1)信息安全;(2)网络多媒体与虚拟现实。
主要科研项目:国家“863-317-403”项目—综合业务多媒体通讯终端与系统;“八五”军事预研项目激光成像雷达系统;多媒体安全监控系统;“九五”军事预研项目激光防撞雷达系统;总装备部项目军用移动图象采集压缩传输系统;航空科技信息集成处理系统;模拟实战射击训练系统;国家“十五”863信息安全项目等。
开设研究生课程:多媒体技术及应用、计算机图形学、软件认证;本科生课程:多媒体技术、数字逻辑。
--------------------------------------------------------------------------------李毅超,男,1969年6月,硕士,副教授。
1997年4月毕业于电子科技大学,获计算机应用硕士学位。
现任网络安全基础实验室主任,计算机网络与通信研究室主任,计算机网络与安全技术研究所副所长,兼成都市软件行业协会副秘书长。
研究方向为计算机网络与通信、网络信息安全、嵌入式应用。
参加或主持"恩威网络MIS系统“、“420驻厂军代室光纤网络MIS系统”、“路由器开发”、信产部基金项目“IP电话网关”,成都华易“美视数字录像监控系统”、西部网信“软交换关守和IP电话多功能终端研发”等近10个科研项目,获得四川省科技三等奖1项,省部级科技成果鉴定5项,国家版权局软件著作权2项。
出版《计算机网络》教材1本在国内外重要刊物和国际会议上发表论文十余篇。
为本科和硕士生开设了若干课程。
获得Microsoft、Novell、SCO、Cisco、Compaq等各大公司认证证书和授权讲师资格。
并行算法简介
并行算法研究
一，并行计算的简介
并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤,其执行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题,然后使用多台计算机同时求解它,从而最终求得原问题的解。
并行算法的设计，分析和正确性比起相应的串行算法来要困难得多。
对于串行算法，衡量并行算法复杂度的主要标准除了是运行时间和所占用的空间，还要考虑其他资源的开销。
（1）处理器数
某些个别问题是固有串行的，不能使用并行算法，此时处理器的多少对问题的解决无意义。
大多数问题可以并行化解决，此时使用的处理器越多（在某个界限内），算法就越快。
而这个界限就需要我们研究探讨。
（2）处理器间的通信（处理器数目一定）
①处理器的距离
②处理问题同步
二，并行计算的模型
算法运行时间为(,)
T n p,其中n是输入的大小，p是处理器的数目。
比率()(,1)(,)
=被称为算法的加速比。
当()
S p T n T n p
=时并行算法是
S p p
最有效的，因为在这种情况下，算法获得了完美的加速比。
(,1)
T n的值应取自众所周知的串行算法。
处理器利用率的一个重要度量是并行算法的效率，定义为
()
(,1)
(,)(,)S p T n E n p p pT n p ==。
如果(,)1E n p =.，则在算法执行过程中所有处理器完成的工作量的总和等于串行算法所需要的工作量，在这种情况下算法取得了最优的处理器使用效果。
获得最优效率的机会是很小的，我们的目标是使效率最大化。
深入理解并行算法的基本原理与方法
深入理解并行算法的基本原理与方法并行算法是指同时执行多个计算任务的算法。
它是计算机科学中非常重要的一个领域，可以大大提高计算效率，加快数据处理速度。
并行算法是目前大规模计算的关键技术之一，它带来了巨大的计算能力提升，使得我们能够解决以前无法解决的复杂问题。
并行算法的基本原理是将一个大的计算任务分解成许多小的子任务，并在多个处理单元上同时进行运算。
这样能够充分利用计算资源，提高计算效率。
在并行算法中，最常用的处理单元就是多核处理器、GPU、分布式计算系统等。
并行算法可以分为两种基本类型：数据并行和任务并行。
数据并行是指将不同的数据分配给不同的处理单元进行并行计算，而任务并行则是将不同的计算任务分配给不同的处理单元进行并行计算。
这两种并行算法各有其适用的场景和优缺点，需要根据具体的计算任务来选择。
在并行算法中，最常用的并行计算模型有Fork-Join模型、MapReduce模型、数据流模型等。
其中，Fork-Join模型是最基本的一种并行计算模型，它将一个大的计算任务分解成许多小的子任务，并在多个处理单元上进行并行计算，最后将结果进行合并。
而MapReduce 模型则是一种基于键值对的并行计算模型，它适用于大规模数据分析和处理。
数据流模型则是一种基于数据流的并行计算模型，它适用于需要实时处理数据的场景。
并行算法的设计与实现是一个非常复杂的过程，需要考虑到诸多因素。
首先，需要考虑到任务的分解与调度问题。
对于一个大的计算任务，如何将其合理地分解成小的子任务，并在多个处理单元上进行并行计算是一个重要问题。
其次，需要考虑到通信与同步问题。
在多个处理单元之间进行通信和同步是一个非常关键的问题，要保证各个处理单元之间的数据一致性和协调性。
最后，还需要考虑到负载均衡与容错问题。
在多个处理单元上进行并行计算时，如何保持各个处理单元的负载均衡，以及如何应对处理单元的故障是一个重要问题。
在并行算法中，最常用的并行算法设计与实现模式有数据并行、任务并行、流水线并行等。
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后来，美国政府为了把HPCC计划向更高、更深入 的层次发展，又提出了三个计划：
• 推动战略计算计划（Accelerated Strategic Computing Initiative, ASCI）．
其目的是为模拟核试验和核武器储备管理提供足 够的计算能力。
• 高性能计算现代化计划（HPC Modernization Program）。
另外，日本1997年计划开发的“地球模拟器”已 于2002年研发成功，成为一度领先的世界最快的超级 计算机。
（3）并行算法的发展状况：
• （4）并行计算模型发展状况：LogP，
LogGP，BSP
• （5）并行开发环境发展状况：PVM、MPI、
HPF、OpenMP（利用超线程技术，针对共 享内存多处理器体系结构并行计算机）、 OpenCL（支持多核、GPU、DSP等硬件平 台，【目前主要建立在CUDA架构上】 ）
6 .并行与云计算的关系：
云计算以开放的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、 快速、便捷的数据存储和网络计算服务，让互联网这片“云”上的各 种计算机共同组成数个庞大的数据中心及计算中心。云计算把计算及 存储以服务的形式提供给互联网用户，用户所使用的数据、服务器、 应用软件、开发平台等资源都来自互联网上的虚拟化计算中心，该数 据中心负责对分布在互联网上的各种资源进行分配、负载的均衡、软 件的部署、安全的控制等。
同步的；确定的；适合于指令/操作 级并行。
1)阵列处理机（资源重复）;
2)流水线处理机（时间重叠）.
• 3. MISD,Multiple Instruction Stream &
Single Data Stream :
• 4. MIMD,Multiple Instruction Stream &
其目的是为了改善国防研究的计算，降低武器设计、 测试费用，保持美国在军事上的优势。其任务是建立 16个由高速网络连接的高性能计算中心。
• 每秒千万亿次浮点计算计划（Petaflops Computing）
这是美国的前瞻性研究计划。
• 日本真实世界计算计划:
日本早在20世纪90年代初就制定了这一项雄心勃勃 的计划。这项计划的目的在于超越信息处理的原有框 架，研制超并行、超分布的光计算机系统，并在神经 科学和认知科学等方面取得重大进展。真实世界内的 信息包括图像、声音、触觉、符号型知识数据等，种 类极为繁杂、信息量非常庞大。
• 李晓梅、蒋增荣等著.并行算法,湖南科学技术出
版社，1992.
• 陈国良.并行算法的设计与分析.高等教育出版社，
2002.11.
序言
1.什么叫并行算法？ 一些可同时执行的诸进程的集合，这
些进程相互作用和相互协调。
2.并行算法与串行算法的关系：
P1
P2
P3
3. 并行与并发的关系：并行<并发
并发是指两个或者多个事件在同一时间间隔内 发生。在单处理机系统中，每一时刻仅能有一道 程序执行，宏观上多道程序在同时运行，微观上 这些程序是分时交替执行。
8.国内外发展现状
（1）国内发展情况：2010年11月中国国防科学 技术大学研制的“天河－1A” 运算速度达每秒 2570万亿次,有186，368个核，在第三十六期全 球超级计算机TOP500中曾排名第一，2012年6月 排名第5。
“863”计划、“973”计划、国家自然科学 基金都对并行计算十分重视。
Multiple Data Stream
• 共享存储MIMD，也称对称多处理机
（SMP，Symmetry MultiProcessors）
适合于小粒度并行
• 分布式共享存储MIMDniform Memory Access）
适合于中小粒度并行
• 分布式存储MIMD • 1). MPP (Massively Parallel Processing) • ASCI Option Red、Inter Paragon、
（2）国外发展情况
2012年6月， Rank 1: 美国IBM的 “BlueGene/Q”，1,572,864个核，运算速度已 达16,324万亿次。
最新见附表（附表中计算速度单位为 Gflops/s）。
• 美国HPCC、ASCI计划；
早在20世纪80年代末期，美国政府就制定了一项 高性能计算计划（Federal High Performance Computing Program）。旨在发展美国的的高性能计算机并将其用 于解决一些有关国民经济与国家安全的重大问题，后 来，随着通信技术的发展，这个计划被修改为高性能 计算与通信计划（HPCC）。
并行算法及其应用
计算机学院 卢光辉
Email:**************
Tel:******************* 主楼B1-***
• 教学安排：20学时 • 教材：
孙世新，卢光辉等，并行算法及其应用
• 参考书： • 黄铠、徐志伟著，陆鑫达等译.可扩展并行计算
技术、结构与编程.机器工业出版社，2000.
第一章 并行计算平台
并行计算机分类
• 1. SISD,Single Instruction Stream & Single
Data Stream: 特征：
串行的和确定的。 指令系统:
CISC, RISC
• 2. SIMD,Single Instruction Stream &
Multiple Data Stream: 特征：
• 全书共分为三个部分：
1.基础理论:主要介绍并行计算平台、并行 算法概述、并行程序开发环境等；
2.基础应用：主要包含矩阵运算、快速傅 立叶变换、卷积运算、数字滤波、离散 余弦变换、哈达玛变换、2D离散小波变 换、数字图像处理等方面的并行算法设 计、分析与测试；
3.实际应用:主要介绍并行算法在电磁散射 中的应用和无线电波参数联合估计中的 应用。
4. 并行与分布式的关系：
网络；并行更注重性能，而分布式更注重透明 共享。
5.并行与网格计算（普适计算） 的关系：
网格通过网络连接地理上分布的各类计算资源、存储资源、通信 资源、软件资源、信息资源、知识资源等，形成对用户相对透明的虚 拟的高性能计算环境，让人们透明地使用这些资源和功能。它们与并 行计算存在规模上的差异。
• 推动战略计算计划（Accelerated Strategic Computing Initiative, ASCI）．
其目的是为模拟核试验和核武器储备管理提供足 够的计算能力。
• 高性能计算现代化计划（HPC Modernization Program）。
另外，日本1997年计划开发的“地球模拟器”已 于2002年研发成功，成为一度领先的世界最快的超级 计算机。
（3）并行算法的发展状况：
• （4）并行计算模型发展状况：LogP，
LogGP，BSP
• （5）并行开发环境发展状况：PVM、MPI、
HPF、OpenMP（利用超线程技术，针对共 享内存多处理器体系结构并行计算机）、 OpenCL（支持多核、GPU、DSP等硬件平 台，【目前主要建立在CUDA架构上】 ）
6 .并行与云计算的关系：
云计算以开放的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、 快速、便捷的数据存储和网络计算服务，让互联网这片“云”上的各 种计算机共同组成数个庞大的数据中心及计算中心。云计算把计算及 存储以服务的形式提供给互联网用户，用户所使用的数据、服务器、 应用软件、开发平台等资源都来自互联网上的虚拟化计算中心，该数 据中心负责对分布在互联网上的各种资源进行分配、负载的均衡、软 件的部署、安全的控制等。
同步的；确定的；适合于指令/操作 级并行。
1)阵列处理机（资源重复）;
2)流水线处理机（时间重叠）.
• 3. MISD,Multiple Instruction Stream &
Single Data Stream :
• 4. MIMD,Multiple Instruction Stream &
其目的是为了改善国防研究的计算，降低武器设计、 测试费用，保持美国在军事上的优势。其任务是建立 16个由高速网络连接的高性能计算中心。
• 每秒千万亿次浮点计算计划（Petaflops Computing）
这是美国的前瞻性研究计划。
• 日本真实世界计算计划:
日本早在20世纪90年代初就制定了这一项雄心勃勃 的计划。这项计划的目的在于超越信息处理的原有框 架，研制超并行、超分布的光计算机系统，并在神经 科学和认知科学等方面取得重大进展。真实世界内的 信息包括图像、声音、触觉、符号型知识数据等，种 类极为繁杂、信息量非常庞大。
• 李晓梅、蒋增荣等著.并行算法,湖南科学技术出
版社，1992.
• 陈国良.并行算法的设计与分析.高等教育出版社，
2002.11.
序言
1.什么叫并行算法？ 一些可同时执行的诸进程的集合，这
些进程相互作用和相互协调。
2.并行算法与串行算法的关系：
P1
P2
P3
3. 并行与并发的关系：并行<并发
并发是指两个或者多个事件在同一时间间隔内 发生。在单处理机系统中，每一时刻仅能有一道 程序执行，宏观上多道程序在同时运行，微观上 这些程序是分时交替执行。
8.国内外发展现状
（1）国内发展情况：2010年11月中国国防科学 技术大学研制的“天河－1A” 运算速度达每秒 2570万亿次,有186，368个核，在第三十六期全 球超级计算机TOP500中曾排名第一，2012年6月 排名第5。
“863”计划、“973”计划、国家自然科学 基金都对并行计算十分重视。
Multiple Data Stream
• 共享存储MIMD，也称对称多处理机
（SMP，Symmetry MultiProcessors）
适合于小粒度并行
• 分布式共享存储MIMDniform Memory Access）
适合于中小粒度并行
• 分布式存储MIMD • 1). MPP (Massively Parallel Processing) • ASCI Option Red、Inter Paragon、
（2）国外发展情况
2012年6月， Rank 1: 美国IBM的 “BlueGene/Q”，1,572,864个核，运算速度已 达16,324万亿次。
最新见附表（附表中计算速度单位为 Gflops/s）。
• 美国HPCC、ASCI计划；
早在20世纪80年代末期，美国政府就制定了一项 高性能计算计划（Federal High Performance Computing Program）。旨在发展美国的的高性能计算机并将其用 于解决一些有关国民经济与国家安全的重大问题，后 来，随着通信技术的发展，这个计划被修改为高性能 计算与通信计划（HPCC）。
并行算法及其应用
计算机学院 卢光辉
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• 教学安排：20学时 • 教材：
孙世新，卢光辉等，并行算法及其应用
• 参考书： • 黄铠、徐志伟著，陆鑫达等译.可扩展并行计算
技术、结构与编程.机器工业出版社，2000.
第一章 并行计算平台
并行计算机分类
• 1. SISD,Single Instruction Stream & Single
Data Stream: 特征：
串行的和确定的。 指令系统:
CISC, RISC
• 2. SIMD,Single Instruction Stream &
Multiple Data Stream: 特征：
• 全书共分为三个部分：
1.基础理论:主要介绍并行计算平台、并行 算法概述、并行程序开发环境等；
2.基础应用：主要包含矩阵运算、快速傅 立叶变换、卷积运算、数字滤波、离散 余弦变换、哈达玛变换、2D离散小波变 换、数字图像处理等方面的并行算法设 计、分析与测试；
3.实际应用:主要介绍并行算法在电磁散射 中的应用和无线电波参数联合估计中的 应用。
4. 并行与分布式的关系：
网络；并行更注重性能，而分布式更注重透明 共享。
5.并行与网格计算（普适计算） 的关系：
网格通过网络连接地理上分布的各类计算资源、存储资源、通信 资源、软件资源、信息资源、知识资源等，形成对用户相对透明的虚 拟的高性能计算环境，让人们透明地使用这些资源和功能。它们与并 行计算存在规模上的差异。