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292学苑论衡一、概述并行计算是高性能计算的代表，是一个国家经济和科技实力的综合体现，也是促进经济、科技发展，社会进步和国防安全的重要工具，是世界各国竞相争夺的战略制高点。
受半导体发热效应的影响，单处理器上的运算速度已经达到极限。
2003年以后，“多核”的并行计算架构逐步成为人类追求更高计算性能的重要途径，并在行业中迅速普及。
并行计算一直应用于航天、国防、气象、能源等国家级重大科研项目，成为“贵族产品”。
随着微电子技术的发展，使用微处理器构建并行计算系统的成本不断下降。
同时，互联网和物联网的发展使高性能计算在“大众市场”的需求日益迫切，Hadoop 的诞生让并行计算“大众化”成为现实，并催生了云计算和大数据。
产业的迅速发展刺激着人才需求的变化，并行计算人才需求开始由研究生向本科生延伸。
总之，无论是计算性能发展的要求，还是产业发展的需求，都给计算机人才的培养带来了重大的影响。
具体的影响是什么？本科教育如何应对？文章就这些问题做了进一步的探讨。
二、并行计算综述（一）并行计算的定义并行计算（Parallel Computing）是一种相对于串行的计算模式，是指使用多种计算资源并行性地解决问题的过程。
狭义上的并行计算尤指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分由一个独立的处理机来并行处理。
（二）并行计算的层次架构时间重叠、资源重复和资源共享是并行计算的三种实现技术。
可以在处理单元、CPU、板载和主机等级别上重复资源构建并行架构。
（1）处理单元级并行即以处理单元（PU）为资源重复单位在CPU 内部实现并行计算。
比如阵列处理机、向量处理机和图形处理器（GPU）。
（2）CPU 级并行以CPU 为资源重复单位建立并行架构，即多处理机系统。
比如共享存储模式的对称多处理机（SMP 系统）和分布式存储模式的大规模并行处理机（MPP）系统。
高性能计算集群方案引言高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用大规模的计算机群集，通过并行计算方法解决复杂科学、工程和商业问题的一种计算模式。
为了提高计算效率，构建一个高性能计算集群是非常重要的。
本文将介绍一种高性能计算集群方案，该方案包括硬件设备的选择、软件平台的搭建以及集群管理的方法。
硬件设备选择搭建高性能计算集群的第一步是选择适合的硬件设备。
在选择硬件设备时，需要考虑以下几个因素：1. 处理器高性能计算集群的处理器是关键的硬件组成部分。
在选择处理器时，需要考虑其计算能力、核心数量、功耗以及成本等因素。
目前，常见的选择包括Intel Xeon、AMD EPYC等。
2. 内存集群的内存容量直接影响到计算任务的并行性和数据处理能力。
需要根据具体需求选择适当的内存容量，一般建议每个节点的内存容量应满足最大计算任务的内存需求。
3. 网络高性能计算集群需要使用高速网络进行节点间的数据通信。
目前常用的网络技术包括以太网（Ethernet）、InfiniBand等。
网络的带宽、延迟以及可扩展性都是选择网络技术时需要考虑的因素。
4. 存储对于高性能计算集群来说，快速的存储系统对于数据读写的效率至关重要。
可以选择使用固态硬盘（SSD）作为主存储，同时使用磁盘阵列（RAID）进行数据备份和冗余。
软件平台搭建搭建高性能计算集群的第二步是搭建软件平台。
软件平台需要提供集群管理、作业调度以及并行计算等功能。
1. 集群管理软件集群管理软件可以协调和控制集群中的各个节点。
常见的集群管理软件有Slurm、OpenPBS等，可以根据实际需求选择合适的软件。
2. 作业调度软件为了提高集群资源的利用率，需要使用作业调度软件进行任务调度和节点分配。
常见的作业调度软件有Torque、Moab等，根据需求选择合适的软件。
3. 并行计算软件高性能计算集群需要支持并行计算，因此需要安装相应的并行计算软件。
毕业论文论文题目（中文）Beowulf集群的研究与搭建论文题目（外文）Research and construction of Beowulf clusterBeowulf集群的研究与搭建摘要随着信息产业的不断发展，单台计算机的性能和稳定性越来越好，但是有些任务单台计算机还是难以完成，为此，一些人想到了用普通的PC机通过某种方式结合起来，形成一个高性能的系统，这种系统就叫做集群。
集群系统使用方便，对软件、硬件设备的要求比较低，而且还价格低廉，适合于用来代替昂贵的超级计算机。
而Beowulf集群系统是基于广泛应用于通用网络环境下由一些微机组成的计算机群系统，它可以运行于多种操作系统（如Linux、Windows等）。
作为一个高性能的计算系统，它具有很多优点，例如：廉价，易管理，性价比高等。
在本文中，主要研究了Beowulf集群的框架与组成、在Linux操作系统下Beowulf集群系统的手工搭建方法，利用实验室现有的硬件设备和软件技术支持，设计并实现了一种基于Linux和MPI的集群系统。
首先，本文详细研究了Beowulf集群的起源、分类与体系结构，从硬件支持、网络设计、环境配置等方面入手，研究并设计搭建Beowulf集群。
从并行计算作为切入点，在了解了基于MPI和Linux集群系统的基本原理和思想，介绍了实现并行计算和集群中间件的几种关键技术。
其次，利用简便的硬件资源，合理的运用Linux系统的软件技术，通过配置硬件环境、分配网络地址、合理设置节点等，纯手工搭建Beowulf集群。
最后，提出了可以采用基于静态分配和动态分配这两种分配策略去设计并行测试程序来检测集群的性能。
可以用加速比来衡量集群系统的优劣。
关键词：MPI；Beowulf；并行计算；集群系统；LinuxResearch and construction of Beowulf clusterAbstractWith the development of information industry, a single computer performance and better stability, but some of the tasks a single computer is difficult to complete, therefore, some people thought combined with ordinary PC in some way, the formation of a high performance system, this system is called cluster. The cluster system is easy to use and has low requirements on software and hardware, and it is also cheap, which is suitable for replacing expensive super computers.The Beowulf cluster system is based on the widely used in the general network environment by a number of computer composed of computer group system, it can run in a variety of operating systems (such as Linux, Windows, etc.). As a high performance computing system, it has many advantages, such as cheap, easy to manage, cost-effective. In this paper, the main research frame and components, in the Linux operating system of Beowulf cluster system manual method of building Beowulf cluster, using existing laboratory hardware and software technology support, the design and implementation of a cluster system based on MPI and Linux.First of all, this paper studies the origin, classification and architecture of Beowulf cluster in detail, from the aspects of hardware support, network design, environment configuration and so on, the research and design of Beowulf cluster. From the point of view of parallel computing, this paper introduces the basic principles and ideas of MPI and Linux cluster system, and introduces several key technologies of parallel computing and cluster middleware.Secondly, by using simple hardware resources, reasonable use of the Linux system software technology, through the configuration of the hardware environment, the allocation of network address, the rational setting of nodes, etc., manually set up Beowulf clusters.Finally, it is proposed that two kinds of allocation strategies based on static allocation and dynamic allocation can be used to design the parallel test program to test the performance of the cluster. Can be used to measure the acceleration ratio of the advantages and disadvantages of the cluster system.Key words: MPI; Beowulf; Parallel Computing; Cluster System; Linux目录中文摘要 (I)英文摘要 (II)引言 (6)第一章 Beowulf集群简介 (7)1.1 什么是Beowulf集群 (7)1.2 Beowulf集群的分类 (8)1.2.1第一类Beowulf集群 (8)1.2.2第二类Beowulf集群 (8)第二章 Beowulf集群体系结构 (9)2.1 Beowulf集群硬件与网络 (11)2.2 Beowulf集群软件 (12)2.3 Beowulf集群应用 (12)第三章手工搭建Beowulf集群 (14)3.1 硬件环境配置 (14)3.2 网络设计与节点分配 (14)3.3 搭建服务器与安装MPI (15)第四章性能测试 (18)参考文献 (18)致谢 (19)论文(设计)成绩 (20)引言随着信息产业的快速发展，计算机的性能在不断地提高，并行计算在工程处理、大数据计算、科学研究等很多领域产生了巨大的影响。
并行计算：利用多核处理器和集群提高性能并行计算是指同时利用多个处理器或计算机集群来并行处理计算任务的一种计算模式。
随着多核处理器和集群计算技术的发展，越来越多的应用程序开始采用并行计算技术来提高性能和效率。
本文将从多核处理器和集群计算的原理、优势及应用领域等方面进行深入分析，并探讨并行计算在未来的发展趋势和挑战。
一、多核处理器的原理及优势1.多核处理器的原理多核处理器是指在一个物理芯片上集成了多个处理核心，每个核心都可以独立执行指令和处理数据。
多核处理器的原理是通过并行处理多条指令来提高系统的性能和效率。
当一个核心在执行一条指令时，其他核心可以同时执行其他指令，从而实现并行处理。
2.多核处理器的优势多核处理器的优势主要体现在以下几个方面：（1）提高性能：多核处理器能够同时执行多个任务，从而大大提高了系统的计算速度和响应能力。
（2）节省能源：相比传统的单核处理器，多核处理器在执行相同任务时可以实现更高的能效比，从而节省了能源。
（3）增强可靠性：多核处理器通过分布式处理和故障容忍等技术可以提高系统的可靠性和稳定性。
（4）降低成本：多核处理器的集成化设计可以降低系统的成本，提高系统的性价比。
二、集群计算的原理及优势1.集群计算的原理集群计算是指通过连接多台计算机来构建一个高性能计算系统，各个计算节点之间通过网络连接进行数据传输和协同计算。
集群计算的原理是通过将大规模的计算任务分解成多个小任务，然后分配给不同的计算节点并行处理，最后将结果合并输出。
2.集群计算的优势集群计算的优势主要体现在以下几个方面：（1）可扩展性：集群计算系统可以根据应用需求动态扩展计算节点，以满足不同规模和复杂度的计算任务。
（2）高性能：集群计算通过并行处理和数据分布式存储等技术可以实现高性能的计算和数据处理。
（3）灵活性：集群计算可以根据应用需求选择不同的计算节点和网络拓扑，以实现不同的计算模式和数据流程。
（4）成本效益：集群计算系统可以通过利用廉价的商用计算机和网络设备来构建高性能的计算平台，从而降低了系统的运维成本和投资成本。
江苏科技大学物联网数据处理一．判断题(在正确的题括号内打“√”，错误的打“⨯”，)1. 物联网包括物与物互联，也包括人和人的互联。
( )2. 物联网数据处理属于大数据处理。
( )3．1999年， Electronic Product Code (EPC) global的前身麻省理工Auto-ID中心提出“Internet of Things”的构想。
( )4. 物联网主动进行信息交换，非常好，技术廉价。
（）5. “物联网”被称为继计算机、互联网之后世界信息产业的第三次浪潮。
( )6. “因特网＋物联网＝智慧地球”。
( )7．RFID系统包括:标签，阅读器，天线。
（）8．RFID是一种接触式的识别技术，没有安全问题。
( )9．物联网的实质是利用射频自动识别(RFID)技术通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。
( )10．物联网目前的传感技术主要是RFID。
植入这个芯片的产品，是可以被任何人进行感知的，所以没有任何安全措施。
( )11．射频识别系统与条形码技术相比，数据密度较低。
( )12．射频识别系统与IC卡相比，在数据读取中几乎不受方向和位置的影响。
( )13．感知延伸层技术是保证物联网络感知和获取物理世界信息的首要环节，并将现有网络接入能力向物进行延伸。
（）14．传感器不是感知延伸层获取数据的一种设备。
（）15．RFID是一种接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取数据。
（）16．物联网数据处理属于大数据处理，大数据处理的平台是云计算。
（）17．物联网是云计算的一个组成部分。
（）18．云计算不是物联网的一个组成部分。
（）19．使用不停车收费系统不需要安装感应卡。
（）20. 云计算平台提供了计算服务、数据库服务、存储服务等。
（）21．计算平台提供了在线编程服务，不需要配置平台环境。
（）22. 云计算模式实现了物联网中数以兆计的各类物品的动态管理。
利用Docker构建并行计算集群的步骤一、概述Docker是目前最为流行的容器化工具之一，它可以在同一台主机上运行多个独立的容器，使应用程序更加易于部署、扩展和管理。
在大规模的并行计算中，利用Docker构建并行计算集群可以有效地提高计算能力和资源利用率。
本文将介绍利用Docker构建并行计算集群的步骤。
二、准备工作在开始构建并行计算集群之前，我们需要确保已经安装了Docker工具，并且在主机上运行了Docker引擎。
可以通过官方网站或操作系统的软件仓库来获取和安装Docker。
安装完成后，通过以下命令来检查Docker的安装情况：```shelldocker version```如果可以看到Docker版本号等信息，则说明安装成功。
三、创建Docker镜像在构建并行计算集群之前，需要先创建一个Docker镜像。
Docker镜像是一个轻量级、可执行的文件，包含了构建和运行一个特定应用程序所需的所有环境和依赖项。
1. 创建一个DockerfileDockerfile是一个文本文件，包含了一系列构建镜像所需的指令。
在创建Docker镜像之前，我们需要先创建一个Dockerfile文件。
可以使用任何文本编辑器打开一个新文件，并在文件中输入以下内容：```DockerfileFROM <基础镜像>COPY <应用程序文件> /<目标目录>RUN <执行命令>CMD <启动命令>```请根据具体的应用程序需求来填写尖括号中的内容，并根据需要增加其他的指令。
2. 构建Docker镜像在创建完Dockerfile后，通过以下命令来构建Docker镜像：```shelldocker build -t <镜像名称>:<标签> <Dockerfile所在目录>```请将尖括号中的内容替换为具体的值。
此命令会依据Dockerfile的指令逐步构建镜像，将其保存到本地镜像仓库中。
云计算与虚拟化考试一、单项选择题(每题２分，共４５题）1、云计算就是把计算资源都放到上（B )A、对等网B、因特网Ｃ、广域网D、无线网2、我们常提到的”Ｗindｏw装个VMｗare装个Linux虚拟机"属于(C）A、存储虚拟化B、内存虚拟化C、系统虚拟化D、网络虚拟化３、简单的理解为云计算等于资源的闲置而产生的。
（Ａ)A、正确B、错误4、一个有10个硬盘组成的Raiｄ5阵列最多可以允许(Ｄ）个硬盘出现故障不影响其数据的完整性．Ａ、1个B、2个C、4个D、５个5、相比各种网路存储的设置技术来讲,本地硬盘还是最快的(A )。
Ａ、正确Ｂ、错误6、SaaS是(A ）的简称。
A、软件即服务Ｂ、平台即服务Ｃ、基础设施即服务D、硬件即服务7、微软于2008年10月推出云计算操作系统是(C)A、GoogleAppＥnｇineB、蓝云C、AzurｅＤ、ＥC28、虚拟化资源指一些可以实现一定操作具有一定功能,但其本身是(A )的资源,如计算池,存储池和网络池、数据库资源等,通过软件技术来实现相关的虚拟化功能包括虚拟环境、虚拟系统、虚拟平台.A、虚拟Ｂ、真实C、物理D、实体９、云计算是对(D)技术的发展与运用A、并行计算Ｂ、网格计算C、分布式计算D、三个选项都是10、虚拟交换机可以连多块物理网卡，所以同一块物理网卡可以连多个虚拟交换机.(B )A、正确B、错误11、(Ｄ）在许多情况下,能够达到99。
999%的可用性.A、虚拟化B、分布式C、并行计算D、集群12、下列哪个特性不是虚拟化的主要特征（D)A、高扩展性B、高可用性C、高安全性D、实现技术简单１3、与开源云计算系统HaｄoopＨDＦS相对应的商用云计算软件系统是(A)A、ＧooｇleGFSB、GｏｏgｌeＭaｐＲeｄｕｃｅＣ、GoｏglｅBigtaｂｌeD、GoogｌeChubby１4、IaaS是(C ）的简称。
A、软件即服务Ｂ、平台即服务C、基础设施即服务D、硬件即服务15、云计算可以把普通的服务器或者PC连接起来以获得超级计算机计算机的计算和存储等功能,但是成本更低.(A)A、正确B、错误1６、Rａid１是备份量极高的Raid策略,相应的他的保护能力也很强(B）。
高性能计算集群（PC Cluster）用户指南大气科学系应越第二版2008-12目录-认识cluster-使用cluster-linux常用命令-软件-文件传输第一章：认识cluster1.什么是cluster系统cluster一般由一台主机（master）和多台节点机（node）构成，是一种松散耦合的计算节点集合。
为用户提供网络服务或应用程序的单一客户视图，同时提供接近容错机的故障恢复能力。
通常cluster的每台机器通过相应的硬件及软件互连，每个群集节点都是运行其自己进程的独立服务器。
这些进程可以彼此通信，对网络客户机来说就像是形成了一个单一系统，协同起来向用户提供应用程序、系统资源和数据。
cluster概念的提出在70年代主要是为了进行一些大运算量的科学计算。
随着网络的发展，之后的cluster系统还被用作网络服务器，发挥其故障恢复和均衡负载的能力。
使用PC机构建cluster的好处在于开发成本低，而且由于每台节点机都是普通的PC机，在某一台机器发生故障的时候，可以方便的进行维护，而不影响整个系统的运行。
大气科学系的cluster系统，由16台64位的PC机组成。
其中一台主机（master），15台节点机（node01∼node15）。
这16台机器每台有两个4核的CPU，也就是说每个节点上可以同时提供8个CPU。
操作系统使用的是CentOS的Linux发行版。
图1为大气科学系cluster目前的结构。
其中console 和c0101∼c0107是大气系早期的cluster系统，节点安装的是RedHat的Linux发行版，precluster曾经作为门户机，目前已经更新为CentOS的操作系统。
登录master的IP地址为162.105.245.3，这个地址由于物理大楼的IP变动比较频繁，所以可能会时不时改变，而precluster的IP地址162.105.245.238则比较稳定。
这两个地址目前都可以从校外访问。
并行计算机体系结构并行计算机体系结构是指一种由多个处理器（或多个核心）并行工作的计算机体系结构。
它的设计目标是提高计算机的计算能力和处理速度，使得多个任务可以同时进行，从而提高系统的整体效率。
并行计算机体系结构有多种形式，以下是一些常见的体系结构类型：1. 对称多处理器（SMP）：在SMP体系结构中，所有的处理器共享同一个内存和I/O系统。
各个处理器可以同时访问共享资源，因此可以并行执行任务。
2. 多核处理器：多核处理器是在一个物理芯片上集成了多个处理核心，每个核心可以同时执行不同的任务。
多核处理器可以提供更好的性能和能源效率，因为多个任务可以在同一芯片上并行执行。
3. 集群系统：集群系统是由多个计算节点组成的并行计算机系统。
每个计算节点都具有自己的处理器、内存和I/O系统，节点之间通过高速网络进行通信和协作。
集群系统可以通过节点之间的并行计算实现更大规模的计算任务。
4. GPU加速系统：GPU（图形处理器）是一种专门用于图形渲染和计算的处理器。
近年来，GPU也被广泛用于并行计算任务，可以提供比传统CPU更高的计算能力。
GPU加速系统是将多个GPU集成到计算机系统中，利用GPU的并行计算能力提高系统的整体性能。
5. 分布式计算系统：分布式计算系统是通过将计算任务分发到多台计算机上并行执行，以实现更大规模的计算任务。
各个计算机通过网络进行通信和协作，共同完成任务。
分布式计算系统可以提供更高的计算速度和可扩展性。
并行计算机体系结构的设计和优化需要考虑诸多因素，包括任务划分、并行调度、数据共享与同步、通信开销等。
不同的应用场景和性能需求可能需要选择不同的并行计算机体系结构来实现最佳的性能。
PC和服务器集群下的并行FDTD算法及其应用研究PC和服务器集群下的并行FDTD算法及其应用研究摘要：电磁场计算是电磁学领域中的重要问题，而时域有限差分法（FDTD）是一种常用的数值计算方法。
然而，FDTD算法的计算复杂度较高，对于大规模问题的计算需求亟待解决。
本文针对这一问题，通过在PC和服务器集群上实现FDTD算法的并行计算，提高了计算效率，并研究了其在电磁场模拟中的应用。
一、引言电磁场计算在通信、雷达、生物医学等领域中具有广泛的应用。
时域有限差分法（FDTD）是一种重要的计算电磁场的数值方法，其原理是在空间网格上对Maxwell方程进行离散化，并利用时间步进方法求解。
然而，由于FDTD算法的计算复杂度较高，对于大规模、高精度的电磁场计算来说，单个PC的计算能力显然是有限的。
因此，通过利用多核CPU和服务器集群的并行计算能力，可以提高FDTD算法的计算效率，并加快电磁场计算的速度。
二、PC和服务器集群下的并行FDTD算法FDTD方法的核心是求解Maxwell方程的离散方程。
在并行计算中，可以将计算空间划分为多个小空间，每个小空间分配给一个计算节点。
节点之间通过通信实现数据传递和计算结果的整合。
具体的并行FDTD算法如下：1. 划分计算空间：将计算区域划分为多个网格区域，每个区域对应一个计算节点。
每个计算节点负责该区域内的电磁场计算。
2. 初始化：将计算空间划分后，需要对每个计算节点进行初始化，包括电磁场和介质参数的初始化。
3. 时间步进：按照时间步进方法，对每个计算节点内的电磁场进行更新计算。
在每个时间步长内，计算节点之间需要进行数据传递和通信。
4. 结果整合：在计算结束后，将每个计算节点内的电磁场结果进行整合，得到最终的电磁场分布。
三、并行FDTD算法的优势和应用PC和服务器集群下的并行FDTD算法相较于传统的串行计算具有以下优势：1. 提高计算速度：通过并行计算，充分利用多核CPU和服务器集群的计算能力，减少了计算时间，提高了计算效率。
