并行计算-南京大学计算机科学与技术系

并行计算技术随着科学技术的发展，计算机在各个领域的应用日益广泛，对计算机性能的需求也越来越高。

然而，传统的串行计算方式已经难以满足大规模计算和高效率计算的要求。

为了提高计算机处理速度和性能，人们开始研究并行计算技术。

并行计算技术旨在有效利用计算机系统中的多个计算资源，同时进行多个任务的计算。

相对于串行计算，它能够在较短的时间内处理更多的数据，加快计算速度，提高计算机的整体性能。

一种常见的并行计算技术是并行算法。

并行算法将一个大问题分解成许多小问题，每个小问题由不同的处理器同时计算。

通过将计算任务分配给不同的处理器，可以减少计算时间，提高计算效率。

并行算法在许多领域都有广泛的应用，如图像处理、数据挖掘和科学模拟等。

除了并行算法，还有一些其他的并行计算技术。

其中一种常见的技术是并行计算框架。

并行计算框架是一种分布式计算系统，它利用多台计算机进行计算任务的分发和处理。

每个计算机都承担一部分计算任务，并通过网络互相通信，共同完成整个计算过程。

这种并行计算技术可以将计算任务分散到不同的计算机上，提高计算效率，同时还具有高可扩展性和容错性。

另一种常见的并行计算技术是GPU并行计算。

GPU并行计算利用计算机的图形处理器（GPU）进行并行计算任务。

相比于传统的中央处理器（CPU），GPU具有更多的核心和更高的并行计算能力。

它可以同时运行大量的线程，并在每个线程中进行独立的计算操作。

这种并行计算技术在科学计算、深度学习和图形渲染等领域有着广泛的应用。

并行计算技术的发展离不开相关硬件和软件的支持。

为了实现并行计算，需要使用具有多处理器和并行计算能力的计算机系统。

此外，还需要针对并行计算进行优化的编程模型和工具。

常见的编程模型包括MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing），它们提供了一些并行计算的接口和函数库，方便开发者进行并行程序设计和实现。

理解计算机科学中的并行计算技术在这个数字化时代，计算机科学的发展如火如荼，其中的一个重要领域是并行计算技术。

并行计算技术指的是同时进行多个计算任务的能力，通过利用多个处理器或多个计算机节点，将计算任务分解成更小的任务同时进行，从而提高计算效率和速度。

本文将会对并行计算技术进行深入解析和分析。

一、并行计算技术的基本原理和分类并行计算技术的基本原理是将计算任务拆分成多个子任务，并利用多个处理器或计算机节点同时执行这些子任务，最后将结果进行合并。

这样做的好处是可以加快计算速度，提高计算效率。

根据任务的拆分和执行方式，可以将并行计算技术分为如下几个主要的分类：1. 任务并行：将大型任务划分成多个独立的子任务，并分配给多个处理器或计算机节点同时执行；2. 数据并行：将大型数据集划分成多个子数据集，并分配给多个处理器或计算机节点同时处理；3. 流水线并行：将计算任务划分为若干个阶段，每个阶段由不同的处理器或计算机节点执行，形成流水线式的计算过程；4. 对等并行：所有的处理器或计算机节点都具有相同的功能和重要性，彼此之间没有明确的主从关系。

二、并行计算技术的应用领域并行计算技术在各个领域都有广泛的应用，下面将介绍其中几个重要的应用领域：1. 科学计算领域：在科学研究中，需要进行大规模的数值计算和模拟实验，如天气预报、地震模拟等。

并行计算技术可以充分利用多个处理器或计算机节点，加速这些复杂计算任务的完成。

2. 数据挖掘和机器学习领域：在大数据时代，数据挖掘和机器学习是非常热门的领域。

通过并行计算技术，可以快速处理海量的数据，挖掘数据中的隐藏规律，进行模式识别和预测分析。

3. 图像和视频处理领域：图像和视频处理通常需要对大量的像素进行计算，如图像压缩、目标识别、视频编码等。

并行计算技术可以充分利用多个处理器并行计算，提高图像和视频处理的效率和速度。

4. 云计算和分布式系统领域：云计算和分布式系统中经常需要处理大规模的数据和服务请求。

南大最好的十大专业中国科学技术大学（南大）是中国著名的顶尖科技大学，其丰富的专业选择更是让人瞩目。

其中，南大最好的十大专业可谓有如下： 1.算机科学与技术。

计算机科学与技术是南大最新增的专业之一，以网络、计算机架构、软件工程、大数据分析等内容为核心，注重理论与实践结合。

该专业具有很强的实际操作能力和软件独特性，将为学生提供广阔的就业前景。

2.子信息工程。

随着科技的进步，电子信息工程越来越受到关注，南大也拥有一支优秀的教学团队，将电子信息工程专业推向更高的高度。

主要研究方向有电磁场理论与技术、现代电子技术、模拟电子技术、电力电子技术、微机原理与接口技术等，这些内容都是电子信息工程比较主流的研究内容，学生在这一专业学习将获得重要的职业前景。

3.程力学。

南大的工程力学专业不仅非常深入地研究了力学原理，还关注了数值模拟、计算力学、材料力学等。

学生在学习中不仅可以掌握基础理论，还可以学习如何利用最小表面法和力学模拟来解决工程问题，这种能力是业界极欢迎的。

4.理学。

物理学的研究范围包括了力学、电磁学、普通物理学、凝聚态物理学等各个领域，让学生受益良多。

物理学属于基础科学，专业涵盖范围广，在科学研究、教学、实验室管理方面都有着深厚的人才培养基础。

5.木工程。

土木工程是传统的且仍然受到广泛关注的重要工程科学，其内容涉及大量的土木、水利、路桥、工程结构、环境工程等等内容。

其不仅可以帮助学生掌握传统的土木工程理论和专业技能，还可以让学生了解城市建设、城市规划等知识。

6.学工程。

化学工程是一门融合工程技术与化学基础知识的新兴学科，南大的化学工程专业则位居其中成绩最佳之列。

化学工程专业的学生在学习中可以掌握晶体制备、催化剂分析、精细化学品、高分子合成等诸多方面的理论知识，素养更是很好的。

7.物医学工程。

生物医学工程是一门融合分子生物学、细胞生物学、药物化学、人体动力学、微机电系统、医学数学等多学科的学科，也是近年来受到关注的热门专业之一。

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I通过对这些系统的开发7人们提出了很多实用技术7涵盖了数据依赖关系分析L程序变换L数据分布及调度等方面的内容I下面依次对这些技术作简要的介绍I\依赖关系分析循环体中的依赖关系分析和过程间依赖关系分析的质量决定了数据并行性和任务并行性的开发程度7多年来7它们一直是研究的热点I近几年的研究成果更是进一步地推动了自动并行的实用化I指针分析是对]7]^^程序并行化不可缺少的工作I\I\循环体中的依赖关系分析循环占用了串行程序的绝大部分执行时间7因此7对循环体的依赖关系分析一直是最受关注的Y O7*Z I早期的>本文研究得到国家(;?高科技项目基金8#,I(;?&?%;&_M%)&%?%$9资助I作者阳雪林7$’;=年生7博士生7助教7主要研究领域为并行与分布式计算I于勐7$’=)年生7博士生7助教7主要研究领域为并行与分布式计算I陈道蓄7$’O=年生7教授7博士生导师7主要研究领域为并行与分布式计算I谢立7$’O)年生7教授7博士生导师7主要研究领域为并行与分布式计算7计算机网络I本文通讯联系人:阳雪林7南京)$%%’?7南京大学计算机科学与技术系本文)%%%&%$&);收到原稿7)%%%&%;&$)收到修改稿工作主要集中于数组是线性下标的精确方法和运行速度足够快的近似方法!分析也都是静态的"因此!在大多数情况下只能得到保守的结果"#$%&’(%)*+,-使用整数规划!综合得到了速度快且精确的结果".’/&%(%)*+0-突破了线性下标的限制".1234%567*89/:48;’*8<8/&59’==>(%)*和?.123=’<@4%567*89/:48;’*8<8/&59’==>(%)*+A -对依赖于输入B 静态所不能确定依赖关系的循环进行了动态并行化"C "C "C #$%&’(%)*#$%&’(%)*的原理是D 依赖关系分析可以归结为求解一组任意的线性等式和不等式集合的整数解!即整数规划的问题"传统上认为用整数规划来求解依赖关系代价过高!#$%&’(%)*的速度则表明这种看法是不正确的"#$%&’(%)*由一种消去整数约束的新方法和E 9648%4F G9*<H 8变量消去法的一种变形组合而成"它可以给出精确解"它的输入是形如I J KL KMN L O L PJ !I J KL KMN L OL QJ 的等式和不等式约束的集合!其中O J PC !定义R 为变量的索引集合"它的工作步骤可分为S 步D3C >将约束标准化"标准化的约束是指所有的系数是整数且所有系数的最大公约数3不包括N J>是C 的等式和不等式"3T >消减等式约束"为消减等式I J KL KMN L O L PJ !首先检查是否存在U VJ 使得W NU W PC "如果存在!我们解出O U 并代入其他约束以消减此约束"若不存在!则进行变换!以使至少一个变量的系数为C "反复进行此过程则可以消除所有等式约束"3S >消减不等式约束"在所有等式约束消减后!即开始消减不等式"由于处理等式比处理不等式效率更高!若存在一对紧连3*8&X *>不等式3如,KS O YT Z 和S O YT ZK,>!即用适当的等式约束取代!并用处理等式约束的方法来处理!删除冗余的不等式"若此时不等式只包含一个变量!则问题有解"否则!用扩展的E 9648%4F G9*<H 8/方法继续处理"#$%&’(%)*可以产生一组描述了所有可能的依赖于距离矢量的解"虽然由于整数规划问题是[1完全问题!在最坏的情况下!#$%&’(%)*具有指数时间复杂度!但很多情况下!在能用其他方法于多项式时间内精确求解的时候!#$%&’(%)*具有低阶的多项式最坏时间复杂度"C "C "T .’/&%(%)*当前!绝大多数依赖关系分析方法要求循环边界和数组下标用循环索引变量的线性3仿射>函数表示!而不能处理循环边界和数组下标中出现非线性表达式的情况!因而对一部分程序不能进行分析"\=6$%的.’/&%(%)*+0-通过确定一组符号不等式是否得到保持的符号处理方法!可以处理循环边界和数组下标是符号和非线性表达式的情况".’/&%(%)*的原理如下D 对一个给定的循环]中的迭代L !将被存取的数组下标值域4’/&%3L>看作一个符号表达式"如果我们能证明4’/&%3L >是单调的!且与下一个迭代L YC 的数组下标值域不相重叠!则]不存在跨迭代依赖关系"对单调递增函数!只需证明$’^34’/&%3L >>_$8/34’/&%3LY C >>即可"对单调递减函数!只需证明$’^34’/&%3L YC >>_$8/34’/&%3L>>即可".’/&%(%)*用于1948=’)编译器后!大大提高了对重要程序并行性的开发"C "C "S .12(%)*和?.12(%)*依赖关系分析方法按分析的时刻可分为静态分析和运行时分析两种"静态分析方法用于内存存取模式静态确定的规则程序"运行时分析方法用于内存存取模式运行时才知道的不规则程序!以及由于内存存取模式的复杂而不能用目前的静态分析算法分析的内存存取模式静态确定的规则程序".’67X ‘%4&%4提出的.12(%)*和?.12(%)*都是在执行时确定循环能否完全并行化的方法".12(%)*从循环中抽取一个观察38/):%7*94>循环!通过它的执行来判断在考虑数组私有化和归约并行后循环能否并行化"观察循环的执行要求不能改变程序的状态!若不能并行化!则串行执行循环!即.12(%)*要执行两个循环"由于抽取观察循环的困难以及在某些情况下不可能在不影响程序状态的情况下执行观察循环!.’67X ‘%4&F %4又提出了?.12(%)*"?.12(%)*不抽取观察循环!它首先保存程序状态!在执行循环的同时判定循环的可ab ,T C a 阳雪林等D 自动并行编译新技术并行性!循环执行结束后若发现循环不能并行"则恢复循环执行前状态"重新串行执行循环!理论分析和实验结果表明"在充分利用静态信息的情况下"#$%&’()*+)*提出的动态并行化技术在能并行时"可得到可扩性好的高加速比,在不能并行时"也只招致较小的运行开销!-!.过程间的依赖关系分析为了开发大粒度并行性以及全程优化"需要利用过程间依赖关系分析技术!过程繁衍/&01232+4技术567提高了过程间依赖关系分析的精度和效率!流敏感的过程间数据流分析框架的引入"使得分析的精度和效率及可分析的程序的大小都得到了提高!精确而又易于操作的数组表示"为精确的过程间的数组引用分析奠定了基础!8!9!8过程繁衍传统上有两种方式用于处理程序中的过程调用!最简单的是过程嵌入/32032)4的方法!过程嵌入是在过程被调用处直接加入过程体的一个副本!这种方法的优点是"对过程的优化可以根据调用点的上下文来进行!它的缺点是可能导致程序代码的过度膨胀及编译时间过分延长"而且一些过程/如递归过程4不能被嵌入!第9种是上下文不敏感的过程间的数据流分析技术!在分析一个过程时"它将所有调用点信息的综合作为入口信息"因此"每个调用点所获得的被调用过程的信息将是一致的!采用这种技术的优点是只需为每一个过程生成一个实现/3:;0):)2<$<3124!它的缺点主要是对具体调用点而言"信息是不精确的"影响过程和整个程序的优化!=11;)*提出的过程繁衍技术567集中了这两种方式的优点!它的基本思想是"对源程序中的任意一个过程生成多个实现"根据过程调用的上下文对同一过程的不同调用点进行分类"每一个实现对应于一类调用点"根据各类调用点所获得的程序属性信息的不同"对过程施加不同的程序变换>优化措施"从而生成不同的实现!程序中的调用点将根据其上下文的属性信息来确定调用过程的某个实现!此方法的优点一是过程副本少于过程嵌入"程序不致过度膨胀,二是可以有针对性地对过程实现进行优化!8!9!9流敏感的过程间数据流分析框架传统的过程间数据流分析"或者是由于全部采用过程嵌入技术而难以分析大程序"或者是由于缺少特定路径的过程间信息而精度不够"或者是分析效率太低!?$00等人提出的流敏感的过程间数据流分析框架58@7具有分析效率高>分析结果精确以及可以容易地分析大程序等特点"还集成了支持过程边界数组变形/$**$A*)B ’$;)4的公式!这主要是通过组合下面两项技术而得到的!基于区域/*)+312C D $B )E 4的流敏感分析!为了获得精确的过程间信息"需要使用流敏感的分析方法"即根据程序中每一条可能的控制流路径导出分析结果!通过使用基于以表示嵌套关系为基础的区域图的分析"?$00等人的框架解决了其他方法可能会出现的不可能存在的路径/%2*)$03F $D 0);$<’B4的影响以及慢收敛问题!选择性过程繁衍!对于程序中由多条路径激活的过程"?$00等人的框架采用了选择性过程繁衍技术"即只有在能提供优化机会时才使用路径特定的信息!这样既可以得到与完全嵌入相同的精度"也避免了不必要的复制!8!9!G 数组区域的表示精确的数组的数据流概要分析首先要用合适的形式表达和描述数组区域!在选择表达方式时"要考虑表达的精确性>区域合并的能力以及检测区域相交的能力!传统的描述方法都只描述单区域!由于合并操作的不封闭性"为了用单区域描述合并操作的结果"只能采用近似的方法"这会丢失概要信息!H I #J B /+%$*E )E$**$A*)+312B4表示方法5887使用规则数组区域的链表来表示访问区域"还为规则的数组区域增加了卫哨/+%$*E B 4"以更好地处理K L 条件!H I #J B的使用为数组概要信息提供了更精确的表示"有利于数组私有化等优化的进行!-!M 指针分析指针分析的目的是在程序中的每一个语句位置识别出指针的可能值5897"以便为指针别名分析提供更精确的信息!目前"指针分析的研究主要集中于面向过程的语言"如="L 1*<*$26@!提出的方法主要有N :$:3等人的O 132<B C <1函数58G 7>P30B 12等人的部分转换函数/;$*<3$0<*$2B Q 1*:Q %2&<312"简称O R L45897等方法"以及以此为基础"黄波等人对指针向量的分析方法58S 7!T@U 98T V W X Y Z [\W ]^W ]_‘[Y a 软件学报9@@@"88/64在!"#"$等人提出的方法中%由于对过程间分析是采用嵌入取代实现的%因而很难分析大程序&’$()*+等人在转换函数的基础上提出了部分转换函数的概念%即将每个过程的输入参数所确定的域上的,*$+-).-*函数部分映射到过程返回的,*$+-).-*函数&由于这种映射不必是完全的%从而大大减少了映射函数的分析计算&经验表明%一个过程一般只需要一个,/0即可得到完全的上下文敏感的结果&1程序转换!$23+"#++等人通过手工并行化标准测试程序包所进行的大量实验研究4567表明%数组私有化8归约操作并行化和广义归纳变量923+3:#($;3<$+<=>-$*+?#:$#@(3)A 替换是开发并行性最重要的程序转换技术&1&B 数组私有化标量或数组的私有化是指将标量或数组的拷贝分配于每一个处理节点&私有化可以消除循环反依赖和输出依赖%开发并行性&标量的私有化技术已被普遍采用%而由于确认可私有化数组的复杂性%数组私有化技术还未被普遍采用&数组私有化判定的条件是简单的C 如果数据项在循环迭代中定值先于引用%则可以私有化&为了发现这些信息%需要对数组或数组块的定值和引用进行复杂的分析45D %557&由于可私有化的数据结构常常是数组的一部分%它的范围一般由标量变量的值确定%确定这些标量变量的值常常需要进行过程间分析%包括对变量的值8变量间关系8关系保持的条件的分析及过程间常量传播8符号值传播4E 7&分析的精确程度也与编译器对数组区域的表示能力有关4557&因此%数组私有化能力的开发是紧密依赖于过程间分析的能力的&1&1归约操作并行化归约变量F 是指循环体中这样的一个变量%它出现在形如F G F H 3I J 的结合操作9#))*>$#-$?3*J 3:#-$*+A 中%其中H 是结合操作符%并且F 不出现在表达式3I J 或循环的其他位置&归约变量引起的数据依赖妨碍了循环的并行性开发&归约变换可删除由归约操作所引起的数据依赖&开发归约并行性需要做两步工作C 识别归约变量和并行化归约操作&归约变量的识别过程是%首先将循环体中语句与归约模板进行语法匹配%然后对候选变量进行数据依赖分析&并行化归约操作可用以下几种不同的方式来实现C95A 原位同步&每一归约操作用(*>K L =+(*>K 对加以保护&这种变换需要改变的代码最少&9M A 私有化并行归约&这种方法将部分和加入循环私有的变量%这些变量以后用于在临界段中更新初始变量&使用私有部分和变量提高了局部性%但仍然需要同步段&9N A 扩展并行归约&这种方法将部分和变量扩展为具有与处理器相同数量的元素的一维数组%并赋予全程域&每一处理器使用处理器号为索引使用数组的一个元素&并行循环结束后%部分和被加入初始变量&这种变换产生了可完全并行的循环&如何挑选合适的并行化方法以及如何将这些方法组合使用%需要综合考虑循环迭代的数量和处理机环境&1&O 广义归纳变量替换循环中的数组下标经常使用形如P G P *JQ 9其中Q 的值是循环不变式A 归纳变量的值%这样的递归赋值引起跨迭代数据依赖&如果能将归纳变量的值表达为循环索引的函数%即可删除由此引起的数据依赖&对R S 操作为加且P 的值构成算术级数的归纳变量的识别和替换是成熟技术&除此之外%还存在两类广义归纳变量C 一类用乘操作取代加操作%其值形成几何级数T 另一类虽然是加操作%但由于循环是三角的%其值不能在循环的所有点上构成算术级数&对广义归纳变量的识别和替换并不困难&它所引起的问题主要是替换后常常会引入非线性表达式%需要使用相应的非线性依赖分析方法%如前面提到的U #+23/3)-4E 7%才能分析依赖关系&O 数据分布和重分布技术对基于分布内存的自动并行化系统而言%数据分布的选择对程序性能的影响多高都不过分&数据分布的选V5E M 5V 阳雪林等C 自动并行编译新技术择依赖于目标机器!问题大小以及可用的处理器数量"一般情况下"这是#$难题%&’()(’等人指出"利用最新的*+,整数规划技术可以有效地求这些#$+难题的优化解-,./%012等人从无通信的分布入手"研究了线性数据分布的问题-,3/%为了回避分布内存系统的数据分布的复杂性"425等人研究了将软件分布共享内存6789:’8;1:(79<=’(7)()2’>"简称?@A B 作为分布内存系统并行编译的目标的可能性-,C /%D %E 数据分布数据分布的一个研究热点是自动数据分布%自动数据分布的目标是在程序分析的基础上"全盘考虑数据分布与计算分割的需要"推导出一个全局较优的数据分布模式"从而在尽可能大地开发程序中的并行性的同时"减少程序中通信!同步的开销%关于自动数据分布问题已有很多的研究"但由于确定数据分布策略是#$+难题"已经提出的算法大多是启发性算法%&’()(’等人提出的算法-,./没有过早地求助于启发信息"而是利用*+,整数规划技术来求这些#$+难题的优化解%&’()(’等人提出的自动数据分布框架由F 步构成%第,步"输入的串行程序被划分为程序段%第G 步"为每一程序段构建有希望的候选分布方案搜索空间%每一程序段的候选分布方案是程序段中被引用的数组到目标体系结构的映射%第H 步"根据估计执行时间对每一候选方案进行评价%最后一步"根据估计的候选方案代价"从每一候选空间挑选一个使全局代价最小的分布方案%构建候选分布方案空间以及最终从每一候选搜索空间确定分布都是#$问题%框架的引人之处在于"没有过早地求助于启发信息"而是利用*+,整数规划技术来求这些#$+难题的优化解%实验结果表明这是有效的%数据分布研究的另一个热点是新的数组分布模式%传统的数据分布都是数组沿着维内以I J K 4&或4L 4J M 4分布"但对一些应用程序"这样的分布模式不能保证通信开销最小化%例如下面的循环N 72O P,"Q ,72R P,"QG S 6O "R B P T 6S 6O U,"R V,B "W 6O U,"R U,B B (X 772(X 772不管数组S 沿着行还是列分布都不可能避免处理器间通信"但如果数组S 沿着反对角线6=X :8+78=Y 2X =Z B 分布"则不会引起处理器间通信%012等人研究了线性数据分布-,3/"即沿着平行超平面划分数组并映射到处理器"传统的I J K 4&和4L 4J M 4以及对角线分布都是它的特例%012等人的研究给出了无通信的数组分布和对齐的基于索引分析的方法以及数据分布的策略%由于线性分布不存在简单的对全程和局部地址进行互相转换的代数公式"他们还提出了全程和局部地址的相互转换的算法以及转换全程迭代空间到局部迭代空间的转换算法%D %[数据重分布重分布的一个研究热点是减少重分布开销%重分布开销由索引计算和处理器间通信两部分组成%012等人提出了一种有效的索引计算方法来降低索引计算时间"并提出一种无竞争的通信调度方法以减少通信时间-,3/%012引入一个称为局部数据描述符6Z 2\=Z 7=:=7(9\’8]:2’"简称J ??B 的F 元组来表达划分到一个局部内存的数组元素集合"在两个处理器间重分布的数据可由两个处理器J ??9的交集表示%由此提出的算法可以处理任意的源和目标的分布方案为;Z 2\^+\>\Z 8\的数组重分布%如果在重分布算法中不使用通信调度"则可能发生通信竞争"增加通信等待时间%为解决这个问题"012等人为重分布算法中广泛使用的=Z Z +:2+)=X >通信开发了一个通信调度算法%算法基于J ??9"首先产生表示发送结点和接受结点之间的通信关系的通信表%根据通信表"产生通信调度表%通信调度表的每一列是每一通信步接收结点编号的排列%这样的通信是无竞争的%D %D 基于软件_‘a 的并行编译目前对数据分布和重分布所做的研究工作"基本上都是针对规则的程序%由于不规则程序编译时不能获得足够的数据存取信息"因此产生的消息传递代码或者是低效的"或者相当复杂%编译到软件?@A 系统则避免了bG 3G ,b c d e f Q g h d ij d i k l g f m 软件学报G ***",,6n B这个问题!因为软件"#$系统提供了请调%&’()*+,’)-数据通信和自动数据缓存%.,./0’1-的功能23&4等人估价了以软件"#$系统作为消息传递机器上并行化编译器的目标的可能性56782他们的实验结果表明!软件"#$系统有希望作为不规则的应用程序的并行化目标2如果适当地扩展编译器和"#$系统!对规则的应用程序!可以做到编译器产生的"#$程序性能与编译器产生的消息传递程序相当!这使得软件"#$有希望作为所有应用程序的一个通用的并行化平台29调度并行编译中的调度研究的是如何分配给处理器一个作业的任务!以使得作业的执行时间最短2这个工作一般由编译系统和运行环境负责2在编译时刻进行的调度工作称为静态调度!在运行时刻进行的调度工作称为动态调度2静态调度已有很多研究成果!但由于在很多情况下程序任务图的计算粒度和通信代价只有在程序运行时才知道!如循环结点的迭代次数!因此!根据运行时的粒度大小和通信代价进行动态调度很受重视2:&;;等人研究了动态决定单个循环的串并行问题56<82=1>?*’等人研究了整个程序的执行过程中自动调节处理器分配数量以最大化加速比的问题5@A 82由于工作站网络的可用性B 廉价性和不可独占性!C D >+&E *等人研究了工作站网络的的动态调度5@68292F 动态分配处理器:&;;等人观察到某些可并行循环由于粒度不够大而导致并行执行反而比串行执行慢的现象56<8!他们认为这主要是由于并行开销的存在2考虑到并行开销是程序B 程序输入以及机器配置的函数!只有在运行时才能确定!又考虑到程序的可移植性!:&;;等人提出了采用观察(执行方法%0’;G *.H &I (*4*.>H &I ;./*+*-来动态地识别不宜并行的循环并动态地取消其并行执行的方法2这个方法的基本原理是J 对每一循环!首先并行执行并获取其执行时间!此时间用于判定算法判定此循环的并行执行是否由并行开销支配!若是!则此循环应串行执行2在程序状态发生较大变化时重新执行判定算法2测试表明!:&;;的方法可以有效地提高加速比2此方法考虑的是单个循环!粒度较小!并且只考虑串行执行或在所有处理器上并行执行这两种情况2=1>?*’等人则研究了循环并行应用程序%0H *I ,H 0K *G ,I ,D D *D ,G G D 0.,H 0&’;-的执行过程中自动调节处理器分配数量以最大化加速比的问题5@A 82由于观察到很多应用程序并不具有加速比随处理器数量增加而单调增加的现象!他们研制了这样的一个系统J %,-动态地测量作业%L &M -在分配了不同处理器数量时的效率N %M -使用这些测量数据计算相应的加速比N %.-自动调节处理器分配数量以最大化加速比2它除了具有不需用户静态分配处理器的优点以外!还具有一些显而易见的优点J%6-由于应用程序的性能可能随着输入数据的变化而有明显的变化!事先确定最佳数量的处理器有时是不可能的2%@-由于作业的加速比可能随着时间的变化而有明显的变化!可能不存在对一个作业的执行生命周期来说都是最优的静态处理器分配方案2%O -自调节的开销很小2:&;;和=1>?*’等人的工作的一个共同之处是基于共享处理器!=1>?*’等人的工作还假定处理器数量足够多292P 工作站网络的动态调度由于典型的工作站大量时间是空闲的!且单机价格比超级计算机的一个结点便宜得多!工作站网络为大规模的应用程序提供了强大的廉价计算资源2由于工作站加入和退出计算的随意性!工作站网络的调度适于采用动态调度2工作站网络的调度面临的主要挑战是其通信启动开销远大于超级计算机!而通信带宽远小于超级计算机2因此!其调度目标是针对一些应用程序!调度器能将处理器间的通信降低到使得低下的通信性能并不导致整个应用程序性能的降低2QO R @6Q 阳雪林等J 自动并行编译新技术。

C语言中的并行计算和分布式系统设计在计算机科学领域中，计算机程序的性能和效率通常是最重要的考量之一。

为了利用多核处理器的潜力和增加程序的运行效率，了解并行计算和分布式系统设计对于C语言编程来说至关重要。

本文将介绍C语言中的并行计算和分布式系统设计的基本概念和方法。

一、并行计算1. 并行计算简介并行计算是指同时进行多个计算任务以加快计算过程的方法。

与串行计算相比，它可以有效地利用多核处理器的资源，提高计算的速度。

并行计算广泛应用于科学计算、图像处理和数据分析等领域。

2. 线程和进程在C语言中，我们可以使用线程和进程来实现并行计算。

线程是程序的执行单元，多个线程可以并行执行不同的任务。

进程是一个独立的执行环境，可以包含多个线程。

使用线程可以在同一进程内实现并行计算，而使用进程可以在不同的进程间实现并行计算。

3. 并行计算的挑战并行计算需要解决一些挑战，例如数据共享和同步问题。

在多个线程或进程同时访问共享数据时，需要使用同步机制来保证数据的一致性，避免数据竞争等问题。

常用的同步机制包括互斥锁、条件变量和信号量等。

4. 并行计算的方法在C语言中，可以使用多线程库（如pthread库）来创建和管理线程，实现并行计算。

通过将任务分解为更小的子任务，并使用多个线程同时执行这些子任务，可以实现并行的计算过程。

同时，也可以利用OpenMP等并行计算框架来简化并行计算的开发过程。

二、分布式系统设计1. 分布式系统简介分布式系统是由多个独立计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协作。

分布式系统可以带来更高的可靠性、可扩展性和性能，并广泛应用于大规模数据处理、分布式存储等领域。

2. 客户端-服务器模型C语言中常用的分布式系统设计模型是客户端-服务器模型。

在这个模型中，服务器负责提供服务，而客户端负责请求和接收这些服务。

通过网络通信，客户端可以与服务器进行交互，并实现分布式计算和数据共享。

3. 远程过程调用（RPC）远程过程调用是一种在分布式系统中实现进程间通信的技术。

了解计算机系统中的多核处理器和并行计算计算机技术在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

为了满足不断增长的计算需求，人们开发了各种技术来提高计算机系统的性能。

其中，多核处理器和并行计算是最重要的两个方向。

本文将深入探讨多核处理器和并行计算的原理、应用以及未来发展趋势。

多核处理器指的是在一颗处理器芯片上集成多个处理核心。

与传统的单核处理器相比，多核处理器能够同时执行多个任务，大大提高了计算性能。

多核处理器的原理基于并行计算的概念。

并行计算指的是将任务分解为多个子任务，并在不同的处理器核心上同时执行这些子任务。

通过合理地划分任务，可以充分利用处理器的计算能力，提高计算效率。

多核处理器和并行计算的应用十分广泛。

在科学计算领域，很多复杂的计算问题需要大量的计算资源。

多核处理器可以将这些计算任务划分为多个子任务，并在多个核心上同时运行，从而提高计算速度。

比如，在天气预报领域，用多核处理器进行并行计算可以快速模拟和预测天气的变化。

在图像处理和视频编码领域，多核处理器可以并行处理图像和视频数据，提高处理速度和质量。

此外，多核处理器还可以应用于数据库管理、网络传输和数据分析等领域，提高系统的响应速度和吞吐量。

然而，多核处理器和并行计算也面临一些挑战。

首先，任务的划分和调度是一个复杂的问题。

如何将任务划分为合理的子任务，并将它们调度到不同的核心上执行，是一个需要深入研究的问题。

同时，多核处理器的并行计算需要良好的内存访问和数据共享机制，以避免数据冲突和竞争条件。

此外，多核处理器的功耗和散热问题也需要解决。

随着核心数量的增加，处理器的功耗和温度会迅速上升，对散热设计提出了更高的要求。

未来，多核处理器和并行计算还有很大的发展空间。

随着技术的进步，芯片制造工艺将逐渐提高，核心数量将继续增加。

同时，新的并行编程模型和工具将被开发出来，使开发者能够更方便地利用多核处理器的性能。

此外，人工智能和深度学习等新兴领域对计算性能的需求也将推动多核处理器和并行计算的发展。

计算机基础知识理解计算机中的并行计算和多核处理器在计算机科学领域中，计算机的性能提升一直是一个重要的研究方向。

而并行计算和多核处理器技术的引入为计算机性能的提升带来了重要的突破。

一、并行计算的概念和原理并行计算是指在同一时间内，多个任务可以同时进行，从而提高计算效率。

这是通过将一个问题拆分为多个子问题，并使用多个处理单元同时处理，最后再将各个子问题的结果进行合并得到最终解决方案。

并行计算的原理包括任务并行和数据并行。

任务并行是指将一个任务划分为多个子任务，然后由不同的处理单元分别处理，最后通过数据通信和同步机制进行结果的合并。

数据并行是指将同一个任务的数据划分为多个部分，然后由多个处理单元并行处理各自的数据，最后将结果进行合并。

二、多核处理器的介绍和原理多核处理器是指在一个芯片上集成了多个处理核心的处理器。

与传统的单核处理器相比，多核处理器能够并行地执行多个任务，从而提高系统的整体性能。

多核处理器的原理是将计算密集型的任务分配给不同的处理核心进行处理，而将串行和通信密集型的任务交给专门的处理核心进行处理。

多核处理器有两种形式：对称多处理器（SMP）和异构多处理器（AMP）。

在SMP架构中，每个处理核心都是相同的，并且共享同一片内存和总线。

而在AMP架构中，每个处理核心可以具有不同的性能和特点，它们可以独立地运行不同的任务。

三、并行计算和多核处理器的应用并行计算和多核处理器技术在各个领域都有着重要的应用。

在科学计算领域，它们被广泛应用于模拟和仿真、大规模数据处理和分析等任务。

在人工智能领域，它们被用于深度学习和机器学习算法的训练和推理。

在图像和视频处理领域，它们被应用于图像处理、视频编解码等任务。

并行计算和多核处理器技术还在云计算和大数据领域有着重要的应用。

通过将大规模的计算任务分配给多个处理核心并行处理，可以加快任务的执行速度，提高系统的负载均衡和资源利用率。

同时，多核处理器技术还能够提供更好的响应时间和性能预测能力，使得云计算和大数据系统能够更加高效地运行。

1000-9825/2001/12(06)0822-08○c2001Jour nal o f Softw ar e　软件学报V o l.12,N o.6并行面向对象语言综述于　勐1,2,　臧婉瑜1,2,　谢　立1,2,　过敏意31(南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京　210093);2(南京大学计算机科学与技术系,江苏南京　210093);3(会津大学计算机理工学部福导县会津若松市日本)E-mail:yumeng@;minyi@u-aizu.ac.jphttp://w w 摘要:近年来,面向对象语言的并行化技术取得了许多重要进展.以M entat,CC++,pC++,HP C++和ICC++等几个典型系统为代表,从并行执行模型、语言并行设施、优化技术和运行时支持等几个方面归纳、总结了近年来这些语言和编译器支持并行的新技术.同时,还给出了对这些技术的分析和评价,总结了需要进一步研究和解决的问题.关键词:并行计算;面向对象语言;对象分布中图法分类号:T P311 文献标识码:A并行技术和面向对象技术极大地促进了计算机应用和软件技术的发展.近些年来,在将这两种技术结合起来,即进行面向对象的编程并同时获得并行性的研究方面,进行了许多有益的探索,并取得了一些实质性的成果.M entat[1,2],pC++[3],CC++[4]和HPC++[5]都是从C++繁衍出来的显式并行面向对象语言.pC++侧重于数据和对象聚集(object ag gregate)的并行,设计了与HPF[6]类似的对象聚集的分布设施,提供了以SPM D模型为基础的执行模型.CC++侧重于描述语句间的并行关系,还设计了被许多其他系统所借鉴的全局指针.HPC++是高性能C++协会在借鉴了pC++,CC+ +,Javar[7]等许多语言和编译器的成功之处的基础上提出的一个规范.在M entat中特别定义了M entat对象的语义,以对象为单位进行依赖关系的自动识别和并行性控制.Illinois大学的Concert系统(ICC++)[8]也是一种显式面向对象语言,这一系统特别注重实现上的优化和粒度的控制,并且有些测试结果接近于手工进行底层编程的测试结果.本文将在介绍这些并行面向对象语言各自特点的基础上对它们进行分析和比较.1　并行模型1.1　图模型宏数据流(macro dataflo w,简称M DF)模型[9]是一种表示对象间作用的模型.在M DF中,顶收稿日期:2000-10-23;修改日期:2001-02-20基金项目:国家863高科技发展计划资助项目(863-306-ZT02-03-01);国家自然科学基金资助项目(69803005)作者简介:于勐(1972-),男,辽宁鞍山人,博士生,讲师,主要研究领域为分布式与并行计算,软件工程,系统安全;臧婉瑜(1972-),女,辽宁沈阳人,博士生,主要研究领域为计算机网络,分布式与并行计算,软件工程;谢立(1942-),男,江苏常熟人,教授,博士生导师,主要研究领域为分布式与并行计算;过敏意(1962-),男,江苏无锡人,博士,教授,主要研究领域为并行处理,并行化编译,软件工程.点表示对象的方法调用,边表示调用间的依赖关系.但MDF 没有反映出OOL 的数据封装特性.对象数据流图(object dataflow g raph ,简称ODG )是我们在设计JAPS -II 时提出的模型.ODG 是一种特殊的聚类任务图(clustered task gr aph ),图中的顶点表示对象的方法调用,边表示系统中的数据流向或调用关系.与MDF 的重要区别在于,ODG 是聚类任务图.ODG 的初始聚类是属于同一个对象的方法调用.这种聚类的依据在于面向对象设计技术的封装特性.这与高性能计算中数据操作的局部性要求具有良好的对应关系.我们认为,保证良好的封装是程序员的责任,而编译器负责将这种局部性映射到目标程序中,从而有利于实现较大粒度的并行性.1.2　线程模型pC ++采用SPM D 作为并行执行模型.pC ++中绑定到处理器对象(请参阅本文第2节)的一组并行执行的线程用T EClass 类说明.一个T EClass 的成员函数由一个单独的线程顺序执行.pC ++的线程机制使pC ++不能提供嵌套的并行性.HPC++的线程模型有两种.一种是多线程共享存储器模型,即多个线程运行在相同的上下文环境中.线程集合与上下文可以绑定成为一个线程组,诸如归约和前缀等操作符可以应用于一个线程组进行同步协同操作.HPC ++的另外一种线程执行模型是SPMD 的,即n 个程序拷贝运行于n 个不同的上下文.与pC ++所不同的是,H PC ++中每个独立的上下文还可以是多线程的,并且线程组的同步机制可以扩充到线程组集合.HPC++并不要求SPMD 在所有计算结点是同构的:有些结点可以有多个上下文.HPC++的线程模型更易于实现多级并行性.2　并行设施2.1　并行程序块在程序中,并行执行的程序块包括需要并行执行的多条语句和需要并行执行的循环迭代两种.并行程序块语句间的两种并行语义分别以CC ++和ICC ++为代表.CC++中的并行程序块用par {statem ents opt }表示.并行块内的语句按照随机的公平交替的方式执行,在并行块中的全部语句执行完毕之后,控制流转入并行块的后继语句.CC++中用par for (for-init-statement expressio n opt ;expressio n opt )statement 来标识一个并行循环.循环的后继迭代可以在当前迭代执行完毕之后前开始运行,并行循环中的迭代是公平交替执行的.全部迭代执行完毕之后,par for 的执行中止.CC ++的并行语义要求程序员对循环控制变量和共享变量的使用要给予额外的考虑和关注.ICC ++用conc 关键字来标识并行程序块和并行循环.与CC++不同的是,ICC ++中的并行块和并行循环中的迭代是由编译器来检查语句间的依赖关系,并根据依赖关系形成的偏序关系来构造运行时的并行程序结构.若两条语句不存在依赖关系,则编译器不保证两条语句的执行顺序.在ICC ++中,对于co nc 说明的循环结构,其语义规定为每个迭代都有独立的变量副本,给定变量的跨迭代的定义将被复制给后继迭代.这种语义规定了迭代之间的偏序关系,要求编译器生成的目标程序保留程序中的局部数据依赖关系.ICC++的这种语义规定要求编译器具有识别语句间依赖关系的能力,增加了编译器的设计难度.HPC ++采用与Jav ar 相同的方式对循环进行并行化.程序员为需要并行化的循环标明#pragm a HPC -INDEPENDENT ,由编译器为该循环生成多个并行执行的线程副本,每个线程完成部分循环计算.在循环中,程序员还可以用#prag ma HPC -REDUCE 指出归约变量,用823于勐等:并行面向对象语言综述824J ournal of Sof tw ar e　软件学报　2001,12(6)#pragm a HPC-INDEPENDENT,PRIVATE指出可私有化的变量.HPC++的这种并行指示和目标并行程序结构具有良好的对应关系,与ICC++相比,容易实现根据并行指示进行的并行化转换,并能获得充分的并行性.2.2　Mentat对象M entat编程语言(M entat prog ram lang uag e,简称M PL)对对象的语义进行了新的规定和扩充,以便支持对象的并行性.Mentat中的对象分为C++对象和M entat对象两类.其中用mentat 关键字定义的Mentat对象占据独立的、互不相交的存储空间.其成员函数调用都是传值调用,函数返回结果也是传值的.对象指针也可以作为参数和返回值传递,但实际传递的不是指针,而是复制的指针指向的对象.这种语义要求程序员为自己定义的可变大小的数据结构提供sizeof()成员函数,以进行复制对象的传输.Mentat对于每一个M entat对象使用一个独立的线程控制,并在系统中使用一个惟一的名字标识.对于每个M entat对象,每一时刻只提供一个成员函数的服务,这样由编译器为每个成员函数的调用生成一个监视器(monitor)进行并发控制.M entat对象又分为persistent m entat和reg ular m entat对象.其中persistent m entat对象会保持对象调用间的状态,regular mentat对象则不保持对象调用间的状态,其成员函数更像一个纯函数.这种语义规定使regular mentat对象的成员函数调用与已经有的调用序列无关,从而可以在需要时实例化,以获得系统所需要的并行性.M entat对象的实例化也和C++语义有所不同.在C++中,当进入对象的作用范围之后,类说明后加上类变量的名字直接导致变量的实例化.在M entat中,这种说明只导致在堆中分配一个未绑定(unbo unded)的对象指针.M entat对象只有在使用时才真正实例化.这种语义为进一步开发并行性提供了可能.尽管Mentat非常侧重于对象的自然的并行语义,尽量减少显式的描述并行性的语言设施,但是由于Mentat对象和大部分OOL的对象语义不同,一方面使编译器的设计实现复杂化,另一方面也增加了程序员的学习难度.2.3　处理器对象和全局对象指针CC++在类说明中用glo bal来说明一个处理器对象(pro cessor object)类.处理器对象的公共成员函数和成员数据的作用域为对象所在的处理器.处理器对象只能定义指针类型.全局指针被HPC++所借鉴.在HPC++中,全局指针指向全局地址空间中的全局数据,这种全局引用相当于远程对象的一个代理.通过全局指针调用指针指向对象的成员函数需要事先的登记过程,并且只有定义了pack(),unpack()例程的用户自定义对象才可以通过全局指针在不同的上下文之间进行拷贝.pC++中的处理器对象的概念与上述不同,而与HPF中的处理器模板相似.pC++中用类似Pro cessor P(m,n)的语法说明处理器结构,定义多线程SPM D程序到各个处理器的绑定.另外, pC++还用下一节介绍的分布对象和对齐对象将对象聚积分布到处理器对象所定义的线程组上. pC++也提供了全局指针.全局指针使全局对象与局部对象的存取语法和语义保持一致,对程序员屏蔽了物理存储位置的差别.从语言设计的角度来看,全局指针是一个必要的语言设施.另一方面,编译器最终会为非本地的引用生成通信代码,全局指针的效率还是很低的.2.4　对象聚集对象聚集(agg regate )是指需要并行执行相同操作的一组对象.我们认为,对象聚集是用于高性能计算的并行面向对象语言的一个必备的语言设施.ICC ++没有专门的关键字来进行对象聚集的处理,但却提供了进行对象聚集处理的编程范例.在该编程范例中,使用对象数组来表示对象聚集,用带有conc 关键字的循环处理该对象数组,借此来完成较大规模的对象并行和并发操作.pC++中的Co llectio n 关键字采用和类相同的语法定义对象聚集,对象聚集中的每个对象叫做元素.Collectio n 元素成员函数的执行是以SPM D 的方式由单独的线程来执行的.M entat 中没有提供对象聚集的支持,这是M entat 与其他并行面向对象语言比较时最严重的一个缺点,也成为用Mentat 进行大规模数据处理的一个障碍.2.5　对象分布对象分布是指系统中的对象和可用处理器的映射关系.在pC++中,用与HPF 类似的方式支持对象聚集的规则分布.通过指定处理器集合、数据分布模板和分布模式,可以将一组对象聚积分布到不同的处理器上.M entat 中在对象实例化时选择对象的分布策略.若是系统自动实例化的,则由系统选择分布位置.否则,由程序员来指定对象的分配位置.这种对象分布方式只能一个对象一个对象地进行.我们认为,pC ++的对象聚集的分布方式是最实用也最为方便的一种对象分布方式,其他语言的逐个对象分布的方式使编程复杂化,也不利于数量比较多的对象的分布.2.6　同步和互斥・单赋值同步变量.CC ++中的sync 说明符声明一个单赋值或同步对象.所有sync 对象的建立状态为非初始化状态.一个sync 对象一旦初始化之后,sync 对象不再可被作为左值被赋值.对未初始化的sync 对象的引用将被阻塞到该对象被初始化之后才能完成.HPC++在提供了简单的单赋值同步变量的同时,还提供了同步双队列对象.这种对象将读对象的线程和写给对象的值分别排入两个不同的队列,第i 个读线程将接收第i 个写入同步对象的值,在对象赋值前的读操作将使读线程进入等待队列.・计数信号量.HPC++中的计数信号量提供了同步一组线程中止的方法.一个计数信号量被设置有一个上限并被初始化为0值.w aitAndReset()将挂起当前的线程,直到计数信号量达到上限值再次重置为0值.而incr()用来增加计数信号量的值.・协同操作和通信.HPC++线程组的协同操作包括以下3种形式:(1)基本同步;(2)归约计算;(3)广播和收集数据.在pC++中,T EClass 线程组也提供了线程组返回值的归约操作.用户可以对线程组的所有返回值选择进行求最小值、求最大值、求和、求积的归约运算.在pC++中,进程间的通信除了提供和HPC ++相同的广播机制以外,还提供了send 和receive 两个函数.・对象级同步.ICC++中由编译器自动维护对象一级的一致性.尽管对象间的一致性不能保证,但组合的方法调用可以用来构造多对象同步结构.M entat 中每个M entat 对象由单独的线程运行,每个函数调用也有编译器生成的监视器进行并发管理,所以,Mentat 中的数据一致性的粒度也825于勐等:并行面向对象语言综述826J ournal of Sof tw ar e　软件学报　2001,12(6)控制在以对象为基本单位.・函数级同步.CC++中的atomic和Java中的sy nchr onized具有相同的语义.同一个对象的不同atom ic函数的执行是非交错的.・语句块的同步.H PC++用不同的互斥锁标识程序中的每个临界区.在互斥锁为l的临界区的入口和出口分别用l.lo ck()和l.unlock()来保证同一时刻只有一个线程进入临界区.一种语言应该提供足够多样化的同步和互斥结构,由程序员根据需要作出选择.2.7　隐式粒度控制在显式并行面向对象语言中,程序员一般要根据编程语言的语义,通过控制同步函数和程序块的大小,用同步机构来控制并行粒度.ICC++中的粒度是由编译器来动态分析控制的.ICC++编译器在编译时刻生成多个可执行的并行线程版本,由于线程的开销也不相同(在ICC++中,堆线程有1种,栈线程有3种),编译器生成的目标代码在运行时刻根据当时的动态绑定以及对象分布情况选择具有最小执行开销的线程版本运行.在ICC++的编译器Concert中称为隐式粒度控制.这种粒度控制使目标程序的规模迅速增大.另外,动态测试和绑定也会损失一些执行效率.2.8　函数调用M entat中的对象成员函数调用都是非阻塞的.M entat规定函数值在引用时阻塞,返回值传送到需要的处理器.这是因为经过对象分布之后,使用函数值的处理器可能不是调用函数的处理器,这种规定和实现减少了通信开销,也提高了函数调用间的并行性.这种实现要求编译器在使用函数值之前插入接收数据的原语,动态地构造了调用之间的依赖关系,这也是M entat运行系统的一个关键技术.在HPC++中,不同上下文之间的函数调用需要上下文标识和全局函数.需要远程引用的函数要事先进行登记,使用者首先获取登记标识,再使用远程上下文标识和函数标识进行调用.调用者随即获得控制权继续执行,返回值用单赋值同步变量保存,仅当调用者读该变量并且返回结果尚未返回时调用者才会阻塞.2.9　全局名字空间全局对象名字空间是指在系统中的对象都有惟一的标识,以便用该标识进行对象间的操作.全局对象名字空间允许数据一致的存取,并将数据和任务的位置分配和函数说明分离开.全局对象名字空间的管理技术不是很复杂.例如,对于U nix机器,可以采用主机IP和UDP端口号等结合在一起作为标识.在考虑对象迁移和容错时,实现起来就复杂一些.例如,可以采用标识名和对象地址映射表来定位系统中的对象,修改系统中的映射表,这样就可以实现对象的迁移,该映射表的存储可以是集中的,也可以是分布的.目前,还没有文献报道支持对象迁移的系统,在文献[2]中指出这是可能要做的工作.pC++中的全局名字空间分配到main()所在的处理器,其他线程不能修改全局名字空间的对象值.3　优化技术这一节主要介绍与并行化密切相关的面向对象系统的优化技术.对于内嵌等非并行的面向对象语言也普遍采用的技术,则侧重讨论其在并行系统中的应用以及和并行相关的方面.3.1　内　嵌内嵌(inline )技术[8]主要应用于分布在相同处理器的对象之间.内嵌可以是对象内嵌或方法调用内嵌.对于以对象为单位用监视器维护对象一致性的语言来说,对象和方法调用的内嵌同时减少了调用开销和一致性维护开销.内嵌对象和调用的一致性可以通过被嵌入的对象的监视器来进行管理.对象内嵌对于使用全局对象名字空间和对象cache 的系统则减少了存储管理和cache 维护的开销.方法调用的内嵌也是为了解决面向对象语言中大量的小函数调用开销的主要方法.内嵌优化是所有面向对象语言都采用的优化技术,在分布式环境下,要求内嵌的对象或内嵌方法的所属对象分配在相同的处理器.3.2　访问区域扩张访问区域扩张(access region ex pansion )优化是ICC ++中采用的优化技术.在分布式计算环境下,由于对象是否分配在相同的处理器上是由运行时刻确定的,并且由于面向对象语言的动态绑定特性,使得有些对象的方法调用只能在运行时刻确定,这种特性使完全在编译时内嵌变得不可能.为了减小函数调用开销,编译器在编译时刻生成内嵌和非内嵌两个版本,运行时再进行访问区域的测试,确定是否符合内嵌条件之后,再选择相应的版本运行.访问区域是指访问目标对象的程序段.这个访问区域测试作为两个不同版本的卫兵(g uar d),具有比较大的开销.为了减小运行时的测试开销,如果访问区域比较小,或访问区域测试位于循环中,则进行访问区域扩张,将小的访问区域合并,或将测试卫兵外提作为循环的前置结点而将原来的循环改造称为两个不同的循环版本.这种优化技术就是访问区域扩张优化.访问区域扩张优化是结合面向对象语言内嵌优化,同时考虑面向对象语言动态绑定特性和对象分布的一种优化技术.访问区域扩张增大了目标程序的规模,动态测试也会损失部分性能.3.3　局部性优化改善访问的局部性,可以减少远程访问和通信开销.这类优化主要包括下面两种:动态指针对齐(dy nam ic pointer alig nment)是循环剥离(strip-mining)和迭代平铺(tiling )技术的推广.通过在编译时编译器构造循环体和函数调用的线程形式的逻辑迭代,在运行时程序的并发结构使这些逻辑迭代可以被动态地记录,再根据运行时的数据访问信息,利用指针对齐来增加数据重用和减少通信延迟.动态指针对齐主要应用于基于指针的计算的循环通信优化.视图缓冲(view caching )利用应用知识和数据访问语义来支持高效的运行时对象缓冲,从而减少维护全局对象一致性的通信和同步开销.视图缓冲设计了专门的低延迟的一致性维护协议.编译器根据应用知识推断系统中对象及其副本的全局状态信息,以减少在运行时获得这些信息的需求.视图缓冲将一致性操作分解为access -grant ,access -revoke ,data -transfer 这3个部分,为这3个部分提供了不同的实现.根据应用信息确定的预定义集合,按照针对特定的访问模式优化结果,编译器选择这些不同实现的最佳组合构成最终的一致性协议代码.4　运行时支持4.1　MDF 虚拟机M entat 中的Mentat 对象语义由M DF 虚拟机支持.虚拟机负责运行时的数据依赖关系测试、M DF 的构造、M DF 的运行、调度、通信和同步.编译器需要与虚拟机配合,生成相应的通信代码和虚拟机交互,以便正确地执行程序.827于勐等:并行面向对象语言综述虚拟机由逻辑网络联接在一起的主机构成,逻辑网络可以是总线(bus)、网格(mesh),也可以是超立方(hypercube)结构.虚拟机由实例化管理器(instantiation,i-m)和标记匹配部件(token matching unit,简称T MU)构成.实例化管理器负责M entat对象的调度,即决定在哪个处理器上实例化对象,并负责具体的实例化对象.T MU负责reg ular对象的标记匹配和在需要时通过实例化管理器来实例化对象.由于采用了虚拟机技术,M entat可以运行在多种操作系统平台上,并且可以很容易地移植到新的操作系统平台上.4.2　自动存储管理自动存储管理是指系统中无用单元的自动回收.尽管这已经是一些程序设计语言,如Java中的特性,但在分布式系统中的自动存储管理还要复杂一些.自动存储管理将程序员从存储管理的细节中解放出来,这使得并行处理复杂分布数据结构成为可能.目前,ICC++的编译器Co ncert支持这项特性.5　总　结关于对几种典型的并行面向对象语言和编译器实现面向对象并行化的特点的比较情况请见表1.Table1　Compar ison o f so me parallel o bject-o rient ed languages表1　几种并行面向对象语言的比较Parallel support M entat　p C++　CC++　HPC++　ICC++Goal of des ign ObjectparallelismDataparallelis m!T as kparallelism∀Heterogeneouspar allelism#Imp lem entoptimiz ation∃Parallel model%M DF SPM D M PM D SPM D M PM D Parallel block&-TEClas s par,parfor#pragma C on c Object aggr egation -Collection---Objectdis tribution Automaticor d irective !Sam e as HPF ∀Automatic #-Au tom aticGlobal pointer ∃-Support %S upport-S ynchr on ize facilities &Sing le assign men tvariable,objectlevelsynchronization ∋Thr eadcooperation (S ingleass ignmentvariab le,function levels ynchron ization)Singleas signm entvariable,countsemap hore,threadcooperation,criticalsection)Object levels ynch ronization)!Rem otein vocatino)∀M DF virtualmachin e)#Not named)∃Not n amedNexu s RM I orCORBA IDL)%Not named并行支持, 设计目标,对象并行,!数据并行,∀任务并行,#异构并行,∃实现优化,%并行模型,&并行程序块, 对象聚集, 对象分布, !自动或指定, ∀同HPF, #自动, ∃全局指针, %支持, &同步机构, ∋单赋值变量,对象级同步, (线程协同,) 单赋值变量,函数级同步,)单赋值变量,计数信号量,线程协同,临界区,)!对象级同步,)∀远程调用,)#M DF虚拟机,)∃未命名,)%NexusRM I或CORBA IDL.面向对象语言要在并行计算中广泛应用还有许多问题需要解决.我们认为这些问题主要集中在以下几个方面:・对于显式并行面向对象语言来说,什么样的并行设施是必需的,编译器和程序员所分担的并行性的描述和实现应进行怎样的折衷?828J ournal of Sof tw ar e　软件学报　2001,12(6)・针对分布式对象计算环境的目标程序的优化技术的开发.・用于高性能计算的通用和专用并行类库的构造.・同时提供对粗粒度和细粒度并行的支持.・同时提供对U M A 和NU MA 的支持.由于并行技术和面向对象技术给计算机技术带来了革命性的进展,我们相信,采用面向对象技术的并行计算是高性能计算发展的必然趋势之一.References :[1]　Grimsh aw , A.S.Eas y-to-U se object-oriented par allel proces sing w ith M entat.IEEE Compu ter,1993,26(5):39～51.[2]　Grimsh aw , A.S.,W eissm an,J.B.,Strayer,W.T.Portable r un-time support for dyn amic object-orien ted parallel proces s-ing .A CM Transactions on Compu ter Systems ,1996,14(2):139～170.[3]　Gan non ,D .,Yang ,S .X .,Beckm an ,P .User guide for a portable par allel C ++programmin g sys tem :pC ++.Tech nicalReport,Indiana U nivers ity,1994.[4]　Carlin,P.,Ch undy,M.,Kess elm an ,C.Th e CC++language definition./ccpp/.[5]　Diw an,S.,J ohns on ,E.,Gann on ,D.HPC++and th e Europa call reification model.ACM Applied Computing Review ,1996,4(1):251～269.[6]　Koelbel ,C .,Lovem an ,D .,Schreiber ,R .,et al .High Performance Fortran Handb ook .Cam bridge ,M A :M IT Pres s ,1994.[7]　Bik , A.J.C.,Gann on, D.B.Automatic exploitin g implicit parallelism in J ava.Concurrency,Practice and E xperience,1997,9(6):576～619.[8]　Chien ,A .,Dolby ,J .,Ganguly ,B .,et al .Sup por tin g h igh level program ming with high perfor man ce :the illinois concertsys tem .In :Gottlieb ,A .,ed .Proceedings of the 2nd International W orks hop on High -Level Parallel Program ming M odels an d S upportive Environments (Work shop at IPPS '97).1997.147～162.[9]　Grimsh aw , A.S.Th e M entat computation m od el ——data-driven support for dynamic object-oriented parallel process ing.Tech nical Report,U nivers ity of Virg inia,Charlottes ville,1993.A Survey of Parallel Object -Oriented Language*Y U M eng ,1,2　ZA N G W an-y u 1,2,　XI E Li 1,2,　G U O M in-y i 31(S tate K e y L abor atory f or Nov el S of tw are T echnology ,N anj ing Univ er sity ,Nanj ing 210093,China );2(De p artment of Compu ter S cienc e and T echnology ,N anj ing Univ er sity ,N anj ing 210093,China );3(S chool of Comp uter S cience and E ngineering ,Aiz u -W akamatsu City ,Fukushima ,J ap an )E-mail:yumeng@ ;min yi@u -aizu.ac.jphttp://w Abstract : T echniques o f par allelizing object -or iented lang uag e ha ve had gr eat pro gr ess in recent year s.T he author s intr oduce t hese new techniques in t he aspects o f pa rallel ex ecutio n m odel,pa rallel facilit ies,o ptimizat ion and r unt ime suppor t mainly based on M entat ,CC ++,pC ++,HPC ++,ICC ++.Analysis and evaluatio n of these techniques are descr ibed and the pro blems that should be r eso lved in the fut ur e ar e po inted out.Key words :　par allel computing ;o bject -o riented lang uages;object distr ibut ion*Received Octob er 23,2000;accepted Febru ary 20,2001Supported by the National High Technology Develop ment Program of Ch ina under Gran t No .863-306-ZT 02-03-01;the Nation-al Natural S cience Foun dation of Chin a under Grant No .69803005829于勐等:并行面向对象语言综述。

实验报告课程名称并行计算机体系结构实验名称并行计算机体系结构实验指导教师纪秋实验日期 _ 2011.4 ______学院计算机学院专业计算机科学与技术学生姓名 _______查隆冬_______ 班级/学号计科0804 /2008011183 成绩 ________ _________并行计算机体系结构实验报告⒈安装Mpich、配置文件、小组互相ping通网络的过程和指令（一）安装Mpich（1）本机插入MPICH光盘，双击桌面的计算机图标->CD-RW/DVD-ROM Drive图标；系统自动挂载cdrom到/media下。

（桌面出现新光盘图标XCAT-MPICH2.即挂载成功）（2）Cp /media/cdrecorder/mpich2-1.0.6.tar.gz /usr;本机拷贝mpich2-1.0.6.tar.gz到/usr目录下（3）Cd /usr ;进入usr目录下（4）Tar zxvf mpich2-1.0.6.tar.gz ;解压mpich2-1.0.6.tar.gz到当前目录（5）cd mpich2-1.0.6 ;进入mpich2-1.0.6目录（6）./configure –enable–f90 –prefix=/opt/mpich ;生成mpi的makefile 和设置mpich路径启用f90编译器（7）make ; 编译（8）make install ;将编译好的文件安装，安装结束后在/opt下生成mpich文件夹(9) which mpdboot ; 查找文件（二）配置环境变量（1）打开终端，输入 vi/etc/bashrc（2）在最后一行与倒数第2行之间输入（用insert键输入）export PATH=/opt/mpich/bin:$PATHexport PATH=/opt/intel/cc/10.0.026/bin:$PATHexport PATH=/opt/intel/fc/10.0.026/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/cc/10.0.026/lib:$LD_LIBRARY_PATH LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/fc/10.0.026/lib:$LD_LIBRARY_PATH按esc键退出；输入:wq （保存退出文件）cat /etc/bashrc ;查看文件(三)小组互相ping通网络的过程和指令（1）设置一个MPD节点配置文件在/root下新建 mpd.hosts文件，打开终端输入:cd /rootvim mpd.hosts ;使用vim文本编辑器（按insert键插入）s06 ;本机的主机号s02s12s17s18按esc键退出；按shift键和输入:wq （保存退出文件）cat /root/mpd.hosts ;查看文件（2）将主机名与相应的IP地址绑定打开终端输入：vi /etc/hosts (输入与保存退出步骤同上) 10.10.10.106 s0610.10.10.102 s0210.10.10.112 s1210.10.10.117 s1710.10.10.118 s18（3）设置两个MPD密码配置文件打开终端输入：(输入与保存退出步骤同上) cd /rootvi mpd.confMPD_SECRETWORD=123456cd /etcvi mpd.confMPD_SECRETWORD=123456(4)用绝对模式修改以下3个文件的权限打开终端输入：cd /etcls –l mpd.confchmod 600 mpd.conf ;修改该文件权限为本机可读、可写，同组和其他人没有任何权限cd /rootls –l mpd.confchmod 600 mpd.conf ;修改该文件权限为本机可读、可写，同组和其他人没有任何权限ls –l mpd.hostschmod 600 mpd.hosts ;修改该文件权限为本机可读、可写，同组和其他人没有任何权限(5)检查本组IP是否已互相连通打开终端输入：ping s02 ;s12、 s17 、s18 同上如连通，则输入ctrl+c 退出(6)启动参与与运算的节点1）首先启动本机mpdboot –n 1 –f mpd.hosts ;1为本机2）查看本机是否已启动s06 10.10.10.106若以启动则退出，输入：mpdallexit⒉编译pi.c小组并行计算π值。

南大最好的十大专业作为中国最古老且享有盛誉的大学之一，南京大学正值备受赞誉的时期。

在教学上，南大以其严谨的学术水平，众多的优秀师资和精心设计的课程而享誉全国。

此外，学校也为学生提供了很多各式各样的选课项目。

这里有十大专业，在同行业的大学里都备受推崇，值得每一位南大学子投身其中学习。

第一，数学。

南大独有的数学教学标准，到处闻名，被誉为“数学之乡”。

这里有一大批杰出的教授，在非凡学术成就和传播新概念方面都称得上不凡。

数学系开设了各类学术讨论会，学术气氛浓厚。

第二，计算机科学与技术。

南大的计算机科学与技术学科是南京地区的首屈一指的计算机专业之一，它拥有顶尖的师资队伍，对学生进行精心培养。

另外，学校也提供了一些设备，如计算机，大数据库和云计算等，使学生可以学习到最先进的科技，并有机会参与技术研究。

第三，物理。

南京大学物理系是最早建立的学科之一，学科水平一直处于全国领先地位。

物理系拥有一支出色的师资队伍，还设有物理实验室，让学生可以尝试实际的科研实验，发掘学科的深奥之处。

第四，化学。

南大的化学学科与教学设施比其他大学都要精良，也是全国著名的化学学院。

化学系拥有全国顶尖的师资队伍，他们的专业知识和研究能力在国际学术界享有盛誉。

学校每年都会招聘一批世界一流科学家，以提升学科水平，同时开设实验室和实践性教学。

第五，会计。

南大的会计学科是全国最具影响力的会计学科之一，它拥有一支高水平的师资队伍，他们拥有超高的学术水平和扎实的教学能力。

另外，学校也提供了一系列会计课程，研究会计学各个方面的问题，使学生可以受益匪浅。

第六，心理学。

心理学是南大的一个研究优势学科，也是全国最受欢迎的学科之一。

学校拥有一支高学历的师资队伍，他们有着丰富的学术知识和研究经验。

学校还设有专业的心理实验室，供学生实验和实践，以提升自身水平。

第七，英语。

南大的英语学科是全国著名的英语学院之一，它的师资队伍拥有雄厚的学术和教学经验，并配备了先进的教学设施，使学生可以充分发挥所长。

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。

计算机科学中的并行计算技术研究并行计算技术是计算机科学领域的一个重要研究方向，它主要研究如何利用多个处理器并行处理多个任务，以提高计算机的性能和效率。

并行计算技术在我国的科技发展中占有重要的地位，下面将从几个方面对并行计算技术进行详细的介绍。

1.并行计算的基本概念并行计算是一种利用多个计算资源同时执行多个任务的方法，其主要目标是提高计算速度和效率。

并行计算可分为时间并行和空间并行两种类型。

时间并行是指在同一时间段内，多个处理器同时执行不同的任务；空间并行是指多个处理器同时执行同一任务的不同部分。

2.并行计算的分类并行计算可以根据其组织结构和应用场景分为多种类型，如分布式并行计算、集群并行计算、对称多处理并行计算、异构并行计算等。

3.并行计算的关键技术并行计算涉及到许多关键技术，如并行算法、并行编程、并行硬件、负载均衡、数据一致性等。

4.并行计算的应用领域并行计算技术在许多领域都有广泛的应用，如科学计算、大数据处理、人工智能、计算机图形学、加密技术等。

5.并行计算的发展趋势随着计算机技术的不断发展，并行计算也在不断进步。

目前，并行计算的发展趋势主要表现在以下几个方面：（1）芯片级并行：随着制程技术的进步，处理器核心数不断增加，单芯片上的并行计算能力不断提高。

（2）分布式并行计算：分布式并行计算已成为解决大规模计算问题的重要手段，如云计算、大数据处理等。

（3）异构并行计算：异构并行计算将CPU、GPU、FPGA等多种类型的处理器进行协同，以提高计算性能。

（4）神经网络并行计算：随着深度学习技术的快速发展，神经网络并行计算成为研究的热点。

6.并行计算在我国的发展并行计算技术在我国的发展历程中取得了许多重要的成果。

我国在并行计算领域的研究始于20世纪70年代，经过几十年的发展，已在并行算法、并行编程、并行硬件等方面取得了一系列的成果。

此外，我国还成功研制了神威·太湖之光等高性能并行计算机，为我国在并行计算领域的发展奠定了基础。

计算机系统结构与并行计算技术导论课程计算机系统结构与并行计算技术导论课程是计算机科学与技术领域的一门重要课程。

本课程旨在介绍计算机系统的组成结构及其原理，并探讨并行计算技术在计算机系统中的应用。

通过学习本课程，学生将对计算机系统的运行机制、硬件组成和性能优化有深入的理解。

一、计算机系统结构概述计算机系统结构是指计算机硬件和软件组成的总体结构，是计算机系统中各个组件之间的联系和相互作用关系。

计算机系统结构包括计算机的层次结构、指令系统和存储系统等方面的内容。

在本课程中，我们将深入探讨这些内容，以便学生能够全面了解计算机系统的组成和工作原理。

1. 计算机层次结构计算机层次结构是一种层次化的设计思想，将计算机系统划分为不同的层次，每个层次都有各自的功能和特点。

常见的计算机层次结构包括冯·诺依曼结构和哈佛结构。

冯·诺依曼结构将存储器和处理器放在同一个空间中，而哈佛结构将存储器和处理器分开。

学生需要了解这些不同的计算机层次结构，并理解它们的优缺点。

2. 指令系统指令系统是计算机的操作指令和数据在计算机内部流动的规则。

指令系统包括指令的格式、编码方式和执行过程等方面的内容。

在本课程中，学生将学习不同类型的指令系统，如CISC（复杂指令集计算机）和RISC（精简指令集计算机）等，以及它们在计算机性能方面的影响。

3. 存储系统存储系统是计算机系统中负责存储程序和数据的组件，包括主存储器、缓存和辅助存储器等。

学生需要了解不同类型存储器的特点，如RAM（随机访问存储器）和ROM（只读存储器）等，以及存储器的层次结构和访问方式等。

二、并行计算技术概述并行计算技术是指在计算过程中使用多个处理器或计算机系统同时工作，以提高计算速度和处理能力。

并行计算技术广泛应用于科学计算、数据分析和人工智能等领域。

在本课程中，我们将介绍并行计算的基本原理和应用技术，以及常见的并行计算模型和算法。

1. 并行计算的基本原理并行计算的基本原理是将计算任务划分成多个子任务，并同时在多个处理器上执行，最后将子任务的结果合并得到最终结果。

并行计算提升计算效率的多核技术随着计算机技术的不断进步和发展，单核处理器面临着越来越大的挑战。

为了提升计算机的性能，人们开始探索并行计算技术，其中多核技术成为了关注的焦点。

本文将介绍并行计算以及多核技术对计算效率提升的作用。

一、并行计算的概念和原理并行计算是指利用多个处理器或计算机同时处理任务，将大任务分解成若干个小任务，并行地进行计算，最后将结果合并得到最终结果。

它的主要原理是任务的拆分和任务的协同处理。

拆分大任务能够提高计算效率，而协同处理则能够确保各个小任务的正确性和一致性。

二、多核技术的介绍多核技术是并行计算的一种重要手段，它通过在一颗集成电路芯片上集成多个处理核心来提高计算能力。

多核技术的出现使得计算机同时可以执行多个任务，从而大幅提升了计算效率。

与传统的单核处理器相比，多核处理器能够同时处理更多的指令流，加快计算速度，提高处理能力。

三、多核技术的优势多核技术相比于传统单核技术，具有以下几个优势：1. 提升计算速度：多核处理器能够同时执行多个指令流，有效利用了计算资源，从而提升了计算速度。

在大规模数据处理和复杂计算任务中，多核技术能够显著缩短计算时间，提高效率。

2. 提高系统吞吐量：多核处理器能够同时处理多个任务，提高了系统的并发性和吞吐量。

无论是在服务器领域还是在个人电脑领域，多核技术都能够提供更好的响应速度和更高的数据处理能力。

3. 节省能源消耗：多核处理器通过合理分配计算资源，避免了闲置资源的浪费，从而节省了能源消耗。

与传统的单核处理器相比，多核技术能够在同等计算能力的情况下降低功耗，减少了计算机的能源开销。

4. 提高系统可靠性：多核处理器具有很好的容错性和冗余性。

当一个核心出现故障时，其他核心仍然可以正常工作，不会导致整个系统崩溃。

这种冗余设计使得多核技术在关键系统和高可靠性应用中具有重要意义。

四、多核技术的应用多核技术在现代计算机系统中得到了广泛应用，包括但不限于以下几个方面：1. 科学计算：在科学计算领域，多核技术能够加速复杂的计算模拟和数据分析。

计算机技术硕士专业学位培养方案专业代码：085211一、培养目标计算机技术工程硕士的培养目标是面向国民经济信息化建设和开展需要、面向企业事业单位对各类计算机应用人才需求，培养高层次实用型、高素质复合型的计算机技术人才。

二、研究方向〔1〕软件自动化与形式化方法〔2〕分布计算与并行处理及新型网络〔3〕系统软件及其信息平安〔4〕新型程序设计与软件方法学〔5〕多媒体技术〔6〕人工智能与知识工程〔7〕机器学习与数据挖掘〔8〕数据库技术〔9〕语言信息处理四、招生对象三、招生对象1．计算机科学与技术专业及相近专业的本科毕业生；2．从事计算机相关工作或相近专业工作，有实践经验的同等学历人员；四、学习年限计算机技术专业硕士实行3年学制。

最常年限为4年。

五、课程设置本专业学分构成为：学位课〔A+B〕= 16学分；选修课〔D〕≧〔16〕学分；总分≧32学分。

1.根据中宣部、教育部的相关通知，A类中“自然辩证法等选修课程〞是指“?自然辩证法概论?或?马克思主义与社会科学方法论?或?马克思主义原著选读?〞3门，我校要求硕士生须在其中任选1门。

2.非计算机类专业本科及同等学力入学者为36学分，须补修本科专业核心课和指定选修课〔具体课程可咨询本科教务员〕，合计4学分。

六、教学方式课堂讲授、课堂讨论、课程论文、课程实习、实习实践〔不少于12个月〕。

七、考核方式1．笔试、口试、读书报告、实习报告、课程论文。

2．中期考核安排在第三学期，考核专业根底理论、对学科动态和前沿的了解、分析问题和解决问题的能力、综合素养、外语水平等。

根据考核成绩向进入硕士毕业设计阶段或中止研究生学习等方向分流。

八、毕业设计1．选择具有较强应用价值的设计课题。

2．严格开题报告制度。

3．加强毕业设计的指导和监督。

4．进行毕业设计的标准性教育。

九、辩论和学位授予根据学位委员会规定的程序和要求，审阅毕业设计，组织辩论委员会，进行辩论、建议是否授予学位。

计算机科学与技术系二〇一四年六月。

计算机体系结构中的并行计算与向量化技术计算机的发展离不开计算能力的提升。

在计算机体系结构中，为了实现更高效、更快速的计算，人们设计了许多并行计算和向量化技术。

本文将从并行计算和向量化技术的原理、应用和发展趋势等方面进行探讨。

一、并行计算技术1. 原理：并行计算技术是指将一个复杂的计算任务分解成若干个子任务，并通过多个处理单元同时执行，从而加速计算过程。

其核心原理是任务的分解和并发执行。

2. 应用：并行计算技术在许多领域都有广泛的应用。

例如，在科学计算领域，通过并行计算可以加速大规模数值模拟和仿真；在图像处理领域，通过并行计算可以实现实时处理和高清图像的处理；在数据分析领域，通过并行计算可以更快地处理大规模数据。

3. 发展趋势：随着计算机硬件的发展和技术的进步，越来越多的计算机系统支持并行计算。

未来的并行计算技术可能会更加强大和灵活，能够处理更加复杂和高性能的计算任务。

二、向量化技术1. 原理：向量化技术是指通过对数据进行向量化操作，将多个数据元素一起进行计算，从而实现高效的数据处理和运算。

其核心原理是将多个标量操作合并为一个向量操作。

2. 应用：向量化技术在许多应用场景都有广泛的应用。

例如，在图像处理领域，通过向量化技术可以高效地处理图像数据；在科学计算领域，通过向量化技术可以加速数值模拟和仿真；在机器学习领域，通过向量化技术可以高效地进行大规模的数据处理等。

3. 发展趋势：随着计算机硬件的发展和技术的进步，越来越多的处理器支持向量化指令集，向量化技术的应用也更加广泛。

未来的向量化技术可能会更加高效和灵活，能够处理更加复杂和大规模的数据。

三、并行计算与向量化技术的结合并行计算和向量化技术有许多共同点，它们都致力于提高计算效率和性能。

因此，在实际应用中，可以将并行计算和向量化技术结合起来，发挥它们的优势。

1. 并行向量计算：通过将向量化的操作分配给不同的处理单元，并行执行，可以实现高效的向量计算。