天津大学并行计算1

基于SketchUp建筑性能模拟软件的介绍与展望高莹;侯寰宇;吴伟东【摘要】方案设计阶段的建筑性能模拟是实现建筑低能耗目标的关键阶段,基于SketchUp的建筑性能模拟插件的应用为建筑师提供了进行建筑性能分析的可能性.实际应用中由于性能插件信息的专业性和复杂性,其在方案设计阶段的应用并不普遍.通过比较目前基于SketchUp平台的常用建筑性能模拟软件的应用特点,来探讨适应方案设计阶段的性能模拟软件开发的发展趋势.【期刊名称】《建筑技艺》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】3页(P96-98)【关键词】SketchUp;性能模拟软件;插件;方案设计阶段【作者】高莹;侯寰宇;吴伟东【作者单位】大连理工大学建筑与艺术学院;天津大学建筑学院;天津大学建筑学院【正文语种】中文建筑性能模拟软件是预测建筑性能和设计方案优化比较有用的工具，然而大多数性能模拟都在设计的中后期进行。

虽然设计过程中绿色技术工程师介入越来越早，但在早期方案设计阶段，由于能耗模拟的专业性和复杂性，建筑师很难较好地运用能耗模拟工具辅助设计，模拟工具并未在设计的关键阶段发挥作用。

[1]随着可持续绿色建筑议题的不断深化，建筑师也在设计过程中逐渐注重建筑能耗，特别是在方案设计阶段，建筑的形体、空间和表皮都对最终的建筑性能和舒适度水平有很大的影响。

建筑的节能设计不能靠感觉来实现，与计算机辅助设计软件的广泛应用相比，建筑师对于建筑能耗模拟软件的应用还非常有限（此类软件多为具有相关专业知识的工程师所用）。

基于这种情况，许多研究者正试图将建筑能耗模拟工具的使用更贴近建筑师，理想的目标是让建筑师利用建筑能耗模拟，从项目的最初阶段就开始指导建筑设计。

迄今各国都已意识到性能模拟分析的重要性。

从20世纪60年代到今天，随着计算机技术的发展完善和能耗动态模拟分析计算方法的日趋成熟，很多国家都根据自己的特点及要求研发了建筑能耗计算程序，可以便捷地对建筑物进行全年动态模拟。

新工科背景下计算机本科专业人才“并行计算”思维与能力培养途径的探索1. 引言1.1 背景介绍在新工科背景下，计算机本科专业人才的培养逐渐成为教育界关注的热点。

随着信息技术的快速发展和应用领域的不断拓展，计算机本科专业人才的需求量也在不断增加。

传统的计算机专业教育往往难以满足行业的实际需求，尤其是在并行计算领域，学生缺乏相关的思维和能力。

针对新工科背景下计算机本科专业人才的培养，尤其是在并行计算方面的思维和能力，已经成为一个亟待解决的问题。

只有通过深入探讨并实践相应的培养途径，才能更好地培养出适应行业需求的计算机专业人才。

1.2 问题提出在当前新工科背景下，计算机本科专业人才的培养已经成为一个亟待解决的重要问题。

随着科技的不断发展和应用领域的不断拓展，传统的计算机专业教育已经不能满足行业的需求。

其中一个重要问题就是如何培养具有并行计算思维和能力的人才。

.并行计算在当今的科技领域中扮演着至关重要的角色，可以大大提高计算效率和性能。

传统的计算机教育往往忽视了并行计算的重要性，导致学生在毕业后缺乏必要的并行计算思维和能力。

这不仅影响了他们在工作中的表现，也影响了整个行业的发展进步。

我们亟需探索一种适合新工科背景下的计算机本科专业人才“并行计算”思维与能力培养途径。

这不仅是为了满足行业的需求，也是为了培养更加优秀的计算机专业人才，推动整个行业的持续发展。

接下来，我们将从不同的角度对这一问题展开讨论，探索最佳的解决方案。

1.3 研究意义在新工科背景下，计算机本科专业人才“并行计算”思维与能力的培养途径具有重要的研究意义。

随着信息技术的快速发展和应用，计算机本科专业人才在并行计算方面的需求日益增加。

并行计算已成为处理大数据、人工智能、云计算等领域中不可或缺的技术手段，因此培养具备并行计算思维与能力的人才对于满足社会对计算机专业人才的需求具有重要意义。

加强对并行计算思维与能力的培养也有助于提升计算机本科专业人才的综合竞争力。

并行计算与高性能计算近年来，随着计算机技术的不断发展，人们对计算效率的要求也越来越高。

并行计算和高性能计算作为解决效率问题的重要手段，正在被广泛应用于科学研究、工程设计等领域。

本文将对并行计算与高性能计算进行探讨，并分析其在实际应用中的优势和挑战。

一、并行计算的概念和原理1.1 并行计算的定义并行计算是指将一个计算任务划分为多个子任务，并通过多个处理单元同时进行计算的一种计算模式。

它可以大幅提高计算效率。

1.2 并行计算的原理并行计算依赖于处理器的并行能力和通信机制。

多个处理单元可以同时执行不同的子任务，通过互联网络进行通信和数据交换。

二、高性能计算的概念和特点2.1 高性能计算的定义高性能计算是指利用最新的硬件和软件技术，通过提高计算机的运算速度和数据处理能力，实现大规模、复杂问题的高效求解。

2.2 高性能计算的特点高性能计算具有运算速度快、存储容量大、并行处理能力强等特点。

它能够应对复杂问题的计算需求，并提供准确、高效的计算结果。

三、并行计算与高性能计算的关系3.1 并行计算是高性能计算的重要手段并行计算是实现高性能计算的重要手段之一。

通过充分利用并行计算的特点，可以提高计算任务的并行度，从而提高计算效率和性能。

3.2 高性能计算与并行计算相辅相成高性能计算依赖于并行计算的技术支持。

并行计算可以通过划分任务、优化算法等方法，提高高性能计算的效率和性能。

四、并行计算与高性能计算的应用案例4.1 科学研究领域在物理学、化学、天文学等科学研究领域，通过并行计算和高性能计算，可以模拟和计算复杂的物理过程，加速科学研究的进程。

4.2 工程设计领域在航空航天、汽车制造等工程设计领域，通过并行计算和高性能计算，可以对复杂的结构和流体进行数值模拟，提高产品的性能和安全性。

五、并行计算与高性能计算面临的挑战5.1 算法设计与优化并行计算和高性能计算需要设计和优化适合并行计算环境的算法，以提高计算效率和性能。

5.2 数据分布与通信开销在并行计算过程中，数据的分布和通信开销是一个关键问题。

2021年天津大学数据科学与大数据技术专业《计算机组成原理》科目期末试卷B（有答案）一、选择题1、在对破坏性读出的存储器进行读/写操作时，为维持原存信息不变，必须辅以的操作是（）。

A.刷新B.再生C.写保护D.主存校验2、有效容量为128KB的Cache，每块16B，8路组相联。

字节地址为1234567H的单元调入该Cache，其tag应为（）。

A.1234HB.2468HC.048DHD.12345H3、下列为8位移码机器数[x]移，当求[-x]移时，（）将会发生溢出。

A.11111111B.00000000C.10000000D.011l1l114、若x=103，y=-25，则下列表达式采用8位定点补码运算时，会发生溢出的是（）。

A.x+yB.-x+yC.x-yD.x-y5、在原码两位乘中，符号位单独处理，参加操作的数是（）。

A.原码B.绝对值的补码C.补码D.绝对值6、总线的数据传输速率可按公式Q=Wf/N计算，其中Q为总线数据传输速率，W为总线数据宽度（总线位宽/8），f为总线时钟频率，N为完成一次数据传送所需的总线时钟周期个数。

若总线位宽为16位，总线时钟频率为8MHz，完成一次数据传送需2个总线时钟周期，则总线数据传输速率Q为（）。

A.16Mbit/sB.8Mbit/sC.16MB/sD.8MB/s7、为了对n个设备使用总线的请求进行仲裁，如果使用独立请求方式，则需要（）根控制线。

A.nB.log2n+2C.2nD.38、假定编译器对高级语言的某条语句可以编译生成两种不同的指令序列，A、B和C三类指令的CPl和执行两种不同序列所含的三类指令条数见下表。

则以下结论错误的是（）。

I.序列一比序列二少l条指令Ⅱ.序列一比序列二的执行速度快Ⅲ.序列一的总时钟周期数比序列二多1个Ⅳ.序列一的CPI比序列二的CPI大A.I、llB.1、ⅢC. ll、1VD.Ⅱ9、某计算机主频为1.2GHz，其指令分为4类，它们在基准程序中所占比例及CPI如下表所示。

并行计算基础并行计算是指通过同时进行多个计算任务来提高计算机的计算能力和效率。

随着计算机技术的不断发展，越来越多的应用需要处理大规模的数据和复杂的计算任务，传统的串行计算已经不能满足需求，因此并行计算成为了一种重要的解决方案。

本文将介绍并行计算的基础概念、主要应用领域以及常用的并行计算模型。

一、并行计算的基础概念1.1 并行计算的定义并行计算是指在多个处理单元（如CPU、GPU等）同时进行计算任务，以提高计算效率和性能。

1.2 并行计算的优势并行计算具有以下几个主要优势：（1）加速计算：通过同时进行多个计算任务，可以大幅提高计算速度，缩短任务完成时间。

（2）处理大规模数据：并行计算可以有效处理大规模数据，提高数据处理的效率。

（3）解决复杂问题：并行计算可以将复杂的计算问题分解成多个子问题，分别进行计算，然后将结果合并，从而解决复杂问题。

1.3 并行计算的挑战并行计算也面临一些挑战，包括：（1）任务划分和调度：如何将一个大的计算任务划分成多个子任务，并合理调度各个处理单元进行计算，是一个较为复杂的问题。

（2）数据一致性：多个处理单元同时进行计算时，需要确保数据的一致性，避免出现数据竞争和冲突。

（3）通信效率：由于并行计算中各个处理单元之间需要进行通信，通信效率对整体计算性能有较大的影响。

二、并行计算的主要应用领域2.1 科学计算科学计算是并行计算的主要应用领域之一。

例如在天气预报、地震模拟、空气动力学等领域，需要进行大规模的数值模拟和计算，而并行计算可以显著提高计算速度和精度。

2.2 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是处理大规模数据的重要任务，而并行计算可以极大地提高数据处理的效率。

通过并行计算，可以同时对不同的数据进行处理和分析，从而实现更快速、准确的数据挖掘和机器学习。

2.3 图像和视频处理图像和视频处理是另一个需要处理大量数据的领域，例如图像识别、图像处理、视频编解码等。

通过并行计算，可以将图像和视频的处理任务分配给多个处理单元，并行进行处理，从而提高处理速度和效率。

2160286计算机系统结构-天津大学计算机学院天津大学《计算机系统结构》课程教学大纲课程编号：2160286 课程名称：计算机系统结构学时： 40 学分： 2学时分配：授课：28 上机：实验：12 实践：实践（周）：授课学院：计算机学院适用专业：计算机工程先修课程：数字逻辑一．课程的性质与目的该课程介绍计算机的组织与结构，课程目的是向学生展示计算机系统的特性与结构。

通过该课程的学习，使同学掌握计算机体系结构的基本概念，基本理论，包括CPU结构和功能、精简指令集计算机、指令级并行性和超标量处理器、并行处理等内容。

为同学继续深造和就业奠定重要的理论基础。

二．教学基本要求该课程重点讲解计算机的主要结构部件，包括CPU结构和功能、精简指令集计算机、指令级并行性和超标量处理器、并行处理等。

要求学生了解这些部件的基本结构和功能。

并结合在教学、科研中取得的新成果及最新发展，进行讲授。

三．教学内容第1章导论1.1 计算机组织与体系结构1.2 结构和功能1.3 本书概要1.4 网络资源第2章计算机的演变和性能2.1 计算机简史2.2 性能设计2.3 Pentium和PowerPC的演变2.4 参考文献和Web站点2.5 复习题和习题第7章操作系统支持7.1 操作系统概述7.2 调度7.3 存储器管理7.4 Pentium II和PowerPC存储器管理7.5 参考文献和Web站点7.6 复习题和习题第11章CPU的结构和功能11.1 处理器组织11.2 寄存器组织11.3 指令周期11.4 指令流水线技术11.5 Pentium处理器11.6 PowerPC处理器11.7 参考文献11.8 复习题和习题第12章精简指令集计算机12.1 指令执行特征12.2 大寄存器文件的使用12.3 基于编译器的寄存器优化12.4 精简指令集结构123.5 RISC流水线技术12.5 MIPS400012.6 SPARC12.7 RISe与CISC的争论12.8 参考文献12.9 复习题和习题第13章超标量处理器13.1 概述13.2 设计问题13.3 Pentium413.4 PowerPC13.5 MIPS R1000013.6 UltraSPARC13.7 IA-64/Pentium13.8 参考文献13.9 复习题和习题第16章并行处理16.1 多处理器组织16.2 对称多处理器16.3 高速缓存一致性和MESI协议16.4 机群系统16.5 非对称存储器存取16.6 向量计算16.7 参考文献16.8 复习题和习题四．学时分配教学内容授课上机实验实践实践(周) 第1章导论 1第2章计算机的演变和性2能第7章操作系统支持 4第11章CPU的结构和功能 5第12章精简指令集计算4 4机第13章超标量处理器 6第16章并行处理 6 8总计： 28 12五．评价与考核方式平时成绩20%，期末试卷80%六．教材与主要参考资料教材：William Stallings, “Computer Organization and Architecture: Designing for Performance”，Pearson Education, Fifth Edition，2002参考教材：Patterson & Hennessy, "Computer Organization and Design -- The Hardware/Software Interface", Morgan Kaufmann, Fourth Edition,2004制定人：审核人：批准人：批准日期：年月日TU Syllabus for Computer ArchitectureCode:2160286 Title: Computer Architecture Semester Hours: 40Credits:2Semester Hour Structure Lecture ：28 Computer Lab ：Experiment ：12 Practice ：Practice (Week)：Offered by: School of Computer Science and Technologyfor: Computer Engineering Prerequisite: Digital logic1. ObjectiveThis course is about computer organization and architecture. Its purpose is to present the nature and characteristics ofmodern-day computer systems. In this course, students will learn the basic theory and concepts of computer architecture, including CPU structure and function, reduced instruction set computers, instruction-level parallelism and superscalar processors, parallel processing etc.2. Course DescriptionComputer architecture deals with the functionality of all the major components of a computer: ALU, control and data paths, cache and main memory, I/O, interconnections etc. The programmer's view of the instruction set and user interface will be considered along with CPU structure and function, instruction-level parallelism and superscalar processors, parallel processing and a multitude of performance issues and trade-offs. The main focus will be on the following topics: performance measures of computer systems, CPU design, pipelining, RISC computers and parallel programming. 3. TopicsChapter 1 Introduction1.1 Organization and Architecture 1.2 Structure and Function 1.3 Outline of the Book 1.4 Internet and Web ResourcesChapter 2 Computer Evolution and Performance2.1 A Brief History of Computers2.2 Designing for Performance2.3 Pentium and PowerPC Evolution2.4 Recommended Reading and Web Sites2.5 ProblemsChapter 7 Operating System Support7.1 Operating System Overview7.2 Scheduling7.3 Memory Management7.4 Pentium II and PowerPC Memory Management7.5 Recommended Reading and Web Sites7.6 ProblemsChapter 11 CPU Structure and Function11.1 Processor Organization11.2 Register Organization11.3 The Instruction Cycle11.4 Instruction Pipelining11.5 The Pentium Processor11.6 The PowerPC Processor11.7 Recommended Reading11.8 ProblemsChapter 12 Reduced Instruction Set Computers (RISCs)12.1 Instruction Execution Characteristics12.2 The Use of a Large Register File12.3 Compiler-Based Register Optimization12.4 Reduced Instruction Set Architecture12.5 RISC Pipelining12.6 MIPS R400012.7 SPARC12.8 The RISC versus CISC Controversy12.9 Recommended Reading12.10 ProblemsChapter 13 Instruction-Level Parallelism and Superscalar Processors13.1 Overview13.2 Design Issues13.3 Pentium II13.4 PowerPC13.5 MIPS R1000013.6 UltraSPARC-II13.7 IA-64/Merced13.8 Recommended Reading13.9 ProblemsChapter 16 Parallel Processing16.1 Multiple Processor Organizations16.2 Symmetric Multiprocessors16.3 Cache Coherence and the MESI Protocol 16.4 Clusters16.5 Nonuniform Memory Access16.6 Vector Computation16.7 Recommended Reading and Web Sites 16.8 Problems4. Semester Hour StructureTopics Lecture ComputerLab.ExperimentPracticePractice (Week)Chapter 1 Introduction 1Chapter 2 Computer Evolution and Performance 2 Chapter 7 Operating SystemSupport4 Chapter 11 CPU Structureand Function 5Chapter 12 Reduced Instruction Set Computers(RISCs)4 4Chapter 13 Instruction-Level Parallelism and SuperscalarProcessors 6Chapter 16 ParallelProcessing6 8Sum: 28 125. GradingCoursework will be weighted as follows: 1. Final exam: 80% 2. Homework: 20%6. Text-Book & Additional ReadingsTextbook: William Stallings, “Computer Organization and Architecture: Designing for Performance”， Pearson Education, Fifth Edition, 2002Additional reading: Patterson & Hennessy, "Computer Organization and Design -- The Hardware/Software Interface", Morgan Kaufmann, Fourth Edition, 2004Constitutor: Reviewer: Authorizor: Date:。

如何进行并行计算与高性能计算并行计算和高性能计算在现代科学和工程领域中扮演着重要的角色。

通过同时使用多个处理器或计算资源，可以大幅提高计算速度和效率，使得复杂的问题可以更快地得到解决。

本文将介绍如何进行并行计算和高性能计算，包括并行计算的基本原理、主要技术和应用场景。

一、并行计算的基本原理并行计算是指同时使用多个处理器或计算资源来执行一个任务，以提高计算速度和效率。

其基本原理包括任务分解、数据分割和结果合并三个步骤。

1. 任务分解任务分解是将一个复杂的计算任务分解为多个独立的子任务，每个子任务可以在独立的处理器或计算资源上进行并发计算。

任务分解需要考虑任务之间的依赖关系和负载均衡，以确保各个子任务能够平均分配，并能够在没有依赖关系的情况下并行执行。

2. 数据分割数据分割是将输入数据划分为多个子数据集，每个子数据集由一个或多个处理器或计算资源处理。

数据分割需要考虑数据的划分方式和数据之间的依赖关系，以确保数据可以被并行计算，并将计算结果按照规定的方式整合。

3. 结果合并结果合并是将各个子任务的计算结果按照规定的方式进行合并，得到最终的计算结果。

结果合并需要考虑计算结果的依赖关系和合并方式，以确保计算结果的正确性和完整性。

二、并行计算的主要技术并行计算包括共享内存并行计算和分布式内存并行计算两种主要技术。

1. 共享内存并行计算共享内存并行计算是指多个处理器或计算资源共享同一个内存空间，通过读写共享内存实现数据交换和任务协调。

共享内存并行计算需要考虑数据的同步和互斥，以避免数据冲突和计算错误。

2. 分布式内存并行计算分布式内存并行计算是指多个处理器或计算资源通过网络互联，各自拥有独立的内存空间，通过消息传递实现数据交换和任务协调。

分布式内存并行计算需要考虑数据分割和通信开销，以确保数据能够按照指定的方式进行传递和合并。

三、并行计算的应用场景并行计算广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域，可以加速计算任务的执行和提高计算的效率。

学习并行计算的基础知识并行计算是一项关键的计算机科学领域技术，它将任务分解为小的子任务，然后在多个处理器上同时执行这些子任务。

并行计算的概念源自于对计算效率的追求，因为串行计算往往无法满足日益增长的计算需求。

本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、优点、应用和一些相关概念。

在简单了解并行计算的概念之前，我们先来明确串行计算和并行计算的区别。

串行计算即直接按照任务的顺序逐一执行，而并行计算则将任务分成多个子任务，在多个处理器上同时执行，从而提高整体的计算效率。

并行计算通过同时使用多个处理器，可以在短时间内完成更多的工作，极大地提高了计算速度和吞吐量。

并行计算有许多优点，首先是明显的性能提升。

并行计算可以将单一任务分解为多个子任务，在多个处理器上并行执行，所以相较于串行计算，它可以更快地完成任务。

其次，并行计算提高了系统的可用性和可靠性。

当一个处理器发生故障时，其他处理器仍然可以正常工作，从而保证整个系统的运行。

另外，并行计算还可以处理大规模的数据和复杂的计算问题，从而使得在科学、工程和商业领域等各个领域都能够得到广泛应用。

并行计算的应用广泛且多样。

在科学领域，各种模拟和数据处理问题都可以通过并行计算来解决，如天气预报、地球物理学模拟等。

在工程领域，并行计算可以用于设计和仿真各种产品，如飞机、汽车等。

在商业领域，比如金融业，由于需要处理大量的数据和进行复杂的风险评估，所以对并行计算有着很高的需求。

为了更好地理解并行计算，有几个相关的概念需要了解。

首先是任务并行和数据并行。

任务并行是将一个大任务分解为多个小任务，并行地执行，各个子任务之间相互独立；而数据并行是将一个大的数据集分成多个小的数据集，然后在多个处理器上同时处理。

其次是同步和异步。

同步即任务之间需要相互等待，一旦一个任务完成，其他任务才能继续执行；而异步则是任务可以独立执行，不需要等待其他任务的完成。

最后是并行计算的挑战，如任务的调度、数据的通信和负载均衡等问题都是需要解决的难题。

并行计算基础知识并行计算是一种在多个处理单元（计算机中的CPU、GPU等）上同时执行多个计算任务的计算模式。

它与串行计算相对，串行计算是一种按照任务的顺序依次执行的计算模式。

并行计算的出现主要是为了解决串行计算中无法处理大规模数据和复杂任务的问题。

并行计算的基础知识主要包括以下几个关键概念：并行性、并行度、并行计算模型和并行计算的具体实现。

下面将逐一介绍。

首先是并行性。

并行性是指计算任务中可以同时执行的操作的数量。

通常情况下，计算任务可以分解为多个单独的子任务，并且这些子任务之间可以独立执行。

如果计算任务中有多个这样的子任务，就可以实现并行计算。

其次是并行度。

并行度是用于衡量并行计算系统的处理能力的指标。

它通常用并行计算系统中的处理单元数量来表示。

如果并行计算系统中的处理单元数量多，那么可以同时执行更多的子任务，从而提高并行度。

并行度越高，系统的处理能力越强。

然后是并行计算模型。

并行计算模型是一种用于描述并行计算任务的框架或模板。

常见的并行计算模型有：单指令多数据（SIMD）、多指令多数据（MIMD）和数据流模型等。

其中，SIMD模型是指多个处理单元执行相同指令但对不同数据进行操作；MIMD模型是指多个处理单元分别执行不同指令且对不同数据进行操作；数据流模型是指计算任务中的操作根据数据可用性来执行，即只处理当前可用的数据。

不同的并行计算模型适用于不同的应用场景，可以根据具体需求选择适合的模型。

最后是并行计算的具体实现。

实现并行计算有多种方法，常见的有共享内存模型和分布式内存模型。

共享内存模型是指多个处理单元共享同一块内存空间，在操作时可以直接访问该内存空间中的数据；分布式内存模型是指每个处理单元都有自己的独立内存，要进行数据交换时需要通过网络进行通信。

根据具体的问题和系统特性，选择适合的并行计算实现方法。

总结起来，了解并行计算的基础知识是理解和应用并行计算的重要前置条件。

掌握并行性、并行度、并行计算模型和具体实现方法，可以帮助我们更好地设计和编写并行计算程序，提高计算任务的效率和处理能力，从而更好地满足大数据和复杂任务处理的需要。

电力系统电磁暂态仿真算法研究进展王成山1,李　鹏1,王立伟2(1.天津大学电力系统仿真控制教育部重点实验室,天津市300072;2.University of British Columbia ,Vancouver ,Canada )摘要:回顾了基于节点分析的电磁暂态仿真算法的理论基础,在此基础上分析了算法在应用中遇到的问题和挑战,并分别从模型的扩展、计算精度的改进、速度的提高等几个方面介绍了电磁暂态仿真算法所取得的研究进展。

关键词:电磁暂态;仿真;节点分析;插值;梯形法中图分类号:TM743收稿日期:2008209209;修回日期:2009201207。

国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2009CB219700);国家自然科学基金资助项目(50595412,50625722)。

0　引言作为电力系统仿真的重要组成部分,电磁暂态仿真具有现象刻画准确、应用广泛、数值稳定性好等特点,并与机电暂态仿真共同构成了电力系统暂态仿真的基础,其应用涵盖了电力系统规划、设计、运行及科学研究的各个方面,是了解电力系统暂态复杂行为的必要工具。

与机电暂态仿真不同,电磁暂态仿真在精确的电路层面上对系统元件进行建模、分析,并计算得到各种暂态响应的时域波形。

这使得电磁暂态仿真从模型、算法到计算结果都有别于机电暂态仿真。

电磁暂态仿真最初用于电力系统过电压计算、绝缘配合、次同步谐振、谐波分析、保护及控制装置建模、FACTS 与HVDC 等方面的研究,其基本理论与方法由Dommel 于20世纪60年代末提出[122]。

近年来,电磁暂态仿真也被广泛用于包括大型风力发电和分布式发电在内的各种新型电能生产方式的研究中[324]。

针对不同类型的应用,电磁暂态仿真可分为离线仿真工具和实时仿真器。

离线仿真工具包括各种常见的软件包,如EM TP 2RV ,A TP ,EM TDC ,Micro Tran 等,它们可安装在普通PC 机或工作站上,面向对时间没有严格要求的各种情况下的仿真计算,尽管这些软件都采用了高效的数值算法,但通常来说,仿真计算时间要远多于所研究暂态现象的持续时间。

并行计算基础知识并行计算是一种同时执行多个计算任务的方法，它旨在提高计算机系统的处理能力和效率。

通过利用多个处理器、计算单元或者计算机集群的并行性，可以更快地完成复杂的计算任务。

本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、分类、原理以及应用。

一、并行计算的定义并行计算是指利用多个计算资源（如多个处理器、计算单元或者计算机集群）同时执行多个计算任务的计算方法。

与串行计算相比，串行计算是按照指定的顺序逐个执行计算任务。

而并行计算则是将计算任务分成多个子任务，每个子任务由不同的计算资源并行处理，并在一定程度上重叠执行，从而提高计算速度和效率。

二、并行计算的分类根据计算资源的多样性和通信方式的不同，可以将并行计算分为以下几种类型：1. 硬件并行计算：指利用多个处理器或计算单元进行并行计算。

这种并行计算方式常用于高性能计算领域，例如超级计算机和并行处理器。

2. 软件并行计算：指通过软件技术实现的并行计算。

常见的软件并行计算技术包括多线程、并行算法和分布式计算等。

3. 分布式计算：指通过网络连接远程计算机资源进行并行计算。

这种并行计算方式常用于云计算和大规模数据处理领域，例如分布式数据库和分布式文件系统等。

三、并行计算的原理并行计算依赖于任务的分解和调度，以及计算资源之间的通信和同步。

具体原理如下：1. 任务分解和调度：将主要任务分解成多个子任务，并分配给不同的计算资源进行并行处理。

任务分解和调度需要考虑任务之间的依赖关系、负载均衡和任务调度算法等因素。

2. 计算资源通信和同步：在并行计算过程中，不同计算资源之间需要进行通信和同步，以便共享数据和协调计算任务。

通信和同步方法常用的有消息传递、共享内存和分布式存储等。

四、并行计算的应用并行计算在各个领域都有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用领域：1. 科学计算：并行计算在科学研究中得到了广泛应用，例如天气预报模拟、蛋白质折叠模拟和基因组序列分析等。

2. 图像处理：并行计算可用于图像处理领域，例如图像分割、图像压缩和图像识别等，以提高处理速度和精度。

高性能计算中的并行计算技术在当今科技快速发展的时代，高性能计算（High Performance Computing，HPC）在各个领域中起着重要的作用。

而并行计算技术正是高性能计算的核心。

本文将介绍高性能计算中的并行计算技术，并探讨其在各个领域中的应用。

一、并行计算技术概述1.1 并行计算的定义并行计算是指将一个大问题分解成多个小问题，并利用多台计算机或者计算机内的多个处理器同时处理这些小问题的计算方式。

并行计算可以充分利用计算资源，提高计算效率。

1.2 并行计算的分类根据计算机体系结构和并行计算方式的不同，可以将并行计算分为共享内存并行计算和分布式内存并行计算。

1.2.1 共享内存并行计算共享内存并行计算是指多个处理器共享同一个物理地址空间，并通过读写共享内存进行通信与同步。

1.2.2 分布式内存并行计算分布式内存并行计算是指多个处理器拥有各自独立的物理地址空间，通过消息传递机制进行通信与同步。

二、并行计算技术在科学计算中的应用高性能计算的主要应用领域之一是科学计算。

在物理、化学、生物等科学领域，高性能计算可以大大加快计算速度，提高科学研究的效率。

2.1 分子模拟在分子模拟领域，通过并行计算技术，可以模拟分子系统的动力学行为，如蛋白质的折叠和分子反应的模拟等。

并行计算可以充分利用多个处理器的计算能力，大大加快分子模拟的速度。

2.2 天体物理学在天体物理学领域，通过并行计算技术，可以模拟宇宙中恒星的演化、行星的形成等复杂过程。

并行计算可以提供足够的计算能力，以处理模型中的大规模数据。

2.3 石油勘探在石油勘探领域，通过并行计算技术，可以进行地震波模拟，以确定潜在石油区域的地下结构。

并行计算可以充分利用多个处理器的计算能力，加速地震波传播的计算过程。

三、并行计算技术在工程领域中的应用并行计算技术在工程领域中也有着广泛的应用。

无论是航空航天、汽车工程还是建筑工程，高性能计算都发挥着重要作用。

3.1 航空航天工程在航空航天工程领域，通过并行计算技术可以模拟飞行器在大气中的流动情况，优化飞行器的设计，提高其性能和安全性。

教学大纲课程名称：并行计算预修课程：计算机体系结构、数据结构等开课学期：总学时：60学分：大纲撰写人：陈国良、徐云、孙广中一、教学目标及要求本课程是为计算机科学与技术专业的高年级本科生开设的专业课，也可作为面向科学和工程计算的非计算机专业的高年级本科生和研究生的选修课程。

通过此课程的学习，可使学生了解和掌握计算机学科中以及大型科学与工程问题中的基本的并行与分布计算方法及其软硬基础。

二、教学重点和难点重点：并行计算机系统结构、模型、互连方式和性能评价，并行计算模型，并行算法设计策略、基本设计技术和PCAM设计方法学，典型的并行数值算法，并行程序设计等。

难点：并行结构模型和计算模型的理解，并行算法基本设计技术，并行数值算法等。

三、教材及主要参考书教材陈国良，《并行计算：结构，算法，编程》，北京：高教出版社，1999(初版)，2003(修订版)主要参考书：1.陈国良等，《并行计算机体系结构》，北京：高教出版社，20022.陈国良，《并行算法的设计与分析》，北京：高教出版社，2002 (修订版)3.陈国良等，《并行算法实践》，北京：高教出版社，20034.Barry Wilkinson等，陆鑫达等译，《并行程序设计》，北京：机械工业出版社，2001四、课程章节及学时分配第一部分并行计算硬件基础1.并行计算机系统结构和模型4课时(1)并行计算机系统结构(PVP、SMP、MPP、DSM、COW)。

(2)并行计算机存储器访问模型(UMA、NUMA、COMA、NORMA)。

2.并行计算机系统互连4课时(1)系统互连技术(节点内的互连：总线，开关，Buses，switches；节点间的互连：SAN；系统间的互连：LAN，MAN，WAN）。

(2)互连网络拓扑(静态互连网络：LA，RC，MC，TC，HC，CCC；动态互连网络：Buses，crossbar，MINI)。

标准网络（FDDI、ATM、SCI）。

3.并行系统性能评价4课时(1)加速比（Amdahl负载固定加速定律；Gustafson负载可扩放加速定律；Sun和Ni存储受限加速定律）。

并行计算的基本概念
并行计算是指将单个复杂任务分解成许多简单子任务，通过多台计算
机同时运行这些子任务来实现快速计算的计算技术。

它有助于提高处理复
杂多媒体信息，大型数据库，模拟和建模等应用程序的性能。

并行计算与传统的串行计算有很大的不同。

串行计算只使用一台计算
机来处理由许多简单计算步骤构成的一个复杂任务，按顺序完成每一步。

相比之下，并行计算使用多台计算机来完成复杂任务，每台计算机负责一
个或多个不同的计算步骤，可以提高计算效率，缩短任务的完成时间。

并行计算需要为不同任务分配不同的计算资源，并根据任务之间的约
束关系来调整计算资源，以确保任务的有效完成。

计算资源的调整称为负
载均衡，是并行算法设计中的一个重要问题。

为了实现高效率的并行计算，还需要一种机制来管理并行计算的资源，以便及时响应计算任务的变化。

这种机制称为资源管理，可以由中央控制
器或一组分布式的子系统共同完成。

并行计算是一种高效利用计算资源的技术，它按照系统性的方法，将
复杂的计算问题分解成若干个简单的计算任务，然后分别由一组甚至几组
由多台计算机并行处理。

网络并行超级计算系统THNPSC-1李三立;都志辉;马群生;王小鸽【期刊名称】《计算机学报》【年(卷),期】2001(024)006【摘要】Networked parallel computing system NPCS (sometimes termed as cluster computing system) has become increasingly important in high performance computing. This paper describes a networked parallel supercomputer THNPSC-1 built at Tsinghua University. It consists of 16 dual pentium III SMP nodes. It employs two kinds of high speed interconnection networks. One is custom designed crossbar switch network THNet with dynamic arbitration and routing capability, built by Tsinghua University. The other is a 100Mbps Ethernet. The crossbar switch THSwitch of the THNet is built on the basis of Altera FPGA chips with 150,000 gates, and THNet also contains the network adapters THNIA. THNet is able to provide 1.056 Gbps data transmission rate for each port, and the aggregate bandwidth can reach 8.4 Gbps. By using the technique of fixed user message buffer management and extend active message ［9］, THNet carried out the user level message passing, bypassing the operation system with zero data copy. The measurement indicates that communication latency of message passing can be reduced to 8 Microsecond. The software of THNet includes the driver of THNIA, and the library for supporting the user-level communication. This paper also givesa comparison with the related work, and depicts the applications of THNPSC-1.%网络并行计算（也称集群式计算）是实现高性能计算的重要方式，该文介绍了一个清华大学研制的网络并行超级计算系统THNPSC-1.它是由Pentium III SMP计算结点组成；网络互联采用两种高速网：一种是自制的具有动态仲裁与路由寻经的交叉开关网络THNet,另一种是100Mpbs的Ethernet. THNet中的交叉开关THSwitch是用15万门的ALTERA FPGA芯片构成，THNet还包括具有DMA引擎的网络适配器THNIA.THNet每一端口可以提供数据传输率为1.056Gbps, 其聚合频宽可达8.4Gbps；采用固定用户缓冲和扩展的主动消息传递等方法，THNet执行用户层的消息传递，旁路操作系统的系统调用，做到零拷贝的消息传递.乒乓测试结果表明：单向消息传递延迟可减少到8μs. THNet软件包括THNIA驱动程序和支持用户层通信的函数库.此文对相关工作进行了简要对比，并说明了该系统的应用情况.【总页数】6页(P627-632)【作者】李三立;都志辉;马群生;王小鸽【作者单位】清华大学计算机科学与技术系;清华大学计算机科学与技术系;清华大学计算机科学与技术系;清华大学计算机科学与技术系【正文语种】中文【中图分类】TP302【相关文献】1.基于MPI的网络并行计算系统构建及分析 [J], 张克非;梅栴;赵振江2.基于MPI的网络并行计算系统构建及分析 [J], 张克非;梅栴;赵振江3.网络并行计算系统的消息存储器网络接口设计 [J], 武剑锋;李三立;戈弋4.MPI网络并行计算系统通信性能及并行计算性能的研究 [J], 孟杰;孙彤5.嵌入式网络分布式负载任务并行计算系统设计 [J], 熊聪聪;冯阔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。