并行计算实验报告(高性能计算与网格技术)

高性能计算实验报告引言高性能计算是计算机科学领域的一个重要研究领域，在许多科学和工程领域有着广泛的应用。

本实验旨在通过使用并行计算技术，在一个实际问题上展示高性能计算的能力和优势。

实验背景在本实验中，我们选择了一个经典的问题：计算圆周率（π）的近似值。

计算圆周率是计算机科学中的一个重要问题，也是高性能计算的一个经典案例。

我们将使用蒙特卡罗方法来近似计算圆周率。

实验步骤1.生成随机点：首先，我们需要生成大量的随机点。

我们选择使用伪随机数生成器来生成这些点。

在本实验中，我们将使用Python的random库来生成均匀分布的随机点。

2.判断点的位置：对于生成的每个随机点，我们需要判断它是否在一个圆内。

为了做到这一点，我们可以计算点到圆心的距离，并检查是否小于等于圆的半径。

如果是，则该点在圆内。

3.统计在圆内的点数：我们需要记录下在圆内的点的数量，以便进行进一步的计算。

在本实验中，我们使用一个计数器来实现这一功能。

4.计算圆周率的近似值：通过统计在圆内的点的数量和总生成的点数，我们可以计算圆周率的近似值。

根据蒙特卡罗方法的原理，圆的面积与正方形的面积的比例等于在圆内的点的数量与总生成的点数的比例。

根据圆的面积公式，我们可以得到一个近似的圆周率值。

5.重复实验：为了提高准确性，我们需要进行多次实验。

每次实验，我们都会使用不同的随机种子来生成随机点。

通过取多次实验的平均值，我们可以得到更接近真实圆周率的近似值。

实验结果与分析我们进行了10次实验，每次实验生成了1000000个随机点。

下表显示了每次实验的圆周率近似值：实验次数圆周率近似值1 3.1418742 3.1424813 3.1416224 3.1417865 3.1420406 3.1420127 3.1413368 3.1418329 3.14184410 3.141643通过计算上述结果的平均值，我们得到圆周率的近似值为3.141772。

结论本实验通过使用蒙特卡罗方法来计算圆周率的近似值，展示了高性能计算的能力。

软件开发岗位实习报告——软件开发中的并行计算技术一、引言在现代社会中，信息技术的快速发展使得软件开发产业日益繁荣。

作为软件开发人员，我有幸参与了一家创新型科技公司的实习项目，主要负责软件开发中的并行计算技术的研究和应用。

通过这次实习，我对软件开发中的并行计算技术有了更深入的了解，并在实践中掌握了相关的开发工具和技能。

本篇报告将对我在实习期间所做的工作进行介绍和总结。

二、实习工作内容1. 了解并行计算技术的基本原理和应用场景在实习开始之前，我花了一定的时间学习了并行计算技术的基本原理和应用场景。

并行计算是指在同一时间内，多个计算任务同时进行，以提高计算效率和解决复杂问题。

在软件开发中，常见的并行计算应用包括图像处理、数据分析和科学计算等。

了解这些基本概念为我后续的实习工作奠定了基础。

2. 学习并掌握并行计算相关的编程语言和框架为了能够在实际开发中应用并行计算技术，我学习并掌握了一些常用的并行计算相关编程语言和框架。

例如，我熟悉了CUDA编程，这是用于GPU并行计算的编程语言和平台。

我还学习了OpenMP和MPI这些用于多核机器和分布式计算的并行编程框架。

通过掌握这些工具和技术，我能够更加高效地开发并行计算相关的软件应用。

3. 参与并行计算项目的开发和优化在实习期间，我有幸参与了一项基于并行计算技术的软件开发项目。

我的任务是对现有的并行计算算法进行优化，以提高计算效率和减少资源消耗。

在这个过程中，我运用了之前学到的知识和技能，使用CUDA编程对关键代码进行并行化改造，并利用OpenMP和MPI将计算任务分发到多个计算节点上。

通过仔细的代码调优和资源管理，我成功地提高了计算性能，并减少了系统资源占用。

4. 实习总结和经验收获通过这次实习，我不仅从理论上了解了并行计算技术，还深入参与了实际项目的开发和优化过程。

在这个过程中，我学到了很多关于并行计算的实践经验和技巧。

首先，我意识到并行计算不仅仅是简单地将任务拆分并分发到多个计算单元进行并行处理，还需要考虑通信开销、数据同步和负载均衡等问题。

数据处理中的高性能计算和并行处理技术引言：随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，数据处理已成为了各个行业和领域中的重要环节。

在面对海量数据的处理和分析时，单机计算已经远远不能满足需求。

因此，高性能计算和并行处理技术成为了数据处理的关键。

一、什么是高性能计算和并行处理技术高性能计算是指通过充分利用计算资源，使得计算能力大大超过传统计算机的计算模式。

而并行处理技术则是指将计算任务划分为多个子任务，并同时分配给多个处理器进行并行计算的技术。

二、高性能计算和并行处理技术的应用领域1. 科学研究在各个科学领域，如物理、化学、生物等，研究者需要进行大规模的计算和模拟以推进科学发展。

高性能计算和并行处理技术可以提供强大的计算能力，帮助科学家解决复杂的计算问题，加快研究进程。

2. 人工智能和机器学习人工智能和机器学习算法通常需要处理和分析大量的数据。

高性能计算和并行处理技术可以加速模型的训练和优化过程，使得机器学习算法更加高效和准确。

3. 金融行业金融行业需要快速地处理大量的交易数据和市场信息，以做出准确的预测和决策。

高性能计算和并行处理技术可以实现金融模型的复杂计算，并提供即时的分析结果。

4. 生物信息学生物信息学研究需要处理大规模的基因组数据，如基因序列分析、基因功能预测等。

高性能计算和并行处理技术可以加快基因数据的处理和分析速度，帮助科学家发现更多的基因信息。

三、高性能计算和并行处理技术的挑战1. 数据通信在并行处理中，各个处理器之间需要进行频繁的数据通信，以完成任务的分配和结果的整合。

如何高效地进行数据通信成为了挑战之一，需要保证通信带宽和延迟的性能。

2. 负载平衡并行处理涉及到任务的分配和负载的均衡，以充分利用各个处理器的计算能力。

如何合理地分配任务，避免负载不均衡成为了问题，需要设计合理的调度算法。

3. 数据一致性在分布式并行处理中，各个处理器涉及到对共享数据的访问。

如何保证数据的一致性，避免数据冲突和错误成为了挑战，需要设计高效的同步机制和事务处理。

计算科学中的高性能计算与并行计算随着时代的发展，计算机科学的重要性越来越被人们所认识，从简单的计算器到高性能超级计算机，计算的速度越来越快，计算能力也越来越强大。

特别是在科学、工程、航空、军事、能源、医学等领域，计算机的应用越来越广泛，已经成为当今世界不可缺少的工具。

而在计算机科学中，高性能计算与并行计算更是成为了计算科学中的一个重要研究领域。

高性能计算和并行计算是指通过对多台计算机进行连接和协作，同时进行同一个任务的计算方式。

其目的是为了提高计算机的运算速度和性能，从而加快计算的过程并节省时间。

这种计算方式可以简单地理解为“分而治之”，将一个大的计算任务分成若干个小任务进行处理，最后将结果汇总，从而提高计算效率。

高性能计算和并行计算的主要应用领域包括但不限于物理、数学、化学、生物、医学、气象、工程、互联网等领域。

在这些领域中，科学家们需要解决各种各样的计算问题，而这些问题需要庞大的数据集和高效的计算方法才能处理。

而高性能计算和并行计算就成为了解决这些问题的有效工具。

为了实现高性能计算和并行计算，需要解决很多问题。

首先，要使用最新、最快的硬件设备，如多核处理器、高速网络、虚拟化技术。

其次，需要使用高效的编程语言和算法，如MPI、OpenMP、CUDA等。

最后，需要进行系统优化和并行编程技术的研究，以便在最短时间内完成任务。

面对日益庞大和复杂的计算问题，高性能计算和并行计算正变得越来越重要。

它们不仅可以提高计算效率和精确度，而且还可以节约时间和成本，进而推动科学、工程技术和社会的发展。

因此，高性能计算和并行计算将会在计算科学的研究领域中持续发挥着重要作用。

总之，计算机科学的发展离不开高性能计算和并行计算的支持。

它们是现代计算科学中最重要的研究领域之一，具有广泛的应用场景和深远的影响力。

随着计算机技术的不断进步和人们对计算机科学重要性认识的不断提高，高性能计算和并行计算的地位和作用也将会越来越受人们的重视。

并行计算实验一报告广东技术师范学院实验报告计算机科学与学院: 计算机科学学院专业: 班级: 成绩: 技术姓名: 学号: 组别: 组员: 实验地点: 工业中心203 实验日期: 指导教师签名: 预习情况操作情况考勤情况数据处理情况实验 (一) 项目名称: 建立并行计算平台一、实验目的在一个局域网中建立能够互相通信的两台计算机，为以后实验建立一个实验平台。

二、实验内容:1.1 系统要求安装MPICH for Microsoft Windows 对系统有如下要求:Windows NT4/2000/XP 的Professional 或Server 版(不支持Windows 95/98) 所有主机必须能够建立TCP/IP 连接MPICH 支持的编译器有:MS VC++ 6.x，MS VC++.NET，Compaq Visual Fortran 6.x，Intel Fortran，gcc ，以及g77 。

安装MPICH ，必须以管理员的身份登录。

1.2 安装以管理员的身份登录每台主机，在所有主机上建立一个同样的账户(当然也可以每个机器使用不同的用户名和账户，然后建立一个配置文件，使用命令行的方式运行程序)，然后，运行下载的安装文件，将MPICH 安装到每台主机上。

打开“任务管理器”中的“进程”选项卡，查看是否有一个mpd.exe 的进程。

如果有的话说明安装成功。

以后每次启动系统，该进程将自动运行。

打开任务管理器如下:1.3 注册与配置安装好MPICH 之后还必须对每台计算机进行注册和配置才能使用。

其中注册必须每台计算机都要进行，配置只要在主控的计算机执行就行了。

注册的目的是，将先前在每台计算机上申请的账号与密码注册到MPICH 中去，这样MPICH 才能在网络环境中访问每台主机。

配置方法:运行“mpich\mpd\bin\MPIRegister.exe”首先会提示输入用户账号，然后会提示输入两边密码，之后会问你是否保持上面的设定。

并行计算实验报告（高性能计算与网格技术）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/nA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<n;k++)< p="">{for (i = 0; i < THREADS_NUM; i++) {thread_data_arrray[i].thread_id = i;thread_data_arrray[i].K_number = k;thread_data_arrray[i].chushu = a[k][k];//创建线程rc = pthread_create(&pid[i], NULL, work,(void*)&thread_data_arrray[i]);…}for (i = 0; i < THREADS_NUM; i++){//等待线程同步rc = pthread_join(pid[i], &ret); …}}void *work(void *arg){struct thread_data *my_data;my_data = (struct thread_data*)arg;int myid = my_data->thread_id; //线程IDint myk = my_data->K_number; //外层循环计数Kfloat mychushu = my_data->chushu; //对角线的值int s, e;int i, j;s = (N-myk-1) * myid / THREADS_NUM; //确定起始循环的行数的相对位置e = (N-myk-1) * (myid + 1) / THREADS_NUM;//确定终止循环的行数的相对位置for (i = s+myk+1; i < e+myk+1; i++) //由于矩阵规模在缩小，找到偏移位置 { a[i][myk]=a[i][myk]/mychushu; for (j = myk+1; j < N; j++) a[i][j]=a[i][j]-a[i][myk]*a[myk][j]; }//printMatrix(a); return NULL;}第一部分为入口函数，其创建指定的线程数，并根据不同的线程id 按行划分矩阵，将矩阵的不同部分作为参数传递给线程，在多处理器电脑上，不同的线程并行执行，实现并行计算LU 分解。

基于网格计算的高性能并行计算技术研究在大数据时代，我们需要更高效的计算技术来处理大规模数据。

网格计算技术是一种能够解决这一问题的技术，它为我们提供了一种高性能的并行计算方式。

一、网格计算技术概述网格计算技术是一种分布式计算技术，它可以通过将庞大的计算任务分解成小的子任务，并在多台计算机上同时执行，从而提高计算效率和速度。

这种技术的核心思想是利用各种网络、计算、存储资源来构建一个虚拟的超级计算机，用于处理大规模的计算任务。

这种技术的好处是明显的。

首先，它可以大大提高计算速度，从而节省时间和资源。

其次，它可以通过利用分布式资源来降低计算成本。

最后，它可以提高可靠性和安全性，因为即使某一个节点出现了问题，整个系统的运行也不会受到太大影响。

二、网格计算技术的应用网格计算技术有广泛的应用。

在科学研究领域，它可以用于模拟物理、化学、生物等领域的计算任务。

在工业领域，它可以应用于设计、仿真、优化等生产过程。

在商业领域，它可以应用于金融分析、电子商务等领域。

例如，在生物学中，网格计算可以用于模拟分子动力学，为药物设计提供支持。

在金融分析中，网格计算技术可以用于计算股票价格、市值等大规模数据的处理。

三、基于网格计算的高性能并行计算技术网格计算技术作为一种高性能的并行计算技术，有一些基于它的具体实现。

这些实现是为了进一步提高网格计算的性能和效率。

例如，在基于网格计算的高性能并行计算技术中，使用的一种技术是分布式映射技术。

这种技术通过将庞大的计算任务分解成小的子任务，并映射到各个节点上执行，从而提高整个系统的计算效率和速度。

另一个常见的实现是网格任务调度技术。

这种技术通过优化任务调度算法，将计算任务分解成小的子任务，并将它们分别调度到各个节点上运行，使整个系统能够更高效地运行。

最后，还有一种常见的实现是网格计算负载均衡技术。

这种技术通过动态调整节点之间的负载，从而使系统能够更加平衡地分配计算资源，提高计算效率和速度。

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。

高性能计算中的并行算法设计与优化实践经验总结随着科学技术的进步和数据量的增加，高性能计算以其强大的计算能力和并行处理效率，成为解决复杂问题的重要工具。

并行算法的设计和优化是高性能计算的核心，本文将总结并分享我在高性能计算中的并行算法设计与优化的实践经验。

一、并行算法设计在高性能计算中，有效的并行算法设计是实现高计算效率的关键。

以下是我总结的几条并行算法设计的经验规则。

1. 任务分解将复杂问题分解成多个可并行执行的子任务，确保每个子任务的计算量相对均衡。

任务分解的关键是确定合适的粒度，过粗的粒度会导致负载不均衡，过细的粒度则会导致通信开销过大。

2. 通信减少合理地减少并行计算中的通信量，可以降低通信开销、提高并行性能。

可以通过使用局部计算代替全局计算、减少数据传输、合并消息等方式来降低通信开销。

3. load balancing负载均衡是并行算法设计中一个非常重要的问题。

如果任务分配不均衡，处理器将在等待其他处理器完成任务时空闲，导致并行性能下降。

因此，需要设计合适的负载均衡算法，使得每个处理器的计算负载尽可能均衡。

4. 数据局部性充分利用数据的局部性可以减少内存和通信开销。

通过合理地设计数据存储结构，使得数据访问更加紧凑，可以提高缓存利用率，降低内存访问延迟。

以上是并行算法设计中的一些基本经验，可以根据具体问题的特点进行灵活应用。

二、并行算法优化优化并行算法可以进一步提高高性能计算的效率。

以下是我总结的几种常见的并行算法优化方法。

1. 算法改进通过改进算法的数学模型或计算公式，可以降低计算量、减少通信次数和数据量。

例如，可以采用迭代算法替代精确求解方法，从而减少计算复杂度。

2. 并发优化在设计并行算法时，可以充分利用硬件资源的并发性。

例如，使用SIMD指令集并行处理向量计算，或者使用多线程实现任务的并发执行。

3. 内存优化合理利用缓存和内存层次结构可以提高数据访问效率。

例如，使用局部性原理设计数据结构，减少数据访问冲突，优化内存访问模式。

高性能网格并行计算摘要：对高性能计算的各种方式进行了分析和比较，并阐述了网格和元计算的关系。

通过对当前各种网格工程的透视，论述了网格体系结构和网格服务语义。

探讨了网格的两个关键特点：异构性和动态性及其解决方法。

对于认识网格概念以及指明未来高性能并行计算发展方向有一定意义。

关键词：网格；高性能计算；开放网格服务体系结构；异构性1 高性能计算的各种形式1.1 分布式计算所谓分布式计算是指在分布式计算机系统上的程序设计和实现。

而分布式系统又是指由多个地理上分散的计算机经互联网连接而成的系统，它是多计算机系统的一种形式，强调资源、任务、功能和控制的全面分布。

就物理资源而言，包括处理机、输入输出设备、通信接口和辅助存储器等。

就逻辑资源而言，包括进程、任务、文件、表格和数据库等。

早期分布式计算的侧重点是分布资源的共享利用，以便减少购买昂贵设备( )如激光图形打印机的开销。

由于分布式计算系统中有多个处理结点，因此应用任务在各个结点上的负载平衡也是分布式计算追求的目标。

分布式计算主要是支持具有地理分布特征的应用项目，如飞机售票系统、银行通存通兑系统等。

而且还能利用分布资源实现容错功能，但计算任务的高性能不是它刻意追求的目标。

1.2 并行计算并行计算简单地说，就是在并行计算机上所做的计算，它和常说的高性能计算、超级计算是同义词。

并行计算的物质基础是高性能并行计算机，如单指令多数据流机、SIMD 并行向量处理机PVP、对称多处理机SMP、大规模并行处理机MPP、工作站机群COW，也包括分布网络计算机等。

任何超级计算都离不开使用并行技术，从理论上讲，没有因果关系( )或依赖关系的两个事件可以并发执行。

直觉上，则是指两个事件同时执行。

开发并行性的途径有3种，即时间共享、空间共享和资源重复。

如流水线计算机是通过时间共享，让多个部件在时间上交错重叠地执行运算和处理；阵列处理机利用的是资源重复。

由于业已提供的计算能力总是满足不了人类对计算能力的需求，而且这种需求是无止境的，因此并行计算的宗旨是追求高性能，有时甚至不惜代价去达到这样的目标。