面向互联网计算资源共享的并行程序设计环境

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。

并行程序设计开题一、研究背景和意义并行程序设计是计算机科学领域的一个重要研究方向，随着计算机技术的不断发展，多核处理器和分布式系统的广泛应用，越来越多的计算任务需要通过并行计算来提升效率。

并行程序设计的目标是充分利用计算资源，通过将任务分解为多个子任务，同时在多个处理器上执行，从而加速计算过程。

并行程序设计涉及到许多关键技术，包括任务划分与调度、数据同步与通信、并行算法设计等。

它不仅对科学计算、图像处理等科研领域有着重要意义，也在工业生产、企业决策等方面发挥关键作用。

因此，深入研究并行程序设计具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、研究目标和内容本次研究的目标是设计高效可靠的并行程序，并解决目前并行程序设计中存在的一些挑战和问题。

具体研究内容包括以下几个方面：1. 并行任务划分与调度：研究如何将大规模计算任务划分为多个可并行执行的子任务，并通过有效的调度算法将这些子任务分配到不同的处理器上，以实现最优的计算资源利用率。

2. 数据同步与通信：研究在并行计算中如何实现并行任务之间的数据同步和通信，包括消息传递机制、共享内存机制等。

通过合理地设计数据同步与通信机制，可以降低并行计算系统的通信开销，提高计算效率。

3. 并行算法设计：研究在并行计算环境下如何设计高效的并行算法，充分利用多个处理器的计算能力。

通过并行算法的设计，可以提高计算任务的处理速度，缩短计算时间。

4. 性能分析与优化：对设计的并行程序进行性能分析，找出性能瓶颈，并提出相应的优化策略。

通过性能分析与优化，可以进一步提高并行程序的执行效率和性能。

三、研究方法和计划本次研究将采用实验和理论相结合的方法，通过构建并行计算系统、实现并行算法以及进行性能测试与分析等环节，逐步解决研究内容中的各项问题。

研究计划包括以下几个阶段：1. 背景调研和理论学习：对并行程序设计的相关理论进行学习和调研，熟悉并行计算的基本概念、方法和技术。

2. 系统设计与实现：设计并构建并行计算系统，包括任务管理模块、调度算法模块、同步通信模块等。

并行程序设计原理随着计算机技术的飞速发展，计算机系统的处理能力不断提高，但是单个处理器的性能已经无法满足现代应用的大量计算需求。

人们开始将多个处理器组成一个并行计算机系统，以提高处理能力。

并行计算机系统具有多个处理器，并且这些处理器能够同时处理不同的任务，从而提高计算能力。

利用并行计算机系统开发并行程序需要特定的技术和方法。

本文将介绍并行程序设计的原理。

1. 并行处理的基本原理并行处理是指多个处理器同时执行不同的任务。

在并行计算机系统中，每个处理器都可以独立地执行任务，而这些处理器之间通过共享存储器进行通信和数据交换。

（1）任务分配：并行处理需要将任务分配给多个处理器，以实现多个处理器的协同工作。

（2）通信与同步：并行处理需要处理器之间进行通信和同步，确保数据的正确性和计算的一致性。

（3）负载均衡：在并行计算机系统中，要保证所有处理器都得到合理的任务分配，以实现尽可能平衡的负载，从而提高整个系统的效率和性能。

2. 并行程序的基本特点并行程序具有一下几个特点：（1）可扩展性：并行程序可以随着处理器数量的不断增加而提高计算能力，形成高性能的计算机系统。

（2）复杂性：并行程序处理的问题一般比串行程序复杂，需要更多的算法和技巧，也需要更加严格的编程规范和方法。

（3）可重复性：并行程序的结果应该是可重复的，即在多次执行相同的任务时得到相同的结果。

（4）可移植性：并行程序应该具有可移植性，即可以在不同的计算机系统中执行，而不需要对程序进行太多的修改。

（1）分解问题：设计并行程序需要将整个问题分解成多个子问题，以方便并行计算。

（2）任务调度：设计并行程序需要合理地安排任务的执行顺序，以尽可能避免处理器的空闲时间，提高计算效率。

4. 并行程序的设计方法在设计并行程序时，需要遵循一些基本的方法：（1）数据并行：数据并行是指将数据分成多个部分，分配给不同的处理器并行处理。

这种方法适用于数据独立性较强的问题。

（4）管道并行：管道并行是指将整个计算过程分成多个部分，每个部分交替执行。

并行处理技术摘要：并行处理计算机是计算机设计的未来。

当代面临着的重大科学技术问题要依赖于计算技术协助解决，一方面要作大型计算以得到更精确的解，另一方面要作计算机模拟，以便进一步了解所探讨问题的结构与运动规律。

这两个方面都离不开并行处理技术。

虽然许多人都认识到并行处理技术的重要性，但并行处理技术的发展道路并不平坦。

从70年代到90年代中期，中间几起几落，究其原因，就是并行计算技术仍然遇到若干困难，使其无法推广应用。

这其中既有软件方面的（并行程序设计）问题，也有硬件方面（并行处理机）的原因。

本文主要从并行程序设计和并行处理机两方面对并行处理技术进行了简要的介绍。

关键词：并行处理技术、并行处理机、并行程序引言人类对计算能力的需求是永无止境的，而在各种类型的计算系统中，超级计算机的性能最高。

90年代以来，超级计算机在工业、商业和设计等民用领域的重要性越来越明显了。

因此，超级计算机的发展，不仅会深刻地改变产品和材料的设计方法，改变研究和实验的方式，而且将逐步影响人们的生活方式。

超级计算机已经成为体现一个国家经济和国防力量的重要标志。

20多年来，超级计算机的工作频率只提高了将近10倍，而峰值速度却提高了1万倍。

这说明，主要的性能改善来自结构的进步，尤其是来自各种形式的并行处理技术。

但是，超级计算机的用户们关心的并不是系统在理论上的最高速度，而是实际解题所需要的时间和程序设计及移植的工作量。

并行处理是提高计算机系统性能的重要途径。

目前几乎所有的高性能计算机系统，都或多或少地采用了并行处理技术。

本文将就并行处理技术做简要的介绍。

何为并行并行性主要是指同时性或并发性，并行处理是指对一种相对于串行处理的处理方式，它着重开发计算过程中存在的并发事件。

并行性通常划分为作业级、任务级、例行程序或子程序级、循环和迭代级以及语句和指令级。

作业级的层次高，并行处理粒度粗。

粗粒度开并行性开发主要采用MIMD方式，而细粒度并行性开发则主要采用SIMD方式。

并行程序设计心得在当前高速发展的计算机科学领域中，并行程序设计已成为一个重要的研究方向。

并行程序设计有助于提高计算机程序的执行效率和性能，使程序能够更好地利用计算机的多个处理器核心，从而加快程序的运行速度。

通过对并行程序设计的学习和实践，我总结了一些心得体会。

首先，对于并行程序设计来说，最重要的是任务的拆分和调度。

并行程序设计的核心思想是将一个大问题分解成多个小问题，然后将这些小问题并行地分配给多个处理器核心进行处理。

在进行任务拆分时，我们需要考虑各个子任务之间的数据依赖关系，确保拆分后的任务之间没有数据竞争或冲突。

同时，还需要考虑任务之间的负载均衡，尽量保证每个处理器核心的负载相对均衡，避免出现一些处理器核心负载过重而造成整个程序的性能下降。

其次，合理选择并行算法和数据结构也是并行程序设计的重要一环。

在并行程序设计中，我们需要根据任务的特点和需求，选择适合并行处理的算法和数据结构。

一些经典的串行算法在并行化之后，并不能达到预期的性能提升，甚至可能出现性能下降的情况。

因此，我们需要深入理解并行算法和数据结构的原理，合理地选择适用于并行程序设计的算法和数据结构。

此外，对于并行程序设计来说，对内存和通信的优化也至关重要。

由于多个处理器核心同时进行计算和数据交互，内存的访问和通信的开销往往成为并行程序的瓶颈。

为了提高并行程序的性能，我们可以采取一系列优化措施，例如使用共享内存或消息传递的方式进行通信，合理地利用缓存以减少内存访问的延迟，减少数据的传输次数等。

通过细致地优化内存和通信，可以大幅度提高并行程序的性能和效率。

此外，并行程序设计还需要考虑一些并发控制和同步机制。

由于多个处理器核心共享资源，当多个处理器核心同时访问同一个共享资源时，可能会出现数据竞争和冲突的问题。

为了避免这些问题，我们需要采用一些并发控制和同步机制，例如使用锁、信号量、条件变量等。

合理地应用这些机制，可以保证多个处理器核心之间的正确并行执行，从而确保程序的结果的正确性和一致性。

基于MPI的并行程序设计(精)基于MPI的并行程序设计(精)概述MPI（Message Passing Interface）是一种用于编写并行计算程序的通信协议。

它提供了一系列的函数和语义，使得在多个进程之间进行通信和同步变得简单和高效。

并行计算模型并行计算模型是指如何将计算任务分配给多个处理单元以更高效地完成计算。

其中，最常见的两种模型是SPMD（Single Program Multiple Data）和MPMD（Multiple Program Multiple Data）。

在SPMD模型中，所有的处理单元运行相同的程序，但可以根据需要进行不同的计算。

而在MPMD模型中，不同的处理单元可以运行不同的程序，用于处理不同的数据。

MPI的基本概念在MPI中，通信是通过发送和接收消息来实现的。

一个MPI程序由多个进程组成，每个进程拥有自己的进程号。

进程之间通过进程号来识别和通信。

MPI提供了一系列函数接口，用于发送和接收消息、同步进程等操作。

常用的函数包括`MPI_Send`、`MPI_Recv`、`MPI_Barrier`等。

并行程序设计技巧在设计MPI程序时，需要考虑以下几个方面：1. 进程拓扑：MPI提供了一些函数用于创建进程通信的拓扑结构，Cartesian拓扑、图拓扑等。

合理地设计拓扑结构可以提高通信效率。

2. 进程通信：MPI提供了多种消息发送和接收的方式，如点对点通信、广播、规约等。

根据实际需求选择合适的通信方式可以提高程序性能。

3. 负载平衡：在并行计算中，任务的负载可能不均衡，导致某些进程的负载过重。

通过合理地分配任务并进行负载平衡，可以充分利用计算资源。

4. 数据分布：根据实际问题，合理地将数据分布到不同的进程上，可以减少通信开销，提高程序的效率。

5. 错误处理：并行计算中可能发生错误，如通信错误、计算错误等。

合理地进行错误处理可以增加程序鲁棒性。

MPI是一种强大的并行计算编程框架，可以帮助我们设计和实现高效的并行程序。

并行程序设计导论第一章并行程序设计导论第一章主要介绍了并行计算的背景和意义、并行计算的定义和特性、并行计算的模型、并行计算的分类以及并行程序设计的基本原则。

本文将通过对这些内容的介绍和分析，来讨论并行程序设计的基本概念和方法。

首先，本章介绍了并行计算的背景和意义。

随着科学技术的不断进步，要解决的计算问题也越来越复杂。

并行计算通过将一个大问题划分成若干个小问题，并且在多个处理器上同时进行计算，从而提高计算速度。

并行计算的意义在于大大提高了计算效率，帮助人们更好地解决问题。

接着，本章定义了并行计算的概念和特性。

其中，并行计算是指在多个处理器上同时进行计算的一种计算方式，具有任务的并行性、数据的并行性、并行计算的通信与同步等特性。

任务的并行性是指多个任务之间可以同时进行，数据的并行性是指可以将数据划分成多个部分并行处理。

并行计算的通信与同步是指多个处理器之间需要进行数据传输和协调工作。

这些特性为并行计算提供了基础。

然后，本章讨论了并行计算的模型。

主要介绍了共享存储模型和消息传递模型。

共享存储模型是指多个处理器共享同一块内存，在同一时刻可以对内存中的数据进行操作。

消息传递模型是指多个处理器之间通过发送和接收消息来进行通信和协作。

这两种模型各有优劣，可以根据具体的需求选择合适的模型。

接下来，本章对并行计算进行了分类。

首先是根据任务的并行性可以分为任务并行和数据并行。

任务并行是指将一个计算任务分成若干个子任务，并行执行，从而提高整体效率。

数据并行是指将数据划分成若干个部分，并行进行计算，最后将结果合并。

然后是根据系统的结构可以分为共享存储和分布式存储。

共享存储指多个处理器共享同一块内存，分布式存储指每个处理器有自己的私有存储空间。

根据以上分类，可以灵活选择并行计算的方法。

最后，本章介绍了并行程序设计的基本原则。

首先是并行性原则，通过设计并发的任务和算法来提高程序的并行性。

然后是可移植性原则，要求程序在不同的计算环境中能够正确地运行。

计算机程序设计并⾏计算概念及定义全⾯详解⽬录1 摘要2 概述2.1 什么是并⾏计算？2.2 为什么要并⾏计算？2.3 谁都在使⽤并⾏计算？科学界和⼯程界：⼯业界和商业界：全球应⽤：3 概念和术语3.1 冯诺依曼体系结构3.2 弗林的经典分类3.3 ⼀些常见的并⾏计算术语3.4 并⾏程序的缺陷和代价复杂性：可移植性：资源需求：可扩展性：4 并⾏计算机的内存架构4.1 共享内存统⼀内存存取(Uniform Memory Access)：⾮统⼀内存存取(Non-Uniform Memory Access)：4.2 分布式内存4.3 混合分布式-共享内存5. 并⾏计算模型5.1 概述在分布式内存架构上的共享内存模型在共享内存架构上的分布式内存模型5.2 共享内存模型（⽆线程）5.3 线程模型5.4 分布式内存/消息传递模型5.5 数据并⾏模型5.6 混合模型5.7 单程序多数据模型(SPMD)和多程序多数据模型(MPMD)单程序多数据模型(Single Program Multiple Data (SPMD))：多程序多数据模型(Multiple Program Multiple Data (MPMD))：6 并⾏程序设计6.1 ⾃动 vs. ⼿动并⾏化完全⾃动：程序员指令：6.2 理解问题和程序识别程序的关键点 (hotspots)：识别程序中的瓶颈 (bottlenecks)：6.3 分割 (Partitioning)6.4 通讯 (Communications)通讯开销：延迟 vs. 带宽：通讯可见性：同步 vs. 异步通讯：通讯的范围：通讯的效率：开销和复杂性：6.5 同步 (Synchronization)同步的类型：6.6 数据依赖性 (Data Dependencies)6.7 负载均衡 (Load Balancing)6.8 粒度 (Granularity)计算通讯⽐ (computation / Communication Ratio)：细粒度并⾏化 (Fine-grain Parallelism)：粗粒度并⾏化 (Coarse-grain Parallelism)：6.9 输⼊输出 (I/O)6.10 调试 (Debugging)6.11 性能分析和调优 (Performance Analysis and Tuning)7 并⾏⽰例7.1 数组处理7.2 圆周率计算7.3 简单热⽅程7.4 ⼀维波动⽅程8 参考⽂献和更多信息（本⼈刚刚完成这篇长⽂章的翻译，尚未认真校对。