评估通过Python快速开发异构处理器FPGA应用性能

Evaluating Rapid Application Development with Python for Heterogeneous Processor-based FPGAs

Andrew G.Schmidt,Gabriel Weisz,and Matthew French

Information Sciences Institute,University of Southern California

Email:{aschmidt,gweisz,mfrench }@https://www.wendangku.net/doc/2d4962100.html,

Abstract —As modern FPGAs evolve to include more het-erogeneous processing elements,such as ARM cores,it makes sense to consider these devices as processors ?rst and FPGA accelerators second.As such,the conventional FPGA develop-ment environment must also adapt to support more software-like programming functionality.While high-level synthesis tools can help reduce FPGA development time,there still remains a large expertise gap in order to realize highly performing implementations.At a system-level the skill set necessary to integrate multiple custom IP hardware cores,interconnects,memory interfaces,and now heterogeneous processing elements is complex.Rather than drive FPGA development from the hardware up,we consider the impact of leveraging Python to ac-celerate application development.Python offers highly optimized libraries from an incredibly large developer community,yet is limited to the performance of the hardware system.In this work we evaluate the impact of using PYNQ,a Python development environment for application development on the Xilinx Zynq devices,the performance implications,and bottlenecks associated with it.We compare our results against existing C-based and hand-coded implementations to better understand if Python can be the glue that binds together software and hardware developers.

I.I NTRODUCTION

As FPGA devices continue to increase in heterogeneity,e.g.incorporating multi-core ARM processors,the software community has been taking notice.Moreover,industry has been shifting its focus to FPGAs over the past few years,as evidenced by Microsoft’s Catapult project [1],Intel’s acqui-sition of Altera [2],and most recently Amazon’s inclusion of FPGAs as part of their Amazon Web Services [3].While the FPGA community is keenly aware of the performance and power ef?ciencies FPGAs offer developers,there remains a signi?cant challenge to broaden FPGA usage.High-level synthesis (HLS)and other productivity tools are a start,but still require FPGA expertise to direct the tools to achieve good results.While HLS has an important role in FPGA development,incorporating hardware accelerators into an end-user’s application can be a daunting task.The software com-munity is use to leveraging ef?cient libraries,highly tuned for the hardware in order to obtain the best performance.What the FPGA community needs to embrace is a more software-down development ?ow rather than hardware-up.Furthermore,for wider FPGA adoption by the software community,the tools and languages supported need to go beyond conventional embedded systems languages.

Over the last several years Python has grown in popularity both in academia and industry [4].With a wide variety of

libraries and tools available to developers,Python is being used in everything from scienti?c computing to image processing and machine learning,and growing more each day.Making FPGAs more user friendly certainly has been an on-going effort for decades and this work does not claim to solve this problem.Instead,it looks at how entire communities have sprung up seemingly overnight around other embedded platforms,such as Raspberry Pi and Arduino.The success of these platforms stems from an inexpensive compute platform,ease of use programming environment,modularity,and a plethora of interesting and fun projects readily available to be tried,modi?ed,and re?ned.

Towards this trend,Xilinx recently released PYNQ (PYthon on zyNQ)[5]as a productivity environment and platform for developers,combining the use of Python,its tools and libraries with the capabilities of programmable logic and ARM processors.High-level languages are desired in an embedded space where today C/C++dominates,so long as the perfor-mance is not impacted.This paper aims to leverage Python for rapid application development on FPGAs and to understand the performance and development implications of doing so.With Python we can quickly develop an application,in this case Edge Detection,and compare the performance across several different C/C++,Python,and hardware accelerated implementations.Our results are highly encouraging in that not only can using Python reduce application development time by exploiting a tremendously rich and diverse set of packages,libraries,and tools,but we are also able to obtain highly performing implementations when compared to conventional C/C++embedded implementations.

II.B ACKGROUND AND R ELATED W ORK

With the goal of this paper being to explore how an applica-tion developer might utilize custom hardware kernels with the Xilinx PYNQ application framework [5],it is important to de-scribe what PYNQ is and how this work is using Python.The PYNQ application development framework is an open source effort designed to allow application developers to achieve a “fast start”in FPGA application development through use of the Python language and standard “overlay”bitstreams that are used to interact with the chip’s I/O devices.The PYNQ environment comes with a standard overlay that supports HDMI and Audio inputs and outputs,as well as two 12-pin PMOD connectors and an Arduino-compatible connector that can interact with Arduino shields.The default overlay

a r X i v :1705.05209v 1 [c s .S E ] 11 M a y 2017

instantiates several

MicroBlaze processor cores to drive the various I/O interfaces.Existing overlays also provide image

an API to include the pro-grammable fabric through Memory-Mapped I/O (MMIO)and Direct Memory Access (DMA)transactions without requiring the creation of device drivers and kernel modules.Our work builds upon these APIs and Overlay concepts to develop application kernels that can be dynamically connected together to create processing pipelines.

using low-level python code.to our approach,in that these projects could be used to create hardware kernels that can be incorporated into PYNQ overlays.These systems utilize a Python syntax to describe hardware in a way that is functionally equivalent to behavioral HDL,and are not as sophisticated in terms of the code that they accept as modern C-based high-level synthesis tools such as Vivado HLS,which could also be used to generate hardware kernels that are connected together using our approach.

III.D ESIGN

There exist a number of approaches and conventions for em-bedded system development.The common approach includes implementing a design in C/C++,pro?ling the application to determine the computationally intensive portions,and migrat-ing those kernels to hardware through either custom HDL or a high-level synthesis tool.While C/C++remain near the top of the list of programming languages for embedded systems,Python has consistently been ranked at or near the top of Lists of Programming languages taught in academia and used in industry.As a result,we consider what design and performance implications are involved when using Python in an FPGA development environment.This process in motivated by the release of PYNQ from Xilinx which aids in the interfacing with custom hardware in the FPGA fabric and providing a number of useful utilities,such as downloading bitstreams from within the application.

First we must consider what PYNQ is and is not.PYNQ does not currently provide or perform any high-level synthesis or porting of Python applications directly into the FPGA fabric.As a result,a developer still must use create a design using the FPGA fabric.While PYNQ does provide an Overlay framework to support interfacing with the board’s IO,any custom logic must be created and integrated by the developer.A developer can still use high-level synthesis tools or the aforementioned Python-to-HDL projects to accomplish this task,but ultimately the developer must create a bitstream based on the design they wish to integrate with the Python,seen in Figure 1.

What PYNQ does provide is a simpli?ed way of integrating and interfacing with the hardware once it is designed and the bitstream is created,for example bitstream programming

Fig.1.Redsharc system for edge detection running on PYNQ

as shown in Figure 2.Plus,PYNQ exposes the wealth of additional Python libraries and tools to allow for a much richer software development environment than conventional C/C++embedded systems design.This includes interactive debuggers,pdb ,pro?ling and measurement tools,cPro?le/timeit ,and libraries and packages like NumPy ,SciPy ,and matplotlib .In this work typical FPGA development is still necessary in that a Vivado project is created,hardware accelerators are added and the design is synthesized,implemented,and a bitstream is generated.PYNQ does not change this process.For traditional FPGA developers this is actually a comforting fact,which means existing designs and tools do not necessarily need to be modi?ed to work with PYNQ.Existing overlays or hardware/software co-design tools that assemble a bitstream through Vivado will still work.While a number of different hardware/software development environments exist [11]–[14]this work uses the Redsharc project [15]due to its focus on streaming-based kernel development and tight integration with the Xilinx tool-?ow.

Within Redsharc the hardware kernel development is sim-pli?ed by abstracting away the complexities of a full system-on-chip design.This is accomplished by handling the system assembly,run-time management,and data transfers,for the designer.In effect,the developer is now tasked with creating high performance compute kernels much like how highly ef?cient libraries are developed and leveraged in Python.Redsharc can then be integrated within the PYNQ application through simple MMIO functions to con?gure the connectivity of the different hardware kernels and DMA cores.PYNQ uses

Fig.2.PYNQ Programming Bitstream Example

the C Foreign Function Interface for Python (CFFI)

[16],a standard Python library,to bind with any existing C shared object libraries,like the DMA controller.An example of this setup and con?gure is shown in Figure 1and in Figure 3.

Fig.3.Con?guring Redsharc with PYNQ

In addition to MMIO,PYNQ provides a convenient and ef?cient way to perform DMAs between memory and the programmable fabric.The DMA engine is ?rst initialized,then a buffer is created and can be interfaced in any way the user needs.Once ready for the transfer,the user can call a simple transfer for the DMA,all shown in Figure 4.

Fig.4.DMA example with PYNQ

IV.E VALUATION

To understand and evaluate the performance implications of using Python and PYNQ for application development we use and compare C,Python,OpenCV libraries,and custom hardware accelerators.This section ?rst describes the different testing con?gurations of the experimental setup followed by the analysis and discussion of the results.

A.Experimental Setup

For this work we conducted several experiments on the Xilinx PYNQ platform [5],which includes the Xilinx xc7z020clg400-1part and 512MB of DDR3memory.The processor clock is con?gured for 667MHz and the fabric and hardware accelerators are con?gured to run at 200MHz.Each experiment performed Edge Detection on 1024x768grayscale images,a common step in many image processing pipelines [17].Our motivation for using Edge Detection is the widely available code and libraries,as well as,being a highly useful feature of image processing ?ows.

In total six different software and hardware con?gurations are used in this experiment.The purpose is to evaluate the

performance implications of using C vs.Python in an em-bedded development environment with FPGAs for application development.The hardware for these experiments include a custom 2D direct convolution kernel for Gaussian ?ltering,and a publicly available Canny edge detector core that performs the gradient calculation and non-max suppression steps [18],modi?ed to improved buffering.The hardware kernels each use streaming interfaces that can consume and produce 1pixel per cycle,using 32-bit integer accumulation during convo-lution,and 32-bit integer gradient calculation.The FPGA is con?gured the same for both C and Python-based experiments.The C versions were written using OpenMP and run on one and two threads to utilize the two ARM A9cores on the Zynq 7020device.The OpenCV version utilizes the OpenCV library to perform image convolution using the GaussianBlur function followed by the Canny function.The hardware accelerated version utilizes a hand-coded convolution and canny edge detector kernel running at 200MHz in the FPGA fabric.The C versions is our baseline and shows what a number of research papers have already shown,edge detection on FPGAs can offer performance improvements over software implementations.B.Results and Analysis

The results of running Edge Detection on six different hardware and software con?gurations is shown in Table I.First,we show the performance gains from traditional C implementations on one and two https://www.wendangku.net/doc/2d4962100.html,ing OpenMP we are able to nearly achieve linear speedup from one to two cores.With OpenCV we are able to leverage highly opti-mized software implementations for the kernels and achieve an impressive 22.91×speedup over the C reference imple-mentation.The hardware accelerated version does slightly outperform the OpenCV version by streaming the output of the convolution kernel directly into the canny kernel,without requiring a memory transaction.The work involved to achieve these performance gains did require development effort.Integrating OpenMP to provide better scalability across the ARM A9cores took approximately one day.The OpenCV implementation was based on reference designs online,but did require cross-compiling and installing the necessary libraries on the target platform.The entire process was performed in approximately two hours.Finally,the hardware accelerated version leveraged an Open Source implementation,but in order to obtain better throughput a buffering mechanism was added.The hardware implementation took approximately one week.These efforts could have been improved by using high-level synthesis tools,and as such,is not meant to be a main takeaway from this work.

Instead,we focus on the ability to rapidly develop an application and obtain results on the target platform.In the C development environment this includes compiling and testing on the host,cross-compiling,testing,and debugging on the target platform,then integrating with the hardware kernel through device drivers and possibly other kernel modi?cations.The system complexity of managing kernel,device drivers,root ?le systems,data in kernel space https://www.wendangku.net/doc/2d4962100.html,er space,in

TABLE I

E XPERIMENTAL RESULTS COMPARISON FOR EDGE DETECTION

Con?guration Time(s)Speedup

OpenCV Version-2Threads

0.089622.91×addition to the FPGA development quickly necessitates a broad skill set or a development team.

Utilizing a platform such as PYNQ,where Python is the main programmers interface to the hardware,the portability complexity and need for cross-compiler and device drivers is eliminated.PYNQ provides APIs for programming the bitstream,reading and writing data through MMIO and DMA, signi?cantly reduce the system complexity.The pro?ling and debugging tools built into Python or available through libraries and package installations enables a developer to quickly build, test,and re?ne their application.

While obtaining performance gains in C and hardware are common place,we were mostly interested in what the performance and overhead of using Python and PYNQ.As software developers embrace Python for ease of programming, we show that naive ports or implementations can yield terrible performance.A straight port of the C version of the Edge Detector was implemented in Python and resulted in running 334.8×slower than the C version.Even though the port took less than one hour,it is meant to highlight the importance of using Python’s extremely large community of libraries, analysis tools,and debuggers.With very little effort,less than 10minutes,a Python OpenCV implementation running on the ARM A9cores,obtaining an11.43×speedup over the C version and comical3,826.94×speedup over the Python C ported version.

Finally,we wanted to see how a hardware accelerated core combined with Python would perform.The speedup is30.2×when comparing with the single threaded C version.The con-?guration was even2.64×faster when compared against the Python OpenCV version.Furthermore,when comparing the two hardware versions,C and Python,it is the Python version that was able to edge out C with a slight1.12×improvement. The differences are largely attributed to the DMA bandwidth we were achieving,with a slight improvement in the Python version.These results are highly encouraging and indicate that Python in combination with hardware accelerator kernels can match or even outperform C implementations.

V.C ONCLUSION AND F UTURE W ORK

With FPGAs becoming more heterogeneous,capable,and processor-centric it is evident a more software-down develop-ment environment is needed.Xilinx recently released PYNQ with the aim to support software developers using Python to access the FPGA.The combining of both Python software and FPGA’s performance potential is a signi?cant step in reaching a broader community of developers,akin to Raspberry Pi and Ardiuno.This work studied the performance of common image processing pipelines in C/C++,Python,and custom hardware accelerators to better understand the performance and capa-bilities of a Python+FPGA development environment.The results are highly promising,with the ability to match and exceed performances from C implementations,up to30×speedup.Moreover,the results show that while Python has highly ef?cient libraries available,such as OpenCV,FPGAs can still offer performance gains to software developers. This initial study provides insight into how PYNQ works and how to interact with the programmable fabric and hard-ware accelerators through Python.The performance results are encouraging and we are currently evaluating additional application benchmarks in a variety of scienti?c computing and machine learning domains.We are also evaluating porting the system to the newly released Xilinx Zynq UltraScale+ FPGA which include four ARM A53application processors and two ARM R5real-time processors.

R EFERENCES

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datacenter services,”in Proceeding of the41st Annual International Symposium on Computer Architecuture(ISCA).IEEE Press,June2014.

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releases/intel-completes-acquisition-of-altera.

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types.

[4]S.Class,“The2016top programming languages,”IEEE Spectrum,2016.

[Online].Available:https://www.wendangku.net/doc/2d4962100.html,/computing/software/the-2016-top-programming-languages

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Available:http://www.pynq.io

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memory interfaces for fpga computing,”in International Conference on Field Programmable Logic and Applications,2015.

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https://www.wendangku.net/doc/2d4962100.html,/component/content/article/3210

[18]“OpenCores Canny edge detector core,”https://www.wendangku.net/doc/2d4962100.html,/project,

canny edge detector.

python数据分析过程示例

引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

药物分析学现状及研究进展综述

药物分析学现状及研究进展 药物是预防、治疗、诊断疾病和帮助机体恢复正常机能的物质。药品质量的优劣直接影响到药品的安全性与有效性，关系到患者的生命安危。虽然药品也是一种商品，但是由于其特殊性，对它的质量控制远比其他商品严格。因此必须运用各种有效手段，包括物理、化学生物学以及微生物学等等的方法，通过各个环节来全面保证、控制以及提高药品的质量。传统的药物分析手段大多包括化学方法来分析药物分子，控制药品质量。但是，如今的药物分析无论是分析领域，还是分析技术都已经大大的拓展。从静态发展到动态，从体外分析发展到体内分析，从品质分析发展到生物活性分析，从单一技术分析发展到联用分析，从小样本分析发展到高通量分析，从人工分析发展到计算机辅助分析，从而使得药物分析从20世纪初的一门分析技术，逐步发展成为一门日渐成熟的科学——药物分析学。药物分析学采用化学、物理、数学、生物学和信息学等分析理论和方法，结合现代化学、光谱、色谱及连用技术，对化学药物、中药/天然药物和生物技术的研发、生产、和临床应用等各环节进行全面的质量控制。 药物分析学作为药物科学研究的眼睛，梳理并逐步明确了重点方向的重大科学问题，形成了关键的技术和方法，观念不断更新，研究范围也不断拓宽。分析科学、计算化学、生物学等相关学科的发展，促进了药物分析学的理论、技术和方法的发展；药学学科的发展对药物分析学提出了更高的需求，药物分析学不仅是静态的化学药物、中药和生物技术药物的分析，而且拓展到对生物体内、代谢过程、工艺流程、反应历程的动态分析、检测和综合质量评价分析。基因组学、蛋白质组学和代谢组学在新药开发中日益受到重视，对药物分析学提出了新的挑战和机遇，药物分析学已从以物质为中心转移到与生命科学的结合，即药物成分和药物活性的相关分析。现就药物分析学的一些较重要发展领域和分析技术的进展作一概述。手性药物分析 美国药典药名字典所收载的药物中有一半至少含有一个不对称中心。而其中绝大多数人工合成的手性药物，例如90%抗癫痫药，β-受体激动剂和阻断剂、口服抗凝剂，50%抗炎药和局麻药都以其外消旋体供药用。生物系统由生物大分子组成，如蛋白质、糖脂、多核苷酸、受体等，这些生物大分子都由L-氨基酸和D-糖类构成，因而生物体是一个手性环境。在手性药物的两个对映体分子被引入体内后，具有手性的受体、酶蛋白质将其作为两个不同的化合物处理，因而药物对映体具有不同的代谢途径和药理作用，进而产生不同的疗效或毒副作用。另外，一些药物在体内发生手性转化，如S-(+)-布洛芬是优映体，但低活性的R-(-)-劣映体可在生物体内转化为高活性的S-(+)-体。由于个体差异等原因使用外消旋体不易控制有效剂量，特别是当肾功能减弱时，S-(+)-优映体易在体内蓄积，通过抑制肾环氧化酶，加剧肾局部缺血，而发生毒副反应。美国等国药品管理部门已要求在申请新手性药物时，提供每一种对映体的药动学、药理学和毒理学研究资料，并对研制外消旋体而不是单个对映体做出合理的解释。常规的分析方法用于外消旋体药物的药动学、浓度-效应关系研究时，会导致错误的结果。因此目前需要建立对映体选择性分析方法，用于研究手性药物对映体的药物动力学、药效学和手性药物的质量控制。 对映体的分离和测定在分离科学上曾被认为是最困难的工作之一。经典的分级结晶、旋光等方法的重现性或灵敏度欠佳。随着手性色谱学，尤其是手性高效液相色谱法、性气相色谱法和手性毛细管电泳法等的发展，为解决上述问题提供了有效的手段。色谱法分离药物对映体的方法可分为两大类：间接法（手性衍生化试剂法，CRD）和直接法。间接法采用手性衍生化试剂与手性胺类、醇类、羧酸类等反应形成非对映体衍生物。非对映体对在常规色谱系统中，根据非对映体分子的手性结构、手性中心所连接的基团、色谱系统的分离效率（包括溶

《利用python进行数据分析》读书笔记

《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])

#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.wendangku.net/doc/2d4962100.html, = 's1' https://www.wendangku.net/doc/2d4962100.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']

异构计算综述

异构计算（Heterogeneous computing） 摘要 异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。 关键词：异构计算CUDA OpenCL 1、引言 异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA 等。我们常说的并行计算正是异构计算中的重要组成部分异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而与此同时，GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，具有更多的内核数和并行计算能力，总体性能/芯片面积的比和性能/功耗比都很高，却远远没有得到充分利用。CPU的设计让其比较擅长于处理不规则数据结构和不可预测的存取模式，以及递归算法、分支密集型代码和单线程程序。这类程序任务拥有复杂的指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等步骤。而GPU擅于处理规则数据结构和可预测存取模式。而APU的设计理念则正是让CPU和GPU完美合作，集合两者的长处，用异构计算来达到整体性能的最佳化。目前，已经有50款领先的应用能够利用AMD APU进行加速，而后续的应用也将陆续到来——异构计算普及的一刻应该是近在咫尺了。 1.1 CPU和GPU的本质区别 (1) CPU特点 a) CPU的目标是快速执行单一指令流； b) CPU将其用于乱序执行、寄存器重命名、分支预测以及巨大的cache上，

【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)

用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：

异构计算

异构计算 异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文还强调了未来异构计算研究应注意的一些方面。 随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网络计算系统，从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之一。 基本概念 在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。人们已从不同角度对异构计算进行定义，综合起来我们给出如下定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求，并使代码（或代码段）能以获取最大总体性能方式来执行。 概括来说，理想的异构计算具有如下的一些要素：

（1）它所使用的计算资源具有多种类型的计算能力，如simd、mimd、向量、标量、专用等；（2）它需要识别计算任务中各子任务的并行性需求类型；（3）它需要使具有不同计算类型的计算资源能相互协调运行；（4）它既要开发应用问题中的并行性，更要开发应用问题中的异构性，即追求计算资源所具有的计算类型与它所执行的任务（或子任务）类型之间的匹配性；（5）它追求的最终目标是使计算任务的执行具有最短时间。 可见，异构计算技术是一种使计算任务的并行性类型（代码类型）与机器能有效支持的计算类型（即机器能力）最相匹配、最能充分利用各种计算资源的并行和分布计算技术。 基本原理 1、异构计算系统。 它主要由以下三部分组成：（1）一组异构机器。（2）将各异构机器连接起来的高速网络。它可以是商品化网络，也可以是用户专门设计的。（3）相应的异构计算支撑软件。 2、异构计算的基本工作原理。

Python数据分析与展示教学大纲

Python数据分析与展示教学大纲 课程概述 本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。 本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。 本课程共包括内容： （1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法； （2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法； （3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。 该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。 本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。 课程大纲 01 【第〇周】数据分析之前奏 课时 “数据分析”课程内容导学 Python语言开发工具选择

Anaconda IDE的基本使用方法 02 【第一周】数据分析之表示 课时 本周课程导学 单元1：NumPy库入门 单元2：NumPy数据存取与函数 单元3：实例1：图像的手绘效果 03 【第二周】数据分析之展示 课时 本周课程导学 单元4：Matplotlib库入门 单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例） 单元6：实例2：引力波的绘制 04 【第三周】数据分析之概要 课时 本周课程导学 单元7：Pandas库入门 单元8：Pandas数据特征分析 预备知识 本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能 参考资料 [1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2 [2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）

异构数据库跨库检索技术综述

异构数据库的跨库检索技术综述 黄镝 上海交通大学图书馆上海200030 [摘要] 异构数据库的跨库检索是电子资源整合的核心技术，本文介绍了异构数据库的特征、异构数据库的连接和数据交换技术；探讨了跨库检索系统应具备的功能和应注意的问题，并对国外一些有影响的跨库检索系统进行了介绍。 [关鍵词] 异构数据库跨库检索数据库连接Webfeat MetaLib [分类号] G250.73 Review of Cross Searching Technique for Heterogeneous Database Huang Di Shanghai Jiaotong University Library, Shanghai 200030 [Abstract] Cross searching technique for heterogeneous database is core technology of integrating electronic resource. The paper has introduced the character of heterogeneous database, the technology of heterogeneous databases connection and information exchanging. It also discussed the function of cross retrieval system for heterogeneous databases. The paper has also included a survey of foreign products in cross database searching. [Keywords] Heterogeneous databases Cross database searching Database connection Webfeat MetaLib 1．引言 近几年，图书馆通过引进和自建数据库，已使电子资源的建设具有相当规模，电子文献在文献服务中所占的比重也不断增加。在继续加强电子资源建设的同时，图书馆开始更加关注电子资源的管理工作，整合已有的资源，将不同类型、不同结构、不同环境、不同用法的各种异构数据库纳入统一的检索平台，以便于用户更方便、更高效地获取信息。 2．数据库的异构特征 图书馆要整合的数据库主要包括：书目数据库(OPAC)、题录/文摘数据库、全文数据库、电子期刊和电子图书、相关的WEB网站等。这些数据库分布在不同的服务器，由不同的信息服务公司和出版社提供、或由图书馆自建，成为各具不同特性的异构数据库，其异构特征表现为以下几个方面： 2.1 数据模型的异构分层次、网状、关系和面向对象4种。 2.2 数据结构不同如ORACLE与Sybase数据库物理模型异构、数据结构不同，而有些数据还是半结构或非结构的。 2.3 系统控制方式不同有集中式与分布式。 2.4 计算机平台的异构从巨、大、中、小型机到工作站、PC。 2.5 通信协议的不同有Z39.50、HTTP及非标准等。 2.6 通信结构模式的不同有主从结构、客户机/服务器模式、浏览器/服务器模式。 2.7 操作系统的异构有UNIX、NT、OS／2、Apache、Sun Solaris、Linux等。 2.8 网络的异构有LAN、WAN、以太总线结构与令牌环结构等。 3．异构数据库连接与存取的相关技术

基于异构计算的光刻机曝光分系统剂量控制板的分析与设计_张南峰

一、引言 光学光刻得以延续生命的首要条件也是最重要的条件是提高光学曝光设备的性能。从物理结构上描述，步进扫描光刻机由激光光源系统、光束传输系统、照明光学系统、投影光学系统、掩模台系统和工件台系统等几部分组成。在整个光刻机系统中，曝光分系统最为复杂，它直接决定了光刻机的主要性能参数：光刻分辨力、套刻精度和产量。它主要完成光束调理，满足曝光剂量控制所需的均匀性、实时性、高可靠性、高精度等要求。 曝光分系统从结构上可以分为三个 子系统：准分子激光器、照明器和投影物 镜。曝光分系统的主要功能是参与光刻机系统的同步控制，并确保硅片每一次以正确的剂量曝光。剂量控制作为曝光分系统驱动的一部分，完成衰减器控制、激光器控制、剂量控制等功能。 二、剂量控制板功能定义 剂量控制板（Dose Control Board，DCB）的主要功能分为三部分，一是通过实现与被控对象的通信协议，完成对被控对象的控制；二是采集照明分系统中各相关对象状态并发送给上位机；三是通过采集并分析来自能量探测（Energy Detection，ED）传感器，能量斑传感器（Energy Spot Sensor，ESS）的信号直接控制激光器（Laser）与可变衰减器（Variable Attenuator，VA）完成曝光流程控制和剂量控制。 根据DCB 的主要功能并结合板卡自身调试，易维护的需求，将其功能需求划分如下： 1.管理各种应用和测试流程，实现剂量控制算法，监控DCB 状态。 2.管理与上位机的通信，数据交换区；管理看门狗。 3.管理各种外部的接口，包括：激光器（Laser），压力温度互锁板（Pressure and Temperature Interlock，PTI），可变衰减器（VA），能量探测传感器（ED）和能量斑传感器（ESS）。 4.板卡在线调试。 5.为各个设备供电。 DCB 的整体功能框图如图1所示。由于剂量控制板的接口较多，而且需要实现剂量控制算法，有一定的运算量。因此，考虑采用异构计算的DSP+FPGA 架构。DSP 主要实现剂量控制算法，FPGA 主要实现接口和存储空间管理。 三、剂量控制板单元设计 根据以上所述的DCB 的功能需求， 可以将其分为以下几个主要单元：流程管理单元、与上位机通信单元、外部设备接口管理单元、调试单元和供电单元。下面分别对相应单元进行详细介绍。 1.流程管理单元 板卡实现的各种应用和测试流程在该单元中完成。该单元的主体应该是一块嵌入式处理器芯片，通过编程实现照明分系统需要的特定功能，如曝光流程控制，曝光剂量控制。设计采用DSP 芯片对曝光流程，测试流程进行管理，并实现剂量控制算法，其优点在于功能强大，运算速度快，易于编程和维护。 综合考虑选用TI 公司C6000系列TMS320C6713BGDP 芯片，其特点： 主频可达300MHz ；支持浮点数运算；带外部存储器接口（EMIF），几乎可与目前所有类型的存储器直接接口； 基于异构计算的光刻机曝光分系统剂量控制板的分析与设计 张南峰 许武军 赵秋锦 东华大学信息科学与技术学院 上海 201620 黄栋梁 上海微电子装备有限公司 201203 图1 剂量控制板（DCB）功能框图 图2 FPGA 供电电路示意图

人工免疫系统及其算法综述

基于异构网络环境的人工免疫系统及其算法研究综述 摘要：人工免疫作为一种新型的研究领域，有着广泛的应用范围，人工免疫算法的研究也已成为人工智能研究领域的一个重要内容，它突出地体现了现代科学发展的多层次、多学科和多领域的相互渗透、相互交叉和相互促进的特点。因此，将人工免疫系统的原理应用在计算机领域有着重要的理论意义和实际应用价值。本文详细介绍了几种常见的免疫算法机理，并指出了人工免疫系统的研究方向。 关键词：人工免疫系统，人工免疫算法 1、人工免疫系统介绍 1.1 人工免疫系统 20世纪70年代，Jerne[1,2]首先提出了人工免疫系统的网络假说，并以此开创了独特型网络理论。独特型网络理论为人工免疫系统以后的应用和研究提供了理论指导，并发展成为人工免疫的基础理论之一。 Perelson[3]在独特型网络理论的基础上进一步给出了免疫网络的数学框架，从而加快了人工免疫系统在计算机科学方面的发展。1986年，Farmer【4】基于免疫网络的假说，构造了一个免疫系统的动态模型，并提出了一些学习算法的构造思想。此后Forrest 又提出了阴性选择算法，他的工作对于人工免疫系统的发展尤其是在信息安全领域应 用的发展具有十分重要意义。随后的研究者不断从生物免疫系统中吸取精髓，使之广泛用于优化、数据分析、机器学习、聚类分析、模式识别、故障诊断、机器人控制、自适应控制领域、计算机及网络安全领域等各个应用领域。人工免疫系统主要关注的是用计算和数学模型对免疫学进行模拟，更好地了解免疫系统。人工免疫包括：免疫系统，遗传系统和神经系统。 按照目前人们普遍接受的观点，基于免疫系统仿生机理开发的入工免疫系统[9-12]的理论研究主要在集中在人工免疫网络模型 和人工免疫算法两个方面。针对人工免疫网络模型的研究多集中在以Jerne的独特性免疫网络为基础的不同模型仿真实验上。而针对人工免疫算法的研究主要是在已有系统 模型的基础上，制定一些目的性较强的计算方法或实施策略，主要包括免疫遗传算法、克隆选择算法、阴性选择算法和免疫学习算法等。 1.2 人工免疫系统处理特性 从信息处理的角度上分析，人工免疫系统具有如下特点： （1）多样性：免疫系统抗体库的多样性特征，能及时对不同类型的入侵抗原进行有效的保证和消除。 （2）容错性：免疫系统在分类和响应中突发的一些比较小的信息处理错误不会使整个信息处理结果造成严重影响。 （3）分布自律性：免疫系统没有集中控制系统，它是由许多局部的并且相互作用的基本信息单元联合起来达到对全局的保护。 （4）动态稳定性：免疫系统要消除各种外来的不断变化的入侵抗原，并保持整个系统的稳定。 （5）自适应鲁棒性：免疫系统具有非常强的自我学习能力，并且通过此学习使其成为能够随环境不断变化而不断改变和完善的一个自适应型的鲁棒进化系统。 2、免疫算法[6-8]介绍 人工免疫系统是借鉴免疫系统机理特点和功能的智能系统，具有广泛的应用和理论基础。在此着重阐述免疫算法的研究和AIS的应用研究。 2.1 免疫遗传算法 为了使遗传算法在个体多样性和群体收敛性之间取得平衡，并克服遗传算法的缺

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘 英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课 学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学 分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术 考核方式：考查 先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances

“3S”集成技术研究现状的综述

“3S”集成技术研究现状的综述 摘要：目前“3S”技术发展迅猛，“3S”集成技术已成为当今科学领域的研究前沿，西欧、北美等与其它发展中国家推动着“3S”技术向着更深更广的领域发展。本文先概述了GIS，RS，GPS三者的内涵，之后着重从参数集成，系统集成，功能集成三个角度阐述“3S”集成技术在国内外的研究现状，并介绍了“3S”集成在农林业、动态监测方面的发展。 关键词：“3S”技术，参数集成，功能集成 “3S”是GIS(地理信息系统)，RS(遥感)和GPS(全球定位系统)的统称。近年来，现代空间信息技术的综合应用飞速发展，使人们能及时连续不断的获得有关地球表层及其环境的大量几何物理信息，形成地球空间数据流和信息流，其最基本的技术核心就是“3S”技术。 1、“3S”技术概述 “3S”技术即利用GIS的空间查询、分析和综合处理能力，RS的大面积获取地物信息特征，GPS快速定位和获取数据准确的能力，三者有机结合形成一个系统，实现各种技术的综合。作为目前对地观测系统中空间信息获取、存贮管理、更新、分析和应用的3大支撑技术，它们是现代社会持续发展、资源合理规划利用、城乡规划与管理、自然灾害动态监测与防治等的重要技术手段，也是地学研究走向定量化的科学方法之一。从20世纪90年代开始，“3S”集成日益受到关注。 Michael Goodchild认为GIS是“采集、存储、管理、分析和显示有关地理现象信息的综合系统”。 Bernhardsen[1992]，Jones[1997]，Burrough和 McDonnell[1998]，Demers[2000]，以及Longley[2001]等也都曾提出过GIS的基本概念。美国UCGIS提出了GIS是在计算环境中解决地理问题的概念和方法 （https://www.wendangku.net/doc/2d4962100.html,，2003）。 GIS的定义是多元化的，学术界，产业界，政府在不同的领域就有不同的关注重点。 30多年的GIS技术发展使GIS在数据库系统，分析模型等方面有长足进步。地理信息科学，空间信息科学越加受到关注，数据结构也已发展到面向对象的数据模型和多库一体化，表达技术向着多比例尺、多尺度、动态多维和实时三维可视化的方向发展。网络使GIS发展为网络上的分布式异构系统，也促使了空间互操作的迅速发展，LBS（基于位置的服务）和MLS（移动定位服务）则是其突出反映。多源数据集成，知识挖掘和知识发现等也是GIS的研究重点。 遥感，即RS，作为一个术语出现于1962年，而遥感技术在世界范围内迅速的发展和广泛使用是在1972年美国Landsat-1成功发射并获取了大量卫星图像之后。近年来遥感发展更加迅猛。其主要研究内容如下所示：

Python数据分析

实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.wendangku.net/doc/2d4962100.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。

为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \

基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建

第31卷第5期 2011年10月地震工程与工程振动JOURNAL OF EARTHQUAKE ENGINEERING AND ENGINEERING VIBRATION Vol．31No．5Oct．2011收稿日期：2011－05－27；修订日期：2011－07－25 基金项目：国家公益性行业（地震）科研专项（200808022）；江苏省自然科学基金项目（BK2008368） 作者简介：毛昆明（1985－），男，博士研究生，主要从事轨道交通引起的环境振动方面研究.E- mail ：kun -ming@yeah．net 通讯作者：陈国兴（1963－），男，教授，博士，主要从事土动力学与岩土地震工程研究.E- mail ：gxchen@njut．edu．cn 文章编号：1000－1301（2011）05－0184－06 基于Abaqus 软件的并行计算异构集群平台的搭建 毛昆明，陈国兴 （南京工业大学岩土工程研究所，江苏南京210009） 摘要：在异构集群上充分利用新、旧硬件资源调度计算任务是实现集群高性能并行计算的难点。 通过测试已搭建集群服务器的CPU 和内存对Abaqus 软件计算速度的影响，发现CPU 的主频对 Abaqus /Explicit 模块计算速度的影响大，CPU 的缓存对Abaqus /Standard 模块速度影响大；当内存满 足计算任务的最小需求时， 增加内存对计算速度无任何影响；当内存不足时，计算速度会大幅减慢。据此测试结果，新增4台服务器作为计算节点和一台Infiniband QDR 交换机作为交换节点，搭建了新 的异构集群， 性能测试结果表明：相对于千兆以太网络交换机，Infiniband QDR 交换机的并行计算效率更好，且集群的计算节点越多越显著；Abaqus /Standard 模块并行计算效率的提高幅度要比Abaqus / Explicit 模块的稍高一些。针对异构集群硬件构架相差较大的2批新、旧硬件，设置了2个管理节点、 2个网络节点、2个存储节点，充分利用了新、旧硬件资源，高效地实现了在一个异构集群平台上提交 与下载任务。 关键词：异构集群；Abaqus 软件；并行计算；Infiniband QDR 交换机 中图分类号：P315．69文献标志码：A Construction of parallel computing heterogeneous cluster platform based on Abaqus software MAO Kunming ，CHEN Guoxing （Institute of Geotechnical Engineering ，Nanjing University of Technology ，Nanjing 210009，China ） Abstract ：Taking full advantage of new and old hardware resources on the heterogeneous cluster to schedule compu-ting jobs is a difficult point in the realization of high performance parallel computing．The influence of servers ’CPU and memory on computing speed of Abaqus software on the cluster which has been constructed is tested．The conclusions are drawn ：CPU clock speed has a great effect on the computing speed of Abaqus /Explicit module and CPU internal cache has a great effect on computing speed of Abaqus /Standard module．When memory satisfies the minimum requirement of a computing job ，increasing memory has no effect on the computing speed．When memory is insufficient ，computing speed will slow down sharply．According to the testing results ，four servers as the compu- ting nodes and an Infiniband QDR switch as the network node are added ， and then the heterogeneous cluster is con-structed．Parallel computing speed of the Infiniband QDR switch is tested ，and the result shows that the parallel effect of the Infiniband QDR switch is superior to the gigabit ethernet switch．The more the number of computing nodes is ，the better the parallel effect is．Abaqus /Standard module ’ s elevated range of parallel computing efficien-cy is slightly better than Abaqus /Explicit module ’s．Specific to two groups of new and old equipment whose archi-

Python数据分析与应用-教学大纲

《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时） 总学分：4.0学分 一、课程的性质 大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配

四、教学内容及学时安排 1.理论教学

2.实验教学

五、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。 六、教材与参考资料 1.教材 黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018． 2.参考资料