大规模并行计算
计算机学院
课程设计
课程名称高性能计算设计
题目名称大规模并行计算
专业__ 软件工程 _ __ _ 年级班别 2012级
学号
学生姓名
指导教师
联系方式
2015年12月18日
结构化数据访问注释对于大规模并
行计算
马可aldinucci1索尼亚营，2，基尔帕特里克3，和马西莫torquati2p.kilpatrick@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html,
1计算机科学系，大学都灵，意大利
aldinuc@di.unito.it
2比萨大学计算机科学系，意大利
{营，torquati}@di.unipi。它
3女王大学计算机科学系，贝尔法斯特
p.kilpatrick@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html,
摘要。我们描述了一种方法，旨在解决的问题控制联合开发（流）和一个数据并行骨架吨并行编程环境，基于注释重构。注解驱动一个并行计算的高效实现。重构是用来改造相关联的骨架树到一个更高效，功能上相当于骨架树。在大多数情况下成本模型是用来驱动的重构过程。我们展示了如何示例用例应用程序/内核可以被优化，讨论初步的实验评估结果归属理论。
克-词：算法的骨架，并行设计模式，重构，数据并行性，成本模型。
1我新台币
结构化并行程序设计方法已抽象出概念控制和数据并行通过骨骼上的[ 10 ]，这是众所周知的PA T控制[ 8 ]燕鸥。控制并行的设想，设计和实施作为一个图的节点（骨架），每个节点代表一个函数。一股流独立的任务流经图：当每个节点的输入是有效的，它可以计算产生的输出被发送到它的连接节点。在另一方面，数据并行的kelet的描述一个计算模式定义如何在并行数据中访问数据，并将其应用于数据的功能分区以获得最终结果。传统上，控制之间的正交性并行和数据并行解决了采用双层模型控制流驱动的方法进行数据的并行能力增强，可能与并行数据结构暴露出集体行动[ 13 ]反之亦然。然而，控制并行和数据并行的方法。
这项工作已经由欧盟框架7批
ist-2011-288570”释义：自适应异构多核系统的并行模式”
我caragiannis
冯湛华。（E DS。）：E尿PAR 2012个车间，LNCS 7640，pp. 381–390，2013。他是cspringe r-ve rlag用IDE L B E RG 2013382米aldinucci等人。
往往缺乏有效的应用程序，在这两个问题的能力被利用，因为本质上不同的手段，通过并行表示，有时，优化。一种高效的任务分配控制驱动的环境，可我nvalidated由糟糕的数据访问策略，反之亦然[ 14 ]。
在本文中，我们勾勒出一个新的方法来面对的控制与基于数据并行二分法的思想，即：数据与控制并行关注需要独立表达因为他们描述正交方面的并行性，和II）的数据访问和控制的并行模式的需要becoordin ED为了有效地支持并行应用的实现。虽然利用并行模式是不是一个新的方法[ 11 ]和协调工作在过去的语言方面作出了努力[ 17,12 ]或框架，本文提出的想法是，这样的协调可以通过对控制定义的图形表示关于数据访问的骨架。此外，我们将展示如何这样的注释可以用来驱动优化的实施图的执行。
2他骨骼框架
考虑骨骼系统包括控制（即流）和数据并行骨架，造型更一般的并行开发模式。我们的骨架是由下面的语法定义的
这些骷髅代表著名的并行开发模式[ 4 ]：序列把现有的序列码，管/农场流并行骨架处理流项
目和Map/Reduce是数据并行骨架加工数据的集合。与许多骨骼框架的对比（包括
SkeTo[ 16 ]、[ 9 ]和牛奶什锦早餐skepu）只考虑映射在“收藏”输入数据，我们假设一个用于P3L [ 7 ]和[ 15 ]：skandium责任指定子项建立了输入数据（集）是左应用程序的程序员，因为是规范的重新构建的部分结果集合的结果。在P3L，程序员要求利用图的形式参数作为工人骨架的实际参数使用“星变”–一种?我–建立变量之间的对应关系任务和子任务的数据项。例如，矩阵乘法图可以被定义为：
明星变量进行逻辑解释为所有的循环变量。在这种情况下对内部产品工人骨架的调用，对应于伪—代码：?我∈[ 0，1 ]?J N?∈[ 0，1 ] n?电话（IP，一个[我] [ ] [ ] [ ]，B，C [我] [ J ]）虽然
大规模并行计算的结构化数据访
问注释383
由P3L编译器可能已完全最终生产进度不同于嵌套循环中隐含的（顺序）时间序列。当处理的集合和复杂和组成的数据结构，有一些特定的数据访问模式，借助描述每件
数据合并成最终结果。例如，一个连续的块数据在一个“行主要”内存组织中实现一个矩阵，可以是访问的行或列，每行可以加上每一列，所有的夫妇成为计算的目标和每一个输出这样的计算，在输出矩阵中的一个位置。变种这种模式包括那些考虑每行/列耦合一个整体矩阵或子块。另一个模式的访问是描述模板，即一块细胞在一个固定的或可变的范围在每一个项目。一些图形处理的三角矩阵，例如，一个访问对角线或模板相对于对角线上的元素。
在我们的建议中，控制的并行性描述的组成的控制和数据并行的骨架（即计算模式），但相应的图是由一组数据访问模式，丰富的注释。骨架型和访问模式的不同组合可以充分描述计算的发展，保证数据的正交管理和控制并行性，同时提供了一个理论平台我们可以为更好地开发资源的优化策略，带宽，服务时间，和其他性能指标。在接下来的几年中，我们将提供一种语言来定义数据和控制的关注，我们将强调他们可以正交描述为了方便骨架重写和随后的骨架实现。
3 nnotations /元数据
在美国证券交易委员会介绍的每一个骨骼。2可增强使用各种的注释，表示为与骨架树相关联的元数据。在特别是，我们使用的功能相关的注释（如数据访问模式）和非功能性（如性能相关）方面。这样的注释使用下面的语法来表示：
与注释相关联的非正式语义如下：
pardegreeannot并行度（如果变量）
公司deannot同事源与图书馆合作与连续的骨架。
R CH TY P E N N O ttarget架构在骨架必须（最好）执行（CPU / GPU异构处理单元假定）
384米aldinucci等人。
dataacces的不能种对输入的数据进行访问。
这些注解部分是由用户提供的（如codeannot 的）。另一些则直接从骨架源代码通过编译步
骤（如dataaccessannot的）。三分之一类注释可以由应用程序的程序员或自动导出的编译工具（如pardegree的）。
这里的重点是thedataaccessannot注释。这些都是用来在美国证券交易委员会详细说明了一个骨架程序的执行。4相对内存中的数据放置，通信和同步管理也可在可用的处理单元之间进行划分。一般的想法是总结在图1。所提供的骨架程序应用程序是一个编译工具（在“注释”箭头图）产生一个注释的骨架树。这个编译工具是一种
中文翻译。注释的骨架树解析和导航的最终产生一个不同的骨架树的优化。这个新的骨骼树可能不同的注释（例如，它具有相同的形状作为原始一，但主机不同的注释）和树的形状（例如，它的主机不同，或不同的连接，节点）。优化阶段（“基于规则的优化”图1底部的箭头使用不同的启发式方法作为重构规则，可能确定，可能改写中，一个让最佳性能数据，根据一个给定的骨架性能模型。
作为示例，我们将展示如何抽象语法和注释系统可用于编写纯控制/流并行应用程序和数据并行的，突出的语法使用，表达能力和如何注释和参数可以支持骨架树的推理。在美国证券交易委员会和4，我们将进一步走一步，在应用程序中使用的注释，揭露流和数据并行的关注。
控制作用P咸海莱利斯M。一个纯控制并行骨架采用流并行只是，例如骨骼、管（SEQ（F）、农场（SEQ（G），SEQ（H））。图2显示对应的语法树的一个可能的实例化。SEQ骨架带注释的序列函数的路径引用。这个农业骨骼有2个参数（工人的数量和骨架执行每一个副本），并将注明实际并行度。具有明确的阶段作为参数。
大规模并行计算的结构化数据访问注释
385 在异质结构（例如，那些提供CPU和GPU）该农场的树木可以进一步注明提供的替代品。
数据并行性。矩阵乘法是数据并行的传统的例子，因为它可以写成一个地图的功能由
连续的内部产品应用于平行于每一行的输入矩阵再加上输入矩阵的每一列的矩阵B和C单个项目的结果
1
。从表达地图（SEQ（IP），在一个[我]?[ ]，[ ] B [?]，[我]，[ J ]），注释的树图3-left可以导出。注意表达?[ ] [我
]
表示一个矩阵的行和访问，作为一个结果，它定义了一套块，每个代表一thoserows。例如，考虑一个矩阵A with elements aij then A[?i ][] = { [a11,a12,a13],[a21,a22,a23],
[a31,a32,a33]} .Inthecaseoftheexpression
A[][ ? i ]–denoting access by columns–the set willchange accordingly in A[][ ? i ]=
{ [a11,a21,a31], [a12,a22,a32],
[a13,a23,a33]} . 我们在需要时，将使用集合运算符。因此，例如，我们可以写一一个[我]??[ ]当且仅当是一个[?] [我]的一个子集。此外，在以下第，当这样一组的结构不相关，我们将简单地表示它由于在地图定义中的分裂或组件的作用。因此，我们可以写地图（F，SP，一个[我] [ J ]）一些SP，表示任何类型的阅读访问。
在我们的语法中，在和外都是关键字引入了映射参数，即定义拆分和组合映射策略。
386米aldinucci等人。
4 FROM离子遇到TOO PT imiz ADAT
我们现在的例子中显示了抽象语法可以用来写应用程序将控制和数据的正交并行协调
关注和驱动骨架重写这样一种方式，优化达到。
访问驱动优化。假设有以下抽象描述：
Pipe( Map( Seq( s 1) ,in A
[?i][] ,outA[?i][]),Map ( Seq( s 2) ,in B [][ ?j ] A [?i][] ,outB[][ ?j ])
源代码的1ands 2andn×n矩阵A和B。定义允许我们用与地图相关的信息来注释骨架树如图3所示，对。在这个例子中，一个管由两图M1、M2。两种访问相同的数据集（一个矩阵），并将其应用于连续级的行；m2takes也是数据集B的输入。从[ 6,2,3 ]以下的规则：
Pipe( Map( f1 ,sp 1 ,cm 1) ,Map ( f2 ,sp 2 ,cm 2)) ≡Farm( Map( Comp( f1 ,f 2) ,sp
,cm))
并在骨架计算序列中的两个功能。然而，从提供了数据访问我们可以认为我）M2功能注释依赖m1since访问矩阵，用M1；我m2accesses）的用同样的政策m1to写，即访问矩阵的行和延长他输入数据的空间，通过访问矩阵。这两个条件可以正式由inclusionsp定义2?厘米1，因为定义的注释的集合2在阅读模式包括那些定义的厘米1写作模式。作为结果，我们可以合并两个映射，以节省读写内存访问和有一个MAPI）的计算元素作为输入整个输入数据（图输入数据的结合），它们的计算功能是复合的前一个，作为重写规则表明。重写过程导致一个新实例的注释的骨架树的配置。这样的例子给出了一个转换规则，可以表示为一个第一的想法如下：sp 2 ? cm1Pipe( Map( f1 ,sp 1 ,cm 1) ,Map ( f2 ,sp 2 ,cm 2)) ≡Farm( Map( Comp( f1 ,f 2) ,sp 1 ,cm 2))
换句话说，这一规则介绍一些访问限制的适用性众所周知的转换规则。
建筑驱动优化。正如已在[ 1 ]骨架树中所建议的那样可能也与PCC的目标结构信息
手，以优化映射和/或分布的数据。例如，让我们考虑一个系统内的CPU和GPU提供的R定义为的= {中央处理器一，……n，GPU一，…，GPUR}和下面的骨架定义
一些源代码。正如图3所示，这样的抽象语法树定义一个地图的计算元件位于每一个单独的CPU，因此涉及大量的数据传输，由于矩阵是不
大规模并行计算的结构化数据访问注释387
共享和并行利用在矩阵的每一个项目。作为一种替代此架构，利用GPU的系统，骨架可以改写为地图的地图（即有多少的数目GPU），对数据块作为语言定义的每个计算。因此，代码的前一部分表示为
MapCPU( MapGP U( s,
inA[?i][] ,outA[?i][]),inA[?r][] ,outA [?r][])
在?R指定一个行的分区分布的分布。换句话说，换句话说，mapcp U分布产生前后的分区（块）行；每个分区是采取通过mapgp U将自身政策的输入（分布在其行）座。语法树如图4所示，这是一个地图或地图左
（R是mapcp U参数），每个计算数据块的定义通过语言，GPU上的每。假设一个成本模型
的可用性C （mapcpu （mapgpu （一））能够符合这两种骨架树的性能，我们的系统可以通过以下的变换来丰富的一些骨架的，
他认为移动执行从利益的CPU GPU 依赖论“双通道”准入政策中的临时费用。
O perat 或D R 给出O PT IM IZ 在离子。有了这个例子，我们将强调我们的可以丰富的操作系统的规则，可以操纵数据的顺序在抽象层次上进行优化，从而隐藏实现细节。
让我们考虑换位算子，给出了一个矩阵，定义了一个新矩阵T 这样
让我们假设我们有以下的骨架定义
对于某些骨架的1，2和注释如图4所示，对。在这例如，我们遇到了一个模式，其中一个阶段写一个矩阵和以下阶段读取它的换位。一个可能的优化涉及第一阶段将数据放入内存和/或计算元素，以便更好地利用局部性效应。然而，这是一个有价值的策略，只有当数据块
388aldinucci 等人。
该换位操作符必须被应用的很小，可以托管在高速缓存的水平；相反，如果需要内存访问来解决缓存在阅读阶段，地方性开发可以提高引用的成本数据。这两种情况下，可以评估一些临时的，定性分析一个成本模型监控的执行可以执行，在目标的基础上
数据和骨架的结构和实例。为了简单，我们C 来表示布尔函数计算为true 如果这样的考虑是在实际的骨架实例的上下文中是值得的。因此，重构规则变成
其中P1和P2代表数据块，对T1代表转置P1
和SP1，厘米2定义通用的拆分和组合政策不
influencingp1 5实验结果的经验等
我们描述了一些实验结果，以验证了SEC 的重构问题。4。这里讨论的结果已达到使用归属，我们的实验框架，针对多核架构[ 5 ]。
访问驱动优化。我们实现了两个版本的归属程序对应于原管（图）、图（图））构造和从融合的结构，即映射（F-，克），我们测量在24
核Magny-Cours 的性能（皓龙6174）建筑2，
这结果如图5所示。当花的时间散射和从地图工作者收集数据是足够大的尊重花在计算单地图工人（细颗粒，左图）地图融合的时间明显优于原来的计划。在计算时所花费的时间。 FastFlow 目前不支持原始地图的骨架。我们用了一个原型的实施，将提供未来归属的释放。 大规模并行计算的结构化数据访问注释389 地图工作者是相当大的时间需要分散和收集数据和从工人，融合的程序的版本执行更多或者不太像原来的程序。值得指出的是，作为并行性度增加（因此计算、粮食减少），融合后的版本—锡安是相对于原来的程序版本的竞争。 建筑驱动优化。重构代码的可行性一个地图原本针对中央处理器内核的方式转化成地图针对CPU 核心和GPU 已经演示表明[ 1 ]。那里我们看到的不只是的CPU 核心和GPU 提高使用时所使用的性能的程序只有中央处理器内核，而
且还可以设置一个自动调度程序它动态地使用GPU和CPU内核来达到最佳的负载平衡因此，表演。
O perat或D R给出O PT IM IZ在离子。我们考虑到运营商驱动的refac撕段的结束了。4。我们实施一二阶段管道两阶段计算的功能从二维浮AR射线二维浮阵列归属。分期计算的功能是很轻。我们测量了三不同的架构运行程序的性能，即英特尔至强处理器，英特尔i3和AMD马尼课程体系结构。我们开发了两个版本的程序：在第一个版本的管道第一阶段产生的矩阵在写“行”的方式二级读取矩阵“读取”，而在第二版第一阶段产生的转置矩阵，因此，第二阶段的过程是“连续阅读”。下表总结由此产生的平均计算时间，以毫秒为单位。
时间是用于计算的流的100个任务，每个相对于一个1024 1024浮点矩阵。每个矩阵上进行的计算是可以忽略不计的–更多或更少的“大小”赋值–为第一和第二阶段。重构后的版本明显优于原。最小的性能的改善是在马尼库尔建筑，特别是考虑三个架构中的较小的内存带宽在这里。
6结论
我们概述了一个框架，支持性能的注释基于两个合适的骨架性能的驱动重构
390aldinucci等人。
自动重构代码通过重写规则模型和能力。我们提出的实验结果评估的方法，这将在释义WP2（“算法骨架”）活动。
工具书类
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英文原著
并行计算综述
并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
大数据与并行计算
西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：
前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。
并行计算-练习题
2014年《并行计算系统》复习题 （15分）给出五种并行计算机体系结构的名称，并分别画出其典型结构。 ①并行向量处理机（PVP） ②对称多机系统（SMP） ③大规模并行处理机（MPP） ④分布式共享存储器多机系统（DSM） ⑤工作站机群（COW） （10分）给出五种典型的访存模型，并分别简要描述其特点。 ①均匀访存模型（UMA）： 物理存储器被所有处理机均匀共享 所有处理机访存时间相同 适于通用的或分时的应用程序类型 ②非均匀访存模型（NUMA）： 是所有处理机的本地存储器的集合 访问本地LM的访存时间较短 访问远程LM的访存时间较长 ③Cache一致性非均匀访存模型（CC-NUMA）： DSM结构 ④全局Cache访存模型（COMA）： 是NUMA的一种特例，是采用各处理机的Cache组成的全局地址空间 远程Cache的访问是由Cache目录支持的 ⑤非远程访存模型（NORMA）： 在分布式存储器多机系统中，如果所有存储器都是专用的，而且只能被本地存储机访问，则这种访问模型称为NORAM 绝大多数的NUMA支持NORAM 在DSM中，NORAM的特性被隐匿的 3. （15分）对于如下的静态互连网络，给出其网络直径、节点的度数、对剖宽度，说明该网络是否是一个对称网络。 网络直径：8 节点的度数：2 对剖宽度：2 该网络是一个对称网络 4. （15分）设一个计算任务，在一个处理机上执行需10个小时完成，其中可并行化的部分为9个小时，不可并行化的部分为1个小时。问： （1）该程序的串行比例因子是多少，并行比例因子是多少？ 串行比例因子：1/10
并行比例因子:9/10 如果有10个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？ 10/(9/10 + 1) = 5.263 （3）如果有20个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？ 10/(9/20 + 1)= 6.897 （15分）什么是并行计算系统的可扩放性？可放性包括哪些方面？可扩放性研究的目的是什么？ 一个计算机系统（硬件、软件、算法、程序等）被称为可扩放的，是指其性能随处理机数目的增加而按比例提高。例如，工作负载能力和加速比都可随处理机的数目的增加而增加。可扩放性包括: 1.机器规模的可扩放性 系统性能是如何随着处理机数目的增加而改善的 2.问题规模的可扩放性 系统的性能是如何随着数据规模和负载规模的增加而改善 3.技术的可扩放性 系统的性能上如何随着技术的改变而改善 可扩放性研究的目的: 确定解决某类问题时何种并行算法与何种并行体系结构的组合，可以有效的利用大量的处理器； 对于运用于某种并行机上的某种算法，根据在小规模处理机的运行性能预测移植到大规模处理机上的运行性能; 对固定问题规模，确定最优处理机数和可获得的最大的加速比 （15分）给出五个基本的并行计算模型，并说明其各自的优缺点。 ①PRAM：SIMD-SM 优点： 适于表示和分析并行计算的复杂性； 隐匿了并行计算机的大部底层细节（如通信、同步），从而易于使用。 缺点： 不适于MIMD计算机，存在存储器竞争和通信延迟问题。 ②APRAM:MIMD-SM 优点： 保存了PRAM的简单性； 可编程性和可调试性（correctness）好； 易于进行程序复杂性分析。 缺点： 不适于具有分布式存储器的MIMD计算机。 ③BSP：MIMD-DM 优点: 把计算和通信分割开来； 使用hashing自动进行存储器和通信管理； 提供了一个编程环境。 缺点： 显式的同步机制限制并行计算机数据的增加； 在一个Superstep中最多只能传递h各报文。
基于FPGA的并行计算技术
基于FPGA的并行计算技术 更新于2012-03-13 17:15:57 文章出处:互联网 1 微处理器与FPGA 微处理器普遍采用冯·诺依曼结构，即存储程序型计算机结构，主要包括存储器和运算器2个子系统。其从存储器读取数据和指令到运算器，运算结果储存到存储器，然后进行下一次读取-运算-储存的操作过程。通过开发专门的数据和指令组合，即控制程序，微处理器就可以完成各种计算任务。冯·诺依曼型计算机成功地把信息处理系统分成了硬件设备和软件程序两部分，使得众多信息处理问题都可以在通用的硬件平台上处理，只需要开发具体的应用软件，从而极大地降低了开发信息处理系统的复杂性。然而，冯·诺依曼型计算机也有不足之处，由于数据和指令必须在存储器和运算器之间传输才能完成运算，使得计算速度受到存储器和运算器之间信息传输速度的限制，形成所谓的冯·诺依曼瓶颈[1]；同时，由于运算任务被分解成一系列依次执行的读取-运算-储存过程，所以运算过程在本质上是串行的，使并行计算模式在冯·诺依曼型计算机上的应用受到限制。 受到半导体物理过程的限制，微处理器运算速度的提高已经趋于缓慢，基于多核处理器或者集群计算机的并行计算技术已经逐渐成为提高计算机运算性能的主要手段。并行计算设备中包含多个微处理器，可以同时对多组数据进行处理，从而提高系统的数据处理能力。基于集群计算机的超级计算机已经成为解决大型科学和工程问题的有利工具。然而，由于并行计算设备中的微处理器同样受冯·诺依曼瓶颈的制约，所以在处理一些数据密集型，如图像分析等问题时，计算速度和性价比不理想。 现场可编程门阵列（FPGA）是一种新型的数字电路。传统的数字电路芯片都具有固定的电路和功能，而FPGA可以直接下载用户现场设计的数字电路。FPGA技术颠覆了数字电路传统的设计-流片-封装的工艺过程，直接在成品PFGA芯片上开发新的数字电路，极大地扩大了专用数字电路的用户范围和应用领域。自从20世纪80年代出现以来，FPGA技术迅速发展，FPGA芯片的晶体管数量从最初的数万个迅速发展到现在的数十亿个晶体管[2]，FPGA 的应用范围也从简单的逻辑控制电路发展成为重要的高性能计算平台。 FPGA芯片中的每个逻辑门在每个时钟周期都同时进行着某种逻辑运算，因此FPGA本质上是一个超大规模的并行计算设备，非常适合用于开发并行计算应用。目前，FPGA已被成功地应用到分子动力学、基因组测序、神经网路、人工大脑、图像处理、机器博弈等领域，取得了数十到数千倍的速度提高和优异的性价比[3-18]。
蒙特卡罗方法并行计算
Monte Carlo Methods in Parallel Computing Chuanyi Ding ding@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html, Eric Haskin haskin@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html, Copyright by UNM/ARC November 1995 Outline What Is Monte Carlo? Example 1 - Monte Carlo Integration To Estimate Pi Example 2 - Monte Carlo solutions of Poisson's Equation Example 3 - Monte Carlo Estimates of Thermodynamic Properties General Remarks on Parallel Monte Carlo What is Monte Carlo? ? A powerful method that can be applied to otherwise intractable problems ? A game of chance devised so that the outcome from a large number of plays is the value of the quantity sought ?On computers random number generators let us play the game ?The game of chance can be a direct analog of the process being studied or artificial ?Different games can often be devised to solve the same problem ?The art of Monte Carlo is in devising a suitably efficient game.
并行计算环境搭建
并行计算环境搭建 一．搭建并调试并行计算环境MPI的详细过程。 1．首先，我们选择在Windows XP平台下安装MPICH。第一步确保Windows平台下安装上了.net框架。 2．在并行环境的每台机子上创建相同的用户名和密码，并使该平台下的各台主机在相同的工作组中。 3．登陆到新创建的帐号下，安装MPICH软件，在选择安装路径时，每台机子的安装路径要确保一致。安装过程中，需要输入一致的passphrase，也即本机的用户名。 4．安装好软件后，要对并行环境进行配置（分为两步）： 第一步：注册。在每台机器上运行wmpiregister，按照提示输入帐号和密码，即 本机的登录用户名和密码。 第二步：配置主机。在并行环境下，我们只有一台主机，其他机子作为端结点。 运行主机上的wmpiconfig，在界面左侧栏目中选择TNP工作组，点击“select”按 钮，此时主机会在网络中搜索配置好并行环境的其他机子。配置好并行环境的其他 机子会出现绿色状态，点击“apply”按钮，最后点击“OK”按钮。 5．在并行环境下运行的必须是.exe文件，所以我们必须要对并行程序进行编译并生成.exe文件。为此我们选择Visual C++6.0编译器对我们的C语言程序进行编译， 在编译过程中，主要要配置编译器环境： （1）在编译器环境下选择“工程”，在“link”选项卡的“object/library modules” 中输入mpi.lib，然后点击“OK”按钮。 （2）选择“选项”，点击“路径”选项卡，在“show directories for”下选择“Include files”，在“Directories”中输入MPICH软件中“Include”文件夹的路径； 在“show directories for”下选择“Library files”，在“Directories”中输入 MPICH软件中Library文件夹的路径，点击“OK”。 （3）对并行程序进行编译、链接，并生成.exe文件。 6．将生成的.exe文件拷贝到并行环境下的各台机子上，并确保每台机子的存放路径要相同。 7．在主机上运行“wmpiexec”，在Application中选择生成的.exe文件；输入要执行此程序的进程数，选中“more options”选项卡，在“host”栏中输入主机和各个端结 点的计算机名，点击“execute”执行程序。 二．搭建并调试并行计算环境MPI的详细过程。 1．以管理员身份登录每台计算机，在所有连接的计算机上建立一个同样的工作组，命名为Mshome，并在该工作组下建立相同的帐户，名为GM，密码为GM。 2．安装文件Microsoft NET Framwork1.1，将.NET框架安装到每台计算机上，再安装MPI到每台主机。在安装MPI的过程中，必须输入相同的passphrase，在此输 入之前已建好的帐户名GM。 3．安装好MPI后，再对每台计算机进行注册和配置，其中注册必须每台计算机都要进行，配置只在主控计算机进行： （1）注册：将先前在每台计算机上申请的帐号和密码注册到MPI中去，这样
大规模并行计算
计算机学院 课程设计 课程名称高性能计算设计 题目名称大规模并行计算 专业__ 软件工程 _ __ _ 年级班别 2012级 学号 学生姓名 指导教师 联系方式 2015年12月18日
结构化数据访问注释对于大规模并 行计算 马可aldinucci1索尼亚营，2，基尔帕特里克3，和马西莫torquati2p.kilpatrick@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html, 1计算机科学系，大学都灵，意大利 aldinuc@di.unito.it 2比萨大学计算机科学系，意大利 {营，torquati}@di.unipi。它 3女王大学计算机科学系，贝尔法斯特 p.kilpatrick@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html, 摘要。我们描述了一种方法，旨在解决的问题控制联合开发（流）和一个数据并行骨架吨并行编程环境，基于注释重构。注解驱动一个并行计算的高效实现。重构是用来改造相关联的骨架树到一个更高效，功能上相当于骨架树。在大多数情况下成本模型是用来驱动的重构过程。我们展示了如何示例用例应用程序/内核可以被优化，讨论初步的实验评估结果归属理论。 克-词：算法的骨架，并行设计模式，重构，数据并行性，成本模型。 1我新台币 结构化并行程序设计方法已抽象出概念控制和数据并行通过骨骼上的[ 10 ]，这是众所周知的PA T控制[ 8 ]燕鸥。控制并行的设想，设计和实施作为一个图的节点（骨架），每个节点代表一个函数。一股流独立的任务流经图：当每个节点的输入是有效的，它可以计算产生的输出被发送到它的连接节点。在另一方面，数据并行的kelet的描述一个计算模式定义如何在并行数据中访问数据，并将其应用于数据的功能分区以获得最终结果。传统上，控制之间的正交性并行和数据并行解决了采用双层模型控制流驱动的方法进行数据的并行能力增强，可能与并行数据结构暴露出集体行动[ 13 ]反之亦然。然而，控制并行和数据并行的方法。 这项工作已经由欧盟框架7批 ist-2011-288570”释义：自适应异构多核系统的并行模式” 我caragiannis 冯湛华。（E DS。）：E尿PAR 2012个车间，LNCS 7640，pp. 381–390，2013。他是cspringe r-ve rlag用IDE L B E RG 2013382米aldinucci等人。 往往缺乏有效的应用程序，在这两个问题的能力被利用，因为本质上不同的手段，通过并行表示，有时，优化。一种高效的任务分配控制驱动的环境，可我nvalidated由糟糕的数据访问策略，反之亦然[ 14 ]。 在本文中，我们勾勒出一个新的方法来面对的控制与基于数据并行二分法的思想，即：数据与控制并行关注需要独立表达因为他们描述正交方面的并行性，和II）的数据访问和控制的并行模式的需要becoordin ED为了有效地支持并行应用的实现。虽然利用并行模式是不是一个新的方法[ 11 ]和协调工作在过去的语言方面作出了努力[ 17,12 ]或框架，本文提出的想法是，这样的协调可以通过对控制定义的图形表示关于数据访问的骨架。此外，我们将展示如何这样的注释可以用来驱动优化的实施图的执行。 2他骨骼框架 考虑骨骼系统包括控制（即流）和数据并行骨架，造型更一般的并行开发模式。我们的骨架是由下面的语法定义的 这些骷髅代表著名的并行开发模式[ 4 ]：序列把现有的序列码，管/农场流并行骨架处理流项
高性能计算报告
高性能计算实验报告 学生姓名：X X 学号：XXXXXXXXXX 班号：116122 指导教师：郭明强 中国地质大学（武汉）信息工程学院 第一题
1.编写console程序 2.由下图看出，电脑是双核CPU 3.多线程程序，利用windowsAPI函数创建线程
代码 #include"stdafx.h" #include
} 第二题多线程实现计算e和π的乘积 代码 #include"stdafx.h" #include"windows.h" #define num_steps 2000000 #include 龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html, 联想网御的多核并行计算网络安全平台 作者：李江力王智民 来源：《中国计算机报》2008年第44期 随着网络带宽的不断发展，网络如何安全、高效地运行逐渐成为人们关注的焦点。上期文章《多核技术开创万兆时代》指出，经过多年不断的努力探索，在历经了高主频CPU、FPGA、ASIC、NP后，我们迎来了多核时代。是不是有了多核，就能够满足当前人们对网络安全处理能力的需求呢？答案也许并非那么简单。 本文将从多核处理器带来的机遇与挑战、多核编程的困境、联想网御的解决方案三个方面来详细阐述多核并行计算相关的技术问题。 多核处理器带来机遇与挑战 通常我们所说的多核处理器是指CMP（ChipMulti-processors）的芯片结构。CMP是由美国斯坦福大学提出的，其思想是将大规模并行处理器中的SMP（Symmetric Multi-processors，对称多处理器）集成到同一芯片内，各个处理器并行执行，在同一个时刻同时有多条指令在执行。 多核处理器的出现使得人们从以前的单纯靠提高CPU主频的“死胡同”走了出来，同时又使得软件开发人员能够采用高级语言进行编程，看似是一个比较完美的技术方案，但同时我们也应该看到多核处理器也给业界带来了一系列的挑战。 同构与异构 CMP的构成分成同构和异构两类，同构是指内部核的结构是相同的，而异构是指内部的核结构是不同的。核内是同构还是异构，对不同的应用，带来的性能影响是不同的。 核间通信 多核处理器各个核之间通信是必然的事情，高效的核间通信机制将是多核处理器性能的重要保障。目前主流的芯片内部高效通信机制有两种，一种是基于总线共享的Cache结构，一种是基于片上的互连结构。采用第一种还是第二种，也是设计多核处理器的时候必须考虑的问题。 并行编程 ANSYS高性能并行计算 作者：安世亚太雷先华 高性能并行计算主要概念 ·高性能并行计算机分类 并行计算机主要可以分为如下四类：对称多处理共享存储并行机（SMP，Symmetric Multi-Processor）、分布式共享存储多处理机（DSM，Distributied Shared Memory）、大规模并行处理机（MPP，Massively Parallel Processor）和计算机集群系统（Cluster）。 这四类并行计算机也正好反映了高性能计算机系统的发展历程，前三类系统由于或多或少需要在CPU、内存、封装、互联、操作系统等方面进行定制，因而成本非常昂贵。最后一类，即计算机集群系统，由于几乎全采用商业化的非定制系统，具有极高的性能价格比，因而成为现代高性能并行计算的主流系统。它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。高性能并行计算的基本原理就是将问题分为若干部分，而相连的每台计算机（称为节点）均可同时参与问题的解决，从而显著缩短解决整个问题所需的计算时间。 ·集群互联网络 计算机集群系统的互联网络大体上经历了从Ethernet到Giganet、Myrinet、Infiniband、SCI、Quadrics(Q-net)等发展历程，在“延时”和“带宽”两个最主要指标上有了非常大的改善，下表即是常用的互联方式： ANSYS主要求解器的高性能并行计算特性 ANSYS系列CAE软件体系以功能齐全、多物理场耦合求解、以及协同仿真而著称于世。其核心是一系列面向各个方向应用的高级求解器，并行计算也主要是针对这些求解器而言。 ANSYS的主要求解器包括： Mechanical：隐式有限元方法结构力学求解器； CFX ：全隐式耦合多重网格计算流体力学求解器； AUTODYN：显式有限元混合方法流固耦合高度非线性动力学求解器； LS-DYNA：显式有限元方法非线性结构动力学求解器； FEKO：有限元法、矩量法、高频近似方法相互混合的计算电磁学求解器； ·高性能并行计算的典型应用 现代CAE计算的发展方向主要有两个：系统级多体耦合计算和多物理场耦合计算，前者摒弃了以往只注重零部件级CAE仿真的传统，将整个对象的完整系统（如整机、整车）一次性纳入计算范畴；后者在以往只注重单一物理场分析（如结构力学、流体力学）的基础上，将影响系统性能的所有物理因素一次性纳入计算范畴，考虑各物理因素综合起来对分析对象的影响。因此，可以说，高性能并行计算也是CAE的发展方向，因为它是大规模CAE 应用的基石。例如，在航空航天领域，需要高性能并行计算的典型CAE应用有： –飞机/火箭/导弹等大型对象整体结构静力、动力响应、碰撞、安全性分析，整体外流场分析，多天线系统电磁兼容性及高频波段RCS分析，全模型流体－结构－电磁耦合分析；–航空发动机多级转子/静子联合瞬态流动分析，流体－结构－热耦合分析； –大型运载火箭/导弹发射过程及弹道分析…… · ANSYS求解器对高性能并行计算的支持 作为大型商用CAE软件的领头雁，ANSYS在对高性能并行计算的支持方面也走在所有CAE软件的前列，其各个求解器对高性能并行系统的支持可用下表描述： 附件二： 成都信息工程学院 硕士研究生课程教学大纲 课程名称(中)：并行计算 课程名称(英)：Parallel Computing 课程编号： 开课单位：软件工程系 预修课程：C语言，Linux操作系统 适用专业：计算机，电子类，大气类1年级研究生 课程性质：学位课 学时：32学时 学分：2学分 考核方式：考试 一、教学目的与要求（说明本课程同专业培养目标、研究方向、培养要求的关 系，及与前后相关课程的联系） 通过本课程的学习，使学生可以对并行程序设计有一个具体的基本的概念，对MPI有比较全面的了解，掌握MPI的基本功能，并且可以编写基本的MPI程序，可以用MPI来解决实际的比较基本的并行计算问题。具体如下： 从内容上，使学生了解并行计算的基本发展过程及现在的发展水平，掌握并行系统的组织结构，并行机群系统的构建方法。掌握MPI并行编程知识，了解并行技术的遗传算法迭代算法中的应用，了解并行监控系统的构成。 从能力方面，要求学生掌握并行机群系统的实际配置方法，能用MPI编制一般难度的并行算法程序并在机群系统上实现。 从教学方法上，采用启发、引导的教学方法，结合多媒体教学方式，提高学生学习兴趣。 二、课程内容简介 本课程以并行计算为主题，对并行计算技术的发展，应用以及并行计算机模型进行概述，与此同时系统介绍了MPI并行编程环境的使用与搭建，旨在帮助学生完成简单的并行程序设计，掌握并行计算平台的搭建，为深入学习并行计算技术打下坚实的基础。 三、主要章节和学时分（含相应章节内容的教学方式，如理论教学、实验教学、 上机、自学、综述文献等） 主要章节章节主要内容简述教学方式学时备注 第1章并行计算的发展及应用1.并行计算技术的发展过 程 2.并行系统在现代技术中 的应用 理论教学2学时 第2章并行计算机系统与结构1、典型并行计算机系统简 介 2、当代并行计算机体系结 构 理论教学2学时 第3章 PC机群系统的搭建1、机群系统概述 2、机群系统的搭建方法 3、机群系统的性能测试方 法 理论教学4学时 第4章机群系统的MPI编程1、MPI语言概述 2、MPI的六个基本函数 3、MPI的消息 4、点对点通讯 5、群集通讯 6、MPI的扩展 理论教学8学时 第5章实践环节上机完成并行机群系统的 配置。 实现简单并行计算程序的 编写。上机16学 时 (此页可附页) 四、采用教材（正式出版教材要求注明教材名称、作者姓名、出版社、出版时间；自编教材要求注明是否成册、编写者姓名、编写者职称、字数等） 《并行计算应用及实战》机械工业出版社王鹏主编 2008 高性能并行计算系统检查点技术与应用 孙国忠 李艳红 樊建平 （中国科学院计算技术研究所 中国科学院研究生院 北京 １０００８０） (sgz@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html,,lyh@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html,,fan@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html,) 摘 要 随着高性能并行计算系统规模越来越大，软件和硬件发生故障的概率随之增大，系统的容错性和可靠性已经成为应用可扩展性的主要限制因素。并行检查点技术可以使系统从故障中恢复并减少计算损失，是高性能计算系统重要的容错手段。本文将介绍检查点技术的背景和定义，研究并行检查点协议的分类，检查点存储技术，以及利用这些协议和技术实现的ＭＰＩ并行检查点系统，最后给出对各个关键技术的详细评价及结论。 关键词 高性能计算；消息传递系统；并行检查点；回滚恢复 中图法分类号 ＴＰ３１ A Survey of Checkpointing Technology and It’s Application for High Performance Parallel Systems Sun Guo-Zhong Li Yan-Hong Fan Jian-Ping (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences/Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080) (sgz@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html, lyh@https://www.wendangku.net/doc/4414140811.html, ｆａｎ＠ｉｃｔ．ａｃ．ｃｎ) Abstract With the scale of high performance parallel computing systems becoming larger,the fault probability of software and hardware in these systems is increased.As a result, issues of fault tolerance and reliability are becoming limiting factors on application scalability.Parallel checkpointing can help fault system recover from fault and reduce the computing losing,and is an important method for tolerating fault of high performance computing system.This paper will discuss the background and definitions of checkpointing,classify of parallel checkpointing protocols, checkpoint storage technology, and several MPI systems adopting these parallel checkpointing protocols.At last we give appraisement of these key technologies and list our conclusions. Key words High Performance Computing; Message Passing System; Parallel Checkpointing ; Rollback Recovery １ 引 言 高性能并行计算领域的容错技术由于以下几种情况而越发受到重视。1）在一台高性能计算机系统中，总的处理器数快速增长。如BlueGene/L 总的处理器有130,000个，有证据表明这样的一台机器几个小时就要有一个处理器失效。虽然处理器总数的提高带来了性能提高，但是也提高了故障点的数目。2）大多数并行计算机系统正在从采用昂贵的硬件系统向低成本、由处理器和光纤网络定制组装的cluster转变，以及采用Internet范围内网格技术来执行程序导致硬件发生故障的概率较高。3）很多科学计算任务被设计成一次运行几天或者几个月，例如ASCI的stockpile certification 程序以及BlueGene当中的ab initio 蛋白质折叠程序将运行几个月。由于应用的运行时间比硬件的平均故障间隔时间(MTBF)长，科学计算程序必须 本课题得到国家高科技发展计划(863)基金支持(2003AA1Z2070)和中国科学院知识创新工程支持(20036040) 具有对硬件故障的容错技术。采用检查点技术恢复应用运行是一种有效的容错方法。 检查点技术除了实现系统容错，还能协助实现灵活的作业调度。例如，拥有高性能计算系统的气象局要在每天的固定时段加载资源独占作业进行气象预报或者运行紧急作业，需要暂停原来运行的其它作业。因此必须记录原来作业的检查点并在完成紧急作业后恢复运行。 可见，采用检查点技术可以实现系统容错，实现灵活的作业调度以及提高资源利用率。本文将通过对各种并行检查点技术的分析比较，呈现出高性能并行计算系统检查点机制的发展状况，存在的问题和研究前景。 ２背景和定义 检查点技术在各个领域都进行了广泛研究，如硬件级指令重试、分布式共享内存系统、系统调试、实时系统等。本文侧重于高性能并行计算系统，主要包括ＭＰＰ、Ｃｌｕｓｔｅｒ。这些系统的进程之间通过消息传递实现通信，本文中也称为消息传 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- 1在并行机系统中，主流操作系统有UNIX/Linux，AIX(IBM)，HPUX(HP)，Solaris(SUN)，IRIX(SGI)等。 2 常用的并行算法设计的基本技术有划分，分治，倍增，流水域，破对称，平衡 树等设计技术。 3 Matlab并行程序编写过程分为创建对象，创建工作，指定工作任务，提交工作，等待和返回计算任务结果六步。 1. 云计算是对（ D ）技术的发展与运用 A. 并行计算 B网格计算 C分布式计算 D三个选项都是 2. IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的（ A ）计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。 A. 蓝云 B. 蓝天 C. ARUZE D. EC2 3. 微软于2008年10月推出云计算操作系统是（ C ） A. Google App Engine B. 蓝云 C. Azure D. EC2 4. 2008年，（ A ）先后在无锡和北京建立了两个云计算中心 A. IBM B. Google C. Amazon D. 微软 5. 将平台作为服务的云计算服务类型是（ B ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 6. 将基础设施作为服务的云计算服务类型是（ A ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 7. IaaS计算实现机制中，系统管理模块的核心功能是（ A ） A. 负载均衡 B 监视节点的运行状态 C应用API D. 节点环境配置 8. 云计算体系结构的（ C ）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作 A.物理资源层 B. 资源池层 C. 管理中间件层 D. SOA构建层 9. 下列不属于Google云计算平台技术架构的是（ D ） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. 在目前GFS集群中，每个集群包含（ B ）个存储节点 A.几百个 B. 几千个 C.几十个 D.几十万个 11. 下列选项中，哪条不是GFS选择在用户态下实现的原因（ D ） A.调试简单 B.不影响数据块服务器的稳定性 C. 降低实现难度，提高通用性 D. 容易扩展 12. GFS中主服务器节点存储的元数据包含这些信息（ BCD ） A.文件副本的位置信息 B.命名空间 C. Chunk与文件名的映射 D. Chunk副本的位置信息 13. 单一主服务器（Master）解决性能瓶颈的方法是（ ABCD ） A.减少其在数据存储中的参与程度 B. 不适用Master读取数据 C.客户端缓存元数据 D. 采用大尺寸的数据块 14. （ B ）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件 架构。 A. GFS B.MapReduce C.Chubby D.BitTable 15. Mapreduce适用于（ D ） A. 任意应用程序 B. 任意可在windows servet2008上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D. 可以并行处理的应用程序联想网御的多核并行计算网络安全平台
ANSYS高性能并行计算
并行计算大纲
高性能并行计算系统检查点技术与应用
基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建
并行计算考试复习