并行计算

并行计算

实验指导书

刘其成编著

2013 年8 月

并行计算实验指导书目录

I

实验一OpenMP 并行程序设计基础 (1)

实验目的 (1)

实验内容 (1)

1．使用Microsoft Visual https://www.wendangku.net/doc/7515004454.html, 编写OpenMP程序 (1)

2．单独使用for (1)

3．parallel和for 联合使用 (2)

4．并行区域与循环并行化的区别 (2)

5．临界区 (2)

6．private子句 (3)

思考与提高 (5)

实验二OpenMP 并行程序设计典型应用 (6)

实验目的 (6)

实验内容 (6)

1. 使用并行区域方法进行求和 (6)

2. for指令方法进行求和 (7)

3. reduction子句方法进行求和 (7)

4. 临界区方法进行求和 (8)

思考与提高 (9)

实验三MPI 并行程序设计基础 (10)

实验目的 (10)

实验内容 (10)

1．Microsoft Visual Studio .Net 2008 编写MPI 程序的步骤 (10)

2．简单的MPI 程序示例，程序输出“Hello Word”。 (10)

3．点对点通信...............................................................................................................

11

思考与提高 (11)

实验四MPI 并行程序设计典型应用 (12)

实验目的 (12)

实验内容 (12)

1．求和 (12)

2. 数值积分 (13)

思考与提高 (14)

实验五Windows线程库并行程序设计基础 (15)

实验目的 (15)

实验内容 (15)

1．简单的多线程创建、执行、挂起、终止的程序 (15)

2．使用_beginthread创建线程 (16)

3. 使用临界区机制同步线程 (16)

并行计算实验指导书目录

II

思考与提高 (17)

实验六Windows线程库并行程序设计典型应用 (18)

实验目的 (18)

实验内容 (18)

1．运用Win32 API实现并行求和 (18)

2. MFC 并行求和 (19)

3. .net并行求

和 (20)

思考与提高 (22)

实验七Java 并行程序设计基础 (23)

实验目的 (23)

实验内容 (23)

1．创建Thread类的子类 (23)

2．实现Runnable接口 (23)

3. 两种方法的比较 (24)

思考与提高 (25)

实验八Java 并行程序设计典型应用 (26)

实验目的 (26)

实验内容 (26)

1．继承Thread类实现求和的Java多线程并行程序 (26)

2. 使用Runnable 接口实现求和的Java多线程并行程序 (27)

思考与提高 (28)

并行计算实验指导书实验一OpenMP并行程序设计基础

1

实验一OpenMP并行程序设计基础

实验目的

（1）掌握OpenMP基础知识

（2）掌握OpenMP并行程序设计方法

实验内容

1．使用Microsoft Visual https://www.wendangku.net/doc/7515004454.html, 编写OpenMP 程序

在Microsoft Visual https://www.wendangku.net/doc/7515004454.html, 2008 环境下编写OpenMP 程序的必要步骤包括，新建

Win32 Console Application项目，保持默认的选项不变；生成项目后，通过配置项目属性，

在C/C++的语言特性上打开OpenMP 的支持/openmp；编写代码，加入#include "omp.h"；编

写源程序；配置环境变量OMP_NUM_THREADS，确定线程数目；执行程序（Release版本）。

#include "stdafx.h"

#include "omp.h"

printf("Hello from serial.\n");

printf("Thread number = %d\n", omp_get_thread_num()); //串行执行

#pragma omp parallel //开始并行执行

{

printf("Hello from parallel. Thread number = %d\n", omp_get_thread_num()); }

printf("Hello from serial again.\n");

return 0;

}

第一次运行结果如下：Hello from serial.

Thread number = 0

Hello from parallel. Thread number = 1

Hello from parallel. Thread number = 3

Hello from parallel. Thread number = 2

Hello from parallel. Thread number = 0

Hello from serial again.

第二次运行结果如下：Hello from serial.

Thread number = 0

Hello from parallel. Thread number = 0

Hello from parallel. Thread number = 2

Hello from parallel. Thread number = 1

Hello from parallel. Thread number = 3

Hello from serial again.

2．单独使用for

#include "stdafx.h"

#include "omp.h"

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){

#pragma omp for

for (int j = 0; j < 4; j++ ){

printf("j = %d, ThreadId = %d\n", j, omp_get_thread_num());

}

return 0;

}

假设环境变量OMP_NUM_THREADS设置为4，执行结果如下。

并行计算实验指导书实验一OpenMP并行程序设计基础

2

j = 0, ThreadId = 0

j = 1, ThreadId = 0

j = 2, ThreadId = 0

j = 3, ThreadId = 0

3．parallel和for联合使用

#include "stdafx.h"

#include "omp.h"

#pragma omp parallel for

for (int j = 0; j < 4; j++ ){

printf("j = %d, ThreadId = %d\n", j, omp_get_thread_num());

}

return 0;

}

假设环境变量OMP_NUM_THREADS 设置为4，执行结果如下，循环被分配到四个不

同的线程中执行。

j = 0, ThreadId = 0

j = 2, ThreadId = 2

j = 1, ThreadId = 1

j = 3, ThreadId = 3

4．并行区域与循环并行化的区别

把上面的程序改写，去掉for 指令。

#include "stdafx.h"

#include "omp.h"

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){

#pragma omp parallel

for (int j = 0; j < 4; j++ ){

printf("j = %d, ThreadId = %d\n", j, omp_get_thread_num());

}

return 0;

}

程序的执行结果：j = 0, ThreadId = 0

j = 0, ThreadId = 3

j = 0, ThreadId = 2

j = 0, ThreadId = 1

j = 1, ThreadId = 0

j = 1, ThreadId = 3

j = 1, ThreadId = 2

j = 1, ThreadId = 1

j = 2, ThreadId = 0

j = 2, ThreadId = 3

j = 2, ThreadId = 2

j = 2, ThreadId = 1

j = 3, ThreadId = 0

j = 3, ThreadId = 3

j = 3, ThreadId = 2

j = 3, ThreadId = 1

5．临界区

#include "stdafx.h"

#include

#include "omp.h"

并行计算实验指导书实验一OpenMP并行程序设计基础

3

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){

int max = 0;

int a[10] = {11,2,33,49,113,20,321,250,689,16};

#pragma omp parallel for

for (int i=0;i<10;i++){

int temp = a[i];

#pragma omp critical

{

if (temp > max)max = temp;

}

}

std::cout<<"max: "<

return 0;

}

程序执行结果如下：max: 689

如果去掉#pragma omp critical，某次运行程序执行结果如下：max: 321 6．private子句

#include "stdafx.h"

#include

#include

int main(int argc, char* argv[]){

omp_set_num_threads(2);

int k = 0;

printf("first k=%d\n",k);

#pragma omp parallel private(k)

{

int id = omp_get_thread_num();

k = 0;

if (id == 0)

for (int i = 0; i < 10; i++){

k += 1;

printf("Thread id=%d says that the k is %d\n",id,k);

}

else

for (int i = 0; i < 10; i++){

k += 2;

printf("Thread id=%d says that the k is %d\n",id,k);

}

}

printf("last k=%d\n",k);

system("pause");

}

程序执行结果如下：first k=0

Thread id=0 says that the k is 1

Thread id=1 says that the k is 2

Thread id=0 says that the k is 2

Thread id=1 says that the k is 4

Thread id=0 says that the k is 3

Thread id=1 says that the k is 6

Thread id=0 says that the k is 4

Thread id=1 says that the k is 8

Thread id=0 says that the k is 5

并行计算实验指导书实验一OpenMP并行程序设计基础

4

Thread id=1 says that the k is 10

last k=0

如果去掉private，会产生数据竞争的问题，导致最后k的值错误，并且不可预测。#include "stdafx.h"

#include

#include

int main(int argc, char* argv[]){

omp_set_num_threads(2);

int k = 0;

printf("first k=%d\n",k);

#pragma omp parallel

{

int id = omp_get_thread_num();

k = 0;

if (id == 0)

for (int i = 0; i < 5; i++){

k += 1;

printf("Thread id=%d says that the k is %d\n",id,k);

}

else

for (int i = 0; i < 5; i++){

k += 2;

printf("Thread id=%d says that the k is %d\n",id,k);

}

}

printf("last k=%d\n",k);

system("pause");

return 0;

}

在该程序中，并行启动两个线程，分别是线程0和线程1，线程0对k加1 循环

而线程1 同时对k加2 循环5次。由于k是在并行区外声明，在进入并行区后成为共享变量，

这时两个线程分别对k进行操作，产生数据竞争，最后k的值错误，并且不可预测。

大多数程序执行结果如下：first k=0

Thread id=0 says that the k is 1

Thread id=1 says that the k is 2

Thread id=0 says that the k is 3

Thread id=1 says that the k is 5

Thread id=0 says that the k is 6

Thread id=1 says that the k is 8

Thread id=0 says that the k is 9

Thread id=0 says that the k is 10

Thread id=1 says that the k is 12

Thread id=1 says that the k is 14

last k=14

某几次程序执行结果如下：first k=0

Thread id=1 says that the k is 2

Thread id=0 says that the k is 1

Thread id=1 says that the k is 3

Thread id=1 says that the k is 6

Thread id=0 says that the k is 4

Thread id=1 says that the k is 8

Thread id=0 says that the k is 9

Thread id=0 says that the k is 10

并行计算实验指导书实验一OpenMP并行程序设计基础

5

Thread id=0 says that the k is 11

Thread id=1 says that the k is 13

last k=13

思考与提高

（1）private、firstprivate、lastprivate 的区别是什么？

（2）parallel for、sections/section的区别是什么？

（3）设置OpenMP程序运行时工作线程的数目的方法有哪些？

并行计算实验指导书实验二OpenMP并行程序设计典型应用

6

实验二OpenMP 并行程序设计典型应用

实验目的

（1）掌握OpenMP针对具体问题的多种并行程序设计方法

（2）掌握具体问题的基于OpenMP的并行策略

实验内容

1. 使用并行区域方法进行求和

#include "stdafx.h"

#include

#include

#include

#define NUM_THREADS 2

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){

omp_set_num_threads(NUM_THREADS);

long long sum = 0;

long long sumtmp[NUM_THREADS];

clock_t t1=clock();

#pragma omp parallel

{

long i;

long id = omp_get_thread_num();

long long temp = 0l;

for (i=id; i<=1000000000; i=i+NUM_THREADS){

temp+=i;

}

sumtmp[id] = temp;

}

for(long i=0;i

sum += sumtmp[i];

}

clock_t t2=clock();

printf("sum=%lld\n",sum);

printf("parallel time=%d\n",(t2-t1));

sum = 0;

t1=clock();

for(long i=1;i<=1000000000;i+=1){

sum=sum+i;

}

t2=clock();

printf("sum=%lld\n",sum);

printf("serial time=%d\n",(t2-t1));

system("pause");

return 0;

并行计算实验指导书实验二OpenMP并行程序设计典型应用7

}

2. for 指令方法进行求和

#include "stdafx.h"

#include

#include

#include

#include

#define NUM_THREADS 2

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){

omp_set_num_threads(NUM_THREADS);

long long sum = 0;

long long sumtmp[NUM_THREADS];

clock_t t1=clock();

#pragma omp parallel

{

long i;

long id = omp_get_thread_num();

long long temp = 0l;

#pragma omp for

for (i=1;i<=1000000000; i++){

temp+=i;

}

sumtmp[id] = temp;

}

for(long i=0;i

sum += sumtmp[i];

}

clock_t t2=clock();

printf("sum=%lld\n",sum);

printf("parallel time=%d\n",(t2-t1));

sum = 0;

t1=clock();

for(long i=1;i<=1000000000;i+=1){

sum=sum+i;

}

t2=clock();

printf("sum=%lld\n",sum);

printf("serial time=%d\n",(t2-t1));

system("pause");

return 0;

}

3. reduction子句方法进行求和

#include "stdafx.h"

#include

#include

#include "time.h"

并行计算实验指导书实验二OpenMP并行程序设计典型应用8

#define NUM_THREADS 2

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){

clock_t t1=clock();

omp_set_num_threads(NUM_THREADS);

long long sum=0;

#pragma omp parallel for reduction(+:sum)

for ( long i=1;i<=1000000000;i+=1){

sum=sum+i;

}

clock_t t2=clock();

printf("sum=%lld\n",sum);

printf("parallel time=%d\n",(t2-t1));

t1=clock();

sum=0;

for ( long i=1;i<=1000000000;i+=1){

sum=sum+i;

}

t2=clock();

printf("sum=%lld\n",sum);

printf("serail time=%d\n",(t2-t1));

system("pause");

return 0;

}

4. 临界区方法进行求和

reduction很方便，但它只支持一些基本操作，比如+,-,*,&,|,&&,||等。有些情况下，既要

避免资源竞争，但涉及到的操作又超出了reduction 的能力范围，这就要用到OpenMP 的临

界区critical。

#include "stdafx.h"

#include

#include

#include

#define NUM_THREADS 2

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){

clock_t t1, t2;

omp_set_num_threads(NUM_THREADS);

t1 = clock();

long long sum=0;

#pragma omp parallel

{

long id = omp_get_thread_num();

long i;

long long sumtmp=0;

for (i=id + 1;i<=1000000000;i=i+NUM_THREADS){

sumtmp = sumtmp + i;

}

并行计算实验指导书实验二OpenMP并行程序设计典型应用

9

#pragma omp critical

sum = sum + sumtmp;

}

t2 = clock();

printf("sum=%lld\n",sum);

printf("parallel time: %d\n", t2 - t1);

t1=clock();

sum=0;

for(long i=1;i<=1000000000;i+=1){

sum=sum+i;

}

t2=clock();

printf("sum=%lld\n",sum);

printf("serail time=%d\n",(t2-t1));

system("pause");

return 0;

}

思考与提高

（1）分析求和的各种方法的加速比。

（2）编写用矩形法则数值积分方法估算π的值的OpenMP并行程序（并行区域方法、

for 指令、临界区、reduction子句），并与串行程序进行运行时间比较。

（3）排序、查找、统计素数/完数/水仙花数的并行算法和OpenMP并行编程。并行计算实验指导书实验三MPI并行程序设计基础

10

实验三MPI并行程序设计基础

实验目的

（1）掌握MPI基础知识

（2）掌握MPI并行程序设计方法

实验内容

1．Microsoft Visual Studio .Net 2008 编写MPI程序的步骤

第一步：建立Visual Studio .Net 2008 项目，创建命令行界面的应用程序即可。第二步：将mpich2\include加入到头文件目录中，配置选项在菜单工具à选项à项目和

解决方案àVC++目录对话框中。

第三步：将mpich2\lib加入到库文件目录中，配置选项在菜单工具à选项à项目和解决

方案àVC++目录对话框中。

第四步：设置项目的属性，将mpi.lib加入到链接库中(https://www.wendangku.net/doc/7515004454.html,有的版本中是mpich.lib) 。

配置选项在项目的属性页配置属性à链接器à输入à附加依赖项对话框中。

如果是C 程序的话，此时就可以编译程序了。但是Visual https://www.wendangku.net/doc/7515004454.html, 2008 默认

生成的是

C++的应用程序，并且有预编译头（precompiled header）的支持。所以编程时需要采取特殊

的手段来避免名字冲突，可将MPI 的头文件mpi.h放在预编译头文件stdafx.h 的第一句。

#include "mpi.h"

#include

#include

#include

现在可以在主程序文件中编写MPI 程序，编译和链接生成可运行的应用程序（Release

版本）。将生成的程序以及相应的动态链接库（dll，默认安装到Windows的系统目录中）拷

贝到所有的运行节点机同名的目录下或者放在一个共享的目录中，然后按照下面的步骤运行

MPI 程序。

第一步：开始à程序àMPICH2àwmpiregister.exe注册，输入本机一个管理员身份的用

户名的密码，而且必须设置密码，然后单击Register，最后单击OK。

第二步：开始à程序àMPICH2àwmpicnfig.exe配置，单击Get Hosts 获取集群中所有

安装了MPICH 的计算机，然后一次单击Scan Hosts、Scan for version；然后如果使用集群中

多台计算机单击ApplyAll，否则单击Apply；最后单击OK。

第三步：开始à程序àMPICH2àwmpiexec.exe运行，在Application处选择要运行的可

执行文件如MPI1.exe，在number of processes处选择进程数，选择run in separate window 选

项，最后单击Execute。

2．简单的MPI程序示例，程序输出“Hello Word”。

#include "stdafx.h"

#include "mpi.h"

int main( int argc, char *argv[] ){

int rank, size;

MPI_Init(&argc,&argv);

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);

MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

printf( "Hello world from process %d of %d\n", rank, size );

MPI_Finalize();

return 0;

}

运行结果如下（四个线程）：Hello world from process 0 of 4

Hello world from process 2 of 4

Hello world from process 1 of 4

并行计算实验指导书实验三MPI并行程序设计基础

11

Hello world from process 3 of 4

3．点对点通信

#include "stdafx.h"

#include "mpi.h"

#include

#define BUFLEN 512

int main(int argc, char *argv[]){

int myid, numprocs, next;

char buffer[BUFLEN];

MPI_Status status;

MPI_Init(&argc,&argv);

MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);

printf("Process %d of %d\n", myid, numprocs);

memset(buffer, 0, BUFLEN*sizeof(char)); //将buffer 清空

if (myid == numprocs-1) next = 0; //告诉每一个进程它后一个进程号next 是多少else next = myid+1; // 最后一个进程号numprocs-1 的下一个是0。

if (myid == 0){

strcpy(buffer,"hello there"); //将字符串hello there 拷贝到buffer 中

printf("%d sending '%s' \n",myid,buffer); //输出buffer 内容

fflush(stdout); //刷新

MPI_Send(buffer, strlen(buffer)+1, MPI_CHAR, next, 99,

MPI_COMM_WORLD);

printf("%d receiving \n",myid);fflush(stdout);

MPI_Recv(buffer,BUFLEN,MPI_CHAR,MPI_ANY_SOURCE,99,

MPI_COMM_WORLD, &status);

printf("%d received '%s' \n",myid,buffer);fflush(stdout);

}else{

printf("%d receiving\n",myid);fflush(stdout);

MPI_Recv(buffer, BUFLEN, MPI_CHAR, MPI_ANY_SOURCE, 99,

MPI_COMM_WORLD, &status);

printf("%d received '%s' \n",myid,buffer);fflush(stdout);

MPI_Send(buffer, strlen(buffer)+1, MPI_CHAR, next, 99,

MPI_COMM_WORLD);

printf("%d sent '%s' \n",myid,buffer);fflush(stdout);

}

MPI_Finalize();

return 0;

}

运行结果如下（两个进程）：Process 1 of 2

1 receiving

Process 0 of 2

0 sending 'hello there'

0 receiving

0 received 'hello there'

1 received 'hello there'

1 sent 'hello there'

思考与提高

MPI群集通信的方法有哪些？

并行计算实验指导书实验四MPI并行程序设计典型应用

12

实验四MPI 并行程序设计典型应用

实验目的

（1）掌握MPI针对具体问题的多种并行程序设计方法

（2）掌握具体问题的基于MPI的并行策略

实验内容

1．求和

#include "stdafx.h"

#include "mpi.h"

#include

#include

double f(double a){/* 定义函数f(x) */

return (4.0 / (1.0 + a*a));

}

void main(int argc, char *argv[]){

int done = 0, n, myid, numprocs, i;

double mypi, pi, sum;

double startwtime, endwtime;

int namelen;

char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];

MPI_Init(&argc,&argv);

MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);

MPI_Get_processor_name(processor_name,&namelen);

fprintf(stderr,"Process %d on %s\n",myid, processor_name);

fflush(stderr);

n = 0;

while (!done){

if (myid == 0){

printf("输入一个数字不超过: (0 退出) ");fflush(stdout);

scanf_s("%d",&n);

startwtime = MPI_Wtime();

}

MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);/*将n值广播出去*/ if (n == 0)

done = 1;

并行计算实验指导书实验四MPI并行程序设计典型应用

13

else {

sum = 0.0;

for (i = myid + 1; i <= n; i += numprocs){

sum += i;

}

mypi = sum;/*各个进程并行计算得到的部分和*/

MPI_Reduce(&mypi,&pi,1,MPI_DOUBLE,MPI_SUM,0,MPI_COMM_WORLD); if (myid == 0){

/*执行累加的号进程将近似值打印出来*/

printf("结果%.16f\n", pi);

endwtime = MPI_Wtime();

printf("时间= %f\n", endwtime-startwtime);

}

}

}

MPI_Finalize();

}

2. 数值积分

主从模式MPMD 程序：积分法求解π，应用了广播和规约。

#include "mpi.h"

#include

#include

double f(double a){/* 定义函数f(x) */

return (4.0 / (1.0 + a*a));

}

void main(int argc, char *argv[]){

int done = 0, n, myid, numprocs, i;

double PI25DT = 3.141592653589793238462643; //先给出已知的较为准确的π值double mypi, pi, h, sum, x;

double startwtime, endwtime;

int namelen;

MPI_Init(&argc,&argv);

MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);

fprintf(stderr,"Process %d of %d\n", myid, numprocs);

fflush(stderr);

n = 0;

while (!done){

if (myid == 0){

printf("Enter the number of intervals: (0 quits) ");fflush(stdout);

scanf("%d",&n);

并行计算实验指导书实验四MPI并行程序设计典型应用

14

startwtime = MPI_Wtime();

}

MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);/*将n值广播出去*/

if (n == 0)

done = 1;

else {

h = 1.0 / (double) n;/*得到矩形的宽度所有矩形的宽度都相同*/

sum = 0.0;/*给矩形面积赋初值*/

for (i = myid + 1; i <= n; i += numprocs){

/*每一个进程计算一部分矩形的面积若进程总数numprocs为4

将0-1 区间划分为100 个矩形则各个进程分别计算矩形块

0 进程1 5 9 13 (97)

1 进程2 6 10 14 (98)

2 进程3 7 11 15 (99)

3 进程4 8 12 16 (100)

*/

x = h * ((double)i - 0.5);

sum += f(x);

}

mypi = h * sum;/*各个进程并行计算得到的部分和*/

MPI_Reduce(&mypi,&pi,1,MPI_DOUBLE,MPI_SUM,0,MPI_COMM_WORLD); /*将部分和累加得到所有矩形的面积该面积和即为近似π值*/

if (myid == 0){ //执行累加的0 号进程将近似值打印出来

printf("pi is approximately %.16f, Error is %.16f\n", pi, fabs(pi - PI25DT)); endwtime = MPI_Wtime();

printf("wall clock time = %f\n", endwtime-startwtime);

}

}

}

MPI_Finalize();

}

思考与提高

排序、查找、统计素数/完数/水仙花数的并行算法和MPI 并行编程。

并行计算实验指导书实验五Windows线程库并行程序设计基础

15

实验五Windows 线程库并行程序设计基础

实验目的

（1）掌握Windwos线程库基础知识

（2）掌握Windwos线程库并行程序设计方法

实验内容

1．简单的多线程创建、执行、挂起、终止的程序

#include

#include

using namespace std;

DWORD WINAPI FunOne(LPVOID param){

while(true) {

Sleep(1000);

cout<<"hello! ";

}

return 0;

}

DWORD WINAPI FunTwo(LPVOID param){

while(true) {

Sleep(1000);

cout<<"world! ";

}

return 0;

}

int main(int argc, char* argv[]){

int input=0;

HANDLE hand1=CreateThread (NULL, 0, FunOne, (void*)&input,

CREATE_SUSPENDED, NULL);

HANDLE hand2=CreateThread (NULL, 0, FunTwo, (void*)&input,

CREATE_SUSPENDED, NULL);

while(true){

cin>>input;

if(input==1) {

ResumeThread(hand1);

ResumeThread(hand2);

}

else{

SuspendThread(hand1);

SuspendThread(hand2);

}

};

TerminateThread(hand1,1);

TerminateThread(hand2,1);

return 0;

}

注意：在VC++6.0 环境中需进行设置：[Project] --> [Settings] --> 选择"Link"属性页。

在Project Options 中将/subsystem:windows 改成/subsystem:console。

并行计算实验指导书实验五Windows线程库并行程序设计基础

16

2．使用_beginthread 创建线程

#include "stdafx.h"

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

void ThreadFunc1(PVOID param){

while(1){

Sleep(1000);

cout<<"This is ThreadFunc1"<

}

}

void ThreadFunc2(PVOID param){

while(1) {

Sleep(1000);

cout<<"This is ThreadFunc2"<

}

}

int main(){

int i=0;

_beginthread(ThreadFunc1,0,NULL);

_beginthread(ThreadFunc2,0,NULL);

Sleep(3000);

cout<<"end"<

return 0;

}

3. 使用临界区机制同步线程

假如一个银行系统有两个线程执行取款任务，一个使用存折在柜台取款，一个使用银行

卡在ATM取款。若不加控制，很可能账户余额不足两次取款的总额，但还可以把钱取走。

#include "stdafx.h"

#include "windows.h"

#include "process.h"

#include "iostream"

using namespace std;

int total = 100;

CRITICAL_SECTION cs;

DWORD WINAPI WithdrawThread1(LPVOID param){

EnterCriticalSection(&cs);

if(total-90>=0){

Sleep(100);

total-=90;

cout<<"You withdraw 90. "<

}

else

cout<<"You do not have that much money. "<

LeaveCriticalSection(&cs);

return 0;

}

DWORD WINAPI WithdrawThread2(LPVOID param){

并行计算实验指导书实验五Windows线程库并行程序设计基础

17

EnterCriticalSection(&cs);

if(total-20>=0){

Sleep(100);

total-=20;

cout<<"You withdraw 20. "<

}

else

cout<<"You do not have that much money. "<

LeaveCriticalSection(&cs);

return 0;

}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){

InitializeCriticalSection(&cs);

HANDLE ThreadHandle1 = CreateThread(NULL,0,WithdrawThread1,NULL,0,NULL);

HANDLE ThreadHandle2 = CreateThread(NULL,0,WithdrawThread2,NULL,0,NULL);

HANDLE ThreadHandles[2] = {ThreadHandle1,ThreadHandle2}; WaitForMultipleObjects(2,ThreadHandles ,TRUE,INFINITE); DeleteCriticalSection(&cs);

system("pause");

return 0;

}

思考与提高

（1）如何通过Win32 API 实现线程间通信的其他方法。

（2）MFC 处理线程的类和函数。

（3）NET框架下进行多线程程序的开发。

并行计算实验指导书实验六Windows线程库并行程序设计典型应用

18

实验六Windows线程库并行程序设计典型应用

实验目的

（1）掌握Windows线程库针对具体问题的多种并行程序设计方法

（2）掌握具体问题的基于Windows线程库的并行策略

实验内容

1．运用Win32 API实现并行求和

#include "stdafx.h"

#include

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/7515004454.html, Eric Haskin haskin@https://www.wendangku.net/doc/7515004454.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/7515004454.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/7515004454.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

联想网御的多核并行计算网络安全平台

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/7515004454.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

并行计算大纲

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

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/7515004454.html,,lyh@https://www.wendangku.net/doc/7515004454.html,,fan@https://www.wendangku.net/doc/7515004454.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/7515004454.html, lyh@https://www.wendangku.net/doc/7515004454.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

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-

并行计算考试复习

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

并行计算简介

并行计算简介 Blaise Barney, 劳伦斯利弗莫尔国家实验室 译者：卢洋，同济大学 原文地址：https://https://www.wendangku.net/doc/7515004454.html,/tutorials/parallel_comp/ 目录 1 摘要 2 概述 2.1 什么是并行计算 2.2 为什么使用并行计算 3 概念和术语 3.1 冯诺依曼体系结构 3.2 Flynn经典分类法 3.3 一些通用的并行术语 4 并行计算机存储结构 4.1 共享内存 4.2 分布式内存 4.3 混合型分布式共享内存 5 并行编程模型 5.1 概览 5.2 共享内存模型 5.3 线程模型 5.4 消息传递模型 5.5 数据并行模型 5.6 其他模型 6 设计并行程序 6.1 自动化vs. 手工并行化 6.2 问题的理解和程序 6.3 问题分解

6.4 通信 6.5 同步 6.6 数据依赖 6.7 负载平衡 6.8 粒度 6.9 I/O 6.10 并行程序设计的限制和消耗 6.11 性能分析与调整 7 并行示例 7.1 数组程序 7.2 PI 的计算 7.3 简单的加热等式 7.4 一维的波等式 8 参考和更多信息 1 摘要 为了让新手更加容易熟悉此话题，本教程覆盖了并行计算中比较基础的部分。首先在概述中介绍的是与并行计算相关的术语和概念。然后探索并行存储模型和编程模型这两个话题。之后讨论一些并行程序设计相关的问题。本教程还包含了几个将简单串行化程序并行化的例子。无基础亦可阅读。 2 概述 2.1 什么是并行计算 传统上，一般的软件设计都是串行式计算： -软件在一台只有一个CPU的电脑上运行； -问题被分解成离散的指令序列； -指令被一条接一条的执行； -在任何时间CPU上最多只有一条指令在运行 图

分布式与并行计算报告

并行计算技术及其应用简介 XX （XXX，XX，XXX） 摘要：并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。在本文中从并行计算的发展历程开始介绍，总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术，来对并行计算的现状进行阐述。常用的并行架构分为SMP（多处理系统）、NUMA （非统一内存存储）、MPP（巨型并行处理）以及集群。涉及并行计算的编程模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等。并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。 关键词：并行计算；框架；编写模型；应用；实验 A Succinct Survey about Parallel Computing Technology and It’s Application Abstract:Parallel computing is the main technology to implement high performance computing. This paper starts from the history of the development of Parallel Computing. It summarizes the problems faced in the development of parallel computing and the important technologies in the course of its development. Through the analysis of framework and technology commonly used in parallel computing currently,to explain the current situation of parallel computing.Framework commonly used in parallel are SMP(multi processing system),NUMA(non uniform memory storage),MPP(massively parallel processing) and cluster.The programming models of parallel computing are MPI, PVM, OpenMP, TBB and Cilk++, etc.Explored the application of parallel computing combined with cloud computing and big data which are very popular in current research.Finally ,through the MPI programming model,a simple experiment of parallel programming is carried out. Key words:parallel computing; framework; programming model; application; experiment 1引言 近年来多核处理器的快速发展，使得当前软件技术面临巨大的挑战。单纯的提高单机性能，已经不能满足软件发展的需求，特别是在处理一些大的计算问题上，单机性能越发显得不足。在最近AlphaGo与李世石的围棋大战中，AlphaGo就使用了分布式并行计算技术，才能获得强大的搜索计算能力。并行计算正是在这种背景下，应运而生。并行计算或称平行计算时相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。其中空间上的并行，也是本文主要的关注点。 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。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，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的，含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互联的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。 目前常用的并行计算技术中，有调用系统函数启动多线程以及利用多种并行编程语言开发并行程序，常用的并行模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB、Cilk++等。利用这些并行技术可以充分利用多核资源适应目前快速发展的社会需求。并行技术不仅要提高并行效率，也要在一定程度上减轻软件开发人员负担，如近年来的TBB、Cilk++并行模型就在一定程度上减少了开发难度，提高了开发效率，使得并行软件开发人员把更多精力专注于如何提高算法本身效率，而非把时间和精力放在如何去并行一个算法。