并行计算综述
什么是并行计算
并行计算（parallel computing）是指，在并行机上，将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者增大求解应用问题规模的目的。
由此，为了成功开展并行计算，必须具备三个基本条件：
(1) 并行机。并行机至少包含两台或两台以上处理机，这些处理机通过互连网络相互连接，相互通信。
(2) 应用问题必须具有并行度。也就是说，应用可以分解为多个子任务，这些子任务可以并行地执行。将一个应用分解为多个子任务的过程，称为并行算法的设计。
(3) 并行编程。在并行机提供的并行编程环境上，具体实现并行算法，编制并行程序，并运行该程序，从而达到并行求解应用问题的目的。
并行计算的主要研究目标和内容
对于具体的应用问题，采用并行计算技术的主要目的在于两个方面：
(1) 加速求解问题的速度。
(2) 提高求解问题的规模。
组成并行机的三个要素为：
?结点（node）。每个结点由多个处理器构成，可以直接输入输出（I/O）。?互联网络（interconnect network）。所有结点通过互联网络相互连接相互通
信。
?内存（memory）。内存由多个存储模块组成，这些模块可以与结点对称地分布在互联网络的两侧，或者位于各个结点的内部。
并行编程模型
1.共享内存模型
a)在共享编程模型中，任务间共享统一的可以异步读写的地址空间。
b)共享内存的访问控制机制可能使用锁或信号量。
c)这个模型的优点是对于程序员来说数据没有身份的区分，不需要特别清楚任务间的单数据通信。程序开发也相应的得以简化。
d)在性能上有个很突出的缺点是很难理解和管理数据的本地性问题。
2.线程模型
在并行编程的线程模型中，单个处理器可以有多个并行的执行路径。
3.消息传递模型
消息传递模型有以下三个特征：
1）计算时任务集可以用他们自己的内存。多任务可以在相同的物理处理器上，同时可以访问任意数量的处理器。
2）任务之间通过接收和发送消息来进行数据通信。
3）数据传输通常需要每个处理器协调操作来完成。例如，发送操作有一个接受操作来配合。
4.数据并行模型
数据并行模型有以下特性：
并行工作主要是操纵数据集。数据集一般都是像数组一样典型的通用的数据结构。
任务集都使用相同的数据结构，但是，每个任务都有自己的数据。
每个任务的工作都是相同的，例如，给每个数组元素加4。
在共享内存体系结构上，所有的任务都是在全局存储空间中访问数据。在分布式存储体系结构上数据都是从任务的本地存储空间中分离出来的。
基于消息传递的并行计算环境
在当前并行机上，比较流行的并行编程环境可以分为三类：消息传递、共享存储和数据并行，它们的典型代表、可移植性、并行粒度、并行操作方式、数据存储模式、数据分配方式、学习难度、可扩展性等方面的比较如下：
(1) 共享存储并行编程基于线程级细粒度并行，仅被SMP 和DSM并行机所支持，可移植性不如消息传递并行编程。但是，由于它们支持数据的共享存储，所以并行编程的难度较小，但一般情形下，当处理机个数较多时，其并行性能明显不如消息传递编程。
(2) 消息传递并行编程基于大粒度的进程级并行，具有最好的可移植性，几乎被当前流行的各类并行机所支持，且具有很好的可扩展性。但是，消息传递并行编程只能支持进程间的分布存储模式，即各个进程只能直接访问其局部内存空间，而对其他进程的局部内存空间的访问只能通过消息传递来实现。因此，学习和使用消息传递并行编程的难度均大于共享存储和数据并行两种编程模式。
三种并行编程环境主要特征一览表
特征消息传递共享存储数据并行
典型代表MPI、PVM OpenMP HPF
可移植性所有流行并行
机SMP﹑DSM SMP﹑DSM﹑
MPP
并行粒度进程级大粒度线程级细粒
度
进程级细粒度并行操作方
式
异步异步松散同步
数据存储模
式
分布式存储共享存储共享存储
数据分配方
式
显式隐式半隐式
学习入门难
度
较难容易偏易
可扩展性好较差一般本书的主要目的是全面介绍消息传递并行编程环境MPI，因此，在以后的篇幅中，将不再讨论共享存储和数据并行编程环境。
1.消息传递并行机模型
由于当前流行的各类SMP、DSM、MPP 和微机机群等并行机均支持消息传递并行程序设计，因此，有必要对这些具体并行机的体系结构进行抽象，设计一个理想的消息传递并行机模型。基于该模型，用户可以在不考虑具体并行机体系结构的条件下，组织消息传递并行程序设计，从而简化并行程序设计，增强程序的可移植性。
图1.1给出了一个理想的消息传递进程拓扑结构。其中，“P”表示MPI 进程，“M”表示每个进程的局部内存空间，多个“P/M”进程/内存模块通过互联网络相互连接，构成一个分布式存储的进程拓扑结构。在该结构中，各个进
程之间可以直接通信，但是各个进程只能直接访问自身的局部内存空间，对其他进程的局部内存空间的访问只能调用消息传递函数，通过进程间通信才能实现。因此，该进程拓扑结构的核心是连接进程的互联网络和消息传递标准函数库，构成该函数库的所有函数就构成了用户面对的消息传递并行编程环境。
图1.1 消息传递进程拓扑结构和并行机模型
如果将图1.1 的每个P/M 模块替换成处理器，且规定每个处理器只能分配用户程序的一个进程，则所得的理想并行机模型就是消息传递并行机模型。不难看出，消息传递并行程序设计所依赖的并行机模型实际上属于典型的分布式存储并行机，且每台处理器只能分配用户程序的一个进程。基于该并行机模型，用户可以自由地调用消息传递函数库中的函数来组织具体的并行程序设计，且程序研制成功后，便可以在任何支持该并行机模型隐含的进程拓扑结构的所有具体并行机上运行。
这里，有必要说明的是，消息传递分布式存储并行机模型和具体并行机体系结构没有必然的联系。无论将该模型映射到何种类型的并行机（SMP、DSM、cluster、constellation、MPP），用户面对的都是该模型隐含的进程拓扑结构，只是各类具体并行机实现的消息传递函数库的方式不同，但用户无须知道这些细节。例如，在共享存储SMP、DSM 并行机中，消息传递是通过共享数据缓存区来实现的；在MPP 并行机中，消息传递是通过网络通信来实现的；在机群和星群并行机中，消息传递在SMP、DSM 并行机内部是通过共享数据缓存区实现的，而在SMP、DSM 并行机之间是通过网络通信来实现的。因此，无论哪种类型的具体并行机，呈现在消息传递并行程序设计用户面前的必然是分布式存储并行机模型。
2.标准消息传递界面MPI
1994 年6 月，全球工业、政府和科研应用部门联合推出消息传递并行编程环境的标准用户界面（MPI），它将消息传递并行编程环境分解为两个部分，第
一是构成该环境的所有消息传递函数的标准接口说明，它们是根据并行应用程序对消息传递功能的不同要求而制定的，不考虑该函数能否具体实现；第二是各并行机厂商提供的对这些函数的具体实现。这样，用户只需学习MPI 库函数的标准接口，设计MPI 并行程序，便可在支持MPI 并行编程环境的具体并行机上执行该程序。通常意义下所说的MPI 系统就是指所有这些具有标准接口说明的消息传递函数所构成的函数库。
在标准串行程序设计语言（C、Fortran、C++）的基础上，再加入实现进程间通信的MPI 消息传递库函数，就构成了MPI 并行程序设计所依赖的并行编程环境。MPI 吸收了众多消息传递系统的优点，例如P4、PVM、Express、PARMACS 等，是目前国内外最流行的并行编程环境之一。当前，大量工业、科学与工程计算部门（例如气象、石油、地震、空气动力学、核物理等）的科研与工程软件已经移植到MPI 平台。
MPI是一个消息传递接口的标准，用于开发基于消息传递的并行程序，其目的是为用户提供一个实际可用的、可移植的、高效的和灵活的消息传递接口。
MPI这个名称包括三个方面的含义：
(1) MPI是一个库，而不是一种语言。许多人认为MPI是一种并行设计语言，这种看法并不准确。按照并行语言的分类，可以把Fortran+MPI、C+MPI看做是在原来的串行语言基础之上扩展而来的并行语言。MPI库可以和具体语言进行绑定，形成并行设计语言。从语法上说，C/C十+和Fortran等语言对MPI库的调用规则，与调用一般的函数/过程没有区别；
(2) MPI是一种标准或者规范，而不特指某一个对它的具体实现。到目前为止，所有的并行计算机都提供对MPI的支持，用MPI书写的并行程序可以不加修改的在所有并行机上运行；
(3) MPI是一种消息传递编程模型，并且成为了这种编程模型的代表和事实上的标准。
MPI库作为可移植的消息传递函数库，具有以下一些特点:
(l) MPI提供缓冲区管理的函数，用户可以决定由系统对发送、接受缓冲区的管理，还是用户参与其管理，以便控制系统缓冲区空间，提高系统的安全性；
(2) MPI不但支持语言本身所提供的各种结构，而且允许用户构造自己的复杂结构体和数据类型，使得进程间的通信更加便捷易用；
(3) MPI为任务间的通信提供多种方式，大量的通信接口能够满足科学与工程算的需要；
(4) MPI提供可靠的数据传输机制，发送的消息能够保证被对方正确接受，用户不必自行检查传输错误、传输超时等。也就是说MPI的通信对用户而言是透明的；
(5) MPI通过通信域保证通信的安全性，不同通信域内的并行任务之间的通信不会相互干扰和混淆；
(6) MPI具有高度的可重构性，允许多个用户同时使用并行处理设备。
由于MPI是一个库而不是一种语言，因此MPI必须和某个语言结合起来才能使用，这称之为MPI的语言绑定。
MPI 1.0 版于1994 年推出，并同时获得了各并行机产商的具体实现；MPI 2.0 版于1998 年10 月推出，它在1.0 版的基础上，增加了如下的消息传递功能：
(1)并行I/O：允许多个进程同时读/写同一个文件；
(2)线程安全：允许MPI 进程的多个线程执行，即支持与OpenMP 的混合并
行编程；
(3)动态进程管理：允许并行应用程序在执行过程中，动态地增加和删除进程个数；
(4)单边通信：允许某个进程对其他进程的局部内存单元直接执行读/写访问，而不需要对方进程的显式干预；
(5)并行应用程序之间的动态互操作：允许各个MPI 并行应用程序之间动态地建立和删除消息传递通信通道。
LSF高性能分布运算解决方案
LSF高性能分布运算解决方案 一、系统组成 速度系统主要由IBM X3850 X5集群计算机、IBM X3650 M3 虚拟化服务器、Dell R5100图形工作站、存储系统组成。 IBM X3850 X5集群计算机：每个节点 4 颗CPU，每个 CPU 8核，主频 2.26GHz，节点内存 128GB。 IBM X3650 M3虚拟化服务器：每个节点 2 个 CPU，每个 CPU4核，主频 2.66GHz，节点内存 48GB。 Dell R5100图形工作站：每个节点包括 1个NVIDIA Quadro 6000 显示卡，主机CPU 主频为3.06 GHz，内存为 8GB，硬盘为 4*146GB。 存储系统：IBM DS5020 可用容量约为 12TB，由集群计算机、虚拟化服务器和图形工作站共享。 IBM X3850 X5计算集群运行用户的程序。 LSF高性能分布运算解决方案系统示意图 二、主要软件
1.操作系统：IBM X3850 X5集群计算机安装 64 位Windows2008 系统，IBM X3650 M3 安装Vmware ESX4.1系统，图形工作站安装64 位Windows2008 系统。 2.作业调度系统：Platform 公司的LSF。 3.应用软件：如表 1 所示。 名称厂家 LightTools ORA ZEMAX-EE Focus Software PADS ES Suite Ap SW Mentor Graphics Expedition PCB Pinnacle Mentor Graphics DxDesigner ExpPCB Bnd SW Mentor Graphics I/O Designer Ap SW Mentor Graphics Multi-FPGA Optimization Op S Mentor Graphics HyperLynx SI PI Bnd SW Mentor Graphics Questa Core VLOG Ap SW Mentor Graphics Precision RTL Plus Ap SW Mentor Graphics SystemVision 150 Ap SW Mentor Graphics FlowTHERM Parallel Ap SW Mentor Graphics Labview NI Code Composer Studio TI Quartus II Altera ISE Xilinx Vxworks Wind River Intel C++ Studio XE Intel MatLab及相关工具箱Mathworks Maple MapleSoft Oracle Oracle NX Mach 3 Product Design Siemens PLM Software ADAMS MSC
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。
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。
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1
并行计算 实 验 报 告 学院名称计算机科学与技术学院专业计算机科学与技术 学生姓名 学号 年班级 2016年5 月20 日
一、实验内容 本次试验的主要内容为采用多线程的方法计算pi的值，熟悉linux下pthread 形式的多线程编程，对实验结果进行统计并分析以及加速比曲线分析，从而对并行计算有初步了解。 二、实验原理 本次实验利用中值积分定理计算pi的值 图1 中值定理计算pi 其中公式可以变换如下： 图2 积分计算pi公式的变形 当N足够大时，可以足够逼近pi，多线程的计算方法主要通过将for循环的计算过程分到几个线程中去，每次计算都要更新sum的值，为避免一个线程更新sum 值后，另一个线程仍读到旧的值，所以每个线程计算自己的部分，最后相加。三、程序流程图 程序主体部分流程图如下：
多线程执行函数流程图如下： 四、实验结果及分析
令线程数分别为1、2、5、10、20、30、40、50和100，并且对于每次实验重复十次求平均值。结果如下： 图5 时间随线程的变化 实验加速比曲线的计算公式类似于 结果如下： 图5 加速比曲线 实验结果与预期类似，当线程总数较少时，线程数的增多会对程序计算速度带来明显的提升，当线程总数增大到足够大时，由于物理节点的核心数是有限的，因此会给cpu带来较多的调度，线程的切换和最后结果的汇总带来的时间开销较大，所以线程数较大时，增加线程数不会带来明显的速度提升，甚至可能下降。 五、实验总结
本次试验的主要内容是多线程计算pi的实现，通过这次实验，我对并行计算有了进一步的理解。上学期的操作系统课程中，已经做过相似的题目，因此程序主体部分相似。不同的地方在于，首先本程序按照老师要求应在命令行提供参数，而非将数值写定在程序里，其次是程序不是在自己的电脑上运行，而是通过ssh和批处理脚本等登录到远程服务器提交任务执行。 在运行方面，因为对批处理任务不够熟悉，出现了提交任务无结果的情况，原因在于windows系统要采用换行的方式来表明结束。在实验过程中也遇到了其他问题，大多还是来自于经验的缺乏。 在分析实验结果方面，因为自己是第一次分析多线程程序的加速比，因此比较生疏，参考网上资料和ppt后分析得出结果。 从自己遇到的问题来看，自己对批处理的理解和认识还比较有限，经过本次实验，我对并行计算的理解有了进一步的提高，也意识到了自己存在的一些问题。 六、程序代码及部署 程序源代码见cpp文件 部署说明： 使用gcc编译即可，编译时加上-pthread参数，运行时任务提交到服务器上。 编译命令如下： gcc -pthread PI_3013216011.cpp -o pi pbs脚本(runPI.pbs)如下： #!/bin/bash #PBS -N pi #PBS -l nodes=1:ppn=8 #PBS -q AM016_queue #PBS -j oe cd $PBS_O_WORKDIR for ((i=1;i<=10;i++)) do ./pi num_threads N >> runPI.log
最短路径的并行算法综述
最短路径的并行算法综述 SA02011105 陈艾 (aiai@https://www.wendangku.net/doc/931637155.html,) 摘要：最短路径问题是图论中的一个典范问题，它被应用于众多领域。最短路径问题可以分成两类：单源最短路径、所有顶点对间的最短路径。本文对最短路径的并行算法进行综述，并介绍目前最短路径问题中的一个热点问题K条最短路径。 关键字：最短路径，单源最短路径，所有顶点对间的最短路径，K条最短路径 A Summary on Parallel Algorthms for Shortest Path Problems SA02011105 CHEN Ai Abstract:The shortest path problem plays an important role in graph theory .It is applied to numerous area . It is composed of two parts: single source shortest paths and all pairs shortest paths. This paper presents a summary on parallel algorithms for the shortest path problems including introducing a hot issue k shortest paths in shortest path problems at present. Keywords:Shortest paths，Single source shortest paths，All pairs shortest paths，K shortest paths 1. 引言 二十世纪中后期，随着计算机的出现和发展，图论的研究得到广泛重视，最短路径问题是图论中的一个典范问题，它已经被应用于众多领域。最短路径问题最直接的应用当数在地理信息领域，如：GIS网络分析、城市规划、电子导航等。在交通咨询方面，寻找交通路网中两个城市间最短的行车路线就是最短路径问题的一个典型的例子。在网络通信领域，信息包传递的路径选择问题也与最短路径问题息息相关。举个例子，OPSF开放路由选择协议，每 1 SA02011105 陈艾
并行计算实验报告一
江苏科技大学 计算机科学与工程学院 实验报告 实验名称：Java多线程编程 学号：姓名：班级： 完成日期：2014年04月22日
1.1 实验目的 (1) 掌握多线程编程的特点； (2) 了解线程的调度和执行过程； (3)掌握资源共享访问的实现方法。 1.2 知识要点 1.2.1线程的概念 (1)线程是程序中的一个执行流,多线程则指多个执行流; (2)线程是比进程更小的执行单位,一个进程包括多个线程; (3)Java语言中线程包括3部分:虚拟CPU、该CPU执行的代码及代码所操作的数据。 (4)Java代码可以为不同线程共享，数据也可以为不同线程共享； 1.2.2 线程的创建 (1) 方式1：实现Runnable接口 Thread类使用一个实现Runnable接口的实例对象作为其构造方法的参数，该对象提供了run方法，启动Thread将执行该run方法； (2)方式2：继承Thread类 重写Thread类的run方法； 1.2.3 线程的调度 (1) 线程的优先级 ●取值范围1～10，在Thread类提供了3个常量，MIN_PRIORITY=1、MAX_ PRIORITY=10、NORM_PRIORITY=5； ●用setPriority()设置线程优先级，用getPriority()获取线程优先级； ●子线程继承父线程的优先级，主线程具有正常优先级。 (2) 线程的调度：采用抢占式调度策略，高优先级的线程优先执行，在Java中，系统按照优先级的级别设置不同的等待队列。 1.2.4 线程的状态与生命周期
说明：新创建的线程处于“新建状态”，必须通过执行start()方法，让其进入到“就绪状态”，处于就绪状态的线程才有机会得到调度执行。线程在运行时也可能因资源等待或主动睡眠而放弃运行,进入“阻塞状态”,线程执行完毕，或主动执行stop方法将进入“终止状态”。 1.2.5 线程的同步--解决资源访问冲突问题 (1) 对象的加锁 所有被共享访问的数据及访问代码必须作为临界区，用synchronized加锁。对象的同步代码的执行过程如图14-2所示。 synchronized关键字的使用方法有两种： ●用在对象前面限制一段代码的执行，表示执行该段代码必须取得对象锁。 ●在方法前面，表示该方法为同步方法,执行该方法必须取得对象锁。 (2) wait()和notify()方法 用于解决多线程中对资源的访问控制问题。 ●wait()方法：释放对象锁，将线程进入等待唤醒队列； ●notify()方法：唤醒等待资源锁的线程，让其进入对象锁的获取等待队列。 (3)避免死锁 指多个线程相互等待对方释放持有的锁，并且在得到对方锁之前不会释放自己的锁。 1.3 上机测试下列程序 样例1：利用多线程编程编写一个龟兔赛跑程序。 乌龟：速度慢，休息时间短；
LBGK模型的分布式并行计算
万方数据
２ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的并行计算 ２．１数据分布 将流场划分成Ｎ。ｘＮ，的网格。设有Ｐ＝只×Ｐｖ个进程参与并行计算，进程号Ｐ。＝Ｈ以（０≤ｉ＜只，０≤Ｊ＜尸ｖ）。将数据按照重叠一条边的分块分布到各进程中。其中，进程Ｐ。存储并处理的数据网格点集，如图ｌ所示。 图１进程珊存储并处理的区域（斜线处为重叠部分） ２．２交替方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信 Ｊａｃｏｂｉ迭代是一类典型的通信迭代操作。文献［４】主要讨论了一个方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代。根据数据分布及计算要求，需要采用２个方向交替的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信操作。本文认为，“即发即收”的通信策略能有效避免完全的“先发后收”可能造成的通信数据“堆积”过多，从而避免数据的丢失。进程Ｐｌｉ的通信操作如下（见图２）： （１）Ｉｆｉ≠只一１ｔｈｅｎ发送数据到进程Ｐ¨，； （２）Ｉｆｉ≠０ｔｈｅｎ从进程Ｐｆ＿Ｊ，接收数据； （３）Ｉｆ，≠只－１ｔｈｅｎ发送数据到进程Ｐｍｌ； （４）ＩｆＪ≠０ｔｈｅｎ从进程Ｐ—ｌ接收数据。 各进程并行执行上述操作。 图２交普方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代 ２．３通信时间理论 由一般的通信模型可知，若发送、接收信息长度为ｎ字节的数据所需时间为：丁（ｎ）＝口＋ｎ∥，其中，常数口为通信启动时间；∥为常系数，则上述一次交替方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信操作的时间约为 ２０ｅ＋２ｆｌ＇Ｎ、．Ｐ，＝１ Ｐ。＝１ 其他 其中，∥７＝∥ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ）。 一般情况下，当等３鲁，即等＝鲁时，通信的数据量（字节数）是最少的，为４口＋４∥，．／丝堡。可见，通信的信息 Ｖ只×０ 总量和通信时间随进程总数只×尸ｖ的增加而减少。 由于ｃ语言中数组是按“行”存放的（Ｆｏｒｔｒａｎ是按“列”存放的），当存放、发送列数据时，需要一定的辅助操作，这就增加了并行计算的计算时间，因此在只：Ｐｖ无法恰好等于Ｎｘ：Ｎ。时，需要综合考虑流场形状及大小、数据在内存中的按“行”（或按“列”）的存放方式，以确定数据的最佳分布方案。 ３数值实验 数值实验是在“自强３０００”计算机上进行的ｏｕ自强３０００”计算机拥有１７４个计算结点，每个计算结点上有２个３．０６ＣＰＵ，２ＧＢ内存。本文的实验使用了其中的３２个计算结点共６４个ＣＰＵ。程序采用ＭＰＩ及Ｃ语言编写，程序执行时，每个计算结点中启动２个进程。数值实验针对不同规模的网格划分、不同进程数以及不同的数据分布方案进行了大量实验，测得如下结果：不同的流场规模对应着各自的最佳网格划分方式；计算次数越多，加速比越大，越能体现并行计算的优越性。 由表１数据可以得知，对于规模为Ｎｘ×Ｎ、，＝４００ｘ４００，数据划分成６×６块时的加速比最高，而对于ＭＸＮｙ＝６００ｘ２００，数据划分为１２×３块则更具优越性。合适的划分方式可以使总体通信量减至最少，从而提高加速比和并行效率。另外，计算规模越大，加速比越大。 表１并行计算Ｄ２Ｑ９模型的加速比（进程数为３６） 在固定计算规模，增加处理器的情况下，并行系统的加速比会上升，并行效率会下降；在固定处理器数目，增加计算规模的情况下，并行系统的加速比和效率都会随之增加。 从表２可见，流场规模越大，并行计算的优越性越显著。因为此时计算规模（粒度）较大，相对于通信量占有一定的优势。由图３可见，加速比随进程数呈线性增长，这表明ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的并行计算具有良好的可扩展性。 表２漉场规模固定时并行计算Ｄ２Ｑ９模型的加速比 ０８１６２４３２４０４８５６６４ ｎｕｍｏｆｐｒｏｃｅｓｓ 图３藐场规模固定时Ｄ２Ｑ９模型并行计算的加速比 ４结束语 本文讨论了ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的分布式并行计算，通过大量的数值实验重点研究了数据分布方案如何与问题规模匹配，以获得更高的并行效率的问题。展示了ＬＢＧＫ模型方法良好的并行性和可扩展性。得到了二维ＬＢＧＫ模型并行计算数据分布的一般原则、交替方向Ｊａｃｏｂｉ迭代的通信策略。这些结论对进一步开展三维ＬＢＧＫ模型的并行计算及其他类似问题的并行计算有一定的指导意义。（下转第１０４页） 一１０１—万方数据
蒙特卡罗方法并行计算
Monte Carlo Methods in Parallel Computing Chuanyi Ding ding@https://www.wendangku.net/doc/931637155.html, Eric Haskin haskin@https://www.wendangku.net/doc/931637155.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.
基于GPU并行计算的图像二值化研究【文献综述】
文献综述 计算机科学与技术 基于GPU并行计算的图像二值化研究 引言: 图像是当今社会运用的越来越多的元素之一，不过是动画还是静态的图片都是图像的动静呈现，所以对图像的处理也就越来越得到人们的关注。图像重要性，图像处理就是在图像中得到可靠的信息。而图像的二值化处理也是当今正盛行的一种图像的处理方法，它把图像原始化，使得数据更加简单的表现。 本毕业设计是GPU与二值化的并行运算，这无疑就是一种加速算法，也就是讲在二值化处理本来就跟快的基础上，能够更快的读取图像中的信息，得到我们想要的数据。而现在最常用的一种加速算法就是CUDA算法，他的并行运算可以使得二值化运算提高几十倍，在图像处理中是一个很庞大的数据。CUDA的并行运算在处理小图像时并不能很明显的突出速度，但是当遇到有大量的图像需要处理，而且图像又很大的情况下，这种并行运算可以节省很多时间。 1图像处理简介 1.1图像处理的概念 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现，但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便，因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。 1.2 图像二值化技术的简介 首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，
多核编程与并行计算实验报告 (1)
(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！) 多核编程与并行计算实验报告 姓名： 日期：2014年 4月20日
实验一 // exa1.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include"stdafx.h" #include 实验二 // exa2.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include"stdafx.h" #include 并行计算课程报告 1．学习总结 1.1并行计算简介 并行计算是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。所谓并行计算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。 1.2并行计算机分类和并行机体系结构的特征 按内存访问模型、微处理器和互联网络的不同，当前流行的并行机可分为对称多处理共享存储并行机（SMP：Symmetric Multi-Processing）、分布共享存储并行机（DSM：Distributed Shared Memory）、机群（cluster）、星群（constellation）和大规模并行机（MPP：Massively Parallel Processing）等五类。 SMP并行机有如下主要特征：对称共享存储、单一的操作系统映像、局部高速缓存cache 及其数据一致性、低通信延迟、共享总线带宽、支持消息传递、共享存储并行程序设计。SMP 并行机具有如下缺点：欠可靠、可扩展性（scalability）较差。 DSM 并行机具有如下主要特征：并行机以结点为单位，每个结点包含一个或多个CPU，每个CPU 拥有自己的局部cache，并共享局部存储器和I/O设备，所有结点通过高性能互联网络相互连接；物理上分布存储；单一的内存地址空间；非一致内存访问（NUMA）模式；单一的操作系统映像；基于cache 的数据一致性；低通信延迟与高通信带宽；DSM 并行机可扩展到数百个结点，能提供每秒数千亿次的浮点运算性能；支持消息传递、共享存储并行程序设计。 机群(cluster)有三个明显的特征： ①系统由商用结点构成，每个结点包含2-4 个商用微处理器，结点内部 共享存储。 ②采用商用机群交换机连接结点，结点间分布存储。 ③在各个结点上，采用机群Linux 操作系统、GNU 编译系统和作业管理 系统。 星群(constellation)有三个明显的特征： ①系统由结点构成，每个结点是一台共享存储或者分布共享存储的并行 机子系统，包含数十、数百、乃至上千个微处理器，计算功能强大。 ②采用商用机群交换机连接结点，结点间分布存储。 Hadoop部署 所需要的软件 使用VMwareWorkstationPro搭建虚拟机，安装操作系统 Ubuntu14.04。 JDK1.8 Hadoop2.6.0 1.在Ubuntu中安装JDK 将JDK解压缩到 /home/kluas/java 在~/.bash_profile中配置环境变量，并通过source~/.bash_profile生效。 #java export JAVA_HOME=/home/kluas/java/jdk export JRE_HOME=/home/kluas/java/jdk/jre export PATH=$JAVA_HOME/bin;$JRE_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH 检验JDK是否安装成功 java –version 2.配置ssh信任关系，实现无密码登录 生成机器A的公私密钥对：ssh-keygen -t rsa，之后一路回车。在~/.ssh 目录下生成公钥id_rsa.pub，私钥id_ras。 拷贝机器A的id_rsa.pub到机器B的认证文件中： cat id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 这时候机器A到机器B的信任关系就建立好了，此时在机器A可以不需要密码直接ssh登录机器B了 3.安装Hadoop2.6.0 解压hadoop软件包，编辑/etc/profile文件，并追加 export HADOOP_HOME=/usr/kluas/Hadoop export PATH=HADOOP_HOME/bin:$PATH 运行 source /etc/profile命令 修改配置文件hadoop目录etc/Hadoop/Hadoop-env.sh追加： export JAVA_HOME=/home/kluas/java/jdk 修改配置文件hadoop目录下etc/Hadoop/core-site.xml追加： 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。 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/931637155.html,,lyh@https://www.wendangku.net/doc/931637155.html,,fan@https://www.wendangku.net/doc/931637155.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/931637155.html, lyh@https://www.wendangku.net/doc/931637155.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并行计算课程报告
分布并行计算技术
分布式与并行计算报告
高性能并行计算系统检查点技术与应用