并行计算
并行计算
1定义
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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连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。
2特征
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为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：
（1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决；
（2）随时并及时地执行多个程序指令；
（3）多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。
并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算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。3结构
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并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。从程序和算法设计人员的角度来看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。一般来说，因为数据并行主要是将一个大任务化解成相同的各个子任务，比任务并行要容易处理。
空间上的并行导致了两类并行机的产生，按照Flynn的说法分为：单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD）。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流（SISD）。MIMD类的机器又可分为以下常见的五类：并行向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、工作站机群（COW）、分布式共享存储处理机（DSM）。
访存模型
并行计算机有以下五种访存模型：
均匀访存模型（UMA）
非均匀访存模型（NUMA）
全高速缓存访存模型（COMA）
一致性高速缓存非均匀存储访问模型（CC-NUMA）
非远程存储访问模型（NORMA）。
计算模型
不像串行计算机那样，全世界基本上都在使用冯·诺伊曼的计算模型；并行计算机没有一个统一的计算模型。不过，人们已经提出了几种有价值的参考模型：PRAM模型，BSP 模型，LogP模型，C^3模型等。
4网络设置
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并行计算机是靠网络将各个处理机或处理器连接起来的，一般来说有以下几种方式：处理单元间有着固定连接的一类网络，在程序执行期间，这种点到点的链接保持不变；典型的静态网络有一维线性阵列、二维网孔、树连接、超立方网络、立方环、洗牌交换网、蝶形网络等。静态连接
5动态连接
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用交换开关构成的，可按应用程序的要求动态地改变连接组态；典型的动态网络包括总线、交叉开关和多级互连网络等。
计算机集群
1简介编辑
计算机集群简称集群是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬
件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。
集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。
集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多。
2集群分类编辑
集群分为同构与异构两种，它们的区别在于：组成集群系统的计算机之间的体系结构是否相同。集群计算机按功能和结构可以分成以下几类:
高可用性集群High-availability (HA) clusters
负载均衡集群Load balancing clusters
高性能计算集群High-performance (HPC) clusters
网格计算Grid computing
高可用性集群
一般是指当集群中有某个节点失效的情况下，其上的任务会自动转移到其他正常的节点上。还指可以将集群中的某节点进行离线维护再上线，该过程并不影响整个集群的运行。
负载均衡集群
负载均衡集群运行时一般通过一个或者多个前端负载均衡器将工作负载分发到后端的一组服务器上，从而达到整个系统的高性能和高可用性。这样的计算机集群有时也被称为服务器群（Server Farm）。一般高可用性集群和负载均衡集群会使用类似的技术，或同时具有高可用性与负载均衡的特点。
Linux虚拟服务器（LVS）项目在Linux操作系统上提供了最常用的负载均衡软件。
高性能计算集群
高性能计算集群采用将计算任务分配到集群的不同计算节点儿提高计算能力，因而主要应用在科学计算领域。比较流行的HPC采用Linux操作系统和其它一些免费软件来完成并行运算。这一集群配置通常被称为Beowulf集群。这类集群通常运行特定的程序以发挥HPC cluster的并行能力。这类程序一般应用特定的运行库, 比如专为科学计算设计的MPI 库。
HPC集群特别适合于在计算中各计算节点之间发生大量数据通讯的计算作业，比如一个节点的中间结果或影响到其它节点计算结果的情况。
网格计算
网格计算或网格集群是一种与集群计算非常相关的技术。网格与传统集群的主要差别是网格是连接一组相关并不信任的计算机，它的运作更像一个计算公共设施而不是一个独立的计算机。还有，网格通常比集群支持更多不同类型的计算机集合。
网格计算是针对有许多独立作业的工作任务作优化，在计算过程中作业间无需共享数据。网格主要服务于管理在独立执行工作的计算机间的作业分配。资源如存储可以被所有结点共享，但作业的中间结果不会影响在其他网格结点上作业的进展。
3集群技术编辑
1、通过多台计算机完成同一个工作。达到更高的效率。
2、两机或多机内容、工作过程等完全一样。如果一台死机，另一台可以起作用。
4集群软件编辑
Sun Grid Engine
计算群集的常规要求
HCP 资源
?Windows HPC 社区
?使用WCCS 2003 进行高性能计算
?Microsoft 64 位计算概述
?Microsoft Servers 主页
?Compute Cluster Server 技术中心
?高性能计算群集部署安装、配置和调整分步指南
现代HPC 系统具备一些相同的关键元素，用于协助处理工作负荷。首先，您需要多个系统。还需要制订计划程序，以协调各个节点的工作分配。这个计划程序在主管节点（头节点）上运行，确定可用的资源，指派并分配任务，同时跟踪作业的整体状态。它负责在系统群集和用户及管理员提交处理作业的位置点之间协调资源。
群集需要一种在节点间进行通信的方式。根据工作的具体类型，节点可能需要高速、低延迟的互联，以便相互传递信息来协调处理。每个计算节点和头节点至少必须连接到一个共用的网络。
若要大量互联系统协同工作以解决复杂问题，还需时刻关注并提供必要的条件。需要具备能置备、监控、管理和维护数十到成百上千系统的流程和工具，以确保提供协调稳定的环境。最后也是最重要的，要有能开发出计算群集并行处理功能的应用程序。如果没有可以分解作业使其在多台计算机上进行处理的应用程序，或缺乏能支持“并行调试器”的开发工具，群集能发挥的作用就极为有限。
基于Windows Server 的群集
2006 年，Microsoft 推出了Windows Server 2003 Compute Cluster Edition (CCE) 和Windows Compute Cluster Server 2003 (WCCS)，以满足各类HPC 应用程序的需求。CCE 和WCCS 的基础是您已经很熟悉的Windows Server 2003。CCE 是许可与HPC 应用程序搭配使用的Windows Server 2003 版本。WCCS 相当于添加了Microsoft? Compute Cluster Pack (CCP) 的CCE。这意味着在部署、管理、监控和维护基于Windows Server 的群集时，您使用的工具与管理现有Windows Server 2003 系统所用的工具相同。
CCE 和WCCS 仅有x64 版，而没有32 位(x86) 版本，这一点请特别注意。附带WCCS 的CCE 的硬件要求与Windows Server 2003 Standard x64 Edition 的硬件要求相同。除了支持高性能硬件（64 位架构），产品还为高性能互联（Gigabit 以太网、InfiniBand、Myrinet 等）提供远程直接内存访问(RDMA) 支持。
Compute Cluster Pack
如前所述，计算群集的某些基本要求可通过安装Compute Cluster Pack 得以满足。CCP 是独立的安装程序软件包，其中包括：
?集成的作业计划程序
?行业标准MPICH2 的消息传递界面(MPI) 支持
?群集资源管理和用户工具
CCE 和WCCS 之间的主要区别是CCP。您可能要问：如果计算群集需要这些组件，为什么只在WCCS 中有，而在CCE 中没有。答案是：某些HPC 解决方案可以充分利用多种作业计划程序或专用MPI（或者不需要MPI 支持），并且仅需要一个出色的运行平台，即Windows Server 2003。由于CCP 是独立的软件包，您可以将其安装在Windows Server 2003 的其他x64 版本上（CCE、Standard、Standard R2、Enterprise 和Enterprise R2）。
具体细节
WCCS 利用Windows 的主要基础来简化基于Windows 群集的管理和操作，包括Active Directory?和远程安装服务(RIS)。Compute Cluster Server 使用Active Directory 透明管理安全性。借助Active Directory，用户可以使用一组能在数以百计的服务器节点间运行的凭据，向头节点提交作业。在一个或多个计算节点上执行作业时，它们在提交作业时所提供的用户凭据上下文中运行，之后安全缓存。WCCS 依靠Active Directory 实现“单点登录”功能。在环境中呈现Active Directory 的另一好处是：管理员可以使用组策略集中管理服务器和配置策略。
如果您的IT 组织已经部署了Active Directory，通过在现有域中构建群集，您可以节省大量时间和管理精力。我们推荐采用这种方法。
如果需要在没有Active Directory 的环境中部署计算群集，我们建议您部署一个或多个专用域控制器来为群集承载Active Directory。通常将头节点用作Active Directory 域控制器，原因在于无论网络的拓扑结构如何，所有节点都已通过网络连接至系统。但是，如果群集数量相当大，建议不要将头节点用作域控制器，否则会加大头节点的负荷。实施时请遵循Active Directory 的常规部署和管理原则（安装冗余域控制器、足量的备份、良好的安全规程等）
远程安装服务
WCCS 为“Microsoft 远程安装服务”映像部署平台提供了集成的前端。RIS 用于从头节点向每个计算节点部署操作系统映像，这意味着您可以使用RIS 迅速安装新的群集节点。您不一定非要采用这种方法，在WCCS 中集成RIS 是为了方便起见。您还可以使用其他常用的Windows Server 部署技术，例如，Windows Server 2003 自动部署服务(ADS) 或手动安装Windows Server 2003。
如果您想使用RIS，在头节点上安装CCP 前，请确保已至少定义了两个逻辑磁盘。RIS 需要一个与操作系统分开的磁盘来存储服务器映像。您的RIS 分区应该有足够的可用磁盘空间，以容纳一个或多个Windows Server 映像的完整副本。
对于最新出品的服务器硬件，特别是网络连接和存储设备，其所需的“即插即用”驱动程序可能没有包含在默认Window Server 2003 映像内。如出现这种情况，您需要手动将这些驱动程序添加到映像内。https://www.wendangku.net/doc/d88767095.html,/kb/254078上有此操作的步骤记录。
安装自己的群集
第一步是配置您群集的大脑—头节点。先安装前面提到的Windows Server 2003 的x64 版本。在操作系统安装期间，可以选择是否将服务器加入现有的域（推荐）或在服务器上安装Active Directory（如群集数量相当大，建议不要做此选择）。
操作系统安装完毕后，请确保您已经从Microsoft Update 下载并安装了所有推荐的修补程序。如果您计划使用RIS 进行计算机节点映像，您还需要使用“计算机管理”|“磁盘管理”这一管理工具来确保至少定义了两个逻辑磁盘。出于篇幅考虑，我们在本篇文章中不介绍基于RIS 的安装。
成功登录并更新服务器后，您可以运行CCP 安装程序。然后CCP 安装程序会进行安装，或指导您下载并安装以下必备文件和更新项：
?RIS 修补程序（请访问https://www.wendangku.net/doc/d88767095.html,/fwlink/?linkid=55167）
?Microsoft 管理控制台(MMC) 3.0（请访问https://www.wendangku.net/doc/d88767095.html,/fwlink/?linkid=62400）?SQL Server Desktop Edition（安装Compute Cluster Server 2003 头节点时已随附安装此产品）
?Microsoft .NET Framework 2.0
CCP 安装程序在评估您系统的安装准备状况方面有着出色的表现。它会让您了解执行过程中需要安装哪些组件，并自行安装这些组件，如图1所示。
图1安装CCP 需要的组件(单击该图像获得较大视图)
任务列表
CCP 安装完成后，将启动管理员控制台，其侧重点是任务列表。如图2所示，任务列表包含几个窗格，每个窗格处理一个不同的领域并列出完成群集配置所需的关键任务。
图2任务列表列出了配置群集时您需要执行的任务(单击该图像获得较大视图)
您可以使用任务列表轻松实施您已建立的群集架构，包括选择并配置网络拓扑、节点安装流程和用户管理模型。每个窗格在右侧列出相应的任务，每项任务都会启动一个向导。为完整配置的头节点依次完成每项任务，该节点可以将RIS 映像部署到一组已知的计算节点，并且可由一组已定义的用户管理和访问。
网络连接拓扑WCCS 支持HPC 中使用的五种最常用的网络拓扑。所有计算节点和头节点必须至少共享一个共用的网络。拓扑包括支持节点中多种类型的互联，并有单独的好处和成本。
您的网络拓扑取决于您群集的性能、安全性和部署要求。例如，您的应用程序可能需要高速互联进行信息传递，而您不想将其暴露给公司网络。您可能想利用基于RIS 的集成自动部署功能。也许您所选择的硬件只适用单个NIC，或者您希望头节点运行Internet 连接共享(ICS)，以便管理计算节点的名称解析和寻址。从任务列表调用“配置群集网络拓扑”向导后，
您将获得常规HPC 实施典型支持的五种拓扑，并帮助您配置网络连接，包括头节点和计算节点上的Windows 防火墙配置。图3显示了一种支持的网络拓扑。
图3一种支持的WCCS 网络拓扑(单击该图像获得较大视图)
远程安装服务如前所述，RIS 能够实现自动部署群集节点。
节点管理您可以指定将在此群集中作为计算节点的服务器的计算机名。如果节点上执行CCP，此时则需要指定节点所在群集的头节点。
用户管理您可在此处指定将哪个Active Directory 用户帐户或组作为系统管理员，还可以指定群集的用户。
节点安装
可以通过RIS 管理实用程序或使用其他支持的部署方法自动部署计算节点。对于头节点，则必须在每个计算节点上安装CCP。如图4所示，CCP 安装配置选项对于计算节点而言更为简单，它由以下项目组成：
图4 Compute Cluster Pack 安装程序(单击该图像获得较大视图)
?指定服务器应是计算节点（而非头节点）。
?指定应添加服务器的群集的头节点名称。
指定是否在计算节点上安装管理工具和用户工具。
管理员控制台
节点与头节点实现通信后，便可以通过管理员控制台完成所有系统的大部分管理和监管任务，如图5所示。通过控制台可集中查看整个群集，包括所有相关节点的列表、对关键管理操作的访问权限和其他细节。最左侧窗格提供了可通过控制台实现的高级浏览，包括访问“群集管理员”，选中此选项后将出现一个摘要屏幕，其中显示群集状态和作业统计信息。在这里也可以查看对所有远程桌面和系统监视器会话的访问权限，但您大部分时间是使用“节点管理”来管理群集。
图5通过管理员控制台可集中查看整个群集(单击该图像获得较大视图)
您应该自己熟悉了解管理员控制台，因为通过它可以访问集中管理Windows 和群集节点所需的主要工具和功能。单击顶端中部窗格中的群集节点，会调出几个其他的窗口，您可以从中浏览各个节点对应的功能。
右键单击菜单所支持的功能使您可以通过“节点管理”轻松集中管理计算节点。您可以使用“节点管理”暂停或恢复节点；批准向群集中加入或从中删除节点；启动远程桌面、系统监视器或事件查看器；弹出CD 托盘（如果您正试图在一个大型群集中找出一台计算机，此功能会很有用）。
酷炫ClusRun
此列表中最酷的一项功能是“运行命令”，即远程运行任何命令，就像您就在目标计算机前面坐着并根据命令提示符进行操作一样。WCCS 包括命令行版本的“运行命令”功能，称为Clusrun.exe，“ClusRun”用于说明GUI 和命令行版本。
ClusRun 实用程序的好处超乎想象，尤其是在大型群集中。运行重复性的命令行任务时，它可节省大量的时间，有了它，还不必再编写相当复杂的管理脚本。
要使用此功能，突出显示希望使其运行命令的计算机的列表，然后右键单击，选择“运行命令”。随即将显示图6中的对话框。现在只需键入您所需的命令，然后单击“运行”，输出结果很快就会显示在“结果”窗口中。首次使用ClusRun 时，系统会提示您输入凭据，但您可以选择缓存这些凭据以便随后反复使用。
图6可以在多个节点上运行命令(单击该图像获得较大视图)
为群集安装修补程序或安装包含自动安装例程的程序的常用方法是，将其置于文件共享，然后使用ClusRun 强制所有计算节点调用该命令。通过一个命令就可以重新启动整个群集中的所有计算节点：
CLUSRUN SHUTDOWN –R –F –T 0
工具包
2007 年5 月，HPC 团队发布了Compute Cluster Pack 工具包（您可从https://www.wendangku.net/doc/d88767095.html,/resources/Pages/default.aspx在线获得该工具包）。此工具包内含Windows PowerShell TM支持、用于诊断连接状况的MPIPingPong 工具和一个非常简单但很实用的图形化群集监视器。
如图7所示，“简单群集监视器”可在一个屏幕上显示群集中的每个节点、每个节点所具有的核心数量、每个CPU 的利用率（亮绿）、内存利用率（黄色）、磁盘时间百分比（红色）和网络带宽利用率（橙色）。管理员可利用这个一目了然的工具了解群集的状况。
图7使用简单群集监视器监控多个节点(单击该图像获得较大视图)
群集监视器还包括“远程”功能。您必须在头节点上运行群集监视器的第一个实例。但是，如果您在头节点上运行控制台会话中的群集监视器实例，您将有机会从工作站启动群集监视器的实例，将其指向头节点并获得相同的显示结果。
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
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]。
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。
蒙特卡罗方法并行计算
Monte Carlo Methods in Parallel Computing Chuanyi Ding ding@https://www.wendangku.net/doc/d88767095.html, Eric Haskin haskin@https://www.wendangku.net/doc/d88767095.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
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/d88767095.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 - 练习题
2014年《并行计算系统》复习题 1.（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） 2.（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 （2）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 5.（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
并行计算在信息安全中的应用介绍
并行计算在信息安全中的应用介绍 目前，并行计算的应用已经是十分广泛，涉及数学，物理，生物，化学，环境科学等各个学科。高性能并行计算及其应用的重要内容涉及一些经典问题的并行算法研究，如网络与排序算法、图论算法、互联网络及其路由算法、VLS布局算法等，也涉及遗传算法、基因测序、量子计算、素性检验等等。并行计算在计算机、物理和数学等方面的研究也推动了信息安全学科的发展。并行计算在信息安全方面的应用主要在于密码学方面。而随着量子物理学的发展，又产生了一个全新的事物：量子计算机。 在数学家香农（Claude E.Shanon）创立的信息论中，用严格的数学方法证明了这么一个结论：一切密码算法，除了一次一密以外，在理论上都是可以破解的。这些密码算法，包括现在的和过去的，已知的和未知的，不管它多么复杂、多么先进，只要有足够强大的计算机，有足够多的密文，一定可以破译。通过设计有效算法利用并行计算来破译密码，是密码学研究的一个方面，通过这种研究可以进一步推动密码学的发展。那么有没有一个超越数学的方法来研究密码呢？ 物理学从经典物理学发展到相对论，又发展到量子物理学，每一步都使我们对世界有更深刻的理解，并带来新的技术进步。在信息安全方面，量子物理学以意想不到的方式带来了全新的思路和技术。 量子物理技术在密码学上的应用分为两类：一是利用量子计算机对传统密码体制的分析；二是利用单光子的测不准原理实现通讯过程中的信息保密，即量子密码学。 量子计算机是一种传统意义上的极大规模并行计算系统，利用量子计算机可以在几秒钟内分解RSA 129的公钥，而传统计算机需要数月时间。与经典计算机相比，量子计算机最重要的优越性体现在量子并行计算上。因为量子并行处理，一些利用经典计算机只存在指数时间算法的问题，利用量子计算机却存在多项式时间算法。这方面最著名的一个例子当推Shor在1994年给出的关于大数因子分解的量子多项式算法。 大数的因子分解是数学中的一个传统难题，现在人们普遍相信，对于经典计算机，大数因子分解不存在有效的多项式时间算法。这一结果在密码学中有重要应用，著名的RSA算法的安全性就基于大数因子分解。但Shor却证明，利用量子计算机，可以在多项式时间内将大数分解，这一结果向RSA公钥系统的安全性提出了严重挑战。 不过，量子计算机的实验方案还很初步。现在的实验只制备出单个的量子逻辑门，远未达到实现计算所需要的逻辑门网络。但是，总体来讲，实现量子计算，已经不存在原则性的困难。按照现在的发展速度，可以比较肯定地预计，在不远的将来，量子计算机一定会成为现实，虽然这中间还会有一段艰难而曲折的道路。 量子计算机有如此强大的计算功能，可以想象在不久的将来，各种密码算法都能够被轻易的破解出来。 而量子计算机对传统密码技术带来严重挑战的同时，也带来了全新的量子密码技术。
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
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(陈国良版)课后答案
第三章互连网络 对于一颗K级二叉树（根为0级，叶为k-1级），共有N=2^k-1个节点，当推广至m-元树时（即每个非叶节点有m个子节点）时，试写出总节点数N的表达式。 答： 推广至M元树时，k级M元树总结点数N的表达式为： N=1+m^1+m^2+...+m^（k-1）=(1-m^k)*1/(1-m); 二元胖树如图所示，此时所有非根节点均有2个父节点。如果将图中的每个椭圆均视为单个节点，并且成对节点间的多条边视为一条边，则他实际上就是一个二叉树。试问：如果不管椭圆，只把小方块视为节点，则他从叶到根形成什么样的多级互联网络 答：8输入的完全混洗三级互联网络。 四元胖树如图所示，试问：每个内节点有几个子节点和几个父节点你知道那个机器使用了此种形式的胖树 答：每个内节点有4个子节点，2个父节点。CM-5使用了此类胖树结构。 试构造一个N=64的立方环网络，并将其直径和节点度与N=64的超立方比较之，你的结论是什么 答：A N=64的立方环网络,为4立方环（将4维超立方每个顶点以4面体替代得到），直径d=9，节点度n=4 B N=64的超立方网络，为六维超立方（将一个立方体分为8个小立方，以每个小立方作为简单立方体的节点，互联成6维超立方），直径d=6，节点度n=6 一个N=2^k个节点的 de Bruijin 。 。。。试问：该网络的直径和对剖宽度是多少 答：N=2^k个节点的 de Bruijin网络直径d=k 对剖宽带w=2^(k-1)
一个N=2^n个节点的洗牌交换网络如图所示。试问：此网络节点度==网络直径==网络对剖宽度== 答：N=2^n个节点的洗牌交换网络，网络节点度为=2 ，网络直径=n-1 ，网络对剖宽度=4 一个N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络如图所示。试问：此网络节点度=网络直径=网络对剖宽度= 答：N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络，网络节点度=4 ，网络直径=2*k ，网络对剖宽度=2^k 对于如下列举的网络技术，用体系结构描述，速率范围，电缆长度等填充下表中的各项。（提示：根据讨论的时间年限，每项可能是一个范围） 答： 如图所示，信包的片0，1，2，3要分别去向目的地A，B，C，D。此时片0占据信道CB，片1占据信道DC，片2占据信道AD，片3占据信道BA。试问： 1）这将会发生什么现象 2）如果采用X-Y选路策略，可避免上述现象吗为什么 答： 1）通路中形成环，发生死锁
分布并行计算技术
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
并行计算 1定义 编辑 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连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。 2特征 编辑 为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征： （1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决； （2）随时并及时地执行多个程序指令； （3）多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。 并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算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。3结构 编辑 并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。从程序和算法设计人员的角度来看，并行计算又可分为数据并行和任务并行。一般来说，因为数据并行主要是将一个大任务化解成相同的各个子任务，比任务并行要容易处理。 空间上的并行导致了两类并行机的产生，按照Flynn的说法分为：单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD）。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流（SISD）。MIMD类的机器又可分为以下常见的五类：并行向量处理机（PVP）、对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、工作站机群（COW）、分布式共享存储处理机（DSM）。
访存模型 并行计算机有以下五种访存模型： 均匀访存模型（UMA） 非均匀访存模型（NUMA） 全高速缓存访存模型（COMA） 一致性高速缓存非均匀存储访问模型（CC-NUMA） 非远程存储访问模型（NORMA）。 计算模型 不像串行计算机那样，全世界基本上都在使用冯·诺伊曼的计算模型；并行计算机没有一个统一的计算模型。不过，人们已经提出了几种有价值的参考模型：PRAM模型，BSP 模型，LogP模型，C^3模型等。 4网络设置 编辑 并行计算机是靠网络将各个处理机或处理器连接起来的，一般来说有以下几种方式：处理单元间有着固定连接的一类网络，在程序执行期间，这种点到点的链接保持不变；典型的静态网络有一维线性阵列、二维网孔、树连接、超立方网络、立方环、洗牌交换网、蝶形网络等。静态连接 5动态连接 编辑 用交换开关构成的，可按应用程序的要求动态地改变连接组态；典型的动态网络包括总线、交叉开关和多级互连网络等。 计算机集群 1简介编辑 计算机集群简称集群是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬