并行计算实验报告
学生实验报告书
实验课程名称并行计算
开课学院理学院
指导教师姓名余新华
学生姓名罗云
学生专业班级信计1202班2014 ——2015 学年第 2 学期
开机瞬间按F2，设定BIOS从CD-ROM启动系统。保存设置后重启，则开机自动加载镜像。
进入CentOS系统引导设置界面，语言、时区、网卡等使用默认选项。调整分区时为linux系统分配/boot、/root、/home和swap块，/boot为引导区分
等待系统安装成功重启后显示如下画面，即表示安装成功。
2、目录更改命令cd、目录查看命令ls
3、普通用户与超级用户切换命令su
注：不交此报告者，本次实验为“不合格”。
注：不交此报告者，本次实验为“不合格”。
注：不交此报告者，本次实验为“不合格”。
多核编程与并行计算实验报告 (1)
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 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 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。 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。 《计算方法》上机实验报告 班级：XXXXXX 小组成员：XXXXXXX XXXXXXX XXXXXXX XXXXXXX 任课教师：XXX 二〇一八年五月二十五日 前言 通过进行多次的上机实验，我们结合课本上的内容以及老师对我们的指导，能够较为熟练地掌握Newton 迭代法、Jacobi 迭代法、Gauss-Seidel 迭代法、Newton 插值法、Lagrange 插值法和Gauss 求积公式等六种算法的原理和使用方法，并参考课本例题进行了MATLAB 程序的编写。 以下为本次上机实验报告，按照实验内容共分为六部分。 实验一： 一、实验名称及题目： Newton 迭代法 例2.7(P38):应用Newton 迭代法求 在 附近的数值解 ，并使其满足 . 二、解题思路： 设'x 是0)(=x f 的根,选取0x 作为'x 初始近似值,过点())(,00x f x 做曲线)(x f y =的切线L ,L 的方程为))((')(000x x x f x f y -+=,求出L 与x 轴交点的横坐标) (') (0001x f x f x x - =,称1x 为'x 的一次近似值,过点))(,(11x f x 做曲线)(x f y =的切线,求该切线与x 轴的横坐标) (') (1112x f x f x x - =称2x 为'x 的二次近似值,重复以上过程,得'x 的近似值序列{}n x ,把 ) (') (1n n n n x f x f x x - =+称为'x 的1+n 次近似值，这种求解方法就是牛顿迭代法。 三、Matlab 程序代码： function newton_iteration(x0,tol) syms z %定义自变量 format long %定义精度 f=z*z*z-z-1; f1=diff(f);%求导 y=subs(f,z,x0); y1=subs(f1,z,x0);%向函数中代值 x1=x0-y/y1; k=1; while abs(x1-x0)>=tol x0=x1; y=subs(f,z,x0); y1=subs(f1,z,x0); x1=x0-y/y1;k=k+1; end x=double(x1) K 四、运行结果： 实验二： 课程设计报告 题 目 基于数据挖掘的航电系统故障诊断 专业名称 电子信息工程 学生姓名 王腾飞 指导教师 陈 杰 完成时间 2014年3月18日 摘要 航电系统是飞机的重要组成部分，由于其综合应用了电子、机械、计算机及自动检测等许多学科的先进技术，结构层次很多，所以对其实施故障诊断具有涉及专业领域多、诊断难度大、要求时间短等特点。这对快速处理故障数据提出了很大的挑战。 从独立的联合式航电机箱的按键通电测试，到集中式飞机管理系统数据收集，飞机维修系统经过漫长的发展已演变成故障诊断工具。 现代飞机均采用了中央维修系统，用以收集所有子系统的故障报告、判断故障根源并推荐修理方法。飞机的故障信息和历史数据存放在数据库中。如果用传统的数据分析方法对这些海量的数据进行分析时会显得力不从心，不仅浪费时间而且对于隐含的知识难以有效的进行挖掘。数据挖掘技术十分符合现实的需要，它可以客观地挖掘出历史数据库中潜在的故障规则，这些规则能更好地指导故障的定位与检修，并对潜在的故障做出预测。随着数据的不断增长，如何能自动获取知识已经成为故障诊断技术发展的主要制约条件，而数据挖掘技术为解决这个“瓶颈”问题提供了一条有效的途径。 本文详细介绍了故障诊断技术与数据挖掘技术，并总结了航电系统的故障诊断的特点。拟采用聚类分析的技术对故障数据快速处理，实现对故障的快速定位。 关键词：故障诊断数据挖掘聚类分析航电系统 故障诊断技术 故障诊断技术简介 故障诊断就是指当设备系统不能完成正常的功能时，利用一定的方法找出使该功能丧失的原因及发生故障的部位，实现对故障发展趋势的预测的过程。故障诊断涉及到多方面的技术背景，主要以系统论、信息论、控制论、非线性科学等最新技术理论为基础，它是一门综合性的学科，具有重要的实用价值。 设备系统故障及故障诊断 随着现代化工业的发展，设备系统能够以最佳状态可靠地运行，对于保证产品质量、提高企业的产能、保障生命财产安全都具有极其重要的意义。设备系统的故障是指设备系统在规定时间内、规定条件下丧失规定功能的状况。故障诊断的作用则是发现并确定发生故障的部位及性质，找出故障的起因，预测故障的发展趋势并提出应对措施。故障诊断技术的使用范围不应只局限于设备系统使用和维修过程中，在设备系统的设计制造过程中也可以使用故障诊断技术，为以后的故障监测和设备系统维护创造条件。因此，故障诊断技术应该贯穿于设备系统的设计、制造、运行和维护的全过程当中。 机载设备的故障诊断流程框图: 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。 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； (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 并行编程报告 课程名称：并行编程原理 专业班级：物联网1102 班 学号 : U201114483 学生姓名：陈炳良 指导教师：金海 报告日期：2014-6-11 计算机科学与技术学院 目录 实验一：利用pthread 并行实现矩阵的乘法运算 (3) 实验目的 (3) 实验概述 (3) 实验结果 (3) 实验代码 (5) 实验总结 (9) 实验二：使用并行方法优化K-means 算法 (10) 实验目的 (10) 实验概述 (10) 实验结果 (10) 实验代码............................................................................................. .11 实验总结............................................................................................. .18 实验一：利用 pthread 并行实现矩阵的乘法运算 实验目的 该实验旨在让学生掌握利用 pthread 进行并行程序设计和性能优化的基本原理和方法，了解并行程序设计中数据划分和任务划分的基本方法，并能够利用pthread 实现矩阵的乘法运算的并行算法，然后对程序执行结果进行简单分析和总结。具体包括：利用 for 循环编写串行的矩阵乘法运算；熟悉 pthread 进行线程创建、管理和销毁的基本原理和方法；利用 pthread 对上述串行的矩阵乘法运算加以改造；通过调整数据划分和任务划分的粒度(改变工作线程的数目)，测试并行程序的执行效率；对实验结果进行总结和分析。 实验概述 使用 pThread 完成这项工作。 创建一个新的线程： int pthread_create( pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr, void *(*func) (void *), void *arg); thread 表示线程 ID，与线程中的 pid 概念类似 attr 表示设定线程的属性，可以暂时不用考虑 func 表示新创建的线程会从这个函数指针处开始运行 arg 表示这个函数的参数指针 返回值为 0 代表成功，其他值为错误编号。 主进程等待线程结束： int pthread_join( pthread_t thread, void **retval ); thread 表示线程 ID，与线程中的 pid 概念类似 retval 用于存储等待线程的返回值 两个矩阵相乘： 一个 m 行 n 列的矩阵与一个 n 行 p 列的矩阵可以相乘，得到的结果是一个 m 行 p 列的矩阵，其中的第 i 行第 j 列位置上的数为第一个矩阵第 i 行上的 n 个 数与第二个矩阵第 j 列上的 n 个数对应相乘后所得的 n 个乘积之和。 实验结果 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。 并行计算上机实验报告题目：多线程计算Pi值 学生姓名 学院名称计算机学院 专业计算机科学与技术时间 一. 实验目的 1、掌握集群任务提交方式； 2、掌握多线程编程。 二.实验内容 1、通过下图中的近似公式，使用多线程编程实现pi的计算； 2、通过控制变量N的数值以及线程的数量，观察程序的执行效率。 三.实现方法 1. 下载配置SSH客户端 2. 用多线程编写pi代码 3. 通过文件传输界面，将文件上传到集群上 4.将命令行目录切换至data，对.c文件进行编译 5.编写PBS脚本，提交作业 6.实验代码如下： #include #include 成绩： 并行计算导论课程报告 专业：软件工程 班级：软件二班 学号：140120010057 姓名：蒋琳珂 2017年6月1日 1、并行计算的实际意义 并行计算或称平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。 在应用需求方面，人类对计算机性能的需求总是永无止境的，在诸如预测模型的构造和模拟、工程设计和自动化、能源勘探、医学、军事以及基础理论研究等领域中都对计算提出了极高的具有挑战性 的要求。例如，在作数值气象预报时，要提高全球气象预报的准确性，据估计在经度、纬度和大气层方向上至少要取200*100*20＝40万各网格点。 并行计算机产生和发展的目的就是为了满足日益增长的大规模科学和工程计算、事务处理和商业计算的需求。问题求解最大规模是并行计算机的最重要的指标之一，也是一个国家高新技术发展的重要标志。 2、拟优化的应用介绍 应用jacobi迭代近似求解二维泊松方程。 二维泊松方程： Ω ?∈=Ω∈=?-),(),,(),(u ),(),,(),(u y x y x g y x y x y x f y x 其中 ),0(*),0(H W =Ω，) ,(),(),(22 22y x u y y x u x y x u ?+?=? ),(y x f 和),(y x g 为已知函数，分别定义在Ω的内部和边界上。 对于任意正整数 x M 和 y N ，将网格剖分成 y x N M *个相同的方格。 在网格节点上，用二阶中心差分来近似二阶偏导数。 21,,1,2,1,,12),(22 2),(22 y j i j i j i y x x j i j i j i y x h u u u jh ih u y h u u u jh ih u x +-+-+-≈??+-≈?? 将差分近似代入泊松方程，便得到了五点差分离散格式，泊松方 程的求 x x j i y x j i j i x j i j i y j i y x N j M i f h h u u h u u h u h h ≤≤-≤≤=+-+-++-+-1,11)()()(2,221,1,2,1,12,22 之后用经典的jacobi 算法来求解此方程组。从任意一初始近似解 y x j i N j M i u ,3,2,1.3,2,1,0,?=?=， 出发，迭代计算： y x y x j i j i x j i j i y j i y x k j i N j M i h h u u h u u h f h h u ,3,2,1.3,2,1) (2) ()(2 21,1,2,1,12,22,?=?=+++++= +-+-， 迭代序号k=1，2，3…直至近似解满足误差要求。 华中科技大学 课程名称并行处理 实验名称矩阵乘法的实现及加速比分析考生姓名李佩佩 考生学号 M201372734 系、年级计算机软件与理论2013级类别硕士研究生 考试日期 2014年1月3日 一. 实验目的 1) 学会如何使用集群 2) 掌握怎么用并行或分布式的方式编程 3) 掌握如何以并行的角度分析一个特定的问题 二. 实验环境 1) 硬件环境：4核CPU、2GB内存计算机； 2) 软件环境：Windows XP、MPICH2、VS2010、Xmanager Enterprise3； 3) 集群登录方式：通过远程桌面连接211.69.198.2，用户名：pppusr，密码：AE2Q3P0。 三. 实验内容 1. 实验代码 编写四个.c文件，分别为DenseMulMatrixMPI.c、DenseMulMatrixSerial.c、SparseMulMatrixMPI.c和SparseMulMatrixSerial.c，用于比较并行和串行矩阵乘法的加速比，以及稀疏矩阵和稠密矩阵的加速比。这里需要说明一下，一开始的时候我是把串、并行放在一个程序中，那么就只有两个.c文件DenseMulMatrix.c 和SparseMulMatrix.c，把串行计算矩阵乘的部分放到了主进程中，即procsID=0的进程，但是结果发现执行完串行后，再执行并行就特别的慢。另外，对于稀疏矩阵的处理方面可能不太好，在生成稀疏矩阵的过程中非0元素位置的生成做到了随机化，但是在进行稀疏矩阵乘法时没有对矩阵压缩，所以跟稠密矩阵乘法在计算时间上没多大区别。 方阵A和B的初始值是利用rand()和srand()函数随机生成的。根据稀疏矩阵和稠密矩阵的定义，对于稀疏矩阵和稠密矩阵的初始化方法InitMatrix(int *M,int *N,int len)会有所不同。这里需要说明一下，一开始对于矩阵A和B的初始化是两次调用InitMatrix(int *M ,int len)，生成A和B矩阵，但是随后我发现，由于两次调用方法InitMatrix的时间间隔非常短，又由于srand()函数的特点，导致生成的矩阵A和B完全一样；然后，我就在两次调用之间加入了语句“Sleep(1000)；”，加入头文件“#include 并行计算与多核多线程技术 课程报告 专业 班级 学号 姓名 成绩___________________ 年月日 课程报告要求 手写内容：设计目的、意义，设计分析，方案分析，功能模块实现，最终结果分析，设计体会等。 允许打印内容：设计原理图等图形、图片，电路图，源程序。硬件类的设计，要有最终设计的照片图；软件类设计，要有各个功能模块实现的界面图、输入输出界面图等。 评价 理论基础 实践效果（正确度/加速比） 难度 工作量 独立性 目录 1. 设计目的、意义（功能描述） (1) 2. 方案分析（解决方案） (1) 3. 设计分析 (1) 3.1 串行算法设计 (1) 3.2 并行算法设计 (1) 3.3 理论加速比分析 (2) 4. 功能模块实现与最终结果分析 (2) 4.1 基于OpenMP的并行算法实现 (2) 4.1.1 主要功能模块与实现方法 (2) 4.1.2 实验加速比分析 (3) 4.2 基于MPI的并行算法实现 (3) 4.2.1 主要功能模块与实现方法 (3) 4.2.2 实验加速比分析 (4) 4.3 基于Java的并行算法实现 (4) 4.3.1 主要功能模块与实现方法 (4) 4.3.2 实验加速比分析 (5) 4.4 基于Windows API的并行算法实现 (5) 4.4.1 主要功能模块与实现方法 (5) 4.4.2 实验加速比分析 (6) 4.5 基于.net的并行算法实现 (6) 4.5.1 主要功能模块与实现方法 (6) 4.5.2 实验加速比分析 (6) 4.6并行计算技术在实际系统中的应用 (6) 4.6.1 主要功能模块与实现方法 (6) 4.6.2 实验加速比分析 (7) 5. 设计体会 (7) 6. 附录 (9) 6.1 基于OpenMP的并行程序设计 (9) 6.1.1 代码及注释 (9) 6.1.2 执行结果截图 (11) 6.1.3 遇到的问题及解决方案 (12) 6.2 基于MPI的并行程序设计 (12) 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/f510963933.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/f510963933.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 计算机科学与技术专业前沿课程设计报告 题目：新型计算机系统与计算机系统的发展 班级：计算机 学号： 姓名： 日期：2019年12月31日 新型计算机系统与计算机系统的发展 摘要:在过去的20年中，计算机已有了爆炸性的增长，在下一个10年中，由于新型计算机结构和智能计算机的出现预期要增长得更快。下述的计算机硬/软件技术的进展会对结构力学产生很大的影响。计算机产品不断升级换代，当前计算机正朝着巨型化、微型化、智能化、网络化等方向发展，计算机本身的性能越来越优越，应用范围也越来越广泛，篇幅以300字左右。 关键词: 计算机系统；发展趋势；量子计算机；智能化[6] 前言 现今,不同行业领域技术服务的推进和管理制度的优化升级都离不开计算机互联网技术的支持。行业领域工作的差异性决定了计算机领域系统工作的多样性。不同领域在进行综合计算机系统工作落实的过程中应该注重系统的便捷性、多元化特点,将用户的需求放在第一位, 全面升级信息管理系统,不断增强技术水平和工作效率,迎合国内国际发展趋势,优化技术管理服务机制。 1研究目的 随着计算机技术和网络的发展,计算机系统研究已经成为计算机科学、信息科学、工程学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间的学习和研究的对象，并在这些领域中得到高度关注。从宏观结构来看，新型计算机系统是一个为某种应用而由本地通信网络和全球通信网络连接起来的大规模的分散处理系统[1]。网络的每一个结点本身也是一个新型计算机系统，必要时，传统计算机也可以连接到网络中。网络的所有计算机可以共享全网络所拥有的知识库和知识处理能力。 2研究背景与意义 2.1计算机系统的背景 随着元件、器件的不断更新，传统计算机系统已经经历了四代演变。它们都属于以顺序并行计算1
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