GPU计算 中国科技大学 并行算法 课件

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。

蒙特卡罗方法并行计算

Monte Carlo Methods in Parallel Computing Chuanyi Ding ding@https://www.wendangku.net/doc/fd8059863.html, Eric Haskin haskin@https://www.wendangku.net/doc/fd8059863.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.

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/fd8059863.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/fd8059863.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

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。

ECLIPSE 并行运算实现方法_JiangSu

Schlumberger Private ECLIPSE 并行运算实现方法 1. 在MODEL_NAME.DATA 文件中的RUNSPEC 部分添加下列关键字： PARALLEL 4 / 2. 在并行机上自己的数据文件夹中创建一个新的文件，如名为：hosts. 若想用4个CPU 计算模型，则此模型内容可作如下设置，从而制定运算所用的节点及CPU ： js031 js031 js032 js032 等。 其中js031, js032为并行机中各计算节点的名字。 3. 在此文件夹内执行并行运算，所用命令如下： @mpieclipse –hostfile hosts MODEL_NAME (黑油模型) 或 @mpie300 –hostfile hosts MODEL_NAME (组分模型) 4. 然后会出现如下状态信息，提示选择并行链接方式： [ecl@gri01 e100]$ @mpieclipse -hostfile hosts PARALLEL Specify Parallel InterConnect required ? 1 - Ethernet / Gigabit 2 - Myrinet 3 - Scali Select 1-3 [default 1 - Ethernet / Gigabit] : 1 5. 此时，选择1，出现如下信息： Running version 2006.1 Running Parallel Eclipse 100 on Machine type linux_x86_64 Local config file ECL.CFG exists, OK to use ('n' deletes local file) (Y/n)?: y 5. 选择Y ，出现如下信息，模拟运算即可正常运行： Using local config file ECL.CFG Running MPICH software from /apps/ecl/tools/linux_x86_64/mpich_x86_64 Number of processors required is = 4 Running Parallel Eclipse 100 on Machine type linux_x86_64 version 2006.1 …… 1 READING RUNSPEC 2 READING TITLE

训练大规模神经网络并行计算平台

训练大规模神经网络的并行计算平台 摘要：人工神经网络（ANN ）已能成功地应用于各种模式识别和数据挖掘中。然而，在大规模数据集上训练人工神经网络会导致数据密集和计算密集。因此，为了获的更高的精度，大规模人工神经网络会有保留的进行耗时训练。在本文中，我们提出cNeural方法，自定义一个并行计算平台，用逆传算法加速训练大型神经网络。不同于许多并行神经网络训练系统作用于数千个训练样本，cNeural可以加快训练拥有数百万个训练样本的大规模数据集。为了实现这个目标，首先， cNeural用HBase存储和并行加载大规模数据集。第二，为了进行快速迭代训练，它提供了一个并行内存计算框架。第三，我们选择一个紧凑的事件驱动消息通信模型，而不是传递即时消息的心跳轮询模式。实验结果表明，cNeural中的数据加载和消息传递的开销时间成本非常低，并且cNeural比基于Hadoop MapReduce解决方案的速度快50倍左右。它还实现了线性的可伸缩性和良好的负载平衡。 关键字：并行计算；神经网络；大数据；快速训练；分布式存储 1 引言 人工神经网络（ANN）已应用于各种数据挖掘和模式识别中,如蛋白质结构分析、语音识别、,手写识别、图像和信号处理[1]。然而, 训练大规模神经网络时会出现计算密集和数据密集。一方面,整个训练工作流程通常需要进行成千上万次的训练步长迭代,这会导致昂贵的计算。另一方面,为了得到可靠的结果,大规模训练数据集通常用于应用程序。因此, 在单一PC机上训练大规模神经网络通常是非常耗时的,有时需要几天或者几周完成,有时甚至不可能完成。因此,大规模神经网络的低训练速度慢限制了它们处理实际应用中复杂和有价值的问题。 另一方面,现实世界的数据量早在前几年就已经爆炸,并且在许多相关领域里，分析大数据已变得相当受欢迎[2]。大数据的情况也适用于神经网络[3]。从直觉讲,大家普遍认为训练大规模样本比训练少量的样本效果好。因此,对于那些基于神经网络的应用程序,训练大规模神经网络在实现最高精度和结果中起着重要的作用。 在本文中,我们设计和实现cNeural方法,一个为训练大规模神经网络而自定义的并行计算平台。在cNeural中,训练工作流分为两个阶段: 加载训练数据和执行训练流程。为了减少数据加载的时间成本,我们把大规模训练数据集存储在HBase中,必要时通过集群会同时加载其中的一个数据到计算节点的内存中。此外, 为了加快迭代训练会采用一个并行内存计算框架。在整个训练过程中,为了合作和进一步的处理，计算节点之间需要相互沟通。在cNeural中，我们采用Apache Avro RPC建立一个事件驱动的消息传递通信框架, Apache Avro RPC有较高的通信效率并且数据结构丰富。我们的平台可以部署在商品硬件,Amazon EC2,甚至是pc机之间的网络互联。 本文分八个部分。第二节描述了相关工作。第三部分,提出基于反向传播训练算法的神经网络的背景。第四部分,介绍并行训练框架和cNeural算法。第五部分,描述用于支持快速训练的数据存储机制。第六部分，说明cNeural中的体系结构概述和主要组成部分。第七部分作出评估。第八部分总结全文。 2 相关工作 许多研究人员一直致力于在并行或分布式计算系统上实现计算上开销很高的ANN算法。相关工作可以追溯到上个世纪的70年代并且现在这个领域的研究依然保持增长。 在早期,研究人员喜欢用特殊用途的硬件来提高训练速度,这些硬件被分为神经元硬件和神经计算机[6]。Glesner和Pochnuller[11] 在他们的书中提出这种特殊用途硬件的概述。应用特殊用途的硬件可以实现快速和高效的运行。但是,它们几乎不具有灵活性和可伸缩性。在上世纪90年代以后,在普通用途的框架上设计并行神经网络成为了主流[12],[13],

并行计算试题及答案

计算机学院研究生《并行计算》课程 考试试题 （2010级研究生，2011.1） 1．（12分）定义图中节点u 和v 之间的距离为从u 到v 最短路径的长度。已知一个d 维的超立方体，1）指定其中的一个源节点s ，问有多少个节点与s 的距离为i ，其中0≤i ≤d 。证明你的结论。2）证明如果在一个超立方体中节点u 与节点v 的距离为i ，则存在i ！条从u 到v 的长度为i 的路径。 1)有i d C 个节点与s 的距离为i 。 证明：由超立方体的性质知： 一个d 维的超立方体的每个节点都可由d 位二进制来表示，则与某个节 点的距离为i 的节点必定在这d 位二进制中有i 位与之不同，那么随机从d 位中选择i 位就有i d C 种选择方式，即与s 的距离为i 得节点就有i d C 个。 2) 证明：由1）所述可知： 节点u 与节点v 的距离为i 则分别表示u 、v 节点的二进制位数中有i 位是不同的。设节点u 表示为：121D .........j j i j i d D D D D D +-+，节点v 表示为： ''121D .........j j i j i d D D D D D +-+，则现在就是要求得从 121D .........j j i j i d D D D D D +-+变换到''121D .........j j i j i d D D D D D +-+ 的途径有多 少种。那么利用组合理论知识可知共有*(1)*(2)*...*2*1i i i --即!i 中途径。所以存在i ！条从u 到v 的长度为i 的路径。 2．（18分）6个并行程序的执行时间，用I-VI 表示，在1-8个处理器上执行了测试。下表表示了各程序达到的加速比。

并行计算题目答案汇总

第１题（1）什么是并行计算？（2）它的优点有哪些？（3）可以通过哪些结构完成并行计算？ 1．并行计算就是在并行计算或分布式计算机等高性能计算系统上所做的超级计算。（P3） 2．计算极大地增强了人们从事科学研究的能力，大大地加速了把科技转化为生产力的过程，深刻地改变着人类认识世界和改造世界的方法和途径。计算科学的理论和方法，作为新的研究手段和新的设计与创造技术的理论基础，正推动着当代科学与技术向纵深发展。（P4） 3．单指令多数据流SIMD、对称多处理机SMP、大规模并行处理机MPP、工作站机群COW、分布共享存储DSM多处理机。（P22） 第2题什么是网络计算？它的特点？它与分布式计算、集群计算的关系？（P104） 网络计算：在工作站机群COW环境下进行的计算称为网络计算。 特点：网络计算结合了客户机/服务器结构的健壮性、Internet面向全球的简易通用的数据访问方式和分布式对象的灵活性，提供了统一的跨平台开发环境，基于开放的和事实上的标准，把应用和数据的复杂性从桌面转移到智能化的网络和基于网络的服务器，给用户提供了对应用和信息的通用、快速的访问方式。 与分布式计算、集群计算的关系： 分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。 集群计算是使用多个计算机，如典型的个人计算机或UNIX工作站；多个存储设备；冗余互联，来组成一个对用户来说单一的高可用性的系统。 因此，网络计算与分布式计算和集群计算都是属于计算密集型，数据密集型和网络密集型应用。 第3题表征并行系统的性能指标有哪些？并行系统的加速比如何定义？它能否完全确定系统的性能？为什么？ a.表征并行系统的性能指标主要有：CPU和存储器的基本性能指标，通信开销以及系统机器的成本、价格与性价比， 还有系统加速比和系统可扩放性（p88页3.3）；其中CPU和存储器的基本性能指标包括：工作负载，并行执行时间，存储器的层次结构和存储器的带宽。 b.并行系统的加速比，是指对于一个给定的应用，并行算法的执行速度相对于串行算法的执行速度另快了多少倍。 c.加速比并不能完全确定系统的性能；因为评价并行计算性能的指标，除了加速比外，并行计算的可扩放性也是主要 性能指标之一即并行系统性能随处理器数的增加而按比例提高的能力。（个人理解的，大家参考第三章吧~） 第4题节点度的定义？它在并行计算中的作用。（第9页）作用：百度也没找到答案。 定义：射入或射出一个节点的边数称为节点度。在单向网络中，入射和出射边之各称为节点度。 第5题等效率函数的定义、作用及应用。（P89） 参考答案：为了维持一定的效率E（介于0与1之间），当处理器数p增大时，需要相应地增大问题规模 W的值。由此定义函数为问题规模W随处理器数P变化的函数，称此函数为等效率函数。等效率函数是等效率度量标准，而等效率度量是并行计算可扩放性评测的依据之一。应用举例：按照等效率函数的定义，对于某一并行算法（或并行程序），为了维护运行效率保持不变，随着处理器数目的增加，若只需增加较小的工作量（即问题规模），比如说W随p呈线性或亚线性增长，则表示该算法具有良好的可扩放性；若需要增加非常大的问题规模，比如说W随p呈指数级增长，则表示该算法是不可扩放的。第6题 6.1 等速度函数的定义，作用及应用？答：该题的答案在课本P90-P91面。可以自行参考课本复习。 6.2 表面-容积效应的定义及应用？答：该题答案在课本P168面（2，3，4段）。同学们可以参考复习。 第7题页数：P164 全局通信：是指有很多任务参与交换数据的一种通信模式，全局通信中，每个任务与很多别的任务通信。局部通信：局部通信时，每个任务只与较少的几个近邻通信。 结构化通信：结构化通信值，一个任务和其近邻形成规整结构（如树、网格等）。 非结构化通信：非结构化通信中，通信网则可能是任意图。 第8题表面—容积效应的定义、应用？（P168） 答：定义是一个任务的通信需求比例于它所操作的子域的表面积，而计算需求却比例于子域的容积。其应用是：表面—容积效应启发我们，在其他条件等同的情况下，高维分解一般更有效，因为相对于一个给定的容积（计算）它减少的表面积（通信），因此从效率的角度，增加力度的最好办法是在所有的维组合任务。 第9题mpi编程模型中的基本通信概述 MPI(Message Passing Interface)定义：MPI是94年5月发布的一种消息传递接口。它实际上是一个消息传递函数库的标志说明，吸取了众多消息传递系统的优点，是目前国际上最流行的并行编程环境之一。

分布式与并行计算报告

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。经过分析在当前比较常见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。常见的并行架构分为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。最后经过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