基于SKELETON的并行程序设计方法的研究现状
skeleton 结构
skeleton 结构一、什么是 skeleton 结构在软件开发中，skeleton 结构是一种设计模式，旨在提供一个基本的框架和骨架，以便开发人员可以在其上构建更复杂的系统。
它通常包含一些核心功能和基本的组件，以及一些必要的接口和方法。
1. Web 开发：在Web 开发中，skeleton 结构可以用于构建网站或应用程序的基本框架。
通过提供一些通用的页面模板、导航栏和底部栏等基本组件，开发人员可以更快地搭建起整个网站的框架。
2. 桌面应用程序开发：在桌面应用程序开发中，skeleton 结构可以用于构建应用程序的基本界面和功能。
通过提供一些常用的控件、菜单和按钮等基本组件，开发人员可以更轻松地实现应用程序的核心功能。
3. 移动应用程序开发：在移动应用程序开发中，skeleton 结构可以用于构建应用程序的基本界面和功能。
通过提供一些常用的界面布局、按钮和交互效果等基本组件，开发人员可以更高效地开发出符合用户期望的应用程序。
三、skeleton 结构的优势1. 加快开发速度：skeleton 结构提供了一个基本的框架，开发人员可以在其基础上快速构建更复杂的系统。
这样可以节省大量的开发时间，加快项目的交付速度。
2. 提高代码的可维护性：skeleton 结构将系统的核心功能与其它组件解耦，使得代码更加模块化和可维护。
这样开发人员可以更容易地理解和修改代码，从而提高代码的可维护性和可扩展性。
3. 促进团队协作：skeleton 结构提供了一个统一的框架和规范，使得不同开发人员可以更好地协同工作。
开发人员可以根据框架的要求进行开发，而无需关注具体实现细节，从而提高团队的协作效率。
4. 提升用户体验：skeleton 结构提供了一些基本的组件和界面布局，使得用户可以更快地熟悉和使用系统。
这可以提升用户的体验，减少学习成本，提高用户的满意度。
四、如何使用 skeleton 结构1. 定义系统的核心功能和基本组件：首先，需要明确系统的核心功能和基本组件。
并行计算技术的研究进展及应用
并行计算技术的研究进展及应用并行计算技术是指将任务分配给多个计算机或处理器同时运行，以提高计算效率和速度的技术。
它已经在许多领域得到了广泛的应用，例如科学计算、图像处理、人工智能、大数据分析等等。
本文将从技术的发展历程、应用领域和未来前景三个方面来论述并行计算技术的研究进展及应用。
一、技术的发展历程并行计算技术的发展可以追溯到20世纪60年代，当时计算机性能很低，需要几个小时甚至几天才能完成一个计算任务。
为了提高效率，早期的并行计算系统采用了不同的方式，比如多台计算机通过网络连接起来，交替地执行任务、将任务分割成不同的子任务等等。
当时使用的并行计算系统被称为“分布式计算系统”，它们可以应用于低级层次的任务，如分布在不同节点的数据的存取等。
随着计算机硬件技术的不断进步，单个机器的计算能力越来越强大。
同时，多核处理器技术的发展解决了单个CPU频率无法提升的局限性。
在当今互联网和云计算时代，高度集成的、可扩展的计算硬件架构已现成熟，并得到了广泛应用。
同时，大规模的并行计算系统也通过高速网路互连，形成了一个庞大的网络云结构，实现了高效的分布式计算。
二、应用领域并行计算技术被广泛应用于如气象学、生物学、医学、物理学、航天等各个科学领域。
例如，在气象学中，高性能并行计算器可以模拟风、温度、湿度、压力和云等气象动力学变量，以预测天气。
在生物学和药理学领域，大量探索性研究依赖于大型计算机模拟分子和蛋白质结构。
此外，人工智能系统的广泛使用也让并行计算技术成为了必要的技术之一。
在深度学习领域中，高性能并行计算平台可以加速神经网络模型的训练，提高人工智能系统的准确性和效率。
在大数据分析领域，高性能并行计算也是数据分析、数据挖掘和机器学习的基础。
三、未来前景由于并行计算技术的应用领域越来越广泛，并且硬件设施的性能也越来越强大，这种计算方法在未来将继续得到推广和广泛应用。
未来的并行计算系统将越来越多地使用可重构硬件、GPU和TPU等专用加速器来加速计算，从而实现更高效和更快速的计算。
并行算法研究进展
并行算法研究进展陈国良并行算法为并行计算的发展奠定理论基础，是我国高性能计算技术发展的关键之一。
要使其研究健康发展必须从学科建设入手，重视人才培养。
引言什么是并行算法简单地讲，算法就是求解问题的方法和步骤，而并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤，其执行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题，然后使用多台计算机同时求解它，从而最终求得原问题的解。
人们之所以对并行性感兴趣，是因为在现实世界中存在着固有的并行性。
其实在日常生活中，你可能自觉或不自觉地都在运用着并行，比如一边听演讲，一边记笔记就是听觉、视觉和手写的并行。
这类例子不胜枚举。
然而，在处理很多事务时，比如进行推理和计算，人们又习惯用串行方式，在这种情况下，要改用而且要用好并行性也并非易事。
同时，就计算科学而言，并行计算理论仍处于发展阶段，特别是早期的并行机均很昂贵，编写并行软件又很难，所以并行性的优点尚未被普遍的认同。
为什么需要并行首先，对于那些要求快速计算的应用问题，单处理机由于器件受物理速度的限制而无法满足要求，所以使用多台处理机联合求解就势在必行了；其次，对于那些大型复杂的科学工程计算问题，为了提高计算精度，往往需要加密计算网格，而细网格的计算也意味着大计算量，它通常需要在并行机上实现；最后，对于那些实时性要求很高的应用问题，传统的串行处理往往难以满足实时性的需要而必须在并行机上用并行算法求解。
并行算法的分类并行算法可以分为数值并行算法和非数值并行算法：前者研究基于代数关系运算的数值计算问题的并行算法，主要包括矩阵运算、方程组的求解和数字信号处理等；后者研究基于比较关系运算的符号处理问题的并行算法，主要包括图论问题、数据库操作和组合优化等。
本文重点讨论非数值并行算法。
并行算法研究的层次并行算法的研究可分为并行计算理论、并行算法的设计与分析以及并行算法的实现三个层次。
其中并行计算理论主要研究并行计算模型、计算问题的下界、问题的可并行化、NC类问题1和P-完全问题2等。
基于模式的并行程序设计方法的研究现状
是 关于算法骨架 （ Ｉｏ ｉ ｈ ｉ ｋ ｌ ｔ ｎ ）的研究 Ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｃ Ｓ ｅ ｅｏ ｓ 项 目，此工程 由Ｊ Ｔ Ｐ Ｅ Ｔ ， ｐ ｎ Ｓ ｉｅ ｅ ａ ｄ Ｓ Ｒ Ｓ Ｏ（ ａ ａ ｃ ｏ ｃ ｎ Ｊ Ｔｃｎ ｇ ｇ ｎｙ ｅｈ ｏ ｏ ｙ￣ ｅ ｃ ）支持。它包括两部分：①对于 ｌ 数据结构的 井行骨 架；②骨架程序的最优机制。 目 前已经实现的井行骨架库 （ ａ ａ １ １ ｋ １ ｔ ｎ ｐ ｒ １ ｓ ｅ ｏ ｅ ｅ １ ａ ａ ）有：表 （ ｉ ｔ ） ｉ ｒ ｂ ｙ １ 、树 （ ｅ ） ｓｓ ｔ ｅ 、矩阵 ｒ （ ａ ｒ ｃ ｓ ；而骨架程序的最优机制还在实现当中， ｍ ｔ ｉｅ ） 井将会把它放在并行骨 架库里。程序 员可以从并行 骨架库里选择台适的并行骨架，将具体的参数代入， 就可得到具体的并行程序 。它的缺点在 ｊ骨架库还 ： 未完善，另外将骨架程序转 化为最优机制还处在研
ｃ ｐｕ ｎ ｏｍ ｔＪ ｇ． Ｔ ｐ ａｌ １ ｈｅ ａｒ １ｅ ｐｒ ｇｒ ｍ￣ ｇ ｂ ｅ ｏ ｓ ｏ ａｍ ｎ ａｓ ｄ ｎ ｋｅｌ ｏ ｐｒ ｅｔ ｎ ｏｖｉ ｅｓ ｈ Ｆ ａｍｅ ｒｋ ｆｏ ｐｒ ｇｒ ｍｅ ｄ ｔ ｅ ｒ ｗｏ ｓ ｒ ｏ ａｍ ｒ．
ａｎ ｈ ｍ ｄ ａｓ ｏｒｅ ａｂｓｔ ｃｔ ｒａ ｄｅ ｅｅ ｎｄ ｇｒ ａ ｕｓ ｅｂｉｌ ｖ ｉｔ ｔｈ ｔ ｐ ａｎ ｈｅ ａｒａＩ ｌｅｔ ｐｒ ｏｇｒ ａｍｍ｛ ｕｓ Ｂ ｎｇ ｉｎ ｐａ ｒａ１１ ｅ１
ｍ｛ Ｂ ｎ Ａｒｃ ｅｔｙ ｅｓ ｈ ｐ
０ 引言
析部分可以共享，即模型中只有结构或框架而没有
具 体实现 的细节部分。
并行算法研究现状及去相关问题综述
并行算法研究现状及去相关问题综述并行算法研究现状及其相关问题综述并行程序的编程模型、运行环境、调试环境等都要比串行程序复杂得多。
提供良好的高性能计算开发环境，一直是学术界和工业界所追求的目标。
这里的开发环境既包括并行计算机体系结构，计算机网络拓扑结构等硬件环境；也包括并行程序的开发模式，网络通信协议和通信方式等软件环境。
并行算法研究要以硬件，即并行计算机为依托，并行计算机性能的发挥要依靠优秀并行算法的设计的实现。
所以本文，并行算法研究现状及其相关问题的综述，将对与并行紧密相关的并行计算机体系结构，并行程序开发环境，通信技术三个问题依次进行讨论。
一、并行计算机体系结构“并行计算机是由一组处理单元组成的；这组处理单元通过相互之间的通信与协作，以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务。
”这就是并行计算机的经典定义。
这个定义并没有包含更多的细节，但是从中我们也不难看出并行计算机的两个最主要的组成部分：计算节点和节点间的通信与协作机制。
并行计算机体系结构的发展变化非常快，而这种变化主要体现在计算节点性能的提高以及节点间通信技术的改进两方面。
长期以来，超大规模集成电路技术一直在按照摩尔定律高速发展，芯片的元件密度以及时钟频率在不断提高，从而大大提高了作为并行计算机基本处理单元的微处理器的性能。
而在通信技术方面，传统的交叉开关的切换速度不断提高，而新的高速网络技术也不断应用到并行计算机中，从而大大提高了节点间通信的速率。
（一）体系结构的分类1972年，Micheal Flynn根据指令和数据流的概念对计算机的体系结构进行了分类，这就是所谓的Flynn分类法。
Flynn将计算机划分为四种基本类型，即SISD、MIMD、SIMD、MISD。
传统的顺序执行的计算机在同一时刻只能执行一条指令（即只有一个控制流）、处理一个数据（即只有一个数据流），因此被称为单指令流单数据流计算机（Single Instruction Single Data 即SISD计算机）。
计算机并行计算的基本问题及现状
计算机并行计算的基本问题及现状引言工作中，我们总是希望我们自己工作得更有效率，用更少的时间解决更多的问题。
在计算机里，这就是并行计算的基本初衷。
全世界第一台计算机ENIAC中就己经出现了并行计算的概念。
它有20个累加器，可以并发执行多个加减运算，可谓开并行计算的先河。
在随后的20世纪五六十年代，由于晶体管和集成电器的发明，出现了更多更快的计算机。
IBM是这一时期的主角，同期计算机编程语言的出现，由软件完成处理并行计算的思想进一步深化。
但这一时期的计算还是大型机时代，没有几个平民能用得起这些昂贵的东西。
计算机和软件技术还锁在研究院和大学校园里。
20世纪70年代，随着微电子技术的发展，出现了微型处理器(CPU)接着,1974年，全世界第一台个人电脑牛郎星顺利出炉。
紧随其后，看到市场前景的苹果和IBM推波助澜，计算机开始进入个人时代。
个人计算机同时又催生了软件业的高速发展，软件又带动CPU不断升级换代。
这为并行计算摆脱高端路线，进入平民化时代打下了基础。
1并行计算的基本问题1.1为什么需要并行计算在个人计算机诞生后的几十年里，程序员们编写了大量的应用软件，这些软件决大部分了采用串行计算方法。
所谓串行，是指软件在PC 上执行，在进入CPU前被分解为一个个指令，指令在CPU中一条条顺序执行。
任一时间内，CPU只能够运行一条指令。
这种方式很符合我们对现实世界的思考习惯。
至于软件的运行速度，则依赖硬件的处理能力，尤其CPU的处理速度。
这种思维方式到了2005年遇到了挑战。
在那一年，受限于制造CPU的半导体材料限制，左右CPU发展的摩尔定律开始失效了。
但芯片业很快找到了一个变通的办法:在一块芯片中植入多个处理核心，通过多核的共同运算，提高运行速度。
不幸的是，采用串行方法编写的软件面临着一个尴尬的局面:如果仍采用串行编程方式，运行速度将停滞不前。
这样，原来需要CPU完成的提速工作，被迫需要软件自己来完成。
在另一个领域:互联网，由于网络数据极速膨胀，数据量己经远远超过一台或者几台大型计算机的处理能力，需要更大数量的计算机协同完成。
面向高性能计算的并行编程模型研究
面向高性能计算的并行编程模型研究随着计算机科学领域的不断发展和进步，高性能计算技术的应用范围越来越广泛，包括气象预报、金融建模、生命科学研究、能源开发等方面。
并行程序设计是取得高性能计算成果的核心原因之一，它在应用程序中能够有效地利用多处理器、多核处理器和多服务器集群等高性能计算资源，提高性能、加速计算速度。
本文将探讨面向高性能计算的并行编程模型的研究和应用。
一、并行计算的需求和现状随着科技的不断发展和社会的不断进步，许多应用领域都需要高性能计算资源进行支持。
在这些领域，如果采用传统的串行计算方法进行处理，需要的时间会非常长，不仅浪费时间，而且也不能满足信息化快速发展的需求。
而并行计算技术可以将同一个计算问题分解成多个小问题，然后分别在不同的处理器上并行地计算，将计算的部分结果再合并起来得到最终结果。
这样就可以大大加快计算速度，提高计算效率。
目前，高性能计算领域中的并行编程主要以消息传递并行编程和共享内存并行编程为主。
消息传递并行编程常用的编程模型有MPI、PVM等，它们主要是在多个计算机节点之间通过发送和接收消息来进行进程间通讯。
而共享内存并行编程主要是利用多核处理器和共享内存架构的计算机，在同一台计算机内部的不同核心之间进行进程间通讯。
二、MPI编程模型MPI（Message Passing Interface）是一种常用的消息传递并行编程模型，特别适宜在分布式高速计算机集群上构建并行软件。
MPI并行计算中的基本单位是进程，而不是线程或任务，每个进程都有自己的独立地址空间，通过消息传递实现进程间通信。
MPI基本通信操作包括点对点通信和集合通信。
其中点对点通信主要包括消息发送和消息接收，而集合通信则主要包括广播和规约等操作。
MPI编程模型具有更好的可扩展性和通用性，可以适用于不同类型的计算平台和网络环境。
MPI支持并发和异步通信，允许程序控制发送和接收操作的顺序，有利于程序的并行化实现。
此外，MPI还提供了一些高级工具，如进程管理、收集和分布集群数据、动态创建和销毁节点等，这些高级工具使程序实现更加高效和迅速。
并行计算技术的研究与应用
并行计算技术的研究与应用1.简介并行计算技术作为一种新兴计算方式，因其高效、快速的运行速度而得到广泛应用。
并行计算技术中涉及到的并行算法、并行计算模型、并行性能评价等方面，都是计算机科学和技术领域的重要研究方向。
本文将从以下几个方面进行分析和探讨：并行计算技术的概念与特点、并行计算模型、并行算法的分类、并行计算性能评价、并行计算在实际应用中的应用场景。
2.并行计算技术的概念与特点并行计算技术指的是在多处理器系统中，使用并行执行的方法对一个问题进行计算。
它采用多处理器的计算方式，将一个任务分解成若干个子任务，用多处理器同时处理，以获得更高的计算效率。
并行计算技术有如下特点：(1)高效：并行计算能够大幅提高计算效率，因为它能够同时处理多个子任务，加快任务执行速度。
(2)负载均衡：并行计算技术可以将任务转化为多个子任务，通过动态调整任务量，实现任务的负载均衡。
(3)可扩展性：并行计算系统具有良好的可扩展性，可以通过增加处理器进一步提高计算性能。
(4)可靠性：并行计算技术采用多处理器的方式，相对于单处理器计算，其可靠性更高。
3.并行计算模型并行计算模型是一组可以用来描述并行计算过程的概念和方法。
并行计算模型可以分为如下几类：(1)共享内存模型：多个处理器共享一个物理内存，在内存中存储数据，并行执行操作。
共享内存模型的特点是：访问内存速度快，但需要管理内存的一致性和同步问题。
(2)分布式内存模型：多个处理器互相独立，每个处理器有自己的本地内存。
分布式内存模型的特点是：处理器之间通信需要通过网络，速度相对共享内存较慢。
(3)数据并行模型：并行执行相同的操作，但在不同数据集合上进行。
每个处理器拥有自己的数据集合，但操作是相同的。
这种模型通常应用于科学计算等领域。
(4)任务并行模型：在不同处理器上同时执行不同的任务。
每个任务是独立的，但是可能会存在相互依赖的关系。
4.并行算法的分类并行算法是一种在多处理器系统中并行执行的算法，它将一个任务分解成若干个子任务，由多个处理器同时执行，以提高算法的效率。
基于分布式计算的并行程序设计研究
基于分布式计算的并行程序设计研究随着计算机技术的不断发展，我们已经进入了一个信息时代。
在这个时代，大量的数据需要被处理和分析。
为了解决这个问题，分布式计算被广泛应用于各个领域。
而基于分布式计算的并行程序设计也成为了当前计算机编程领域的热门话题。
本文将从分布式计算和并行程序设计两个方面探讨其研究现状和发展趋势。
一、分布式计算的概念及应用分布式计算是一种计算模式，它将一个大问题分解成若干个小问题，每个小问题由不同的计算节点独立解决，最终将结果整合在一起得到答案。
所以，分布式计算是一种高效的计算方式，可以利用多个计算节点的协同计算能力完成大规模的计算。
分布式计算的应用非常广泛，例如云计算、大数据分析和人工智能等领域。
云计算是一种基于分布式计算的服务模式，通过网络连接多个计算机来共享资源和服务。
大数据分析需要处理大量的数据，分布式计算可以帮助我们快速地处理这些大数据。
人工智能中的深度学习等技术需要大量的计算资源，而分布式计算可以提供这样的计算资源。
二、并行程序设计的原理和思想并行程序设计是一种利用多个处理器来共同完成一个任务的程序设计方式。
使用多个处理器可以加速程序的运行，提高程序的性能。
并行程序设计的原理和思想主要涉及到任务划分、任务调度和数据同步等方面。
任务划分是将一个大任务分解成若干个小任务，并将其分配给不同的处理器进行处理。
任务调度是指根据任务之间的依赖关系，将它们分配到不同的处理器上，并选择合适的调度策略进行调度。
数据同步是指在不同的处理器之间保持数据的同步和一致性，以保证程序的正确性。
三、基于分布式计算的并行程序设计的研究现状当前，基于分布式计算的并行程序设计已经成为了计算机编程领域的主要研究方向。
研究者们提出了很多方法和技术来提高并行程序的性能和可靠性。
其中，一种较为流行的技术是MapReduce。
MapReduce是一种分布式计算模型，旨在高效地处理大规模的数据集。
MapReduce的思想是将数据分成若干个小块，由不同的计算节点并行处理，最后将结果合并在一起。
基于并行计算的科学计算研究
基于并行计算的科学计算研究随着计算机技术不断发展，科学计算也越来越重要。
科学计算可以帮助人们从更直观的角度了解各种现象，尤其是数值模拟技术更是在各行各业得到广泛应用。
并行计算是实现大规模科学计算的重要手段之一。
本文将介绍基于并行计算的科学计算研究。
一、并行计算发展现状并行计算是一种将大问题划分成许多小问题，由多个计算单元同时进行计算的方法。
随着计算机技术的不断发展，处理器数量不断增加，计算机的计算性能也越来越强。
同时，学者们也在不断研究并行计算领域，如何更有效地利用计算机资源进行计算，成为了研究的重点。
二、基于并行计算的科学计算科学计算是应用数学、物理、化学等自然科学知识，运用计算机进行数值模拟和数值分析的一种方法。
并行计算可以更加高效地处理大规模科学计算问题，大大缩短了计算时间。
在科学计算中，常用的方法包括有限元法、边界元法、有限差分法等。
并行计算可以加速这些计算方法的运算速度，提高计算的精度和效率。
三、并行计算在各行各业的应用并行计算的应用非常广泛，例如在天气预报、国防军事、医学影像、视频渲染等领域都有广泛的应用。
而在科研领域，也有许多机构和团体在利用并行计算研究各种科学问题。
例如，欧洲核子中心使用并行计算系统进行了大规模的高能物理模拟，圣地亚哥超级计算中心利用并行计算研究全球气候模拟等等。
四、发展趋势和挑战并行计算的发展趋势是不断提高计算速度和计算精度，并探索更广泛的应用领域。
而并行计算面临的挑战也不容忽视。
例如，在软硬件架构方面，不同的并行计算平台可能有不同的性能表现；在算法方面，如何实现负载均衡、避免资源竞争等问题也是研究的难点所在。
五、结论基于并行计算的科学计算研究是一个不断发展的领域，它在解决复杂问题、探索新领域方面发挥着重要作用。
然而，要充分利用并行计算技术的优势，需要不断研究优化算法和优化并行计算平台的软硬件架构。
只有克服挑战，才能实现更广泛应用的开发和高效的科学计算。
高性能计算平台上的并行程序设计模型研究
高性能计算平台上的并行程序设计模型研究随着科技的不断发展和计算机技术的迅猛进步，高性能计算平台在科学研究、工程设计、金融分析等领域中扮演着越来越重要的角色。
并行程序设计模型作为高性能计算平台上的关键要素，被广泛研究和应用。
本文将探讨高性能计算平台上的并行程序设计模型的研究现状以及其对高性能计算平台的影响。
高性能计算平台上的并行程序设计模型旨在充分发挥计算机硬件的并行计算能力，提高计算效率和性能。
目前主流的并行程序设计模型包括MPI（Message Passing Interface）、OpenMP和CUDA（Compute Unified Device Architecture）等。
MPI是一种消息传递机制，可以实现多个进程之间的通信和协同工作。
OpenMP是一种共享内存机制，通过线程并行化来实现并发计算。
CUDA是由NVIDIA开发的一种用于并行计算的编程模型，可以利用GPU的并行计算能力加速计算任务。
在并行程序设计中，任务划分是一个关键的问题。
一个大型计算任务可以被划分为多个子任务，每个子任务可以被并行执行，从而提高整体的计算速度。
任务划分可以基于数据分布、任务依赖关系、负载均衡等因素来进行。
合理的任务划分能够最大程度地充分利用硬件资源，提高计算效率。
并行程序设计模型还需要考虑数据通信和同步的问题。
在分布式计算环境中，不同的计算节点之间需要通过消息传递或共享内存进行数据的交换和同步。
MPI通过消息传递机制实现不同计算节点之间的通信，而OpenMP则通过共享内存机制来实现线程之间的数据共享。
数据通信和同步的设计对于并行程序的正确性和性能起着至关重要的作用。
除了任务划分和数据通信同步之外，并行程序的负载均衡也是一个重要的问题。
负载均衡指的是将计算任务均匀地分配给不同的计算节点或线程，从而使得各个计算节点或线程的计算负载相对平衡。
负载均衡可以通过静态调度或动态调度来实现。
静态调度通常在任务开始之前就确定好每个计算节点或线程的计算负载，而动态调度则在运行过程中根据实际情况调整计算负载。
高性能计算中的并行程序设计研究
高性能计算中的并行程序设计研究当今社会，计算机科学领域发展势头迅猛，各种高性能计算机采用了众多并行技术，加快了计算效率，使得大规模计算变得更加有效。
在高性能计算中，科学计算的核心在于如何将算法有效地并行化，以提高计算效率，这就需要我们了解如何设计高效的并行算法及在并行程序中发掘并行所提供的潜力，同时避免冗余和竞争。
1、并行程序设计并行程序设计是通过将程序问题分解成多个任务，将不同任务分配给不同的处理器来处理。
这种设计方法可以提高计算机的效率，使得任务能够快速地完成，通常可以将同样的任务分配给多个处理器同时进行处理。
在并行程序设计中，我们通常面临的任务分解和任务分配是非常复杂的，需要我们在能够确保程序正确性的情况下进行考虑。
另外，由于在并行处理过程中，内存资源与处理器资源之间存在性能差异，因此我们还需要采用高效的同步机制来避免冲突，提高并行性能。
2、并行程序设计的挑战尽管并行程序设计可以提高计算效率，实现高性能计算，但是并行程序设计仍然面临着许多挑战，如下：1）并行程序设计需要考虑数据通信的开销：在分布式并行计算中，处理器之间必须交换大量数据，因此我们必须考虑如何减少这些数据交换的开销。
一些低开销的数据通信方案已被提出，例如数据流技术和MPI（Message Passing Interface）。
2）并行程序设计需要处理数据冗余：在一些应用中，每个处理器都需要访问相同的数据，这种情况下，容易出现数据冗余的现象。
为了解决这个问题，我们可以采用分布式共享内存模型。
3）并行程序设计需要处理竞争问题：在共享数据环境中，许多处理器可能会试图同时访问同一个数据区，这会导致数据竞争问题（Race）。
为了避免这个问题，需要采用锁和其他同步机制来进行协调。
4）并行程序设计需要充分利用硬件资源：在硬件资源中，处理器和内存被认为是最宝贵的，因此在并行程序设计中，我们必须充分利用这些资源，避免出现无效计算和空闲等情况。
3、高性能计算中的分布式共享内存分布式共享内存是一种基于共享内存的多处理器计算机体系结构。
面向对象的并行程序设计研究
面向对象的并行程序设计研究一、引言随着计算机科学和技术的飞速发展，面向对象的并行程序设计越来越受到重视。
并行计算可以极大地提高程序的运行速度和效率，而面向对象的编程模式则可以使程序的设计更加灵活和可维护。
因此，将两者结合起来，开发高效、高质量的并行程序是当前计算机科学的热点问题之一。
本文将从并行程序设计的背景、面向对象编程的基本概念、并行程序设计中的面向对象技术等方面进行介绍和探讨。
二、并行程序设计的背景并行程序设计是指一种计算机程序在多个处理器上同时运行的技术。
并行程序设计可以使计算机处理器的能力得到充分利用，从而提高程序运行的效率和速度。
并行计算是当前计算机科学研究的重点领域之一，主要是因为：1. 单核心计算机已经无法满足大规模数据处理的需求。
随着数据量不断增加，单核心计算机的运算能力已经达到了瓶颈。
因此，为了满足大规模数据处理的需求，需要使用多核心计算机进行并行计算。
2. 并行计算能够极大地提高程序运行的效率。
相对于串行计算，多核并行计算可以极大地减少程序运行的时间。
这对于计算效率要求较高的应用程序来说显得尤为重要。
三、面向对象编程的基本概念面向对象编程是一种计算机程序设计思想，它通过定义类、对象、继承等概念来描述程序中的实体和它们之间的关系，并通过方法来定义它们的行为。
面向对象编程以封装、继承、多态为核心，具有如下特点：1. 封装：封装是一种隐藏对象内部实现的技术，在面向对象编程中，一个对象的内部状态和行为都是被隐藏的。
外部的程序只能通过对象的公共接口来访问对象，而无法直接访问对象的内部实现，从而确保了数据的安全性和灵活性。
2. 继承：继承是一种重用代码的技术，在面向对象编程中，子类可以从父类中继承属性和方法，从而减少代码的重复性，提高代码的可维护性和可扩展性。
3. 多态：多态是一种处理对象不同行为的技术，在面向对象编程中，一个对象可能有多种不同的形态，例如一个Dog对象既可以当作Animal对象使用，也可以当作Mammal对象使用。
科学计算中的并行算法研究
科学计算中的并行算法研究随着科技发展的飞速进步，计算机技术已经成为人们工作和生活不可或缺的一部分。
在计算机科学领域中，科学计算算法是计算机运算效率的基础。
然而，随着科学计算的应用场景不断扩大，传统的串行计算方式已经不能满足实际需求。
因此，如何提高计算机的运行效率，成为当前计算机科学领域中的热门研究方向之一。
其中，并行算法作为一种解决串行计算效率瓶颈的新型算法逐渐备受关注。
本文将对科学计算中的并行算法研究做一个简要的概述。
一、并行算法的基本概念及应用并行算法是一种将计算任务分配给多个处理器同时执行，以达到提高计算速度的目的的算法。
并行算法并不是单纯地将计算任务简单地划分为若干小任务交给不同的处理器执行，而是在编程和计算的基础上，将计算任务进行有效的划分和分配，利用多个处理器的并行计算能力，达到尽可能高的计算效率，应用广泛，包括图像处理、自然语言处理、神经网络、物理模拟、数据挖掘等方面。
在大规模计算任务中，串行计算难以胜任，面临的问题主要是时间效率和空间效率都不高。
在这种情况下，使用并行算法可以将任务分散到多个处理器上处理，使时间效率大幅提高。
此外，并行算法还可以通过分配和分配小任务，最大限度地利用处理器，节约空间，从而减少整体成本。
二、并行算法的优势和难点并行算法作为一种新型算法，具有许多优势。
最明显的一点是提高了计算机运行的速度。
随着任务的大小不断增加，串行算法将面临效率瓶颈的困扰，而并行算法正是充分利用了多个处理器，将计算任务分割成较小的子任务，充分利用了多个计算资源，提高了计算速度，同时也缩短了计算时间。
然而，并行算法也同时面临着一些挑战和难点。
首先，由于并行算法本质上是多个处理器之间的协同处理，因此任务划分和任务调度将成为最大的问题。
合理选择适合的并行算法和合理的任务调度策略将直接影响并行算法的效率和性能。
此外，在并行算法中，通信和同步也是不可忽视的问题。
在计算过程中处理器需要彼此通信，协调配合。
高性能计算中的并行程序设计与优化研究
高性能计算中的并行程序设计与优化研究随着科学技术的不断进步，当今世界上的许多大型工程和高科技设备都需要计算机技术来支持和实现，高性能计算技术在其中起到了极为重要的作用。
并行计算是高性能计算领域中的一项重要技术，其能够让更多的 CPU 和内存资源同时参与计算，从而大幅提高计算速度和效率。
在本文中，我们将探讨高性能计算中的并行程序设计与优化研究的一些相关内容。
一、并行计算的基本概念并行计算是指在一定条件下，将多个 CPU 或内存资源同时参与计算的一种计算方式。
相较于串行计算，它能够更加充分地利用计算机的硬件资源，从而大幅加快计算速度和效率。
并行计算技术的实现方式有两种，一种是共享内存并行，另一种是分布式并行。
共享内存并行是指多个CPU 共享同一片内存空间，它们可以同时读写同一块内存，因而能够比较高效地实现数据共享，提高计算效率。
而分布式并行的实现方式则是将多台计算机连接组成一个计算集群，每台计算机都运行着不同的程序，它们之间通过消息传递方式进行通信和协作。
二、并行程序设计的方法并行程序设计是指将串行程序设计改造为并行程序的过程。
其设计方法一般包括以下几个步骤：1、任务分解任务分解是指将一个大型的计算任务分解成多个小的子任务，使得每个子任务都可以并行执行。
这个过程需要依据任务的特性和计算资源的可用性来进行划分，并将每个子任务分配给不同的 CPU 或计算节点进行执行。
2、通信和同步通信和同步是指在并行计算过程中，不同的 CPU 或计算节点之间需要通过消息传递方式进行通信和协作。
这个过程需要设计合适的同步机制，保证多个计算节点能够在不冲突的情况下访问共享资源，并避免数据的冲突和丢失。
3、负载均衡负载均衡是指将任务均衡地分配给多个 CPU 或计算节点进行执行，避免因某个节点执行任务过多而其他节点处于空闲状态的情况。
这需要考虑到硬件资源的差异和任务的复杂度，采用合理的任务划分和调度策略，以确保整个计算过程的高效和有效。
基于并行结构骨架的并行程序设计环境研究与实现的开题报告
基于并行结构骨架的并行程序设计环境研究与实现的开题报告尊敬的评委：我目前正在攻读计算机科学硕士学位，并打算在并行程序设计环境方面进行研究与实现。
在此我向评委汇报我的开题报告，希望能得到您的宝贵意见和建议。
1、研究背景在当今高性能计算的场景下，对于并行计算的需求越来越大，而并行程序设计环境作为支持并行计算的工具之一，影响着并行计算的效率和安全性。
为了提高程序员的工作效率和降低计算资源的浪费，目前研究并行程序设计环境具有重要意义。
2、研究内容本文将研究一种基于并行结构骨架的并行程序设计环境。
通过对并行结构的抽象和建模，实现并行程序的可视化设计和调试。
具体来说，研究内容包括：(1) 并行程序设计的基本概念和设计思路，包括并行结构骨架、并行算法和任务划分等。
(2) 基于并行结构骨架的并行程序设计环境的架构设计和实现，包括并行程序设计的可视化界面、算法设计和代码生成等。
(3) 并行程序设计环境的性能和可靠性评估，包括并行计算效率和系统资源利用率等方面的考虑。
3、研究意义本文将为提高并行程序设计效率和并行计算性能提供一种新的思路和方法，同时也为使用并行计算解决实际问题的应用提供一种更加高效和易用的工具。
此外，该研究对于并行算法研究和并行编程模型的研究也具有重要意义。
4、研究方法本文将采用“理论研究+实验验证”的方法。
理论研究部分将主要围绕并行结构骨架的抽象和建模展开，探索一种新的并行程序设计思路。
实验验证部分将利用基于MPI和OpenMP的并行计算平台，具体验证程序的可视化设计和并行计算效率等方面的性能和可靠性。
5、预期成果完成本文后，将会得到以下预期成果：(1) 一种基于并行结构骨架的并行程序设计环境，可对基于MPI和OpenMP的并行程序进行可视化设计和代码生成。
(2) 对于并行程序设计的一种新的思路和方法，为并行计算提供更加高效和易用的工具。
(3) 在实验验证阶段，可以根据实验结果对设计环境进行封装和优化，提高程序的性能和可靠性。
基于骨架的并行编程环境中结构骨架库的研究的开题报告
基于骨架的并行编程环境中结构骨架库的研究的开题报告1. 研究背景和意义在计算科学领域，骨架技术是并行计算中最为重要的技术之一。
它是一种用于表示并行计算的形式化方法，并可以用于并行算法的分析、设计和实现。
骨架技术通过识别算法中的关键操作和数据结构，并将这些操作和结构整合在一起，形成一个适合并行化的框架。
目前，骨架技术已经被广泛应用于并行程序设计、高性能计算、数据挖掘、机器学习等领域。
而在基于骨架的并行编程环境中，结构骨架库是一个非常重要的组件。
它是一组用于并行编程的库，它可以提供一种基本的方法，以便程序员能够利用骨架来构建高性能、可扩展的并行程序。
在设计结构骨架库时，一个非常重要的问题是如何选择与应用程序具有相似结构的骨架。
因此，研究结构骨架库的设计和优化可以为基于骨架的并行编程环境中的并行算法和应用程序的开发提供有益的指导。
本研究旨在探究基于骨架的并行编程环境中结构骨架库的研究，对结构骨架库的设计和优化进行深入研究，为基于骨架的并行编程环境的开发和应用提供一个可靠、高效的基础工具。
2. 研究内容和方案本研究将着重研究基于骨架的并行编程环境中结构骨架库的设计和优化。
具体研究内容和方案如下：(1) 结构骨架库的设计首先，我们将分析基于骨架的并行编程环境中的应用程序，并从中识别出其具有相似结构的骨架。
基于这些骨架，我们将设计一套适用于基于骨架的并行编程环境的结构骨架库，并将其实现为一个开源软件。
(2) 结构骨架库的优化其次，我们将根据不同应用的特点和不同运行环境的需求，对结构骨架库进行优化。
具体的优化策略包括但不限于：并行度优化、负载均衡优化、数据布局优化、通信优化等。
我们将在不同实验环境中进行测试并评估优化效果。
3. 研究预期目标和意义本研究的预期目标是设计和优化一个高效的基于骨架的并行编程环境中的结构骨架库。
通过本研究，我们可以达到以下目标和意义：(1) 提供一个可靠、高效的基础工具，使得基于骨架的并行编程环境中的并行算法和应用程序的开发更加容易和高效。
并行计算与并行程序设计研究
并行计算与并行程序设计研究近年来，随着信息技术和计算机科学的迅速发展，计算机计算能力的不断提升也成为了各行各业关注的焦点。
针对单机计算能力日益难以满足实际需求的问题，人类开始探索新的计算方式。
其中，并行计算技术和并行程序设计研究成为了热门话题，也为提升计算效率和性能带来希望。
并行计算技术是指利用多个处理器或计算机实现同一个任务的计算方式。
与单机计算相比，它可以大大提高计算能力，缩短计算时间，提高计算的稳定性和可靠性。
并行计算技术不仅可以应用于科学计算、工程仿真、人工智能等领域，也可以直接作为硬件的设计理念，提高计算设备的性能。
并行程序设计研究是并行计算的基础和关键所在。
实现高效的并行计算需要程序员能够编写出适合并行处理器结构的并行算法和程序代码。
并行程序设计研究的意义在于，通过优化算法和提高程序的并行性，充分利用并行计算机的性能，从而实现高效的并行计算。
在并行程序设计中，关键问题之一是如何有效利用多核CPU。
多核CPU是指在一个物理处理器上集成了多个核心，每个核心拥有独立的缓存和执行单元，可以同时处理不同的任务。
但是，为了充分发挥多核CPU的性能，需要解决诸多问题，如线程并发控制、数据共享、调度策略等。
另一个重要的问题是如何提高程序的并行性。
并行性是指多个任务之间没有直接依赖关系，可以同时运行的程度。
实现高并行性的关键在于优化算法和提高程序的可扩展性。
算法的优化可以通过降低计算复杂度或利用并行算法的特殊性质来实现。
程序的可扩展性是指程序在不同的执行节点上具有成比例的性能提升。
实现程序的可扩展性需要在程序设计中考虑计算任务的划分和通信开销等问题。
为了解决这些问题，业界和学术界进行了大量研究。
并行程序设计的编程模型也不断发展。
现在，主流的并行程序设计模型包括共享内存模型和消息传递模型。
共享内存模型指的是多个线程共享同一份内存数据，使用锁等同步机制进行线程间的协作。
而消息传递模型则是基于消息通信进行线程间的协作和同步，不直接共享内存。
复杂计算中的并行计算框架研究
复杂计算中的并行计算框架研究一、引言在现代计算机应用中，各种复杂任务的计算需求日益增长，为了满足这些需求，计算机科学家们不断探索新的计算方法和技术。
其中，对于大规模数据处理和计算任务，传统的串行计算模式已经无法满足需求，因此并行计算框架应运而生。
本文将介绍并行计算框架的研究现状以及在复杂计算中的应用。
二、并行计算框架的研究现状并行计算框架是指通过将计算任务划分为多个子任务，由多个处理器同时执行，以提高计算效率的计算模式。
近年来，随着多核处理器和GPU的发展，各种并行计算框架应运而生。
目前，比较流行的并行计算框架包括MPI、OpenMP、MapReduce等。
MPI (Message Passing Interface) 是目前应用广泛的并行计算框架之一，主要用于分布式内存计算和高性能计算领域。
MPI支持多种通信模式，如点对点通信和广播通信，也支持多种数据类型和拓扑结构，能够满足不同场景下的并行计算需求。
OpenMP(Open Multi-Processing) 是一个针对共享内存计算的并行计算框架，支持线程级别的共享内存并行计算，能够充分利用多核处理器的计算资源。
MapReduce是Google公司开发的一种分布式计算框架，它主要用于大规模数据处理和分布式计算领域。
MapReduce将计算任务划分为两个阶段，即Map和Reduce，通过将计算任务分布到多个节点上执行，能够有效提高计算效率。
除了以上三种比较流行的并行计算框架外，还有一些其他框架，如CUDA、Apache Hadoop、Spark等，都具有各自的特点和优势，可根据不同场景进行选择和使用。
三、并行计算框架在复杂计算中的应用在现代计算机应用中，各种复杂计算需求日益增长，为了满足这些需求，采用并行计算框架能够充分利用分布式系统的处理能力，提高任务的处理效率，具有广泛的应用前景。
1.数值计算领域在数值计算领域，一些计算任务需要处理大量数据和进行复杂的计算操作，如线性方程组求解、微分方程数值解、矩阵运算等。
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基于SKELETON的并行程序设计方法的研究现状
[摘要]并行程序设计是并行计算的难点之一。
而基于SKELETON的并行程序设计方法为程序员提供的是并行程序的框架，比使用并行库（PVM和MPI）具有更高的抽象程度和通用性。
简单地介绍目前国际上三种应用此方法所开发的模型或项目以及我们所研究的DPAPD模型，并做出比较。
[关键词]骨架并行结构骨架
中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1671-7597（2009）01103047-01
一、引言
并行程序设计是并行计算的两大难题之一。
20世纪90年代，国际上就开始使用基于模式的思想进行并行程序开发，至今已发展出了多种方法和系统：如基于算法骨架的方法、基于设计典型的方法、基于并行结构骨架的方法等；并分别对使用这三种方法所开发的模型或项目如基于结构化
的并行程序设计库eSkel、关于算法模式的系统SkeTo Project 和基于并行结构骨架的方法研究的项目P3L以及我们正在研究的DPAPD模型进行了简单的介绍。
二、四种基于Skeleton的并行程序设计方法的简介
目前对于Skeleton有许多不同的定义，但它的要义是并行计算和通信的模型，且这模型可以被打包为“框架、模板”等（即它的参数可以由其他的代码来取代）。
模型中的实现和分析部分可以共享，即模型中只有结构或框架而没有具体实现的细节部分。
（一）eSkel简介
eSkel(the Edinburgh Skeleton Library)是由爱丁堡大学信息学院开发的一种结构化的并行程序设计库，它为有经验的C/MPI程序员提供很多并行结构框架。
eSkel的第一个版本eSkel1是由Murray Cole在2002年开发的。
它是利用设计模式思想，即并行计算的重复出现的模式和迭代可以被抽象为框架或模板，并且可以把简单的操作作为参数。
因此，提高了抽象的水平，并行程序可以用此框架或模板来得到，从而更加方便。
它的目的是最大化由它的部件模式所提供的概念的灵活性，并且促进模式组合的动态选择。
（二）SkeTo Project简介
SkeTo Project(Skeleton Libaray in Tokyo)是由日本东京科技研究所(JST)开发的一关于算法模式的系统。
它是基于结构化算法的，主要包含以下两个方面：1.许多数据结构的并行
模式的实现，目前已经实现的并行模式库有：表(list)，树(trees)，矩阵(matrices)，这些并行模式是用C++和MPI实现的；2.对模式程序的最优机制，调用了模式的程序可能会带来很多意想不到的负担，所以必须对模式程序的最优机制进行研究。
如：并行模式accumulate是由于运用模式开发有效的并行程序和使用模式管理不规则的数据都不是容易而提
出的，这模式不仅有效地描述了并行计算中的数据独立性而且为管理呈现了好多的代数性质。
其他的关于最优化机制的模式正在实现当中，且实现后将添加到模式库中。
此系统的目的就是帮助程序员更容易开发有效的并行程序。
相对于以前的并行程序开发系统，SkeTo Project的优势主要体现它的扩展性(Extensibility)上。
这表现在，在此系统中，新的设计模式可以被定义，并且添加到系统的设计模式库中。
但同时，定义新的设计模式并将之添加到系统中这个功能并不完善，因此，在一定程度上限制了SkeTo的实用性。
（三）P3L简介
P3L(Pisa Parallel Programming Language)是由意大利的
比萨大学计算机科学学院开发的一种结构化的并行程序设
计语言，它是基于骨架或模板的。
P3L是建立在C语言的顶部，串行部分用C来实现（但也可扩展为用C++、Java、Fortran、HPF等来实现串行部分），并行部分就通过选用骨架或模板来实现。
目前已开发的骨架模型(Skeletons model)
包括：任务并行（FARM和流水线PIPE）、数据并行(MAP、REDUCE、SCANR和COMP)、控制并行（迭代LOOP和SEQ）。
它的第一个编译器P31L是在1993/94年开发的，目前正在做的工作是：a：anacleto：产生C+MPI代码的新的
P3L-2编译器，并且运行在Linux和Fujitsu下；b：ocamlp3l：一种基于Ocaml扩展的骨架。
它比直接使用并行库（PVM
和MPI）的效率更高表现在：它的并行部分使用已实现的骨架，从而无需处理并行细节部分。
（四）DPAPD开发模型简介
在我们的前期研究中，我们提出了一种基于设计模式和泛型编程的并行程序开发模型DPAPD。
此模型的结构如图1所示。
系统结构分为三层：抽象语言层、系统实现层和目标语言层。
在抽象语言层，我们借用江西师大的薛锦云教授提出的PAR方法中的APLA语言来描述泛型算法结构库和泛型并行结构库。
这样，程序员就可以直接使用该语言和模型中的设计模式库来描述抽象的并行程序。
在系统实现层，系统将实现四个主要模块，设计模式库（包括算法结构库和并行结构库），分析器（对抽象语言进行分析，产生中间表示），优化器（对中间程序进行优化），转换器（将中间程序转换成可运行的目标语言并行程序）。
同样的，在这层，我们也可借用江西师大的薛锦云教授提出的PAR方法中的系列转
换器，对此转换器进行相应的扩充即可实现。
三、比较和总结
本文讨论了三种基于模式思想的并行程序开发方法：（1）基于结构化的并行程序设计库eSkel；（2）关于算法模式的系统SkeTo Project；（3）基于并行结构骨架的方法研究的项目P3L等。
这三种方法所采用的手段是通过将并行计算模式扩充到顺序语言环境中，以此来设计实现并行程序的开发环境（包括程序设计模型、语言、工具、及集成环境）。
由于这类环境隐蔽了并行计算的底层实现细节，因此与低层次的并行程序设计环境相比具有更高的抽象程度。
然而，对程序设计环境的研究并不能从根本上解决并行程序设计难的问题，因为并行程序设计困难的原因并不仅仅在于体系结构的多样性，还在于问题本身并行求解的困难。
我们正在研究的DPAPD模型不是传统意义上的并行程序设计模型，而是一种支持整个并行程序开发过程的方法。
因此，它不仅是作为一个并行程序设计的模型而提出的，更是作为一个并行算法设计的模型。
而且，该模型将并行程序设计开发的两个基本方面统一在一个抽象框架之下，为从问题规范出发，获得并行程序提供了一种系统的方法。
然而这一模型还有待进一步的完善，包括足够多的设计模式的开发
和更多基于这一方法的模型的开发，这是我们进一步的工作。
参考文献：
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[5]/mic/Skeletons/.
作者简介：
雷利桂，女，江西瑞昌，硕士研究生，研究方向为并行
计算。