哈工大_软件学院_《并行程序设计》课程实验报告之一
并行程序设计实验报告-OpenMP 基础实验
实验1：OpenMP 基础实验1、实验目的1）了解OpenMP的运行环境2）掌握OpenMP编程的基本要素、编译方法，可运用相关知识独立完成一个基本的OpenMP程序的编写与调试过程。
2、实验要求1）掌握OpenMP运行环境在ubuntu环境中打开一个终端界面。
尝试在图形操作界面左侧寻找终端的图标进行点击，或直接使用快捷键Ctrl+Alt+T打开终端界面进行Shell环境。
2）运行一个简单OpenMP程序程序代码见程序1-1、1-23）OpenMP兼容性检查通过检查预处理宏_OPENMP 是否定义来进行条件编译。
如果定义了_OPENMP，则包含omp.h 并调用OpenMP 库函数。
程序代码见程序1-34）常用线程操作库函数语句在OpenMP编程过程中，一旦涉及线程操作，有较大的概率使用三个常用的库函数，分别为：(1) int omp_get_num_threads(void) 获取当前线程组（team）的线程数量，如果不在并行区调用，则返回1。
(2) int omp_get_thread_num(void) 返回当前线程号。
(3) int omp_get_num_procs(void) 返回可用的处理核个数。
注意区别这三个库函数的外形及意义，特别是前两个库函数，初始使用时很容易混淆。
程序代码见程序1-45）parallel语句的练习parallel 用来构造一个并行区域，在这个区域中的代码会被多个线程（线程组）执行，在区域结束处有默认的同步（隐式路障）。
我们可以在parallel 构造区域内使用分支语句，通过omp_get_thread_num 获得的当前线程编号来指定不同线程执行区域内的不同代码。
程序代码见程序1-5、1-66）critical和reducation语句的练习为了保证在多线程执行的程序中，出现资源竞争的时候能得到正确结果，OpenMP 提供了3种不同类型的多线程同步机制：排它锁、原子操作和临界区。
并行程序设计
并行程序设计什么是并行程序设计？并行程序设计是一种编程技术，旨在利用多个处理器或计算机核心来执行一个计算任务。
与传统的串行程序设计相比，通过并行程序设计可以提高计算速度，加快计算任务的完成。
并行程序设计可以在多个处理器上执行多个计算任务，从而实现更高效的计算。
在并行程序设计中，需要将计算任务分解为多个可以执行的小任务，然后将这些任务分配给不同的处理器进行执行。
在任务执行过程中，处理器之间需要进行通信和同步，以确保结果的正确性和一致性。
并行程序设计的优势并行程序设计具有以下几个优势：1. 更快的计算速度：并行程序设计可以利用多个处理器或计算机核心执行计算任务，从而加快计算速度。
对于大规模的计算任务，通过并行程序设计可以显著减少计算时间。
2. 更高的计算能力：通过并行程序设计，可以执行多个计算任务，从而提高计算能力。
对于需要进行大量计算的应用程序，如科学计算、数据分析等，通过并行程序设计可以提高计算效率，加快计算结果的获取。
3. 更好的资源利用：并行程序设计可以充分利用多个处理器或计算机核心的计算能力，提高资源利用率。
在计算资源有限的情况下，通过并行程序设计可以充分利用现有资源，实现更好的计算性能。
并行程序设计的挑战尽管并行程序设计具有许多优势，但也面临一些挑战：1. 任务分解：将计算任务分解为可以并行执行的小任务是并行程序设计的关键步骤之一。
任务分解需要考虑任务之间的依赖关系，合理地划分任务，将其分配给不同的处理器进行执行。
2. 通信和同步：在并行程序设计中，不同的处理器之间需要进行通信和同步，以确保结果的正确性和一致性。
通信和同步的开销可能会对程序的性能产生影响，需要设计高效的通信和同步机制。
3. 数据一致性：并行程序设计涉及多个处理器或计算机核心进行计算任务，并且这些处理器之间可能有共享的数据。
需要考虑如何保证数据在不同处理器之间的一致性，避免数据竞争和不一致的情况发生。
4. 负载均衡：在并行计算中，不同的处理器可能具有不同的计算能力。
并行程序实验报告
并行程序设计实验报告姓名：学号：一、实验目的通过本次试验，了解使用OpenMP编程的基本方法和MPI的编程方法，通过实践实现的基本程序，掌握基本的线程及进程级并行应用开发技术，能够分析并行性能瓶颈及相应优化方法。
二、实验环境Linux操作系统，mpi库，多核处理器三、实验设计与实现（一）MPI并行程序设计用MPI编写一个greeting程序，编号为0的进程接受其它各进程的“问候”，并在计算机屏幕上显示问候情况。
用MPI编写一个多进程求积分的程序，并通过积分的方法求π的值，结果与π的25位精确值比较。
（二）多线程程序设计用Pthreads或OpenMP编写通过积分的方法求π的程序。
把该程序与相应的MPI程序比较。
用Pthreads或OpenMP编写编写矩阵相乘的程序，观察矩阵增大以及线程个数增减时的情形。
四、实验环境安装（一）MPI环境安装1.安装kylin操作系统的虚拟机（用VirtualBox）2.安装增强功能，使之与windows主机能够文件共享。
3.拷贝mpich-3.0.4.tar.gz到/root/myworkspace/目录下，并解压（tar xzf mpich-3.0.4.tar.gz）4.下面开始安装mkdir /root/myworkspace/mpi./configure --prefix=/root/myworkspace/mpi --disable-f77 --disable-fcmakemake install5.配置环境变量打开/root/.bashrc文件，在文件的末尾加上两行：PATH=$PATH:/root/myworkspace/mpi/binexport PATH保存退出，然后执行命令source /root/.bashrc（二）openMP实验环境安装Visual Studio中修改：项目->属性->c/c++->语言，将“OpenMP支持”改成“是”：五、实验结果及分析（一）MPI并行程序设计实验一：问候发送与接收非零号进程将问候的信息发送给0号进程，0号进程依次接收其它进程发送过来的消息并将其输出。
并行程序设计实验报告-OpenMP 进阶实验
实验2：OpenMP 进阶实验1、实验目的掌握生产者-消费者模型，具备运用OpenMP相关知识进行综合分析，可实现实际工程背景下生产者-消费者模型的线程级负责均衡规划和调优。
2、实验要求1）single与master语句制导语句single 和master 都是指定相关的并行区域只由一个线程执行，区别在于使用master 则由主线程（0 号线程）执行，使用single 则由运行时的具体情况决定。
两者还有一个区别是single 在结束处隐含栅栏同步，而master 没有。
在没有特殊需求时，建议使用single 语句。
程序代码见程序2-12）barrier语句在多线程编程中必须考虑到不同的线程对同一个变量进行读写访问引起的数据竞争问题。
如果线程间没有互斥机制，则不同线程对同一变量的访问顺序是不确定的，有可能导致错误的执行结果。
OpenMP中有两种不同类型的线程同步机制，一种是互斥机制，一种是事件同步机制。
其中事件同步机制的设计思路是控制线程的执行顺序，可以通过设置barrier同步路障实现。
3）atomic、critical与锁通过critical 临界区实现的线程同步机制也可以通过原子（atomic）和锁实现。
后两者功能更具特点，并且使用更为灵活。
程序代码见程序2-2、2-3、2-44）schedule语句在使用parallel 语句进行累加计算时是通过编写代码来划分任务，再将划分后的任务分配给不同的线程去执行。
后来使用paralle for 语句实现是基于OpenMP 的自动划分，如果有n 次循环迭代k 个线程，大致会为每一个线程分配[n/k]各迭代。
由于n/k 不一定是整数，所以存在轻微的负载均衡问题。
我们可以通过子句schedule 来对影响负载的调度划分方式进行设置。
5）循环依赖性检查以对π 的数值估计的方法为例子来探讨OpenMP 中的循环依赖问题。
圆周率π（Pi）是数学中最重要和最奇妙的数字之一，对它的计算方法也是多种多样，其中适合采用计算机编程来计算并且精确度较高的方法是通过使用无穷级数来计算π 值。
哈工大 软件学院 并行程序设想课程实验报告之三
学号 ********** 苏统华 2015-4-15
实验总分
(2) 运行结果：
VTune 诊断结果
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电通，力1根保过据护管生高线产中0不工资仅艺料可高试以中卷解资配决料置吊试技顶卷术层要是配求指置，机不对组规电在范气进高设行中备继资进电料行保试空护卷载高问与中题带资2负料2，荷试而下卷且高总可中体保资配障料置2试时32卷，3各调需类控要管试在路验最习；大题对限到设度位备内。进来在行确管调保路整机敷使组设其高过在中程正资1常料中工试，况卷要下安加与全强过，看度并25工且52作尽22下可护都能1关可地于以缩管正小路常故高工障中作高资；中料对资试于料卷继试连电卷接保破管护坏口进范处行围理整，高核或中对者资定对料值某试，些卷审异弯核常扁与高度校中固对资定图料盒纸试位，卷置编工.写况保复进护杂行层设自防备动腐与处跨装理接置，地高尤线中其弯资要曲料避半试免径卷错标调误高试高等方中，案资要，料求编试技5写、卷术重电保交要气护底设设装。备备置管4高调、动线中试电作敷资高气，设料中课并技3试资件且、术卷料中拒管试试调绝路包验卷试动敷含方技作设线案术，技槽以来术、及避管系免架统不等启必多动要项方高方案中式；资，对料为整试解套卷决启突高动然中过停语程机文中。电高因气中此课资，件料电中试力管卷高壁电中薄气资、设料接备试口进卷不行保严调护等试装问工置题作调，并试合且技理进术利行，用过要管关求线运电敷行力设高保技中护术资装。料置线试做缆卷到敷技准设术确原指灵则导活：。。在对对分于于线调差盒试动处过保，程护当中装不高置同中高电资中压料资回试料路卷试交技卷叉术调时问试，题技应，术采作是用为指金调发属试电隔人机板员一进，变行需压隔要器开在组处事在理前发；掌生同握内一图部线纸故槽资障内料时，、，强设需电备要回制进路造行须厂外同家部时出电切具源断高高习中中题资资电料料源试试，卷卷线试切缆验除敷报从设告而完与采毕相用，关高要技中进术资行资料检料试查，卷和并主检且要测了保处解护理现装。场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
并行计算实训课程学习总结并行程序设计与性能优化
并行计算实训课程学习总结并行程序设计与性能优化并行计算实训课程学习总结：并行程序设计与性能优化在本学期的并行计算实训课程中，我学习了并行程序设计与性能优化的基本概念和技巧。
通过课程的学习，我对并行计算的原理和应用有了更深入的了解，并且掌握了一些重要的并行编程工具和技术。
本文将对我在课程学习中所获得的收获和体会进行总结。
一、并行计算基础知识的学习在课程的初期，我们首先系统地学习了并行计算的基础知识。
我们了解了并行计算的定义和特点，并且学习了一些常用的并行计算模型和编程范式，如共享内存和分布式内存，并行编程的基本概念等。
通过这些学习，我对并行计算的概念和原理有了更加清晰的认识，并且了解到了并行计算在大规模数据处理和科学计算领域的重要性。
二、并行程序设计的实践在掌握了并行计算的基础知识后，我们进行了一系列的并行程序设计实践。
我们采用了不同的并行编程模型和工具，如OpenMP和MPI，并编写了一些简单的并行程序。
通过实践，我学会了如何在程序中进行任务划分和数据划分，并且掌握了一些常用的并行编程技巧，如粒度调整、负载平衡等。
这些实践帮助我更好地理解了并行程序设计的思想和方法，并且提高了我的编程能力。
三、性能优化的策略与技术在实践的基础上，我们进一步学习了性能优化的策略与技术。
我们了解了一些常见的性能瓶颈，如数据传输、负载不平衡等，并学习了一些性能优化的方法和工具，如并行算法设计、并行调试和性能分析工具等。
通过对这些策略和技术的学习，我学会了如何在编程过程中尽可能地提高程序的并行性和性能，并且提高了我的问题分析和解决能力。
综上所述，通过本学期的并行计算实训课程，我不仅学会了并行程序设计与性能优化的基本理论和技术，还提高了我的实践能力和问题解决能力。
这门课程对我今后的学习和研究具有重要的指导意义。
我将继续努力学习，并将所学知识应用到实际项目中，为实现高效的并行计算做出贡献。
注：本文仅为参考范文，具体内容需要根据实际情况和要求进行修改和补充。
哈工大软件实验报告
jmp Loop
;===============================================
END
姓名：
学号：
班级：
同组人：
指导老师：
报告日期：
软件设计实验5：数据块传送实验
实验目的：
掌握外部扩展RAM中的数据操作。
实验内容：
1.对2040H地址开始的100个字节进行赋值，值为#5AH；
; CODE SEGMENT
;===============================================
org 0100h
Start:
MOV R1,#20H
MOV R0,#90H
LOOP1:
MOV @R0,#55H
INC R0
DJNZ R1,LOOP1
MOV R0,#90H
MOV R2,#10H
;===============================================
; CODE SEGMENT
;===============================================
org 0100h
Start:
MOV R0,#09FH
MOV A,R0
SWAP A
;===============================================
; VARIABLES
;===============================================
;===============================================
; Reset Vector
哈工程软件检验实验一报告
测试内容：
1.打开一个记事本，点击“文件”菜单的“页面设置”
2.帮助是否可用
3.关闭按钮是否正常可用
4.右击标题栏是否出现快捷菜单
5.页边距是否可更改
6.标头、页脚是否可更改
7.预览是否正常可用
8.点击“打印机…”是否能进入下一界面
下一界面按钮是否可用
测试内容：
1.打开一个空白记事本，点击“文件”菜单的“保存”
2.在空白记事本中输入文字，点击“文件”菜单的“保存”
3.打开一个有文本的记事本，点击“文件”菜单的“保存”
测试环境与系统配置：
软件环境：Microsoft Windows XP Professional
硬件环境：P4 2GHz CPU和512MB内存
测试项目名称：Windows XP系统中记事本功能测试——文件/打印
测试用例编号：1006测试人员：测试时间：2014-12-5
测试内容：
1.打开一个记事本，点击“文件”菜单的“打印”
2.帮助是否可用
3.关闭按钮是否正常可用
4.右击标题栏是否出现快捷菜单
5.份数是否可更改
6.打印机是否可添加、选择
7.首选项按钮是否正常可用，是否能进入打印首选项设置
3.打开计算器，通过单击输入第一个数据、输入乘运算符、输入第二个数据、计算结果
4.打开计算器，通过单击输入第一个数据、输入除运算符、输入第二个数据、计算结果
测试环境与系统配置：
软件环境：Microsoft Windows XP Professional
硬件环境：P4 2GHz CPU和512MB内存
测试输入数据：无
测试次数：尝试两次
并行程序设计心得
并行程序设计心得第一点：并行程序设计的重要性并行程序设计是一种利用多核处理器和分布式计算资源来提高程序执行效率的技术。
在当今计算机硬件性能不断提高，而软件需求日益复杂的情况下，并行程序设计成为了提高软件性能的关键手段。
首先，并行程序设计可以显著提高程序的执行速度。
随着多核处理器的普及，传统的串行程序设计已经无法充分利用硬件资源，而并行程序设计可以将程序分解为多个任务，在多个处理器核心上同时执行，从而大大提高程序的运行效率。
对于计算密集型应用，如科学计算、大数据处理等，并行程序设计可以大幅减少计算时间，提高工作效率。
其次，并行程序设计可以提高程序的可扩展性。
在并行程序设计中，程序可以很容易地扩展到多个计算节点上，从而实现分布式计算。
这对于处理大规模数据和复杂问题具有重要意义。
通过并行程序设计，我们可以构建出高性能、可扩展的计算系统，以应对不断增长的计算需求。
此外，并行程序设计还可以提高程序的可靠性。
并行程序设计可以通过冗余计算和错误检测来提高程序的可靠性。
在并行计算中，多个任务可以在不同的处理器核心上同时执行，这样即使某个任务出现错误，其他任务仍然可以正常运行，从而确保整个程序的稳定性和可靠性。
然而，并行程序设计也面临着诸多挑战。
首先，并行程序设计的复杂性较高。
并行程序需要考虑任务分解、同步、数据一致性等问题，这使得程序设计变得复杂。
其次，并行程序设计需要面对性能优化的问题。
如何在保证程序正确性的前提下，充分发挥硬件资源的性能，是并行程序设计的一大挑战。
最后，并行程序设计还需要解决编程模型和编程语言的问题。
目前并行编程模型和语言还不够成熟，需要不断探索和改进。
总的来说，并行程序设计在提高程序执行效率、可扩展性和可靠性方面具有重要意义。
虽然并行程序设计面临着诸多挑战，但随着硬件技术和编程技术的发展，我们有理由相信并行程序设计将会成为未来软件开发的关键技术。
第二点：并行程序设计的方法和技术在并行程序设计中，我们需要采用一些方法和技巧来提高程序的并行度和性能。
并行计算实验报告
并行计算实验报告并行计算实验报告引言：并行计算是一种有效提高计算机性能的技术，它通过同时执行多个计算任务来加速计算过程。
在本次实验中，我们将探索并行计算的原理和应用，并通过实验验证其效果。
一、并行计算的原理并行计算是指将一个计算任务分成多个子任务，并通过多个处理器同时执行这些子任务，以提高计算速度。
其原理基于两个关键概念：任务划分和任务调度。
1. 任务划分任务划分是将一个大的计算任务划分成多个小的子任务的过程。
划分的目标是使得每个子任务的计算量尽可能均衡，并且可以并行执行。
常见的任务划分方法有数据划分和功能划分两种。
- 数据划分：将数据分成多个部分，每个处理器负责处理其中一部分数据。
这种划分适用于数据密集型的计算任务，如图像处理和大规模数据分析。
- 功能划分：将计算任务按照功能划分成多个子任务，每个处理器负责执行其中一个子任务。
这种划分适用于计算密集型的任务，如矩阵运算和模拟仿真。
2. 任务调度任务调度是将划分后的子任务分配给不同的处理器，并协调它们的执行顺序和通信。
任务调度的目标是最大程度地减少处理器之间的等待时间和通信开销，以提高整体计算效率。
二、并行计算的应用并行计算广泛应用于科学计算、大数据处理、人工智能等领域。
它可以加速计算过程，提高计算机系统的性能，并解决一些传统计算方法难以处理的问题。
1. 科学计算并行计算在科学计算中起到至关重要的作用。
例如，在天气预报模型中，通过将地球划分成多个网格，每个处理器负责计算其中一个网格的气象数据，可以加快模型的计算速度，提高预报准确性。
2. 大数据处理随着大数据时代的到来，传统的串行计算方法已经无法满足大规模数据的处理需求。
并行计算可以将大数据分成多个部分，通过多个处理器同时处理，提高数据的处理速度。
例如，谷歌的分布式文件系统和MapReduce框架就是基于并行计算的思想。
3. 人工智能人工智能算法通常需要大量的计算资源来进行模型训练和推理。
并行计算可以在多个处理器上同时执行算法的计算任务，加快模型的训练和推理速度。
并行计算实验报告
并行计算实验报告《并行计算实验报告》摘要：本实验报告旨在介绍并行计算的基本概念和原理，并通过实验结果展示并行计算在提高计算效率和性能方面的优势。
实验采用了不同的并行计算技术和工具，并对比了串行计算和并行计算的性能表现，以验证并行计算在处理大规模数据和复杂计算任务时的优越性。
1. 引言并行计算是一种利用多个处理器或计算节点同时进行计算任务的技术。
它可以显著提高计算效率和性能，特别是在处理大规模数据和复杂计算任务时。
本实验报告将通过一系列实验来展示并行计算的优势和应用场景。
2. 实验设计本次实验采用了多种并行计算技术和工具，包括MPI（Message Passing Interface）、OpenMP和CUDA。
实验分为两个部分：第一部分是对比串行计算和并行计算的性能表现，第二部分是针对特定应用场景的并行计算实验。
3. 实验结果在第一部分实验中，我们对比了串行计算和MPI并行计算的性能表现。
实验结果显示，随着计算规模的增加，MPI并行计算的性能优势逐渐显现，尤其在处理大规模数据时表现更为明显。
而在第二部分实验中，我们针对图像处理任务使用了OpenMP和CUDA进行并行计算，实验结果显示，这两种并行计算技术都能够显著提高图像处理的速度和效率。
4. 结论通过实验结果的对比和分析，我们可以得出结论：并行计算在处理大规模数据和复杂计算任务时具有明显的优势，能够显著提高计算效率和性能。
不同的并行计算技术和工具适用于不同的应用场景，选择合适的并行计算方案可以最大程度地发挥计算资源的潜力。
5. 展望未来，随着计算资源的不断增加和并行计算技术的不断发展，我们相信并行计算将在更多领域得到应用，为我们解决更多复杂的计算问题提供强大的支持和帮助。
综上所述，本实验报告通过实验结果展示了并行计算在提高计算效率和性能方面的优势，为并行计算技术的应用和发展提供了有力的支持和验证。
哈工大软件学院《并行程序设计》课程实验报告材料之四
《并行程序设计》课程实验报告实验4：基于WINDOWS平台的MPI并行程序设计运行测试程序：在调试模式下运行：使用不同的命令运行：二、运行过程截图：实验结果记录如下：实验一：单机上，数据规模为4000时，随每机进程数变化的运行时间；进程数 1 2 3 4 5 时间实验二：一样数据规模为4000，随每机进程数变化的运行时间每机进程数单机双机三机四机1234 0.453638实验三：每机1个进程，随数据规模变化的n-body并行程序运行时间。
粒子数n 单机双机三机四机105010050010002000300040003. 根据记录的数据计算加速比与效率〔给出数据并绘图〕实验一：单机上，粒子数为4000，随进程数变化加速比〔Sp〕统计进程数 2 3 4 5 6 7 8 9 10 加速比实验二：粒子数为4000，随每机进程数变化的加速比每机进程数三机四机1234实验三：每机1个进程，随数据规模变化的n-body并行程序加速比和效率n-body并行算法的加速比〔Sp〕统计表粒子数n 双机三机四机10501005001000200030004000n-body并行算法的效率〔Ep〕统计表粒子数n 双机三机四机10501005001000200030004000四、思考题思考题1：深入分析并行nbody的机理，阐述其根本并行思想，给出其流程图N体问题的并行实现算法使用SPMD〔单程序多数据流〕计算模型，每个进程将执行一样的代码。
假设有m个计算资源，每个资源上启动一个进程，表示进程的标号是0、1、2、……m-1，每个进程分配的物体数是n0、n1、n2、……n(m-1)，其中n0 + n1 + n2 + ……+ n(m-1) = n。
每个进程主要有两个数组localparticles、allparticles、sendbuf、recvbuf，其中localparticles用于保存分配给本进程的物体的信息；allparticles用于保存应用程序中所有物体的信息；sendbuf用于保存发送到下一个进程的物体；recv用于保存从前一个进程承受的物体。
并行计算-哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
063820并行计算32学时/2学分英文译名：Parallel Computing and Distributed Computing适用领域：计算机科学与技术，科学、工程计算开课单位：计算机科学与技术学院教学目的：当今，计算科学已成为与理论科学和实验科学并列的第三门科学，学生有必要了解、初步掌握高性能计算（并行与分布计算）的理论、技术及应用。
预备知识或先修课程要求：算法设计与分析，计算机系统结构，操作系统。
教学主要内容以及对学生的要求：并行计算系统结构介绍，并行计算性能评测，并行算法设计基础及一般设计方法。
分布式系统模型，通信、进程、命名和复制。
内容摘要：高性能计算的应用需求极为广泛，以美国等国家为代表已制订长远发展规划。
本课程将介绍并行计算机结构模型、系统互联技术，当代并行机系统：SMP、MPP和COW。
介绍并行计算性能评测方法与标准，并行算法的基础知识及模型。
并行算法的一般设计方法，包括串行算法的直接并行化，从问题描述开始设计并行算法，借用已有算法求解新问题。
并行算法的基本设计技术，并行算法的一般设计过程及PCAM设计方法学。
分布式系统的目标，分布式计算模型，远程过程调用，远程对象调用，消息通信，代码迁移，软件代理，移动实体的定位，时钟同步，分布式事务，以数据为中心的一致性模型，以客户为中心的一致性模型，分发协议，一致性协议。
基于协作的分布式系统：TIB/Rendezvoas，Jini，及二者的比较，协作模型。
协作系统中心通信、命名、同步、缓存和复制，容错性、安全性等。
考核方式：大作业；平时成绩(出勤情况+研讨情况)占20%。
课程主要教材：[1] 并行计算.陈国良.高等教育出版社，2011[2]分布式系统原理与范型（第2版）. Andrew S. Tanenbaum Maarten Van Steen著，辛春生，陈宗斌等译.清华大学出版社，2008主要参考书目：[1]网络并行计算与分布式编程环境，孙家祖等，科学出版社，1996。
并行编程实验报告
课程实验报告课程名称：并行编程专业班级：学号：姓名：指导教师：报告日期：计算机科学与技术学院目录实验一 (3)1. 实验目的与要求 (3)2. 实验内容 (3)3. 实验结果 (3)实验二 (4)1. 实验目的与要求 (4)2. 算法描述 (4)3. 实验方案 (4)4. 实验结果与分析 (6)实验三 (7)1. 实验目的与要求 (7)2. 算法描述 (7)3. 实验方案 (7)4. 实验结果与分析 (8)实验四 (9)1. 实验目的与要求 (9)2. 算法描述 (9)3. 实验方案 (9)4. 实验结果与分析 (12)实验五 (13)1．实验目的与要求 (13)2.算法描述 (13)3.实验方案 (13)4.实验结果与分析 (15)PROJECT2 (17)AIM: (17)HYPOTHESIS: (17)METHODS: (17)RESULT: (17)DICUSSION&CONCLUSION (18)REFERENCE (19)1.实验目的与要求become familiar with the parallel development environments, and the basic principles and methods of parallel programming and performance optimization by using tools and frameworks like pthread, OpenMP, MPI under Linux system. 2.实验内容熟悉并行开发环境，掌握并行编程用到的工具如线程、OpenMP,、MPI等。
3.实验结果通过上机操作熟悉了各种命令，编写了简单的程序熟悉开发环境。
1.实验目的与要求a)master the basic principles and methods of parallelprogramming design and performance optimization using pthreadb)understand the basic method for data partition and taskdecomposition in parallel programmingc)implement the parallel algorithm of calculating the value of piusing pthreadd)then carries on the simple analysis and summary of theprogram execution results2.算法描述采用蒙特卡洛方法计算圆周率，利用单位圆与边长为1的正方形面积之比计算圆周率的近似值。
并行程序设计心得
并行程序设计心得并行程序设计心得1.引言在现代计算机体系结构中，多核处理器的出现使得并行程序设计变得越来越重要。
并行程序设计旨在充分利用多核处理器的资源，提高程序的执行效率和性能。
本文将分享我在并行程序设计中的心得体会。
2.并行程序设计概述2.1 并行计算的基本概念2.2 并行计算的分类①任务并行②数据并行2.3 并行计算的优势和挑战①优势②挑战3.并行程序设计的基本原则3.1 任务划分①静态任务划分②动态任务划分3.2 数据分配3.3 通信与同步3.4 并行程序调度3.5 并行程序测试和调试4.并行程序设计的并行模型4.1 SPMD模型4.2 MPI模型4.3 OpenMP模型4.4 CUDA模型5.并行程序设计中的常用算法和技术5.1 并行排序算法5.2 矩阵乘法并行算法5.3 图算法并行实现5.4 并行搜索算法5.5 动态规划并行算法6.并行程序设计的性能优化6.1 负载均衡6.2 数据局部性6.3 并行算法的复杂度分析6.4 并行程序的负载调整7.并行程序设计中的常见问题与解决方法7.1 数据竞争7.2 死锁和饥饿7.3 性能瓶颈8.并行程序设计的最佳实践8.1 选择适当的并行模型8.2 选择合适的工具和技术8.3 设计高效的并行算法8.4 进行性能测试和调试8.5 并行程序的可扩展性和容错性附件：本文档没有附件内容。
法律名词及注释：1.并行计算：即在同一时刻执行多个计算任务或操作的计算方法。
2.任务并行：将一个大型计算任务划分为多个子任务，同时执行这些子任务来提升整体计算速度的并行计算方法。
3.数据并行：将数据划分为多个部分，各部分在不同的处理器上并行计算，最后将结果进行合并的并行计算方法。
4.SPMD模型：单程序多数据模型，即多个处理器以相同的程序在不同的数据上并行执行。
5.MPI模型：消息传递接口模型，用于在分布式内存系统中进行通信和同步的标准。
6.OpenMP模型：开放式多处理模型，用于共享内存系统中的并行程序设计的编程接口。
并行程序实验报告
并行程序实验报告( 一）.并行程序的简介。
MPI(Message Passing Interface)是目前最重要的一种并行编程工具和环境，几乎所有重要的并行计算机厂商都提供对它的支持，MPI将功能、高效和移植性三个重要而又有一定矛盾的方面很好地融为一体，这是MPI能够取得成功的重要原因。
SIMD/MIMD并行计算机:指令和数据是计算机解决问题所涉及到的两个基本方面，即让计算机"执行什么"样的操作和对"什么对象"执行相应的操作，虽然现在计算机有了很大的发展，但他们仍然有重要的地位和作用，这也是为什么指令数据的划分方式至今仍在使用的重要原因。
不管是同时执行多条指令，还是同时处理多个数据，具有这样功能的计算机都可以称为并行计算机。
根据一个并行计算机能够同时执行的指令与处理数据的多少，可以把并行计算机分为SIMD （Single-Instruction Multiple-Data）单指令多数据并行计算机和MIMD（Multiple-Instruction Multiple-Data）多指令多数据并行计算机。
举例说明SIMD计算机的功能SIMD计算机同时用相同的指令对不同的数据进行操作，比如对于数组赋值运算A=A+1在SIMD并行机上可以用加法指令同时对数组A的所有元素实现加1。
即数组（或向量）运算特别适合在SIMD并行计算机上执行，SIMD并行机可以对这种运算形式进行直接地支持，高效地实现。
举例说明MIMD计算机的功能MIMD计算机同时有多条指令对不同的数据进行操作，比如对于算术表达式A=B+C+D-E+F*G可以转换为A=(B+C)+(D-E)+(F*G)加法（B+C），减法（D-E），乘法（F*G）如果有相应的直接执行部件，则这三个不同的计算可以同时进行。
SPMD/MPMD并行计算机SIMD和MIMD这种表达方法虽然至今还在广泛使用，但是，随着新的并行计算机组织方式的产生，比照上面的划分方法，人们按同时执行的程序和数据的不同，又提出了SPMD（Single-Program Multuple-Data）单程序多数据并行计算机和MPMD（Multiple-Program Multiple-Data）多程序多数据并行计算机的概念。
并行程序设计心得
并行程序设计心得在当前高速发展的计算机科学领域中，并行程序设计已成为一个重要的研究方向。
并行程序设计有助于提高计算机程序的执行效率和性能，使程序能够更好地利用计算机的多个处理器核心，从而加快程序的运行速度。
通过对并行程序设计的学习和实践，我总结了一些心得体会。
首先，对于并行程序设计来说，最重要的是任务的拆分和调度。
并行程序设计的核心思想是将一个大问题分解成多个小问题，然后将这些小问题并行地分配给多个处理器核心进行处理。
在进行任务拆分时，我们需要考虑各个子任务之间的数据依赖关系，确保拆分后的任务之间没有数据竞争或冲突。
同时，还需要考虑任务之间的负载均衡，尽量保证每个处理器核心的负载相对均衡，避免出现一些处理器核心负载过重而造成整个程序的性能下降。
其次，合理选择并行算法和数据结构也是并行程序设计的重要一环。
在并行程序设计中，我们需要根据任务的特点和需求，选择适合并行处理的算法和数据结构。
一些经典的串行算法在并行化之后，并不能达到预期的性能提升，甚至可能出现性能下降的情况。
因此，我们需要深入理解并行算法和数据结构的原理，合理地选择适用于并行程序设计的算法和数据结构。
此外，对于并行程序设计来说，对内存和通信的优化也至关重要。
由于多个处理器核心同时进行计算和数据交互，内存的访问和通信的开销往往成为并行程序的瓶颈。
为了提高并行程序的性能，我们可以采取一系列优化措施，例如使用共享内存或消息传递的方式进行通信，合理地利用缓存以减少内存访问的延迟，减少数据的传输次数等。
通过细致地优化内存和通信，可以大幅度提高并行程序的性能和效率。
此外，并行程序设计还需要考虑一些并发控制和同步机制。
由于多个处理器核心共享资源，当多个处理器核心同时访问同一个共享资源时，可能会出现数据竞争和冲突的问题。
为了避免这些问题，我们需要采用一些并发控制和同步机制，例如使用锁、信号量、条件变量等。
合理地应用这些机制，可以保证多个处理器核心之间的正确并行执行，从而确保程序的结果的正确性和一致性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《并行程序设计》课程实验报告
实验1：Intel多核编译器及Vtune性能分析器
7、采用Call Graph方式（通过Call Graph Wizard建立工程）对应用程序gzip.exe进行重新采样并找出关键路径（实验报告中要给出截图），并找出开销时间最大的函数（Self Time）及函数调用过程（关键路径），并对程序进行分析；
三、Intel® MKL数学函数库的使用与性能
1、演示原始计算、一级BLAS、二级BLAS、三级BLAS的性能特征和它们之间的差异。
2、蒙特卡罗法计算圆周率
三、实验结果
记录实验结果。
1.1
(1)略
(2)
使用cl.exe
使用icl.exe
(3) 使用–O3
(4) 使用Qipo
(5) 使用PGO
第一次编译
使用profile数据再次编译(6) 使用–QxP
(7) 使用多个优化参数
1.2
1.函数deflate 消耗了最多的CPU 时间
2.函数bi_reverse CPI最高
3.第679 行消耗的时钟周期最多
4.是多线程程序，如下图
1.3
(1)
N = 1000
单线程：
双线程：
四线程：
八线程：
十六线程：
(2)
运行pimonte_rand 运行pimonte_VSL 四线程：
十六线程：
问题：
1.为什么不是1：1的直接替换rand（）函数？
VSL库生成随机数使用流的概念，因此不能直接使用原来的函数
2. 设置blocksize的目的是什么？
每次生成blocksize 个随机数，避免一次性生成2亿个随机数占用太多内存，影响性能
3. 参数BRNG 和VSL_BRNG_MCG31的作用是什么？
表示使用MCG31 这个基本随机数生成器来产生随机数。
4. 对这个程序来说，它们是最好的选择吗？
实验程序使用两亿个随机数，使用VSL_BRNG_MCG31 计算出的圆周率与使用C 语言库函数计算出的结果相差不大，因此可能有更好的随机数生成算法，使得计算结果更加精确。
5. 能用多线程实现吗？
可以，计算不同的随机数互不影响，可以使用多线程并行进行。
四、思考题
思考题1：Intel C++ Compiler的基本特点？
Intel C++ 编译器的主要特点是自动向量化器，它能够生成SSE、SSE2 和SSE3 的SIMD 指令及其适用于Intel 无线MMX 和MMX 2 的嵌入式变种。
思考题2：如何使用Intel C++ Compiler进行应用程序优化，基本步骤包括？
在编译时加入优化参数，可以实现应用程序的优化。
思考题3：Intel C++ Compiler的优化性能参数主要有哪些，其优化性能体现在？（实验结果予以说明）
优化参数有-O3, -Qipo, -Qxp, PGO 等
思考题4：Intel VTune Performance Analyzer的主要功能？。