并行计算1
并行计算的原理和并行算法优化
并行计算的原理和并行算法优化随着硬件技术的快速进步，越来越多的计算机系统采用并行计算方式，从而获得更高的计算效能。
并行计算在许多领域都有应用，例如科学计算、图像处理、语音识别、机器学习等。
本文将介绍并行计算的原理和并行算法优化。
一、并行计算的原理并行计算是指同一时刻有多个计算任务同时进行的计算方式。
在主流多核处理器架构中，每个核心都可以独立地执行指令，这使得并行计算变得容易。
并行计算的优点是可以大幅度提高计算效率和速度。
同时，由于计算任务被分解成许多小任务，每个任务的数据量进一步减小，从而使计算变得更加高效。
并行计算的实现需要满足以下条件：1、任务可拆分性：计算任务必须被分解成多个相对独立的子任务，每个子任务可以分配给不同的计算单元。
2、任务间并行性：任务必须是可以同时执行的，这意味着任务之间的数据和控制流必须满足并行计算的条件。
3、数据分布性：任务执行所需的数据必须被存储在能够被多个计算单元访问的地方。
并行计算可以通过多种方式实现，其中最常见的是并行执行和并行数据处理。
在并行执行中，计算任务被分配给多个计算单元，每个计算单元独立地执行一个子任务。
在并行数据处理中，数据被分解成多个块，每个块可以被不同的处理单元处理。
二、并行算法优化并行算法是一个并行计算任务的实现方式。
通常情况下，一个并行计算任务由多个计算步骤组成，每个步骤可以使用不同的并行算法来实现。
合理选择并行算法可以显著提高计算效率和速度。
并行算法的优化可以从以下几个方面入手：1、负载均衡性：对于一个并行任务，每个计算单元的工作量应该尽量相等，也就是说，应尽可能减小负载不均衡的影响。
实现负载均衡的方法包括任务分配器的设计和动态负载均衡技术的应用。
2、通信代价：并行计算中，大量的数据要在不同计算单元之间传输，因此通信代价成为影响计算效率的一个重要因素。
为了减小通信代价，可以尝试数据压缩、本地数据重用和通信次数最小化等方法。
3、局部性和并行性：并行计算涉及大量的数据访问，如果数据被存储在不能被多个计算单元访问的地方，则会影响并行计算的效能。
并行计算实验报告一
并行计算实验报告一江苏科技大学计算机科学与工程学院实验报告评定成绩指导教师实验课程:并行计算宋英磊实验名称: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。
并行计算：利用多核处理器和集群提高性能
并行计算：利用多核处理器和集群提高性能并行计算是指同时利用多个处理器或计算机集群来并行处理计算任务的一种计算模式。
随着多核处理器和集群计算技术的发展，越来越多的应用程序开始采用并行计算技术来提高性能和效率。
本文将从多核处理器和集群计算的原理、优势及应用领域等方面进行深入分析，并探讨并行计算在未来的发展趋势和挑战。
一、多核处理器的原理及优势1.多核处理器的原理多核处理器是指在一个物理芯片上集成了多个处理核心，每个核心都可以独立执行指令和处理数据。
多核处理器的原理是通过并行处理多条指令来提高系统的性能和效率。
当一个核心在执行一条指令时，其他核心可以同时执行其他指令，从而实现并行处理。
2.多核处理器的优势多核处理器的优势主要体现在以下几个方面：（1）提高性能：多核处理器能够同时执行多个任务，从而大大提高了系统的计算速度和响应能力。
（2）节省能源：相比传统的单核处理器，多核处理器在执行相同任务时可以实现更高的能效比，从而节省了能源。
（3）增强可靠性：多核处理器通过分布式处理和故障容忍等技术可以提高系统的可靠性和稳定性。
（4）降低成本：多核处理器的集成化设计可以降低系统的成本，提高系统的性价比。
二、集群计算的原理及优势1.集群计算的原理集群计算是指通过连接多台计算机来构建一个高性能计算系统，各个计算节点之间通过网络连接进行数据传输和协同计算。
集群计算的原理是通过将大规模的计算任务分解成多个小任务，然后分配给不同的计算节点并行处理，最后将结果合并输出。
2.集群计算的优势集群计算的优势主要体现在以下几个方面：（1）可扩展性：集群计算系统可以根据应用需求动态扩展计算节点，以满足不同规模和复杂度的计算任务。
（2）高性能：集群计算通过并行处理和数据分布式存储等技术可以实现高性能的计算和数据处理。
（3）灵活性：集群计算可以根据应用需求选择不同的计算节点和网络拓扑，以实现不同的计算模式和数据流程。
（4）成本效益：集群计算系统可以通过利用廉价的商用计算机和网络设备来构建高性能的计算平台，从而降低了系统的运维成本和投资成本。
哈工大并行计算第一章PPT课件
脉动阵列的特点：
处理单元简单 流水 算法专业
27
例：数据流计算机 数据流的计算模型--试图使并行计算的
基本方面在机器层显式化，而不利用有 可能限制程序并行性的人为约束。
它的想法是程序由一个基本数据依赖图来表 示；
一个指令可能在获得了它的操作数后的任意 时刻被执行，不是显式控制线性程序列的固 定组合。
22
2.Flynn分类法 MkhealFlynn(1972)根据指令和数据流概 念提出了不同计算机系统结构的分类法。
23
24
传统的顺序机被称为SISD(单指令流 单数据流)计算机。
向量计算机--标量和向量硬件装备， 或以SIMD(单指令流多数据流)机的形 式出现。
并行计算机则属MIMD(多指令流多数 据流)机
并行处理与体系结构
联系方式：综合楼220 电话：
1
课程背景
并行处理技术已经成为现代计 算机科研与发展的关键技术；
其推动力来自实际应用对高性 能、低价格和持续生产力日益 增长的要求
2
计算机原理的概念 计算机体系结构的概念 (Amdahl)；
3
并行主要研究：
先行方式、流水方式、向量化； 并发性、同时性； 数据并行性、划分； 交叉、重叠、多重性、重复； 时间共享、空间共享； 多任务处理、多道程序、多线程
存在一些有效的方法：
将编译器命令插入源代码，帮编译器做出较好的结果。 这样，用户可与编译器进行交互重构程序，这已被证 明对提高并行计算机性能是十分有用的。
16
7.并行程序的设计环境
隐式并行性
伊利诺依大学的David Kuck和Rice大学 的KenKennedy以及他们的合作者都已采 用这种隐式并行性方法。
并行计算与分布式算法
并行计算与分布式算法并行计算和分布式算法是现代计算领域中重要的研究方向，它们在高性能计算、大规模数据处理和人工智能等领域具有广泛的应用。
本文将介绍并行计算和分布式算法的基本概念、原理和应用，并讨论它们对计算效率和性能的影响。
一、并行计算1.1 概念与背景并行计算是指同时使用多个计算资源（如处理器、内存等）来完成某个计算任务的技术。
它通过将任务分解成若干个子任务，并同时在多个计算资源上执行这些子任务，以提高计算效率和处理能力。
1.2 原理与模型并行计算的基本原理是任务分解和结果合并。
在任务分解阶段，将计算任务划分成多个独立的子任务，这些子任务可以并行地在不同的计算资源上执行。
在结果合并阶段，将各个子任务的计算结果进行合并，得到最终的计算结果。
并行计算有多种模型，如共享内存模型、分布式内存模型和混合模型等。
其中，共享内存模型使用多个处理器共享同一块内存空间，使得不同处理器之间可以直接访问和修改共享内存中的数据。
而分布式内存模型则通过网络连接多个计算节点，每个节点拥有独立的内存空间，通过消息传递进行通信和数据交换。
1.3 应用与挑战并行计算在科学计算、图像处理、仿真模拟等领域有广泛的应用。
它可以加速计算任务的执行，提高计算性能和数据处理能力。
然而，并行计算也面临着任务划分、数据同步和通信开销等挑战，需要合理设计和优化算法，以充分发挥并行计算的优势。
二、分布式算法2.1 概念与特点分布式算法是一种针对分布式计算环境设计的算法，它通过将计算任务分布到多个计算节点上，并通过消息传递进行协调和通信，以解决大规模数据处理和复杂计算问题。
分布式算法的特点包括并发性、容错性和可扩展性。
并发性指多个计算节点可以同时执行不同的任务；容错性指分布式系统可以在单个计算节点故障时继续正常运行；可扩展性指分布式系统可以适应规模的变化，添加或删除计算节点而不影响整体的性能和可靠性。
2.2 基本原理分布式算法的基本原理是分而治之和协同计算。
掌握并行计算的基本原理与实现方法
掌握并行计算的基本原理与实现方法并行计算可以提高计算机的运算速度和处理能力，对于大规模的数据处理、科学计算、机器学习等领域具有重要的意义。
在并行计算中，任务被分成多个子任务，并且这些子任务可以同时进行计算，以提高整体计算的效率。
本文将介绍并行计算的基本原理和实现方法。
一、并行计算的基本原理在并行计算中，并行性是关键概念。
并行性指的是计算任务可以被划分为多个独立的子任务，并且这些子任务之间可以并行执行，从而达到提高计算效率的目的。
并行计算的基本原理包括任务划分、数据划分、通信和同步等。
1.任务划分：在并行计算中，任务被划分成多个独立的子任务，每个子任务对应一个计算单元进行计算。
任务划分通常是根据任务的特点和计算单元的性能来确定的。
例如，将一些相对独立的计算任务分配给多个计算节点，每个节点负责一部分计算，最后将计算结果进行合并。
2.数据划分：在并行计算中，数据也需要被划分成多个部分，每个计算单元只处理部分数据。
数据划分可以按照不同的方式进行，例如按行划分、按列划分或者按块划分等。
数据划分的目的是将数据均匀地分布到各个计算单元上，以实现数据的并行处理。
3.通信：在并行计算中，各个计算单元之间需要进行通信，以共享数据或者协调计算。
通信的方式可以是消息传递、共享内存或者分布式文件系统等。
通信的效率对于并行计算的性能影响很大，因此需要合理选择通信方式，并设计高效的通信协议。
4.同步：在并行计算中，各个计算单元之间需要进行同步，以保证计算的正确性。
同步操作可以是阻塞式的，即等待其他计算单元完成后再继续执行，也可以是非阻塞式的，即继续执行其他任务而不等待。
同步操作需要根据具体的计算任务和计算单元来定制，以保证并行计算的正确性。
二、并行计算的实现方法根据并行计算的规模和硬件环境的不同，可以选择不同的并行计算实现方法。
常见的并行计算实现方法包括共享内存并行计算和分布式并行计算。
1.共享内存并行计算：共享内存并行计算是指多个计算单元共享同一块内存空间，在同一台计算机上进行并行计算。
并行计算的典型实际应用
并行计算的典型实际应用并行计算是一种计算机处理数据的方法，它可以同时使用多个处理器来同时执行计算任务。
并行计算的典型实际应用包括科学计算、图像处理、机器学习、金融计算、数据挖掘等领域。
下面将就其中几个典型应用做具体阐述。
第一，科学计算。
科学计算是并行计算的最早应用之一。
在计算科学领域，大量的计算常常需要大量的CPU物理内核才能够解决。
因此，为了加速科学计算，许多科学家使用并行计算来优化计算效率。
例如，地震学家使用并行计算来模拟地震波行为，物理学家使用并行计算来模拟气体和粒子行为等等。
第二，图像处理。
图像处理需要大量的计算量和内存空间，这意味着它需要使用并行计算来加速计算的速度。
例如，在视频处理中，需要对每一帧图像进行下采样，滤波，调整对比度等操作，这些操作都可以通过并行计算来实现。
此外，在计算机视觉领域，需要从较大的图像数据集中提取特征信息，这也需要使用并行计算来加速计算。
第三，机器学习。
随着机器学习技术的不断发展，大型机器学习模型的训练正在成为计算密集型的任务，这也需要使用并行计算来优化计算效率。
在机器学习领域，常常需要对大型数据集进行分布式训练，这就需要使用并行计算来对数据进行划分和分配，并将模型分发到不同的CPU内核上进行计算。
通过这种方式，可以大大缩短机器学习模型的训练时间。
第四，金融计算。
在金融领域，复杂的数学模型需要大量的计算，因此，并行计算也是一个非常重要的应用。
例如，对于股票市场的预测，需要对数百万条数据进行计算和分析，这需要使用并行计算来加快计算。
另外，在金融计算中，计算风险因素需要大量的数据处理，这也需要使用并行计算来优化计算效率。
第五，数据挖掘。
在数据挖掘领域，需要从大数据集中提取出有价值的信息，这也需要使用并行计算来加速计算。
例如，在文本挖掘中，需要对大量的文本进行分词和分类，这需要使用并行计算来优化计算效率。
此外，在推荐系统中，需要对用户的浏览历史进行分析，这也需要使用并行计算来优化计算效率。
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。
并行计算与分布式计算
并行计算与分布式计算1并行计算并行计算是指在多个处理器或计算机之间同时执行计算任务，以达到加速计算的目的。
在并行计算中，将一个大任务分解成多个小任务，并同时进行处理，最后将结果合并得到最终结果。
并行计算通常采用节点间相互通信的方式，使得每个节点可以共享数据，相互协作地进行计算。
并行计算适用于计算密集型任务，如数字模拟、科学计算等。
并行计算能够充分利用计算机的多核心架构，提高计算效率，同时降低计算时间和成本。
在今天的云计算和大数据时代，对于大量数据的分析和处理，采用并行计算技术已经成为了一种不可或缺的手段。
2分布式计算分布式计算是一种将一个大的计算任务分割成多个小任务，在多台计算机上并行执行计算任务的技术，所有计算机都有相同的贡献。
分布式计算通常包括一个主节点和多个从节点，主节点协调和管理从节点执行任务，并将结果返回给主节点进行合并和计算。
分布式计算的优势在于可以处理大规模的数据，同时可以利用多个计算资源，提高计算效率，缩短计算时间。
随着云计算和物联网技术的发展，分布式计算越来越得到人们的重视，它可以帮助企业更加高效地处理海量数据，大幅降低计算成本，并为企业的决策提供更加可靠的数据支持。
3并行计算与分布式计算的区别并行计算和分布式计算都是提高计算效率的一种技术，它们在技术实现和适用场景上存在一定的差异。
首先，分布式计算需要在多个计算节点之间分发任务，需要更多的通信和数据交换，因此对网络带宽和通信效率的要求较高；而并行计算通常是在单机多核之间完成计算任务，相对而言通信成本较低。
其次，分布式计算可以利用更多的计算资源，可以更好地应对海量数据的处理；而并行计算适用于计算任务比较短，但需要多次重复计算的场景。
最后，分布式计算中的任务分发和结果合并比较复杂，需要在多个节点间进行数据同步和数据共享；而并行计算只需要在单机内进行协调和同步，通常不需要数据传输。
总的来说，并行计算更加适用于计算资源有限、计算时间较短的场景；而分布式计算更适用于处理海量数据、需要长时间计算的场景。
计算机体系结构中的并行计算
计算机体系结构中的并行计算计算机体系结构中的并行计算是指在计算机硬件和软件设计中，利用多个处理器或计算核心同时执行任务，以提高计算效率和性能。
并行计算在现代计算机科学和工程领域中发挥着重要的作用，尤其是在大数据处理、科学计算、人工智能等领域。
一、并行计算的基本概念并行计算的基本概念包括任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个大任务划分成多个独立的小任务，并同时在多个处理器上执行。
数据并行是指将数据划分成多个部分，并在多个处理器上并行处理。
这两种并行计算方式可以相互结合，以充分利用计算资源，提高计算效率。
二、并行计算的优势1. 加速计算速度：通过同时执行多个任务或处理多个数据，可以大幅度提高计算速度，从而节省宝贵的时间。
2. 解决复杂问题：许多现实世界中的问题都非常复杂，需要大量计算才能得出解决方案。
并行计算可以将这些计算任务划分成多个子任务，通过多个处理器同时计算来解决复杂问题。
3. 提高可靠性：通过冗余计算和故障转移等机制，即使某些处理器或组件发生故障，仍然可以继续执行任务，提高系统的可靠性和稳定性。
三、并行计算的应用领域1. 科学计算：在科学和工程领域中，许多计算任务需要处理大规模的数据集和复杂的算法。
并行计算可以极大地提高计算速度，推进科学研究的进展。
2. 大数据处理：随着互联网和物联网的快速发展，海量数据的处理成为一项重要任务。
并行计算的分布式处理能力，可以高效处理和分析大规模数据集。
3. 图像和视频处理：图像和视频处理通常需要高度并行的计算，以实时处理和呈现视觉信息。
并行计算在图像识别、视频编码等方面具有广泛应用。
4. 人工智能：人工智能领域的深度学习和神经网络等算法需要大量计算资源进行训练和推理。
并行计算能够加速机器学习过程，提高智能系统的性能。
四、并行计算的挑战与发展趋势1. 并行算法设计：设计高效的并行算法是并行计算的关键。
需要考虑任务划分、通信开销、负载均衡等问题，以充分发挥并行计算的优势。
并行计算机与并行计算
添加标题
添加标题
添加标题
自然语言处理：并行计算在自然语 言处理中的应用，如文本生成、翻 译等
强化学习：并行计算在强化学习中 的应用，如自动驾驶、游戏AI等
并行计算的挑战与解决方案
并行计算面临的主要挑战
负载均衡：如何 保证各个处理器 之间的负载平衡， 避免出现资源浪 费或瓶颈
通信开销：如何 减少处理器之间 的通信开销，提 高并行计算的效 率
并行计算机与并行计算
汇报人：
单击输入目录标题 并行计算机概述 并行计算原理 并行计算的关键技术 并行计算机的发展趋势 并行计算的挑战与解决方案
添加章节标题
并行计算机概述
并行计算机的定义
并行计算机是一种计算机系统，其特点是能够同时执行多个任务或处理多个数据流。 并行计算机由多个处理单元组成，每个处理单元都可以独立地执行任务。 并行计算机的优点是可以提高计算速度，提高数据处理能力，提高系统的可靠性和可用性。 并行计算机的应用领域包括科学计算、数据处理、人工智能、图像处理等。
存储：固态硬盘、分布式存储、云存储
网络：高速网络、低延迟网络、高带宽网 络
电源：高效能电源、绿色电源、可再生能 源
散热：高效散热、液冷散热、热管散热
并行计算软件的发展趋势
并行计算软件将更加注重性 能优化和效率提升
并行计算软件将更加注重可 移植性和兼容性
并行计算软件将更加注重易 用性和用户友好性
并行计算软件将更加注重安 全性和可靠性
并行计算软件将更加注重与 云计算、大数据等新兴技术 的融合
并行计算软件将更加注重与 硬件技术的协同发展，以充 分发挥硬件的性能优势。
并行计算在人工智能领域的应用前景
深度学习：并行计算在深度学习中 的应用，如神经网络的训练和推理
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。
编程技术中的并行计算常见问题解析
编程技术中的并行计算常见问题解析在当今信息技术高速发展的时代，计算机科学领域的并行计算技术日益成为热门话题。
并行计算是指同时执行多个计算任务，通过充分利用计算机系统中的多个处理器或计算核心，以提高计算速度和效率。
然而，并行计算技术的实施并非易事，常常伴随着一系列问题和挑战。
本文将对编程技术中的并行计算常见问题进行解析，帮助读者更好地理解并行计算的本质和应用。
一、并行计算的基本概念和原理在深入讨论并行计算的常见问题之前，我们首先需要了解并行计算的基本概念和原理。
并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务，并通过同时执行这些子任务来提高计算效率的方法。
并行计算的基本原理是任务分解和任务调度。
任务分解是将一个大型计算任务分解成多个小型子任务，每个子任务独立执行，最后将结果合并得到最终结果。
任务调度是指将这些子任务分配给不同的处理器或计算核心执行，以充分利用计算资源。
二、并行计算中的数据依赖性问题在并行计算中，数据依赖性是一个常见的问题。
数据依赖性指的是不同的计算任务之间存在数据依赖关系，即后续任务需要等待前面任务的结果才能继续执行。
数据依赖性会导致计算任务之间的串行化，从而降低并行计算的效率。
为了解决数据依赖性问题，可以采用数据并行化和任务并行化两种方法。
数据并行化是将数据分成多个部分，每个处理器或计算核心处理其中一部分数据；任务并行化则是将不同的计算任务分配给不同的处理器或计算核心同时执行。
三、并行计算中的负载均衡问题负载均衡是指在并行计算中，将计算任务均匀地分配给不同的处理器或计算核心，以充分利用计算资源，提高计算效率。
然而，由于不同计算任务的复杂性和计算量的差异，负载均衡常常成为一个难题。
负载不均衡会导致某些处理器或计算核心负载过重，而其他处理器或计算核心处于空闲状态，从而降低整体的计算效率。
为了解决负载均衡问题，可以采用静态负载均衡和动态负载均衡两种方法。
静态负载均衡是在程序运行之前，根据任务的复杂性和计算量进行任务分配；动态负载均衡则是在程序运行过程中，根据实际情况动态调整任务的分配。
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。
python多核并行计算示例1（工作太忙，仅仅作为记录）
python多核并⾏计算⽰例1（⼯作太忙，仅仅作为记录）1import math2import datetime3import multiprocessing as mp45# 调⽤ Python ⾃带的多进程库 Multiprocessing, 就可以进⾏多核并⾏计算67# 定义⽬标函数8def train_on_parameter(name, param):9 result = 010for num in param:11 result += math.sqrt(num * math.tanh(num) / math.log2(num) / math.log10(num))12return {name: result}131415if__name__ == '__main__':1617 start_t = datetime.datetime.now()1819# 核⼼数量: cpu_count() 函数可以获得计算机的核⼼数量。
20 num_cores = int(mp.cpu_count())21print("本计算机总共有: " + str(num_cores) + " 核⼼")2223# 进程池: Pool() 函数创建了⼀个进程池类，⽤来管理多进程的⽣命周期和资源分配。
24# 这⾥进程池传⼊的参数是核⼼数量，意思是最多有多少个进程可以进⾏并⾏运算。
25 pool = mp.Pool(num_cores)2627 param_dict = {'task1': list(range(10, 30000000)),28'task2': list(range(30000000, 60000000)),29'task3': list(range(60000000, 90000000)),30'task4': list(range(90000000, 120000000)),31'task5': list(range(120000000, 150000000)),32'task6': list(range(150000000, 180000000)),33'task7': list(range(180000000, 210000000)),34'task8': list(range(210000000, 240000000))}3536# 异步调度: apply_async() 是进程池的⼀个调度函数。
并行计算习题答案
并行计算习题答案并行计算习题答案在计算机科学领域，随着技术的不断发展，计算速度的提升成为了一个重要的课题。
并行计算作为一种有效的解决方案，被广泛应用于各个领域。
本文将通过回答一些并行计算习题，来探讨并行计算的原理和应用。
1. 什么是并行计算？并行计算是指同时执行多个计算任务的一种计算模式。
它通过将一个大问题分解为多个小问题，并在多个处理单元上同时执行这些小问题，从而加快计算速度。
并行计算可以应用于各种领域，包括科学计算、图像处理、人工智能等。
2. 并行计算的优势是什么？并行计算具有以下几个优势：- 加速计算速度：通过同时执行多个任务，可以大大提高计算速度，从而节省时间和资源。
- 处理大规模问题：并行计算可以处理大规模问题，将问题分解为多个小问题，分别在不同处理单元上计算，从而提高计算效率。
- 提高系统可靠性：并行计算中的多个处理单元可以相互协作，当一个处理单元发生故障时，其他处理单元可以继续工作，从而提高系统的可靠性。
3. 并行计算的模型有哪些？并行计算的模型有多种，常见的包括：- SIMD（单指令流多数据流）模型：所有处理单元执行相同的指令，但可以处理不同的数据。
- MIMD（多指令流多数据流）模型：每个处理单元可以执行不同的指令，处理不同的数据。
- SPMD（单程序多数据流）模型：所有处理单元执行相同的程序，但可以处理不同的数据。
4. 并行计算中的通信方式有哪些？并行计算中的通信方式包括：- 共享内存：多个处理单元共享同一块物理内存，通过读写内存来实现数据的传递和共享。
- 消息传递：处理单元之间通过发送和接收消息来进行通信，可以通过直接通信或者通过中间件来实现。
5. 如何评估并行计算的性能？评估并行计算的性能可以从以下几个方面考虑：- 加速比：加速比是指并行计算相对于串行计算的速度提升比例，可以通过计算并行计算时间与串行计算时间的比值得到。
- 效率：效率是指并行计算的实际加速比与理论加速比之间的比值，可以反映并行计算的利用率。
- 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
done
提交命令：
qsub runPI.pbs
之后查看runPI.log结果即可。