多核编程与并行计算实验报告 (1)

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并行计算的实验

实验一多线程计算π，性能分析

1.1 实验内容

多线程计算π，性能分析

1.2 实验原理

1.3实现方法

编程语言：c++

多线程：windows 多线程thread

平台：windows 7600(32bit)，Lenovo T400 Laptop ，IntelCore 2 Duo P8400 @ 2.26GHz

集成开发环境：Visual Studio Team System 2008(32bit)

1.4程序流程图

N i dx x N

i 1

5.014

02⨯

⎪

⎪⎭

⎫

⎝⎛++≈

∑

⎰≤≤π

1.5实验结果

线程数NUM_THREAD=4

N π Time-cost

100 3.14160098692312 3ms

1000 3.14159273692313 4ms

10000 3.14159265442313 5ms

100000 3.14159265359813 25ms

1000000 3.14159265358990 82ms

1.6性能分析

精度随叠加次数N的增大而趋近于π的真实值，计算时间也随之增高；相同的叠加次数下，因为是双核处理器，线程数为2时计算性能最高。理论性能提升有极限值，所以不会因为线程的增多而性能无限增强。当线程数很大时，计算时间增加很快。

1.7总结展望

第一次编写并行化的程序，对多线程编程有了初步的认识。由于是在Visual Studio平台下编程，很多知识是从Lunix平台移植过来的，虽然表现形式有少许差别，但核心思想一致。通过学习，对windows多线程编程有了一定的掌握。

实验二3PCF计算多线程实现

C语言中的并行计算与多核处理器编程

C语言是一门广泛应用于嵌入式系统、操作系统和科学计算等领域

的高级编程语言。它以其高效性和灵活性而闻名，而并行计算和多核

处理器编程是当今计算机领域中的热门话题。本文将详细介绍C语言

中的并行计算和多核处理器编程，包括并行计算的概念、多核处理器

的原理以及如何有效地在C语言中实现并行计算。

一、并行计算的概念

并行计算是指多个操作同时进行，以提高计算速度和系统性能的计

算方式。与串行计算不同，串行计算是指按照顺序逐个执行操作。并

行计算的主要形式有数据并行和任务并行。数据并行是指将大规模的

数据集分解成多个小规模的数据集，然后分配给多个处理器同时处理。任务并行是指将一个大任务分解成多个小任务，然后分配给多个处理

器同时执行。

二、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器核心，每个处

理器核心都具有独立的运算和存储能力。多核处理器通过并行计算的

方式，可以同时执行多个任务，提高系统的性能。多核处理器采用了

多级缓存、数据共享和并行调度等技术，以实现任务的分配和协调，

从而更有效地利用处理器的资源。

三、C语言中的并行计算

在C语言中实现并行计算需要依赖并行计算库和多线程编程技术。

常用的并行计算库有OpenMP和MPI。OpenMP是一种基于共享内存

的并行计算库，可以通过在代码中插入指令来实现并行化。MPI是一

种基于消息传递的并行计算库，用于在不同处理器之间进行通信和协调。同时，C语言还提供了多线程编程技术，可以通过创建多个线程

来实现并行计算。

四、多核处理器编程

在多核处理器编程中，任务的划分和调度是关键。可以通过任务划

多核计算机上的并行计算

变，由于设计理念的不同，在单核ＣＵ上运行良好的软件或Ｐ者传统的算法不能使多核ＣＵ发挥其最大效能，要想高效利Ｐ用多核ＣＵ，就必须将编程思想从 “ Ｐ串行 ”转变到 “ 行 ” 并上，改进原有的程序和算法。
算法２（使用ＯｅＭＰ的归约求和算法）ｐｎ
软件开发与设Baidu Nhomakorabea
２３ＯｅＭＰ环境下矩阵的Ｃｏｓｙ．ｐｎｈｌｋ分解ｅ
在４核计算机上用ＯｅＭＰＶ＋对正定矩阵Ａ进行ｐｎ＋Ｃ＋Ｃｏｓｙ分解。分布式计算效果往往不佳，而简单地使用ｈｌｋｅＯｅＭＰ的编程思想，在串行程序中简单加上并行语句就可使ｐｎ效果得到很大提升。ｎ３００时串行Ｃｏｅｋ＝０ｈｌｓｙ分解的计算时间是４．ｓ５１，使用双核计算的时间是２．ｓ６９９，４核计算的时间是２２．７Ｓ４。该算例说明对一些串行问题，只要稍加修改就可获０
得满意的多核并行效果。
ｋｎ＋）Ｃ［Ｄ＋＜；ｋ＋ｉ】＝ａ［【】］ｉｋ】ｂ【】Ｄ；ｋ】｝
算法４（ｐｎＯｅＭＰ环境下矩阵乘积并行算法）
＃ｎｌｄｏ．＞ｉｃｕｅ＜ｍｐｈ

并行计算实验

实验（一）多线程计算π，性能分析

一、实验内容及原理：

通过多线程方法，用C 语言实现。采用积分法，由如下公式求π：

并通过双向比较，分析性能：

1)计算量相同，线程数不同。例如，N 取1000,000，测试使用1、2、3、4……个线程时所需要的时间。

2)线程数相同，计算量不同。例如，只考察单线程和双线程的性能对比，N 分别取不同的数值。

二、程序流程图

三、实验结果：

（1）数据图表：

N N i dx x N i 15.0141402102⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛++≈+=∑⎰≤≤π

1）计算量相同，线程数不同。N=1000,000，thread_num=1,2,3,4,5性能对比。

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

线程数1线程数2线程数3线程数4

线程数5

2）线程数相同，计算量不同。thread_num=2,N 取不同的数值。

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

N=50000N=100000N=500000N=1000000

N=5000000

（2）效果图：

1）计算量相同，线程数不同。N=1000,000，thread_num=1,2,3,4,5性能对比。

2）线程数相同，计算量不同。thread_num=2，N 取不同的数值。

四、理论性能分析

首先，考虑单线程多个N的情况，随着N的加大，计算量加大，计算时间必然也会随着增加。其次，考虑多线程固定N的情况，随着线程数增加，同时计算的数量在增加，计算时间必然会相应减少，但是会有一个极限值，不会随着线程数的增加而无限制的减少。（值得注意的是，时间采用clock()计算精度不高。）五、实验结果分析

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。

多核并行编程实验报告

printf("Pi = %f \n", pi);
printf("time = %f \n", endtime-starttime);
return0;
}
块数1000000
块数10000000
块数10000000
块数为100000000
2. WinAPI多线程编程代码
#include<windows.h>
cout<<"线程数"<<Threadnum<<endl;
cout<<"pi值:"<<pi<<endl;
cout<<"时间:"<<time<<endl;
}
分块数为10000时
50个线程
20个线程
10个线程
1个线程
固定线程数为4，改变分块数
块数10000
块数100000
块数1000000
块数10000000
HANDLE hthread[Threadnum];
IniΒιβλιοθήκη BaiduializeCriticalSection(&g);
for(inti=0;i<Threadnum;i++)

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：

面向多核处理器的并行计算模型设计与实现

随着计算机技术的不断发展，传统的单个CPU的计算机已经无法满足高性能

计算的需求，因此多核处理器被广泛应用于科学计算、数据处理、人工智能等领域。为了更好地利用多核处理器的并行计算能力，需要设计和实现面向多核处理器的并行计算模型。

一、多核处理器的并行计算能力

多核处理器的并行计算能力可以极大地提高计算效率，可以利用多个处理器同

时工作来完成一个任务。在多任务的情况下，多核处理器可以同时执行多个任务，让任务处理速度更快以缩短处理时间。同时，多核处理器可以通过任务的分离和处理来实现更快的计算，减少等待的时间，这对计算密集型的任务和大规模数据处理尤为有效。

二、并行计算模型的设计

为了更好地利用多核处理器的并行计算能力，需要设计和实现相应的并行计算

模型。在并行计算模型的设计中，首先需要确定任务的划分和处理方式。在划分任务时，需要考虑到不同的处理单元之间的通信以及数据同步的问题，以充分利用并行计算能力。

1.任务的分解和调度

在任务的分解中，可以通过将任务分解为小的子任务来实现计算的并行处理。

同时，为了避免不同处理单元之间的冲突，需要确定子任务之间的依赖关系，确保在不同处理单元之间正确地同步数据。在调度的过程中，还需要考虑到处理单元的负载均衡和可靠性问题，以充分利用计算资源，保障任务的稳定运行。

2.数据通信和同步

在并行计算中，数据通信和同步是非常重要的问题。在多核处理器中，需要通过共享内存或分布式内存的方式来实现数据共享和通信。在共享内存的方式下，不同的处理单元可以直接访问共享数据区域以进行数据的读取和写入，从而在计算过程中实现数据共享。在分布式内存的方式下，需要通过网络通信来实现不同处理单元之间的数据传输和同步。

基于多核处理器的并行运算技术

基于多核处理器的并行运算技术随着计算机科学技术的不断进步，多核处理器的应用越来越广泛。与传统的单核处理器相比，多核处理器在计算性能、能源利

用率、并行处理能力等方面具有明显优势。本文将详细介绍基于

多核处理器的并行运算技术，包括多核处理器的组成结构、共享

内存和分布式内存模式下的并行计算模型、并行编程语言和并行

编程模型以及多核处理器并行优化等内容。

一、多核处理器的组成结构

多核处理器是一种由多个处理单元组成的处理器，每个处理单

元都具有自己的执行单元、高速缓存和寄存器。不同的处理单元

可以通过快速通信总线进行信息交换和数据传输。多核处理器可

以分为对称型多核处理器和非对称型多核处理器两种类型。

对称型多核处理器中的每个处理单元都有相同的硬件结构和功能，可以共享内存、外部总线等资源。因此，在对称型多核处理

器中，处理器之间的负载可以自动平衡。

非对称型多核处理器中各个处理单元的硬件结构和功能不相同，每个处理单元具有自己独有的内存空间。因此，对于非对称型多

核处理器，需要多种并行计算模型进行编程。

二、共享内存和分布式内存模式下的并行计算模型

在多核处理器中，有共享内存和分布式内存模式两种并行计算模型。

共享内存模式下，多个处理单元可以共享同一块内存。共享内存模式是多核处理器中最常见的并行计算模式，例如OpenMP就是基于共享内存模式的并行编程语言。

分布式内存模式下，不同的处理单元拥有自己的内存空间，需要使用显式的消息传递机制进行通信。MPI就是基于分布式内存模式的并行编程语言。

三、Parallel编程语言和CUDA并行编程模型

多核计算与并行程序设计

随着计算机技术的不断发展，多核处理器已经成为计算机系统中常见的组成部分。多核处理器具有多个处理核心，每个核心都可以并行处理不同的指令。并行计算技术的出现，提高了计算机系统的性能和效率。在多核计算的背景下，同时也引发了并行程序设计的需求和挑战。

多核计算的出现，为我们提供了更大的计算资源。通过将计算任务分配到不同的核心上，可以使程序并行执行，从而提高系统的运算速度。传统的串行程序在多核计算系统中并不能充分利用计算资源，需要通过并行程序设计来进行优化。

并行程序设计强调任务的分解和分配。首先，需要将程序分解成适合并行执行的子任务，然后将这些子任务分配到不同的处理核心上进行执行。在分解和分配的过程中，要考虑任务间的依赖关系和互斥访问问题。如果任务之间存在依赖关系，需要合理安排任务的执行顺序，保证依赖关系得到满足。同时，如果多个任务需要同时访问共享的资源，如内存或文件，需要采取合适的同步机制，以避免数据竞争和冲突。

并行程序设计的核心是任务分解和任务调度。任务分解是将程序分解成适合并行执行的子任务。子任务之间应该具有较小的计算量和较少的通信开销，以确保并行执行的效率。任务调度是将子任务分配到不同的处理核心上进行执行。任务调度的策略可以根据需求和优化的目标灵活选择，如负载均衡、最小化通信开销、最小化执行时间等。

并行程序设计中还需要解决通信和同步的问题。在多核计算系统中，不同核心之间需要进行数据共享和通信。通信的实现可以通过内存共享或消息传递来实现。在进行数据共享和通信时，需要涉及同步机制来保证数据的一致性和正确性。常用的同步机制有锁和信号量等。

C语言的多核编程与并行执行

概述

C语言是一种广泛使用的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序。在当

今计算机硬件技术的快速发展中，多核处理器已经成为主流。多核处理器具有

多个独立的CPU核心，可以同时执行多个任务。为了充分利用多核处理器的潜力，开发人员需要使用适当的技术和编程模型来进行多核编程和并行执行。本

文将介绍C语言中的多核编程和并行执行的基本概念和技术，并提供一些实例来帮助读者理解。

什么是多核编程和并行执行

多核编程是指在多核处理器上编写代码以利用多个CPU核心并行执行任务的过程。在单核处理器上，程序的执行是线性的，即一次只能执行一个指令。而在

多核处理器上，不同的CPU核心可以同时执行不同的代码片段，从而加快程序的执行速度。并行执行是指多个任务同时进行，每个任务在一个独立的线程中

执行。通过在不同的CPU核心上创建线程，可以实现多个任务的并行执行。

多核编程的挑战

虽然多核处理器有助于提高计算机系统的性能，但多核编程也带来了一些挑战。以下是一些常见的挑战：

数据共享和同步

在多核编程中，多个线程可以同时访问和修改共享的数据。这可能导致数据竞

争和不一致的结果。为了解决这个问题，开发人员需要使用同步机制来确保线

程之间的正确协同工作，例如使用互斥锁、条件变量等。

负载平衡

在多核处理器上，任务的负载应该平衡在不同的CPU核心上。如果负载不平衡，某些核心可能一直处于空闲状态，而其他核心却忙于处理更多的任务。开发人

员需要设计和实现合适的调度算法来平衡任务的负载。

可扩展性

多核编程要求程序能够有效地扩展到多个CPU核心上。如果程序的设计和实现不具备可扩展性，增加CPU核心的数量可能无法提高性能。开发人员需要使用可扩展的算法和数据结构来实现可扩展的程序。

并行算法与并行计算：利用多核处理器提升性能

并行算法与并行计算：利用多核处理器提升

性能

随着计算机硬件性能的不断提升，多核处理器已经成为主流。并行算法和并行计算正因此变得日益重要，它们可以充分发挥多核处理器的性能，提升计算效率。

本文将介绍并行算法与并行计算的概念、基本原理、应用领域以及发展趋势，以及多核处理器对并行计算的影响。

一、并行算法与并行计算概念

1.1并行算法

并行算法是指能够并行执行的计算机算法。与串行算法相比，它可以充分利用硬件的并行性能，提高计算速度。并行算法可以分为数据并行和任务并行两种方式。

数据并行是指将数据分成多个部分，分配给不同的处理器进行并行计算。例如，对一个大型矩阵进行相乘运算时，可以将矩阵分成多个小块，然后分配给不同的处理器并行计算。

任务并行是指将计算任务分成多个子任务，分配给不同的处理器并行执行。例如，对一个复杂的任务进行分解，然后分配给多个处理器同时计算，最后将结果合并得到最终的结果。

1.2并行计算

并行计算是指利用多个处理器同时执行计算任务，以提高计算效率的计算模式。它可以通过多核处理器、多处理器集群、GPU等硬件实现。并行计算可以分为共享内存并行和分布式并行两种模式。

共享内存并行是指多个处理器共享同一块内存，通过并行的方式访问内存中的数据，从而实现并行计算。例如，多核处理器就是一种典型的共享内存并行的硬件架构。

分布式并行是指多个处理器分布在不同的计算节点上，通过网络进行通信和协作，实现并行计算。例如，计算节点可以是多台计算机组成的集群，每台计算机上运行一个或多个处理器。

二、并行算法与并行计算的基本原理

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<windows.h>

#include<process.h>

#include<iostream>

#include<fstream>

using namespace std;

void ThreadFunc1(PVOID param)

{

while(1)

{

Sleep(1000);

cout<<"This is ThreadFunc1"<<endl;

}

void ThreadFunc2(PVOID param)

{

while(1)

{

Sleep(1000);

cout<<"This is ThreadFunc2"<<endl;

}

int main()

{

int i=0;

_beginthread(ThreadFunc1,0,NULL);

_beginthread(ThreadFunc2,0,NULL);

Sleep(3000);

cout<<"end"<<endl;

return 0;

}

实验二

// exa2.cpp : Defines the entry point for the console application. //

#include"stdafx.h"

多核编程实验报告1

实验一：Windows*Threads多线程编程模块一：基础练习

1. 编译执行，输出结果：

(1)

简答与思考：

修改后的HelloThreads的代码：

1// HelloThreads.cpp : 定¡§义°?控?制?台¬¡§应®|用®?程¨¬序¨°的Ì?入¨?口¨²点Ì?。¡ê

3#include"stdafx.h"

4#include<windows.h>

5const int numThreads = 4;

6DWORD WINAPI helloFunc(LPVOID pArg)

8int j = *(int *)pArg;

9printf("Hello Thread %d\n",j);

10return 0;

11}

12int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

13{

14 HANDLE hThread[numThreads];

15int tNum[4];

16for (int i = 0; i < numThreads; i++)

17 { tNum[i]=i;

18hThread[i] =

19CreateThread(NULL, 0, helloFunc, &tNum[i], 0, NULL );

20 }

21 WaitForMultipleObjects(numThreads, hThread, TRUE, INFINITE);

22return 0;

23}

运行结果图：

(2)

实验总结：

模块二：临界区实验

1.串行程序编译执行，Pi的值为：(截图)

(3) 2.改为并行程序编译执行，Pi的值为：(截图)

多核处理器的并行计算性能与能效研究

多核处理器在计算机科学领域中扮演着至关重要的角色。由于单核

处理器无法满足日益增长的计算需求，多核处理器的发展成为应对计

算密集型工作负载和实现并行计算的关键。在本文中，我们将探讨多

核处理器的并行计算性能和能效，并研究相关的技术和方法。

一、多核处理器的并行计算性能

多核处理器的并行计算性能是衡量其计算能力的重要指标。多核处

理器通过将任务分配给多个核心，并同时执行不同的指令来实现并行

计算。它能够显著提高计算速度和处理能力，从而加快任务完成时间。

提高多核处理器的并行计算性能有几种方法。首先，任务的并行化

是一种常见的方法。将任务分解为多个可独立执行的子任务，并将这

些子任务分配给不同的核心进行并行计算，可以显著提高整体计算速度。此外，合理地设计并行算法，优化计算和通信开销，也是提高并

行计算性能的关键因素。

并行计算性能的衡量标准之一是加速比。加速比指的是使用多核处

理器与使用单核处理器相比，完成同一任务所需的时间比例。加速比

越大，则表示多核处理器的并行计算性能越好。除了加速比，还有其

他指标用于衡量多核处理器的并行计算性能，如吞吐量和效率。

二、多核处理器的能效研究

能效是评估多核处理器性能的另一个重要指标。随着计算机技术的

快速发展，能源消耗已经成为关注的焦点。提高多核处理器的能效可

以减少能源消耗，降低运行成本，并对环境产生更小的影响。

提高多核处理器的能效有多种方法。首先，优化任务的调度算法可

以减少能源的浪费。通过动态调整任务的执行次序和核心的频率，可

以提高处理器的能效。此外，降低功耗、优化缓存和内存系统、使用

操作系统的多核与并行计算

随着计算机技术的不断发展，多核处理器已经成为现代计算机系统

中常见的硬件组件。多核技术使得计算机能够同时执行多个任务，大

大提高了计算机的性能和效率。在多核处理器的背后，操作系统起着

至关重要的作用，负责合理地管理和调度各个核心的任务，以实现高

效的并行计算。本文将探讨多核与并行计算背后的操作系统原理和技术。

一、多核处理器的发展与应用

多核处理器是指在一个处理器芯片上集成了多个独立的处理核心。

它能够处理更多的指令并行执行，从而提高计算机的整体性能。多核

处理器的发展主要有以下几个阶段：

1. 双核处理器：最早的多核处理器是双核处理器，它由两个独立的

处理核心组成，可以同时执行两个任务。

2. 四核处理器：随着计算机应用场景的扩大，处理器核心的数量也

不断增加。四核处理器可以同时执行四个任务，满足了更高的计算需求。

3. 八核处理器及以上：现在，八核处理器已经成为主流，甚至一些

高性能计算机使用的处理器核心数超过几十甚至上百个，形成了所谓

的“超级计算机”。

多核处理器的应用广泛，涉及到计算机科学、人工智能、大数据处

理等领域。例如，在科学研究中，多核处理器可以用来进行模拟计算、

数据分析和图像处理等；在云计算环境下，多核处理器可以提供更强大的计算能力，支持一系列应用的并行处理。

二、操作系统的并行计算技术

1. 进程与线程

在操作系统中，进程是指程序的一次执行过程，而线程是进程中的一个独立执行单元。多核处理器可以同时执行多个线程，实现并行计算。操作系统需要管理和调度这些线程，使得它们能够充分利用处理器核心的计算能力。