并行计算技术综述_王磊

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云计算中的并行计算技术分析

云计算中的并行计算技术分析在当今数字化时代，云计算已成为信息技术领域的关键支柱，为企业和个人提供了强大的计算能力和数据存储服务。

而在云计算的众多核心技术中，并行计算技术无疑是其中的关键之一。

并行计算技术，简单来说，就是将一个大型的计算任务分解成多个较小的子任务，并同时在多个计算资源上进行处理，从而大幅缩短计算时间，提高计算效率。

在云计算环境中，并行计算技术的应用使得处理海量数据和复杂计算任务变得更加高效和可行。

云计算中的并行计算技术之所以能够发挥巨大作用，主要得益于其强大的分布式架构。

云计算平台通常由大量的服务器和存储设备组成，这些资源通过网络连接在一起，形成一个庞大的计算资源池。

当有并行计算任务提交时，云计算系统能够根据任务的需求，自动分配和调度计算资源，确保每个子任务都能得到及时处理。

为了实现高效的并行计算，任务分解是至关重要的一步。

这需要对计算任务进行深入的分析和理解，找出其中可以并行执行的部分，并将其合理地划分成多个子任务。

例如，在图像处理中，可以将一张大图片分成多个小块，然后在不同的计算节点上同时对这些小块进行处理。

数据分布也是并行计算中的一个关键问题。

在云计算环境中，数据可能分布在不同的服务器和存储设备上。

为了确保并行计算的高效进行，需要合理地安排数据的存储和访问方式，使得计算节点在执行子任务时能够快速获取所需的数据，减少数据传输的时间和开销。

在并行计算中，同步和通信机制也起着重要的作用。

由于多个子任务是同时进行计算的，因此需要确保它们之间能够正确地进行同步和协调，以保证计算结果的正确性。

同时，子任务之间可能需要进行数据交换和通信，这就需要高效的通信机制来支持，以避免通信成为并行计算的性能瓶颈。

云计算中的并行计算技术在许多领域都有着广泛的应用。

在科学计算领域，例如天气预报、地震模拟等，需要处理大量的复杂数据和进行高精度的计算，并行计算技术能够大大缩短计算时间，提高预测的准确性。

在大数据处理方面，并行计算技术可以快速地对海量数据进行分析和挖掘，帮助企业获取有价值的信息。

MCNP程序并行计算性能分析

MCNP程序并行计算性能分析第26卷2006定第4期12月核科学与工程ChineseJournalofNuclearScienceandEngineeringV o1.26NO.4Dec.2006MCNP程序并行计算性能分析磊,王侃,余纲林(清华大学工程物理系,北京100084)摘要:并行计算可以有效地减少MCNP程序的计算时间.利用MPI消息传递软件,可以在安装Win—dows操作系统的PC集群上实现MCNP5的并行计算.MCNP程序的并行计算性能与所计算问题的类型,复杂程度及参数设置等因素有关,对此进行了分析并提出了改善MCNP程序并行计算性能的措施.关键词:MCNP;并行计算中图分类号:TL32文献标识码:A文章编号:0258—0918(2006)04—0301—06 AnalysisofparallelcomputingperformanceofthecodeMCNPW ANGLei.W ANGKan,YUGang—lin (DepartmentofEngineeringPhysics,TsinghuaUniversity,t3eijing100084,China) Abstract:ParallelcomputingcanreducetherunningtimeofthecodeMCNPeffectively. WiththeMPImessagetransmittingsoftware,MCNP5canachieveitsparallelcompu—tingonPCclusterwithWindowsoperatingsystem.Parallelcomputingperformanceof MCNPisinfluencedbyfactorssuchasthetype,thecomplexitylevelandtheparameterconfigurationofthecomputingproblem.Thispaperanalyzestheparallelcomputingper—formanceofMCNPregardingwithtl~esefactorsandgivesmeasurestOimprovetheMC—NPparallelcomputingperformance.Keywords:MCNP;parallelcomputingMCNP(MonteCarloNeutronandPhotonTransportCode)是美国LosAlamos国家实验室编制的一个通用的多功能蒙特卡罗程序口],可用于计算中子,光子,中子一光子耦合以及光子一电子耦合的输运问题,也可以计算临界系统(包括次临界及超临界)的本征值问题,适用于核科学与工程方面的多种问题.通常使用收稿日期:2006—04—24;修回日期:2006—05—31作者简介:王磊(1981一),男,清华大学工程物理系硕士研究生MCNP程序时,为了得到具有一定精度的解,所需计算量巨大,会耗用很长的计算时间,因此有必要实现MCNP程序的并行计算来减少计算时间.本文的并行计算平台是用实验室的4台装有WindowsXP操作系统的PC与实验室的局域网通过MPI消息传递软件搭建的PC集群3O1王系统,这种并计算平台成本低而且使用灵活,便于扩展加入更多的PC.本文中的PC配置为:Intel(R)Celeron(R)CPU2.13GHz,内存256MB,硬盘4OGB.PC通过100Mbps网卡,10Mbps/100Mbps快速以太网交换机构成的局域网相连.使用的MPI消息传递软件是mpich.nt.1.2.5, 可以免费从网址http://www—unix.mCS.an1. gov/mpi下载[2].本文使用的MCNP程序的版本是MCNP5.1并行计算性能的分析方法加速比是衡量并行计算性能的重要指标.加速比是按下面公式计算的S(N)一T1/TN式中,N指参与并行计算的CPU数目(本文中的并行计算节点使用的是单CPU的PC,每个CPU上运行一个进程);T指一个CPU计算所用的时间;T指N个CPU并行计算所用的计算时间;S(N)指加速比.一个程序一般既含有并行部分,又含有无法并行化的串行部分,并不是所用的部分都能并行计算.所以使用台PC并行计算所达到的加速比只能接近,而不会达到.根据加速比的计算公式可以得出表1(表中P代表程序中的并行计算部分在整个程序中所占的比重, N表示参与并行计算的CPU或PC的数目). 因此,可以通过分析一个程序并行计算的加速比,来确定其并行化程度的高低以及并行计算性能的优劣.表1加速比与可并行计算量占整个程序计算量比重的关系Table1Speedupestimatoraccordingto parallelprocessablecomputationratio ofthewholecomputationamount户/N1.6O2.293.O83.483.88302采用PC集群系统进行并行计算,该平台上的并行计算通过把程序中可并行的部分分给参与并行计算的PC,即把任务由一台PC完成变为交由多台PC完成,以此减少单台PC处理的任务量,缩短计算时间来实现的.分配任务的PC称为主节点,主节点上的进程称为主进程,其余的PC称为从节点,其上面是从进程.从节点必须与主节点进行通信才能得到主节点分配的任务并把计算结果反馈给主节点.这样程序的执行便分为计算与通信两部分,其中计算部分又包括可并行化与不可并行化两部分. 由此整个并行计算的时间分为计算时间与通信时间,计算时间又分为不可并行的串行计算时间(主节点执行)与并行计算时间.通信量,通信时间在整个计算过程中的比重也是影响并行计算性能的重要因素.2算例及MCNP程序性能分析本文共5个算例,下面是对算例并行计算效果的分析.2.1算例1,2算例1,2是关于同一物理问题.如图1所示,它是一个带有镍包覆层的天然铀金属球口]. 天然铀金属球的半径为6.38493cm,镍包覆层的厚度为0.0127cm.天然铀中.U与.U的原子数份额为0.992745,0.007200;镍的原子密度为9.1322×10_.atoms/b-cm.图1算例1,2物理问题截面图Fig.1Sectionalviewofexample1,2'Sproblem算例1中,用KCODE卡作源描述卡,即临界源,金属球的球心设为该KCODE临界计算的初始源点;并用f4:n记数卡记录天然铀金属球(栅元1)与镍包覆层(栅元2)的平均中子通量.算例2中,用SDEF卡作源描述卡,用NPS历史截断卡终止计算.(本文表格的参数栏中:A×B,A表示KCODE中每次循环粒子数,B表示KCODE循环次数;数字,z表示NPS 历史截断卡中设置的模拟粒子数).算例1与算例2所计算的物理问题相同,所设定模拟的粒子总数相同(1000000个粒子),计算时间见表2.算例1的计算时间不但不随PC节点数增加而减少,反而增加;而算例2的计算时间随着PC节点数的增加明显减少. 算例1与算例2的加速比也差异显着,见表3, 算例2的并行效果明显好于算例1.这主要是由并行计算中计算量与通信量的比例不同有关.算例1与算例2的唯一区别在于源描述卡不同,算例1使用的是KCODE卡,由此可以把MCNP程序计算的问题分为KCODE问题与非KCODE问题.KCODE问题与非KCODE问题的区别在于KCODE问题要通过多次迭代来求K,并且每次迭代都包括主进程分配任务给从进程,从进程反馈计算结果给主进程计算求出此次迭代的K,即KCODE问题的通信量比重大于非KCODE问题.由于通信量随着PC台数的增加而增加,所以表2中算例1 的计算时间会随着PC台数的增加而增加.表2算例1,2的计算时间(单位:min)Table2Computingtimeofexample1,2(Unit:min)参数PC节点数12345ooo×200o.8333o.8333o.86671.08311oooo×1ooo.8o.7333o.7833o.9520ooo×50o.75o.75o.7o.883321oooooo1.417o.8167o.5667o.46672.2算例3,4算例3,4是关于同一物理问题.如图2所示,此问题是在一个底面半径为100Cm,高140 cm的石墨圆柱内沿其轴线每间隔20cm分布一个半径为5cm的球体.第一个球为天然铀金属球,其球心在距石墨圆柱下底面40cm处; 其余四个为水球,在天然铀金属球上方.表3算例1,2的加速比Table3S~edupofexample1,2图2算例3,4物理问题截面图Fig.2Sectionalviewofexample3,4'sproblem算例3中,用KCODE卡作源描述卡,天然铀金属球的球心设为该KCODE临界计算的初始源点;并用f4:n记数卡记录天然铀金属球(栅元1)与四个水球(栅元2～5)的平均中子通量.算例4与算例3的不同之处是,用SDEF卡作源描述卡(源粒子初始位置在距铀金属球球心沿圆柱轴线下方20cm处),用NPS历史截断卡终止计算.算例3与算例1一样属于KCODE问题,与算例1不同的是,其计算时间随着PC节点数增加显着减少,而且在用多个PC节点时,计算时间随着KCODE卡参数中的每次循环粒子数的增加而减少,见表4.表4中,算例4的计算时间表明,即使在模拟粒子数较少(如25000),即计算量较小,总的计算时间较短时, 303算例4仍有很好的并行效果,这证明了非KCODE问题的通信量要远小于KCODE问题的通信量.算例3与算例4的加速比更直观的表明其并行效果都很好,见表5.这是由于算例3的物理问题比算例1的复杂,算例3的计算量大于算例1的计算量,所以与算例1相比, 算例3的通信量在整个计算过程中的比重小, 其并行效果更好.算例3,维持模拟粒子总数1000000不变,增大每次循环的粒子数,相应减少循环次数.这样使得每次循环中每台PC节点计算量比重增大,通信次数因循环次数的减少而减少,从而在使用相同数目的PC节点并行计算时,算例3 的加速比随着每次循环中模拟粒子数的增加而增大,见表5.算例4是非KCODE问题,其加速比也随着模拟粒子数目的增加,即计算量比重的增加而增大.表4算例3,4的计算时间(单位:min)Table4Computingtimeofexample3.4(Unit:min) 2000×50011.922.813.575000×20011.942.873.723l0000×l00l1.962.9l3.7620000×5011.982.943.803042.3算例5算例5是关于一个不带毒板的轻水堆的小堆芯临界问题(文献[3124o页实验1).如图3所示,堆芯的燃料组件按4×4排列成矩形,每个燃料组件由(..U富集度为1.19,1.67,2.42)二氧化铀燃料棒排列成7×7的矩形组成,栅距为1.87452cm,组件边长为13.81252 cm,高度为365cm.活性区四周及下方有厚度为25.4cm的水反射层,活性区下方的水反射层高度为38Cm.整个堆芯的高度为403cm.算例5中活性区的水反射层高度为55.07cm. 图3算例5堆芯燃料组件结构截面图Fig.3Sectionalviewofbundle configurationforexample5算例5是一个比算例3更复杂的KCODE问题.表6显示,随着PC节点数的增加,算例5的计算时间显着减少.对比表7与表1,可以发现MCNP程序可并行化程度很高,整个程序的可并行率达95以上.然而MCNP程序的并行计算性能并不仅与可并行计算量占整个程序计算量的比重有关,还取决于包括计算中计算量与通信量的关系及计算问题本身一些参数的设置等因素.由于通信速度与网络配置等硬件因素有关,所以MCNP程序的并行性能也受网络状况等硬件条件的约束.表6算例5的计算时间(单位:min)Table6Computingtimeofexample5(Unit:min)表7算例5加速比Table7Speedupofexample52.4算例3,5结果分析算例3的计算结果如表8所示,在维持模拟粒子总数不变的情况下,改变KCODE卡中的每次循环的粒子数与循环次数等参数,对KCODE问题计算结果的精度影响很小.算例5的计算结果如表9所示,MCNP程序计算结果的精度取决于模拟粒子的总数,其精度随着模拟粒子总数的增加而提高.表8算例3计算结果Table8Computingresultsofexample3参数2000x5005000x20010000x10020000x50 表9算例5计算结果Table9Computingresultsofexample53改善并行计算性能的措施利用MCNP程序的首要目的是得到物理问题具备理想精度的结果,而并行计算只是用来减少计算所耗用时间,提高计算效率,因此改善MCNP程序并行计算性能的措施必须以保证所计算问题的精度为前提.一般,对于同一问题并行计算时间是随着所使用的PC节点数的增加而减少的,对于算例1那样的极其简单的问题,其计算时间本身不长,因此是没必要进行并行计算的,实际工程应用中也很少出现这种简单问题.由于通信量随着PC节点数增加而增大,加速比并不会随着PC节点数增加而一直增大下去l_5].对于某一具体问题使用多少台PC节点才能最大程度的提高计算效率取决问题本身的复杂程度.若要最大程度的提高并行计算效率,PC节点数应该随着计算问题的复杂程度的增大而增加.而对问题的复杂程度的判断取决于物理经验判断,难以量化,当然能利用的PC节点数也与实验室条件有关.MCNP程序并行计算的性能还与计算问题的参数有关,特别是对于使用KCODE卡作源描述卡的KCODE问题.然而计算精度也与计算问题的参数有关,这就出现了并行计算性能有可能与计算精度矛盾的问题.MCNP程序的计算精度是由计算所模拟粒子的总数决定的,总数越多,结果精度越高.对于非KCODE问题,计算所模拟的粒子总数越多,加速比越高(参见表5算例4),并行计算性能与计算精度对问题参数的要求是一致的.对于KCODE问题,提高精度有增加每次迭代模拟的粒子数与增加迭代次数两种方法.算例3的计算结果(见表6)表明,在计算模拟粒子总数一定的情况下,改变每次迭代模拟的粒子数与迭代次数对计算精度的影响不是很大.所以,对于KCODE问题可以通过增大每次迭代模拟的粒子数,减少迭代次数来改善MCNP程序的性能,不过迭代次数最好在100次以上,否则对于某些问题迭代次数过少有可能造成不收敛而得不到计算结果.3O54结论V要比ENDF/BⅥ略微节省时间.通过对本文5个算例的分析可以看出: MCNP程序具备很好的并行计算性能;利用MPI消息传递软件,可以在安装Windows操作系统的PC集群系统上有效的实现低成本的MCNP5的并行计算,减少计算所耗用的时间; 对于KCODE问题,增大每次迭代模拟的粒子数是提高该类型问题并行计算性能的有效措施;对于反应堆中的屏蔽问题,最好将其作为源问题求解,以取得更好的并行效果.尽管算例中没有给出,在实际计算过程中还发现当MC—NP程序的材料卡使用不同的中子截面数据库时,对计算时间也有影响,比如使用ENDF/B_ 306参考文献:[1]蒙特卡罗方法.清华大学讲义.[23都志辉.高性能并行编程技术一MPI并行程序设计l-M]. 北京:清华大学出版社,2001.[33SitaramanS,RahnemaF.CriticalityAnalysisofHeter—ogeneousLightWaterReactorC0nfigurati0ns[J].Nu—clearScienceandEngineering,1993,113:239—250.[43CharlesD.HarmonII,eta1.CriticalityCalculations withMCNP:APrimer[R].LosAlamosNationalLabo-ratory,1994.1-53NathanCarstens.BuildingflBeowulfClusterforMCNP Performance;ALowCostSolution[R].MITDepart—mentofNuclearEngineering,2003.。

并行计算-南京大学计算机科学与技术系

三大科学计算科学
计算科学、理论科学与实验科学计算物理、计算化学、计算生物等
5 2011/9/13
并行计算
科学与工程问题的需求需求类型
气象预报、油藏模拟、核武器数值模拟、航天器设计、基因测序等。计算密集、数据密集、网络密集。
美国HPCC计划：重大挑战性课题，3T性能美国Petaflops研究项目：Pflop/s。美国ASCI计划：核武器数值模拟。
2 2011/9/13
并行计算——结构•算法•编程
第三篇并行数值算法

第八章基本通信操作第九章稠密矩阵运算第十章线性方程组的求解第十一章快速傅里叶变换第十二章并行程序设计基础第十三章并行程序设计模型和共享存储系统编程第十四章分布存储系统并行编程第十五章并行程序设计环境与工具
并行计算
——结构•算法•编程主讲教师：谢磊
并行计算——结构•算法•编程
第一篇并行计算的基础源自第一章并行计算机系统及其结构模型第二章当代并行机系统：SMP、MPP和Cluster 第三章并行计算性能评测
第二篇并行算法的设计
第四章并行算法的设计基础第五章并行算法的一般设计方法第六章并行算法的基本设计技术第七章并行算法的一般设计过程
7 2011/9/13
高性能计算机
1981–1983 1983–1984 1984–1985 1985–1989 1989–1993 1993–1994 1994–1995 1995–2000 2000–2002 2002.6–2004 CDC Cyber 205 Cray X-MP/4 M-13 Cray-2/8 ETA10-G/8 Thinking Machines CM-5 Fujitsu Numerical Wind Tunnel II Intel ASCI Red IBM ASCI White NEC Earth Simulator 400 MFLOPS 941 MFLOPS 2.4 GFLOPS 3.9 GFLOPS 10.3 GFLOPS 37.5 GFLOPS 236 GFLOPS 2.15 TFLOPS 9.216 TFLOPS 35.86 TFLOPS (numerous sites worldwide) Los Alamos & Lawrence Livermore Nat. Laboratories, Battelle, Boeing Scientific Research Institute of Computer Complexes, Moscow, USSR Lawrence Livermore National Laboratory, California, USA Florida State University, Florida, USA Los Alamos National Laboratory, California, USA National Aerospace Lab, Japan Sandia National Laboratories, New Mexico, USA Lawrence Livermore National Laboratory, California, USA Yokohama Institute for Earth Sciences, Japan

一种基于分布式结构的雷达系统仿真引擎机制研究

真引擎相对封闭，不具有通用性和扩展性；）ｂ以国外仿真引擎（ＨＡＲＩ为基础开发的软件系统，如Ｌ／Ｔ）虽然具有较好的通用性和扩展性，但是应用和技术上受制于人，无法形成核心技术
和自主产权。
程、运行状态和组件构成，并通过仿真应用环境检验了其有效
Ｔｈｓｐｐｒｉｔｘｏｎｅｈａａｉｌｔｎｓｓｅｍｏｅｎｈｎｐｏｏｅｗｖｌｏｔｌｓｕｔｒｓｏｍｕａｉｎｅ — ｉａｅｒｌｅｐｕｄｄｔｅｒｄｒｓｆｓｙｍｕａｉｙｔｍｄｌｄｔｅｒｐｓｄｔｏｌｅｎｒｔｃｕｅｆｓｌｔｎｏａｅｃｏｒｉｏ
ｔｉｕｅｒｈｔｃｕｅｂｃｍｅｏｕｉｎｆｒｃｍｐｉａｅｙｔｍｉｌｔｎｒｔｄａｃｉｔｒｅｏｓａｓｌｔｏｏｌｔｄｓｓｅｓｍｕａｉ．ＳｕｙＯｈｎｉｅｍｅｈｎｓｆｄｓｉｕｅｔｂｅｏｃｏｔｄＵｔｅｅｇｎｃａｉｍｉｉｒｂｔｄａ－ｌｔｃｉｃｕｅｉｔｅｋｙｆｒｈｅｉｎｏｄｒｓｍｕａｉｎａｄｍｏｅｃｎｕｉｅｔｅｐｎａｄｉｒｖａａｉｌｔｎｅｃｅｃ．ｈｔｔｒＳｈｅｏｅｄｓｇｆａａｉｌｔｎｒｏｄｃｖｏｄｅｅｎｍｐｏｅｒｄｒｓｅｔｒｏｍｕａｉｆｉｎｙｏｉ
技术．
第１期
王
磊，：等一种基于分布式结构的雷达系统仿真引擎机制研究

并行计算与分布式存储技术在信息科学中的创新与实践

并行计算与分布式存储技术在信息科学中的创新与实践随着信息技术的不断发展，计算和存储需求呈现爆发式增长，传统的计算和存储系统已经无法满足日益增长的数据处理能力。

在这样的背景下，并行计算和分布式存储技术应运而生，成为信息科学领域的创新与实践的关键。

一、并行计算技术的创新与实践并行计算指的是将一个计算任务分解成多个子任务，并通过多个计算单元同时执行，以提高计算速度和处理能力。

并行计算技术的发展得益于计算机硬件和软件的进步，尤其是多核处理器和并行计算框架的广泛应用。

通过并行计算技术，我们能够更高效地完成各种复杂的计算任务，如图像处理、数据挖掘和模拟仿真等。

并行计算从单机到集群、从高性能计算到云计算，不断创新和实践。

例如，高性能计算领域使用的超级计算机基于并行计算技术，通过拥有大量计算节点和高速互连网络，实现对大规模计算任务的快速处理。

而云计算则通过虚拟化技术和分布式资源管理，将计算能力提供给用户，实现按需分配和弹性扩展。

二、分布式存储技术的创新与实践分布式存储是指将数据存储在多个节点上，以提高存储容量、可靠性和访问速度。

与传统的集中式存储相比，分布式存储具有更好的可扩展性和容错性。

分布式存储技术的创新主要体现在数据分布、副本管理和数据访问等方面。

数据分布是指将数据划分成多个部分，并分别存储在不同的节点上。

通过数据划分和分布，我们可以充分利用多节点的存储容量，以提高整体存储能力。

同时，数据的分布也可以保护数据免受单点故障的影响，增强数据的可靠性。

副本管理是指在分布式存储系统中管理数据的多个副本。

通过在不同的节点上存储多个副本，可以实现数据的冗余备份和故障恢复。

当某个节点发生故障时，系统可以使用其他副本快速替代，保障数据的可用性和持久性。

数据访问是指用户如何通过分布式存储系统访问和获取数据。

分布式存储系统通常提供统一的接口和协议，使用户可以透明地访问分布在不同节点上的数据。

同时，分布式存储系统也需要具备高效的路由和负载均衡机制，以提供快速的数据访问和响应。

并行计算综述范文

并行计算综述范文并行计算是一种同时执行多个计算任务的方法，通过同时进行多个计算任务，可以提高计算机的计算速度和系统的性能。

并行计算在今天的计算机科学和工程领域中扮演着非常重要的角色。

本文将对并行计算的定义、应用领域、并行计算的类型以及一些并行计算的挑战进行综述。

首先，我们来定义并行计算。

并行计算是指在多个处理器或计算机上同时执行多个计算任务的过程。

每个处理器或计算机可以独立地执行一个计算任务，这些任务可以是相互独立的，也可以是相互依赖的。

并行计算的目标是加快任务的执行速度，提供更高的计算性能和更好的系统性能。

并行计算可以应用于多个领域。

在科学研究领域，比如天文学、物理学和生物学，需要处理大量的数据和复杂的计算。

并行计算可以加速这些计算，提高科学家的研究效率。

在工程领域，比如航空航天和汽车制造，需要进行大规模的仿真和优化计算。

并行计算可以加速这些计算，提高产品设计的效率和质量。

在商业领域，比如金融和电子商务，需要处理大量的交易和数据分析。

并行计算可以加速这些计算，提供更快的交易处理和更好的决策支持。

并行计算可以分为几种不同的类型。

最常见的类型是任务并行和数据并行。

任务并行是指将一个计算任务分解成多个子任务，每个子任务由一个处理器或计算机执行。

这种类型的并行计算适用于解决大规模计算问题，每个子任务可以并行地执行，然后将结果合并得到最终的计算结果。

数据并行是指将一个数据集分成多个子数据集，每个子数据集由一个处理器或计算机处理。

这种类型的并行计算适用于对大规模数据进行分析和处理，每个子数据集可以并行地处理，然后将结果合并得到最终的数据分析结果。

并行计算面临着一些挑战。

首先是通信和同步的问题。

在并行计算中，处理器或计算机之间需要进行通信和同步操作，以便进行任务的协调和结果的合并。

由于通信和同步操作需要消耗时间和能量，这会降低并行计算的效率和性能。

其次是负载平衡的问题。

在并行计算中，各个处理器或计算机的计算任务可能不均衡，导致一些处理器或计算机的计算资源被浪费或过载。

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。

并行计算技术综述_王磊

文章编号：1009－2552（2012）10－0112－04中图分类号：TP301．6文献标识码：A并行计算技术综述王磊（陕西广播电视大学计算机与信息管理系，西安710119）摘要：针对目前并行计算技术发展现状，对并行计算技术进行了介绍。

分析比较目前常用的并行架构，常用的并行架构分为SMP(多处理系统)、NUMA(非统一内存存取)、MPP(巨型并行处理)及CLUSTER(集群)。

介绍了多种并行编程模型，如MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等模型，对它们进行了比较。

介绍了目前流行的并行计算技术、云计算技术、网格计算技术以及分布式计算技术，对它们目前所采用的技术手段、开发可行性、商业价值、开发效率以及市场应用前景都进行了详细介绍。

关键词：并行计算；云计算；网格计算；分布式计算Parallel computing technology reviewWANG Lei（Department of Computer and Information Management，Shanxi Radio and TV University，Xi’an710119，China）Abstract：This paper introduces parallel computing technology for current parallel computing technology development status．It analyses general parallel architecture，including SMP，NUMA，MPP and CLUSTERS，describes parallel programming models，including MPI，PVM，OpenMP，TBB and Cilk++ models，presents parallel computing technology，cloud computing technology，grid computing technology and distributed computing technology，describes their technology，development feasibility，commercial value，developing efficiency and market utilization prospects．Key words：parallel computing；cloud computing technology；grid computing；distributed computing0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着极大挑战。

基于MPI的MCNP程序的并行计算研究

使把庞大数目的随机试验交由计算机完成，巨大的计算量依然会需要很长的计算时间，因此有必要实现蒙特卡罗方法的并行计算来减少计算时间。由于巨型机价格昂贵，而许多高校等
科研单位相当多的ＰＣ机有很长的闲置时间，所以用闲置的ＰＣ机搭建并行计算平台，一是
为了保证ＰＣ问通畅的数据传输，用实使验室内部的高速局域网，１／０Ｍｂｓ速以０１０ｐ快
而该方法有着广泛的应用领域，特别是在核技术领域。但使用蒙特卡罗方法，了得到具Ｊ为有一定精度的近似解，需试验的次数很多，所即
以太网集线器连接实验室内的Ｐ，Ｃ使用内部
ｌＰ。每台作为节点（ｄ）ＰＮｏｅ的Ｃ统一配置为：Ｉｔｌｅｅｏ（ＣＵ．３ｎｅＣｌｒｎＲ）Ｐ２１ＧＨｚ２６０Ｍｂｓ０１０ｐ网卡。
软件环境为：作系统Ｍｉｏｏｔｗｉ— 操ｃｓｆｒｎｄｗｓＸｒｆｓｉｎｌｅｖｃａｋ，ｏＰＰｏｅｓａＳｒｉＰｃ２消息传递ｏｅ软件ｍｐｈｎ．１２５编译环境Ｍｉｏｏｔｉ．ｔ．．，ｃｃｓｆｒ．
ＦＯＲＴＰＮ７／／ＯＲＡＮ９／Ｒｕ７ＣＦＴＲ０Ｃ＋＋调用。
ＭＰＣ是一种重要的ＭＰ实现，ＩＨＩ由美国Ａｒ～
收稿日期：０６０—０２０—４２
ｇｎｅｏｎＮａｉｎ［Ｌｂｒｔｒ和ｔａｏａｏａｏｙ

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。

CAN

科技创新
２０１５年第３６期Ｉ科技创新与应用
ＣＡＮ总线Βιβλιοθήκη 船舶电力推进仿真系统中的应用探析
汪蓄
（天津海运职业学院，天津３００１４３）
摘要：现代船舶运动动力系统得到了良好发展，节能减排技术在现代有着较为普及的应用，船舶行业开始利用电力作为船舶的推进动力，文章把ＣＡＮ总线在船舶中的应用作为主要研究对象，并对其在船舶电力推进仿真系统的应用进行了相关分析，希望可以带来帮助。关键词：ＣＡＮ总线；船舶电力；推进仿真系统
现代电力推进仿真系统推进了船舶操作和监控环境的有效发电磁干扰性。展，ＣＡＮ总线在现代船舶电力推进仿真系统之中有着极其重要的意３．２软件设计义。在进行ＣＡＮ总线通信软件设计应该分为三个部分的设计，这１ＣＡＮ技术简介三个部分主要应该是节点初始化程序、报文接收程序和发送程序。所谓ＣＡＮ技术，也就是控制器局域网，可以对一定区域内进行在进行独立ＣＡＮ通信控制器的初始化过程中，需要注意在复实施监控并实现现行调整，从而用于设备的检测和控制。ＣＡＮ技术位模式下进行。在初始化工作中，首先应该设置工作方式，然后设置采用了简化的网络模型，建立在ＩＯＳ平台之上。接收滤波方式，包括对于屏蔽寄存器和接收数据的寄存器的设置，通过对各种计算方式进行了简化，这种方式很大程度上带来了通常想要进行ＣＡＮ通信控制器的正常工作，需要完善的初始设置ＣＡＮ技术的便利使用。因其结构较为简单，且具有较为灵活的通信才可以。方式，并改变了传统的编码方式，因此，如何合理的运用ＣＡＮ技术，在报文的接收程序和发送程序设计过程中，两者进行比较，报需要对于通信模块进行编制。文接收程序比发送程序更为复杂，因此，在进行接收报文的过程之ＣＡＮ技术通过对数据模块进行编程，可以帮助节点个数局限于中，对于一些错误情况需要进行有效处理，报文接收的方式为查询理论之中不受到限制，在现代的运算逻辑之中，主要的运算思维便方式和中断方式。对于一些要求实时性很强的系统而言，可以采用是通过二进制的计算来进行相关模拟进程，用在实际工作设计中，中断接收方式进行。对于发送程序而言，主要通过ＣＡＮ控制器进行可以定义数目庞大的相关数据模块，这种编程方式，使得通讯系统自动发送，ＣＡＮ通信控制器包含功能模块，接口管理逻辑、发送缓冲求同存异，也就是本来不同的节点可以接收到同样的数据。二进制器、接收缓冲器、验收滤波等，发送程序利用已经编写好的程序，将数目的计算非常适合现代快节奏的实时通信，其提供了ＣＲＣ校验发送程序进行有效编辑，然后按照特定方式进行合成，合成一帧报系统之中的错误处理功能，提升了数据通信的可靠程度。文，报文通过独立ＣＡＮ通信控制器发送到缓冲区之中，然后进行自２电力推进仿真系统结构动发送。现代电力推进仿真系统主要的组成部分便是其中央控制台，另在软件设计过程中应该注意虽然ＣＡＮ节点不可以接入系统之外还有船翼控制台以及一些现场控制箱。在具体的设计过程之中，中，但是物理线路是必须存在的。实际工作中，为了保证工作效果，主要应该设计三个工作站，在控制台上设置相应的计算机，其主要需要加入相应的匹配电阻，然后对所有节点进行接收测试，确保节工作便是数据的采集和分析、电源管理、数据综合监控等方面，同时点的正常工作后才可以正常接入网络之中，完成网络相关设计。应有一台计算机负责进行电力推进仿真系统的模拟。具体设计内容如下：（１）ＣＡＮ设计为多主方式工作，在网络当中在整个网络的设置过程之中，一般情况下主要分为两层，两层的任何节点均能够在任意时刻向网络上其他节点主动发送信息；之中有一层为远程通信网络，主要目的是为了保证有效的数据传（２）ＣＡＮ网络设置不同节点信息优先级，最高优先级可在１３４ｕｓ当输，主要负责各个计算机之间的通信。电力推进仿真计算机是整个中传输；（３）设计ＣＡＮ需采用非破坏性的总线仲裁技术，低优先级网络的中枢，即作为仿真管理，也作为网关进行有效工作。另外一层信息需要避让高优先级，节省总线冲突仲裁的时间；（４）设置ＣＡＮ是主要负责控制的网络，同时肩负着显示仪器和控制器之间交流的直接通信距离最高１０ｋｍ，可在速率５ｋｐｓ下传输，而要达到传输速功能。在具体的ＣＡＮ总线仪表组成之中，主要包括一些推进电机转率１Ｍｂｐｓ，则通信距离最远只能达到４０ｍ；（５）ＣＡＮ采用短帧结构，速表、角度表、电功率表、电机电压表、电机电流表、船速表等。这些受到干扰的概率相对较低，同时传输时间更短，检错效果更好。仪表共同组成了现代电力推进仿真系统的主要仪器，对于系统而４结束语言，转速控制器和角度控制器属于控制器，这些主要就是显示ＣＡＮＣＡＮ总线在船舶的电力推进系统之中的应用，特别是对以现代总线系统和操作系统，操作人员可以通过仪表进行相关数据的查电力资源作为动力进行船舶推动方面有着十分重要的促进作用，更询，然后对于工作之中出现的一些问题可以通过控制仪器进行有效值得进行大力推广。文章对于这方面的应用研究进行了设计分析，调整。希望可以帮助相关人员进行有效思考。３ＣＡＮ接口设计参考文献ＣＡＮ接口设计主要包括两个方面，包括相应的硬件和软件设【１】王磊，赵红，郭晨．并行计算在船舶电力推进系统动态仿真中的应计，这两部分的有效结合保证了ＣＡＮ接口发挥其应有的作用。因为用『Ｊ］．电气时代，２０１３，７：７８ — ８１．ＣＡＮ相关芯片在行业内部已经形成了较为统一的标准，具体的操作【２］张颖辉，王治国，张琳雅．控制设备ＣＡＮ总线传输的可靠性研究过程即使有点差异，但因为有统一的标准件，基于芯片的基本编程【Ｊ１．船电技术，２０１４，９：５５ — ５７

并行计算技术在人工智能中的应用

并行计算技术在人工智能中的应用第一章介绍人工智能是一种模拟人类智能的技术，以处理复杂问题和决策为主要目标。

它的核心是机器学习，机器学习是人工智能的一个分支，通过使用大量的数据来训练模型，以实现自动化分类、聚类、回归和预测等任务。

而并行计算技术则是多个处理器同时执行任务的过程，以加快计算速度。

本文将讨论并行计算技术在人工智能中的应用。

第二章并行计算技术的应用2.1 并行计算在深度学习中的应用深度学习是机器学习中最热门的分支，其核心是神经网络。

在深度学习中，大量的神经元和层数需要进行计算，以实现目标分类和预测。

并行计算技术可以同时运行多个神经元和层，以加快计算速度。

通过合理的并行计算技术，可以将计算时间缩短至数分钟以上。

2.2 并行计算在图像处理中的应用图像处理是人工智能中的另一个重要领域，其主要任务是图像分类和特征提取。

在图像分类中，需要对大量特征进行处理，以实现目标分类。

并行计算技术可以同时计算多个特征，从而加快分类速度。

在特征提取中，需要求解大量的线性方程组，以获得图像的特征。

并行计算技术可以同时求解多个方程组，从而加快特征提取速度。

2.3 并行计算在语音识别中的应用语音识别是人工智能中的一个重要领域，其主要任务是将人类语言转化为计算机可执行的命令。

在语音识别中，需要对大量的声学信号进行处理，以获得人类语言的含义。

并行计算技术可以同时对多个声学信号进行处理，从而加快语音识别速度。

第三章并行计算技术的优势3.1 提高计算速度并行计算技术可以同时执行多个任务，从而加快计算速度。

在人工智能中，需要对大量数据进行处理，这通常需要花费数小时或数天的时间。

通过并行计算技术，可以缩短计算时间至数分钟以上。

3.2 提高模型的复杂度人工智能的成功与否，往往取决于模型的复杂度。

在传统的计算机中，模型的复杂度往往受到限制，无法进行完整的训练。

而通过并行计算技术，可以利用多个处理器同时进行训练，从而提高模型的复杂度，获得更准确的预测结果。

物理计算中的并行计算与算法复杂度分析

物理计算中的并行计算与算法复杂度分析随着科技的不断进步，计算机在物理学研究中的应用越来越广泛。

物理计算涉及到大量的数据处理和复杂的计算任务，因此并行计算成为了物理计算中的重要技术之一。

本文将探讨物理计算中的并行计算以及算法复杂度分析的相关问题。

一、并行计算的概念与应用并行计算是指将一个大型计算任务分解成多个小任务，然后通过多个处理单元同时进行计算，以提高计算速度和效率的一种计算方式。

在物理计算中，由于涉及到大量的数据处理和复杂的计算任务，采用并行计算可以显著缩短计算时间，提高计算效率。

并行计算在物理计算中的应用非常广泛。

例如，在高能物理实验中，需要对海量的数据进行处理和分析，通过并行计算可以加快数据处理的速度，提高实验效率。

此外，在量子力学模拟和天体物理学研究等领域，也需要进行大规模的数值计算，采用并行计算可以大大缩短计算时间，加快研究进展。

二、并行计算的模型与算法在并行计算中，有两种常见的并行计算模型：共享内存模型和消息传递模型。

共享内存模型是指多个处理单元共享同一块内存空间，通过读写共享内存来进行通信和协调。

在共享内存模型中，可以使用多线程或多进程来实现并行计算。

多线程是指在同一进程中创建多个线程，每个线程独立执行任务；而多进程是指创建多个独立的进程，每个进程独立执行任务。

共享内存模型的优点是通信和协调相对简单，但由于多个处理单元共享同一块内存，可能会出现数据竞争和同步问题。

消息传递模型是指多个处理单元通过消息传递来进行通信和协调。

在消息传递模型中，每个处理单元拥有独立的内存空间，通过发送和接收消息来进行通信。

消息传递模型的优点是避免了数据竞争和同步问题，但相对而言通信和协调的开销较大。

在并行计算中，算法的设计和选择对于计算效率和性能至关重要。

算法复杂度分析是评估算法性能的一种方法。

算法复杂度分析主要涉及到时间复杂度和空间复杂度两个方面。

时间复杂度是指算法执行所需的时间，通常用大O记法表示。

王磊-Parallel-Banding-Algorithm及双向扫描算法

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Parallel Banding Algorithm（降维算法）
➢ 扩展到球面（陈伟锋等, 2011）
1. 将球面按经纬度格网离散到二维平面上； 2. 证明平面PBA的三个Fact在球面经纬格网中的正确性。
结论：实验证明，该算法能够准确地计算球面距离变换；
但由于这种球面参数化是不均匀的参数化，因而在赤道到两极存在着精度的变化；在未来的工作中可以研究新的球面参数化方法，使得在整个球面上具有更加一致的精度。
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双向扫描算法（距离变换算法）算法（距离变换算法）
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双向扫描算法（距离变换算法）
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双向扫描算法（距离变换算法）
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双向扫描算法（距离变换算法）
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双向扫描算法（距离变换算法）
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双向扫描算法（距离变换算法）
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双向扫描算法（距离变换算法）
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双向扫描算法（距离变换算法）
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双向扫描算法（距离变换算法）
第9层格网生成相应点数Voronoi图所用时间（ms）
种子点数本文算法归属算法
20 11656 3020
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Parallel Banding Algorithm（降维算法）
1. 找到格网（i,j）在第j行的最近种子点Sij；
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Parallel Banding Algorithm（降维算法）

BP算法的多核并行研究及其在枣无损检测的应用

BP算法的多核并行研究及其在枣无损检测的应用黄磊;王凡;吴素萍【摘要】为提高BP神经网络算法的训练速度,针对BP网络训练过程中层间数据传播,权值更新耗时大的问题进行深入分析.基于单机多核CPU系统环境,运用OpenMP并行技术,设计实现多核架构下基于OpenMP的BP并行算法.将该算法应用于基于高光谱图像技术的长枣糖度无损检测中,实验结果表明,与原串行算法相比,并行算法可以保证算法的相对误差较低,取得较好加速比,该算法在不同平台随着核数的增加,加速比也在增加,验证了其可行性、有效性和可扩展性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)009【总页数】5页(P2502-2506)【关键词】BP神经网络;OpenMP并行;多核;并行优化;无损检测【作者】黄磊;王凡;吴素萍【作者单位】宁夏大学数学计算机学院,宁夏银川750021;宁夏大学数学计算机学院,宁夏银川750021;宁夏大学数学计算机学院,宁夏银川750021【正文语种】中文【中图分类】TP302.7传统的BP训练算法[1-3]在网络的训练过程中都是基于串行的执行过程。

针对数据量较大的问题，传统的BP训练过程比较耗时，无法满足大数据应用的需求。

并行处理技术是提高BP网络训练速度的有效方法，目前有基于集群的BP并行方法[4]，但由于编写程序复杂且成本较高，不易推广应用。

还有利用特殊硬件加速[5-8]，例如GPU加速，这类加速技术普遍是利用GPU计算能力，将训练数据传到GPU端进行计算提高训练速度。

多核CPU加速是一个较热的并行研究领域[9-11]，本文对BP算法进行了介绍，分析其耗时部分，结合该算法特点，比较不同核数和不同样本的串并算法时间及效率，分析影响该并行算法加速比的原因，通过OpenMP技术优化了BP神经网络训练过程，实现了多核CPU并行加速。

BP算法可以对枣的糖度进行无损检测[12]，但时间效率不高，可以利用多核并行加速的方法提高效率，本文将并行BP算法应用于对枣的糖度进行无损检测中，并将该算法在台式机四核机器和六核机器上进行实验，都取得了较好的加速效果。

并行计算技术

并行计算技术随着科学技术的发展，计算机在各个领域的应用日益广泛，对计算机性能的需求也越来越高。

然而，传统的串行计算方式已经难以满足大规模计算和高效率计算的要求。

为了提高计算机处理速度和性能，人们开始研究并行计算技术。

并行计算技术旨在有效利用计算机系统中的多个计算资源，同时进行多个任务的计算。

相对于串行计算，它能够在较短的时间内处理更多的数据，加快计算速度，提高计算机的整体性能。

一种常见的并行计算技术是并行算法。

并行算法将一个大问题分解成许多小问题，每个小问题由不同的处理器同时计算。

通过将计算任务分配给不同的处理器，可以减少计算时间，提高计算效率。

并行算法在许多领域都有广泛的应用，如图像处理、数据挖掘和科学模拟等。

除了并行算法，还有一些其他的并行计算技术。

其中一种常见的技术是并行计算框架。

并行计算框架是一种分布式计算系统，它利用多台计算机进行计算任务的分发和处理。

每个计算机都承担一部分计算任务，并通过网络互相通信，共同完成整个计算过程。

这种并行计算技术可以将计算任务分散到不同的计算机上，提高计算效率，同时还具有高可扩展性和容错性。

另一种常见的并行计算技术是GPU并行计算。

GPU并行计算利用计算机的图形处理器（GPU）进行并行计算任务。

相比于传统的中央处理器（CPU），GPU具有更多的核心和更高的并行计算能力。

它可以同时运行大量的线程，并在每个线程中进行独立的计算操作。

这种并行计算技术在科学计算、深度学习和图形渲染等领域有着广泛的应用。

并行计算技术的发展离不开相关硬件和软件的支持。

为了实现并行计算，需要使用具有多处理器和并行计算能力的计算机系统。

此外，还需要针对并行计算进行优化的编程模型和工具。

常见的编程模型包括MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing），它们提供了一些并行计算的接口和函数库，方便开发者进行并行程序设计和实现。

基于属性相关分析的离群数据并行挖掘算法

基于属性相关分析的离群数据并行挖掘算法王磊;张继福【摘要】针对高维海量数据集中的局部离群数据,利用并行计算和属性相关性分析思想,给出了一种离群数据并行挖掘算法。

该算法首先由主节点分配属性相关分析任务,各个子节点并行查找数据集中的冗余属性,将其冗余属性传回主节点,并由主节点删除;其次,主节点分配搜索任务,各子节点采用微粒群算法,并行搜索局部离群子空间;再次,由主节点对局部离群子空间合并计算后,确定全局离群数据;最后,在MPICH2-1.0.3的并行计算环境下,采用恒星光谱数据作为数据集,实验结果验证了算法的正确性和有效性。

%For high-dimensional and large data set,an outlier parallel mining algorithm is presented by taking attribute relevance analysis.Firstly,main node distributes attribute relevance analysis task,then each sub-node finds out irrelevant attributes of data set in parallel,and these attributes are returned to the main node.The irrelevant attributes are removed by the main node.Secondly,the main node assigns search task,and each sub-node takes particle swarm optimization algorithm to search local outlier spaces in parallel.The main node works out the outlier spaces to establish the global outliers.In the end,the experimental results validate the accuracy and the effectiveness of the algorithm by using star spectrum data set in parallel computing environment.【期刊名称】《太原科技大学学报》【年(卷),期】2011(032)005【总页数】6页(P364-369)【关键词】数据挖掘;并行计算;局部离群数据;属性相关分析;冗余属性【作者】王磊;张继福【作者单位】太原科技大学计算机科学与技术学院,太原030024;太原科技大学计算机科学与技术学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】TP301离群数据(Outlier)就是明显偏离其他数据,不满足数据的一般模式或行为,与存在的其他数据不一致的数据[1]。