并行计算第三篇

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并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法

并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法并行计算是一种利用多个处理器或多个计算机同时执行多个计算任务的计算方法。

通过并行计算，我们可以将大规模的计算任务分解为多个小任务，并且在多个处理器或计算机上同时执行，以提高计算效率和加快计算速度。

在本文中，我们将介绍几种常见的并行计算技巧和方法来优化计算效率。

1.任务并行：任务并行是将一个大任务分解为多个小任务，并且同时在多个处理器或计算机上执行。

每个处理器或计算机负责执行一部分任务，然后将结果合并得到最终结果。

任务并行可以显著减少计算时间，尤其适用于大规模数据处理和复杂计算任务。

2.数据并行：数据并行是将大规模的数据分成多个小块，并且在多个处理器或计算机上同时对每个小块进行计算。

每个处理器或计算机负责处理一部分数据，并将计算结果合并得到最终结果。

数据并行可以加快计算速度，尤其适用于需要同时处理大量数据的任务，如图像处理和数据挖掘。

3.指令并行：指令并行是将一个计算任务分解为多个子任务，并且在多个处理器或计算机上同时执行。

每个处理器或计算机负责执行一部分指令，并将结果传递给下一个处理器或计算机继续执行。

指令并行可以提高计算效率，尤其适用于需要大量指令执行的任务，如矩阵运算和神经网络训练。

4.流水线并行：流水线并行是将一个计算任务分解为多个阶段，并且在多个处理器或计算机上同时执行不同的阶段。

每个处理器或计算机负责执行一个阶段，并将结果传递给下一个处理器或计算机继续执行下一个阶段。

流水线并行可以将计算任务分解为多个独立的部分，并在同时执行的情况下提高计算效率。

5.任务分解和调度：任务分解和调度是将一个大任务分解为多个小任务，并且将这些小任务分配给不同的处理器或计算机执行。

任务分解和调度可以根据任务的特性和处理器或计算机的性能自动选择最优的分解和调度策略，以提高计算效率和加快计算速度。

6.数据划分和通信：数据划分和通信是将大规模的数据划分为多个小块，并且在多个处理器或计算机之间进行数据交换和通信。

并行计算讲义

燕山大学课程讲义并行计算导论授课人：郭栋梁学时：32学时其中实验课：8学时三级项目：16学时第1章引言概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:（1）单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器，其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能，更加可行的方法是同时使用多个简单处理器，它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。

（2）观察结果显示，除非使用并行处理技术，一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度，可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。

能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。

此算法需要能够检测出变ja之间的依赖关系是否规则;而且不管这些依赖是否规则，此算法都能在保证程序正确性的前提下，通过将程序中的一些子任务并行化来加速程序的执行。

（3）提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发，这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。

（4）并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量，还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。

最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间，更依赖于处理器执行算法的效率。

而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。

（5）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。

（6）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。

本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。

硬件和软件是相互影响的，任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念，之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。

在编程并不需要了解目标计算机系统的具体细节，因为编译器会处理这些细节.但是在编程和调试时依旧沿用着在单一央处理器(CPU)上顺序处理的模式.从另一方面讲，为了实现并行算法，硬件和软件之间的相互联系需要比我们想象的更加密切。

并行计算习题答案

并行计算——结构.算法.编程陈国良（第3版）2.1 对于一颗K 级二叉树（根为0级，叶为k-1级），共有N=2^k-1个节点，当推广至m-元树时（即每个非叶节点有m 个子节点）时，试写出总节点数N 的表达式。

答：推广至M 元树时，k 级M 元树总结点数N 的表达式为：N=1+m 1+m 2+...+m （k-1）=(1-m k )*1/(1-m);4.11 一个在p 个处理器上运行的并行程序加速比是p-1，根据Amdahl 定律，串行分量为多少?答：p/(1+f(p-1))=p-1, f=1/(p-1)25.5假定开始时P i (1《i 《n)存有数据 d i ，所谓累加求和是指用∑=i j i d 1，来代替中的原始值d i ，算法5.3给出了在PRAM 模型上累加求和算法。

Input: di are kept in Pi, whereOutput: replaces di in processor PiBeginfor j=0 to logn-1 dofor i=2j +1 to n par-do(i) di= d i + d i –2j(ii) Pi=diend forend forEnd(1）试用n=8为例子，按照上述算法逐步计算出累加和。

(2）分析算法的时间复杂度。

6.333215413 33 8240 727.2（1）例:A={1,3,6,8,11,13} p=6;B={2,4,5,7,10,12,14} ,q=7p=3, q=3A={1,3,6*,8,11,13*}B={2,4,5*,7,10 ,12*,14},B’={2,4,5,6*,7,10 12,13*,14}A11={1,3} , A12={8,11} , A13={} B11={2,4,5} , B12={7,10 12} , B13={14} A11={1,3*} , A12={8,11*} ,B11={2,4*,5} , B12={7,10* , 12} ,B11’={2, 3* , 4,5} , B12’={7,10 , 11* , 12} ,A111={1},A112={} A121={8},A122={}B111={2},B112={4,5} B121={7,10 },B122={12}A111={1 *} A121={8 *}B111={2 *} B121={7,10 * }B111’={1 *,2 } B121’={7, 8 *,10 }A1111={}, A1112={} A1211={}, A1212={}B1111={}, B1111={} B1211={7}, A1212={}6.7（1）pat = abaababa(m = 8)WIT[1] = 0，WIT[2] = 1，w=1,j=2,s=2-1+1=2 pat[w] = a pat[s]=bWIT[3] = 2，w=1,j=3,s=3-1+1=3 pat[w] = pat[s]=aw=2,j=3,s=3-1+2=4 pat[w] = b pat[s]=aWIT[4] = 4 w=1,j=4,s=4-1+1=4 pat[w] = pat[s]=aw=2,j=4,s=4-1+2=5 pat[w] = pat[s]=bw=3,j=4,s=4-1+3=6 pat[w] = pat[s]=aw=4,j=4,s=4-1+4=7 pat[w] = a pat[s]=b 为非周期串6.8 (2)p=6,q=9j=q-p+1=9-6+1=4w=wit[j]=wit[4]=4T(q+w-1)=t(9+4-1)=b<>P(4)=awit[q]= wit[9]=w=4duel=p=6。

并行计算的算法与应用

并行计算的算法与应用随着计算机技术的发展和计算机硬件的不断更新，计算速度的提高已经成为一个重要的问题。

当然，计算机的计算速度已经远远超过了以前，但由于现在的任务越来越复杂，计算速度的提高仍然是必要的。

并行计算就是一种不错的解决方案。

并行计算是将一个计算任务拆分成多个子任务，然后在不同的处理器上同时运行，以减少计算时间。

并行计算的算法和应用也越来越多，本文将介绍其中的一些。

1. 并行排序算法排序算法是计算机科学中一个重要的算法。

并行排序算法是将一个排序任务分成多个子任务，在多个处理器上运行，以减少排序时间。

常见的并行排序算法有快速排序并行化，归并排序并行化等。

并行归并排序是一种常用的并行排序算法，其基本思想是将一个序列分解为多个部分，然后并行地对各个部分进行排序。

排序结束后，各个部分再合并成完整的序列。

并行归并排序可以大大提高排序的速度，因为它有效地利用了多处理器的优势。

2. 并行图形处理图形处理也是计算机科学中一个重要的领域。

并行图形处理可以大大提高图形的处理速度。

通常，图形中包含大量的图形处理任务，例如渲染和光照等。

这些任务都可以并行处理。

并行图形处理的核心算法是并行渲染和并行光照。

并行渲染将一个图像分解为多个部分，然后并行地渲染各个部分。

并行光照也是很有用的算法，它可以大大加快光照的计算速度。

这些算法可以用于许多行业，例如电影制作，游戏开发等。

3. 并行机器学习并行机器学习是机器学习中的重要领域之一。

机器学习是指计算机通过学习数据集来进行决策和预测的过程。

训练一个机器学习模型通常需要费时费力。

并行机器学习可以利用多处理器来加速这个过程。

因此，它可以大大加快机器学习算法的速度。

常见的并行机器学习算法包括并行支持向量机，并行神经网络等。

这些算法广泛应用于许多领域，例如自然语言处理，计算机视觉，金融预测等。

并行机器学习的应用是广泛的，但同时也面临着许多挑战，例如通信成本，数据同步等。

4. 并行计算的挑战虽然并行计算的应用非常广泛，但与之相应的挑战也非常显著。

并行计算基础研究并行计算的原理和应用

并行计算基础研究并行计算的原理和应用并行计算基础研究：并行计算的原理和应用并行计算是一种同时使用多个计算资源来解决问题的方法。

通过同时运行多个计算任务，并行计算能够大幅提高计算速度和效率，广泛应用于科学计算、数据处理、图像处理等领域。

本文将介绍并行计算的原理和应用。

一、并行计算的原理并行计算的原理基于同时处理多个任务的思想。

每个任务分解成多个子任务，并且这些子任务可以同时进行，从而加快整个计算过程。

并行计算的原理可以归纳为以下几个重要概念：1.任务分解：将一个任务划分为多个子任务，每个子任务分配给一个计算资源进行处理。

任务分解需要根据任务的特性和计算资源之间的关系来确定最佳划分方式。

2.数据分布：将任务所需的数据分布到不同的计算资源上。

数据分布需要考虑数据在计算过程中的访问模式和通信开销，以及计算资源之间的数据传输方式。

3.并行执行：每个计算资源独立处理分配给它的子任务，并将计算结果传递给其他计算资源。

并行执行需要确保子任务之间的协同工作和数据传输的正确性。

4.同步机制：为了确保各个计算资源之间的协调和数据一致性，需要引入同步机制。

同步机制包括互斥锁、信号量、条件变量等，用于控制并发执行的顺序和资源的访问。

二、并行计算的应用并行计算广泛应用于各个领域，特别是对于大规模计算和复杂问题的处理，具有重要的意义和价值。

以下是一些典型的应用领域：1.科学计算：并行计算在科学计算领域中发挥着重要作用，例如天体物理学、地震模拟、粒子物理学等。

并行计算能够降低计算成本，提高计算速度，从而推动科学研究的进展。

2.数据处理：随着大数据时代的到来，对于大规模数据的处理成为了一个挑战。

并行计算可以高效地处理大规模数据，例如数据挖掘、机器学习、图像处理等。

3.并行算法：并行计算对于算法的设计具有重要影响。

设计高效的并行算法可以充分利用计算资源，提高计算速度和效率。

例如并行排序算法、并行搜索算法等。

4.云计算和分布式系统：云计算和分布式系统是基于并行计算理念发展起来的。

并行计算第三部分

开发更简单易用的并行计算编程模型和工具，降低并行计算的门槛，提高开发效率。
并行计算技术的未来展望
更高效的数据处理能力
随着技术的进步，并行计算技术有望在处理大规模数据集时提供更高的性能和效率。
更智能的应用程序
结合人工智能技术，并行计算有望在更多领域发挥重要作用，如机器学习、大数据分析、科学计算等。
计算模型
并行计算有多种计算模型，如分布式计算、网格计算、集群计算等，每种模型都有其特定的应用场景和优势。
并行计算的优势
提高计算速度
通过将任务分解成多个子任务并分配给多个处理器同时处理，并行计算能够显著提高计算速度。
加速科学计算
在科学计算领域，并行计算被广泛应用于模拟复杂系统、解决大规模数学问题等方面，能够大大加速科学研究的进程。
降低成本
并行计算可以利用多台廉价计算机组成集群进行高性能计算，降低了高性能计算机的硬件成本和维护成本。
并行计算的应用领域
气象预报
并行计算在气象预报中被广泛应用于模拟大气、海洋等复杂系统的演变，提高了预报的准确性和时效性。
石油勘探
在石油勘探领域，并行计算被用于处理大规模的地震数据，帮助地质学家识别石油储藏的位置。
生物信息学
在生物信息学领域，并行计算被用于分析基因组、蛋白质组等大规模数据集，加速了生命科学研究进程。
02
并行计算的基本原理
并行计算模型
模型种类
介绍常见的并行计算模型，如SIMD模型、MIMD 模型、并行计算模型等。
模型特点
分析各种模型的优缺点，以及适用场景。
模型选择
根据实际应用需求，选择合适的并行计算模型。
03
并行计算的关键技术

微型计算机中运算器的主要功能是进行3篇

微型计算机中运算器的主要功能是进行第一篇：微型计算机中运算器的主要功能是进行算术和逻辑运算微型计算机是现代人们经常接触的计算机之一。

经常使用的微型计算机的架构主要由三个组成部分构成，分别为中央处理器（CPU）、内存和输入输出设备。

其中，中央处理器是微型计算机的核心部分，它由控制单元、运算器和寄存器等不同组成部分组成。

而运算器则是CPU的一个重要组成部分之一，主要功能是进行算术和逻辑运算。

算术运算是指对数值进行加、减、乘、除等运算，它是计算机中最基本的运算之一，也是微型计算机运算器最为常用的功能之一。

当计算机需要对两个或多个数值进行算术运算时，计算机会先将这些数值读入寄存器，然后根据指令对寄存器中的数值进行算术运算，再将运算结果存入指定的寄存器中。

除了算术运算之外，运算器还可以进行逻辑运算。

逻辑运算是指对逻辑值进行计算的一类运算。

逻辑值有两种取值，即真和假。

而逻辑运算器主要针对这两种逻辑值进行逻辑运算，包括与、或、非、异或等运算。

逻辑运算器的主要功能是将逻辑运算结果保存在一个特殊的寄存器中，供后续程序使用。

除此之外，微型计算机的运算器还可以完成一些比较和移位等特殊运算，例如比较两个数的大小、判断一个数的正负号、移位、旋转等，以及在一些特殊的场合下，还可以进行复杂的运算，例如求平方根、对数、三角函数等。

综上所述，微型计算机中运算器的主要功能是进行算术和逻辑运算，包括加、减、乘、除、与、或、非等基本运算，以及比较、移位等特殊运算。

运算器是计算机系统中最核心、最重要的部分之一，其运算能力的优劣直接影响到整个计算机系统的性能。

第二篇：运算器对计算机性能的影响微型计算机中运算器是整个计算机系统中最为核心的部分之一，它的运算能力的优劣对计算机的性能有着直接的影响。

下面对运算器对计算机性能的影响进行详细阐述。

首先，运算器的速度直接影响到计算机的执行速度。

运算器的运算速度越快，计算机的执行速度就越快。

因为每一个指令的执行都至少需要一次运算器的参与，在大批量运算的情况下，运算器的运算速度对整个计算机的执行速度起着至关重要的作用。

并行计算方案

并行计算方案第1篇并行计算方案一、背景随着大数据时代的到来，计算任务呈现出数据量大、计算复杂度高等特点，对计算性能和效率提出了更高的要求。

为满足日益增长的计算需求，本方案提出一种基于并行计算的解决方案，旨在提高计算速度和资源利用率，降低计算成本。

二、目标1. 提高计算速度，缩短计算任务完成时间。

2. 提高资源利用率，降低计算成本。

3. 保障计算任务的可靠性和安全性。

4. 易于扩展，满足不断增长的计算需求。

三、方案设计1. 总体架构本方案采用分布式并行计算架构，将计算任务划分为多个子任务，分配给不同的计算节点进行处理。

各节点之间通过高速网络连接，实现数据传输和同步。

2. 计算节点（1）节点配置：计算节点采用高性能服务器，配置多核CPU、大容量内存和高速硬盘，以满足不同类型计算任务的需求。

（2）节点部署：根据计算任务的特点，合理配置节点数量，实现计算资源的合理分配和优化。

3. 并行算法（1）任务划分：根据计算任务的特点，采用合适的任务划分策略，将任务划分为多个相互独立的子任务。

（2）负载均衡：通过动态负载均衡算法，确保各节点计算负载均衡，提高资源利用率。

（3）同步机制：采用分布式锁、消息队列等技术，实现各节点之间的数据同步和通信。

4. 数据存储与管理（1）数据存储：采用分布式文件系统，实现数据的高效存储和读取。

（2）数据管理：建立数据索引，提高数据检索速度；采用数据压缩和去重技术，降低存储成本。

5. 安全与可靠性（1）数据安全：采用加密技术，保证数据传输和存储的安全性。

（2）计算安全：通过安全策略和监控机制，防止恶意攻击和计算任务篡改。

（3）容错机制：采用冗余计算和故障转移策略，确保计算任务的可靠性和稳定性。

四、实施步骤1. 需求分析：深入了解计算任务的特点，明确并行计算的需求。

2. 系统设计：根据需求分析，设计并行计算系统架构，确定计算节点配置和并行算法。

3. 系统开发：采用成熟的技术和框架，开发并行计算系统。

计算机编程并行计算基础知识了解并行计算的概念和并行算法

计算机编程并行计算基础知识了解并行计算的概念和并行算法计算机编程并行计算基础知识：了解并行计算的概念和并行算法计算机编程是一个广泛而深入的领域，而并行计算是其中一个重要的概念。

在本文中，我们将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的概念和并行算法。

一、并行计算的概念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。

与之相反的是串行计算，即在单个处理器或计算机上依次执行计算任务。

并行计算可以提高计算速度和效率，特别适用于处理大规模的数据和复杂的计算任务。

并行计算的主要优点包括：1. 提高计算速度：通过同时执行多个计算任务，可以大大缩短计算时间。

2. 提高计算效率：通过充分利用多个处理器或计算机的计算资源，可以更有效地完成计算任务。

3. 处理大规模数据：并行计算可以处理大规模的数据集，例如在科学研究、数据挖掘和机器学习等领域中。

二、并行算法并行算法是一种针对并行计算环境设计的算法，旨在充分利用多个处理器或计算机的计算能力。

并行算法可以分为两种类型：数据并行和任务并行。

1. 数据并行：数据并行是指将数据划分为多个部分，在多个处理器或计算机上同时进行计算。

每个处理器独立计算自己的数据，并通过通信来共享必要的结果。

数据并行常用于矩阵乘法、图像处理和模拟等领域。

2. 任务并行：任务并行是指将计算任务划分为多个子任务，在多个处理器或计算机上同时进行计算。

每个处理器独立执行自己的子任务，并通过通信来协调和共享计算结果。

任务并行常用于解决复杂的问题，如搜索、优化和排序等。

并行算法的设计要考虑以下几个方面：1. 任务划分：将计算任务划分为适当的子任务，以利用并行计算环境的处理能力。

2. 数据通信：在并行计算过程中，不同处理器之间需要及时交换和共享计算结果。

3. 数据同步：在并行计算过程中，确保不同处理器之间的计算步骤能够同步进行，避免数据冲突和错误的计算结果。

三、并行计算的应用并行计算在各个领域都有广泛的应用。

并行计算：算法、架构、网络、性能评估

并行计算：算法、架构、网络、性能评估文章来自《并行计算：结构、算法、编程》，内容覆盖并行计算与并行计算机结构模型、并行计算机系统互连与基本通信操作、典型并行计算机系统介绍，以及并行计算性能评测，由于篇幅所限，以下为部分内容。

第一章并行计算与并行计算机结构模型1.1 计算与计算机科学1.2 单处理机与指令级并行1.3 多核处理器与线程级并行1.4 并行计算机体系结构1.4.1 并行计算机结构模型1.4.2 并行计算机访存模型1.4.3 Intel和AMD多核CPU架构第二章并行计算机系统互连与基本通信操作2.1 并行计算机互连网络2.1.1 系统互连2.1.2 静态互连网络2.1.3 动态互连网络2.1.4 标准互连网络2.2 选路方法与开关技术2.3 单一信包一到一传输2.4 一到多播送2.5 多到多播送第三章典型并行计算机系统介绍3.1 共享存储多处理机系统3.1.1 对称多处理机SMP结构特性3.2 分布存储多计算机系统3.2.1 大规模并行机MPP结构特性3.3 分布共享存储多计算机系统3.3.1 分布共享存储计算机系统特性3.4 机群系统3.4.1 大规模并行处理系统MPP机群SP23.4.2 工作站机群COW第四章并行计算性能评测4.1 并行机的一些基本性能指标4.2 加速比性能定律4.2.1 Amdahl定律4.2.2 Gustafson定律4.2.3 Sun和Ni定律4.3 可扩放性评测标准4.3.1 并行计算的可扩放性4.3.2 等效率度量标准4.3.3 等速度度量标准4.3.4 平均延迟度量标准1、超级计算的应用挑战2、超级计算机研究报告3、超算现状及报告4、高性能计算分析5、中国超算产业发展现状分析6、高性能计算现状和未来《基于GPU加速和高性能计算专题》1、超算现状及报告2、程序自动并行化与二进制翻译技术3、高性能计算分析4、面向众核系统的编译优化5、中国超算产业发展现状分析6、阿里云弹性高性能计算7、超级计算的应用挑战8、基于CPU GPU异构平台高性能计算9、基于RDMA的高性能分布式文件存储10、基于GPU矩阵离散元方法原理与实现免责申明：本号聚焦相关技术分享，内容观点不代表本号立场，可追溯内容均注明来源，发布文章若存在版权等问题，请留言联系删除，谢谢。

并行计算总结

并行计算总结近年来，随着科技的迅猛发展，计算机的速度日渐提升，但是对于一些复杂的任务来说，单个计算机的计算能力往往难以满足需求。

为了提高计算效率，人们开始采用并行计算的方式。

并行计算是指将一个大任务分割成若干个子任务，然后在多个计算单元上同时进行计算，从而提高整体计算速度。

本文将对并行计算进行总结分析。

1. 并行计算的基本概念并行计算是指多个计算任务同时进行的计算模式。

传统的串行计算是一种按照顺序依次执行的计算方式，而并行计算则是将任务分割成多个子任务，通过多个计算单元同时进行计算。

并行计算可以大大缩短任务的完成时间，提高计算效率。

2. 并行计算的优势并行计算相比串行计算有许多优势。

首先，它能极大地提高计算速度，特别是对于那些需要进行大量计算的任务来说，可以大大缩短计算时间，提高工作效率。

其次，并行计算还能提高系统的稳定性和可靠性，因为计算任务可以在多个计算单元上并行进行，即使一个计算单元出现故障，其他计算单元仍然可以继续工作。

此外，并行计算还可以节省能源，因为多个计算单元可以共享计算资源，减少了不必要的能耗。

3. 并行计算的应用领域并行计算在许多领域都有广泛的应用。

在科学计算领域，例如天气预报、地震模拟等都需要进行大规模的数值计算，通过并行计算可以加速计算过程。

在图像处理领域，例如图像识别、图像分析等也需要高效的计算方法，通过并行计算可以提高处理速度。

此外，在机器学习、人工智能等领域，由于需要处理大量的数据和复杂的算法，也需要采用并行计算的方式来提高计算能力。

4. 并行计算的挑战和解决方案虽然并行计算有很多优势，但是也面临着一些挑战。

首先，任务的划分和调度是一个关键的问题，合理地将任务分割成子任务，并将其分配到不同的计算单元上进行计算是一项复杂的任务。

其次，并行计算还需要考虑数据的通信和同步问题，不同计算单元之间需要进行数据传输和同步，避免计算结果的错误。

此外，并行计算还需要考虑系统的负载均衡，即使分配任务给不同的计算单元，也要保证每个计算单元的计算负载相对均衡。

并行计算线性方程组的求解

Newton
nonlinear solver asymptotically
quadratic
Krylov
accelerator spectrally adaptive
Schwarz
preconditioner parallelizable
国家高性能计算中心（合肥）
24
第十章线性方程组的求解
10.1 三角形方程组的求解 10.2 三对角方程组的求解 10.3 稠密线性方程组的求解 10.4 稀疏线性方程组的求解
g1x1+h1x2
=b1
.
f2x1+g2x2+h2x3
=b2
.
f3x2 +g3x3+h3x4=b3
.
f4x3 +g4x4 =b4
.
可以分别得到
g1x1+h1x2 =b1
或
f2x1+g2x2 =b2
解得 x1,x2 或 x1, x2, x3 ③回代求解x
g1x1+h1x2
=b1
f2x1+g2x2+h2x3 =b2
17
无回代的高斯-约旦法
SIMD-CREW上的并行算法
(1)处理器: n2+n个处理器, 这些处理器排成n×(n+1)的矩阵,
处理器编号为Pik, i=1‾n, k=1‾n+1 (2)并行化分析
①消元的并行化: // O(n)
for j=1 to n-1, each Pik Par-do //第j次消元 Pij(i<>j): aij <— 0 Pik(i<>j, k=j+1‾n+1): aik <— aik-ajk(aij/ajj)

并行计算概述

• 如果从任一节点观看网络都一样，则称网络为对称的（Symmetry）
2024/2/9
15
第16页/共84页
静态互连网络与动态互连网络
• 静态互连网络：处理单元间有着固定连接的一类网络，在程序执行期间，这种点到点的链接保持不变；典型的静态网络有一维线性阵列、二维网孔、树连接、超立方网络、立方环、洗牌交换网、蝶形网络等
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第4页/共84页
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第5页/共84页
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第6页/共84页
并行计算
• 美国HPCC计划：高性能计算和通信，重大挑战性课题，3T性能
• 美国Petaflops研究项目：Pflop/s。 • 美国ASCI计划：加速战略计算创新，核武器数
值模拟。高性能
2024/2/9
2024/2/9
1
第2页/共84页
第一章并行计算机系统及结构模型
• 1.1 并行计算 • 1.1.1 并行计算与计算科学 • 1.1.2 当代科学与工程问题的计算需求
• 1.2 并行计算机系统互连 • 1.2.1 系统互连 • 1.2.2 静态互联网络 • 1.2.3 动态互连网络 • 1.2.4 标准互联网络
• SGI(Option Blue Mountain): 3Tflops,1998,MIPS10000
• IBM(Option White):
7Tflops,To p4,2001,Po wer3
• 日本Earth Simulator:
35Tflops,To p1,2002,VP
• Hewlett-Packard ASCI Q： 7Tflops ,Top2,3,2002, Alpha Ser ver

并行计算的基本概念3篇

并行计算的基本概念第一篇：并行计算基础概念并行计算是一种同时执行多个任务的方式，它主要通过将一个大任务分割成多个小任务，让多台计算机同时处理，从而提高处理速度。

在并行计算中，需要考虑的一些基础概念包括以下几个方面：1.并行算法并行算法是一种利用并行计算能力来解决复杂计算问题的算法。

与串行算法不同，它可以同时利用多个处理器的资源来完成计算任务。

在设计并行算法时需要考虑到多个处理器之间的通信、同步和负载平衡等问题，以确保算法的正确性和效率。

2.并行计算架构并行计算架构是指用于并行计算的硬件、软件和网络组成的系统结构。

并行计算架构包括计算节点、存储节点、网络和管理节点等部分。

在设计并行计算架构时需要考虑到处理器数量、存储容量、网络带宽和数据可靠性等问题，以保证并行计算系统的高性能和可靠性。

3.并行计算模型并行计算模型是一种用于描述并行计算机系统中多个处理器之间交互和协调的方式。

常见的并行计算模型包括共享内存模型、分布式内存模型和混合模型等。

在设计并行计算模型时需要考虑到处理器之间的通信和同步机制，以保证计算模型的正确性和高效性。

4.并行编程语言并行编程语言是一种用于开发并行计算程序的语言，常见的并行编程语言包括MPI、OpenMP、CUDA和OpenCL等。

在进行并行编程时需要考虑到多个处理器之间的通信和同步机制，以保证程序的正确性和高效性。

5.并行性能评估并行性能评估是一种用于测量并行计算性能的方法。

常用的并行性能评估指标包括并行加速比、效率和吞吐量等。

在进行并行性能评估时需要考虑到计算任务分配和通信机制等因素，以评估并行计算系统的高效性和可扩展性。

以上是并行计算中的一些基础概念，它们共同为实现并行计算提供技术支撑和理论基础。

在实践中，需要根据具体情况选择合适的并行算法、计算架构和编程语言等，同时进行系统性能评估和优化，以达到最佳性能和可靠性的目标。

第二篇：并行计算应用领域并行计算技术的应用已经渗透到许多科学计算、数据处理、图像处理、模拟仿真和人工智能等领域。

并行计算讲义

并行计算讲义燕山大学课程讲义并行计算导论授课人：郭栋梁学时：32学时其中实验课：8学时三级项目：16学时第1章引言1.1概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:（1）单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器，其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能，更加可行的方法是同时使用多个简单处理器，它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。

（2）观察结果显示，除非使用并行处理技术，一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度，可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。

能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。

（3）提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发，这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。

（4）并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量，还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。

最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间，更依赖于处理器执行算法的效率。

而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。

（5）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。

（6）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。

本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。

硬件和软件是相互影响的，任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念，之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.1.2自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。

并行算法讲义

中科院数学与系统科学研究院“并行计算” 课程讲义（草稿）”张林波计算数学与科学工程计算研究所科学与工程计算国家重点实验室2003 年1月29目录第一部分MPI消息传递编程第一章预备知识§1.1 高性能并行计算机系统简介§1.1.1 微处理器的存储结构§1.1.2 Cache 结构对程序性能的影响§1.1.3 共享内存SMP 型并行计算机§1.1.4 分布式内存MP P 型并行计算机§1.1.5 DSM 型并行计算机§1.1.6 SMP/D SM 机群§1.1.7 微机／1.4.作站机群§1.1.8 TOP500§1.2 并行编程模式§1.2.1 自动并行与手1.4.并行§1.2.2 0penMP§1.2.3 DSM 编程模式§1.2.4 高性能Fortran: HPF§1.2.5 消息传递并行编程模式§l.3 Unix 程序开发简介§l.3.1 Unix中常用的编译系统§1.3.2 实用1.4.具make§1.4 消息传递编程平台MPI§1.4.1 MPI 程序的编译与运行§1.4.2 利用MPICH 建立MPI 程序开发与调试环境第二章MPI 基础知识§2.1 下载MPI标准的PS 文档§2.2 一些名词与概念§2.3 编程模式§2.4 MPI 函数的一般形式§2.5 MPI 的原始数据类型§2.5.1 Fortran 77 原始数据类型§2.5.2 C 原始数据类型§2.6 MPI 的几个基本函数§2.6.1 初始化MPI 系统§2.6.2 检测MPI 系统是否已经初始化§2.6.3 得到通信器的进程数及进程在通信器中的序号§2.6.4 退出MPI 系统§2.6.5 异常终止MPI 程序的执行§2.6.6 查询处理器名称§2.6.7 莸取墙上时间及时钟精度§2.7 MPI 程序的基本结构§2.7.1 Fortran 77 程序§2.7.2 C 程序第三章点对点通信§3.1 标准阻塞型点对点通信函数§3.1.1 标准阻塞发送§3.1.2 阻塞接收§3.1.3 阻塞型消息传递实例§3.1.4 其它一些阻塞型消息传递函数§3.2 消息发送模式§3.2.1 阻塞型缓冲模式消息发送函数§3.3 阻塞型与非阻塞型函数§3.4 非阻塞型点对点通信函数§3.4.1 非阻塞发送§3.4.2 非阻塞接收§3.4.3 通信请求的完成与检测§3.4.4 通信请求的释放§3.5 消息探测与通信请求的取消§3.5.1 消息探测§3.5.2 通信请求的取消§3.6 点对点通信函数汇总§3.7 持久通信请求§3.7.1 创建持久消息发送请求§3.7.2 创建持久消息接收请求§3.7.3 开始基于持久通信请求的通信§3.7.4 持久通信请求的完成与释放第四章数据类型§4.1 与数据类型有关的一些定义§4.1.1 数据类型定义§4.1.2 数据类型的大小§4.1.3 数据类型的下界、上界与域§4.1.4 MPI_LB 和MPI_UB§4.1.5 数据类型查询函数§4.2 数据类型创建函数§4.2.1 MPI_Type_contiguous§4.2.2 MPI_Type_vector§4.2.3 MPI_Type_hvector§4.2.4 MPI_Type_indexed§4.2.5 MPI_Type_hindexed§4.2.6 MPI_Type_struct§4.2.7 地址函数MPI_Address§4.3 数据类型的使用§4.3.1 数据类型的提交§4.3.2 数据类型的释放§4.3.3 MPI_Get_elements§4.4 数据的打包与拆包§4.4.1 数据打包§4.4.2 数据拆包§4.4.3 得到打包后的数据大小§4.5 MPI l.l 中位移与数据大小的限制第五章聚含通信（Collective Communications）§5.1 障碍同步§5.2 广播§5.3 数据收集§5.3.1 收集相同长度数据块MPI_Gather§5.3.2 收集不同长度数据块MPI_Gatherv§5.3.3 全收集MPI_Allgather§5.3.4 不同长度数据块的全收集MPI_Allgatherv §5.4 数据散发§5.4.1 散发相同长度数据块MPI_Scatter§5.4.2 散发不同长度数据块MPI_Scatterv§5.5 全部进程对全部进程的数据散发收集§5.5.1 相同数据长度的全收集散发MPI_Alltoall§5.5.2 不同数据长度的全收集散发MPI_Alltoallv §5.6 归约§5.6.1 归约函数MPI_Reduce§5.6.2 全归约MPI_Allreduce§5.6.3 归约散发MPI_Reduce_scatter§5.6.4 前缀归约MPI_Scan§5.6.5 归约与前缀归约中用户自定义的运算§5.7 两个程序实例§5.7.1 π值计算§5.7.2 Jacobi 迭代求解二维Poisson 方程第六章进程组与通信器§6.1 基本概念§6.1.1 进程组§6.1.2 上下文（Context）§6.1.3 域内通信器（Intracommunicator）§6.1.4 域间通信器（Intercommunicator）§6.2 进程组操作函数§6.2.1 查询进程组大小和进程在组中的序号§6.2.2 两个进程组间进程序号的映射§6.2.3 比较两个进程组§6.2.4 进程组的创建与释放§6.3 域内通信器操作函数§6.3.1 比较两个通信器§6.3.2 通信器的创建与释放§6.4 通信器的附加属性（Caching）§6.5 域间通信器（Intercommunicator）§6.6 进程拓扑结构§6.6.1 迪卡尔拓扑结构§6.6.2 一般拓扑结构§6.6.3 底层支持函数第七章文件输入输出§7.1 基本术语§7.2 基本文件操作§7.2.1 打开MPI 文件§7.2.2 关闭MPI 文件§7.2.3 删除文件§7.2.4 设定文件长度§7.2.5 为文件预留空间§7.2.6 查询文件长度§7.3 查询文件参数§7.3.1 查询打开文件的进程组§7.3.2 查询文件访问模式§7.4 设定文件视窗§7.4.1 文件中的数据表示格式§7.4.2 可移植数据类型§7.4.3 查询数据类型相应于文件数据表示格式的域§7.5 文件读写操作§7.5.1 使用显式位移的阻塞型文件读写§7.5.2 使用独立文件指针的阻塞型文件读写§7.5.3 使用共享文件指针的阻塞型文件读写§7.5.4 非阻塞型文件读写函数§7.5.5 分裂型文件读写函数§7.6 文件指针操作§7.6.1 独立文件指针操作§7.6.2 共享文件指针操作§7.6.3 文件位移在文件中的绝对地址§7.7 不同进程对同一文件读写操作的相容性§7.7.1 设定文件访问的原子性§7.7.2 查询atomicity 的当前值§7.7.3 文件读写与存储设备间的同步§7.8 子数组数据类型创建函数本讲义仅供课程学员及其他感兴趣者个人参考用，尚处于逐步修改完善的过程中，许多内容代表的是作者的个人观点。

掌握编程技术中的并行计算方法

掌握编程技术中的并行计算方法在当今信息时代，计算机技术的发展日新月异。

并行计算作为一种重要的计算方法，已经成为了提高计算机性能的关键。

掌握并行计算方法，对于从事编程工作的人来说，是一项必备的技能。

一、并行计算的定义和意义并行计算是指在同一时间内，多个计算任务同时进行，以提高计算机的运算速度和效率。

与之相对的是串行计算，即一次只能执行一个任务。

并行计算的意义在于它能够加快计算速度，提高计算机的性能。

二、并行计算的基本原理并行计算的基本原理是将一个大问题分解成多个小问题，然后通过多个处理器同时处理这些小问题，最后将结果合并得到最终的解决方案。

这种分而治之的思想使得计算机能够同时处理多个任务，从而提高计算效率。

三、并行计算的分类并行计算可以分为两种类型：共享内存并行计算和分布式并行计算。

共享内存并行计算是指多个处理器共享同一块内存，它们之间可以直接读写内存中的数据。

这种方式适用于多线程编程，可以有效地提高程序的运行速度。

分布式并行计算是指多个处理器通过网络连接，彼此之间进行通信和协作。

每个处理器都有自己的独立内存，它们通过消息传递的方式进行通信。

这种方式适用于大规模的计算任务，可以将任务分配给不同的处理器进行并行计算。

四、并行计算的应用领域并行计算在各个领域都有广泛的应用。

在科学研究中，它可以用于模拟天气预报、分子动力学模拟等复杂计算。

在工程领域，它可以用于模拟飞行器的飞行、汽车的碰撞等。

在金融领域，它可以用于高频交易、风险管理等。

五、掌握并行计算的方法和技巧要掌握并行计算，首先需要了解并行计算的基本原理和分类。

其次，需要学习并行编程语言和工具，如OpenMP、MPI等。

此外，还需要了解并行算法和并行计算模型，如分治法、MapReduce等。

最重要的是，需要不断实践和积累经验，通过参与并行计算项目来提高自己的技能。

六、并行计算的挑战和未来发展虽然并行计算可以提高计算机的性能，但也面临着一些挑战。

首先是并行算法的设计和优化，需要考虑负载均衡、通信开销等问题。

并行计算在科学计算领域中的应用

并行计算在科学计算领域中的应用第一章：绪论并行计算是指同时利用多个计算单元完成同一任务的计算模式。

在科学计算领域中，由于许多问题的计算难度很大甚至是不可能用单个计算单元完成的，因此并行计算在该领域中应用广泛。

本文将从并行计算的基本概念讲起，逐步探讨并行计算在科学计算领域中的应用。

第二章：并行计算基础并行计算是大型计算机或者集群系统中的必备技术之一。

因此，学习并行计算需要深入了解计算机体系结构、操作系统、编程语言等方面的知识。

在并行计算中，CPU可以同时完成多个任务，而且各个任务之间的执行方式是异步的。

为了使并行计算更好地完成任务，需要把计算任务分成独立的子任务，每个子任务由一个独立的计算单元完成，指令流由调度器进行处理。

子任务完成后，将结果发送给主机处理单元进行汇总。

并行计算主机的寻址方式是采用共享内存的方式，而集群的寻址方式则采用分布式内存的方式。

第三章：并行计算在数值计算中的应用在数值计算中，有许多连续的计算任务，如求解微积分方程、线性代数方程式等。

这些任务一般需要大量的计算和存储。

如果采用串行计算，执行速度较慢，而且存在存储资源上的瓶颈。

应用并行计算技术，将这些连续的计算任务分解为若干个子任务，分配到不同的计算单元中执行，能并行处理大量的数据。

这样可以大大提高计算速度和数据处理的能力，也能更高效地利用计算机资源。

第四章：并行计算在模拟计算中的应用模拟计算是指采用物理模型，利用计算机进行仿真计算的技术。

在模拟计算中，需要对庞大的数据进行实时采集和存储，同时对这些数据进行处理、计算和分析。

采用并行计算技术，可以增加并行计算单元的数量，使模拟计算任务的完成速度大幅提高。

并行计算技术还可以提高数据处理的能力，支持实时采集并分析大量数据。

适当并行化可以极大提高仿真计算的精度和效率。

第五章：并行计算在机器学习中的应用机器学习是近年来发展非常迅速的人工智能技术，也是数据处理技术的重要分支。

在机器学习中，需要对庞大的数据进行分类、回归模拟等处理，而所用模型通常比较复杂。

并行算法综述范文

并行算法综述范文随着计算机技术的发展，对于处理大量数据和复杂计算任务的需求也越来越迫切。

为了提高计算机系统的性能，研究人员开始着手开发并行算法，利用多个处理单元同时进行计算，从而加快处理速度并提高系统的吞吐量。

本文将对并行算法进行综述，包括其定义、特点、应用领域以及不同类型的并行算法。

一、并行算法的定义和特点并行算法是指在多个处理单元上同时执行的算法。

与串行算法相比，它能够更快地完成任务，提高计算效率。

并行算法具有以下几个特点：1.高度并发性：并行算法能够同时执行多个任务，充分利用处理单元的计算能力，从而加快计算速度。

2.数据分布和通信：并行算法需要将数据分布到不同的处理单元上，并通过通信机制实现不同处理单元之间的数据交换和协同计算。

3.负载平衡：并行算法需要合理地将任务分配到各个处理单元上，以使得各个处理单元的计算负载相对平衡，避免出现因负载不平衡而导致的性能下降。

4.可扩展性：并行算法能够有效地应对计算规模的扩大，即增加更多的处理单元，以提高计算性能。

二、并行算法的应用领域并行算法广泛应用于以下几个领域：1.大规模数据处理：随着大数据时代的到来，对于海量数据的处理成为了一个重要的问题。

并行算法能够有效地提高大规模数据的处理速度，例如数据的排序、和分析等。

2.图像和图形处理：图像和图形处理通常需要进行大量的计算和变换操作。

并行算法可以利用多个处理单元同时进行并行计算，提高图像和图形处理的效率和质量。

3.仿真和建模：在科学研究和工业领域中，常常需要进行复杂的仿真和建模工作。

并行算法可以加快仿真和建模的速度，提高系统的准确性和稳定性。

4.优化和决策问题：优化和决策问题需要对大规模的空间进行探索和分析。

并行算法能够通过并行计算来加速过程，提高优化和决策的效率。

三、不同类型的并行算法根据任务的性质和并行计算的方式，可以将并行算法分为以下几种类型：1.数据并行算法：数据并行算法将数据分成多个子集，在不同的处理单元上进行并行计算。

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并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法

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并行计算线性方程组的求解