并行编程报告

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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。

华科并行实验报告

一、实验模块计算机科学与技术二、实验标题并行计算实验三、实验目的1. 了解并行计算的基本概念和原理；2. 掌握并行编程的基本方法；3. 通过实验加深对并行计算的理解。

四、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 并行计算平台：OpenMP五、实验步骤1. 准备实验环境首先，在计算机上安装OpenMP库，并配置环境变量。

2. 编写并行计算程序编写一个简单的并行计算程序，实现以下功能：（1）计算斐波那契数列的第n项；（2）计算素数的个数；（3）计算矩阵乘法。

以下为斐波那契数列的并行计算程序示例：```cpp#include <omp.h>#include <iostream>using namespace std;int main() {int n = 30;int fib[31] = {0};fib[0] = 0;fib[1] = 1;#pragma omp parallel forfor (int i = 2; i <= n; i++) {fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2];}cout << "斐波那契数列的第" << n << "项为：" << fib[n] << endl; return 0;}```3. 编译程序使用g++编译器编译程序，并添加OpenMP库支持。

```bashg++ -fopenmp -o fib fib.cpp```4. 运行程序在命令行中运行编译后的程序，观察结果。

5. 分析结果通过对比串行计算和并行计算的结果，分析并行计算的优势。

六、实验过程1. 准备实验环境，安装OpenMP库并配置环境变量；2. 编写并行计算程序，实现斐波那契数列的并行计算；3. 编译程序，并添加OpenMP库支持；4. 运行程序，观察结果；5. 分析结果，对比串行计算和并行计算的性能。

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。

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。

简单并行接口实验报告

简单并行接口实验报告班级：电信1001 姓名：张贵彬学号：201046830213实验一锁存器74LS273一、实验目的掌握简单并行接口的工作原理及使用方法。

二、实验内容1、按简单并行输出接口电路图连接线路(74LS273插通用插座，74LS32用实验台上的“或门”)。

74LS273为八D触发器，8个D输入端分别接数据总线D0～D7，8个Q输出端接LED显示电路L0～L7。

2、编程从键盘输入一个字符或数字，将其ASCⅡ码通过这个输出接口输出，根据8个发光二极管发光情况验证正确性。

三、编程提示上述并行输出接口的地址为2A8H，并行输入接口的地址为2A0H，通过上述并行接口电路输出数据需要3条指令：MOV AL,数据MOV DX,2A8HOUT DX,AL通过上述并行接口输入数据需要2条指令：MOV DX,2ADHIN AL,DX四、实验电路图五、实验流程图六、实验程序ls273 equ2a8hcode segmentassume cs:codestart:mov ah,2;回车符mov dl,0dhint21hmov ah,1;等待键盘输入int21hcmp al,27;判断是否为ESC键je exit ;若是则退出mov dx,ls273 ;若不是,从2A8H输出其ASCII码out dx,aljmp start ;转startexit: mov ah,4ch;返回int21hcode endsend start七、实验结果实验二数据缓冲器74LS244一、实验目的掌握简单并行接口的工作原理及使用方法。

二、实验内容1、按下面图2-2简单并行输入接口电路图连接电路(74LS244插通用插座，74LS32用实验台上的“或门”)。

74LS244为八缓冲器，8个数据输入端分别接逻辑电平开关输出K0～K7，8个数据输出端分别接数据总线D0～D7。

2、用逻辑电平开关预置某个字母的ASCⅡ码，编程输入这个ASCⅡ码，并将其对应字母在屏幕上显示出来。

软件开发岗位实习报告：并发与并行编程实践经验

软件开发岗位实习报告：并发与并行编程实践经验一、导言在软件开发领域，随着计算机技术的不断发展，多核处理器的普及与应用，对于并发与并行编程的需求越来越迫切。

作为一名软件开发岗位的实习生，我有幸参与了一个项目，其中涉及到了并发与并行编程。

本次实习报告将总结我在项目中的实践经验，分享关于并发与并行编程的一些技巧和心得。

二、并发与并行编程的概念在开始进入实践经验的分享之前，我们先来了解一下并发与并行编程的概念。

并发编程是指程序的设计和实现中同时处理多个任务（称为线程）的能力。

在一个应用中，可以通过创建多个线程来执行不同的任务，从而提高系统的响应能力和效率。

并发编程的关键在于如何解决多个线程之间的并发访问和资源竞争问题。

而并行编程是指在物理上同时运行多个线程，利用多核处理器的优势，加速计算过程。

与并发编程相比，它更加追求任务的同时执行，尽量减少线程之间的等待时间。

三、并发编程的实践经验以下是我在实习过程中总结的一些并发编程的实践经验：1. 合理设计任务拆分：将一个大型任务拆分成多个小任务，然后通过创建多个线程并发执行这些小任务，可以提高程序的执行效率。

任务拆分的关键在于找准拆分的细粒度，尽量避免过细或过粗的拆分，以充分利用多线程的优势。

2. 注意线程之间的同步：线程之间的同步是并发编程中需要解决的关键问题。

通过适当使用锁机制、信号量、条件变量等同步手段，可以保证线程之间的互斥访问，避免数据竞争和死锁等问题。

3. 高效利用资源：在并发编程中，资源的合理利用是非常重要的。

例如，可以通过线程池来控制并发执行的线程数量，避免创建过多的线程，从而有效地管理系统资源。

4. 考虑异常处理：在并发编程中，由于多线程之间的相互依赖和调用，异常的处理变得比较复杂。

需要注意捕获和处理线程异常，保证程序的正确执行，并及时释放相应的资源。

四、并行编程的实践经验以下是我在实习过程中总结的一些并行编程的实践经验：1. 合理地任务划分：针对计算密集型任务，可以将任务划分为多个小任务，并行执行，将计算压力均匀地分散到多个处理器核心上，提高计算效率。

华科计算机并行实验报告

课程设计报告题目：并行实验报告课程名称：并行编程原理与实践专业班级：学号：姓名：指导教师：报告日期：计算机科学与技术学院目录1,实验一 (1)1 实验目的与要求 (1)1.1实验目的 (1)1.2实验要求 (1)2 实验内容 (1)2.1.1熟悉pthread编程 (1)2.1.2简单的thread编程 (2)2.2.1熟悉openMP编程 (3)2.3.1熟悉MPI编程 (4)2，实验2~5 (7)1 实验目的与要求 (7)2 算法描述 (7)3.实验方案 (8)4实验结果与分析 (8)3 心得体会 (10)附录： (10)3 蒙特.卡罗算法求π的并行优化 (19)1.蒙特.卡罗算法基本思想 (19)2.工作过程 (20)3.算法描述 (20)4 设计与实现 (21)5 结果比较与分析 (23)6 思考与总结 (24)1,实验一1 实验目的与要求1.1实验目的1)熟悉并行开发环境，能进行简单程序的并行开发，在Linux下熟练操作。

2)熟悉一些并行工具，如pthread,OpenMP,MPI等进行并行编程3)培养并行编程的意识1.2实验要求1)利用pthread、OpenMP、MPI等工具，在Linux下进行简单的并行编程，并且掌握其编译、运行的方法。

2)理解并行计算的基础，理解pthread、OpenMP、MPI等并行方法。

2 实验内容2.1.1熟悉pthread编程Linux系统下的多线程遵循POSIX线程接口，称为 pthread。

编写Linux下的多线程程序，需要使用头文件pthread.h，连接时需要使用库libpthread.a。

下面是pthread编程的几个常用函数：1，int pthread_create(pthread_t *restrict tidp,const pthread_attr_t *restrict attr, void *(*start_rtn)(void),void *restrict arg);返回值：若是成功建立线程返回0,否则返回错误的编号形式参数：pthread_t *restrict tidp 要创建的线程的线程id指针const pthread_attr_t *restrict attr 创建线程时的线程属性void* (start_rtn)(void) 返回值是void类型的指针函数void *restrict arg start_rtn的行参2 ， int pthread_join( pthread_t thread, void **retval );thread表示线程ID，与线程中的pid概念类似；retval用于存储等待线程的返回值连接函数pthread_join（）是一种在线程间完成同步的方法。

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。

并行程序设计实验报告

并行程序设计实验报告实验报告：并行程序设计一、实验目的本实验旨在通过并行程序设计，提高程序的执行效率和性能，减少串行程序在处理大规模数据时出现的效率瓶颈。

二、实验原理1.任务划分：将大规模的任务划分成多个可并行执行的子任务。

2.任务分配：将各个子任务分配给不同的计算单元（如多线程、多进程、多核）进行处理。

3.任务合并：将各个子任务的计算结果进行合并，得到最终的结果。

三、实验内容本次实验主要涉及多线程编程和数据并行编程。

1.多线程编程多线程编程是指在一个单独的程序中同时运行多个线程，利用系统的多核资源来提高程序的执行效率。

多线程编程可以通过线程的创建、启动、运行和同步等操作来实现。

在本实验中，我们将使用C++编程语言，并利用其提供的多线程库来实现多线程编程。

具体步骤如下：（1）使用pthread库创建并启动多个线程。

（2）利用线程同步机制（如互斥锁、信号量等）保证线程的正确执行顺序和数据的正确性。

（3）通过编写并行程序，将大规模任务划分成多个子任务，并分配给不同的线程进行处理。

2.数据并行编程数据并行编程是指将大规模的数据划分成多个小块，并分配给多个计算单元（如GPU）进行并行处理。

每个计算单元都执行相同的计算操作，但操作的数据不同。

在本实验中，我们将使用CUDA平台进行数据并行编程。

（1）利用CUDA编程模型，将计算任务划分成多个线程块，并分配给不同的计算单元执行。

（2）通过编写并行程序，实现数据的划分和映射、任务的分配和协调。

四、实验结果经过多次实验，我们发现并行程序设计在处理大规模数据时能够显著提高程序的执行效率和性能。

相比于串行程序，多线程编程和数据并行编程分别提高了X%和Y%的执行速度。

同时，我们也发现在设计并行程序时，要考虑到数据的划分和映射、任务的分配和协调、线程的同步和通信等方面的问题。

这些问题对于程序的性能和正确性都有着重要的影响。

五、实验总结通过本次实验，我们了解到并行程序设计的基本原理和技术，以及它在优化程序性能和提高执行效率方面的重要作用。

中科大并行程序实验报告

_MPI_Gather: 将四个进程的第 3 个字符汇聚到进程 2，执行结果如下：
伪代码如下： _MPI_Gather(sendbuf, sendcount, sendtype, recvbuf, recvcount, recvtype, root, comm) 对每个进程执行以下代码 MPI_Send(sendbuf ， sendcount, sendtype, root, root, comm)
sendbuf 中
_MPI_Scatter: 将字符串 ”abcdefgh”以进程 2 为根散播出去，程序运行结果如下：
伪代码如下： _MPI_Scatter(sendbuf, sendcount, sendtype, recvbuf, recvcount, recvtype, root, comm) 各处理器执行以下算法 if my_rank = root then
end for
end for
if(my_rank > j) then
//编号大于 j 的处理器对其所有行变换
for k = 0 to m -1 do
a[k, v] = a[k, v] / f[v]
for w = v+1 to n-1 do
a[k, w] = a[k, w] –f[w]*a[k, v]
接收主行所在处理器广播来的主行元素
End if
if(my_rank = j) then
//编号为 j 的处理器对其 i+1 行以后各行进行变换
for k= i+1 to m-1 do
a[k, v] = a[k, v] / f[v]
for w = v+1 to n-1 do
a[k, w] = a[k, w] –f[w]*a[k, v]

多核并行编程实验报告

}
分块数为10000
线程数2
线程数4
线程数6
线程数8
线程数10
线程数12
线程数14
线程数16
固定线程数目为4，改变分块数目（从100到10000000）
蒙特卡罗法
1.传统单线程代码
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
intmain(intargc,char* argv[])
//随机种子
srand((unsigned)time(NULL));
// 多线程初始化
HANDLE *hThread = NULL;
hThread = (HANDLE *)malloc(sizeof(HANDLE) * num_thread);
InitializeCriticalSection(&cs);// 临界区初始化
system("Pause");
return0;
}
随机数产生次数max 10000
随机数产生次数max 100000
随机数产生次数max 1000000
随机数产生次数max 10000000
3.OpenMP编程代码
#include<stdio.h>
{
longlongmax=10000000;//max可以修改?
longlongi,count=0;
doublex,y,bulk,starttime,endtime;
time_t t;
starttime=clock();// 产生以当前时间开始的随机种子
srand((unsigned) time(&t));

MPI并行编程实验报告

MPI并行编程实验报告MPI并行编程实验报告起讫日期：xx-05-20 ~全文结束》》-06-15组名：第四组院系：计算机学院专业：计算机科学与技术指导老师：XXX 教授xx 年6月15日实验一Linux下基于MPI的hello程序设计Author：姓名一、MPICH并行计算库安装在Linux环境下安装MPICH执行环境，配置MPD、CONF, 完成实验室中临近机器间的并行配置。

概要：以寝室四台计算机为例，设置IP（192、168、1、1~192、168、1、4），更改主机名为node01,node02,node03,node04。

（一）创建SSH信任连接1、更改/etc/hosts文件#vi /etc/hosts 打开hosts文件，更改如下：127、0、0、1 localhost、localdomain localhost192、168、1、1 node01192、168、1、2 node02192、168、1、3 node03192、168、1、4 node042、在node01生成SSH秘钥对、#ssh-keygena 查看是否有、ssh文件夹3、进入、ssh目录#cd 、ssh4、生成authorized_keys文件#cp id_rsa、pub authorized_keys5、退出到root目录#cd 、、6、建立本身的信任连接#ssh node01 按提示输入yes（三个字母要打全）7、设置node02（node02的root目录下）#ssh-keygenzxvf mpich2-1、0、1、tar、gz2、创建安装目录#mkdir /usr/MPICH-instsll3、进入mpich2解压目录#cd mpich2-1、0、14、设置安装目录#、/configureprefix=/usr/MPICH-install5、编译#make6、安装#make install7、退出到root目录#cd 、、8、通过编辑、bashrc文件修改环境变量#vi 、bashrc修改后的、bashrc文件如下：# 、bashrc# User specific aliases and functions aliasrm='rmi'alias mv='mvinstall/bin" 新增加的#Source global definitionsif[nstall目录输出给其他三个结点,相应的配置步骤如下。

《并行程序设计》课程实验报告之四

《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3. 在项目->属性->Linker“Command Line”中添加impi.lib impicxx.lib3.将C:\Program Files (x86)\Intel\MPI\5.0.1.037\intel64\bin里面的.dll文件添加到C:\WINDOWS\System32中4.使用intel编译器编译，生成.exe文件5.执行（管理员权限打开CMD，执行下边的命令）2. 进行如下实验并记录数据（实验报告中给出数据并绘图）3. CMD命令示例：mpiexec -hosts 2 Win-7-01 4 Win-7-02 4 C:\Users\nbody.exe 4000 500倒数第二个参数（4000）是body的总数量，也就是数据规模最后一个参数（500）是每个进程处理的数据量，这里两个节点一共启动了8个进程三、实验结果记录实验结果。

4.1一、配置电脑环境。

1. 基本网络设置：关闭杀毒软件、计算机防火墙，将小组里所有计算机连接到同一个交换机上，查看每台计算机ip，使用ping命令测试，保证互相之间能够ping通。

2. 网络连接设置：由于需要在cluster上运行同一个程序，为了实现相互之间能连接成功，要注意需要保证小组内每台电脑有相同的管理员账户和密码。

例如小组中的账号密码都可以设为二、单机上编译运行简单的test程序1.打开test工程选择x64编译2. 在项目->属性->VC++目录“包含目录”中添加C:\Program Files (x86)\Intel\MPI\5.0.1.037\intel64\include;“库目录”添加C:\Program Files (x86)\Intel\MPI\5.0.1.037\intel64\lib;3. 在项目->属性->Linker“Command Line”中添加impi.lib impicxx.lib3.将C:\Program Files (x86)\Intel\MPI\5.0.1.037\intel64\bin里面的.dll文件添加到C:\WINDOWS\System32中4.使用intel编译器编译，生成.exe文件5.执行（管理员权限打开CMD，执行下边的命令）smpd –installsmpd -starthydra_service –installhydra_service –startmpiexec –register设置电脑账户和密码。

并行计算实验三报告

广东技术师范学院实验报告实验（三）一、实验目的在一个局域网中建立能够互相通信的两台计算机，实现两台计算机并行运算。

二、实验内容：要求：用MPI_Isend 和MPI_Irecv 代替代码deadlock.c 中的MPI_send 和MPI_recv 来避免出现程序死锁。

程序代码deadlock.c 参考如下 #include <stdio.h> #include <string.h> #include "mpi.h"#define SIZE 16 intmain(int argc, char **argv) {static int buf1[SIZE], buf2[SIZE]; int nprocs, rank, tag, src, dst; MPI_Status status;MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &nprocs); /* 获取总进程数*/ MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); /* 获取本进程的进程号*//* 初始化buf1 */ memset(buf1, 1, SIZE); tag = 123;dst = (rank >= nprocs - 1) ? 0 : rank + 1; src = (rank == 0) ? nprocs - 1 : rank - 1;MPI_Send(buf1, SIZE, MPI_INT, dst, tag, MPI_COMM_WORLD);MPI_Recv(buf2, SIZE, MPI_INT, src, tag, MPI_COMM_WORLD, &status); MPI_Finalize();return 0;}实验源程序代码：#include "mpi.h"#include <stdio.h>#include <iostream.h>#include <fstream.h>void main(int argc, char *argv[]){int rank, size;const int MAXX = 8;const int MAXY = 3;const int MAXPROCESSOR = 64;int myid, namelen;float Data[8][8];int ArraySize[2];int i, j, k;double startwtime, endwtime;char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];MPI_Request *Status;MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);MPI_Get_processor_name(processor_name, &namelen);if(rank == 0){ifstream in("input.txt");in>>ArraySize[0]>>ArraySize[1];for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++)for(j = 0; j < ArraySize[1]; j++)in>>Data[i][j];cout<<"二维数组如下:"<<endl;for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++){for(j =0; j < ArraySize[1]; j++)cout<<Data[i][j]<<" ";cout<<endl;}}MPI_Bcast(ArraySize, 2, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);int AverageLineNumber, HeavyProcessorNumber, MyLineNumber;int CurrentLine, StartLine, SendSize;float SendArray[8*3];MPI_Request *IERROR;AverageLineNumber = ArraySize[0]/size;HeavyProcessorNumber = ArraySize[0]%size;if(rank < HeavyProcessorNumber)MyLineNumber = AverageLineNumber + 1;elseMyLineNumber = AverageLineNumber;if(rank == 0){CurrentLine = ArraySize[0];for(i = size - 1; i >= 0; i--){SendSize = 0;if(i == 0)startwtime = MPI_Wtime();if(i < HeavyProcessorNumber)StartLine = CurrentLine - AverageLineNumber;elseStartLine = CurrentLine - AverageLineNumber + 1;for(j = StartLine; j < CurrentLine; j++)for(k = 0; k < ArraySize[1]; k++)SendArray[SendSize++] = Data[j][k];if(i != 0)MPI_Send(SendArray, SendSize, MPI_FLOAT, i, 10, MPI_COMM_WORLD);CurrentLine = StartLine - 1;}}elseMPI_Irecv(SendArray, MyLineNumber * ArraySize[1], MPI_FLOAT, 0, 10, MPI_COMM_WORLD, Status);float Sum;Sum = 0;for(i = 0; i < MyLineNumber * ArraySize[1]; i++)Sum += SendArray[i];float ALLSum[64];MPI_Gather(&Sum, 1, MPI_FLOAT, ALLSum, 1, MPI_FLOAT, 0, MPI_COMM_WORLD);Sum = 0;if(rank == 0){for(i = 0; i < size; i++)Sum += ALLSum[i];endwtime = MPI_Wtime();cout<<"二维数据所有元素和为:"<<Sum<<endl;printf("运行时间为:%f\n", endwtime-startwtime);}MPI_Finalize();}单机运行：多机运行：三、实验分析与结论经过多次在机房与同学互相讨论，最终解决问题，成功实现多机执行。

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。

软件开发实习报告：多线程并发编程的实践与总结经验分享

软件开发实习报告：多线程并发编程的实践与总结经验分享一、引言在软件开发过程中，多线程并发编程是一个非常重要的概念。

它可以提高程序的执行效率，实现任务的并行处理，提升系统的响应速度。

因此，在软件开发实习中，我选择了多线程并发编程作为我的主要实践项目。

本篇报告将结合我的实践经验，分享我对多线程并发编程的理解和总结。

二、实践项目介绍在我的软件开发实习中，我参与了一个网络爬虫的开发项目。

该项目的主要目标是从互联网上获取大量的数据，并进行存储和分析。

由于需要处理大量的数据和任务，单线程的处理方式显然效率低下。

因此，我们决定采用多线程并发编程来优化程序的执行效率。

三、多线程并发编程的基本概念1. 线程线程是程序中独立运行的基本单位，它可以并发执行，共享进程的资源。

一个进程中可以包含多个线程，线程之间可以共享内存空间，相互之间可以通过共享内存进行通信。

2. 并发并发是指多个任务在同一时间段内同时执行的能力。

在多线程并发编程中，通过创建多个线程来实现程序的并发执行，提高程序的执行效率。

3. 线程同步由于多个线程共享同一份数据，可能会产生数据竞争的问题。

为了保证数据的一致性和正确性，需要使用线程同步机制来协调各个线程的执行。

常用的线程同步机制有互斥锁、条件变量、信号量等。

四、多线程并发编程的实践与总结1. 多线程任务的划分与执行在我们的网络爬虫项目中，我们将爬取数据的任务划分为多个独立的子任务，并由不同的线程负责执行。

通过合理的任务划分和线程分配，可以充分利用系统的资源，提高程序的并发执行效率。

2. 数据竞争的处理在多线程并发编程中，由于多个线程共享同一份数据，可能会产生数据竞争的问题。

为了解决这个问题，我们使用互斥锁来保证数据的一致性。

在访问共享数据之前，我们使用互斥锁对数据进行加锁，防止其他线程同时对数据进行访问和修改。

3. 线程间的通信在我们的项目中，由于涉及到多个线程的协作，我们需要使用线程间的通信机制来实现任务的分配和协调。

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。