并行计算(天津大学软件学院)
基于MPI的并行计算程序的设计测试报告
中南大学CENTRAL SOUTH UNIVERSITY基于MPI的并行计算程序设计测试报告学院：软件学院专业：软件工程学号：姓名：指导教师：20**-**-**基于MPI的并行计算程序设计测试报告一．并行计算概述1.采用并行计算的原因：✧串行程序速度提升缓慢。
从串行程序的发展来讲，一方面，物理速度渐变发展，芯片速度每18个加快一倍，而内存传输率每年加快9%。
另一方面，物理极限无法突破，芯片晶体管接近了原子极限，传输速度不可能超过光速。
✧可以加快速度。
更短的时间内解决相同的问题，相同的时间内解决更多的复杂的问题。
✧可以加大规模。
并行计算可以计算更大规模的问题。
2.并行计算简介并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。
为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。
并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
此外还包括：利用非本地资源，节约成本，使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。
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。
对并行处理的需求极大的促进了并行技术的发展，因此许多大规模并行计算机系统相继问世，如PVP、SMP、MPP、DSM等。
但传统的并行系统的高成本性、专用性、系统规模的不可伸缩性等使其难以推广到普通的商业应用和科学计算中。
高性能集群系统因其性能价格比高、高可复用性、强可扩展性、用户编程方便等优点在科学研究中得到了广泛的应用。
并行计算机系统的出现就需要对程序进行并行设计，这种需求使得各种不同的并行编程环境得到了很大发展。
现行高性能计算机系统中使用的并行编程环境主要有两种：PVM(Parallel Virtual Machine)和MPI(Message Passing Interface)。
天津大学计算机学院研究生导师简介
安全
当前工作
正在主持的科研项目有： 国家自然科学基金项目：“实时体绘制关键技术及支撑体系结构研究” 国家自然科学基金项目：“3D 水墨画效果仿真绘制技术的研究” 天津市重点科技攻关项目：“大规模网络入侵检测软件系统的研究与开发” 天津市重点科技攻关项目：“支持 ERP 的中间件与组件系统” 天津市自然科学基金重点项目：“支持工业造型设计的关键技术与软件工具” 天津市社会发展计划项目：“特大城市公共危机应急指挥体系及核心技术” 美国 IBM/SUR 项目：“基于计算机集群的图形引擎系统研究”
学术兼职 中国计算机学会模式识别与人工智能专委会委员
（1）人工智能应用基础：
包括机器学习，自动推理，草图理解
近年主要研 （2）智能软件与环境：
究方向简介
多 Agent 系统理论与模型，新型计算环境和开发平台
（3）计算机应用和知识工程：
机器视觉检测，基于内容检索，基于知识的系统
当前工作
（1）人工智能应用基础 （2）智能软件与环境
实时计算机应用 核领域计算机应用要求实时性强,自动化程度高,信号形式复杂 多样,既有连续运行方式,也有脉冲运行方式,数据流的脉冲峰 值可达 GB/S 级,且要求系统具有灵活性,能在强干扰条件下可靠 工作.研究内容包括:系统体系结构,并行处理,分布式系统与计 算机网络;系统软件结构,实时操作系统;实时数据库;接口总 线;信息处理,数据分析变换,特殊要求下的图形,图象(静动)显 示技术以及数算机科学与技术系导师基本情况
姓名
舒炎泰
性别
男
出生年月
42.9
导师类型 博导，硕导
学 位 研究生毕业 职称/职务 教授，博导
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用在现代科技领域，计算机的并行计算技术被广泛应用于许多领域，提供了强大的计算能力和效率。
本文将详细解释并行计算的概念、架构和应用，以及介绍几种常见的并行计算技术。
一、并行计算的概念并行计算是指同时执行多个计算任务的过程，以提高计算机系统的速度和性能。
与传统的串行计算相比，通过并行计算，多个处理器可以同时处理不同的计算任务，从而大大缩短了计算时间。
二、并行计算的架构1. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种常见的并行计算架构，它包含多个处理器核心（CPU），每个处理器核心都可以访问共享内存。
因此，每个处理器核心都具有相同的权限和能力，并且可以相互通信和协作。
2. 分布式内存计算机（DMC）分布式内存计算机是一种将多个计算机连接在一起，并通过网络进行通信的并行计算架构。
在分布式内存计算机中，每个计算机都有自己的本地内存，并且计算任务被划分为子任务，在多台计算机之间进行并行计算。
3. 向量处理器向量处理器是一种特殊的并行计算架构，其核心思想是通过同时执行多个数据元素来提高计算性能。
向量处理器具有广泛的数据并行能力，并且可以在单个指令中处理多个数据。
三、并行计算的应用1. 科学计算在科学研究领域，许多复杂的计算任务需要大量的计算资源和时间。
通过并行计算技术，科学家可以利用多个处理器来加速大规模的数值模拟、数据分析和计算实验，从而加快科学研究的进程。
2. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是分析和理解大规模数据集的重要领域。
并行计算技术可以加速数据挖掘算法和机器学习模型的训练和推断过程，减少模型训练时间，提高预测和分类准确性。
3. 图像和视频处理在图像和视频处理领域，许多算法需要处理大量的像素和帧。
通过并行计算技术，可以将图像和视频处理任务分成多个子任务，并在多个处理器上同时处理这些子任务，从而提高图像和视频处理的效率和实时性。
4. 数据库管理和并行查询在大规模数据库管理和查询中，通过并行计算技术可以将查询任务划分为多个子任务，并由多个处理器同时执行这些子任务。
软件工程中的并行计算与高性能计算
软件工程中的并行计算与高性能计算在当今信息技术高速发展的时代，软件工程已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。
而在软件工程中，为了提高计算效率和性能，我们常常会涉及到并行计算与高性能计算的技术。
本文将探讨并行计算和高性能计算在软件工程中的应用和意义。
首先，我们来了解并行计算的概念。
并行计算是指将一个计算任务分解成多个子任务，并行地执行这些子任务，最后将结果合并得到最终结果的计算方式。
与串行计算相比，并行计算可以充分利用多个计算资源，提高计算效率和速度。
在软件工程中，我们常常会遇到需要处理大规模数据或者复杂计算任务的情况，这时候并行计算就显得尤为重要。
在并行计算中，高性能计算是一个重要的概念。
高性能计算是指利用并行计算技术，使得计算机系统可以以更高的速度和更大的规模进行计算的能力。
高性能计算广泛应用于科学研究、工程设计、天气预报、金融分析等领域，可以大大提升计算效率和精度。
在软件工程中，我们可以通过并行计算和高性能计算来解决一些复杂的问题。
例如，在图像处理中，我们常常需要对大量的像素点进行计算和处理，这时候并行计算可以将任务分解成多个子任务，同时对多个像素点进行处理，大大提高了图像处理的速度。
在科学计算中，我们常常需要进行复杂的数值计算，通过高性能计算可以利用多个计算资源，加快计算速度，提高计算精度。
除了提高计算效率和速度，并行计算和高性能计算还有助于解决一些计算难题。
例如，在人工智能领域中，深度学习算法的训练过程需要大量的计算资源和时间。
通过并行计算和高性能计算，可以加速深度学习算法的训练过程，提高模型的准确性和泛化能力。
在模拟和仿真领域中，通过并行计算和高性能计算，可以实现对复杂系统的精确建模和仿真，为工程设计和科学研究提供可靠的数据支持。
然而，并行计算和高性能计算也面临着一些挑战和问题。
首先，如何将一个计算任务合理地分解成多个子任务，并确保子任务之间的数据依赖和同步正确性，是一个复杂的问题。
其次，如何充分利用计算资源，提高并行计算的效率和性能，也需要一定的技术和算法支持。
并行计算的基本原理
并行计算的基本原理并行计算是指在系统中同时执行多个相关任务的能力。
它可以通过同时执行多个处理器、并行计算机或者利用多任务计算机的能力来实现。
并行计算可以显著提高计算速度和处理能力，特别是对于处理复杂问题、大规模数据集和需要实时响应的任务来说尤为重要。
本文将详细介绍并行计算的基本原理。
1.并行计算的概念和分类并行计算指的是将一个大型任务划分为若干个子任务，并通过同时处理这些子任务来实现总任务的完成。
根据任务之间的关系，可以将并行计算分为两种类型：任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个大型任务划分为多个子任务，然后将这些子任务分配给多个处理器来同时执行。
每个处理器独立执行任务的一部分，并通过通信来共享任务的中间结果。
任务并行适用于解决那些可以分为多个相互独立子任务的问题，例如图像处理、物理模拟和引擎。
数据并行是指将一个大规模数据集划分为多个子数据集，并通过多个处理器分别计算这些子数据集上的任务。
每个处理器都有自己的数据子集，它们并行读取和处理自己的数据，并通过通信来共享中间计算结果。
数据并行适用于那些可以分为可并行处理的数据块的问题，例如大规模平行数据库查询和机器学习算法。
并行计算依赖于以下几个基本原理来实现任务的并行处理：(1)划分和分解：首先，将整个任务划分为多个子任务或者子数据集。
这样可以将任务的工作量分布到多个处理器上，实现并行执行。
划分的关键在于如何将任务划分为可并行执行的子任务，需要考虑任务之间的依赖性、数据之间的关联性和任务执行的负载平衡。
(2)调度和分配：分配和调度是指将子任务分配给可用的处理器，并根据处理器的性能和负载情况来调度子任务的执行顺序。
调度和分配的目标是使得每个处理器的负载尽可能均衡，减少等待时间和通信开销，从而提高整个任务的执行效率。
(3)通信和同步：并行计算中的处理器需要通过通信来共享数据和交流中间计算结果。
通信发生在处理器之间的共享内存或者通过网络的消息传递。
同步是指在任务执行的不同阶段或者不同处理器之间进行协调，使得各个子任务能够正确地协同工作，并能够按照预期的顺序执行。
软件工程中的并行计算
软件工程中的并行计算并行计算是指在软件工程中，将一个问题分解成多个子问题，并且同时处理这些子问题，以提高计算速度和效率的方法。
随着计算机技术的不断发展，越来越多的软件应用需要利用并行计算来加速处理任务，提高系统性能。
本文将从并行计算的基本概念、并行计算的应用领域和并行计算的挑战三个方面进行讨论。
一、并行计算的基本概念并行计算是指在一个系统中同时执行多个计算任务，它与串行计算相对。
在软件工程中，通常采用多线程、分布式计算、并行算法等方法来实现并行计算。
并行计算的基本概念包括任务分解、数据分布和通信。
任务分解是将一个大的计算任务分解成多个小的子任务，每个子任务可以独立地执行。
数据分布是将数据划分成多个部分，并将这些数据分配给多个处理单元并行处理。
通信是指不同处理单元之间的数据交换和协调，确保计算结果的正确性。
二、并行计算的应用领域并行计算在软件工程中有广泛的应用领域。
其中，一些典型的应用领域包括科学计算、图像处理和数据挖掘。
1. 科学计算：科学计算通常需要大量的计算量和复杂的数学模型，因此并行计算技术可以显著提高计算速度和准确性。
例如，在天气预报和气候研究中，通过并行计算可以更快地生成气象模型，提供准确的天气预报结果。
2. 图像处理：图像处理涉及到大量的像素计算和图像特征提取，通过并行计算可以加速图像处理的速度。
例如，在图像识别和人脸识别方面，通过并行计算可以实现实时的图像处理和分析，提高图像识别的准确性和效率。
3. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现规律和模式的过程，通过并行计算可以加速数据挖掘的过程。
例如，在大数据分析和机器学习领域，通过并行计算可以更快地处理大量的数据，并发现隐藏在数据背后的有价值的信息。
三、并行计算的挑战虽然并行计算可以显著提高计算速度和效率，但在实际应用中也面临一些挑战。
1. 数据一致性：由于并行计算涉及到多个处理单元之间的数据交换和共享，需要保证数据的一致性。
在数据更新和同步过程中，需要采取有效的算法和协议来确保数据的正确性和一致性。
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。
现代计算机技术中的并行运算技术
现代计算机技术中的并行运算技术随着科技的不断发展，计算机技术也在不断向前推进。
在这个过程中，我们接触到了许多新技术，其中并行计算技术就是比较火热的一种。
一、并行计算技术的概念首先，我们要了解什么是并行计算技术。
顾名思义，它是指在某些计算操作中，同时利用多个处理器或者计算节点进行计算的技术。
在并行计算中，操作被分成多个部分，每个部分由不同的处理器或者计算节点来完成。
这样，就可以将任务分配给多个处理器来共同完成，从而达到提高计算效率的目的。
二、为什么需要并行计算技术接下来，我们来看看为什么需要并行计算技术。
1. 计算效率首先，计算机的计算能力在不断提高，但是单个处理器的计算能力也有其限制。
而通过并行计算技术，可以将任务分配给多个处理器来同时完成，从而大大提高计算效率。
2. 大规模计算另外，一些计算任务可能需要处理的数据量非常大，但是单个处理器可能无法承担这样的计算任务。
而通过并行计算技术，可以将数据分为多个部分来计算，从而满足大规模计算的需求。
3. 复杂计算操作最后，一些特别复杂的计算任务是需要花费大量时间和空间来完成的。
但是通过并行计算技术，可以将计算任务分成多个部分，并分配给不同的处理器来完成，从而大大缩短了计算时间。
三、并行计算技术的分类了解了为什么需要并行计算技术，接下来我们来看看并行计算技术的分类。
1. 数据并行数据并行是指将数据分为多个部分，并分配给不同的处理器来计算。
在这种情况下，每个处理器都会独立地计算自己所分配的数据，最终将它们汇总起来得出结果。
2. 任务并行任务并行是指将任务分为多个部分，并分配给不同的处理器来计算。
在这种情况下，每个处理器会独立地完成自己所分配的任务，并将结果进行汇总。
3. 混合并行混合并行是将数据和任务同时进行分割，然后分别分配给不同的处理器来计算。
在这种情况下，不同的处理器可以独立地计算自己所分配的数据和任务，并将结果进行汇总。
四、并行计算技术的应用最后，让我们来看看并行计算技术的应用。
超级计算机的并行计算算法分析
超级计算机的并行计算算法分析随着科技的不断发展，计算机技术也日新月异。
超级计算机是目前世界上计算能力最强的机器之一，不能仅仅依靠单个处理器，而需要采用并行计算算法来解决复杂的计算问题。
本文将对超级计算机的并行计算算法进行分析。
一、并行计算并行计算是指同时在多个处理器上执行计算任务以获得更快的计算结果的计算技术。
并行计算技术因其高效性在各个领域都得到了广泛的应用。
在超级计算机上，采用并行计算算法可以使计算时间大幅缩短。
二、超级计算机的并行计算分类超级计算机的并行计算有两种主要的分类方式：共享内存并行和分布式内存并行。
共享内存并行是指在多个处理器之间共享一个内存单元的并行计算。
多个处理器可以同时访问同一个内存中的数据，并且可以直接进行通信。
这种方法的好处在于简化了程序的编写和测试，但是由于多个处理器之间直接竞争访问相同内存单元，而且一旦一个处理器崩溃就会导致整个系统崩溃，因此可扩展性有限。
分布式内存并行是指通过网络连接多台计算机来完成任务的并行计算。
多个处理器之间彼此独立，每个处理器独立运行程序，处理器之间通信需要通过网络。
这种方法的好处在于可以轻松地增加处理器的数量，从而提高性能。
然而，需要花费更多的时间和精力来编写程序。
三、超级计算机并行计算算法超级计算机具有高度的可扩展性，其采用的并行计算算法具有良好的可移植性和高效性。
下面将介绍一些常用的超级计算机并行计算算法。
1. 分治法分治法是将一个大问题划分为并行计算任务并将每个任务分配给不同的处理器的算法。
这种算法的优点是非常灵活，适用于各种计算任务。
然而，可能需要一些计算任务来调度更多的处理器，从而提高效率。
2. 数据并行数据并行算法将一种处理任务分为独立的子任务，每个子任务由不同的处理器处理。
这种算法适用于可分解问题，可以非常容易地扩展以利用更多处理器的优势。
但是，可能需要更高的通信开销来处理独立的子任务。
3. 任务并行任务并行算法将一个大任务划分为相互依赖的子任务，每个子任务由不同的处理器处理。
学习并行计算的基础知识
学习并行计算的基础知识并行计算是一项关键的计算机科学领域技术，它将任务分解为小的子任务，然后在多个处理器上同时执行这些子任务。
并行计算的概念源自于对计算效率的追求，因为串行计算往往无法满足日益增长的计算需求。
本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、优点、应用和一些相关概念。
在简单了解并行计算的概念之前，我们先来明确串行计算和并行计算的区别。
串行计算即直接按照任务的顺序逐一执行，而并行计算则将任务分成多个子任务，在多个处理器上同时执行，从而提高整体的计算效率。
并行计算通过同时使用多个处理器，可以在短时间内完成更多的工作，极大地提高了计算速度和吞吐量。
并行计算有许多优点，首先是明显的性能提升。
并行计算可以将单一任务分解为多个子任务，在多个处理器上并行执行，所以相较于串行计算，它可以更快地完成任务。
其次，并行计算提高了系统的可用性和可靠性。
当一个处理器发生故障时，其他处理器仍然可以正常工作，从而保证整个系统的运行。
另外，并行计算还可以处理大规模的数据和复杂的计算问题，从而使得在科学、工程和商业领域等各个领域都能够得到广泛应用。
并行计算的应用广泛且多样。
在科学领域，各种模拟和数据处理问题都可以通过并行计算来解决，如天气预报、地球物理学模拟等。
在工程领域，并行计算可以用于设计和仿真各种产品，如飞机、汽车等。
在商业领域，比如金融业，由于需要处理大量的数据和进行复杂的风险评估，所以对并行计算有着很高的需求。
为了更好地理解并行计算，有几个相关的概念需要了解。
首先是任务并行和数据并行。
任务并行是将一个大任务分解为多个小任务，并行地执行，各个子任务之间相互独立；而数据并行是将一个大的数据集分成多个小的数据集，然后在多个处理器上同时处理。
其次是同步和异步。
同步即任务之间需要相互等待，一旦一个任务完成，其他任务才能继续执行；而异步则是任务可以独立执行，不需要等待其他任务的完成。
最后是并行计算的挑战，如任务的调度、数据的通信和负载均衡等问题都是需要解决的难题。
并行计算基础知识
并行计算基础知识并行计算是一种在多个处理单元（计算机中的CPU、GPU等）上同时执行多个计算任务的计算模式。
它与串行计算相对，串行计算是一种按照任务的顺序依次执行的计算模式。
并行计算的出现主要是为了解决串行计算中无法处理大规模数据和复杂任务的问题。
并行计算的基础知识主要包括以下几个关键概念：并行性、并行度、并行计算模型和并行计算的具体实现。
下面将逐一介绍。
首先是并行性。
并行性是指计算任务中可以同时执行的操作的数量。
通常情况下，计算任务可以分解为多个单独的子任务，并且这些子任务之间可以独立执行。
如果计算任务中有多个这样的子任务，就可以实现并行计算。
其次是并行度。
并行度是用于衡量并行计算系统的处理能力的指标。
它通常用并行计算系统中的处理单元数量来表示。
如果并行计算系统中的处理单元数量多，那么可以同时执行更多的子任务，从而提高并行度。
并行度越高，系统的处理能力越强。
然后是并行计算模型。
并行计算模型是一种用于描述并行计算任务的框架或模板。
常见的并行计算模型有：单指令多数据（SIMD）、多指令多数据（MIMD）和数据流模型等。
其中，SIMD模型是指多个处理单元执行相同指令但对不同数据进行操作；MIMD模型是指多个处理单元分别执行不同指令且对不同数据进行操作；数据流模型是指计算任务中的操作根据数据可用性来执行，即只处理当前可用的数据。
不同的并行计算模型适用于不同的应用场景，可以根据具体需求选择适合的模型。
最后是并行计算的具体实现。
实现并行计算有多种方法，常见的有共享内存模型和分布式内存模型。
共享内存模型是指多个处理单元共享同一块内存空间，在操作时可以直接访问该内存空间中的数据；分布式内存模型是指每个处理单元都有自己的独立内存，要进行数据交换时需要通过网络进行通信。
根据具体的问题和系统特性，选择适合的并行计算实现方法。
总结起来，了解并行计算的基础知识是理解和应用并行计算的重要前置条件。
掌握并行性、并行度、并行计算模型和具体实现方法，可以帮助我们更好地设计和编写并行计算程序，提高计算任务的效率和处理能力，从而更好地满足大数据和复杂任务处理的需要。
并行计算技术在超级计算机领域的应用
并行计算技术在超级计算机领域的应用一、超级计算机简介超级计算机是指拥有高度并行计算能力及高可用性和高可扩展性的大型计算机系统，主要用于高性能科学计算、天气预报、生物医学研究等领域。
超级计算机通常由多个计算节点组成，每个计算节点包含多个处理器、大量内存和存储设备。
超级计算机的性能通常用浮点运算每秒钟（FLOPS）来衡量，最新的超级计算机性能已达到每秒亿万亿次以上。
二、并行计算技术简介并行计算技术是指将一个大的计算任务分成多个小任务，由多个处理器同时完成，并在计算完成后将结果汇总。
并行计算技术的最大优势在于利用多个处理器的计算能力提高计算速度和效率，同时也提高了计算的可靠性和可扩展性。
并行计算技术可分为两种类型：共享内存和分布式内存。
共享内存系统中，所有处理器共享同一份内存，而分布式内存系统中，每个处理器都有自己的内存。
三、并行计算技术在超级计算机领域的应用超级计算机应用领域中，最主要的应用为科学计算和工程仿真。
这些应用涉及大量的数值计算、线性代数、插值法、概率论等多种计算算法。
这些算法可以以并行方式执行，提高计算速度和效率。
1. 共享内存系统的应用共享内存系统中，所有处理器共享同一份内存，因此在设计共享内存系统时需要考虑数据一致性和死锁等问题。
然而，共享内存系统通常具有较高的通信效率和较低的通信延迟，适合于某些特定的应用场景。
共享内存系统适用于规模较小的应用和需要大量的共享数据的应用，如图像处理、生物信息学等应用。
共享内存系统通常采用多核心处理器或多个单核心处理器组成共享内存计算机来实现。
在共享内存系统中，一个进程可以访问另一个进程的地址空间，从而能够轻松地传递数据，适用于需要大量数据共享的科学计算和仿真。
2. 分布式内存系统的应用分布式内存系统中，每个处理器都有自己的内存，处理器之间通过网络通信来传递信息和计算结果。
由于处理器之间的通信需要通过网络进行，因此分布式内存系统通常需要更高的通信延迟和更高的通信开销。
并行计算基础知识
并行计算基础知识并行计算是一种同时执行多个计算任务的方法，它旨在提高计算机系统的处理能力和效率。
通过利用多个处理器、计算单元或者计算机集群的并行性，可以更快地完成复杂的计算任务。
本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、分类、原理以及应用。
一、并行计算的定义并行计算是指利用多个计算资源（如多个处理器、计算单元或者计算机集群）同时执行多个计算任务的计算方法。
与串行计算相比，串行计算是按照指定的顺序逐个执行计算任务。
而并行计算则是将计算任务分成多个子任务，每个子任务由不同的计算资源并行处理，并在一定程度上重叠执行，从而提高计算速度和效率。
二、并行计算的分类根据计算资源的多样性和通信方式的不同，可以将并行计算分为以下几种类型：1. 硬件并行计算：指利用多个处理器或计算单元进行并行计算。
这种并行计算方式常用于高性能计算领域，例如超级计算机和并行处理器。
2. 软件并行计算：指通过软件技术实现的并行计算。
常见的软件并行计算技术包括多线程、并行算法和分布式计算等。
3. 分布式计算：指通过网络连接远程计算机资源进行并行计算。
这种并行计算方式常用于云计算和大规模数据处理领域，例如分布式数据库和分布式文件系统等。
三、并行计算的原理并行计算依赖于任务的分解和调度，以及计算资源之间的通信和同步。
具体原理如下：1. 任务分解和调度：将主要任务分解成多个子任务，并分配给不同的计算资源进行并行处理。
任务分解和调度需要考虑任务之间的依赖关系、负载均衡和任务调度算法等因素。
2. 计算资源通信和同步：在并行计算过程中，不同计算资源之间需要进行通信和同步，以便共享数据和协调计算任务。
通信和同步方法常用的有消息传递、共享内存和分布式存储等。
四、并行计算的应用并行计算在各个领域都有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用领域：1. 科学计算：并行计算在科学研究中得到了广泛应用，例如天气预报模拟、蛋白质折叠模拟和基因组序列分析等。
2. 图像处理：并行计算可用于图像处理领域，例如图像分割、图像压缩和图像识别等，以提高处理速度和精度。
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》教学大纲
教学大纲课程名称：并行计算预修课程：计算机体系结构、数据结构等开课学期：总学时：60学分：大纲撰写人：陈国良、徐云、孙广中一、教学目标及要求本课程是为计算机科学与技术专业的高年级本科生开设的专业课，也可作为面向科学和工程计算的非计算机专业的高年级本科生和研究生的选修课程。
通过此课程的学习，可使学生了解和掌握计算机学科中以及大型科学与工程问题中的基本的并行与分布计算方法及其软硬基础。
二、教学重点和难点重点：并行计算机系统结构、模型、互连方式和性能评价，并行计算模型，并行算法设计策略、基本设计技术和PCAM设计方法学，典型的并行数值算法，并行程序设计等。
难点：并行结构模型和计算模型的理解，并行算法基本设计技术，并行数值算法等。
三、教材及主要参考书教材陈国良，《并行计算：结构，算法，编程》，北京：高教出版社，1999(初版)，2003(修订版)主要参考书：1.陈国良等，《并行计算机体系结构》，北京：高教出版社，20022.陈国良，《并行算法的设计与分析》，北京：高教出版社，2002 (修订版)3.陈国良等，《并行算法实践》，北京：高教出版社，20034.Barry Wilkinson等，陆鑫达等译，《并行程序设计》，北京：机械工业出版社，2001四、课程章节及学时分配第一部分并行计算硬件基础1.并行计算机系统结构和模型4课时(1)并行计算机系统结构(PVP、SMP、MPP、DSM、COW)。
(2)并行计算机存储器访问模型(UMA、NUMA、COMA、NORMA)。
2.并行计算机系统互连4课时(1)系统互连技术(节点内的互连：总线，开关，Buses，switches；节点间的互连：SAN；系统间的互连：LAN，MAN，WAN）。
(2)互连网络拓扑(静态互连网络：LA，RC，MC，TC，HC，CCC；动态互连网络：Buses，crossbar，MINI)。
标准网络（FDDI、ATM、SCI）。
3.并行系统性能评价4课时(1)加速比（Amdahl负载固定加速定律；Gustafson负载可扩放加速定律；Sun和Ni存储受限加速定律）。
图像聚类的并行化
本文详细研究如何利用 MapReduce 模型完成图 像聚类的并行化， 并在 Hadoop 平台下进行实验。
1
图像聚类技术研究
本文采用 Li Feifei 等提出的图像特征字典 （ Image CodeBook ） 方 法 作 为 图 像 并 行 聚 类 算 法 的 基 础
［7 ］
。图像特征字典方法， 首先利用尺度不变特征
16
计
算
机
与
现
代
化
2013 年第 2 期
间的图像特征匹配算法， 它对图像缩放、 旋转等保持 不变性。SIFT 算法首先在高斯差分尺度空间上检测 选择其中稳定的点作为候选关键点； 然后在 极值点， 关键点周围计算梯度方向直方图 ； 最后将 128 维的数 据作为这个关键点的描述信息。 SIFT 特征的提取过 程如下： （ 1 ） 构造尺度空间。 构造尺度空间主要是为了 检测图像中满足尺度变化不变性的点。 本文采用高 斯差分尺度空间检测图像的稳定关键点 。
［5 ］
是一种基于尺度空
1011 收稿日期： 2012基金项目： 天津市科技支撑计划重点项目（ 10ZCKFGX00800 ） ）， 作者简介： 曹磊 （ 1987男， 河北衡水人， 天津大学软件学院硕士研究生， 研究方向： 并行计算， 计算机图形学； 程建来 （ 1987）， 男， 山东济南人， 硕士研究生， 研究方向： 语义网， 异构数据集成。
Parallelization of Image Clustering
CAO Lei，CHENG Jianlai
（ School of Computer Software，Tianjin University，Tianjin 300072 ，China） Abstract： As technology advances，image data is rapidly growing including images and videos on Internet． How to effectively manage the image data is a great challenge． Image clustering is an important image data managing solution． This paper proposes a solution of MapReduce parallelization about the SIFT image feature extraction and Kmeans clustering method on Hadoop platform． It achieves good results． Key words： parallelization； image clustering
并行计算的原理与应用
并行计算的原理与应用并行计算是一种利用多个计算资源同时执行任务的技术，它在计算机科学领域扮演着重要的角色。
本文将介绍并行计算的原理以及其在各个领域的应用。
一、并行计算的原理1. 并行计算的基本概念：并行计算是将一个任务分解为多个子任务，并且同时利用多个计算资源来执行这些子任务。
这些子任务可以独立地运行，也可以相互协作。
2. 并行计算的模型：并行计算有多种模型，包括数据并行模型、任务并行模型和流水线并行模型等。
其中，数据并行模型是最常见的一种，它将数据分成多个部分，同时在多个处理器上处理这些数据。
3. 并行计算的通信方式：在并行计算中，多个任务之间需要进行通信和数据交换。
常见的通信方式包括共享内存通信、消息传递通信和分布式内存通信等。
4. 并行计算的同步机制：为了保证多个任务之间的执行顺序和协作，需要使用同步机制。
常见的同步机制包括互斥锁、条件变量和信号量等。
二、并行计算的应用1. 科学计算：并行计算被广泛应用于科学计算领域，如天气预测、气候模拟、流体力学模拟等。
通过并行计算，科学家们可以更快地获得准确的模拟结果，加快科学研究的进程。
2. 图像处理：图像处理涉及大量的数据处理和计算操作，通过并行计算可以提高图像处理的速度和效率。
例如，图像识别、图像压缩和图像增强等应用都可以借助并行计算来加快处理速度。
3. 数据挖掘：数据挖掘是从大规模数据集中发现潜在模式和知识的过程。
并行计算可以提供强大的计算能力，加快数据挖掘算法的执行速度，从而更快地发现有价值的信息。
4. 人工智能：并行计算在人工智能领域具有广泛的应用，如机器学习、深度学习和自然语言处理等。
通过并行计算，可以提供更快的模型训练和推理速度，加速人工智能算法的发展与应用。
5. 大数据分析：随着大数据时代的到来，大数据分析对计算能力提出了巨大的挑战。
并行计算可以将大数据分成多个小块进行处理，从而提高数据分析的速度和效率。
三、总结并行计算通过同时利用多个计算资源来执行任务，具有快速、高效的特点。
天津大学并行计算4
17/2/28
http://cs.tju.eቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ/orgs/hpclab/
China Research Laboratory
编译制导语句（Compiler Directive）
§ 并行域 § 共享任务 § 同步 § 数据域
– threadprivate – 数据域属性子句
17/2/28
#pragma omp sections [ clause[[,]clause]…] newline { [#pragma omp section newline] … [#pragma omp section newline] … }
17/2/28
/orgs/hpclab/
China Research Laboratory
Sections编译制导语句
§ clause=
– private (list) – firstprivate (list) – lastprivate (list) – reduction (operator: list) – nowait
§ 在sections语句结束处有一个隐含的路障，使用了 nowait子句除外
• if(scalar-expression) • private(list) • firstprivate(list) • default(shared | none) • shared(list) • copyin(list) • reduction(operator: list) • num_threads(integer-expression)
17/2/28
/orgs/hpclab/
China Research Laboratory
Sections编译制导语句
并行计算前置学科
并行计算前置学科
并行计算是一种利用多个计算资源同时执行任务的计算模式，以提高计算效率和处理能力。
并行计算需要涉及到多个计算资源的协同工作，因此需要掌握一些前置学科知识。
1. 计算机体系结构
计算机体系结构是计算机硬件和软件之间的接口，包括计算机的组成部分、它们之间的连接方式和数据传输方式。
并行计算需要掌握计算机体系结构的知识，以便了解计算机的性能和限制，从而更好地设计并行计算系统。
2. 操作系统
操作系统是计算机的核心软件，它管理计算机的资源并提供服务。
并行计算需要掌握操作系统的知识，以便了解如何有效地管理计算资源和协调多个任务的执行。
3. 数据结构与算法
并行计算需要设计并实现高效的算法和数据结构，以便在多个计算资源上并行执行。
因此，需要掌握数据结构和算法的知识，以便设计出高效的并行算法。
4. 编程语言
并行计算需要使用并行编程语言，如MPI、OpenMP、CUDA等。
这些编程语言需要掌握其语法和使用方法，以便编写高效的并行程序。
5. 数值计算
并行计算主要用于数值计算，因此需要掌握数值计算的知识，包括数值方法和数值计算软件的使用。
6. 分布式系统
并行计算通常需要使用分布式系统，因此需要掌握分布式系统的知识，包括分布式系统的架构、通信协议和分布式算法等。
以上是并行计算的前置学科知识，掌握这些知识可以更好地理解并行计算的原理和实现方法，从而设计出高效的并行计算系统。
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并行计算一、并行计算概述1.并行计算定义：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。
为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。
并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。
此外还包括：利用非本地资源，节约成本―使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。
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。
2.并行化方法1)域分解首先，确定数据如何划分到各个处理器然后，确定每个处理器所需要做的事情示例：求数组中的最大值2)任务（功能）分解首先，将任务划分到各个处理器然后，确定各个处理器需要处理的数据Example: Event-handler for GUI二、并行计算硬件环境1.并行计算机系统结构1)Flynn分类a. MIMD多指令流多数据流(Multiple Instruction Stream Multiple Data Stream，简称MIMD)，它使用多个控制器来异步的控制多个处理器，从而实现空间上的并行性。
对于大多数并行计算机而言，多个处理单元都是根据不同的控制流程执行不同的操作，处理不同的数据，因此，它们被称作是多指令流多数据流计算机b. SIMD单指令流多数据流(Single Instruction Multiple Data)能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集，以同步方式，在同一时间内执行同一条指令。
以加法指令为例，单指令单数据（SISD）的CPU对加法指令译码后，执行部件先访问内存，取得第一个操作数；之后再一次访问内存，取得第二个操作数；随后才能进行求和运算。
而在SIMD型的CPU中，指令译码后几个执行部件同时访问内存，一次性获得所有操作数进行运算。
这个特点使SIMD特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。
2)并行计算及结构模型a. SMPSMP (Symmetric Multiprocessor)采用商品化的处理器，这些处理器通过总线或交叉开关连接到共享存储器。
每个处理器可等同地访问共享存储器、I/O设备和操作系统服务。
扩展性有限。
曙光1号，IBM RS/6000b. ClusterCluster（集群）分布式存储，MIMD，工作站+商用互连网络，每个节点是一个完整的计算机，有自己的磁盘和操作系统，而MPP中只有微内核优点：–投资风险小–系统结构灵活–性能/价格比高–能充分利用分散的计算资源–可扩展性好问题–通信性能–并行编程环境IBM Cluster 1350/16003)内存访问模式a. UMAUMA（Uniform Memory Access）模型是均匀存储访问模型的简称。
其特点是：–物理存储器被所有处理器均匀共享；–所有处理器访问任何存储字取相同的时间；–每台处理器可带私有高速缓存；–外围设备也可以一定形式共享。
SMP属于UMA型，单处理机（单地址空间，共享存储器）b. NORMANORMA（No-Remote Memory Access）模型是非远程存储访问模型的简称。
NORMA的特点是：–所有存储器是私有的；–绝大多数NUMA都不支持远程存储器的访问。
Cluster属于NORMA型，多计算机（多地址空间非共享存储器）2.多核处理器多核出现，原因有：⏹功耗过大，芯片温度过高⏹缓存过大，占据>70%芯片面积⏹隐式指令集并行，处理器指令执行流水化，加上不断提高的时钟速度，使得新一代的处理器芯片总能以更快的速度执行程序，而同时又保持顺序执行的假象。
多核时代多核计算环境：–多个复杂度适中，相对低功耗的处理核心并行工作–CPU时钟频率基本不变–计算机硬件不会更快，但会更“宽”–操作系统、应用程序设计三、内存系统，性能评测1.内存系统对性能的影响对于很多应用而言，瓶颈在于内存系统，而不是CPU内存系统的性能包括两个方面：延迟和带宽–延迟：处理器向内存发起访问直至获取数据所需要的时间–带宽：内存系统向处理器传输数据的速率2.性能评测1). 基本性能指标2). 加速比定律Amdahl 定律⏹出发点：◆–固定不变的计算负载；◆–固定的计算负载分布在多个处理器上的，◆–增加处理器加快执行速度，从而达到加速的目的。
Gustafson 定律◆出发点：●对于很多大型计算，精度要求很高，即在此类应用中精度是个关键因素，而计算时间是固定不变的。
此时为了提高精度，必须加大计算量，相应地亦必须增多处理器数才能维持时间不变；●–除非学术研究，在实际应用中没有必要固定工作负载而计算程序运行在不同数目的处理器上，增多处理器必须相应地增大问题规模才有实际意义。
四、多线程与Pthread1. 多线程基本概念⏹线程（thread）是进程上下文（context）中执行的代码序列，又被称为轻量级进程（light weight process）⏹在支持多线程的系统中，进程是资源分配的实体，而线程是被调度执行的基本单元。
线程与进程的区别线程的生命周期线程同步2. Pthread多线程五、Java多线程见PPT六、OpenMP见PPT七、集群技术概述1. 集群技术基础定义⏹集群概念最早由IBM于20世纪60年代提出–Cluster（集群、机群、群集）⏹集群一般由高速网络连接起来的高性能工作站或PC机组成。
集群在工作中像一个统一的整合资源，所有节点使用单一界面。
体系结构分类⏹基于节点的所有者◆专用集群◆非专用集群⏹基于节点的操作系统◆Linux Clusters (Beowulf)◆Solaris Clusters (Berkeley NOW)◆AIX Clusters (IBM SP2)◆SCO/Compaq Clusters (Unixware)◆Windows Clusters⏹基于节点的体系结构、配置和操作系统等◆同构集群●所有节点配置相同◆异构集群●不同节点有所差异⏹用途◆高性能计算集群●大规模科学计算●海量数据存储与处理◆高可用集群●负载均衡集群八、MPI九、MapReduce十、X10十一、并行程序设计方法学并行算法设计⏹并行算法的一般设计方法◆串行算法的直接并行化●方法描述⏹发掘和利用现有串行算法中的并行性，直接将串行算法改造为并行算法。
●评注⏹由串行算法直接并行化的方法是并行算法设计的最常用方法之一；⏹不是所有的串行算法都可以直接并行化；⏹一个好的串行算法未必能并行化为一个好的并行算法；⏹许多数值串行算法可以并行化为有效的数值并行算法。
◆从问题描述开始设计并行算法●方法描述⏹从问题本身描述出发，不考虑相应的串行算法，设计一个全新的并行算法。
⏹评注◆挖掘问题的固有特性与并行的关系；◆设计全新的并行算法是一个挑战性和创造性的工作；◆借用已有算法求解新问题●方法描述⏹找出求解问题和某个已解决问题之间的联系；⏹改造或利用已知算法应用到求解问题上。
⏹评注◆这是一项创造性的工作；◆使用矩阵乘法算法求解所有点对间最短路径是一个很好的范例。
PCAM方法学、⏹划分(Partitioning)◆分解成小的任务，开拓并发性；⏹通讯(Communication)◆确定诸任务间的数据交换，监测划分的合理性；⏹组合(Agglomeration)◆依据任务的局部性，组合成更大的任务；⏹映射(Mapping)◆将每个任务分配到处理器上，提高算法的性能。
⏹小结十二、云计算GoogleDocs是最早推出的云计算应用，是软件即服务思想的典型应用。
它是类似于微软的Office的在线办公软件。
它可以处理和搜索文档、表格、幻灯片，并可以通过网络和他人分享并设置共享权限。
Google文件是基于网络的文字处理和电子表格程序，可提高协作效率，多名用户可同时在线更改文件，并可以实时看到其他成员所作的编辑。
用户只需一台接入互联网的计算机和可以使用Google文件的标准浏览器即可在线创建和管理、实时协作、权限管理、共享、搜索能力、修订历史记录功能，以及随时随地访问的特性，大大提高了文件操作的共享和协同能力。
Google Docs是云计算的一种重要应用，即可以通过浏览器的方式访问远端大规模的存储与计算服务。
云计算能够为大规模的新一代网络应用打下良好的基础。