并行计算--第2章-并行计算性能评价
并行计算综述
并行计算综述姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。
主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。
关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程1. 前言网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。
网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。
由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。
一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。
这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。
目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。
其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。
有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。
该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。
可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。
这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。
这种计算环境特别适合我国国情。
近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。
到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。
这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。
2. 并行计算简介[1]2.1并行计算与科学计算并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
并行计算题目答案汇总
并⾏计算题⽬答案汇总第１题（1）什么是并⾏计算？（2）它的优点有哪些？（3）可以通过哪些结构完成并⾏计算？1．并⾏计算就是在并⾏计算或分布式计算机等⾼性能计算系统上所做的超级计算。
（P3）2．计算极⼤地增强了⼈们从事科学研究的能⼒，⼤⼤地加速了把科技转化为⽣产⼒的过程，深刻地改变着⼈类认识世界和改造世界的⽅法和途径。
计算科学的理论和⽅法，作为新的研究⼿段和新的设计与创造技术的理论基础，正推动着当代科学与技术向纵深发展。
（P4）3．单指令多数据流SIMD、对称多处理机SMP、⼤规模并⾏处理机MPP、⼯作站机群COW、分布共享存储DSM多处理机。
（P22）第2题什么是⽹络计算？它的特点？它与分布式计算、集群计算的关系？（P104）⽹络计算：在⼯作站机群COW环境下进⾏的计算称为⽹络计算。
特点：⽹络计算结合了客户机/服务器结构的健壮性、Internet⾯向全球的简易通⽤的数据访问⽅式和分布式对象的灵活性，提供了统⼀的跨平台开发环境，基于开放的和事实上的标准，把应⽤和数据的复杂性从桌⾯转移到智能化的⽹络和基于⽹络的服务器，给⽤户提供了对应⽤和信息的通⽤、快速的访问⽅式。
与分布式计算、集群计算的关系：分布式计算是⼀门计算机科学，它研究如何把⼀个需要⾮常巨⼤的计算能⼒才能解决的问题分成许多⼩的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进⾏处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
集群计算是使⽤多个计算机，如典型的个⼈计算机或UNIX⼯作站；多个存储设备；冗余互联，来组成⼀个对⽤户来说单⼀的⾼可⽤性的系统。
因此，⽹络计算与分布式计算和集群计算都是属于计算密集型，数据密集型和⽹络密集型应⽤。
第3题表征并⾏系统的性能指标有哪些？并⾏系统的加速⽐如何定义？它能否完全确定系统的性能？为什么？a.表征并⾏系统的性能指标主要有：CPU和存储器的基本性能指标，通信开销以及系统机器的成本、价格与性价⽐，还有系统加速⽐和系统可扩放性（p88页3.3）；其中CPU和存储器的基本性能指标包括：⼯作负载，并⾏执⾏时间，存储器的层次结构和存储器的带宽。
2024年度-并行程序设计导论课件
并行图算法
02
如并行广度优先搜索、并行最短路径算法等，通过并行处理图
数据结构中的节点和边来加速图算法的执行。
并行矩阵运算
03
如矩阵乘法、矩阵转置等，通过并行处理矩阵中的元素来实现
高性能计算。
10
03
并行编程模型与语言
11
共享内存编程模型
原理
多个线程或进程共享同一块内存空间，通过 读写共享变量实现通信和同步。
8
并行算法设计策略
01
任务并行
将问题分解为多个独立任务，并 行执行。
数据并行
02
03
流水线并行
对数据进行分块，并行处理每个 数据块。
将问题分解为一系列阶段，每个 阶段处理一部分数据，并行执行 不同阶段。
9
经典并行算法案例解析
并行排序算法
01
如归并排序、快速排序等，通过并行比较和交换元素实现排序
加速。
生物信息学与基因测序
GPU加速计算在生物信息学和基因测序领域的应用日益增多，能够加 快基因序列比对和分析的速度，促进生物医学研究的发展。
天体物理模拟与宇宙探索
GPU加速计算在天体物理模拟和宇宙探索领域的应用也越来越广泛， 能够加快模拟速度，提高研究效率。
27
07
并行程序性能优化方法与实践
28
性能评价指标与方法
04
云计算
提供基础设施、平台和软件即服务。
22
MapReduce编程模型简介
MapReduce定义
一种编程模型，用于处理和生成大数据集，由 Map和Reduce两个阶段组成。
Reduce阶段
对中间结果中相同键的数据进行聚合操作，生成 最终结果。
并行计算.2模型
PRAM模型
• 基本概念 – PRAM（Parallel Random Access Machine，随机存取并行机器 随机存取并行机器） 随机存取并行机器 模型由Fortune和Wyllie1978年提出，又称SIMD-SM模型。也称为 共享存储的SIMD模型 模型，是一种抽象的并行计算模型，它是从串行 共享存储的 模型 的RAM模型直接发展起来的。 – 在这种模型中，假定存在一个容量无限大的共享存储器，有有限 个或无限个功能相同的处理器，且他们都具有简单的算术运算和 逻辑判断功能，在任何时刻个处理器都可以通过共享存储单元相 互交互数据。
PRAM模型
• 计算能力比较 – 上面的模型中，PRAM-EREW是功能最弱的计算模型，而 PRAM-CRCW是最强的计算模型，PRAM-EREW可logp倍模拟 PRAM-CREW和PRAM-CRCW , 令T表示某一并行算法在并行计 算模型M上的运行时间，则有
TEREW ≥ TCREW ≥ TCRCW
PRAM模型
• 缺点 – 模型中使用了一个全局共享存储器，且局存容量较小，不足以描 述分布主存多处理机的性能瓶颈，而且共享单一存储器的假定， 显然不适合于分布存储结构的MIMD机器； – PRAM模型是同步的，这就意味着所有的指令都按照锁步的方式 操作，用户虽然感觉不到同步的存在，但同步的存在的确很耗费 时间，而且不能反映现实中很多系统的异步性; – PRAM模型假设了每个处理器可在单位时间访问共享存储器的任 一单元，因此要求处理机间通信无延迟、无限带宽和无开销，假 定每个处理器均可以在单位时间内访问任何存储单元而略去了实 际存在的合理的细节，如资源竞争和有限带宽，这是不现实的； – PRAM模型假设处理机有限或无限，对并行任务的增大无开销； – 未能描述多线程技术和流水线预取技术，而这两种技术又是当今 并行体系结构用的最普遍的技术。
多参数寻找最优解算法_解释说明以及概述
多参数寻找最优解算法解释说明以及概述1. 引言1.1 概述本篇长文将介绍多参数寻找最优解算法，该算法可以应用于各个领域的优化问题。
在实际问题中，往往存在多个参数需要同时调整以获取最佳解，而传统的单参数最优化算法无法满足这种需求。
因此，我们需要一种能够同时考虑多个参数的寻找最优解算法。
1.2 文章结构本文分为五个主要部分进行阐述和探讨。
首先，在引言部分我们将概述本篇文章的目的和内容，并介绍多参数寻找最优解算法的定义和特点（第2部分）。
接着，在第3部分我们将详细解释说明该算法的原理，并提供相应的流程图解析。
在第4部分，我们将通过具体的案例来展示该算法的实现步骤与技巧分享，并进行案例选择和分析方法论述。
最后，在第5部分中，我们将总结研究成果并讨论存在问题及改进方向，并展望未来相关研究领域。
1.3 目的本文旨在深入探讨多参数寻找最优解算法，并且通过具体案例的分析展示其实现步骤与技巧。
我们希望读者能够对该算法的原理和应用有一个清晰的了解，并能够在实际问题中灵活运用。
通过本文的阅读，读者将能够了解到该算法在不同领域的应用，并对相关的研究方向和改进方法提供参考和启示。
2. 多参数寻找最优解算法2.1 定义多参数寻找最优解算法是一种用于在具有多个参数的问题中找到最优解的方法。
通常，在现实世界中的许多问题都具有多个输入或参数，而这些参数之间可能存在复杂的相互关系。
因此，通过使用多参数寻找最优解算法，可以更全面地分析和评估各种可能的参数组合，并找到最佳的解决方案。
2.2 特点多参数寻找最优解算法具有以下特点：- 能够同时考虑多个参数的影响：相比于单一参数优化方法，如经典的梯度下降算法，在处理多个参数时更加有效。
- 考虑了各个参数之间的相互关系：该算法考虑到不同参数之间可能存在着相关性或交互作用，从而能够更全面地搜索最优解空间。
- 涵盖了广泛的应用领域：由于许多实际问题涉及到多个变量或条件，因此该算法在各种领域中都具有广泛应用价值。
并行计算机程序设计导论pdf
CUDA最佳实践
总结CUDA编程的最佳实践， 包括编写高效的CUDA内核函 数、使用异步操作、避免不 必要的内存拷贝等方面的内 容。
43
07
并行计算应用案例分析
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/25
44
气象模拟应用案例分析
气候模型
使用并行计算模拟大气、海洋和陆地之间的相互作用，以预测气 候变化。
42
CUDA性能优化策略
CUDA性能分析
介绍如何使用CUDA性能分析 工具（如NVIDIA Visual
Profiler和Nsight）来评估和 优化CUDA程序的性能。
CUDA优化技术
详细讲解CUDA优化的关键技 术，包括内存访问优化、线 程同步优化、指令级优化和 算法级优化等。
2024，并行计算的应用前景更加广阔。未来，量子计算等新型计算技术的发展将进一 步推动并行计算的进步，为解决复杂问题提供更加高效的方法。
2024/1/25
6
02
并行计算机体系结构
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/25
7
并行计算机分类与特点
// 计算点积并汇总结果
03
for (int i = rank; i < n; i += size) {
27
MPI编程实例分析
• dot_product += a[i] * b[i];
2024/1/25
28
MPI编程实例分析
}
// 使用MPI_Reduce函数汇总各个进程的计算结果
2024/1/25
如何评价计算机性能
如何评价计算机性能一台微型计算机功能的强弱或性能的好坏，不是由某项指标来决定的，而是由它的系统结构、指令系统、硬件组成、软件配置等多方面的因素综合决定的。
但对于大多数普通用户来说，可以从以下几个指标来大体评价计算机的性能。
(1)运算速度。
运算速度是衡量计算机性能的一项重要指标。
通常所说的计算机运算速度（平均运算速度），是指每秒钟所能执行的指令条数，一般用“百万条指令／秒”（mips，Million Instruction Per Second）来描述。
同一台计算机，执行不同的运算所需时间可能不同，因而对运算速度的描述常采用不同的方法。
常用的有CPU时钟频率（主频）、每秒平均执行指令数(ips)等。
微型计算机一般采用主频来描述运算速度，例如，Pentium/133的主频为133 MHz，PentiumⅢ/800的主频为800 MHz，Pentium 4 1.5G的主频为1.5 GHz。
一般说来，主频越高，运算速度就越快。
(2)字长。
一般说来，计算机在同一时间内处理的一组二进制数称为一个计算机的“字”，而这组二进制数的位数就是“字长”。
在其他指标相同时，字长越大计算机处理数据的速度就越快。
早期的微型计算机的字长一般是8位和16位。
目前586（Pentium， Pentium Pro，PentiumⅡ，PentiumⅢ，Pentium 4）大多是32位，现在的大多装人都装64位的了(3)内存储器的容量。
内存储器，也简称主存，是CPU可以直接访问的存储器，需要执行的程序与需要处理的数据就是存放在主存中的。
内存储器容量的大小反映了计算机即时存储信息的能力。
随着操作系统的升级，应用软件的不断丰富及其功能的不断扩展，人们对计算机内存容量的需求也不断提高。
目前，运行Windows 95或Windows 98操作系统至少需要 16 M 的内存容量，Windows XP则需要128 M以上的内存容量。
内存容量越大，系统功能就越强大，能处理的数据量就越庞大。
本人使用FEKO进行并行计算的经验总结
本人使用FEKO进行并行计算的经验总结（血泪史）作者: 尘谖(站内联系TA)发布: 2008-11-14项目需要，老师考虑要购进一台高性能计算机。
有公司主动上门推荐我们试用他们的产品。
师兄们都忙，稀里糊涂地让我做了实验员。
说明白一点儿，我的任务就是拿着我们的模型，去人家的机子上面装软件，然后对模型进行计算，记下计算时间，拷回计算结果。
目的一是试试机子性能，二是帮我们快速计算，赶一下实验进度。
使用的高性能计算机是曙光公司的PHPC100，5个节点，10个CPU，每个CPU是8个核。
计算软件用的是FEKO5.2，在网上下载的盗版，自行破解之后使用。
计算模型是几个不同情况的天线。
我自己虽然也做天线的仿真，但是我用的是HFSS，至于FEKO我并没有用过。
师兄事无巨细地给我写了安装步骤，又手把手地教我操作了两遍。
我拿着师兄写的步骤记录和网上下载的安装过程，信心百倍的和公司的人一起去试用了。
呵呵，原来就在我们实验室的楼上，简单地说。
满以为半天就能搞定。
机子好大啊，近一米长，半米高，30公分厚，呼呼地散发着热风。
坐在它旁边就想打盹，因为无论从各个方面都感觉它像一个壁炉。
殊不知，装软件就出了各种各样的问题。
软件安装的时候，会弹出一个提示页面，让输入用户名和密码。
这时如果你是以管理员的身份进行计算的话，千万不能输入用户名，密码也不能胡乱输入。
用户名要默认，回车，密码也一定要是最初进入节点使用的初始密码。
公司的人也是一知半解，指示我随便输入一个用户名，随便设置一个密码，后来接了各电话干脆闪人了。
我一个人吭哧吭哧在那里装软件。
一上午终于装好了软件，下午开始计算，肯定搞不定啦。
到了人家的下班时间，才算了1%。
因为，只能在一个节点上串行计算，不能并行计算。
晚上去了之后，认识了那里实验室的一个研一小美女，开朗活泼，勤奋好学，着实招人喜欢。
看我操作，呵呵，还小小地崇拜了我一把，确切地说是盲目崇拜。
因为我在更换节点的时候，死活进不去了计算机了。
第2章并行硬件和并行软件
ASIC在比特币挖矿、网络通信等领域有广泛应用。
10
现场可编程门阵列（FPGA）
FPGA是一种可编程的集成电路，可以通过编程实 现不同的逻辑功能。
FPGA具有高度的灵活性和可重构性，可以根据需 要动态配置硬件资源。
FPGA在嵌入式系统、数字信号处理等领域有广泛 应用。
2024/1/25
11
2024/1/25
第2章并行硬件和并 行软件
2024/1/25
1
目录
2024/1/25
• 并行计算概述 • 并行硬件基础 • 并行软件基础 • 并行硬件与软件交互方式 • 并行计算性能评价与优化 • 未来发展趋势与挑战
2
2024/1/25
01
CATALOGUE
并行计算概述
3
并行计算定义与分类
2024/1/25
定义
同步与互斥
为了避免数据冲突和保证一致性，需要使用同步 机制（如锁、信号量等）来实现对共享资源的互 斥访问。
编程复杂度
3
共享内存模型编程相对简单，但需要注意数据一 致性和同步问题，否则可能导致程序错误或性能 下降。
2024/1/25
18
消息传递模型
2024/1/25
独立的内存空间
01
每个并行线程拥有自己的私有内存空间，线程之间通过发送和
容错性
设计并行算法时需要考虑容错性，以 便在某个处理单元出现故障时，整个 系统仍能继续运行。
15
典型并行软件介绍
Hadoop
CUDA
一个开源的分布式计算框架，支持大规模 数据处理和分析，广泛应用于大数据领域 。
NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型， 允许开发人员使用C/C语言编写高性能的 GPU加速程序。
并行体系结构课后答案
第一章绪论什么是并行计算机答：简单地讲，并行计算机就是由多个处理单元组成的计算机系统，这些处理单元相互通信和协作，能快速高效求解大型的复杂的问题。
简述Flynn分类法：答：根据指令流和数据流的多重性将计算机分为：1）单指令单数据流SISD2）单指令多数据流SIMD3）多指令单数据流MISD4）多指令多数据流MIMD简述当代的并行机系统答：当代并行机系统主要有：1）并行向量机（PVP）2）对称多处理机（SMP）3）大规模并行处理机（MPP）4）分布式共享存储（DSM）处理机5）工作站机群（COW）为什么需要并行计算机答：1）加快计算速度2）提高计算精度3）满足快速时效要求4）进行无法替代的模拟计算简述处理器并行度的发展趋势答：1）位级并行2）指令级并行3）线程级并行简述SIMD阵列机的特点答：1）它是使用资源重复的方法来开拓计算问题空间的并行性。
2）所有的处理单元（PE）必须是同步的。
21m 3）阵列机的研究必须与并行算法紧密结合，这样才能提高效率。
4）阵列机是一种专用的计算机，用于处理一些专门的问题。
简述多计算机系统的演变答：分为三个阶段：1）1983-1987年为第一代，代表机器有：Ipsc/1、Ameteks/14等。
2）1988-1992年为第二代，代表机器有：Paragon 、Intel delta 等。
3）1993-1997年为第三代，代表机器有：MIT 的J-machine 。
简述并行计算机的访存模型答：1）均匀存储访问模型（UMA ）2）非均匀存储访问模型（NUMA ）3）全高速缓存存储访问模型（COMA ）4）高速缓存一致性非均匀访问模型（CC-NUMA ）简述均匀存储访问模型的特点答：1）物理存储器被所有处理器均匀共享。
2）所有处理器访问任何存储字的时间相同。
3）每台处理器可带私有高速缓存。
4）外围设备也可以一定的形式共享。
简述非均匀存储访问模型的特点答：1）被共享的存储器在物理上分布在所有的处理器中，其所有的本地存储器的集合构成了全局的地址空间。
并行算法性能简析
ｄ ｕ ｌ ｆ ｄ ｕ ｌ ａ） ｔｍ （ ． ｏｂｅ （ ｏｂｅ ｆ ｕ ｅ ｒ ４０／（． ａａ ）） １ ０＋ ＊ ） ；
定 义 被 积 函 数 ｆｘ） （ 。
以计算 盯的近似值 为例 ： １ ４（慨 ｄ 设 Ｔ ＝Ｉ ／１ ）ｘ的近似值 ，
很 容 易 就 想 到 如 何 完 成 一 个 并 行 程 序 来 实 现 这 个 题 目。 即 ｈ
果 的误 差 。
对这 些子 区间 的计算 值求 和 ， 到计算 结果 。代码 中计 算 区间 即得
ｐ－Ｉ
采 用 循 环 分 配 的方 式 ， 将 计 算 公 式 写 成 ： ｈ １ 即 、
，鼍 （）
ｄ ｕ ｌ ｍｙｉ ｐ ， ， ｕ ｘ ／ｍ ｐ ： 程 中所 有 小 区 间 ｏｂｅ ｐ， ｉ ｈ ｓｍ， ；＊ ｙ ｉ进 面 积 的 求 和 值 ；ｉ最 终 的 计 算 叮值 ； ： 区 间宽 度 ； ｕ 进 ｐ： ｒ ｈ小 ｓｍ：
－
何 怡芝
ｄ ｕ ｌ ｔｒｗ ｉ ． ｅ ｄ ｔｍｅ ｏ ｂｅ ｓ ｔ ｔ ａ ｍｅ ｎ ｗ ｉ ：
并行 算 法性 能 简析
】
定 义 变 量 开 始 时 间
ｓｒｔ ｅ ｔ ｔ ｉ 和结 束时间 ｅ ｄ ｔ ｅ ａｗ ｍ ｎ ｗ ｉ 。均为 ＭＰ＿ ｉ ｅ ） ｍ Ｉ Ｗｔ （ 的返 回值 。 ｍ
＃ ｎ ｌ ｄ ｓｄ ｏｈ ｉ ｃｕ ｅ＜ ｔ ｉ － ＞
足 计 算 机 计 算 速 度 的 惟 一 可行Байду номын сангаас途 径 嘲 所 谓 并 行 计 算 ［ 就 是 。 １ １ ，
将 一 个 任 务 分 解 成 多 个 子 任 务 ， 时 分 配 给 几 个 不 同 的 处 理 同 器 ， 个 处 理 器 之 间 相 互 协 同 ， 行 地 执 行 子 任 务 ， 而 能 够 各 并 从 加 速 求 解 问 题 的 速 度 ， 者 扩 大 求 解 应 用 问题 的 规 模 。 或
(2024年)并行计算机程序设计导论
02
根据任务的依赖关系和可用资源，动态地分配任务到不同的处
理单元，以最大化并行度和减少总执行时间。
任务粒度
03
选择合适的任务粒度，以平衡通信开销和计算开销，实现高效
的并行执行。
13
数据划分与映射策略
2024/3/26
数据划分
将数据集划分为多个子集，每个子集可以在单独的处理单元上进 行并行处理。
数据映射
将数据子集映射到相应的处理单元，以减少数据移动和通信开销 。
数据局部性
优化数据布局和访问模式，以提高缓存利用率和数据访问速度。
14
负载均衡与性能优化策略
1 2
负载均衡
动态地分配任务和数据到处理单元，以保持各处 理单元的负载平衡，避免某些处理单元空闲而其 他处理单元过载。
性能优化
采用各种优化技术，如循环展开、向量化、并行 化库等，以提高并行程序的执行效率。
并行计算机程序设计导论
2024/3/26
ห้องสมุดไป่ตู้
1
contents
目录
2024/3/26
• 并行计算概述 • 并行编程模型与语言 • 并行算法设计策略 • 典型并行算法案例分析 • 并行计算性能评价与优化 • 现代并行计算技术展望
2
01
并行计算概述
2024/3/26
3
并行计算定义与发展
定义
并行计算是指同时使用多种计算资源 解决计算问题的过程，其主要目的是 快速解决大型且复杂的计算问题。
3
资源利用
充分利用计算资源，如多核处理器、GPU、分布 式集群等，以加速并行程序的执行。
2024/3/26
15
04
典型并行算法案例分析
本人使用FEKO进行并行计算的经验总结
本人使用FEKO进行并行计算的经验总结（血泪史）作者：尘谖（站内联系TA）发布：2008-11-14 项目需要，老师考虑要购进一台高性能计算机。
有公司主动上门推荐我们试用他们的产品。
师兄们都忙，稀里糊涂地让我做了实验员。
说明白一点儿，我的任务就是拿着我们的模型，去人家的机子上面装软件，然后对模型进行计算，记下计算时间，拷回计算结果。
目的一是试试机子性能，二是帮我们快速计算，赶一下实验进度。
使用的高性能计算机是曙光公司的PHPC1005个节点，10个CPU每个CPU是8个核。
计算软件用的是FEKO5.2, 在网上下载的盗版，自行破解之后使用。
计算模型是几个不同情况的天线。
我自己虽然也做天线的仿真，但是我用的是HFSS至于FEKO我并没有用过。
师兄事无巨细地给我写了安装步骤，又手把手地教我操作了两遍。
我拿着师兄写的步骤记录和网上下载的安装过程，信心百倍的和公司的人一起去试用了。
呵呵，原来就在我们实验室的楼上，简单地说。
满以为半天就能搞定。
机子好大啊，近一米长，半米高，30公分厚，呼呼地散发着热风。
坐在它旁边就想打盹，因为无论从各个方面都感觉它像一个壁炉。
殊不知，装软件就出了各种各样的问题。
软件安装的时候，会弹出一个提示页面，让输入用户名和密码。
这时如果你是以管理员的身份进行计算的话，千万不能输入用户名，密码也不能胡乱输入。
用户名要默认，回车，密码也一定要是最初进入节点使用的初始密码。
公司的人也是一知半解，指示我随便输入一个用户名，随便设置一个密码，后来接了各电话干脆闪人了。
我一个人吭哧吭哧在那里装软件。
一上午终于装好了软件，下午开始计算，肯定搞不定啦。
到了人家的下班时间，才算了1%。
因为，只能在一个节点上串行计算，不能并行计算。
晚上去了之后，认识了那里实验室的一个研一小美女，开朗活泼，勤奋好学，着实招人喜欢。
看我操作，呵呵，还小小地崇拜了我一把，确切地说是盲目崇拜。
因为我在更换节点的时候，死活进不去了计算机了。
《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）。
并行计算模型
·在BSP模型上，曾直接实现了一些重要的算法（如矩阵乘、并行前序运算、FFT和排序等），他们均避免 了自动存储管理的额外开销；
· BSP模型可以有效的在超立方体络和光交叉开关互连技术上实现，显示出，该模型与特定的技术实现无关， 只要路由器有一定的通信吞吐率；
LogP模型的特点
(1)抓住了络与处理机之间的性能瓶颈。g反映了通信带宽，单位时间内最多有L/g个消息能进行处理机间传 送。
(2)处理机之间异步工作，并通过处理机间的消息传送来完成同步。 (3)对多线程技术有一定反映。每个物理处理机可以模拟多个虚拟处理机(VP)，当某个VP有访问请求时，计 算不会终止，但VP的个数受限于通信带宽和上下文交换的开销。VP受限于络容量，至多有L/g个VP。 (4)消息延迟不确定，但延迟不大于L。消息经历的等待时间是不可预测的，但在没有阻塞的情况下，最大不 超过L。 (5)LogP模型鼓励编程人员采用一些好的策略，如作业分配，计算与通信重叠以及平衡的通信模式等。 (6)可以预估算法的实际运行时间。
LogP模型的不足之处
（1）对络中的通信模式描述的不够深入。如重发消息可能占满带宽、中间路由器缓存饱和等未加描述。 （2）LogP模型主要适用于消息传递算法设计，对于共享存储模式，则简单地认为远地读操作相当于两次消 息传递，未考虑流水线预取技术、Cache引起的数据不一致性以及Cache命中率对计算的影响。 （3）未考虑多线程技术的上下文开销。 （4）LogP模型假设用点对点消息路由器进行通信，这增加了编程者考虑路由器上相关通信操作的负担。
PRAM模型的缺点
超级计算机的技术架构和性能分析
超级计算机的技术架构和性能分析近年来，超级计算机在科技领域发挥着越来越重要的作用。
作为计算速度远超普通计算机的设备，超级计算机可以为科学研究、新药研发、天气预报等各个领域提供强有力的支持。
那么，超级计算机的技术架构和性能有哪些特点呢？一、超级计算机的技术架构目前，超级计算机技术主要分为向量计算技术、并行计算技术和分布式计算技术。
1. 向量计算技术向量计算技术是超级计算机早期的主流技术。
它利用独特的CPU结构和指令系统，能够在单条指令的作用下实现复杂计算任务。
向量计算技术具有高度成熟的应用和丰富的开发工具库，能够平衡内存带宽和计算速度，特别适用于科学计算以及建模和仿真等领域。
2. 并行计算技术相比向量计算技术，超级计算机的大规模并行计算技术在当前更受到重视。
并行计算技术将大型计算任务分解成多个子任务，并通过互联网络连接多个节点实现任务并行处理。
通过增加节点数量和优化互连网络的性能，可以实现高效的集群计算。
3. 分布式计算技术分布式计算技术的主要优势在于分布式存储，允许大规模数据的存储和管理，可以提供更加灵活的计算任务部署方式和更大的存储空间。
通过使用分布式文件系统和分布式数据存储技术，可以实现更加安全和稳定的数据存储，为超级计算机的科学计算提供良好基础环境。
二、超级计算机的性能分析超级计算机的性能可以通过FLOPS（每秒浮点运算次数）、内存带宽、节点数、主频、芯片架构、功耗等多个方面的指标进行评价。
1. FLOPSFLOPS是衡量超级计算机性能的最重要指标，它能够反映超级计算机用于数字计算任务的效率。
超级计算机的FLOPS通常是以百万亿级别的计算速度来衡量的，这个数字很难想象，但它说明超级计算机可以在很短的时间内解决非常复杂的计算任务。
2. 内存带宽内存带宽是另一个重要的指标，它反映超级计算机在数据存取方面的效率。
超级计算机需要访问海量数据，因此更高的内存带宽将带来更高的计算效率。
例如，一些超级计算机使用GPU作为加速器，其高带宽内存可以提供更高的内存存取速度。
并 行 计 算
并行计算之基本概念
主要内容：
●并行计算？（PWT投影片）
⏹并行机体系结构；
⏹并行计算机环境建设与管理；
⏹并行算法设计；
⏹并行程序设计；
⏹并行性能优化与评价；
⏹并行应用是并行计算的最终目的。
●并行算法设计原则：
⏹并行算法设计：将一个任务分解为多个可同时执行的子任务，
这些子任务分别运行在不同的处理器上，通过相互之间的数据
交换完成同一个任务。
⏹并行算法设计的分类：
◆独立并行计算（MC、生物序列比对、数据库查询、遗传算
法、数据并行处理等；
◆大粒度的同步并行算法（数值并行算法解PDE方程区域分
解、数据分解、空间分解、时间分解？）；
◆大粒度的异步并行算法（数据驱动类并行算法，大分子生
物计算）
⏹大粒度并行：计算通信比；
●并行程序设计：
⏹独立并行计算；
⏹大粒度的同步并行计算；
⏹大粒度的异步并行计算；
●并行性能评价
⏹加速比；
⏹效率；
⏹峰值性能与实际浮点性能；
⏹超线性加速比；
⏹性能评价的主要目的。
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加速比的几个问题
绝对加速
对于给定的问题，最佳串行算法能使用的时间除以 同一问题的并行算法所使用的时间
相对加速
同一问题的求解算法在单处理机上运行的时间除以 在多个处理机上的运行时间
超线性加速
一般的讲，线性加速已很难达到，超线性加速则是 难上加难。但在某些算法中，可能出现超线性加速 现象。
概念
可扩放性包括哪些方面?
机器规模的可扩放性
系统性能是如何随着处理机数目的增加而改善的
问题规模的可扩放性
系统的性能是如何随着数据规模和负载规模的增 加而改善
技术的可扩放性
系统的性能上如何随着技术的改变而改善
概念
可扩放性研究的目的是什么？
确定解决某类问题时何种并行算法与何种并 行体系结构的组合，可以有效的利用大量的 处理器；
等效率度量标准（ISO-efficiency）
优点
等效率函数是一种用分析方法处理工作负载 增长率与处理机增长率之间关系的有用的工 具，可用简单的、可定量计算的、少量的参 数就能计算出等效率函数，并由其复杂性可 指出算法的可扩放程度
如果W与p呈线性关系，则系统是可扩放的 如果W与p呈指数关系，则系统是不可扩放的
Sun and Ni’s 定理
Sun and Ni’s 定理
Sun and Ni’s 定理
Sun and Ni’s 定理几何意义
处理能力随处理器 数目的增加而增加
处理器的增加，执 行时间随之增加
2.1 加速比性能定律
2.1.1 Amdahl定律 2.1.2 Gustafson’s定理 2.1.3 Sun and Ni’s 定理 2.1.4 加速比的几个问题 小结
小结
影响加速比的因素：
求解问题中的串行分量 并行处理所引起的额外开销（通信，等待，
冗余操作等） 处理机数目的增加超过了算法中的并发程度
小结
增加问题的规模有利于提高加速比的因素：
加大问题的规模可提供较高的并发程度 额外开销的增加可能慢于有效计算的增加 算法中的串行分量的比例不是固定不变的
对于运用于某种并行机上的某种算法，根据 在小规模处理机的运行性能预测移植到大规 模处理机上的运行性能
对固定问题规模，确定最优处理机数和可获 得的最大的加速比
概念
指导和改进并行算法和并行处理机结构，充 分利用处理机可扩放性的度量标准
ISO-efficiency等效度量标准 ISO-speed 等速度量标准 Aerage Lantency 平均延迟度量标准
Gustafson’s定理
Gustafson’s定理
S=(Ws+p*Wp)/(Ws+p*Wp/p) =(Ws+p*Wp)/(Ws+Wp) =f+p*(1-f) =p+f(1-p) =p-f(p-1)
可见:加速比S与处理机数目p基础成线性关系
Gustafson’s定理
Gustafson’s的几何意义
并行计算性能评价
2.1 加速比性能定律 2.2 可扩放性
可扩放性
2.2.1 概念 2.2.2 等效率度量标准 2.2.3 等速度度量标准 2.2.4 平均延迟度量标准
概念
什么是可扩放性？
一个计算机系统（硬件、软件、算法、程序 等）被称为可扩放的，是指其性能随处理机 数目的增加而按比例提高。例如，工作负载 能力和加速比都可随处理机的数目的增加而 增加。
等效率度量标准（ISO-efficiency）
基本概念
等效度量标准是研究如何维持并行系统的等效性
推导
设T1是一个给定问题在一台机器上串行执行的 时间（例如W），Tp是在p台处理机上并行执行 的时间，T0是额外开销
等效率度量标准（ISO-efficiency）
等效率度量标准（ISO-efficiency）
Amdahl定律
Amdahl几何意义
计算负载固定不变
处理机数增加，执行 时间缩短
Amdahl定律
Amdahl几何意义
2.1 加速比性能定律
2.1.1 Amdahl定律 2.1.2 Gustafson’s定理 2.1.3 Sun and Ni’s 定理 2.1.4 加速比的几个问题 小结
加速比的几个问题
结论：
由于最佳串行算法难于确定，所以相对加速 更为实用
如使用多个处理机在一个树上并行搜索时， 一旦某个处理机找到解，它就可以立即向其 他处理机发出中止搜索信号，防止无谓地搜 索其他分支，获得超线性加速。
2.1 加速比性能定律
2.1.1 Amdahl定律 2.1.2 Gustafson’s定理 2.1.3 Sun and Ni’s 定理 2.1.4 加速比的几个问题 小结
Sun and Ni’s 定理
在Amdahl和Gustafson定理中，都是认为处 理机数和存储容量是不受限制地可增加的，但 可能有一些大的求解问题可能要受到存储容量 的限制。这就是要求规划负载。提供更高的加 速比、更高的精度和更好的资源利用率。
假定一个负载计算量可以由于并行划分而增加 G(p)倍，（G(p)代表负载量增加时，存储容 量（需求）也增加p倍。）
工作量增加，为了保证处理 时间不变，需要增加处理器
增加处理器数目，可保证执 行时间不变
Gustafson’s定理
Gustafson’s的几何意义
2.1 加速比性能定律
2.1.1 Amdahl定律 2.1.2 Gustafson’s定理 2.1.3 Sun and Ni’s 定理 2.1.4 加速比的几个问题 小结
等效率度量标准（ISO-efficiency）
缺点
对共享存储器结构的机器难以计算等效率函 数值
ISO-speed 等速度量标准
ISO-speed 等速度量标准
此时的可扩放的速度度量标准函数为：
W
( p, p') W ' p p'
p'*W p *W '
当平均速度严格不变时:
第2章 并行计算性能评价
2.1 加速比性能定律 2.2 可扩放性
2.1 加速比性能定律
2.1.1 Amdahl定律 2.1.2 Gustafson’s定理 2.1.3 Sun and Ni’s 定理 2.1.4 加速比的几个问题 小结
Amdahl定律
Amdahl定律
Amdahl定律