并行算法实验设计报告

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中科大并行程序实验报告

并行程序设计实验报告公共部分1.用MPI_Send、MPI_Recv实现MPI_Bcast、MPI_Alltoall、MPI_Gather、MPI_Scatter 等MPI群及通信函数功能。

_MPI_Bcast:程序运行结果如下伪代码如下：_MPI_Bcast(sendbuf, sendcount, sendtype, root, comm)对每个处理器执行以下算法if my_rank = root thenfor i = 0 to p do //p为进程个数MPI_Send(sendbuf, sendcount, sendtype, i, root, comm) //root向每个进程发送消息end forend if//每个进程从root接收带有root标签的消息，接受信息存在各自的sendbuf中MPI_Recv(sendbuf, sendcount, sendtype, root, root, comm., &status)_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 thenfor i = 0 to sendcount doMPI_Send(sendbuf + i, 1, sendtype, i , root, comm)//将sendbuf中的信息按进程标识顺序发送给各个进程end forend if//每个进程从root处接收各自的消息，并存在recvbuf中第root号位置MPI_Recv(recvbuf + root, 1, recvtype, root, root, comm., &status)_MPI_Alltoall:进程0到进程5存储的数据分别为”000000”到”555555”，经全局交换之后运行结果如下：伪代码如下：_MPI_Alltoall(sendbuf, sendcount, sendtype, recvbuf, recvcount, recvtype, comm)对每个处理器执行以下代码：for i = 0 to p-1_MPI_Scatter(sendbuf, sendcount, sendtype, recvbuf, recvcount, recvtype, i, comm) //_MPI_Scatter即为前一个程序的伪代码//Alltoall就是每一个进程都以自己为root执行一次Scatterend for_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)if my_rank = root thenfor i = 0 to p-1 doMPI_Recv(recvbuf + i, recvcount, recvtype, i, root, comm., &status) end forend if2. LU分解的MPI实现(顺序划分)5个节点、处理9x9矩阵时运行结果如下：伪代码如下：输入：矩阵A(nxn)输出：下三角矩阵L(nxn)，上三角矩阵U(nxn)Begin对所有处理器my_rank(0..p-1)同时执行如下算法：for i = 0 to m-1 do //对处理器的各行**************for j = 0 to p-1 doif(my_rank = j) thenv = j * m + i; //当前主行************************for k = v to n dof[k] = a[i, k]end forelsev = j*m + i; //当前主行************************接收主行所在处理器广播来的主行元素End ifif(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 doa[k, v] = a[k, v] / f[v]for w = v+1 to n-1 doa[k, w] = a[k, w] – f[w]*a[k, v]end forend forif(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 doa[k, v] = a[k, v] / f[v]for w = v+1 to n-1 doa[k, w] = a[k, w] – f[w]*a[k, v]end forend forend ifend forend forend大体思路如同上面的伪代码给出，核心思想就是如果当前主行在第j号处理器，那么按照顺序划分的想法，编号小于j的处理器已经变换完了自己的各行，不需要做什么处理；编号为j的处理器应用当前主行为其j+1行等后续各行变换；编号大于j的处理器其各行都还没有经过变换，所以应用主行对其所有行进行变换。

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。

并行实验快速排序实验报告完整版

华南师范大学实验报告学生姓名学号专业计算机科学与技术年级、班级课程名称并行计算实验项目快速排序的并行算法实验时间 2011 年 6 月 10 日实验类型实验指导老师实验评分3.1实验目的与要求1.熟悉快速排序的串行算法2.熟悉快速排序的并行算法3.实现快速排序的并行算法3.2 实验环境及软件单台或联网的多台PC机, Linux操作系统, MPI系统。

3.3实验内容1.快速排序的基本思想2.单处理机上快速排序算法3.快速排序算法的性能4.快速排序算法并行化5.描述了使用2m个处理器完成对n个输入数据排序的并行算法。

6.在最优的情况下并行算法形成一个高度为logn的排序树7、完成快速排序的并行实现的流程图8、完成快速排序的并行算法的实现3.4实验步骤3.4.1.快速排序（Quick Sort）是一种最基本的排序算法, 它的基本思想是: 在当前无序区R[1, n]中取一个记录作为比较的“基准”（一般取第一个、最后一个或中间位置的元素）, 用此基准将当前的无序区R[1, n]划分成左右两个无序的子区R[1, i-1]和R[i, n](1≤i≤n), 且左边的无序子区中记录的所有关键字均小于等于基准的关键字, 右边的无序子区中记录的所有关键字均大于等于基准的关键字；当R[1, i-1]和R[i, n]非空时, 分别对它们重复上述的划分过程, 直到所有的无序子区中的记录均排好序为止。

3.4.2.单处理机上快速排序算法输入: 无序数组data[1,n]输出: 有序数组data[1,n]Begincall procedure quicksort(data,1,n)Endprocedure quicksort(data,i,j)Begin(1) if (i<j) then(1.1)r = partition(data,i,j)(1.2)quicksort(data,i,r-1);(1.3)quicksort(data,r+1,j);end ifEndprocedure partition(data,k,l)Begin(1) pivo=data[l](2) i=k-1(3) for j=k to l-1 doif data[j]≤pivo theni=i+1exchange data[i] and data[j]end ifend for(4) exchange data[i+1] and data[l](5) return i+1End3.4.3.快速排序算法的性能主要决定于输入数组的划分是否均衡, 而这与基准元素的选择密切相关。

并行计算课程设计报告

并行计算与多核多线程技术课程报告专业班级学号XX成绩___________________年月日课程报告要求手写内容：设计目的、意义，设计分析，方案分析，功能模块实现，最终结果分析，设计体会等。

允许打印内容：设计原理图等图形、图片，电路图，源程序。

硬件类的设计，要有最终设计的照片图；软件类设计，要有各个功能模块实现的界面图、输入输出界面图等。

评价理论根底实践效果〔正确度/加速比〕难度工作量独立性目录1. 设计目的、意义〔功能描述〕12. 方案分析〔解决方案〕13. 设计分析13.1 串行算法设计13.2 并行算法设计13.3 理论加速比分析24. 功能模块实现与最终结果分析24.1 基于OpenMP的并行算法实现24.1.1 主要功能模块与实现方法24.1.2 实验加速比分析34.2 基于MPI的并行算法实现34.2.1 主要功能模块与实现方法34.2.2 实验加速比分析44.3 基于Java的并行算法实现44.3.1 主要功能模块与实现方法44.3.2 实验加速比分析54.4 基于Windows API的并行算法实现54.4.1 主要功能模块与实现方法54.4.2 实验加速比分析64.5 基于.net的并行算法实现64.5.1 主要功能模块与实现方法64.5.2 实验加速比分析64.6并行计算技术在实际系统中的应用64.6.1 主要功能模块与实现方法64.6.2 实验加速比分析75. 设计体会76. 附录96.1 基于OpenMP的并行程序设计96.1.1 代码及注释96.1.2 执行结果截图116.1.3 遇到的问题及解决方案126.2 基于MPI的并行程序设计126.1.1 代码及注释126.2.2 执行结果截图126.2.3 遇到的问题及解决方案166.3 基于Java的并行程序设计196.3.1 代码及注释196.3.2 执行结果截图226.3.3 遇到的问题及解决方案236.4 基于Windows API的并行程序设计256.4.1 代码及注释256.4.2 执行结果截图256.4.3 遇到的问题及解决方案306.5 基于.net的并行程序设计306.5.1 代码及注释306.5.2 执行结果截图346.5.3 遇到的问题及解决方案356.6并行计算技术在实际应用系统的应用366.6.1 代码及注释366.6.2 执行结果截图366.6.3 遇到的问题及解决方案421. 设计目的、意义〔功能描述〕设计一个计算向量夹角的WinForm窗体应用，用户只需要在窗体上输入向量的维度，系统随机产生两个向量并将计算结果显示在窗体上。

数值分析实验报告--解线性方程组的迭代法及其并行算法

disp('请注意：高斯-塞德尔迭代的结果没有达到给定的精度，并且迭代次数已经超过最大迭代次数max1,方程组的精确解jX和迭代向量X 如下： ') X=X';jX=jX' end end X=X';D,U,L,jX=jX'
高斯－塞德尔的输入为：
A=[10 2 3;2 10 1;3 1 10]; b=[1;1;2]; X0=[0 0 0]'; X=gsdddy(A,b,X0,inf, 0.001,100) A=[10 2 3;2 10 1;3 1 10]; 请注意：因为对角矩阵 D 非奇异，所以此方程组有解.
0.0301 0.0758 0.1834
8.心得体会：
这已经是第三次实验了，或多或少我已经对 MATLAB 有了更多的了解与深入的学习。通过这次实验我了解了雅可比迭代法和高斯－塞德尔迭代法的基本思想，虽然我们不能熟练编出程序，但还是能看明白的。运行起来也比较容易，让我跟好的了解迭代法的多样性，使平常手算的题能得到很好的验证。通过这次实验让我对 MATLAB 又有了更深一层的认识，使我对这门课兴趣也更加浓厚。
运行雅可比迭代程序输入： A=[10
b=[1;1;2];X0=[0 0 0]'; X=jacdd(A,b,X0,inf,0.001,100)
2 3;2 10 1;3 1 10];
结果为：
k= 1 X=
0.1000 k= 2 X= 0.0200 k= 3 X= 0.0400 k= 4 X= 0.0276 k= 5 X= 0.0314 k= 6 X= 0.0294 k= 7 X= 0.0301 k= 8 X= 0.0297
6、设计思想：先化简，把对角线的项提到左边，其它项

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。

并行计算实验报告

分析 :这样的加速比 , 是符合预测 , 很好的 . 附：（实验源码） 1 pi.cpp #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cctype> #include <cmath> #include <ctime> #include <cassert>
#include <climits> #include <iostream> #include <iomanip> #include <string> #include <vector> #include <set> #include <map> #include <queue> #include <deque> #include <bitset> #include <algorithm> #include <omp.h> #define MST(a, b) memset(a, b, sizeof(a)) #define REP(i, a) for (int i = 0; i < int(a); i++) #define REPP(i, a, b) for (int i = int(a); i <= int(b); i++) #define NUM_THREADS 4 using namespace std; const int N = 1e6; double sum[N]; int main() { ios :: sync_with_stdio(0); clock_t st, ed; double pi = 0, x; //串行 st = clock(); double step = 1.0 / N; REP(i, N) { x = (i + 0.5) * step; pi += 4.0 / (1.0 + x * x); } pi /= N; ed = clock(); cout << fixed << setprecision(10) << "Pi: " << pi << endl; cout << fixed << setprecision(10) << "串行用时: " << 1.0 * (ed - st) / CLOCKS_PER_SEC << endl; //并行域并行化 pi = 0; omp_set_num_threads(NUM_THREADS); st = clock(); int i; #pragma omp parallel private(i) { double x; int id; id = omp_get_thread_num();

并行计算实验五报告

广东技术师范学院实验报告实验（五）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：测试conflicts.f 程序的运行时间，然后将REAL*8 A （N ，N ）改成REAL*8 A （N+1，N ），比较修改前后运行时间的差异。

程序代码conflicts.f 参考如下:c g77 -o conflicts conflicts.fPARAMETER(N=2048) REAL*8 A(N,N) DO K = 1, 100 DO I = 1, N DO J = 1, N A(I,J) = 1.D0 ENDDO ENDDO ENDDO STOP END实验源程序代码：#include "mpi.h"#include <iostream.h> #include <fstream.h> const int N=1000;void main(int argc, char *argv[]){int i, j, k, t, rank;char a[N][N];int numprocs, namelen;double startwtime, endwtime;char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &numprocs);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);MPI_Get_processor_name(processor_name, &namelen);cout<<"Process:"<<rank<<" "<<"主机名:"<<processor_name<<endl;if(rank == 0){t = 10000;startwtime = MPI_Wtime();}if(rank == 0){for(k = 0; k < 100; k++){for(i = 0; i < 500; i++)for(j = 0; j < 500; j++)a[i][j] = 1;}}if(rank == 1){for(k = 0; k < 100; k++){for(i = 0; i < 500; i++)for(j = 500; j < N; j++)a[i][j] = 1;}}if(rank == 0){endwtime = MPI_Wtime();cout<<"运行时间是:";cout<<endwtime-startwtime<<endl;}}单机运行：多机运行及对比结果：三、实验分析与结论经过本人努力地配置修改代码，终于顺利的完成了三台pc机实现并行运算。

并行算法设计范文

并行算法设计范文
一、算法简介
分布式并行算法是一种把一个大的复杂的计算任务分解成若干个相对简单的计算任务，分别在多个处理器上并行计算的算法。

它利用多台计算机同时处理多项任务，不同的任务分别发送到不同的计算机上，通过网络进行数据的传输与分析。

而这些机器可以是单机的，也可以是分布式的，可以在不同的物理位置分布着。

分布式并行算法是指将一个大型计算任务分解成若干个小型子任务，将这些子任务分发给一组处理器进行处理，并将最终的结果通过网络进行同步，最终形成一个大的完整的计算结果。

分布式并行算法可以显著提升计算效率和准确度，改善原有的计算负荷，有助于提高企业的创新能力和竞争力。

二、典型应用
1、分布式存储系统：将数据保存到多台计算机上，从而使存储空间和计算能力大大增加；
2、分布式计算系统：实现多个计算机之间利用网络互相传递和处理数据，从而提高系统的运行效率；
3、大数据处理应用：将大数据保存到多台计算机上，并利用网络进行分布式处理，实现计算量巨大的数据处理任务；
4、虚拟机技术：将多台计算机组成集群，共享软件资源，实现虚拟机的建立和使用；。

矩阵相乘-并行算法

并行处理技术课程设计分析报告课程设计题目矩阵相乘并行算法设计廖杰学号M*********专业计算机技术任课教师金海石所在学院计算机科学与技术学院报告提交日期2014-01-13一、实验目的1、学习使用集群；2、掌握并行处理或分布计算的编程方法；3、学会以并行处理的思想分析问题。

二、实验要求1、自行生成矩阵作为算法的输入；2、使用并行处理技术编程，例如：MPI、OpenMP、MR；3、矩阵大小至少为1000*1000；4、加速比越大成绩越高。

三、实验容3.1、矩阵的划分：对于矩阵相乘的并行算法，可以有三种：对矩阵按行划分、按列划分和棋盘式分块划分。

和按行或列划分相比，棋盘式划分可以开发出更高的并行度。

对于一个n×n的方阵，棋盘划分最多可以使用n^2个处理器进行并行计算，但使用按行或列分解最多可以使用n个。

对矩阵相乘采用棋盘式划分的算法通常称作Cannon算法。

A）行列划分又叫带状划分（Striped Partitioning），就是将矩阵整行或者整列分成若干个组，每个组指派给一个处理器。

以下图所例为4个CPU，8×8矩阵的带状划分。

在带状划分情况下，每个CPU将会均匀分配到2行(列)数据。

8×8矩阵变成了一个1×4或4×1的分块矩阵，每个CPU所属的分块矩阵大小为8×2或2×8。

B）棋盘划分就是将矩阵分成若干个子矩阵，每个子矩阵指派给一个处理器，此时任一处理器均不包含整行或者整列。

以下图所示即为4个处理器情况下8×8矩阵的棋盘划分，其中处理器阵列为2×2，每个处理器分配到的子矩阵大小为4×4。

矩阵划分成棋盘状可以和处理器连成二维网孔相对应。

对于一个n×n维矩阵和p×p的二维处理器阵列，每个处理器均匀分配有（n/p）×(n/p)=n^2/p^2个元素。

使用棋盘式划分的矩阵相乘算法一般有两种，Cannon算法和Summa算法。

MPI综合实验报告

MPI综合实验报告MPI（Message Passing Interface）是一种并行计算编程模型，可用于在分布式内存系统中实现进程间通信。

本文将介绍一个关于MPI的综合实验报告，涵盖了MPI的基本概念、实验目的、实验过程和实验结果。

一、实验目的1.熟悉MPI的基本概念和编程模型；2.掌握MPI的几个常用函数的使用方法；3.理解并实现并行计算的数据分发和结果收集。

二、实验过程1.环境准备：配置MPI开发环境，包括安装MPI软件包和设置环境变量。

2.实验设计：设计一个简单的并行计算任务，实现对一组数据的平方计算。

3.编码实现：使用MPI编写程序，在主进程中生成一组数据，在其他进程中进行数据分发和计算。

4.程序运行：运行MPI程序，观察并记录各个进程的计算结果。

5.结果分析：比较串行计算和并行计算的结果，并计算加速比。

三、实验结果1.硬件环境：实验采用了一台配置为4核的计算机进行测试。

2. 算法实现：程序中使用MPI的MPI_Send和MPI_Recv函数进行通信，其中主进程通过MPI_Bcast函数将数据广播到其他进程，其他进程使用MPI_Recv函数接收数据，并计算平方。

3.数据分析：比较串行计算和并行计算的结果，通过计算加速比来评估并行计算的效果。

实验结果显示，并行计算的加速比在4个进程的情况下超过了3倍。

四、实验总结本次实验成功地实现了一个简单的MPI并行计算任务，并比较了串行计算和并行计算的结果。

实验结果表明，MPI能够实现进程间的高效通信，并发挥多核处理器的计算能力，从而显著提高计算速度。

通过实验，我对MPI的编程模型和函数使用有了更深入的了解，也加深了对并行计算的理解。

（以上内容为模拟生成。

并行计算实验三实验报告参考模板

实验三：熟悉INTEL性能测评工具1、实验要求•要求：安装和使用vtune来分析单核程序，这部分是必须做的•选作部分：使用vtune的thread profiler来分析多线程程序2、实验方法安装Vtune，使用sampler和call graph analyser分析单线程程序；使用thread profiler分析多线程程序3、实验结果A、用sampler做热点分析：载入GraphAlgo.exe改程序用于从文件读入图矩阵、判断图的连通性并实现Kruscal和Prim 算法。

从热点分析可以看出，程序里的addsort函数花费的时间最多进入代码中查看，可以看出while……该语句占用时钟数最多，究其原因是A.h中定义的是链表操作，addsort函数用于按从小到大的顺序插入元素，由于链表检索效率相对较低，加上在判断条件中调用了另一个类（图）中的数据结构（图矩阵），因此效率较低。

可以考虑使用更多的空间存放索引，以此实现优化。

以下分析另一个程序（聊天服务器和客户端）首先该程序作为一个多线程程序，测试时我打开了两个客户端。

服务器端侦测到两个连接，因此也创建两个进程进行通讯，加上服务器原有的主进程，一共五个进程。

从表中可以看到，其中一对服务器——客户端进程是热点，原因是因为该连接通讯量较大。

点开客户端进程，发现reset函数占用时间最多。

Reset被用于清除缓存，为了同步需要，缓存在每次通讯前后都会被清除，因此reset重复调用次数比较多。

为了优化程序，应该减少不必要的reset调用。

B、callgraph分析通过调用图的分析，我们可以看到函数依赖性和热点的关系，通过优化关键环节，可以实现热点路径的有效缩短。

首先对银行排队系统程序进行分析，现在是对主进程DistributerWork进行的分析可以看到从主线程开始到NtDelayException为一条热路径，因为程序中使用了sleep函数对柜台工作进行模拟，因此该路径占用的cpu周期最多。

数据结构在并行计算中的应用实践报告

数据结构在并行计算中的应用实践报告在当今这个信息爆炸的时代，数据处理和分析变得越来越重要。

随着计算机技术的不断发展，并行计算逐渐成为解决复杂问题的有效手段。

本文将从理论和实践两个方面探讨数据结构在并行计算中的应用实践报告。

我们来了解一下什么是并行计算。

并行计算是一种计算模型，它允许在同一时间内执行多个任务。

这些任务可以是独立的，也可以是有关联的。

并行计算的主要目的是提高计算效率，缩短计算时间，从而加速科学研究和实际应用。

数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它是指用来组织和存储数据的方式。

数据结构可以帮助我们更有效地利用计算机资源，提高程序的运行效率。

在并行计算中，数据结构的应用尤为重要。

因为在并行计算过程中，我们需要对大量数据进行处理，而数据结构的合理设计可以帮助我们更好地分配任务，提高计算效率。

接下来，我们将从以下几个方面来探讨数据结构在并行计算中的应用实践报告：1.1 数据结构的分类数据结构可以分为线性结构、树形结构、图形结构和散列结构等几种类型。

其中，线性结构是最简单的数据结构，它只包含一个元素表；树形结构是由节点和边组成的层次结构；图形结构是由节点和边组成的网状结构；散列结构是通过哈希函数将数据映射到一个固定大小的数组中。

1.2 数据结构的遍历方法在并行计算中，我们需要对数据结构进行遍历操作，以便查找、修改或删除其中的元素。

常见的遍历方法有顺序遍历、广度优先遍历和深度优先遍历等。

不同类型的数据结构适合采用不同的遍历方法。

例如，线性结构可以使用顺序遍历或广度优先遍历；树形结构可以使用递归或非递归的深度优先遍历；图形结构可以使用宽度优先搜索或深度优先搜索等。

1.3 并行算法的设计在并行计算中，我们需要针对不同的数据结构设计相应的并行算法。

这些算法需要充分利用多核处理器的优势，将计算任务分配给各个处理器核心，从而提高计算效率。

常见的并行算法有分治法、动态规划、遗传算法等。

这些算法在不同的场景下有着广泛的应用，如图像处理、机器学习、自然语言处理等。

并行计算实验报告

并行计算实验报告并行计算实验报告引言：并行计算是一种有效提高计算机性能的技术，它通过同时执行多个计算任务来加速计算过程。

在本次实验中，我们将探索并行计算的原理和应用，并通过实验验证其效果。

一、并行计算的原理并行计算是指将一个计算任务分成多个子任务，并通过多个处理器同时执行这些子任务，以提高计算速度。

其原理基于两个关键概念：任务划分和任务调度。

1. 任务划分任务划分是将一个大的计算任务划分成多个小的子任务的过程。

划分的目标是使得每个子任务的计算量尽可能均衡，并且可以并行执行。

常见的任务划分方法有数据划分和功能划分两种。

- 数据划分：将数据分成多个部分，每个处理器负责处理其中一部分数据。

这种划分适用于数据密集型的计算任务，如图像处理和大规模数据分析。

- 功能划分：将计算任务按照功能划分成多个子任务，每个处理器负责执行其中一个子任务。

这种划分适用于计算密集型的任务，如矩阵运算和模拟仿真。

2. 任务调度任务调度是将划分后的子任务分配给不同的处理器，并协调它们的执行顺序和通信。

任务调度的目标是最大程度地减少处理器之间的等待时间和通信开销，以提高整体计算效率。

二、并行计算的应用并行计算广泛应用于科学计算、大数据处理、人工智能等领域。

它可以加速计算过程，提高计算机系统的性能，并解决一些传统计算方法难以处理的问题。

1. 科学计算并行计算在科学计算中起到至关重要的作用。

例如，在天气预报模型中，通过将地球划分成多个网格，每个处理器负责计算其中一个网格的气象数据，可以加快模型的计算速度，提高预报准确性。

2. 大数据处理随着大数据时代的到来，传统的串行计算方法已经无法满足大规模数据的处理需求。

并行计算可以将大数据分成多个部分，通过多个处理器同时处理，提高数据的处理速度。

例如，谷歌的分布式文件系统和MapReduce框架就是基于并行计算的思想。

3. 人工智能人工智能算法通常需要大量的计算资源来进行模型训练和推理。

并行计算可以在多个处理器上同时执行算法的计算任务，加快模型的训练和推理速度。

并行计算实验报告

并行计算实验报告《并行计算实验报告》摘要：本实验报告旨在介绍并行计算的基本概念和原理，并通过实验结果展示并行计算在提高计算效率和性能方面的优势。

实验采用了不同的并行计算技术和工具，并对比了串行计算和并行计算的性能表现，以验证并行计算在处理大规模数据和复杂计算任务时的优越性。

1. 引言并行计算是一种利用多个处理器或计算节点同时进行计算任务的技术。

它可以显著提高计算效率和性能，特别是在处理大规模数据和复杂计算任务时。

本实验报告将通过一系列实验来展示并行计算的优势和应用场景。

2. 实验设计本次实验采用了多种并行计算技术和工具，包括MPI（Message Passing Interface）、OpenMP和CUDA。

实验分为两个部分：第一部分是对比串行计算和并行计算的性能表现，第二部分是针对特定应用场景的并行计算实验。

3. 实验结果在第一部分实验中，我们对比了串行计算和MPI并行计算的性能表现。

实验结果显示，随着计算规模的增加，MPI并行计算的性能优势逐渐显现，尤其在处理大规模数据时表现更为明显。

而在第二部分实验中，我们针对图像处理任务使用了OpenMP和CUDA进行并行计算，实验结果显示，这两种并行计算技术都能够显著提高图像处理的速度和效率。

4. 结论通过实验结果的对比和分析，我们可以得出结论：并行计算在处理大规模数据和复杂计算任务时具有明显的优势，能够显著提高计算效率和性能。

不同的并行计算技术和工具适用于不同的应用场景，选择合适的并行计算方案可以最大程度地发挥计算资源的潜力。

5. 展望未来，随着计算资源的不断增加和并行计算技术的不断发展，我们相信并行计算将在更多领域得到应用，为我们解决更多复杂的计算问题提供强大的支持和帮助。

综上所述，本实验报告通过实验结果展示了并行计算在提高计算效率和性能方面的优势，为并行计算技术的应用和发展提供了有力的支持和验证。

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。