并行计算环境搭建
Windows搭建CUDA开发环境
Windows搭建CUDA开发环境CUDA(Compute Unified Device Architecture，统⼀计算架构）是由英伟达所推出的⼀种集成技术，向⽤户提供了可以很优雅地调⽤GPU进⾏并⾏计算的编程接⼝。
然⽽对于很多刚接触这门技术的⼈来说，怎么把⼀个简单的cuda程序跑起来却也是⼀个“说⼤不⼤，说⼩不⼩”的问题。
我⼤致整理出了在Windows上搭建cuda开发环境的⽅案，勉勉强强可以被当作⼀份参考。
此处我的⽬标主要为：完成对简单CUDA C程序的编译和运⾏。
当然，要搭建⼀个真实的cuda开发环境，得先确保⾃⼰电脑是⽀持cuda的。
（安装了英伟达显卡的应该都没问题）命令⾏编译⾸先去英伟达官⽹下载⼀个，然后安装上。
安装完成后，试试nvcc -V查看是否是否能正常使⽤nvcc，如果不能的话，去环境变量中检查⼀下类似C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing Toolkit\CUDA\v11.1\bin\这样的值有没有被加到Path⾥，如果没有的话记得⼿动加⼀下（记得使⽤⾃⼰的真实的CUDA⼯具包的安装位置，不要直接复制我这⾥的）。
添加完成后记得要重新打开⼀个cmd或shell才能正常加载。
创建⼀个cuda程序hello.cu，参考程序附于⽂末；在当前⽬录使⽤nvcc -o hello hello.cu进⾏编译，如果⼀切正常，这个⽬录中将出现hello.exe, hello.exp, hello.lib这⼏个⽂件。
但通常来说，这⾥会出现找不到cl的情况。
如果没有安装Visual Studio的话，先安装⼀个找到cl.exe的位置，并将该⽬录加⼊到环境变量Path中，我这⾥给出⼀个参考：D:\Program Files (x86)\Microsoft VisualStudio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.26.28801\bin\Hostx64\x64使⽤Visual Studio⾸先如果没有安装VC的话当然是需要先安装⼀个，⾄于安装的时候具体要选哪些模块，我现在也还不是很清楚，也没来得及去验证。
使用Docker容器进行大规模并行计算的技术指南
使用Docker容器进行大规模并行计算的技术指南随着科技的快速发展，数据量的爆炸式增长对计算资源提出了巨大的需求。
为满足这种需求，大规模并行计算技术应运而生。
在这种环境下，使用Docker容器成为一种方便、高效的方式来进行大规模并行计算。
Docker是一个开源的容器化平台，通过隔离和打包应用程序及其所有依赖项，使其能够在不同的运行环境中进行一致性部署。
它提供了一个轻量级、可移植、可扩展的解决方案，使得大规模并行计算更容易实现和管理。
本文将介绍使用Docker容器进行大规模并行计算的技术指南，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
1. 搭建Docker环境首先，需要在计算节点上安装Docker引擎，以便能够创建和管理容器。
Docker官方提供了各种操作系统的安装包和详细的安装指南。
安装完成后，可以通过运行`docker version`命令验证安装结果。
2. 构建并行计算容器镜像在进行大规模并行计算之前，需要构建一个容器镜像，该镜像包含了所需的计算环境和软件库。
可以通过编写Dockerfile来定义所需的环境和依赖项，并使用`docker build`命令构建镜像。
在构建过程中，可以使用多个并行计算容器镜像并行构建，以节省时间。
3. 编写并行计算脚本创建并行计算容器镜像后，需要编写并行计算脚本。
这个脚本可以使用各种编程语言和并行计算框架来实现，例如Python的mpi4py模块、C++的MPI库等，以实现并行任务的分配和处理。
4. 运行并行计算容器在脚本编写完成后，可以通过`docker run`命令来启动并行计算容器。
根据实际需要，可以通过命令行参数传递并行计算脚本所需的参数，以及设置容器的资源限制和网络参数。
5. 扩展并行计算容器当需要进行大规模并行计算时，可以通过Docker Swarm或Kubernetes等工具来扩展并管理多个计算节点。
这些工具可以自动化地部署和管理多个并行计算容器，以实现并行计算的分布式部署和调度。
并行计算实验教学环境建设
Ｐ ｃ 机群 是最容 易实现的并行计算 环境， Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 是高校数 通过如图２ ， 在 窗口下放所有项显示为 “ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｄ ” 。
Ｆｉ ｎｄ Ｒ ｅ５ｏｕｒ ｃｅ
Ｄ ｉ ｓ ｔｒｉ ｂ ｕ ｔｅ ｄ ３ｏ ｈ
懒篁 Ｐａｓｓｅｄ
Ｐ ａ ｓｓｅ ｄ
其 目的是服 务于高校 数学系并行 计算教学和学习。 本文通 过实
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｌ Ａ Ｎ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｓ ｂ ｕ ｉ ｌ ｔ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｂ ｙ Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ
教学探讨 ・
并 行计算实验教学 环境建设
夏正龙 刘晓龙 赵
（ １ ． 红河学院数学学 院， 云南 红河
俊 陈全伟
永州 ４ ２ ５ ５ ０ ０ ）
６ ６ １ １ ０ ０ ； ２ ． 湖南省永州市江华瑶族 自治县第一中学， 湖南
摘 要： 为服务 并行算法实验 教学， 在 实验 室通 过局域 网用Ｍ ａ ｔ １ ａ ｂ 软件构建 了 服务于教 学的并行计算 系统平 台 。 本文给 出并行 计算环境搭 建的
基于MPI+FreeFem++的有限元并行计算
基于MPI+FreeFem++的有限元并行计算摘要：有限元方法是一种灵活而高效的数值求解偏微分方程的计算方法，是工程分析和计算中不可缺少的重要工具之一。
在计算机技术的快速发展使得并行机的价格日益下降的今天，并行有限元计算方法受到了学术界和工程界的普遍关注。
讨论了基于MPI+FreeFem++的有限元并行计算环境的构建，阐述了在该环境下有限元并行程序的编写、编译及运行等过程，并通过具体编程实例，说明了MPI+FreeFem++环境下的有限元并行编程的简单和高效。
关键词：有限元方法；并行计算；MPI；FreeFem++0 引言有限元方法是20世纪50年代伴随电子计算机的诞生，在计算数学和计算工程领域里诞生的一种高效而灵活的计算方法，它将古典变分法与分片多项式插值相结合，易于处理复杂的边值问题，具有有限差分法无可比拟的优越性，广泛应用于求解热传导、电磁场、流体力学等相关问题，已成为当今工程分析和计算中不可缺少的最重要的工具之一。
有限元方法的“化整为零、积零为整”的基本思想与并行处理技术的基本原则“分而治之”基本一致，因而具有高度的内在并行性。
在计算机技术快速发展使得并行机的价格日益下降的今天，有限元并行计算引起了学术界和工程界的普遍关注，吸引了众多科研与工程技术人员。
但要实现有限元并行编程，并不是一件容易的事，特别是对于复杂区域问题，若从网格生成、任务的划分、单元刚度矩阵的计算、总刚度矩阵的组装，到有限元方程组的求解以及后处理，都需要程序员自己编写代码的话，将是一件十分繁琐的事情。
本文探讨了构建基于MPI+FreeFem++的有限元并行计算环境，在该环境下，程序员可避免冗长代码的编写，进而轻松、快速、高效地实现复杂问题的有限元并行计算。
1 FreeFem++简介FreeFem++ 是一款免费的偏微分方程有限元计算软件，它集成网格生成器、线性方程组的求解器、后处理及计算结果可视化于一体，能快速而高效地实现复杂区域问题的有限元数值计算。
Compaq Visual Fortran 6.6 并行编程环境的配置
Compaq Visual Fortran 6.6 并行编程环境的配置Windows平台并行编程环境的配置所用的软件：mpich2-1.0.5-win32-ia32.msiCompaq Visual Fortran 6.61、如果本机上没有安装过Microsoft .NET .Framework，安装1.0.5这个版本的mpich2时，那么会提示你安装，我装的是2.0版本dotnetfx.exe，2.0版本以上的都行，然后把mpich2-1.0.5装上。
2、mpich2安装成功后，为了使用命令行方式执行程序的方便，将mpi路径C:\ProgramFiles\MPICH2\bin添加到环境变量path中，这样就可以在任何地方使用mpiexec了。
3、CVF安装没什么，就是序列号老记不住，再写一遍，33206-050-0010743-00007。
然后将mpich2的include和lib路径添加到CVF的搜索路径，在Tools=>Options=>Directories的Include files和Library files中。
4、解决头文件问题。
在fortran77的固定格式程序中，要加入一行include 'mpif.h'，头文件mpif.h中定义了MPI的一些常量。
90程序就有点麻烦了，因为在fortran90程序中，习惯使用module，书上也说在90程序中要用use mpi来替代include'mpif.h'，可是mpich2-1.0.5中的lib和include文件夹里都没有那个mpi.mod，其他的mpich版本好像也没有，至少mpich.nt.1.2.5.exe没有。
解决办法：1）、在90程序中也使用include 'mpif.h'，而且要把mpif.h中以C 开头的注释前加上！，还有三行以CDEC$开头，也要用！来注释，不然出错。
使用Docker构建并行计算环境
使用Docker构建并行计算环境在当今科技快速发展的时代，计算机在各个行业的应用越发广泛。
尤其是在科学领域和数据分析中，大规模的计算任务成为了一项常态。
然而，对于需要进行并行计算的项目，设置和管理计算环境通常是一项复杂而繁琐的任务。
本文将介绍如何使用Docker来构建一个高效而简便的并行计算环境。
Docker是一种轻量级的虚拟化技术，能够将应用及其依赖打包并运行在隔离的容器中。
借助于Docker，我们能够轻松地创建、部署和管理各种应用。
对于并行计算环境的构建，Docker提供了强大的功能和灵活性。
下面将详细介绍如何使用Docker构建一个并行计算环境。
首先，我们需要定义一个基础镜像，其中包括了我们所需的计算库和软件环境。
可以选择一个已有的基础镜像，如Ubuntu、CentOS等，并在其基础上安装所需的软件。
例如，如果我们需要使用Python进行计算，可以通过以下命令安装Python及相关依赖：```dockerfileFROM ubuntu:latestRUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip```接下来，我们可以使用Dockerfile构建自定义的镜像。
在Dockerfile中，我们可以定义各种操作，如复制文件、运行命令等。
例如，如果我们需要将计算所需的数据文件复制到镜像中，可以使用以下命令：```dockerfileCOPY data /app/data```此外，我们还可以在Dockerfile中定义环境变量、工作目录等。
通过这些操作，我们可以灵活地配置并行计算环境。
构建完镜像后，我们就可以使用Docker来运行并行计算任务了。
通过以下命令，我们可以在容器中启动计算任务：```shelldocker run -it my_image python3 my_script.py```在运行容器时，我们可以指定容器中的资源限制，如CPU和内存的限制。
小型集群系统并行计算环境的实现
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３３ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：６ ２—９ ６ （ ０ １ ０ １７ １ １ ２ １ ）２—０ ５ 一０ １ｌ ４
据Ｔ Ｐ０ Ｏ ５ ０网站 在 ２ １ ０ ０年 １ 月 发 布 的最 新 全 球 超 级计 １
集 群 系 统 具 有 低 成 本 、高 性 能 和 良好 的 可 扩 展 性 等优 点 ， 用 集 群 系 统 建 立 原 型 、 试 、 行并 行 应 用 程 序代 替 昂 使 调 运 贵 并 行 计算 机 平 台成 为 高 性 能 计 算 的发 展 趋 势 。 群 系 统是 集
一
组通 过特 定 的 硬件 和软 件 进 行 连 接 的独 立 计 算 机 ，在 用 户
小 型 集群 系统 并 行 计 算 环 境 的 实现
梁 成 升 ， 新 华 段
（ ．电子科 技 大学 ， １ 四川 成 都 ６ ０ ５ ； ．濮 阳职业 技术 学 院 ， １０４ ２ 河南 濮 阳 ４ ７ ０ ） ５ ０ ０
摘 要： 并行 计 算 在 各 个领 域 的 应 用 越 来越 广 泛 ， 于 Ｌｎｘ的 Ｐ 集群 系统是 一 个廉 价 、 效 的 并 行 计 算 系统 。本 文 介 绍 了计 基 ｉｕ Ｃ 高
算 机 ５ ０强排 行 榜 上 ， 国 “ 河 一 号 ”（ 河 一ｌ 雄 居首 ０ 中 天 天 Ａ）
的内存 供多个用 户访 问 ，同时需要具备高可靠性 的配置 ；存
储 节点 也 可称 为 Ｉ ０节 点 ， 集 群 系 统运 行 时 的数 据 量 大 到 ／ 当
一
位， 以每 秒计 算 ４ ０ 万 亿 次 的 峰 值 速 度 ， 为 世 界 上 最 快 的 ７１ 成
并行实验报告
实验名称：并行处理技术在图像识别中的应用实验目的：1. 了解并行处理技术的基本原理和应用场景。
2. 掌握并行计算环境搭建和编程技巧。
3. 分析并行处理技术在图像识别任务中的性能提升。
实验时间：2023年10月15日-2023年10月25日实验设备：1. 主机：****************************，16GB RAM2. 显卡：NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti3. 操作系统：Windows 10 Professional4. 并行计算软件：OpenMP，MPI实验内容：本实验主要分为三个部分：1. 并行计算环境搭建2. 图像识别任务并行化3. 性能分析和比较一、并行计算环境搭建1. 安装OpenMP和MPI库：首先在主机上安装OpenMP和MPI库，以便在编程过程中调用并行计算功能。
2. 编写并行程序框架：使用C++编写一个并行程序框架，包括并行计算函数和主函数。
3. 编译程序：使用g++编译器编译程序，并添加OpenMP和MPI库的相关编译选项。
二、图像识别任务并行化1. 数据预处理：将原始图像数据转换为适合并行处理的格式，例如将图像分割成多个子图像。
2. 图像识别算法：选择一个图像识别算法，如SVM（支持向量机）或CNN（卷积神经网络），并将其并行化。
3. 并行计算实现：使用OpenMP或MPI库将图像识别算法的各个步骤并行化，例如将图像分割、特征提取、分类等步骤分配给不同的线程或进程。
三、性能分析和比较1. 实验数据：使用一组标准图像数据集进行实验，例如MNIST手写数字识别数据集。
2. 性能指标：比较串行和并行处理在图像识别任务中的运行时间、准确率等性能指标。
3. 结果分析：分析并行处理在图像识别任务中的性能提升，并探讨影响性能的因素。
实验结果：1. 并行处理在图像识别任务中显著提升了运行时间，尤其是在大规模数据集上。
2. 并行处理对准确率的影响较小，甚至略有提升。
超级计算技术的开发环境搭建教程
超级计算技术的开发环境搭建教程超级计算技术在当代科学和工程领域中起着举足轻重的作用，它能够处理复杂的计算任务，并且在短时间内提供高性能的计算能力。
为了能够顺利进行超级计算的开发，我们需要搭建一个适合的开发环境。
本篇文章将为您提供超级计算技术的开发环境搭建教程。
第一步：选择合适的操作系统超级计算技术的开发环境可以在多种操作系统上进行搭建，如Linux、Windows等。
一般来说，Linux是超级计算开发的首选操作系统，因为它提供了更好的性能和稳定性。
您可以选择Ubuntu、CentOS等常用的Linux发行版，根据自己的需求进行选择。
第二步：安装必要软件在搭建超级计算的开发环境之前，需要安装一些必要的软件来支持相关功能。
首先，您需要安装一个适合的编程编辑器，如Sublime Text或者Visual Studio Code。
这些编辑器可以提供代码编写、调试和版本控制等功能，使得您能够高效地进行开发。
其次，您需要安装虚拟化软件，如VirtualBox或者VMware。
虚拟化软件可以创建虚拟机来模拟超级计算集群的环境，使得您能够在本地进行开发和测试。
此外，您还可以安装Docker来进行容器化开发，它可以更加方便地管理和部署多个计算节点。
另外，您还需要安装MPI库。
MPI是高性能计算中的一个重要技术，它提供了并行计算的接口和函数库。
您可以选择Open MPI或者MPICH等流行的MPI库，根据任务的需求进行选择。
第三步：配置开发环境一旦安装了必要的软件，您需要对开发环境进行详细配置。
首先，您需要设置编辑器的编码格式和插件。
根据您所选择的编辑器，在设置中将编码格式设置为UTF-8，并安装一些常用的插件来提高开发效率。
其次，您需要配置虚拟机或者容器的网络设置。
您可以设置静态IP地址或者使用DHCP来获取IP地址。
同时，您还需要配置网络连接和SSH访问，以便能够从本地连接到虚拟机或者容器。
最后，您需要配置MPI库和相关环境变量。
LINUX系统下PC机局域网并行计算环境的实现与测试
前 为止从 未公 开公 布． Ｌｎ ｘ 是一 种“ 而 ｉｕ 则 开放 ” 的操 作 系统 ， 内核 的源 代码 随着 软件 的发 布也 随之公 它 布 ， 序员可 以 随时对其 内核 进行 二次 开发 ｒ． 程 ３ ］
其 次就 系统负 载来说 ， 软公 司在 开发 Ｗｉｄ ｗｓ时为 了 保证 系统 的稳 定性 ， 往加 载 了许 多对 于 微 ｎｏ 往 并 行计算 来说 并不 必要 的程 序． 这使 得 系统 庞 大 、 负载 过 重 ， 能充 分 发挥 Ｃ Ｕ 的工 作效 率． Ｌ ｎ ｘ 不 Ｐ 而 ｉｕ
维普资讯
系统继 承 了 ＵＮＩ 系统 的优 点 ， Ｘ 其运 行 的稳 定 程度 相 当高 ， 且 系统 简 洁 ； 并 由于 其 内 核 的开 放 性 ， 以 可
很 轻松 的完成 对其 负载 的优 化 ， 分发 挥 Ｃ Ｕ 的工作效 率． 充 Ｐ 最 后就 网络安 全而 言 ， 尽管无 论对 局域 网还 是广 域 网来说 ， 网络安 全 都 是一 项 重要 内容 ， 是有 效 它
点 ． ］这种 通过 网络实 现 大型并 行计算 的分布式 计算 方式 具 有投 资少 ， 见效快 ， 配置 灵活 等优 点 ， 可 节 并
省 购置 大型 计算 机 的 昂贵 费用 ． 是基 于这一 目标 ， 文对 Ｌ ＮＵＸ 操作 系统 、 正 本 Ｉ 局域 网 的组 建 和 网络并
行 环境 ＭＰ 的实现进 行 了研究 ． Ｉ 搭建 了并行 计算 平 台 ， 并对 此平 台的 基本工 作性 能进 行 了测 试．
防止计算 机被 侵犯 的重 要手段 ． 是对 局域 网的网络 并 行计 算 来说 ， 但 网络 安全 就 有 可 能成 为 一种 负 担． Ｗｉｄ ｗｓ系统在 网络 安全上 的防范措 施使 得 一 台 计算 机 对 另 一 台计 算 机 的直 接访 问成 为 一 件 困难 的 ｎｏ
算法使用中的运行环境配置指南
算法使用中的运行环境配置指南在当今信息技术高速发展的时代，算法已经成为了各行各业的关键工具。
无论是数据分析、机器学习还是人工智能，算法的应用无处不在。
然而，要想让算法发挥出最佳的效果，正确配置运行环境是至关重要的。
本文将为大家介绍算法使用中的运行环境配置指南。
一、选择合适的操作系统在配置算法运行环境时，首先需要选择一个合适的操作系统。
目前，常见的操作系统有Windows、Linux和MacOS。
对于大多数算法来说，Linux是一个较好的选择。
Linux具有良好的稳定性和灵活性，而且有丰富的开源软件库和工具，方便进行算法开发和调试。
如果你对Linux不熟悉，可以选择Ubuntu这样的用户友好型Linux发行版。
二、安装必要的开发工具为了进行算法的开发和调试，我们需要安装一些必要的开发工具。
首先是编程语言的环境，如Python、R或者Java等。
这些语言都有丰富的算法库和工具，方便我们进行算法的实现和测试。
其次是集成开发环境（IDE），如PyCharm、RStudio或者Eclipse等。
这些IDE提供了强大的代码编辑、调试和管理功能，可以大大提高我们的开发效率。
三、配置硬件资源算法的运行往往需要大量的计算资源。
因此，在配置运行环境时，我们需要考虑硬件资源的配置。
首先是选择合适的处理器。
对于大规模的计算任务，多核处理器会更加高效。
其次是内存的配置。
算法在运行过程中需要加载和处理大量的数据，因此，内存的大小会对算法的性能产生重要影响。
此外，还需要考虑硬盘的容量和速度，以及网络的带宽等。
四、安装必要的软件库和依赖在进行算法开发和运行时，我们通常会使用到一些开源的软件库和依赖。
这些库和依赖提供了各种各样的算法实现和工具函数，方便我们进行开发和调试。
在安装这些库和依赖时，我们可以使用包管理工具，如pip、conda或者apt-get等。
这些工具可以自动解决依赖关系，简化我们的安装过程。
五、优化算法的性能在配置运行环境时，我们还可以通过一些优化措施来提高算法的性能。
基于PC机群的有限元并行计算平台的搭建
ｏ ｆ ｉ ｌ ｎ ａ ａ ｅ ｃ ｌ ｌｔ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｇ ｏ ｐ ｆ ｉｔ ｅ ｍｅｔ ｐ ｒｌ ｌ ａ ｕａ ｉ ａ ｅ ｎ ａ ｒ ｕ ｎｅ ｅ ｌ ｃ ｏ ｏ Ｐ ｓ ｐｅｅ ｔ ｈ ｅａｌ ｆ ａａｌ ｏ ｔ ｎ ｕｉ ｆ Ｃ ， ｒ ｓｎｓ ｔ ｅ ｄ ｔ ｉ ｐ ｒ ｉｌｓ ｌ ｉ ｓ ｓ ｇ ｓ ｏ ｅ ｕｏ ｎ
Ａ Ｓ Ｓ ｎ Ｐ ｅ ｖｒｎ ｎ ． Ｎ Ｙ ｆ Ｍ ｉ ｎ ｉ ｍｅ ｔ ｏ
共享存储式 ，限制 了并行计算的扩展 ， 造成程序在各种并行机之间不可移植 。 而基于消息传递的计算环境避免了共享 同时 ，它们 昂贵的价格也决定 了这些类 内存 带 来 的瓶 颈 ，具 有很 好 的 扩 展 性 ， 型的并行计算机系统不能得到广泛的应 能极大提高并行计算的性能 。
赣 餮
＿
薯
＿
以来 ，就致 力于 有限元分析的并 行计
算。 在高性能并行计算领域 ，传统的并 行 机体 系如 Ｃ Ａ Ｉ Ｃ Ｃ Ｔ 一 ０ Ｒ Ｙ－ ， Ｄ Ｓ ＡＲ １０
本 文在 介 绍 了有限 元并行 计算基 本理 论的基 础上构建 了一个 基于 Ｐ ｃ机 群的有限 元并行 计 算环境 ，并给出 了在 Ｍ Ｉ Ｐ 环境下 实现 Ａ Ｓ Ｓ并 ＮＹ
ｐ ｒ ｌｌ ｃ ｌ ｌｔ ｎ ＭＰ ； Ａ Ｓ Ｓ ｅ ｃａ ｏ Ｉ Ｎ Ｙ ； ｉ ｅ ｌ ｎ ｉ ｍ
等特点 ，成为 目 前高性 能计算领域的研 用、高性能 、高可扩展 性的计算 机集 究热 点 。 群 系统 。一 般 由一 个 主节 点（ 务节 服 本 文论 述 了如何 搭 建基 于 ＰＣ机 群 点） 和一 系列从节点（ 客户节点） 组成 。 的有限 元网络 并行计算平 台 ，并在 此 主 节点是集群的控制台和对外的 网关 ， 平台上实现商用 ＣＡ Ｅ软 件的并 行计 用来控制整个集群 ；从节点执行服务节 有限元法是近年来随着计算机的发 点分 配的 任 务 。其 结 构示 意 图如 图 ｌ 所 展而 发展 起来 的一 种适 用于 各 种结 构分 算 。 示 。这 种通 过 Ｐ 和 高速 局域 网搭 建的 Ｃ １并行计算环境概述 析的有效方法 ，它将设计人 员丰富的实 引言 践经验与计算机高速精确的相结合 ，极 目前通用的网络并行计算环境 可以 大提高了设计计算精度 ，缩短了产品开 分为两种 ：基于消息 传递的计算环境 发时 间。随着 日 益增长的问题规模和复 和基于共享内存的计算环境＿。基于消 １ １ 杂状况 ，不少结构分析家及计算数学家 息传递的并行计算环境的信息交换主要 自从上个世纪 ７ ０年代初期并行机问世 通过数据 包的发送和接 收 ，当并 行任
分布式环境中的并行计算算法设计与优化
分布式环境中的并行计算算法设计与优化随着科技的发展和计算机性能的提升，分布式计算系统在各个领域中得到了广泛的应用和推广。
分布式计算系统将计算任务分割成多个子任务，然后在不同的计算节点上并行地执行这些子任务，从而将计算时间大大缩短。
然而，在分布式环境中设计和优化并行计算算法仍然是一个具有挑战性的问题。
首先，设计一个高效的并行计算算法需要考虑任务的划分和调度问题。
任务划分是将原本的计算任务分割成多个子任务的过程，而任务调度是为这些子任务分配计算节点的过程。
在任务划分过程中，需要考虑任务的负载均衡，即确保每个计算节点上的计算任务数量相对均衡，以避免出现计算资源利用不均衡的情况。
在任务调度过程中，需要考虑节点之间的通信开销和数据传输的代价，以选择最合适的节点执行特定的子任务。
其次，优化并行计算算法需要注意通信和同步的问题。
在分布式环境中，计算节点之间的通信开销可能会成为算法性能的瓶颈。
因此，需要设计有效的通信协议和数据传输机制，以减少通信开销。
同时，需要合理地设计并行计算算法中的同步机制，以保证各个计算节点之间的计算结果一致性。
过多的同步操作可能会导致性能下降，因此需要在设计阶段合理权衡。
此外，算法的并行性和可扩展性也是设计和优化并行计算算法的重要考虑因素。
并行性指的是在分布式环境中，算法中的各个任务之间是否存在相互独立的执行路径，以实现真正的并行计算。
可扩展性指的是在计算规模变大时，算法的性能是否能够随着计算资源的增加而线性扩展。
设计具有良好并行性和可扩展性的算法可以充分利用分布式计算系统的优势，提高算法的运行效率。
最后，为了提高分布式环境中并行计算算法的性能，还可以借助一些优化技术。
例如，采用负载均衡策略可以确保计算任务在各个计算节点上分配均衡，充分利用计算资源。
采用数据局部性原理可以减少数据的远程复制和传输，从而减小通信开销。
同时，可以使用多级缓存、数据预取等技术来减少数据访问延迟，提高算法的执行效率。
cuda使用教程
cuda使用教程CUDA使用教程CUDA是一种用于并行计算的编程模型和计算机平台，它可以利用GPU（图形处理器）的强大计算能力来加速各种计算任务。
本文将介绍如何使用CUDA进行并行计算，包括环境搭建、编程模型、内存管理、并行计算的基本原理等内容。
一、环境搭建1. 安装显卡驱动：首先需要安装适配自己显卡的最新驱动程序。
2. 安装CUDA Toolkit：CUDA Toolkit是一个开发和优化CUDA程序所需的软件包，可以从NVIDIA官方网站上下载并安装。
二、CUDA编程模型CUDA编程模型基于C/C++语言，开发者可以在现有的C/C++代码中插入一些特殊的指令，以实现并行计算。
CUDA程序由两部分组成：主机端代码和设备端代码。
主机端代码在CPU上运行，负责管理设备内存、调度计算任务等；设备端代码在GPU上运行，负责执行实际的并行计算任务。
三、内存管理CUDA提供了多种类型的内存，包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等。
在CUDA程序中，主机和设备之间的数据传输需要经过PCIe总线，因此数据传输的开销较大。
为了减小数据传输的开销，可以将数据尽量存储在设备端的内存中，并尽量减少主机和设备之间的数据传输操作。
四、并行计算的基本原理CUDA程序可以利用GPU上的大量线程并行执行计算任务。
每个线程都执行相同的指令，但是处理不同的数据。
在CUDA中，线程被组织成线程块和线程网格的形式。
线程块是最小的调度单元，通常包含几十个到几百个线程；线程网格则由多个线程块组成，可以包含数百万个线程。
线程块和线程网格的组织方式可以灵活地适应不同的并行计算任务。
五、CUDA应用实例以下是一个简单的CUDA程序，用于计算矩阵相乘：```cpp__global__void matrixMul(const float* A, const float* B, float* C, int N) {int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;float sum = 0;for (int i = 0; i < N; ++i) {sum += A[row * N + i] * B[i * N + col];}C[row * N + col] = sum;}int main() {// 初始化主机端矩阵A和B// 分配设备端内存并将矩阵A和B拷贝到设备端// 定义线程块和线程网格的大小dim3 blockSize(16, 16);dim3 gridSize(N/blockSize.x, N/blockSize.y);// 启动CUDA核函数matrixMul<<<gridSize, blockSize>>>(d_A, d_B, d_C, N);// 将计算结果从设备端拷贝回主机端// 释放设备端内存return 0;}```这个程序首先定义了一个CUDA核函数`matrixMul`，用于计算矩阵相乘。
MPI并行环境搭建及集群测试
MPI并行计算环境搭建以及集群测试
MPI作为一种通过消息传递进行并行计算的框架，在很多科学计算上有很重要的应用，这次因为GraphLab环境搭建时的需要，花了三个来小时的时间进行了初步的搭建摸索，感觉很
测试结果表明：对于间隔比较大时，明显集群快，但是间隔很小时，由于消息传递机制本身会耗时，因此集群效率不如单机。
部分参考资料链接：
/s/blog_5daeb2750100z3qx.html
/logwt/article/details/7325314
/lyq105/archive/2010/06/01/1749515.html
/ngvjai/article/details/8000045
补充：（可能会出现的问题，这是我在再次部署的时候出现的问题，第一次部署的时候太顺
原因：防火墙的问题，node2中防火墙禁止node9进行mpd连接
解决办法：我直接将node2中端口关掉了
或者你可以参考这里，这个连接的第二个问题就是教你如何解决防火墙禁止mpd访问的。
原因：当前的环境设置不能满足其性能的需求，需要对环境变量的设置进行改变。
解决办法：参考这里。
高性能计算环境搭建的超级计算技术方法论
高性能计算环境搭建的超级计算技术方法论随着科学技术的发展，高性能计算已经成为当今科学研究、工程设计和经济社会领域中不可或缺的一部分。
高性能计算（High-Performance Computing, HPC）通过利用计算机集群并行计算的方式，可以快速有效地处理大规模数据和复杂计算任务。
在今天搭建高性能计算环境已经成为众多科研机构和企业所追求的目标。
要搭建一个高性能计算环境，我们需要了解一些超级计算的技术方法论。
以下将介绍一些关键的步骤和原则。
第一步：硬件选型和配置在搭建高性能计算环境之前，我们需根据需求选择合适的硬件。
首先，需要选取适用于高性能计算的服务器和计算节点，并考虑其性能、扩展性和可靠性。
其次，硬盘、网络和存储系统也需要按照计算任务的需求进行选型和配置。
在此基础上，合理进行硬件布局和连接，以确保系统的整体性能和可用性。
第二步：操作系统和软件环境搭建选择合适的操作系统对于搭建高性能计算环境至关重要。
通常情况下，Linux操作系统是最优选择，因为它提供了丰富的开源软件和工具，同时具备较高的可定制性和稳定性。
在安装和配置操作系统过程中，需要注意优化操作系统的设置，如调整内核参数、网络配置和磁盘I/O设置等。
此外，根据计算任务的需求，还需要安装和配置并行计算库、调度器和作业管理器等软件。
第三步：集群管理和调度为了实现高性能计算环境的优化利用和高效管理，需要建立集群管理和调度系统。
集群管理系统允许管理员远程管理和监控各个节点，对资源进行统一分配和调度，并提供故障诊断和自动恢复功能。
调度系统则负责根据用户提交的作业需求，将任务合理分配到可用的计算节点上运行，并对作业的进度和资源利用情况进行监控。
常用的集群管理和调度系统包括Slurm、PBS和SGE等。
第四步：性能优化和并行计算为了充分发挥高性能计算环境的潜力，需要进行性能优化和并行计算。
性能优化可以涵盖多个方面，包括算法优化、代码优化、数据存储和传输优化等。
简单组建linux集群及并行编译vasp过程
简单组建linux集群及并行编译vasp过程我们现在主要是用做高性能计算，下面就是我的集群的组建过程。
集群的硬件环境：做一个集群，节点机器的硬件最好相同，这样计算的效率就会高很多，同时组建集群也相对容易。
以下是我的机器的配置情况（全新，组装）另外要说的是，我们的节点机没有配置显示器，全部工作由服务器完成。
连接就是通过交换机连接，和一般局域网连接相同。
服务器：P4 3.2，内存2 G ，硬盘：160G ，显示器，网卡：2个千兆网卡（money：8千多）节点（10台）： P4 3.2，内存：2 G，硬盘：80G ，网卡：千兆网卡（5千多每台）华为24口千兆交换机（4千多）集群软件环境：建一个简单的集群，其实并不难，主要配置nis，nfs，rsh，mpi 就好了。
推荐大家看一本书《微机集群组建、优化和管理》车静光著，机械工业出版社。
我的集群，采用suse9.3，操作系统其实也很重要，这次试了很多操作系统，redhat9，rhas4无法识别网卡，rocks无法安装，如果硬件没有什么问题，建议大家可以试下rocks cluster这个集群系统，rocks集操作系统和集群于一体，安装完成并行环境就已经建立，而且还配备了pbs管理软件，非常简单，容易上手，只是我的硬件不太兼容，本来是想装rocks的，无奈，只有自己动手了。
Suse配置nis，nfs非常简单，因为suse强大的yast，就像window一样方便，只要鼠标轻点几下就ok。
1．Linux系统的安装，suse安装也非常简单，在此不想详细讲太多，主要是在分区的时候要注意，最要自己手动分区，对于服务器来说，最好能分一个独立的分区/home，因为节点机器要通过nfs共享服务器的/home。
注意的是一下几个软件包一定要安装nfs（nfs－utils），nis（ypbind），rsh（rsh－server）。
2．基本的网络配置（通过yast的网卡配置）服务器的：192.168.1.253 hostname：node0 域名：node0.cluster节点机器：192.168.1－192.168.1.10 hostname：node1－node10 域名：node*.cluser掩码：255.255.255.03.服务器的配置3.1．Nfs设置NFS（NetWork File System）是一种使用比较多的网络文件系统，它以它的安装容易，使用方便得到很多Linux爱好者的使用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
并行计算环境搭建
一．搭建并调试并行计算环境MPI的详细过程。
1．首先，我们选择在Windows XP平台下安装MPICH。
第一步确保Windows平台下安装上了.net框架。
2．在并行环境的每台机子上创建相同的用户名和密码，并使该平台下的各台主机在相同的工作组中。
3．登陆到新创建的帐号下，安装MPICH软件，在选择安装路径时，每台机子的安装路径要确保一致。
安装过程中，需要输入一致的passphrase，也即本机的用户名。
4．安装好软件后，要对并行环境进行配置（分为两步）：
第一步：注册。
在每台机器上运行wmpiregister，按照提示输入帐号和密码，即
本机的登录用户名和密码。
第二步：配置主机。
在并行环境下，我们只有一台主机，其他机子作为端结点。
运行主机上的wmpiconfig，在界面左侧栏目中选择TNP工作组，点击“select”按
钮，此时主机会在网络中搜索配置好并行环境的其他机子。
配置好并行环境的其他
机子会出现绿色状态，点击“apply”按钮，最后点击“OK”按钮。
5．在并行环境下运行的必须是.exe文件，所以我们必须要对并行程序进行编译并生成.exe文件。
为此我们选择Visual C++6.0编译器对我们的C语言程序进行编译，
在编译过程中，主要要配置编译器环境：
（1）在编译器环境下选择“工程”，在“link”选项卡的“object/library modules”
中输入mpi.lib，然后点击“OK”按钮。
（2）选择“选项”，点击“路径”选项卡，在“show directories for”下选择“Include files”，在“Directories”中输入MPICH软件中“Include”文件夹的路径；
在“show directories for”下选择“Library files”，在“Directories”中输入
MPICH软件中Library文件夹的路径，点击“OK”。
（3）对并行程序进行编译、链接，并生成.exe文件。
6．将生成的.exe文件拷贝到并行环境下的各台机子上，并确保每台机子的存放路径要相同。
7．在主机上运行“wmpiexec”，在Application中选择生成的.exe文件；输入要执行此程序的进程数，选中“more options”选项卡，在“host”栏中输入主机和各个端结
点的计算机名，点击“execute”执行程序。
二．搭建并调试并行计算环境MPI的详细过程。
1．以管理员身份登录每台计算机，在所有连接的计算机上建立一个同样的工作组，命名为Mshome，并在该工作组下建立相同的帐户，名为GM，密码为GM。
2．安装文件Microsoft NET Framwork1.1，将.NET框架安装到每台计算机上，再安装MPI到每台主机。
在安装MPI的过程中，必须输入相同的passphrase，在此输
入之前已建好的帐户名GM。
3．安装好MPI后，再对每台计算机进行注册和配置，其中注册必须每台计算机都要进行，配置只在主控计算机进行：
（1）注册：将先前在每台计算机上申请的帐号和密码注册到MPI中去，这样
MPI才能在网络环境下访问各计算机。
注册的方法为：运行“开始------
程序------wmpiregister”，按提示依次输入用户帐号和密码，点击确定完成
注册。
（2）配置主控计算机：运行“开始------程序------wmpiconfig”，启动后的界面分三栏，在第一栏中选择Mshome工作组，点Select按钮，检查编辑框中
显示的主机名，若无错误，即所有计算机连接成功。
这时，点击第二栏中
的Apply按钮，当左下方的进度条变为兰色时，则表示一切正常。
最后点
击OK按钮，整个配置完成。
4．选择Visual C++6.0编译器。
因为MPI运行的程序必须是一个.exe文件，因此在一台主机上必须有安装生成.exe文件的编译器。
5．要编译一个MPI程序，必须对编译器进行设置。
（1）打开Visual C++6.0。
（2）选择“工程”，在“Link”选项卡的“object/library modules”中输入mpi.lib，然后点击“OK”按钮确定。
（3）选择“选项”，点击“路径”选项卡，在“show directories for”下选择“Include files”，在“Directories”中输入MPI的“Include”文件的路径，点击“OK”。
这样在Visual C++6.0中便可以使用MPI中的头文件了。
（4）选择“选项”，点击“路径”选项卡，在“show directories for”下选择“Library files”，在“Directories”中输入MPI的Library文件的路径，点击“OK”。
这样在Visual C++6.0中便可以使用MPI的库中的文件了。
到此编译器配
置成功。
6．编译器配置后，将要运行的MPI+C程序在其中运行，并生成.exe文件。
7．将生成的.exe文件拷贝到Mshome工作组下的所有计算机，并且存放该文件的路径要完全相同。
8．启动“开始------程序------wmpiexec”，在Application中输入生成.exe文件的存放路径；选择要执行该文件的进程数目，点击“Execute”即可执行。
还可以选中“more options”选项卡，在“host”栏中输入要并行运行此文件的所有计算机名，各计算机名之间用空格分开。