《并行计算》实验教学大纲

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《并行计算》实验教学大纲

《并行计算》实验教学大纲课程名称：并行计算英文名称：Parallel Computing课程编号：23152024课程性质：课程类型：专业选修是否为独立设课的实验课：否适用专业：软件工程专业学时与学分：总学时：72 总学分：3.5 实验学时：16 实验学分：0.5 执笔人：陆克中制定时间：2012-3-12一、实验课的任务、性质与目的《并行计算》是一门实践性很强的课程，除了系统的课堂理论学习外，还配有足够数量的实践内容，以巩固和加深学生对并行算法理论、设计技术、分析方法和具体实现等各个环节的整体理解。

通过课程实践，强化学生“结构—算法—编程”一体化学习方法的意识，充分理解对于求解一个给定问题的任何并行算法，都必须采用某种并行编程语言，最终运行在一台具体的并行计算机上。

根据并行计算课程的要求，其实验教学的要求如下：(1) 熟悉三种以上的主流并行计算平台，包括共享存储的多处理机、分布存储的多计算机和目前流行的PC机群，要求学生能够使用上述几种并行计算平台所提供的硬／软件环境及工具来开展自己的实验工作。

(2) 掌握至少两种并行程序设计语言标准：即分布存储的MPI和共享存储的OpenMP。

对面向大型科学和工程计算的HPF（高性能Fortran）也应尽量了解和熟悉。

(3) 选择某些典型的非数值并行算法和数值并行算法，使用上述的并行编程语言标准，至少在PC机群上编程调试、分析和运行它们。

(4) 为了入门，选用课程中简单的计算π的样本程序为出发点，通过使用不同的并行程序设计模型和不同的并行编程语言，在不同的硬件编程环境上改造和重现，以便为进一步的实践打下基础。

学习本课程的过程中，这些实践环节是非常必要的和重要的，它可以激发学生学习并行计算的积极性，缩小理论教学和实际应用能力之间的差距，引导学生进入一个思考和探索的世界，在这个世界里，他们是学习的主动参与者，而不再是被动的接受者。

二、主要仪器设备及环境硬件设备：机群计算机软件环境：LinuxMPICHPVMHPF三、实验项目的设置与实验内容四、教材、实验教材（指导书）[1]陈国良，《并行计算—结构.算法.编程(第3 版)》，高等教育出版社，2003[2]陈国良等，《并行算法实践》，高等教育出版社，2003五、考核方式与评分办法1 设计型实验考核方式：现场检查与实验报告评分方法：⑴实验态度20分⑵实验设计40分⑶实验结果40分2 验证型实验考核方式：实验报告与现场检查评分方法：⑴实验态度20分⑵实验结果80分六、大纲审核人：张席。

2160240并行计算（中英文）（2011）

2160240并行计算（中英文）（2011）天津大学《并行计算》课程教学大纲课程代码：2160240 课程名称：并行计算学时：40 学分： 2学时分配：授课：24 上机：16 实验：实践：实践（周）：授课学院：计算机更新时间：适用专业：计算机/软件先修课程：计算机系统结构/计算机网络/程序设计/算法设计/操作系统一、课程的性质与目的让学生能够掌握并行计算技术在研究与开发中的应用，能够根据自己的需要选择合适的并行计算环境与并行计算编程技术，独立完成针对本领域或所承担具体任务的并行算法，并能够独立完成并行应用程序的编制、调试与部署。

二、教学基本要求课程内容主要介绍并行计算领域中基本概念以及基础的并行程序设计方法，目的是让学习本课程的同学了解并行计算硬件平台的类别、简单多线程/MPI并行化方法、云计算模式以及MapReduce并行计算模型，掌握基本的并行程序设计技术，为未来的工作或者科研打好基础。

三、教学内容1、并行计算概述并行计算基本概念–应用需求–并行计算硬件–并行程序设计并行化方法2、并行计算硬件环境并行计算机系统结构多核处理器–多核技术概述–双核与超线程区别–GPU/Cell BE3、内存系统，性能评测内存系统对性能的影响性能评测–基本性能指标–加速比定律4、多线程与Pthread多线程基本概念–线程与进程的区别–线程的生命周期–线程同步Pthread 多线程实例分析–计算数组中“3”出现的次数5、Java 多线程Java多线程的概念；Java线程的生命周期；Java多线程编程中的常量和方法；?线程调度方法；资源冲突与协调；线程之间的通信。

6、OpenMPOpenMP概述编译制导语句运行时库函数环境变量7、集群技术概述集群技术基础–定义–体系结构–分类Linux 集群–I BM Cluster1350PVM/MPIRSH/SSH8、MPIMPI概述MPI并行程序的基本模式?MPI数据及进程消息传递方式9、MapReduceMapReduce编程模型Hadoop实例10、X10X10编程语言概述语法与示例X10DT11、并行程序设计方法学?并行算法设计PCAM方法学并行程序设计模式并行计算与软件工程12、云计算–并行计算发展历程–网络发展历程网格计算云计算实验1–多线程计算π，性能分析?2–3PCF 计算多线程实现?3 –M PI 实现Jacobi 迭代?4 –自选实验四、学时分配五、评价与考核方式考试：80%实验与平时成绩：20% 六、教材与主要参考资料并行程序设计原理作者:(美国)Calvin Lin，Lawrence Snyder 译者:陆鑫达林新华页码：235 页出版日期：2009年07月ISBN：7111270754/9787111270751TU Syllabus for Parallel ComputingCode: 2160240 Title: Parallel Computing Semester Hours: 40 Credits: 2Semester Hour Structure Lecture：24 Computer Lab：16 Experiment：Practice：Practice (Week)：Offered by: School of Computer Date:for: School of Computer/School of SoftwarePrerequisite: Computer Architecture/Network/Programming/Algorithm/OS1. ObjectiveThe course requires the students learn the application of parallel computing technology in research and development and select proper parallel computing environment and programming methods to their situation. The student will be able to design the algorithm, and program, debug and deploy the parallel application.2. Course DescriptionThe course will introduce concepts of parallel computing and parallel programming. The students should understand types of parallel computing hardware, multi-thread/MPI parallelization methods, cloud computing and Mapreduce parallel computing model. The basic parallel programming technology will help their future work or research.3. Topics1. Introduction to parallel computingParallel application requirementsParallel computing hardwareParallel programming2. Parallel computing hardware environmentParallel computer architectureMulticore processorIntroduction to multicoreDifference between dual-core and hyper-threadGPU/Cell BE3. Memory system, performance evaluationEffect of memory system to performancePerformance evaluationPerformance parametersSpeedup laws4. Multi-thread and PthreadConcepts of multi-threadDifference between thread and processLife cycle of threadThread synchronizationPthreadSampleCount the 3s in the array5. Java multi-threadConcepts of Java multi-threadLife cycle of Java threadConstants and methods in Java multi-thread programming Thread schedulingResource confliction and coordinationIntercommunication between threads6. OpenMPIntroduction to OpenMPCompiler directivesRuntime librariesEnvironment variablesSamples7. Cluster technologyCluster basicsDefinitionArchitectureClassificationLinux ClusterIBM Cluster 1350PVM/MPIRSH/SSH8. MPIIntroduction to MPIPatterns of MPI programsMPI data and processMessage passing pattern9. MapReduceMapReduce programming model HadoopSamples10. X10Concepts of X10 programming language Grammars and samplesX10DT11. Methodologies of parallel programming Parallel algorithm designPCAMParallel programming patternsParallel computing and software engineers12. Cloud computingBackgroundHistory of parallel computingDevelopment of networksGrid computingCloud computingLabs1. Calculate π using multi-thread, and performance analysis2. Calculate 3PCF using multi-thread3. Implement Jacobi iteration using MPI4. Self design4. Semester Hour StructurePaper test: 80%Labs: 20%6. Text-Book & Additional ReadingsPrinciples of Parallel ProgrammingHardcover: 352 pagesPublisher: Addison Wesley; 1 edition (March 7, 2008) Language: EnglishISBN-10: 0321487907ISBN-13: 978-0321487902。

并行计算课程设计

并行计算课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解并行计算的基本概念，掌握并行计算的发展历程及分类；2. 培养学生掌握并行编程的基本方法，了解并行算法的设计原则；3. 使学生了解并行计算在现实生活中的应用，并能结合实际问题进行分析。

技能目标：1. 培养学生运用并行计算技术解决实际问题的能力，提高计算思维；2. 培养学生掌握并行编程工具和软件的使用，能进行简单的并行程序设计；3. 培养学生通过团队合作，进行问题分析、方案设计和程序实现的能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对并行计算的兴趣，激发其探索未知领域的热情；2. 培养学生具备良好的团队合作精神，学会尊重他人、沟通协作；3. 培养学生认识到科技发展对社会进步的重要性，树立正确的科技观。

课程性质：本课程为选修课，旨在拓展学生的计算思维和编程技能，提高解决实际问题的能力。

学生特点：学生具备一定的计算机基础，对编程有一定了解，对并行计算感兴趣，但可能对并行编程方法和技巧掌握不足。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，充分调动学生的积极性，培养其创新能力和实践能力。

通过本课程的学习，使学生能够将并行计算技术应用于实际问题，达到学以致用的目的。

在教学过程中，将目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。

二、教学内容1. 并行计算基本概念：包括并行计算的定义、发展历程、分类及特点。

教材章节：第一章并行计算概述2. 并行编程模型：介绍 Flynn 分类法，讲解共享内存和分布式内存编程模型。

教材章节：第二章并行编程模型3. 并行编程语言与工具：学习 MPI、OpenMP、CUDA 等并行编程语言和工具。

教材章节：第三章并行编程语言与工具4. 并行算法设计：讲解并行算法设计原则，分析常见并行算法。

教材章节：第四章并行算法设计5. 并行计算应用：介绍并行计算在科学计算、大数据处理等领域的应用。

教材章节：第五章并行计算应用6. 实践环节：安排学生进行并行程序设计和实现，针对实际问题进行团队协作。

并行计算的课程设计

并行计算的课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解并行计算的基本概念，掌握并行计算的核心原理。

2. 学会分析问题，识别适合并行计算的算法和场景。

3. 掌握并行编程的基本技巧，能运用所学知识对简单程序进行并行化改造。

技能目标：1. 培养学生运用并行计算技术解决问题的能力，提高计算效率。

2. 培养学生具备团队协作和沟通能力，能参与并行计算项目的开发和优化。

3. 培养学生具备自主学习能力，能够紧跟并行计算领域的发展趋势。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对并行计算的兴趣，培养其探索精神和创新意识。

2. 培养学生具备良好的科学素养，认识到并行计算在科技发展中的重要作用。

3. 引导学生树立正确的价值观，明确并行计算为社会进步带来的积极影响。

分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程将目标分解为以下具体学习成果：1. 学生能够解释并行计算的基本概念，阐述并行计算的核心原理。

2. 学生能够分析实际问题，提出并行计算解决方案，并评估其性能。

3. 学生能够掌握并行编程技巧，完成至少一个简单的并行程序设计。

4. 学生能够积极参与团队合作，共同完成并行计算项目。

5. 学生能够关注并行计算领域的发展动态，了解其应用前景。

本课程教学内容依据课程目标，结合教材章节，科学系统地组织如下：1. 并行计算基本概念：介绍并行计算的定义、分类及其发展历程，使学生了解并行计算的基本框架。

2. 并行计算原理：讲解并行计算的基本原理，如并发性、并行性、数据并行、任务并行等，并通过实例分析，使学生掌握并行计算的核心思想。

3. 并行计算模型：介绍 Flynn 分类法、SIMD、MIMD 等并行计算模型，让学生了解不同并行计算模型的特点及应用场景。

4. 并行编程技术：讲解并行编程的基本方法，如 OpenMP、MPI、CUDA 等，使学生掌握并行编程的技巧和注意事项。

5. 并行算法设计：分析常见并行算法设计方法，如分治法、迭代法、管道线法等，并通过实例让学生学会设计并行算法。

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。

并行计算原理

《并行计算原理》教学大纲课程名称：并行计算原理课程编号：学分：2学时：总学时:32（讲授：32，实验：0，上机：0，讨论：0，其他：0）开设学期：第五学期授课对象：信息与计算科学专业本科生课程级别：专业选修课课程负责人：教学团队：信息与计算科学系一、课程性质与目的本课程以并行计算为主题，主要讲授并行计算的硬件平台（并行计算机）、并行计算的理论基础（并行算法）和并行计算的软件支撑（并行程序设计），强调将并行计算机结构、并行算法设计和并行编程融为一体。

该课程是信息与计算科学专业本科生的专业选修课程；通过本课程的学习，应使学生了解并行计算机的体系结构与并行计算模型，熟悉常见的并行计算算法与并行设计技巧；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、课程简介为了适应我国面向21 世纪人才培养应是宽口径、通才和适应性强的要求，将并行计算机、并行数值计算、并行算法和并行程序设计中有关内容精炼、整合形成计算机专业本科层次上的并行计算课程。

四、教学基本要求课程强调融并行计算机结构、并行算法设计和并行编程为一体。

通过本课程的学习，应使学生掌握并行计算机的体系结构、了解并行计算模型，熟悉常见的并行计算，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。

五、教学方法（1）课堂授课采用多媒体教学，采用由浅入深、循序渐进学习步骤，达到学必用、学即用，提高学生的学习兴趣。

从而加深学生对理论课的理解，提高学生的动手能力。

（2）多媒体教学：本门课程已制作电子课件教案，可针对不同章节的特点安排合适的内容使用，加深学生对所学内容的理解。

（3）课堂讨论和课后自学：为了培养学生自学能力和处理问题的能力，对各章中的重点，采用课堂讨论的形式，加深理解。

（4）练习题讲解：对部分典型练习题进行重点讲解，加深学生对基本概念的理解。

并行计算讲义

燕山大学课程讲义并行计算导论授课人：郭栋梁学时：32学时其中实验课：8学时三级项目：16学时第1章引言1.1概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:（1）单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器，其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能，更加可行的方法是同时使用多个简单处理器，它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。

（2）观察结果显示，除非使用并行处理技术，一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度，可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。

能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。

此算法需要能够检测出变ja之间的依赖关系是否规则;而且不管这些依赖是否规则，此算法都能在保证程序正确性的前提下，通过将程序中的一些子任务并行化来加速程序的执行。

（3）提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发，这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。

（4）并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量，还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。

最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间，更依赖于处理器执行算法的效率。

而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。

（5）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。

（6）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。

本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。

硬件和软件是相互影响的，任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念，之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.1.2自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。

在编程并不需要了解目标计算机系统的具体细节，因为编译器会处理这些细节.但是在编程和调试时依旧沿用着在单一央处理器(CPU)上顺序处理的模式.从另一方面讲，为了实现并行算法，硬件和软件之间的相互联系需要比我们想象的更加密切。

《科学与工程中的并行计算》课程大纲

元的并行实现基于区域分解方法。我们分别用软件 Petsc 和 Deal.ii 实现差分方法和有限元的并行计算，并评价它们的并行性能。对于无结构网格，我们介绍 Metis 软件，它实现了网格的均匀分割，同时相邻子网格间的节点个数尽可能少。把子网格映射到进程后，确保进程的负载平衡，同时进程间的通信尽可能少。谱方法的并行实现通过并行的快速 FFT 实现。我们以 Poisson 为例说明这些方法的具体实现，以及模拟结果对精度和进程个数的依赖。3）在科学应用部分，我们强调一些普遍算法：分子动力学模拟、Monte Carlo 方法和 Langevin 动力学，以及它们的并行实现。描述一个物理系统关键在于自由度的选择。一个描述方法是以很多粒子（如它们的位置、动量等）作为自由度，我们以 Brownian 运动为例通过分子动力学实现并行计算。另一个是以连续场作为自由度，我们以量子场论的若干模型为例通过 Monte Carlo 方法和 Langevin 动力学实现并行计算。 This course includes two parts: 1) The basics of parallel computation; 2) Applications of parallel computation in science and engineering. Non-numerical simulations are not included in this course. The basics part includes the following several parts. a) Linux operation system and it's common commands; the installation of packages, compiling of source code, linking of objects, running of executables and data visualization. b) The hardware part of parallel machine including the discussion of the effect of memory on the FLOPS in a parallel machine. c) Two kinds of parallel machines, shared-address-space machines or multiprocessors and message passing platforms or multicomputers. The programming patterns for this two kinds of parallel machines. The topological connection in parallel machines. The principle for designing of *课程简介（Description） parallel algorithms. d) The communication pattern based on message passing and its realization MPI. The course does not include the programming for shared-address-space machines， e.g., OpenMP, etc.. e) The performance metrics for parallel systems, e.g., parallel runtime, speedup, efficiency, scalability and optimal cost, etc.. The application part includes three parts. 1) Parallel algorithms related to numerical linear algebra, including matrix multiplication, Gaussian elimination, LU decomposition of large sparse matrices and QR algorithm. The iteration algorithms for solving linear system or eigenvalues problem are not included in this course since their parallel realization is reduced to the parallel computation of the multiplication between matrices and vectors. Due to the importance of the discrete FFT in

并行计算教学大纲

并行计算一、课程说明课程编号：090236Z10课程名称：并行计算/Introduction of Parallel Computing课程类别：专业教育课程学时/学分：32/2先修课程：计算机组成原理与汇编、面向对象编程（C++）适用专业：计算机科学与技术、信息安全、物联网工程教材、教学参考书：1. (美)M.Grama 著,张武译.并行计算导论. 北京:机械工业出版社,2012年2. (美)Hesham ElRewini著,陆鑫达译.先进计算机体系结构与并行处理.北京:电子工业工业出版社,2012年3. 陈国良.并行计算:结构,算法,编程. 北京:高等教育出版,2012年4. 张林波.并行计算导论. 北京:清华大学出版社,2014年5. 黄铠,徐志伟. 可扩展并行计算--技术、结构与编程. 北京:机械工业出版社,2012年二、课程设置的目的意义并行处理是实现高性能、高可用计算机系统的主要途径。

本课程以并行计算为主题，主要介绍当代并行计算机系统及其结构模型，并行算法设计与并行程序的设计原理与方法，强调融并行机结构、并行算法和并行编程为一体，力图反映本学科的最新成就和发展趋势。

通过本课程的学习，使学生从系统结构、算法、程序设计三个方面，初步了解并行处理的基本概念和涉及的各种学术和技术问题。

通过本课程的学习，使学生能把握并行处理技术的最新成就和发展趋势，掌握并行计算技术和方法。

三、课程的基本要求知识：熟练掌握并行计算技术方面的基本概念；熟悉并行计算机系统及其结构模型，并了解如何进行并行计算的性能评测；熟练掌握并行算法设计的基础知识，了解现有的并行计算模型以及并行算法的设计方法、设计技术和设计过程；熟练掌握并行算法；熟练掌握MPI 并行编程方法。

能力：掌握并行计算的基本方法和技术，将并行计算的知识用于应用软件设计；用多处理机互联网理论，培养多处理机互联网设计的能力；掌握并行计算机结构，针对具体实际问题提出有效的并行计算机结构解决方案，提高并行计算机设计的能力；利用并行算法原理，学会并行算法设计方法；掌握MPI程序设计代方法，在针对具体问题给出MPI程序设计；在并行计算知识的讨论中培养创新意识，提高分析、发现、研究和解决问题的能力；素质：建立多处理机体系结构的观念，通过课程中的分析讨论辩论培养分析沟通交流素质，建立并行计算的思维模式，提升理解应用并行计算机体系结构和并行计算软件设计的基本素质。

并行计算教案

并行计算教案一、教学目标通过本课的学习，学生应该达到以下目标：1. 了解并行计算的背景和基本概念；2. 掌握并行计算的分类和应用领域；3. 能够描述并行计算的优势和挑战；4. 学会使用并行计算的基本工具和技术。

二、教学内容1. 并行计算的背景和基本概念1.1 并行计算的定义1.2 并行计算的发展历程1.3 并行计算的基本概念和术语2. 并行计算的分类和应用领域2.1 按结构分类：共享内存并行、分布式并行等2.2 并行计算的应用领域：科学计算、图像处理、数据挖掘等3. 并行计算的优势和挑战3.1 优势：大幅提高计算性能、解决大规模问题等3.2 挑战：并发控制、通信开销、负载平衡等4. 并行计算的基本工具和技术4.1 并行程序设计语言：MPI、OpenMP等4.2 并行编程模型：数据并行、任务并行等4.3 并行算法设计原则：负载均衡、数据分配等三、教学过程1. 导入（10分钟）介绍并行计算的背景和意义，引起学生对并行计算的兴趣。

2. 知识讲解（40分钟）依次介绍并行计算的背景和基本概念、分类和应用领域、优势和挑战等内容，结合具体案例进行讲解和解释。

3. 讨论和实践（60分钟）将学生分成小组，让他们讨论并行计算的应用领域和挑战，并结合实际问题进行讨论。

然后引导学生使用并行编程工具和技术，设计并实现一个简单的并行计算程序。

4. 总结与展望（10分钟）对本堂课学到的知识进行总结，并展望并行计算的未来发展和应用前景。

四、教学评价1. 课堂参与度评价：观察学生在课堂讨论和实践环节的积极程度和参与度。

2. 作业评价：布置一篇与并行计算相关的作业，考察学生对所学知识的理解和应用能力。

3. 课堂测试：设立一小测验，测试学生对并行计算基本概念和术语的掌握程度。

五、教学资源1. 并行计算教案PPT2. 并行计算案例和实验数据3. 并行编程工具和环境六、教学反思本节课采用了结合理论讲解和实践操作的方式，使学生在学习并行计算的基本概念的同时，也能够亲自动手实践。

并行算法讲义

中科院数学与系统科学研究院“并行计算” 课程讲义（草稿）”张林波计算数学与科学工程计算研究所科学与工程计算国家重点实验室2003 年1月29目录第一部分MPI消息传递编程第一章预备知识§1.1 高性能并行计算机系统简介§1.1.1 微处理器的存储结构§1.1.2 Cache 结构对程序性能的影响§1.1.3 共享内存SMP 型并行计算机§1.1.4 分布式内存MP P 型并行计算机§1.1.5 DSM 型并行计算机§1.1.6 SMP/D SM 机群§1.1.7 微机／1.4.作站机群§1.1.8 TOP500§1.2 并行编程模式§1.2.1 自动并行与手1.4.并行§1.2.2 0penMP§1.2.3 DSM 编程模式§1.2.4 高性能Fortran: HPF§1.2.5 消息传递并行编程模式§l.3 Unix 程序开发简介§l.3.1 Unix中常用的编译系统§1.3.2 实用1.4.具make§1.4 消息传递编程平台MPI§1.4.1 MPI 程序的编译与运行§1.4.2 利用MPICH 建立MPI 程序开发与调试环境第二章MPI 基础知识§2.1 下载MPI标准的PS 文档§2.2 一些名词与概念§2.3 编程模式§2.4 MPI 函数的一般形式§2.5 MPI 的原始数据类型§2.5.1 Fortran 77 原始数据类型§2.5.2 C 原始数据类型§2.6 MPI 的几个基本函数§2.6.1 初始化MPI 系统§2.6.2 检测MPI 系统是否已经初始化§2.6.3 得到通信器的进程数及进程在通信器中的序号§2.6.4 退出MPI 系统§2.6.5 异常终止MPI 程序的执行§2.6.6 查询处理器名称§2.6.7 莸取墙上时间及时钟精度§2.7 MPI 程序的基本结构§2.7.1 Fortran 77 程序§2.7.2 C 程序第三章点对点通信§3.1 标准阻塞型点对点通信函数§3.1.1 标准阻塞发送§3.1.2 阻塞接收§3.1.3 阻塞型消息传递实例§3.1.4 其它一些阻塞型消息传递函数§3.2 消息发送模式§3.2.1 阻塞型缓冲模式消息发送函数§3.3 阻塞型与非阻塞型函数§3.4 非阻塞型点对点通信函数§3.4.1 非阻塞发送§3.4.2 非阻塞接收§3.4.3 通信请求的完成与检测§3.4.4 通信请求的释放§3.5 消息探测与通信请求的取消§3.5.1 消息探测§3.5.2 通信请求的取消§3.6 点对点通信函数汇总§3.7 持久通信请求§3.7.1 创建持久消息发送请求§3.7.2 创建持久消息接收请求§3.7.3 开始基于持久通信请求的通信§3.7.4 持久通信请求的完成与释放第四章数据类型§4.1 与数据类型有关的一些定义§4.1.1 数据类型定义§4.1.2 数据类型的大小§4.1.3 数据类型的下界、上界与域§4.1.4 MPI_LB 和MPI_UB§4.1.5 数据类型查询函数§4.2 数据类型创建函数§4.2.1 MPI_Type_contiguous§4.2.2 MPI_Type_vector§4.2.3 MPI_Type_hvector§4.2.4 MPI_Type_indexed§4.2.5 MPI_Type_hindexed§4.2.6 MPI_Type_struct§4.2.7 地址函数MPI_Address§4.3 数据类型的使用§4.3.1 数据类型的提交§4.3.2 数据类型的释放§4.3.3 MPI_Get_elements§4.4 数据的打包与拆包§4.4.1 数据打包§4.4.2 数据拆包§4.4.3 得到打包后的数据大小§4.5 MPI l.l 中位移与数据大小的限制第五章聚含通信（Collective Communications）§5.1 障碍同步§5.2 广播§5.3 数据收集§5.3.1 收集相同长度数据块MPI_Gather§5.3.2 收集不同长度数据块MPI_Gatherv§5.3.3 全收集MPI_Allgather§5.3.4 不同长度数据块的全收集MPI_Allgatherv §5.4 数据散发§5.4.1 散发相同长度数据块MPI_Scatter§5.4.2 散发不同长度数据块MPI_Scatterv§5.5 全部进程对全部进程的数据散发收集§5.5.1 相同数据长度的全收集散发MPI_Alltoall§5.5.2 不同数据长度的全收集散发MPI_Alltoallv §5.6 归约§5.6.1 归约函数MPI_Reduce§5.6.2 全归约MPI_Allreduce§5.6.3 归约散发MPI_Reduce_scatter§5.6.4 前缀归约MPI_Scan§5.6.5 归约与前缀归约中用户自定义的运算§5.7 两个程序实例§5.7.1 π值计算§5.7.2 Jacobi 迭代求解二维Poisson 方程第六章进程组与通信器§6.1 基本概念§6.1.1 进程组§6.1.2 上下文（Context）§6.1.3 域内通信器（Intracommunicator）§6.1.4 域间通信器（Intercommunicator）§6.2 进程组操作函数§6.2.1 查询进程组大小和进程在组中的序号§6.2.2 两个进程组间进程序号的映射§6.2.3 比较两个进程组§6.2.4 进程组的创建与释放§6.3 域内通信器操作函数§6.3.1 比较两个通信器§6.3.2 通信器的创建与释放§6.4 通信器的附加属性（Caching）§6.5 域间通信器（Intercommunicator）§6.6 进程拓扑结构§6.6.1 迪卡尔拓扑结构§6.6.2 一般拓扑结构§6.6.3 底层支持函数第七章文件输入输出§7.1 基本术语§7.2 基本文件操作§7.2.1 打开MPI 文件§7.2.2 关闭MPI 文件§7.2.3 删除文件§7.2.4 设定文件长度§7.2.5 为文件预留空间§7.2.6 查询文件长度§7.3 查询文件参数§7.3.1 查询打开文件的进程组§7.3.2 查询文件访问模式§7.4 设定文件视窗§7.4.1 文件中的数据表示格式§7.4.2 可移植数据类型§7.4.3 查询数据类型相应于文件数据表示格式的域§7.5 文件读写操作§7.5.1 使用显式位移的阻塞型文件读写§7.5.2 使用独立文件指针的阻塞型文件读写§7.5.3 使用共享文件指针的阻塞型文件读写§7.5.4 非阻塞型文件读写函数§7.5.5 分裂型文件读写函数§7.6 文件指针操作§7.6.1 独立文件指针操作§7.6.2 共享文件指针操作§7.6.3 文件位移在文件中的绝对地址§7.7 不同进程对同一文件读写操作的相容性§7.7.1 设定文件访问的原子性§7.7.2 查询atomicity 的当前值§7.7.3 文件读写与存储设备间的同步§7.8 子数组数据类型创建函数本讲义仅供课程学员及其他感兴趣者个人参考用，尚处于逐步修改完善的过程中，许多内容代表的是作者的个人观点。

并行计算简单课程设计

并行计算简单课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并行计算的基本概念，掌握并行计算的主要原理。

2. 学生能掌握并行计算的基本模式，如数据并行、任务并行和管道并行。

3. 学生能了解并行计算在现实生活中的应用，如科学研究、大数据处理等领域。

技能目标：1. 学生能够运用并行计算的基本原理，分析和解决实际问题。

2. 学生能够运用并行编程语言或工具，实现简单的并行计算程序。

3. 学生能够评估并行计算的性能，分析并行计算的优化策略。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对并行计算的兴趣，激发探究计算机科学领域的热情。

2. 学生培养团队协作意识，提高在团队项目中沟通与协作的能力。

3. 学生认识到并行计算在现代社会中的重要作用，增强对科技创新的责任感和使命感。

课程性质：本课程为计算机科学领域的一门选修课程，旨在帮助学生了解并行计算的基本原理和应用。

学生特点：学生为九年级学生，具备一定的计算机科学素养，对新鲜事物充满好奇心，喜欢探索和实践。

教学要求：结合学生的特点，采用理论讲解与实践操作相结合的方式，注重培养学生的动手能力和实际问题解决能力。

在教学过程中，关注学生的情感态度，激发学生的学习兴趣，提高学生的综合素质。

通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续学习和发展奠定基础。

二、教学内容1. 并行计算基本概念：介绍并行计算的定义、发展历程和分类。

- 教材章节：第一章引言- 内容列举：并行计算的定义、并行计算的发展、并行计算机的分类。

2. 并行计算原理：讲解并行计算的基本原理，如并发、并行度、负载平衡等。

- 教材章节：第二章并行计算原理- 内容列举：并发的概念、并行度的度量、负载平衡与任务分配。

3. 并行计算模式：介绍数据并行、任务并行和管道并行等并行计算模式。

- 教材章节：第三章并行计算模式- 内容列举：数据并行、任务并行、管道并行、MapReduce模式。

4. 并行编程语言与工具：介绍并行编程语言和工具，如CUDA、OpenMP 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）。

《并行与分布式计算》课程教学大纲

《并行与分布式计算》课程教学大纲课程基本信息注：L课程类别：选填“通识核心课/通识拓展课/通修课/学科基础课/专业主干课/专业选修课/专业实践/ 素质拓展”2.课程性质：选填“选修/必修”3.授课语言：选填“中文/双语/全英文或其他语种”二、课程目标注：1.支撑毕业要求指标点：选填项。

需要进行专业认证，有毕业要求指标点可参照的课程必填，无明确毕业要求指标点可参照的可不填。

三、理论教学内容注：L2.学生学习预期成果：描述学生在学完本节内容后应获得的知识、能力或素养水平（下同）.教学方式:包括讲授、讨论、案例、演示等，但不限于所列，根据课程实际需要列举、实践（实验）教学2.实验类型：选填”验证性/综合性/设计性”；实习类型：选填“认识实习/生产实习/毕业实习”五、课程评价（一）考核内容、考核方式与课程目标对应关系注：1.课程目标在考核方式及占比：主要根据课程目标自行设计和制定多元化考核方式，表中所列仅为参考（红色数据可删除）。

但所列考核方式必须覆盖全体学生，可根据当学期具体教学情况酌情调整。

2.各考核方式占总成绩权重：根据课程实际情况对各考核方式占总成绩的权重予以赋值。

（二）考核方式评分标准.课程作业评分标准1.课程实验评分标准（笔试类评分标准可在大纲中按以下格式予以说明，也可在通过“试卷分析表”予以说明）3.课程考试评分标准注：考核方式和课程目标在考核方式中占比应与“（一）考核内容、考核方式与课程目标对应关系” 一致。

所列考核环节，除了笔试类均须依次给出评分标准，格式同上。

笔试类课程考核评分标准可以在本课程大纲里进行说明，也可以通过提交“试卷分析表”予以说明。

五、参考书目及学习资料1 .《并行计算：结构，算法，编程》，陈国良，高教出版社，2003.《并行算法实践》，陈国良等，高等教育出版社，20042 .《分布式算法导论（第二版）》，（荷）Gerard Tel译者：霍红卫，机械工业出版社，2004.93 .《分布式计算（第二版）》，Hagit Attiya, Jennifer Welch著,骆志刚等译,电子工业出版社，2008.4。

并行计算之欧阳家百创编

课程名称：并行计算欧阳家百（2021.03.07）课程编码：C303课程学分：2适用学科：计算机应用技术并行计算parallel computing教学大纲一、课程性质本课程是为计算机科学与技术专业本科硕士研究生所开设的一门必修课，以便扩充学生在并行计算方面的知识。

二、课程教学目的通过本课程的学习，使学生掌握并行计算的硬件基础知识，并行计算设计与并行数值算法的基础知识，掌握在不同的并行计算模型上的并行程序设计方法。

三、教学基本内容及基本要求本课程的教学基本内容以并行计算为主题，讲授并行计算的硬件基础，并行计算设计与并行数值算法以及并行计算的软件支持。

第一章并行计算机系统及其结构模型（掌握）1、并行计算与高端并行计算机2、并行计算机系统互连3、并行计算机系统结构第二章当代并行机系统：SMP MPP和COW（掌握）1、对称多处理机SMP2、在规模并行机MPP3、工作站群COW4、国产曙光系列并行机系统第三章并行计算性能评测1、加速比性能定律2、可扩放性评测标准3、基准测试程序第四章并行算法的设计基础（掌握）1、并行算法的基础知识2、并行计算模型第五章并行算法的一般设计方法（掌握）1、串行算法的直接并行化2、从问题描述开始设计并行算法3、借用已有算法求解新问题第六章并行算法的基础设计技术（掌握）1、划分设计技术2、分治设计技术3、平衡树设计技术4、倍增设计技术5、流水线设计技术第七章并行算法的一般设计过程（掌握）1、PCAM设计方法2、划分3、通信4、组合5、映射第八章基本通信操作（掌握）1、选路方法与开并技术2、单一信包一到一传输3、一到多播送4、多到多播送第九章稠密矩阵运算（掌握）1、矩阵的划分2、矩阵转置3、矩阵向量乘法4、矩阵乘法第十章线性方程组的求解（掌握）1、三角形方程组的求解2、三对角方程组的求解3、密线性方程组的求解4、稀疏线性方程组的求解第十一章快速傅里叶变换（掌握）1、离散傅氏变换2、快速傅氏变换串行算法3、并行FFT算法第十二章并行程序设计基础（掌握）1、并行程序设计基础概述2、进程3、线程4、同步5、通信第十三章并行程序设计模型和共享存储系统编程（掌握）1、并行编程风范和样本程序2、并行程序设计模型3、共享存储并行编程第十四章分布存储系统并行编程1、基于消息传递的并行编程2、MPI并行编程3、PVM并行编程4、基于数据并行的并行编程5、HPF并行编程第十五章并行程序设计环境与工具1、软件工具与环境2、并行编译器3、并行程序调试和性能分析四、本课程与其它课程的联系与分工本课程要求学生在学习完《计算机体系结构》、《操作系统》、《编译原理》、《数据结构》等课程之后学习本课程。

《并行计算》实验教学大纲