《并行算法》课程总结与复习

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《并行算法》课程总结与复习

并行算法》课程总结与复习Ch1 并行算法基础1.1并行计算机体系结构并行计算机的分类SISD,SIMD,MISD,MIMD ； SIMD,PVP,SMP,MPP,COW,DSM 并行计算机的互连方式静态： LA（LC）,MC,TC,MT,HC,BC,SE动态： Bus, Crossbar Switcher, MIN（Multistage InterconnectionNetworks）1.2并行计算模型PRAM 模型： SIMD-SM ，又分 CRCW（CPRAM,PPRAM,APRAM）,CREW,EREWSIMD-IN 模型： SIMD-DM异步 APRAM 模型： MIMD-SMBSP模型：MIMD-DM，块内异步并行，块间显式同步LogP 模型： MIMD-DM ，点到点通讯1.3并行算法的一般概念并行算法的定义并行算法的表示并行算法的复杂度：运行时间、处理器数目、成本及成本最优、加速比、并行效率、工作量并行算法的 WT表示：Brent定理、WT最优加速比性能定律并行算法的同步和通讯Ch2 并行算法的基本设计技术基本设计技术平衡树方法：求最大值、计算前缀和倍增技术：表序问题、求森林的根分治策略： FFT 分治算法划分原理：均匀划分（PSRS排序）、对数划分（并行归并排序）、方根划分（Valiant归并排序）、功能划分（（m,n）-选择）流水线技术：五点的 DFT 计算Ch3 比较器网络上的排序和选择算法3.1Batcher归并和排序0-1 原理的证明奇偶归并网络：计算流程和复杂性（比较器个数和延迟级数）双调归并网络：计算流程和复杂性（比较器个数和延迟级数）Batcher排序网络：原理、种类和复杂性3.2（m, n）-选择网络分组选择网络平衡分组选择网络及其改进Ch4 排序和选择的同步算法4.1一维线性阵列上的并行排序算法4.2二维Mesh上的并行排序算法ShearSort排序算法Thompson&Kung 双调排序算法及其计算示例4.3Sto ne双调排序算法4.4Akl并行k-选择算法：计算模型、算法实现细节和时间分析4.5Valia nt并行归并算法：计算模型、算法实现细节和时间分析4.7 Preparata并行枚举排序算法：计算模型和算法的复杂度Ch5 排序和选择的异步和分布式算法5.1MIMD-CREW 模型上的异步枚举排序算法5.2MIMD-TC 模型上的异步快排序算法5.3分布式k-选择算法Ch6 并行搜索6.1单处理器上的搜索6.2SIMD 共享存储模型上有序表的搜索：算法6.3SIMD 共享存储模型上随机序列的搜索：算法6.4树连接的 SIMD 模型上随机序列的搜索：算法6.5网孔连接的 SIMD 模型上随机序列的搜索：算法和计算示例Ch8 数据传输与选路8.1引言信包传输性能参数维序选路（X-Y选路、E-立方选路）选路模式及其传输时间公式8.2单一信包一到一传输SF和CT传输模式的传输时间（一维环、带环绕的Mesh、超立方）8.3一到多播送SF和CT传输模式的传输时间（一维环、带环绕的Mesh、超立方）及传输方法8.4多到多播送SF和CT传输模式的传输时间（一维环、带环绕的Mesh、超立方）及传输方法8.5贪心算法（书 8.2）二维阵列上的贪心算法蝶形网上的贪心算法8.6随机和确定的选路算法（书 8.3）Ch12 矩阵运算12.1矩阵的划分：带状划分和棋盘划分，有循环的带状划分和棋盘划分12.2矩阵转置：网孔和超立方连接的算法及其时间分析12.3矩阵向量乘法带状划分的算法及其时间分析棋盘划分的算法及其时间分析12.4矩阵乘法简单并行分块算法Cannon算法及其计算示例Fox 算法及其计算示例 DNS 算法及其计算示例 Systolic 算法Ch13 数值计算13.1稠密线性方程组求解 SIMD-CREW 的上三角方程组回代算法SIMD-CREW 上的 Gauss-Jordan算法MIMD-CREW 上的 Gauss-Seidel算法13.2稀疏线性方程组的求解三对角方程组的奇偶规约求解法Gauss-Seide迭代法的红黑着色并行算法13.3非线性方程的求根Ch14 快速傅立叶变换FFT14.1快速傅里叶变换 (FFT) 离散傅里叶变换 (DFT) 串行 FFT 递归算法及其计算原理串行 FFT 蝶式计算及其蝶式计算流图14.2DFT 直接并行算法SIMD-MT 上的并行 DFT 算法14.3并行 FFT 算法 SIMD-MC 上的 FFT 算法 SIMD-BF 上的 FFT 算法及其时间分析Ch15 图论算法15.1图的并行搜索P-深度优先搜索及其计算示例 p-宽深优先搜索及其计算示例 p-宽度优先搜索及其计算示例15.2图的传递闭包基于布尔矩阵乘积的算法原理计算示例SIMD-CC 上的传递闭包算法15.3图的连通分量基于传递闭包的算法基于顶点合并的算法15.4图的最短路径基于矩阵乘积的算法原理计算示例15.5图的最小生成树 SIMD-EREW 模型上的 Prim 算法算法的时间分析Ch17 组合搜索17.1基于分治法的与树搜索与树并行搜索过程处理器数目与搜索效率关系17.2基于分枝限界法的或树搜索串行分枝限界法示例: 0-1 背包问题,8- 谜问题及其搜索算法的并行化 TSP问题的分枝限界算法及其并行化Ch18 随机算法18.1引言基本知识：随机算法的定义、分类时间复杂性度量设计方法18.2低度顶点部分独立集串行算法随机并行算法及其正确性证明18.5多项式恒等的验证基本原理和方法矩阵乘积的验证原理。

并行计算课程报告

并行计算课程报告1．学习总结1.1并行计算简介并行计算是相对于串行计算来说的。

它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。

所谓并行计算可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。

1.2并行计算机分类和并行机体系结构的特征按内存访问模型、微处理器和互联网络的不同，当前流行的并行机可分为对称多处理共享存储并行机（SMP：Symmetric Multi-Processing）、分布共享存储并行机（DSM：Distributed Shared Memory）、机群（cluster）、星群（constellation）和大规模并行机（MPP：Massively Parallel Processing）等五类。

SMP并行机有如下主要特征：对称共享存储、单一的操作系统映像、局部高速缓存cache 及其数据一致性、低通信延迟、共享总线带宽、支持消息传递、共享存储并行程序设计。

SMP 并行机具有如下缺点：欠可靠、可扩展性（scalability）较差。

DSM 并行机具有如下主要特征：并行机以结点为单位，每个结点包含一个或多个CPU，每个CPU 拥有自己的局部cache，并共享局部存储器和I/O设备，所有结点通过高性能互联网络相互连接；物理上分布存储；单一的内存地址空间；非一致内存访问（NUMA）模式；单一的操作系统映像；基于cache 的数据一致性；低通信延迟与高通信带宽；DSM 并行机可扩展到数百个结点，能提供每秒数千亿次的浮点运算性能；支持消息传递、共享存储并行程序设计。

机群(cluster)有三个明显的特征：①系统由商用结点构成，每个结点包含2-4 个商用微处理器，结点内部共享存储。

②采用商用机群交换机连接结点，结点间分布存储。

③在各个结点上，采用机群Linux 操作系统、GNU 编译系统和作业管理系统。

并行计算期末考试复习背诵要点

复习要点1、Parallel computing并行计算，sequential computing串行计算，instruction指令，multiple多数据，communication通信，exclusive互斥，concurrent 并发，recursive递归，data数据，exploratory探索，speculative投机，block cyclic循环块，randomized block随机块，distribution分配，graph partitioning 图划分，speedup加速比，efficiency效率，cost费用，Amdahl’s law，architecture构架，fundimental functions基本函数，synchronization同步，matrix mulitiplication矩阵乘，matrix transposition 矩阵转置，bitonci sorting双调排序，odd-even sorting奇偶排序，Shortest path，minimum spanning tree，connected components，maximal independent set，2、SMP（对称多处理机连接）MPP (Massive Parallel Processors 大规模并行）Cluster of Workstation（工作站机群）Parallelism（并行化）, pipelining（流水线技术）, Network topology（网络拓扑结构）, diameter of a network（网络直径）, bisection width（对分宽度）, data decomposition（数据分解）, task dependency graphs（任务依赖图）, granularity（粒度）, concurrency（并发）, process（进程）, processor（处理器）, linear array（线性阵列）, mesh（格网）, hypercube（超立方体）, reduction（规约）, prefix-sum（前缀和）, gather（收集）, scatter（散发）, threads（线程）, mutual exclusion（互斥）, shared address space（共享地址空间）, synchronization（同步）, the degree of concurrency（并发度）, Dual of a communication operation（通信操作的对偶操作）3、并行计算与串行计算在算法设计主要不同点：(1)具有强大的处理器互连关系(2)并行计算依赖并行计算模型上的，如共享内存，共享地址空间或消息传递。

并行计算总复习

并行计算总复习题型：1．问答题；2．算法描述；3．走例子说明对算法的理解第二章SIMD 和MIMD 所代表的计算模型是什么？主要区别和各自的系统结构示意图。

SPMD的含义是什么？若按通讯方式对并行算法进行分类有几种分类方法，各自的特点是什么？在理想并行计算模型中（parallel random access machine(PRAM), EREW, CREW, 和CRCW表示的意思是什么？能画出多处理机系统中处理单元的基本互连结构图，Mash, hypercube, 网络，对静态网络的测度：直径，连通性，二分宽度(bisection width), cost.能说出一种解决多处理器系统中cache和内存数据一致性问题的方法。

能给出store-and-forward routing 和cut-through routing的思想通讯费用是如何计算的？延迟时间，t s, t h, t w对Mesh 的X-Y_routing和对Hypercube的E-Cube routing的路由规则。

如何把linear array, mesh 和hypercube 相互嵌入？G(i,d)函数的计算。

把复杂网络嵌入的简单网络，能说明些什么问题？其意义是什么？一般对简单网络的带宽是怎么要求的？第三章dependency graph 的定义及画法。

对同一问题dependency graph 的画法是否唯一？并行算法的粒度定义是什么？把processes 影射到processors的基本原则是什么？减少通讯，…,在并行算法设计时，有几种把计算分解的技术？能举例说明。

能说明data parallel model, task graph model 和work pool model 的含义。

第四章Basic communication operations能画出下列操作的示意图one to all broadcast; all to one reductionall to all broadcast; all to all reductionscatter, gather, all reduce, prefix sum，all to all personalized communication. Circular shift,能写出在hypercube上的one to all broadcast/ all to one reductionall-to-all personal broadcast;all-to-all broadcast;算法以及时间复杂性的分析。

(完整word版)并行计算总复习之秘笈

并行计算总复习第一章：1并行计算与串行计算在算法和编程上有哪些显著差异？答：·并行算法设计与并行计算机处理器的拓扑连接相关·并行算法设计和采用的并行计算模型有关。

·并行计算有独自的通讯函数·并行算法设计时，如何将问题分解成独立的子问题是科学研究问题，并非所有的问题都可以进行分解。

2多核与多处理机的异同点？多处理机：把多个处理器通过网络互连形成一个新机器。

可以是专用，也可以是通用。

拓扑连接是可以改变的。

多核：在过去单个处理器芯片上实现多个“执行核”。

但这些执行核都有独立的执行命令集合和体系结构。

这些独立的执行核+超线程SMT技术组成多核处理器3对单处理器速度提高的主要限制是什么？答：晶体管的集成密度，功耗和CPU表面温度等第二章1 SIMD 和MIMD 所代表的计算模型是什么？主要区别和各自的系统结构示意图。

SPMD的含义是什么？SIMD指单指令多数据流模型；MIMD指多指令多数据流模型；SPMD指单程序多数据流模型，在SIMD中把指令改为程序表示每个处理器并行的执行程序。

SIMD MIMD硬件较少处理器较多处理器内存一个寻址系统，存储量小多个寻址系统，存储量大耗费较高，难开发易于开发（多个商业组件可用）加速高取决于应用2 若按通讯方式对并行算法进行分类有几种分类方法，各自的特点是什么？基于共享地址空间：并行平台支持一个公共的数据空间，所有处理器都可以访问这些空间。

处理器通过修改存储在共享地址空间的数据来实现交互。

基于消息传递：消息传递平台有p个处理节点构成，每个节点有自己的独立地址空间。

运行在不同节点上的进程之间的交互必须用消息来完成，称为消息传递。

这种消息交换用来传递数据、操作以及使多个进程间的行为同步。

3 在理想并行计算模型中（并行随机访问计算机parallel random access machine(PRAM), EREW, ERCW CREW, 和CRCW表示的意思是什么？EREW：互斥读互斥写，这一类的PRAM独占访问内存单元，不允许并发的读写操作。

并行算法复习

1.并行算法:一些可同时执行的诸进程的集合，这些进程相互作用和相互协调。

2.并行与并发的关系：并行<并发并发是指两个或者多个事件在同一时间间隔内发生。

在单处理机系统中，每一时刻仅能有一道程序执行，宏观上多道程序在同时运行，微观上这些程序是分时交替执行。

3.并行与分布式的关系：网络；并行更注重性能，而分布式更注重透明共享。

4.并行与网格计算（普适计算）的关系：网格通过网络连接地理上分布的各类计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等，形成对用户相对透明的虚拟的高性能计算环境，让人们透明地使用这些资源和功能。

它们与并行计算存在规模上的差异。

5.并行与云计算的关系：云计算以开放的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务，让互联网这片“云”上的各种计算机共同组成数个庞大的数据中心及计算中心。

云计算把计算及存储以服务的形式提供给互联网用户，用户所使用的数据、服务器、应用软件、开发平台等资源都来自互联网上的虚拟化计算中心，该数据中心负责对分布在互联网上的各种资源进行分配、负载的均衡、软件的部署、安全的控制等。

6.为什么要研究并行算法？（1）CPU的发展速度：Moore Law。

（2）“深蓝”计算机以3.5:2.5战胜卡斯帕罗夫。

（3）需求：快速（天气预报），提高计算精度，与理论、实验并重的科学方法（代替核武器实验）7.并行计算机分类1. SISD,Single Instruction Stream & Single Data Stream:特征：串行的和确定的。

指令系统: CISC, RISC2. SIMD,Single Instruction Stream & Multiple Data Stream:特征：同步的；确定的；适合于指令/操作级并行。

1)阵列处理机（资源重复）;2)流水线处理机（时间重叠）.3. MISD,Multiple Instruction Stream & Single Data Stream :4. MIMD,Multiple Instruction Stream & Multiple Data Stream共享存储MIMD，也称对称多处理机（SMP，Symmetry MultiProcessors），属于紧密耦合的多处理机系统适合于小粒度并行分布式共享存储MIMD，也称为非一致内存访问（NUMA, Non-Uniform Memory Access），属于松耦合的多处理机系统（共享虚拟存储技术）,适合于中小粒度并行分布式存储MIMD1).大规模并行系统MPP (Massively Parallel Processing)CM-5、曙光1000、神州-Ⅱ巨型机可以最大限度地增加处理机的数量，但结点间需要依赖消息传递进行通信，适合于中小粒度并行2).群集系统Cluster特点：适合于粗粒度并行8.网络直径（network diameter）：网络中最远的两台处理机间的距离，即处理机间通信所需要跨越的网络边的条数的最大值。

并行计算实训课程学习总结并行程序设计与性能优化

并行计算实训课程学习总结并行程序设计与性能优化并行计算实训课程学习总结：并行程序设计与性能优化在本学期的并行计算实训课程中，我学习了并行程序设计与性能优化的基本概念和技巧。

通过课程的学习，我对并行计算的原理和应用有了更深入的了解，并且掌握了一些重要的并行编程工具和技术。

本文将对我在课程学习中所获得的收获和体会进行总结。

一、并行计算基础知识的学习在课程的初期，我们首先系统地学习了并行计算的基础知识。

我们了解了并行计算的定义和特点，并且学习了一些常用的并行计算模型和编程范式，如共享内存和分布式内存，并行编程的基本概念等。

通过这些学习，我对并行计算的概念和原理有了更加清晰的认识，并且了解到了并行计算在大规模数据处理和科学计算领域的重要性。

二、并行程序设计的实践在掌握了并行计算的基础知识后，我们进行了一系列的并行程序设计实践。

我们采用了不同的并行编程模型和工具，如OpenMP和MPI，并编写了一些简单的并行程序。

通过实践，我学会了如何在程序中进行任务划分和数据划分，并且掌握了一些常用的并行编程技巧，如粒度调整、负载平衡等。

这些实践帮助我更好地理解了并行程序设计的思想和方法，并且提高了我的编程能力。

三、性能优化的策略与技术在实践的基础上，我们进一步学习了性能优化的策略与技术。

我们了解了一些常见的性能瓶颈，如数据传输、负载不平衡等，并学习了一些性能优化的方法和工具，如并行算法设计、并行调试和性能分析工具等。

通过对这些策略和技术的学习，我学会了如何在编程过程中尽可能地提高程序的并行性和性能，并且提高了我的问题分析和解决能力。

综上所述，通过本学期的并行计算实训课程，我不仅学会了并行程序设计与性能优化的基本理论和技术，还提高了我的实践能力和问题解决能力。

这门课程对我今后的学习和研究具有重要的指导意义。

我将继续努力学习，并将所学知识应用到实际项目中，为实现高效的并行计算做出贡献。

注：本文仅为参考范文，具体内容需要根据实际情况和要求进行修改和补充。

并行算法课程总结

课程总结
本学期通过学习算法分析与设计课程，了解到：算法是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。

算法能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。

如果一个算法有缺陷或不适合某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。

算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。

计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件，都必须使用具体的算法来实现。

算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。

设计的算法要具有以下的特征才能有效的完成设计要求，算法的特征有:（1）有穷性。

算法在执行有限步后必须终止.（2）确定性。

算法的每一个步骤必须有确切的定义。

（3)输入。

一个算法有0个或多个输入，作为算法开始执行前的初始值，或初始状态。

（4）输出。

一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。

没有输出的算法是毫无意义的。

（5）可行性。

在有限时间内完成计算过程。

在学习课程内容的时候感觉到一些算法的学习如果没有进行提前的预习的话，只靠上课的讲解有可能并不能很好的理解和把握。

因此课前预习很关键。

此外，希望老师能在课上进行适当的练习，比如算法那里。

本学期的这门课程让我知道了研究并行算法的重要性，在这里要衷心的感谢老师，谢谢！。

《并行计算》课程复习

《并行计算》课程总结与复习2017/5/15第一篇并行计算硬件平台：并行计算机Ch1 并行计算与并行计算机结构模型1.1 计算与计算机科学1.2 单处理机与指令级并行1.3 多核处理器与线程级并行何谓多核处理器及意义微处理器中的并行方式▪ILP, TLP, 多任务OS, SMT, CMP, 虚拟化技术▪Intel超线程技术1.4 并行计算机体系结构并行计算机结构模型▪SISD, SIMD, MISD, MIMD；▪SIMD, PVP, SMP, MPP, COW(Cluster), DSM并行计算机访存模型▪UMA,NUMA,COMA,CC-NUMA,NORMA▪不同存储结构的并行机系统(P20图1.11)1.5 更多的并行计算概念PFLOPS, TFLOPS, GFLOPSTOP500中的R max和R peak指标Ch2 并行计算机系统互连与基本通信操作2.1 并行计算机互连网络并行计算机的互连方式▪静态互连：LA(LC), MC, TC, HC；(P42表2.1 各种网络特性表)▪动态互连：Bus, Crossbar Switcher, MIN(Multistage Interconnection Networks)▪特别地，标准网络互连：FDDI, 快速以太网, Myrinet, InfiniBand 2.2-2.5 通信代价公式SF和CT基本公式SF和CT在一维环、带环绕的Mesh、超立方上的通信代价公式Ch3 典型并行计算机系统介绍（略）3.1 共享存储多处理机系统3.2 分布存储多计算机系统3.3 分布共享存储计算机系统3.4 机群系统Ch4 并行计算性能评测4.1 基本性能指标4.2 加速比性能定律Amdahl, Gustafson, Sun&Ni定律4.3 可扩放性评测标准（略）可扩放性的含义三个评测标准：等效率度量，等速度度量，平均延迟度量4.4 基准测试程序（略）SPEC, LinPACK第二篇并行计算理论基础：并行算法设计Ch5 并行算法与并行计算模型5.1 并行算法的基础知识并行算法的定义并行算法的表达并行算法的复杂度：运行时间、处理器数目、成本及成本最优、加速比、并行效率、工作量及工作量最优并行算法的WT表示：Brent定理5.2 并行计算模型PRAM模型：SIMD-SM，又分CRCW(CPRAM, PPRAM, APRAM), CREW, EREW SIMD-IN模型：SIMD-DM异步APRAM模型：MIMD-SMBSP模型：MIMD-DM，块内异步并行，块间显式同步LogP模型：MIMD-DM，点到点通讯Ch6 并行算法基本设计策略并行算法的三种设计策略：串改并，全新设计，借用法及其示例：快排序、前缀和/k着色、所有点对最短路径Ch7 并行算法常用设计技术划分设计技术：均匀划分(PSRS排序)、对数划分(并行归并排序)、方根划分(Valiant归并排序)、功能划分( (m,n)-选择)分治设计技术：双调归并网络平衡树设计技术：求最大值、计算前缀和倍增设计技术：表序问题、求森林的根流水线技术：五点的DFT计算、4流水线编程实例Ch8 并行算法一般设计过程PCAM的含义PCAM设计方法的四个阶段和每个阶段的任务与目标（略）域分解和功能分解（略）第三篇并行计算理论基础：并行数值算法Ch9 稠密矩阵运算9.1 矩阵的划分带状划分和棋盘划分，有循环的带状划分和棋盘划分9.2 矩阵转置网孔和超立方连接的算法及其时间分析(棋盘划分)9.3 矩阵向量乘法带状划分的算法及其时间分析棋盘划分的算法及其时间分析Systolic算法(略)9.4 矩阵乘法简单并行分块算法Cannon算法及其计算示例Fox算法及其计算示例DNS算法及其计算示例（略）Systolic算法(略)Ch10 线性方程组的求解回代求解上三角形方程组的并行算法及其数据划分方法三对角方程组的奇偶规约求解法Gauss-Seidel迭代法的并行化▪异步并行化算法▪小规模并行化算法(针对五点格式产生的线性方程组)▪红黑着色并行算法(针对五点格式产生的线性方程组) Ch11 快速傅立叶变换FFT离散傅里叶变换(DFT)定义及其O(n^2)算法串行FFT蝶式分治算法的计算原理、伪代码及其递归计算流图串行FFT分治递归算法的计算原理SIMD-MC上的FFT算法(略)SIMD-BF上的FFT算法及其时间分析Ch12 数值计算的基本支撑技术（略）网格生成图的划分稀疏线性系统求解器算法和软件科学计算可视化第四篇并行计算软件支撑：并行编程Ch13 并行程序设计基础基本概念和术语Ch14 共享存储系统并行编程OpenMP编程Ch15 分布存储系统并行编程MPI编程Ch16 并行程序设计环境与工具(略)Intel的Parallel Studio补充篇 GPU体系结构及编程术语：GPU, GPGPUNVIDIA G80的体系结构▪SM的组成▪存储器：层次结构和特点，全局存储器的coalesced memory access，共享存储器的存储体冲突▪线程组织结构：线程、线程块、线程网格，Warp执行机制▪同步：线程块内和块间的同步，CPU和GPU间的同步 CUDA编程（略）CUDA程序的性能优化（略）矩阵乘法及其优化（略）。

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。

最短路径问题的并行算法归纳总结

最短路径问题的并行算法归纳总结介绍最短路径问题是图论中的一个经典问题，旨在找到两个节点之间的最短路径。

由于计算最短路径在大型图上可能非常耗时，因此并行算法成为解决此问题的一种有效策略。

本文将对最短路径问题的并行算法进行归纳总结。

并行算法1: Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种经典的动态规划算法，用于求解任意两个节点之间的最短路径。

该算法的并行化版本可以通过将图划分为多个子图，并在每个子图上独立执行算法来实现。

通过并行化处理，可以显著加快计算速度。

并行算法2: Dijkstra算法Dijkstra算法也是一种常用的最短路径算法，适用于单源最短路径问题。

并行化Dijkstra算法的一种常见方法是使用优先级队列来同时处理多个节点。

通过使用多线程或分布式计算，可以同时计算多个节点的最短路径，提高算法的效率。

并行算法3: Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种解决带有负权边的最短路径问题的算法。

并行化Bellman-Ford算法可以通过以不同的顺序计算各个节点来实现。

通过并行计算多个节点，可以加快算法的执行速度。

结论最短路径问题的并行算法提供了一种加速计算的有效策略。

Floyd-Warshall算法、Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是常见的并行算法，分别适用于不同类型的最短路径问题。

在实际应用中，选择合适的并行算法可以根据具体问题的特点和计算资源的情况进行决策。

最后要重申的是，本文对最短路径问题的并行算法进行了归纳总结，但请注意，引用的内容需要经过确认，避免不可信信息的引用。

并行计算总结

并行计算总结近年来，随着科技的迅猛发展，计算机的速度日渐提升，但是对于一些复杂的任务来说，单个计算机的计算能力往往难以满足需求。

为了提高计算效率，人们开始采用并行计算的方式。

并行计算是指将一个大任务分割成若干个子任务，然后在多个计算单元上同时进行计算，从而提高整体计算速度。

本文将对并行计算进行总结分析。

1. 并行计算的基本概念并行计算是指多个计算任务同时进行的计算模式。

传统的串行计算是一种按照顺序依次执行的计算方式，而并行计算则是将任务分割成多个子任务，通过多个计算单元同时进行计算。

并行计算可以大大缩短任务的完成时间，提高计算效率。

2. 并行计算的优势并行计算相比串行计算有许多优势。

首先，它能极大地提高计算速度，特别是对于那些需要进行大量计算的任务来说，可以大大缩短计算时间，提高工作效率。

其次，并行计算还能提高系统的稳定性和可靠性，因为计算任务可以在多个计算单元上并行进行，即使一个计算单元出现故障，其他计算单元仍然可以继续工作。

此外，并行计算还可以节省能源，因为多个计算单元可以共享计算资源，减少了不必要的能耗。

3. 并行计算的应用领域并行计算在许多领域都有广泛的应用。

在科学计算领域，例如天气预报、地震模拟等都需要进行大规模的数值计算，通过并行计算可以加速计算过程。

在图像处理领域，例如图像识别、图像分析等也需要高效的计算方法，通过并行计算可以提高处理速度。

此外，在机器学习、人工智能等领域，由于需要处理大量的数据和复杂的算法，也需要采用并行计算的方式来提高计算能力。

4. 并行计算的挑战和解决方案虽然并行计算有很多优势，但是也面临着一些挑战。

首先，任务的划分和调度是一个关键的问题，合理地将任务分割成子任务，并将其分配到不同的计算单元上进行计算是一项复杂的任务。

其次，并行计算还需要考虑数据的通信和同步问题，不同计算单元之间需要进行数据传输和同步，避免计算结果的错误。

此外，并行计算还需要考虑系统的负载均衡，即使分配任务给不同的计算单元，也要保证每个计算单元的计算负载相对均衡。

并行算法笔记

注：部分笔记参照周湖广同志发上来的，有些看不清楚，请额外自己核对。

第一章★ 并行计算机互连网络1、一维线性阵列（参照教材11页）2、网孔连接（Mesh-Connected ）将n 个处理器连接成n ×n 的二维网孔结构互连函数 ①正向行连接：)1()(21+=+P P MC 逆向行连接：)1()(21-=-P P MC②正向列连接：)()(2n P P MC n+=+ 逆向列连接：)()(2n P P MC n-=- 其中x mod y=x-y[yx]，只有y 为负时，x mod y 才为负。

[x]表示取≤x 的最大整数。

如：[3.12]=3，[-3.12]=-4 例：16个处理器的mesh 结构（p=0~15）正向行：0 1 2 … 14 15逆向行：正向列：逆向列：最后的互连结构：Mesh 结构的通信直径（任意两个处理器之间至多需要的路由数）：1-nMesh 特点：规整、扩展性比较好。

不足：处理器之间互连是固定的，缺乏灵活性。

改进Mesh 结构——可重构造的Mesh 结构（Rmesh ），动态构造处理器之间的互连方式。

（教材311页） 3、树结构将n 个处理器连接成一个深度为⎣⎦1log +n 的二叉树结构，互连函数：()⎩⎨⎧+=122P P P TC ⎥⎦⎥⎢⎣⎢-=21n P参考教材13页图1.10 四级二叉树通信直径：⎣⎦n log 2，特点：树根易成为瓶颈，树结构适用于“淘汰”机制型应用问题的并行处理，主从型的应用。

× mod n ，0≤p ≤n-1该图形请参照周湖广同学的课件变种—×树：同层的兄弟节点处理互连，降低通信直径，减少树根的处理器的负担。

4、树网结构 5、金字塔结构6、超立方结构（Hypercube Connected ）将n 个处理器连接成一个超立方结构，处理器编号用二进制表示()0121P P P P P m m --=，n m lg =，互连函数：()取反为对i i m m m m i P P m i P P P P P P P P P P P P P CC ,1~0,01-i i 1i 21011-i i 1i 21-==+--+-- 例：n=16个处理器的超立方结构()()()()()()()()()()()()()()()()()()()，，，，，，，，，，，，，，，，，，，~CC ~CC ~CC 11101111CC 11111110CC 11001101CC 11011100CC 10101011CC 10111010CC 10001001CC 10011000CC 01100111CC 01110110CC 01000101CC 01010100CC 00100011CC 00110010CC 00000001CC 00010000CC 3210000000000000000================超立方通信直径：n lg ，直接互连的两个处理器的编号二进制只有一位不同，路由寻优方式实现容易，扩展性相对较差。

并行算法复习.docx

1 •并行算法:一些可同时执行的诸进程的集合，这些进程相互作用和相互协调。

2•并行与并发的关系：并行v并发并发是指两个或者多个事件在同一时间间隔内发生。

在单处理机系统中，每一时刻仅能有一道程序执行，宏观上多道程序在同时运行，微观上这些程序是分时交替执行。

3•并行与分布式的关系：网络；并行更注重性能，而分布式更注重透明共享。

4•并行与网格计算（普适计算）的关系：网格通过网络连接地理上分布的各类计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等，形成对用户相对透明的虚拟的高性能计算环境，让人们透明地使用这些资源和功能。

它们•并行计算存在规模上的差显。

5•并行与云计算的关系：云计算以开放的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务，让互联网这片“云”上的各种计算机共同组成数个庞大的数据中心及计算屮心。

云计算把计算及存储以服务的形式提供给互联网用户，用户所使用的数据、服务器、应用软件、开发平台等资源都來自互联网上的虚拟化计算中心，该数据中心负责対分布在互联网上的各种资源进行分配、负载的均衡、软件的部署、安全的控制等。

6•为什么要研究并行算法？（1）CPU 的发展速度：Moore Law0（2）“深蓝”计算机以3.5:2.5战胜卡斯帕罗夫。

（3）需求：快速（天气预报），提高计算精度，与理论、实验并重的科学方法（代替核武器实验）7•并行计算机分类1.SISD,Single Instruction Stream & Single Data Stream:特征：串行的和确定的。

指令系统:CISC, RISC2.SIMD,Single Instruction Stream & Multiple Data Stream:特征：同步的；确定的；适合于指令/操作级并行。

1）阵列处理机（资源重复）；2）流水线处理机（时间重叠）.3・ MISD,Multiple Instruction Stream & Single Data Stream :4.MIMD,Multiple Instruction Stream & Multiple Data Stream共享存储MIMD,也称对称多处理机（SMP, Symmetry MultiProcessors）,属于紧密耦合的多处理机系统适合于小粒度并行分布式共享存储MIMD,也称为非一致内存访问（NUMA, Non-Uniform Memory Access），属于松耦合的多处理机系统（共享虚拟存储技术），适合于屮小粒度并行分布式存储MIMD1）.大规模并行系统MPP （Massively Parallel Processing）CM・5、曙光1000、神州・II巨型机可以最大限度地增加处理机的数量，但结点间需要依赖消息传递进行通信，适合于中小粒度并行2)・群集系统Cluster特点：适合于粗粒度并行8•网络直径(network diameter)：网络中最远的两台处理机间的距离，即处理机间通信所需要跨越的网络边的条数的最人值。

《并行程序设计导论》一些笔记与思考

《并行程序设计导论》一些笔记与思考一、教学内容本节课的教学内容来自于《并行程序设计导论》第四章，主要介绍并行算法的基本概念、设计方法和评价准则。

具体内容包括：并行算法的分类、并行算法的性能评价、并行算法的开发和优化技巧。

二、教学目标1. 使学生了解并行算法的概念，理解其与串行算法的区别；2. 培养学生掌握并行算法的设计方法，提高其算法设计能力；3. 帮助学生掌握并行算法的性能评价准则，培养学生分析并解决并行计算问题的能力。

三、教学难点与重点重点：并行算法的概念、设计方法和性能评价准则；难点：并行算法的开发和优化技巧。

四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备；学具：笔记本电脑、学习资料。

五、教学过程1. 实践情景引入：通过介绍一些典型的并行计算应用场景，如天气模拟、分子动力学模拟等，引发学生对并行算法的兴趣。

2. 知识讲解：讲解并行算法的概念，通过对比串行算法，使学生理解并行算法的特点和优势；介绍并行算法的设计方法，如并行分解、数据并行、任务并行等；讲解并行算法的性能评价准则，如加速比、效率等。

3. 例题讲解：通过具体的并行算法案例，如矩阵乘法、归并排序等，讲解并行算法的具体设计和实现方法。

4. 随堂练习：让学生根据所学内容，尝试设计一个简单的并行算法，并分析其性能。

5. 课堂讨论：引导学生探讨并行算法的优化技巧，分享彼此的学习心得和感悟。

六、板书设计并行算法：概念设计方法：并行分解、数据并行、任务并行等性能评价：加速比、效率等并行算法开发与优化：开发技巧：代码的可扩展性、负载均衡等优化技巧：并行算法的改进、算法的并行性分析等七、作业设计1. 作业题目：设计一个并行版本的矩阵乘法算法，并分析其性能。

2. 答案：略。

八、课后反思及拓展延伸课后反思：本节课通过引入实践情景，让学生了解了并行算法的概念和设计方法，通过例题讲解和随堂练习，使学生掌握了并行算法的具体实现。

课堂讨论环节，学生积极参与，分享了自己的学习心得和感悟。

并行计算课程报告

成绩：并行计算导论课程报告专业：软件工程班级：软件二班学号：140120010057姓名：蒋琳珂2017年6月1日1、并行计算的实际意义并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。

它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。

所谓并行计算可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。

在应用需求方面，人类对计算机性能的需求总是永无止境的，在诸如预测模型的构造和模拟、工程设计和自动化、能源勘探、医学、军事以及基础理论研究等领域中都对计算提出了极高的具有挑战性的要求。

例如，在作数值气象预报时，要提高全球气象预报的准确性，据估计在经度、纬度和大气层方向上至少要取200*100*20＝40万各网格点。

并行计算机产生和发展的目的就是为了满足日益增长的大规模科学和工程计算、事务处理和商业计算的需求。

问题求解最大规模是并行计算机的最重要的指标之一，也是一个国家高新技术发展的重要标志。

2、拟优化的应用介绍应用jacobi迭代近似求解二维泊松方程。

二维泊松方程：Ω∂∈=Ω∈=∆-),(),,(),(u ),(),,(),(u y x y x g y x y x y x f y x其中),0(*),0(H W =Ω，),(),(),(2222y x u y y x u x y x u ∂+∂=∆),(y x f 和),(y x g 为已知函数，分别定义在Ω的内部和边界上。

对于任意正整数xM 和yN ，将网格剖分成yx N M *个相同的方格。

在网格节点上，用二阶中心差分来近似二阶偏导数。

21,,1,2,1,,12),(222),(22y j i j i j i y x x j i j i j i y x h u u u jh ih u yh u u u jh ih u x+-+-+-≈∂∂+-≈∂∂将差分近似代入泊松方程，便得到了五点差分离散格式，泊松方程的求xx ji y x j i j i x j i j i y j i y x N j M i f h h u u h u u h u h h ≤≤-≤≤=+-+-++-+-1,11)()()(2,221,1,2,1,12,22之后用经典的jacobi 算法来求解此方程组。

并行考试复习知识点

考试题型：名词解释（5~6个），简答（4~5），画图（17分），并行算法（40分）第一章绪论1.什么是并行计算？并行计算（parallel computing ）是指，在并行机上，将一个应用分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，并行地执行子任务，从而达到加速求解速度，或者求解应用问题。

基本条件：硬件（并行机）、并行算法设计、并行编程环境主要目标：提高求解速度，扩大问题规模并行计算的三个基本条件：(1) 并行机。

并行机至少包含两台或两台以上处理机，这些处理机通过互连网络相互连接，相互通信。

(2) 应用问题必须具有并行度。

也就是说，应用可以分解为多个子任务，这些子任务可以并行地执行。

将一个应用分解为多个子任务的过程，称为并行算法的设计。

(3) 并行编程。

在并行机提供的并行编程环境上，具体实现并行算法、编制并行程序，并运行该程序，达到并行求解应用问题的目的。

并行计算的主要研究内容：(1) 并行机的高性能特征抽取。

(2) 并行算法设计与分析。

(3) 并行实现技术，主要包含并行程序设计和并行性能优化。

基于并行机提供的并行编程环境，例如消息传递平台MPI 或者共享存储平台OpenMP ，具体实现并行算法，研制求解应用问题的并行程序。

(4) 并行应用。

2.并行计算和分布式计算的区别，不同：并行计算不同于分布式计算（distributedcomputing ）分布式计算主要是指，通过网络相互连接的两个以上的处理机相互协调，各自执行相互依赖的不同应用，从而达到协调资源访问，提高资源使用效率的目的。

但是，它无法达到并行计算所倡导的提高求解同一个应用的速度，或者提高求解同一个应用的问题规模的目的。

对于一些复杂应用系统，分布式计算和并行计算通常相互配合，既要通过分布式计算协调不同应用之间的关系，又要通过并行计算提高求解单个应用的能力。

3.各种结构画图，概念，特点，以及两两之间的差异：大型并行计算机（scalable-parallel Computer ）可分为: a) 单指令多数据流机 SIMD b) 并行向量处理机 PVP c) 对称多处理机 SMP d) 大规模并行处理机 MPP e) 分布式共享存储DSM 多处理机 f)工作站机群 COW（1）DSM （Distributed Shared Memory ）分布式共享存储大任务快速求解协同合作（2）MPP（Massively Parallel Processing）大规模并行处理结构每个结点相对独立，有一个或多个微处理器每个结点均有自己的操作系统各个结点自己独立的内存，避免内存访问瓶颈各个结点只能访问自己的内存模块扩展性较好（3）对称多处理机SMP:采用商用微处理器，通常有片上和片外Cache，基于总线连接，集中式共享存储，UMA结构。

并行算法综述范文

并行算法综述范文随着计算机技术的发展，对于处理大量数据和复杂计算任务的需求也越来越迫切。

为了提高计算机系统的性能，研究人员开始着手开发并行算法，利用多个处理单元同时进行计算，从而加快处理速度并提高系统的吞吐量。

本文将对并行算法进行综述，包括其定义、特点、应用领域以及不同类型的并行算法。

一、并行算法的定义和特点并行算法是指在多个处理单元上同时执行的算法。

与串行算法相比，它能够更快地完成任务，提高计算效率。

并行算法具有以下几个特点：1.高度并发性：并行算法能够同时执行多个任务，充分利用处理单元的计算能力，从而加快计算速度。

2.数据分布和通信：并行算法需要将数据分布到不同的处理单元上，并通过通信机制实现不同处理单元之间的数据交换和协同计算。

3.负载平衡：并行算法需要合理地将任务分配到各个处理单元上，以使得各个处理单元的计算负载相对平衡，避免出现因负载不平衡而导致的性能下降。

4.可扩展性：并行算法能够有效地应对计算规模的扩大，即增加更多的处理单元，以提高计算性能。

二、并行算法的应用领域并行算法广泛应用于以下几个领域：1.大规模数据处理：随着大数据时代的到来，对于海量数据的处理成为了一个重要的问题。

并行算法能够有效地提高大规模数据的处理速度，例如数据的排序、和分析等。

2.图像和图形处理：图像和图形处理通常需要进行大量的计算和变换操作。

并行算法可以利用多个处理单元同时进行并行计算，提高图像和图形处理的效率和质量。

3.仿真和建模：在科学研究和工业领域中，常常需要进行复杂的仿真和建模工作。

并行算法可以加快仿真和建模的速度，提高系统的准确性和稳定性。

4.优化和决策问题：优化和决策问题需要对大规模的空间进行探索和分析。

并行算法能够通过并行计算来加速过程，提高优化和决策的效率。

三、不同类型的并行算法根据任务的性质和并行计算的方式，可以将并行算法分为以下几种类型：1.数据并行算法：数据并行算法将数据分成多个子集，在不同的处理单元上进行并行计算。

并行处理总复习

《并行处理》总复习一、1.1、用向量语言VFORTRAN，把一维数组A（0：1000）的所有元素均置成PAI；A（0：1000）= PAI1.2、用向量语言VFORTRAN，把一维数组A（-1：1000）的第偶数号元素减少1；1.3、用向量语言VFORTRAN，把一维数组A（0：1000）的第奇数号元素置成其原值立方的正弦；A（1：1000:2）= sin( A（1：1000:2）**3)1.4、已知一维数组A（－1000：999）。

对于每个元素，倘若其正切值不超过立方值，则令原值减半；否则，令原值加倍。

用向量语言VFORTRAN的语句，描述之。

1.5、在下面的PFORTRAN 主程序段里，标记出并行语句和并行进程名，并指出可能的最大并行数目。

1 program matmul2 external init_matrix, mul_matrix, prt_matrix3 shared_distributed c : block4 parameter(SIZE=32768)5 integer a(SIZE,SIZE), b(SIZE,SIZE), c(SIZE,SIZE)6 call init_matrix(a,b)7 call m_set_procs(SIZE÷32)8 call mg_fork(mul_matrix(a,b))9 call m_kill_procs()10 call prt_matrix(a,b,c)11 end1.6、在分辨率为SIZE*SIZE(SIZE为2的幂)的黑白带灰度的显示屏幕上：左上角为坐标原点，Ｘ轴向下，Ｙ轴向右；０为白，１为黑。

用NUMNODES(亦为2的幂，且<SIZE/4)个并行节点把现有的图象(位图表示)map[0:SIZE-1,0:SIZE-1]加以变换。

Map的初值：map[i][j]=(i+j)/(2*(SIZE-1))……0≦i,j<SIZE主进程：for (I=0,row=0;I<NUMNODES;I++,row+=SIZE/NUMNODES)send(row,Pi);for (I=0;I<SIZE**2;I++){ recv(oldrow,oldcol,newvalue,Pany);temp_map[oldrow][oldcol] = newvalue;}for (I=0;I<SIZE;I++)for (j=0;j<SIZE;j++)map[I][j]=temp_map[I][j];从进程：recv(row,Pmaster);for (oldrow=row;oldrow<(row+SIZE/NUMNODES);oldrow++)for (oldcol=0;oldcol<SIZE;oldcol++){newrow=oldrow÷4*4;newcol=oldcol÷4*4; /*÷是整除运算符*/newvalue=map[newrow][newcol];send (oldrow,oldcol,newvalue,Pmaster);}6.1、在卷面上标记出消息发送语句；6.2、在卷面上标记出消息接收语句，以及与之配对的消息发送语句。

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