并行编程模式
并行计算编程模型及系统架构研究
并行计算编程模型及系统架构研究一、综述随着信息技术的飞速发展，计算任务的数量和复杂性呈现出迅速增长的态势。
传统的单处理器计算系统已经无法满足这些日益增长的需求，因此并行计算技术在众多领域得到了广泛的关注和研究。
并行计算编程模型及系统架构的研究不仅具有理论价值，而且在实际应用中具有广泛的意义。
在过去的几十年里，人们提出了许多并行计算编程模型，包括共享存储模型、分布式内存模型和图形处理器模型等。
这些模型各自具有一定的优势和局限性，适用于不同类型的应用场景。
本文将对这些并行计算编程模型及系统架构进行综述，以期为相关领域的研究和应用提供有益的参考。
随着芯片技术的发展，硬件性能得到了极大的提升，这为新并行计算模型的出现提供了物质基础。
随着计算机体系结构的改进，如多核处理器、GPU和分布式计算机系统等，也为新并行计算模型的实现提供了可能。
在并行计算编程模型方面，本文将重点关注共享存储模型、分布式内存模型和图形处理器模型等方面的研究进展。
在分布式内存模型方面，本文将介绍一致性哈希、目录一致性协议等相关技术。
在图形处理器模型方面，本文将探讨通用计算GPU和图形处理器编程模型（GPGPU）的发展及其在密码学、科学计算和机器学习等领域的应用。
在并行计算系统架构方面，本文将分析多种计算系统的结构，如层次结构、众核计算系统和可扩展计算系统等。
本文还将关注如何提高并行计算系统的可扩展性、性能和容错性等方面的研究。
本文将对并行计算编程模型及系统架构进行深入的综述，为相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
1. 并行计算的重要性与挑战随着信息技术的飞速发展，数字数据处理和存储的需求呈现出爆炸性增长。
在这种背景下，并行计算逐渐成为解决复杂计算问题和提高计算效率的关键手段。
并行计算不仅能够缩短计算时间，提高资源利用率，还能为多学科领域的研究提供强大的支持，推动科学研究的进步。
提升计算效率：并行计算通过在多个处理器上同时执行多个任务，显著提高了计算速度，缩短了问题的解决周期。
LabVIEW中的并行编程和多线程
LabVIEW中的并行编程和多线程LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一种用于科学与工程领域的视觉化编程语言，它提供了一种基于图形化界面和数据流的开发环境。
在LabVIEW中，可以通过并行编程和多线程技术来实现对任务的同时执行，提高程序的效率和性能。
本文将探讨LabVIEW中的并行编程和多线程的应用。
一、并行编程的概念及原理并行编程是指在程序中同时执行多个任务，它充分利用了多核处理器的优势，提高了程序的整体执行效率。
在LabVIEW中，可以通过使用并行循环（Parallel Loop）和并行操作（Parallel Operation）来实现并行编程。
并行循环是指将迭代次数多的循环体分解成若干个子循环，这些子循环可以同时执行，提高了程序的并行度。
在LabVIEW中，可以通过使用For 循环之外的Parallel Loop节点来实现并行循环，将循环体细分为多个任务，实现并行执行。
并行操作是指将一个任务分解成多个子任务，并行地执行这些子任务，最后将结果合并得到最终的结果。
在LabVIEW中，可以使用并行操作节点（Parallel Operation Node）来实现并行操作。
二、多线程的应用场景多线程是指在一个程序中同时运行多个线程，每个线程负责不同的任务，提高了程序的响应速度和并发性。
在LabVIEW中，可以通过使用多个线程来实现程序的并行执行。
1. 数据采集与处理在实验室中，经常需要进行数据采集和处理。
而数据采集和处理过程通常是一种密切相关的任务，可以通过多线程来同时进行，提高数据采集与处理的效率。
2. 控制系统在控制系统中，需要对多个传感器、执行器等进行实时控制。
通过使用多线程来实现对多个硬件设备的同时控制，可以提高系统的实时性和稳定性。
3. 图像处理图像处理是一种计算密集型的任务，通过使用多线程可以将图像分成多个区域进行处理，最后将结果进行合并，提高了图像处理的速度和效率。
PLC步进编程应用—并行分支编程方法
X2
S27
Y4
右限位X4
右移Y4 X4
对应梯形图
M8002 SET S0
S0 X5 RST Y1
RST Y0
Y2 X6
RST Y3
Y4 X0 X4 X2 Y1
SRY S20 S20
Y0
X1
S21
SET S21
T0 K10
SET Y1
T0 SET S22
S22 S23 S24 S25
S26 S27
END
(4) 并行分支、汇合编程应注意的问题
②并行分支与汇合流程中，并联分支后面不能使用选择转移条件※，在转移 条件*后不允许并行汇合，如下图(a)所示，应改成图 (b)后，方可编程。
【应用系统设计】 简易红绿灯控制系统
选择分支与汇合流程设计
项目说明：
①若方式选择开关（COS）置于手动方式，当按下START启动后，
状态编程思想在非状态元件编程中的应用
一、 用辅助继电器实现状态编程
左图为小 车往返辅助 继电器状态 编程梯形图
辅助继电 器实现的状 态编程方法, 同基本指令 梯形图的编 程完全相同。
注意！
在设计每个工序的梯形图时，应将前工序辅助继 电器的复位操作放在本工序负载驱动的前面，防止 编程时出现逻辑错误，导致控制混乱。
②因为只有一个放在工件补充位置的PH0来侦测工件的有无，而另 外的钻孔、测孔及搬运位置并没有其他传感装置，那么应如何得知相 应位置有无工件呢？本题所使用的方式是为工件补充、钻孔、测孔及 搬运设置4个标志，即M10-M13。当PH0侦测到传送带送来的工件时，则设 定M10为1，当转盘转动后，用左移指令将M10-M13左移一个位元，亦即 M11为1,钻孔机因此标志为1而动作。其他依此类推，测孔机依标志M12 动作、包装搬运依M13动作。
在C++中实现并行计算和并行算法
在C++中实现并行计算和并行算法并行计算和并行算法是指通过同时运行多个计算任务来提高计算效率的一种计算方法。
在C++中，可以使用多线程、OpenMP和MPI等工具实现并行计算和并行算法。
1.多线程：C++提供了多线程编程的支持，可以使用std::thread库来创建和管理线程。
多线程可以将一个计算任务划分为多个子任务，在多个线程中同时执行，从而提高计算效率。
下面以一个简单的例子来说明多线程的使用：```cpp#include <iostream>#include <thread>//子线程执行的函数void task(int id) {std::cout << "Thread " << id << " is running" <<std::endl;int main() {const int numThreads = 4;std::thread threads[numThreads];//创建多个线程，并分配不同的子任务for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { threads[i] = std::thread(task, i);}//等待所有线程执行完毕for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { threads[i].join();}return 0;}运行这段代码，我们可以看到输出结果显示了四个线程同时执行的情况。
2. OpenMP：OpenMP是一种并行编程接口，可以在C++中使用它来实现并行计算。
OpenMP提供了一系列的指令和函数，可以在循环、函数和代码段等级别上实现并行化。
下面是一个使用OpenMP实现的并行循环的例子：```cpp#include <iostream>#include <omp.h>int main() {const int size = 100;int arr[size];//使用OpenMP并行化循环初始化数组#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < size; ++i) { arr[i] = i;}//输出数组的内容for (int i = 0; i < size; ++i) { std::cout << arr[i] << " ";if (i % 10 == 9) {std::cout << std::endl;}}return 0;}```运行结果显示数组中的元素是按照顺序初始化的，这表明循环在多个线程中并行执行。
基于MPI并行编程环境简述
基于MPI并行编程环境简述MPI并行编程环境是一种并行编程解决方案，它被广泛应用于高性能计算领域。
本文将对MPI并行编程环境做一个简单的介绍，包括MPI的概念、MPI的基本编程模式、MPI的特点和应用场景等方面。
最后还将介绍一些MPI编程中要注意的问题。
一、MPI的概念MPI是Message Passing Interface的缩写，意思是“消息传递接口”，它是一种并行计算环境的标准化接口，并且被广泛应用于高性能计算领域。
MPI允许程序员编写MPI应用程序来在多个进程之间传递消息，并对应用程序进行并行化处理。
MPI定义了一套通信协议，使得单个进程可以通过网络连接与其他进程进行通信。
MPI支持多种编程语言，包括C、C++、Fortran等。
MPI的实现通常包括一个标准库和一个运行时系统，它们提供了一系列函数和工具，用于支持消息传递协议和进程管理。
二、MPI的基本编程模式MPI的基本编程模式是消息传递模型，它通过传递消息实现进程之间的通信和同步。
MPI提供了一套通信协议，包括点对点通信和集合通信两种方式，以及同步通信和异步通信两种方式。
在点对点通信中，发送方将消息传递给接收方；在集合通信中，一组进程相互交换数据。
同步通信要求发送方等待接收方的响应，而异步通信则可以在发送消息之后立即返回并继续执行。
三、MPI的特点MPI具有以下几个特点：1. 并行性：MPI可以同时在多个进程之间完成任务，并能够将运算分解成多个独立的计算单元来并行执行。
2. 可移植性：MPI的标准化接口使得程序员可以跨平台编写MPI应用程序，而无需考虑底层计算机架构和操作系统的区别。
3. 可扩展性：MPI支持将计算任务分配到大规模的计算资源上，能够有效地扩展计算能力。
4. 通信效率高：MPI的通信协议具有高效的性能，支持传输大量的数据，因此可以在高速网络上实现高速通信。
四、MPI的应用场景MPI主要应用于高性能计算领域，可以用于大规模数值模拟、数据挖掘、机器学习等任务。
并行编程模式
并行程序的编程模型、运行环境、调试环境等都要比串行程序复杂得多。
提供良好的高性能计算开发环境，一直是学术界和工业界所追求的目标。
目前比较流行的高性能计算系统，大体可以分为两类:一类是共享内存系统(SMP)，如IBM的P690，HP的SuperDome等，其特点是多个处理器拥有物理上共享的内存；一类是分布存储系统(DMP)，如MPP和集群系统，其特点是系统由多个物理上分布的结点组成，每个结点拥有自己的内存，结点通过高速以太网或专用高速网络连接。
本文主要介绍这两类系统上的开发工具。
一、并行程序的开发模式1. 共享内存模型在共享内存模型中，一个并行程序由多个共享内存的并行任务组成，数据的交换通过隐含地使用共享数据来完成。
此编程模式一般仅需指定可以并行执行的循环，而不需考虑计算与数据如何划分，以及如何进行任务间通信，编译器会自动完成上述功能。
目前流行的共享内存模型开发标准是OpenMP。
OpenMP定义了一套编译指导语句，用于指定程序的并行性、数据的共享/私有等信息。
其目标是为SMP系统提供可移植、可扩展的开发接口。
OpenMP由OpenMP Architecture Review Board于1997年推出，现在已发展到2.0版。
OpenMP支持的编程语言包括Fortran、C和C++。
OpenMP得到了工业界的广泛支持，有大量的商业编译器和其他开发工具支持OpenMP的开发，如IBM、HP、Sun、SGI、Intel等硬件厂商均有支持OpenMP的编译器产品，另外还有一些第三方厂商的OpenMP编译器。
2. 消息传递模型在消息传递模型中，一个并行程序由多个并行任务组成。
每个并行任务拥有自己的数据并对其进行计算操作。
任务之间数据的交换是通过显式的消息传递语句来完成的。
现在广泛使用的消息传递模型有两个：PVM和MPI。
PVM即Parallel Virtual Machine(并行虚拟机)与MPI即Message Passing Interface(消息传递界面)。
并行程序设计
并行程序设计并行程序设计并行程序设计是指将一个任务或问题分解成多个子任务，然后同时执行这些子任务，以提高程序的运行效率和响应速度。
本文将介绍并行程序设计的概念、原则和常用的并行编程模型。
概念并行程序设计是一种计算思维方式，通过利用计算机多核心、多处理器或者分布式系统的能力，将一个大的问题分解成多个小的子问题，并且让这些子问题可以同时被处理。
通过同时处理多个子问题，可以大大提高程序的处理速度。
并行程序设计原则并行程序设计有一些基本原则，下面是其中几个重要的原则：1. 任务划分：将一个大的任务划分成多个小的子任务。
划分任务时需要注意任务之间的依赖关系，以保证划分后的任务可以并行执行。
2. 任务分配：将划分后的子任务分配给可用的计算资源，如多核心、多处理器或分布式系统中的节点。
任务分配需要考虑计算资源的负载均衡，以充分利用计算资源的能力。
3. 任务通信：并行程序中的任务之间通常需要进行数据交换或同步操作。
任务通信需要合理选择通信方式，并通过合适的同步机制来确保数据的一致性和正确性。
4. 任务合并：在一些情况下，多个子任务的处理结果需要进行合并。
任务合并需要保证合并操作的正确性和效率，同时还要考虑合并操作可能引入的额外开销。
并行编程模型为了简化并行程序的设计与开发，人们提出了一系列并行编程模型。
下面介绍几种常用的并行编程模型：1. 共享内存模型：多个线程共享同一块内存地质空间，线程之间通过读写共享内存来进行通信和同步。
常见的共享内存模型有OpenMP和Cilk等。
2. 消息传递模型：多个进程或线程通过消息的方式进行通信。
每个进程或线程有独立的内存空间，通过发送和接收消息来实现进程间的通信和同步。
常见的消息传递模型有MPI和PVM等。
3. 数据流模型：任务之间通过数据流进行通信。
任务根据数据的可用性来进行执行，并将处理结果传递给下游任务。
数据流模型可以以图形化的方式表示任务之间的依赖关系。
常见的数据流模型有GPGPU和FPGA等。
并行计算基础知识
并行计算基础知识在计算机科学领域中，随着计算需求的增加和任务的复杂化，人们开始寻找更高效的计算方式。
并行计算作为一种重要的计算模式，在多个处理单元同时进行计算操作，大大提高了计算速度和效率。
本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、分类、应用领域以及相关技术等。
一、并行计算的定义和分类并行计算是指通过将一个计算问题划分为多个子问题，并在多个处理单元上同时进行计算操作，从而加快计算速度的一种计算方式。
与之相对的是串行计算，即按照顺序逐一执行计算任务的方式。
根据并行计算的规模和任务划分方式，可以将并行计算分为以下三种分类：1. 指令级并行计算：该种并行计算方式主要是对计算机中的单个指令进行并行处理，即同时执行多个指令操作。
它通过优化处理器的执行流水线、指令突发处理等技术实现加速。
2. 数据级并行计算：该种并行计算方式主要是对大规模的数据集进行划分，将数据分配给多个处理单元同时进行计算操作，最终将各个处理结果进行合并得到最终结果。
这种方式主要用于解决一些数据密集型的计算问题，如图像处理、数据挖掘等。
3. 任务级并行计算：该种并行计算方式是将一个复杂的计算任务划分为多个子任务，并将不同的子任务分配给不同的处理单元进行计算。
各个处理单元之间通过通信来交换计算结果或者协同工作，最终得到整体的计算结果。
这种方式主要用于解决一些计算复杂度高、任务独立的问题，如天气预报、分布式数据库查询等。
二、并行计算的应用领域并行计算广泛应用于各个领域，尤其是那些需要大规模计算和高性能计算的领域。
以下是几个常见的应用领域：1. 科学计算：并行计算在科学计算领域发挥着重要作用，能够加速复杂的数值计算和模拟实验，例如天气预报、地震模拟、宇宙学研究等。
2. 人工智能：并行计算可以加速机器学习、神经网络训练等人工智能任务，提高算法的训练效率和模型的准确性。
3. 数据分析：对于大规模数据的处理和分析，通过并行计算可以提高数据处理的速度和效率，如数据挖掘、图像处理、自然语言处理等。
超级计算技术中的并行编程模型介绍
超级计算技术中的并行编程模型介绍超级计算机被设计用于解决复杂问题，大规模数据处理和模拟计算等高性能计算任务。
为了充分利用超级计算机的计算能力和处理大规模数据的需求，高效的并行编程模型至关重要。
本文将介绍超级计算技术中常见的并行编程模型，以帮助读者更好地理解并应用这些模型。
1. SIMD（单指令多数据）模型SIMD模型是一种将一个操作应用于多个数据元素的并行编程模型。
在该模型中，计算任务被分为多个数据并行的操作，每个操作都被应用于大量的数据元素。
这样可以通过向量化指令集或并行处理器来加速计算。
SIMD模型适用于需要对大规模数据进行相同操作的计算任务，如图像处理和数值模拟。
2. MIMD（多指令多数据）模型MIMD模型是一种将多个独立的指令应用于不同的数据元素的并行编程模型。
在该模型中，计算任务被分为多个并行的子任务，每个子任务都是独立执行的，可以分配给不同的处理器或计算节点。
MIMD模型可以同时处理不同的计算任务，适用于解决大规模、复杂的问题，如分布式计算和并行算法。
3. SPMD（单指令多线程）模型SPMD模型是一种将相同指令应用于多个并行线程的并行编程模型。
在该模型中，计算任务被分为多个线程，每个线程都执行相同的指令序列，但可能处理不同的数据。
SPMD模型适用于数据密集型计算任务，其中每个线程可以独立执行不同的计算操作，例如在图像和视频处理中的像素级操作。
4. 数据并行模型数据并行模型是一种将计算任务分为多个数据部分并以数据为中心进行并行处理的编程模型。
在该模型中，数据被分为不同的分块、分配给不同的处理器或计算节点，然后进行并行计算。
数据并行模型适用于某些科学和工程应用中的数组操作和矩阵运算。
5. 任务并行模型任务并行模型是一种将计算任务划分为不同的子任务并以任务为中心进行并行处理的编程模型。
在该模型中，每个子任务独立执行，可以分配给不同的处理器或计算节点，之后通过消息传递或共享内存进行通信和同步。
并行编程的基本原理及其应用
并行编程的基本原理及其应用并行编程是一种将计算机程序分解为互相独立的部分，以便它们能够同时运行的编程模式。
并行编程的核心思想是并行思维，即将问题划分为多个相互独立的部分，并同时处理这些部分，以提高程序运行的效率。
并行编程的基本原理是利用多个处理器或计算机同时执行程序的各个部分，从而加速程序的运行，提高计算机性能。
并行编程最主要的应用在科学计算和数据处理领域。
例如，在天气预报、气候模拟、生物医学、生产制造、金融计算、大数据分析等领域中，都需要使用到并行编程技术。
并行编程需要考虑以下几个因素：1.数据分割：将大规模的数据分解成多个小规模的数据，以便并行处理。
2.任务分解：将程序分解成多个相互独立的任务，并分发给多个处理器执行。
3.通信机制：不同处理器之间需要通过网络或共享存储器进行通信，以便共享数据和结果。
4.同步机制：确保多个处理器之间的数据同步，以便正确地执行程序。
在并行编程中，我们需要选择适当的并行编程模式和算法，以实现高效的计算和数据处理。
常用的并行编程模式包括任务并行、数据并行、管道(parallel pipeline)并行、反向流水(linear pipeline)并行、数据流(dataflow)并行、SPMD(Single Program Multiple Data)并行、MPMD(Multiple Program Multiple Data)并行等。
任务并行模式适用于将任务分解成独立的子任务，每个子任务由一个处理器执行的情况；数据并行模式则适用于将数据分解成多个小部分，每个处理器对其中的部分进行操作；管道并行、反向流水并行、数据流并行则更适合处理数据流，以便实现高效的数据处理。
虽然并行编程可以提高计算机性能，但也存在一些问题和挑战，例如：1.并行性和并发性：并行编程需要考虑各个处理器之间的并发执行和数据竞争等问题，以保证程序的正确性和可靠性。
2.调度和负载平衡：多个处理器之间需要协调和平衡任务的负载，以避免某个处理器负载过重，而其他处理器负载不足的情况。
基于SMP集群系统的并行编程模式研究
２ ０ 年 第 ２期 ０８
福
建
电
脑
４ ９
基于 Ｓ ＭＰ集群 系统 的并行编 程模式研 究
田跃欣
（河 南 交 通职 业技 术 学 院 河 南 郑 州 ４ ０ ０ ５ ０ ５）
【 要 】 并行计算技术是计 算机技 术发展的重要 方向之一 ，ＭＰ与集群是 当前 主流的并行体 系结构 。当前并行程序 摘 ： Ｓ 设 计 方 法 主要 采 用基 于 消 息 传 递 模 型 的 Ｍ Ｉ 基 于共 享 存 储 模 型 的 Ｏ ｅＭＰ 两 种 编 程模 式 各 有 特 点 和 适 用 范 围 。本 文 对 Ｐ和 ｐｎ ， Ｓ ＭＰ集 群 以及 ＭＰ 和 Ｏ ｅ ＭＰ的 特 点 进 行 了分 析 ，并 介 绍 了在 Ｓ Ｉ ｐｎ ＭＰ集 群 系 统 中利 用 ＭＰ Ｉ和 Ｏ ｅＭＰ混 合 编 程 的 可行 性 方 ｐｎ
法。
【 关键词 】 体 系结 言 、
近年 来 ， 群 系 统 得 到 了 高速 发展 ， 为提 升 计 算 机 系 统 性 集 成
并 行 计 算 是 提 高计 算 机 系统 计 算 速 度 和 处 理 能 力 的 一 种 有 能 的一 个 较 为 有效 的 解 决 办 法 。 所 谓 集 群 （ｌｓ ｒ ． ， 是 指 Ｃｕｔ ） 统 就 ｅ￣ 主 按 效 手 段 。 当前 ， 并行 计 算 已经 成 为解 决 重 大 问 题 的关 键 ， 的 基 利用 网络 将 计 算 机 （ 要 是 商 用 服 务 器１ 照 某 种 结 构 连 接起 来 ， 它 本 思 想 是用 多个 处 理 器来 协 同 解 决 同一 问题 ， 即将 被 求解 的 问 在 并 行 计 算 环 境 下 支持 统一 调 度 的并 行 系 统 。 计 算 机 集 群 系 统 允 许 使 用 低 成本 的商 品化 计 算 机 来 构 造 具 题 分 解 成若 干个 部 分 ．各 部 分 均 由 一 个 独 立 的处 理 机来 并 行 计 算 。 行 程 序设 计 是 并 行 处 理 技 术 的 核 心 问 题 ， 并 目前 基 于 消 息传 有高 可 伸 缩 性 和 高 可 用 性 的 高性 能计 算机 网络 系统 ．即今 天 所 递 的 Ｍ Ｉ ｓ ｇ ａｓ ｇＩｔ ｆｃ） Ｐ（ ｓ ｅＰ ｓｉ ｅ ａｅ Ⅲ编 程 是 集 群 系统 上 主 流 的 讲 的集 群 系 统 。 性 能通 过 数 年 的技 术 研 究 。 Ｍｅ ａ ｎ ｎｒ 其 已经 逐 渐接 近 甚 至 编 程 模 型 ．而在 集 群 系 统 上 寻 求 共 享 存 储 编 程 乃 至 支 持 自动并 超 越 同时 期 同 规模 的 大 Ｓ ＭＰ系 统 。 群 系 统 的 主要 特 点 和 优 点 集 行 一 直 是并 行 计 算 的研 究 热 点 。Ｏ ｅ Ｍ Ｉ 共 享 存 储 体 系结 构 有 ：１ 性 能 价 格 比高 ；２ 可 靠 性 高 ；３ 可 扩 展 性 好 ；４ 使 用 方 ｐｎ Ｉ Ｐ是 ２ （） （） （） （） 的并 行 编 程标 准 ， 特 点 是 易 于 编 程 且 支 持增 量 并 行 ， 是 不 易 便 ；５ 应 用 领 域 广 泛 。 其 但 （） 扩 展 ： Ｉ消息 传 递 编 程 具 有 很 好 的 可 扩 展 性 ，却 不 易 编 程 调 ２ ＿ Ｓ Ｐ与 集 群 系 统 的 融合 ＭＰ 、３ Ｍ ２ 试 。ＭＰ 与 Ｏ ｅ Ｍ Ｉ ｐｎ Ｐ各 有 所 长 ． 两 者 的 优 点 融 合在 同 一并 行 结 将 Ｓ Ｐ系 统 和 集 群 各 有 其 特 点 ． Ｍ 目前 采 用 Ｓ Ｐ技 术 构 造 集群 Ｍ 节 点 已成 为 一 个 趋 势 。 算 机 集 群 系 统 的 发展 。 计 使得 通 过 成 熟 的 构特别是 Ｓ ＭＰ集 群 系统 中 ， 会 获 得 更 好 的 性 能 。 将 商 业 化 产 品组 建 的集 群 系统 同时 具 备 低 价 高 性 能 成 为 可 能 。 其 组 成 部 分 主要 包 括 节点 机 系 统 、 网络 系统 、 储 系 统 、 制 系 统 、 存 控 ２１并行 体 系结 构 分类 ． 从２ ０世 纪 ６ ０年 代初 开始 ．众 多 的 科学 家 和工 程 师系 统 地 电源 及 散 热 系统 等 集 群 系 统 的节 点 机 本 身 就 是 一 个 经 济 型 的 Ｓ ＭＰ系 统 ． 备 具 研 究 了种 类 繁 多 的并 行 计 算 机 体 系结 构 ．并 形 成 了不 同的 分 类
编程语言中的并行计算模型介绍
编程语言中的并行计算模型介绍并行计算是指在多个处理器、多个核心或者多个计算机上同时进行计算任务的方法。
它是通过将一个大问题分解成多个小问题，然后并行地解决这些小问题，最后将结果合并得到最终结果。
在编程语言中，有几种常见的并行计算模型。
下面将介绍一些常见的并行计算模型，包括共享内存模型、消息传递模型和数据并行模型。
1. 共享内存模型共享内存模型是指在多个处理器或者多个核心之间共享同一块内存。
这些处理器可以通过读写这个共享内存来实现彼此之间的通信和数据交换。
共享内存模型常用的编程语言有OpenMP和Pthreads（POSIX threads）等。
在共享内存模型中，通常通过使用锁（Mutex）来保护共享数据的完整性。
锁可以在访问共享数据之前加锁，在访问完成后释放锁。
这样可以确保同一时间只有一个线程可以访问共享数据，避免并发访问导致的数据混乱。
2. 消息传递模型消息传递模型是指通过消息的发送和接收来实现不同处理器或者计算机之间的通信。
每个处理器有自己独立的地址空间，彼此之间无法直接访问对方的内存。
消息传递模型常用的编程语言有MPI（Message Passing Interface）和OpenMPI等。
在消息传递模型中，通常需要明确指定消息的发送和接收方。
发送方将消息发送到指定接收方的地址，接收方则通过接收指定地址的消息来获取数据。
消息传递模型可以实现点对点通信，也可以实现广播和集合等通信操作。
3. 数据并行模型数据并行模型是指将数据划分成多个块，然后同时对这些数据块进行计算的模型。
每个处理器或者核心负责计算其中的一个数据块，最后将结果合并得到最终结果。
数据并行模型常用的编程语言有CUDA和OpenCL等。
在数据并行模型中，数据划分的方式需要根据具体的问题来设计。
通常可以使用数据循环（Data Loop）来将数据块分配给不同的处理器或者核心。
数据并行模型可以充分利用硬件的并行性，提高计算任务的执行效率。
并行编程模式及分析
（ 电子科技大学计算机科 与工程学院 成都 ６ ０５ ） 学 １０ ４
【 摘要 】讨论 了主从模 型 、单控制流 多数 据流、舟治策略 、数据流 水线、投机 策略 、混夸模型 六种 井 行蝙程模型 的结构和 工作方式 、性 能厦特 点，分析统计 了大量应用程序 ．指 出了井行程序设计 中 ，井行蝙程 模式 的选择直接影 响 了并行程序 的正确性和效 率，而主从模型和单控制流 多数据 流在整体性能上最忧 ，程序 执行效 率也最好 ，是 两种最常 甩的并行 蝙程模型。
（ ｌ ｇ ｆ ｍｐ ｔ ｒ ｃ朗 ｃ ｎ ｇ ｎ ｅ ｎ － ＵＥＳ ｏ Ｃｈｎ Ｃｈ ｒ ｄ ６１ ０ ４ Ｃｏ ｌ ｅｏ Ｃｏ ｕ ｅ ｉ ｅａ ｄ Ｅｎ ｉｅ ｎ ｇ ｅ Ｓ Ｔ ｆ ｉ ａ ｅ， ｕ ｇ ０ ５
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｔ ｅｓｒ ｃｕ ｅ ｏ ｅ ｅａ ｄ ｌ ｉ ｉｔｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｓＭ ａｔ／ ｌｖ ， ｉ ｇｅ ｓｒ ｃ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ， ｈ ｔｕ ｔ ｒ ｆｓｖ ｒ ｌ ｍｏ ｅ ｓ Ｓ ｎｒ ｄ ｃ ｄ， ｕ ｈ ａ ｓｅＳａ ｅ Ｓ ｎ ｌ
维普资讯
第 ３ 卷 第 ２期 １ ２０ ０２年 ４月
电 子 科 技 大 学 学 报
Ｊ ｕ ａ ０ ＵＥＳ ｏｍ ｌ ｆ Ｔ ｏ Ｃｈｎ ｆ ｉａ
Ｖ０ ． １ Ｎｏ ２ Ｉ ３ Ａｐ ． ０ ２ ｒ２ ０
并行编程模式及分析
地过程调用（Ｐ ） Ｒ ｃ进行通信 ，并不具有内在并行性 。并行计算领域的一些专家将模式从各种角度进 行 了分类 ，目前 ， 并行编程中用到的模式有以下６ ： ）任务播种； ）单控制流多数据流； ）数 种 １ ２ ３
２ ０年 Ｉ月 ２ 日收稿 ０１ １ ０ ・ 信息产业部预研基金资助项 目 ¨ 男 ３岁 在职博士生 讲师 ４
并行编程原理与实践
并行编程原理与实践一、什么是并行编程二、并行编程的原理2.1 并行计算的概念和特点2.2 并行编程的工作原理2.3 并行算法与并行数据结构三、并行编程的实践3.1 并行编程的应用领域3.2 并行编程的实际问题和解决方案3.3 并行编程框架和工具四、并行编程的挑战与优化4.1 并行编程的挑战4.2 并行编程的优化策略4.3 并行编程的性能评估与调优五、并行编程的未来发展5.1 新兴的并行编程模型和平台5.2 并行编程的前景和应用前景六、总结在计算机领域，随着计算机硬件的发展和技术的进步，多核处理器已经成为现代计算机系统的常态。
而并行编程就是针对多核处理器的编程技术，通过同时利用多个处理核心来加快任务的处理速度。
本文将会全面、详细、完整地探讨并行编程的原理与实践。
一、什么是并行编程并行编程是一种并行计算的方式，它将一个计算任务分解为多个子任务，然后通过多个处理核心同时执行这些子任务，最终合并结果得到最终的计算结果。
与串行编程相比，并行编程可以显著提高计算速度和系统的吞吐量。
二、并行编程的原理2.1 并行计算的概念和特点并行计算是指利用多个处理核心同时执行多个计算任务，以提高计算速度和系统的吞吐量。
与串行计算相比，并行计算具有以下特点：•并行性：并行计算可以同时执行多个计算任务，提高计算的效率。
•可扩展性：并行计算可以根据需要增加处理核心的数量，以适应不同规模的计算任务。
•负载均衡：并行计算需要合理分配子任务到不同的处理核心上，以保证各个处理核心的负载均衡，避免性能瓶颈。
2.2 并行编程的工作原理并行编程的工作原理可以分为以下几个步骤：1.任务分解：将一个大任务分解为多个相互独立的子任务，每个子任务可以在不同的处理核心上并行执行。
2.任务调度：根据任务的属性和系统的资源情况，将子任务分配给不同的处理核心，并控制它们的执行顺序。
3.任务协作：子任务之间可能存在依赖关系，需要通过同步机制来保证它们之间的协作和数据一致性。
基于SMP集群系统的并行编程模式研究与分析
方 法 主要采 用基于 消息传 递模 型的 ＭＰ 和基于 共享存 储模 型的 ｏ Ｉ ｗ￣ａ ， 种编 程模 式各有 特点 和适用 范 围。对 Ｓ Ｉ Ｐ两 ＮＰ集 群 以及 ＭＰ 和 Ｏ ｅＭＰ的特 点进行 了分 析 ， 绍 了在 Ｓ Ｉ ｐｎ 介 ＭＰ集群 系统中 利用 ＭＰ 和 Ｏ ｅＭＰ混合 编程 的可行性 方法 。 Ｉ ｐｎ
决 同一 问题 ， 即将被求解 的问题分解成若干个部分 ， 各 部分均 由一个独立的处理机来并行计算 。与之相关 的 高性 能计算 Ｈ Ｃ Ｈｇ ｅｆ ｍａｃ ｏ ｕｉ ） Ｐ （ ｉｈＰ ｒ ｒ ｎｅ ｍｐｔ ｇ科学 已 ｏ Ｃ ｎ 经 成为继 理论科学和实验科学之后人 类进行 各种科学 研究 的第 三大支柱 。与 此同 时， 集群 系统 以其 良好 的 可扩展性 和性能价格 比， 已迅速 成为 高性 能计 算领 域 的主流体 系结 构。随着 Ｓ （ 称 多处理 器 ） 对 系统 和
维普资讯
第
７
２０ ０
拳 爹 ７２期 年 月
ＣＯＭ Ｐ ＵＴＥＲ ＴＥＣＨＮＯＬ ＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
计算机技术与发展
Ｖｏ ． ７ ＮＯ． １１ ２ Ｆｅ ． ２ ０ ｂ ０ ７
基于 Ｓ ＭＰ集 群 系统 的 并行 编 程 模 式 研 究 与分 析
Ａｂ ｔａ ｔ Ｐ ｒ ｌ ｌ ｏ ｕ ｉｇ ｉ ｏ ｅｏ ｈ ｓ ｍｐ ｒａ ｅ ｈ ｑ ｅ ｆｃ ｍｐ ｔ ．ＳＭＰ ｄｃｕ ｔｒａ ｅｍａｎｙｐ ｒ ｌ ｌ ｒｈｉ ｔ ｒ ｕ — ｓｒ ｃ ： ａ ａｌ ｍｐ ｔ ｓ ｎ ｆｔ ｅｍｏ ｔｉ ｏ ｔｎｔｔｃ ｎｉｕ ｓｏ ｏ ｕ ｉ ｅｃ ｎ ｇ ｎ ｎ ａ ｌｓｅ ｒ ｉｌ ａａｌ ｃ ｔ ｕ ｅＣ ｅａ ｃ ｅ ｒ
并行处理的主要方法
并行处理的主要方法
并行处理的主要方法包括以下几种：
1. 并行算法设计：并行算法是指可以在多个处理器或计算单
元上同时执行的算法，以充分利用多核或多处理器系统的计算能力。
并行算法的设计需要考虑数据分片、任务分配、同步和通信等问题。
2. 分布式计算：分布式计算是一种将计算任务分配到多个计算节点
上同时进行的计算模式。
每个节点执行一部分计算任务，最终将结
果汇总并输出。
分布式计算可以提高计算速度和资源利用率，适用
于大规模数据处理和分析。
3. 并行硬件加速：通过使用并行硬件
加速器，如图形处理器（GPU）或专用集成电路（ASIC），可以加速
特定任务的执行。
加速器可以同时处理多个数据流或指令，从而大
大提高计算速度。
4. 并行操作系统：并行操作系统是指支持多线程、多进程和分布式计算的操作系统。
并行操作系统提供了一组接
口和机制，如线程调度、进程间通信、资源管理和分布式计算框架，以支持并行应用程序的开发和运行。
5. 并行编程模型：并行编程
模型是指描述如何编写并行应用程序的规范和标准。
常见的并行编
程模型包括OpenMP、MPI、CUDA和OpenCL等。
这些模型提供了一组
语言级别的接口和工具，使开发人员能够更容易地编写并行应用程序。
在选择并行处理方法时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。
有时，一种方法可能更适合某些任务，而另一种方法更适合其他任务。
同时，还需要考虑并行化带来的额外开销（如同步和通信成本），以确保并行化效果最佳。
1024核CPU上的并行编程
算法 ， 与无锁编程 类似 ， 本质上Ｒ Ｕ Ｃ 还是通过较 共同形成了一个让 人惊叹的群 体行为。以鱼群为 低开销 的原子操作来实现 同步。
函数式编程是另一种备受推崇的并行编程范式，
例，它们之间的行为具备两类基本特性 。
＿彼此分离 。 鱼与鱼之间保持 固定 的距离 ， 这样
其 关键原 因在 于 函数式编程 语言严 格禁 止ｓｄ 就不会出现相撞 。 ｉｅ
Ｔ ｃ ｎ ｌｇ 技 术 ｅ ｈ ｏｏ ｙ
０ ４ 上 的并行编程 ２ 核Ｃ Ｐ Ｕ
文， 陈冠诚
摩尔定律在多核时代的表现形式是，内核数量几乎也会以成倍的速度增加， 但内核 数量的增长是否能与性
能的 强划 号呢？ 将探 增 上等 本文 讨在这 背景下， 编写 种 如何 程序才 有效。 更
能对任何其他状态或外部 环境产生影响 。
在感 叹 自然界 的鬼斧神 工 的同时，我们 不禁 会
问， 这样的 “ 并行 ”， 能否给我们一些新 的启发 ？ 例如下面 的这段 代码 中，ｕ ｃ（ ￣ｕ ｃ０ ｆｎ ｌ） ｆｎ ２ 彼此不 在进行并行计 算时 ， ￥ 我们 期望不同的线程最终能 会相互干 扰，ｆｎ １ 一定不会干扰￣ ｒ的值 ， ｕ ｃ（ ） ｊ ｌ ２ 因 把它们各 自的结果汇总到一起， 从而形成一份最 此它们之间的执行顺序不存在依赖关系 ， 可以并 终的结果。具体到作家的例子 ，我们希望 １２ 位 ０４ 行执 行 。 而一般的命令 式编程 语言中， 由于ｒ的 作家能把他们各 自负责的章节最终汇总到一起， １ 计算过程可能修改某些系统环境变量 （ 例如某个 形成 完整连贯 的剧本 。 可是 ， 如果１ ２ 个章节 本 ０４ 全局变量 ）， ｒ在计 算时又依赖这个变量 ，从 身就 不存在 关联 ，那 不就 不 需要 同步了吗 ？例 而 ２ 而导致它们不能被并行执行。
并行编程模式
空间上的并行
并行计算或称平行计算是相对于串行计 算来说的。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
并行计算科学中主要研究的是空间上的 并行问题。
数据并行
从程序和算法设计人员的角度来看，并 行计算又可分为数据并行和任务并行。
PVM
PVM（并行虚拟机，Parallel Virtual Machine Computing ）是一个软件包。通过它，我们可 以组成一个异构的系统，它使用起来就像一个 单一的但能力强大的并行计算机，而它本身可 以由一些Unix或windows的计算机组成
PVM最早由美国的田纳西大学，橡树岭国家实 验室以及埃默里大学开发成功。
第一个版本在ORNL（橡树岭国家实验室）于 1989年写成，后来，田纳西大学将其重写，并 于1991年发布了版本2。版本3于1993年发布， 支持容错以及更好的可移动性。
OpenMP
OpenMP提供了对并行算法的高层的抽象描述， 程序员通过在源代码中加入专用的pragma来指 明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进 行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通 信。
并行编程模式
并行编程模式主要有以下三种：
共享地址空间模式：以OpenMP为代表，主 要是利用添加并行化指令到串行程序中，由 编译器完成自动并行化。
消息传递模式：以MPI为代表，PVM是消息 传递模式的一个变种。
数据并行模式：比较少见，但以其独特的处 理方式受到特定用户群的喜欢
并行编程模式
SMP系统与MPP系统比较
MPP (Massively Parallel Processing)，大规模并行处理系 统，这样的系统是由许多松耦合 的处理单元组成的，要注意的是 这里指的是处理单元而不是处理 器。 每个单元内的CPU都有自己私有 的资源，如总线，内存，硬盘等。 在每个单元内都有操作系统和管 理数据库的实例复本。这种结构 最大的特点在于不共享资源。
使用Chapel进行并行编程
使用Chapel进行并行编程Chapel是一种并行编程语言，旨在提供方便、高效、可扩展的并行计算能力。
它结合了许多传统编程语言的优点，并提供了专门用于并行计算的特性。
一、简介Chapel是一种开源并行编程语言，由Cray Inc.开发。
它旨在提供一种简单便捷的方法来开发并行程序，无论是在单个多核处理器上还是在分布式计算集群上。
Chapel具有许多独特的特性，使其成为一种强大且易于使用的编程语言。
二、特性1. 易于学习和使用：Chapel的语法类似于许多常见的编程语言，如C、C++和Python。
它提供了一套直观的语法规则和关键字，使得编写Chapel程序变得简单易懂。
2. 并行性：Chapel旨在使并行编程变得简单。
它提供了内置的并行构造，允许程序员轻松地编写并行代码。
Chapel还提供了用于数据分布和任务调度的高级抽象。
3. 可扩展性：Chapel支持从单核处理器到大规模并行计算集群的各种计算平台。
它可以自动处理并行计算的细节，使程序员能够专注于问题本身，而不是底层的并行实现。
4. 高性能：Chapel通过自动优化并行执行，提供了高性能的并行计算能力。
它使用了一些先进的优化技术，如数据流分析和自动向量化，以最大程度地提高程序的执行效率。
三、使用Chapel编写并行程序的基本流程1. 安装Chapel：首先，我们需要安装Chapel编程语言。
在Chapel的官方网站上可以找到适用于各种操作系统的安装指南和下载链接。
2. 编写Chapel程序：使用任何文本编辑器，创建一个以.chpl为后缀的Chapel源代码文件。
在文件中，我们可以使用Chapel提供的并行构造和语法规则来编写并行程序。
3. 构建和运行程序：使用Chapel的编译器将Chapel源代码文件编译成可执行文件。
然后，我们可以在终端或命令行界面中运行生成的可执行文件，观察并行程序的执行结果。
四、示例代码下面是一个简单的使用Chapel进行并行编程的示例：```chapeluse Time;const numTasks: int = 100;proc main() {forall i in 1..numTasks {beginwriteln("Task ", i, " starts at ", Time.now());// 进行并行计算的代码writeln("Task ", i, " completes at ", Time.now());end;}}```在这个示例中，我们使用`forall`关键字创建了一个并行循环，其中`i`在1到`numTasks`之间迭代。
LabVIEW中的并行编程技巧
LabVIEW中的并行编程技巧LabVIEW是一种流程控制、数据采集和信号处理的图形化编程语言。
它通过图形化界面来表示各种功能模块，并通过数据流的方式来实现模块之间的通信。
并行编程是LabVIEW的一个重要特性，可以提高程序的执行效率和响应速度。
本文将介绍LabVIEW中的一些并行编程技巧，以帮助读者更好地利用LabVIEW进行程序开发。
一、使用并行循环结构在LabVIEW中，可以使用并行循环结构来实现并行执行的功能。
并行循环结构是一种同时执行多个循环迭代的结构，可以显著提高程序的运行效率。
下面是一个简单的示例：[图片示例]在上述示例中，我们可以看到有两个相同的循环结构，分别用于计算两个不同数组的平均值。
通过并行循环结构，可以同时进行这两个计算，提高了程序的执行效率。
二、使用并行数据流在LabVIEW中，可以使用并行数据流来实现并行运行的功能。
并行数据流是一种通过数据流进行并行运算的方法，可以将数据分发到多个任务中并行处理。
下面是一个简单的示例：[图片示例]在上述示例中，我们可以看到有两个并行的子VI，分别用于计算两个不同传感器的数值。
通过并行数据流，在主VI中将数据分发到两个子VI中进行并行处理，可以更高效地完成任务。
三、使用并行状态机在LabVIEW中，可以使用并行状态机来实现多个状态的并行控制。
并行状态机是一种同时控制多个状态的方法，可以提高程序的响应速度和处理能力。
下面是一个简单的示例：[图片示例]在上述示例中，我们可以看到有两个状态机并行执行，分别用于控制两个不同的设备。
通过并行状态机，可以同时进行多个设备的控制，提高了程序的执行效率和灵活性。
四、使用并行计算在LabVIEW中，可以使用并行计算来加速数据处理和算法运算。
通过将大规模的计算任务分解为多个小任务，并行地执行这些小任务，可以提高计算的速度和效率。
下面是一个简单的示例：[图片示例]在上述示例中，我们可以看到通过并行计算的方式来实现对不同数据的处理。
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也许比喻方式不是很恰当，但是三种编程模式 的优劣、效率是很有差别的，可以不夸张地说 OpenMP比MPI要容易很多倍
MPI
பைடு நூலகம்
MPI（Message Passing Interface）是消 息传递并行程序设计的标准之一. MPI正 成为并行程序设计事实上的工业标准。 MPI的实现包括MPICH、LAM、IBM MPL 等多个版本，最常用和稳定的是MPICH， 曙光天潮系列的MPI以MPICH为基础进行 了定制和优化。
数据并行的例子
对于数据密集型问题，可以采用分割数 据的分布式计算模型，把需要进行大量 计算的数据分割成小块，由网络上的多 台计算机分别计算，然后把结果进行组 合得出数据结论。 MapReduce是分割数据型并行计算模型 的典范，在云计算领域被广泛采用。
SMP系统与MPP系统比较
MPP (Massively Parallel Processing)，大规模并行处理系 统，这样的系统是由许多松耦合 的处理单元组成的，要注意的是 这里指的是处理单元而不是处理 器。 每个单元内的CPU都有自己私有 的资源，如总线，内存，硬盘等。 在每个单元内都有操作系统和管 理数据库的实例复本。这种结构 最大的特点在于不共享资源。
OpenMP
OpenMP提供了对并行算法的高层的抽象描述， 程序员通过在源代码中加入专用的pragma来指 明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进 行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通 信。 当选择忽略这些pragma，或者编译器不支持 OpenMP时，程序又可退化为通常的程序(一般 为串行)，代码仍然可以正常运作，只是不能 利用多线程来加速程序执行。
PVM
PVM（并行虚拟机，Parallel Virtual Machine Computing ）是一个软件包。通过它，我们可 以组成一个异构的系统，它使用起来就像一个 单一的但能力强大的并行计算机，而它本身可 以由一些Unix或windows的计算机组成 PVM最早由美国的田纳西大学，橡树岭国家实 验室以及埃默里大学开发成功。 第一个版本在ORNL（橡树岭国家实验室）于 1989年写成，后来，田纳西大学将其重写，并 于1991年发布了版本2。版本3于1993年发布， 支持容错以及更好的可移动性。
OpenMP
OpenMP支持的编程语言包括C语言、C++和 Fortran。 要在Visual C++2005 中使用OpenMP其实不难， 只要将 Project 的Properties中C/C++里 Language的OpenMP Support开启（参数为 /openmp），就可以让VC++2005 在编译时支 持OpenMP 的语法了；而在编写使用OpenMP 的程序时，则需要先include OpenMP的头文件： omp.h
空间上的并行
并行计算或称平行计算是相对于串行计 算来说的。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
并行计算科学中主要研究的是空间上的 并行问题。
数据并行
从程序和算法设计人员的角度来看，并 行计算又可分为数据并行和任务并行。 一般来说，因为数据并行主要是将一个 大任务化解成相同的各个子任务，比任 务并行要容易处理。
可以这样打比方：
作并行计算好比是盖楼房，你有了MPI就好比是有 了砂石，水泥和钢材，你可以盖最美的房子，但你 必须使用最原始状态的原材料，付出可观的智力劳 动； 你有了OpenMP就好比是有了预制板和各种预制件， 可以非常快速地造房子，事半功倍； 你有了数据并行环境，可以比作你有了包工头，很 多事情您就可以完全依靠他了。
并行编程模式
并行编程模式主要有以下三种：
共享地址空间模式：以OpenMP为代表，主 要是利用添加并行化指令到串行程序中，由 编译器完成自动并行化。 消息传递模式：以MPI为代表，PVM是消息 传递模式的一个变种。 数据并行模式：比较少见，但以其独特的处 理方式受到特定用户群的喜欢
并行编程模式
并行计算的硬件平台
SMP系统(Symmetric Multi Processing), 对称多处理系统 MPP系统(Massively Parallel Processing)， 大规模并行处理系统
SMP系统与MPP系统比较
SMP (Symmetric Multi Processing),对称多处理系统 内有许多紧耦合多处理器，在 这样的系统中，所有的CPU共 享全部资源，如总线，内存和 I/O系统等，操作系统或管理 数据库的复本只有一个，这种 系统有一个最大的特点就是共 享所有资源。 对称性：系统中任何处理器均 可以访问任何存储单元和I/O 设备。