并行计算大纲

合集下载

《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。

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。

如何构建并行计算框架

如何构建并行计算框架构建一个并行计算框架需要考虑多个方面，包括任务调度、并行计算模型和资源管理等。

以下是一个构建并行计算框架的简单步骤和关键要点：1.设计并行计算模型：-首先，需要明确并行计算的目标和需求。

确定需要处理的任务类型、数据规模和预期性能。

- 然后，选择合适的并行计算模型。

常见的并行计算模型包括分布式内存计算模型（如MapReduce），并行数据库计算模型和共享内存计算模型。

-根据任务类型和数据规模，选择合适的并行算法和数据结构。

考虑任务间的依赖关系，确定任务之间的调度顺序。

2.任务调度：-设计一个任务调度器，负责将任务分配给各个计算节点。

根据任务的优先级和调度策略，动态调整任务的分配和调度。

-考虑任务调度的负载均衡问题，尽量保证各个计算节点的负载均衡，提高系统的整体性能。

-使用基于优先级的调度算法，提高任务的执行效率。

3.并行计算：-在并行计算框架中，需要实现任务的并行执行。

可以使用线程池或任务队列等方式，将任务分配给多个工作线程并行处理。

-确保任务之间的数据访问互斥，避免并发冲突。

可以使用互斥锁、信号量等机制，保证对共享数据的访问线程安全。

4.数据管理：-并行计算框架需要管理大量的数据，包括输入数据和计算中间结果。

设计一个高效的数据管理策略，尽量减少数据的传输和复制。

-考虑数据分区和数据划分的问题。

根据数据的特点和计算任务的需求，将数据划分为适当的块，分配给不同的计算节点并行处理。

5.故障处理：-并行计算框架需要具备一定的容错能力。

设计一个故障检测和恢复机制，能够及时发现计算节点的故障，并将任务重新分配给其他可用节点处理。

-考虑任务中断和数据丢失的情况，设计相应的容错策略和数据恢复机制。

6.性能优化：-对于大规模并行计算框架，性能优化是非常重要的。

可以采用一些优化手段，提高并行计算的效率。

如任务并行度的调整、任务的粒度控制、数据局部性的优化等。

-使用性能分析工具进行性能测试和性能调优，定期检查系统的性能指标，寻找优化的空间。

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。

并行计算(中科大讲义)

▪ n,节点规模 w，数据宽度
国家高性能计算中心（合肥）
2021/4/12
22
标准互联网络（1）
▪ Myrinet:
▪ Myrinet是由Myricom公司设计的千兆位包交换网络，其目的是为了构筑计算机机群，使系统互连成为一种商业产品。
▪ Myrinet是基于加州理工学院开发的多计算机和VLSI技术以及在南加州大学开发的ATOMIC/LAN技术。Myrinet能假设任意拓扑结构，不必限定为开关网孔或任何规则的结构。
▪ 多处理机总线系统的主要问题包括总线仲裁、中断处理、协议转换、快速同步、高速缓存一致性协议、分事务、总线桥和层次总线扩展等
CPU板
LM
CPU
本地外围设备 (SCSI总线)
IOC
存储器板存储器单元
本地总线
存储器总线
高速缓存
IF
IF
MC
系统总线
I/O板
IOP
IF
数据总线
缓冲
IF
(底板上)
通信板
IF
开关，在Ilinois大学的
Cedar[2]多处理机系统中采用了Ω网络
▪ Cray Y/MP多级网络，该网络用来支持8个向量处理器和256 个存储器模块之间的数据传输。网络能够避免8个处理器同时进行存储器存取时的冲突。
国家高性能计算中心（合肥）
2021/4/12
21
动态互连网络比较
动态互连网络的复杂度和带宽性能一览表
▪ 一个交换开关模块有n个输入和n个输出，每个输入可连接到任意输出端口，但只允许一对一或一对多的映射，不允许多对一的映射，因为这将发生输出冲突
▪ 级间互连（Interstage Connection ）：

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。

高性能计算与并行编程课程大纲

高性能计算与并行编程课程大纲1. 课程目标- 了解高性能计算的基本概念和原理- 掌握并行编程的基本技术和方法- 理解并能够应用在科学计算和工程领域的高性能计算和并行编程技术- 培养解决复杂科学和工程问题的计算思维和实践能力2. 课程简介- 本课程将重点介绍高性能计算和并行编程的基本理论和实践技巧。

通过理论讲解和实践项目，学生将深入了解高性能计算的概念、并行计算的基本原理和技术、并行编程的常用工具和框架，以及解决实际问题中的并行计算挑战。

3. 课程内容（1）高性能计算导论- 高性能计算的定义和应用领域- 高性能计算的硬件和体系结构- 高性能计算的性能评估和优化（2）并行编程基础- 并行计算的概念和分类- 并行编程模型与并行算法设计- 并行编程的工具和环境（3）并行计算与并行编程技术- 并行计算的基本原理和技术- 并行计算的通信和同步机制- 并行编程的常用工具和框架（4）并行算法设计与优化- 并行算法的设计原则和思路- 并行算法的性能分析和优化策略- 并行算法在科学计算和工程领域的应用案例（5）高性能计算案例分析与实践项目- 基于并行计算的科学计算案例分析- 实践项目的设计和开发- 实践项目的性能评估和优化4. 课程要求- 参与课堂讨论和实践项目- 完成课程作业和实验报告- 参与期末考试或项目评估5. 评价方式- 平时表现（课堂参与、作业情况等）占比30%- 实践项目评估占比40%- 期末考试占比30%6. 参考教材- "Parallel Programming: Concepts and Practice" by Michael J. Quinn- "Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers" by Georg Hager and Gerhard Wellein7. 注意事项- 学生需具备C/C++或Python编程基础- 建议学生提前安装并行编程工具和框架，如MPI、OpenMP、CUDA等- 鼓励学生主动参与学术交流和实际应用探索8. 参考课程安排（仅供参考）- 第1-2周：高性能计算导论- 第3-4周：并行计算基础与并行编程介绍- 第5-6周：并行计算与并行编程技术- 第7-8周：并行算法设计与优化- 第9-14周：实践项目设计、开发与评估- 第15周：课程总结与期末考试以上为《高性能计算与并行编程课程大纲》的内容，本课程致力于培养学生在高性能计算与并行编程领域的理论与实践能力，旨在为学生的科学计算和工程问题解决能力的提升提供一定的帮助。

第1章并行计算简介PPT课件

第一章.并行计算介绍
课程性质
• 是高性能计算学科专业基础课——常识知识
公共基础课、专业基础课、专业方向课、专业选修课
• 在教学计划中的地位：核心、承上启下
前导课：高等数学、离散数学、程序设计语言、数据结构、操作系统、计算机硬件后续课：高性能算法设计……
• 属于武术中的“练功”科目
“练武不练功，到头一场空”
(Second Edition, 2003)
成绩组成
• 理论课成绩
– 平时成绩
10％~20%：出勤＋作业＋实验
– 期中考试成绩
40％~50%
– 期末考试成绩
40％~50%
• 实验课成绩：出勤＋实验＋期末
成绩：百分制
有关通过网络交作业和实验的要求
将作业或实验相关文件压缩打包上传，具体要求如下： • 压缩包文件命名格式：
大纲
• PART 1：基本概念简介并行编程平台并行算法设计的原则并行程序的解析模型
• PART 2：并行编程基于共享地址空间平台的编程基于消息传递平台的编程
大纲
• PART 3：并行算法和应用稠密矩阵算法排序图算法离散优化问题动态规划快速傅里叶变换
• 提高处理器性能的两大途径
– 增加处理器主频 – 增加每个时钟周期内的指令执行数
• 单核处理器提升性能的主要途径是提升主频
– 事实：功耗正比于主频的三次方
•处理器功耗正比于电流 x 电压 x 电压 x 主频
– 提升主频将导致功耗快速增长
•主频正比于电压
• 多核处理器的功耗随核心数线性增长
– 每个时钟周期内的指令执行数正比于核心数
发动机燃烧模拟和机翼设计模拟
短期天气预报长期天气预报局部突发性灾难预报（如洪水、海啸）

《并行&分布式计算》的30页提纲

三、分布式计算
• 1、分布式计算简介 • 2、主流的分布式计算技术及规范
1、分布式计算简介
• • • • 1.1 分布式计算的定义 1.2 分布式计算的特点及优点 1.3 分布式计算的著名应用 1.4 分布式计算与分布式系统
1.1 分布式计算的定义
分布式计算是一种把需要进行大量计算的工程数据分区成小块，由多台计算机分别计算，在上传运算结果后，将结果统一合并得出数据结论的科学。项目方把大的计算任务分割成小块（任务单元），通过互联网分发给志愿者进行计算，志愿者计算完成后再通过网络把各自的计算结果返回到项目方的服务器。
1.2 分布式计算的特点及优点资源共享:可共享系统中的硬件、软件和数据等信息资源。分布式透明处理平台: 展现给用户的是一个统一的整体系统; 高性价比：分布式系统具有较高的性能价格比。高可靠性：现代分布式系统具有高度容错机制。可扩展性：添加几台PC等可提高系统的性能。
高度灵活性：能够兼容不同硬件厂商的产品，兼容低配置机器和外设而获得高性能计算。
3 多线程编程
• • • • • • 3.1线程的基本概念 3.2 线程的层次 3.3 线程的同步 3.4 多线程编程模型 3.5 多线程编程若干问题的讨论 3.6 多线程编程的方法
线程：是进程中的一个实体，是进程上下文（context）中执行的代码序列，是被系统调度的基本单元。进程从来不执行任何东西，它只是线程的容器。
常用的同步机制： • • • • 信号量锁条件变量消息
4 OpenMP编程
• 4.1 OpenMP简介
• 4.2 OpenMP编程技术 • 4.3 OpenMP程序性能分析 • 4.4 OpenMP编程实例
4.1 OpenMP编程简介

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。

并行计算概述详解演示文稿

并行计算--高性能计算
➢ 并行计算(Parallel Computing）高端计算(High-end Parallel Computing) 高性能计算(High Performance Computing)
超级计算(Super Computing)
任何高性能计算和超级计算都离不开使用并行技术
The simultaneous use of more than one computer to solve a problem.
包括向量机，MPP系统，SGI NUMA 系统，SUN大型SMP系统，也包括我国的神威，银河，曙光 1000等。之所以称为“专用”，并不是说它们只能运行某种应用，是指它们的组成部件是专门设计的，它们的CPU板，内存板，I/O板，甚至操作系统，都是不能在其它系统中使用的。由于技术上桌面系统与高端系统
并行计算概述详解演示文稿
第一页，总共二十七页。
（优选）并行计算概述
第二页，总共二十七页。
并行:古老的思想!
“...并行计算并不是什么新的思想,只是将它扩展应用于计算机而已”. 作者也不认为这种扩展应用会存在什么无法克服的困难. 但也不要期待有效的并行编程方法与技术能够在一夜之间诞生. 期间还需要有许多的工作和实验要做. 毕竟, 今天的编程技术(串行)是若干年来艰苦的探索才取得的. 现在编程工作似乎成了一种令人单调乏味的工作,事实上,并行编程的出现将会使重新恢复编程工作者们的探索精神 ...”
第五页5，总共二十七页。
并行计算的概念
6 第六页，总共二十七页。
串行计算与并行计算
任务队列
可分解的计算任务
处理器.Βιβλιοθήκη .串行计算并行计算
并行计算概述

《并行计算概述》PPT课件

Model
Project
Clip
Rasterize
2019/5/16
48
Processing One Data Set (Step 4)
Model
Project
Clip
Rasterize
The pipeline processes 1 data set in 4 steps
2019/5/16
49
Processing Two Data Sets (Step 1)
2019/5/16
23
并行化方法
域分解（Domain decomposition）任务分解（Task decomposition）流水线（Pipelining）
2019/5/16
24
域分解
First, decide how data elements should be divided among processors
2019/5/16
并行计算
3
并行的层次
程序级并行
粗
子程序级并行
并行
语句级并行
粒度
操作级并行
微操作级并行
细
2019/5/16
4
FLOPS
Floating point number Operations Per Second --每个时钟周期执行浮点运算的次数
理论峰值＝CPU主频＊每时钟周期执行浮点运算数＊CPU数目
并行计算 Parallel Computing
基本概念
如何满足不断增长的计算力需求？
用速度更快的硬件，也就是减少每一条指令所需时间
优化算法（或者优化编译）用多个处理机(器)同时解决一个问题

并行计算(Parallel_Computing)

IS SM MM
June 17, 2010 10 / 27
CU
Author : Zhao, Lei (Computer Science)
CS
PU
DS
Introduction to Parallel Computing
Architectures
SIMD
SM PU1 CS DS1 MM1
CU
PU2 ... PUn IS
The rst successful implementation of vector processing appears to be the CDC STAR-100 and the Texas Instruments Advanced Scientic Computer (ASC). The vector technique was rst fully exploited in the famous Cray-1. Cray continued to be the performance leader, continually beating the competition with a series of machines that led to theCray-2, Cray XMP and Cray Y-MP.
Array Processor Vector Processor Shared Memory Multiprocessor Distributed Memory Multiple Computers Distributed Shared Memory Multiprocessor
Author : Zhao, Lei (Computer Science)
Introduction

《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）。

并行计算

课程名称：并行计算课程编码：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(中英文)

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、OpenMP▪OpenMP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 Cluster1350▪PVM/MPI▪RSH/SSH8、MPI▪MPI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、MapReduce▪MapReduce编程模型▪Hadoop▪实例10、X10▪X10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 modelHadoopSamples10. X10Concepts of X10 programming languageGrammars and samplesX10DT11. Methodologies of parallel programmingParallel 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。