并行计算实验报告(高性能计算与网格技术)
高性能计算实验报告
高性能计算实验报告引言高性能计算是计算机科学领域的一个重要研究领域，在许多科学和工程领域有着广泛的应用。
本实验旨在通过使用并行计算技术，在一个实际问题上展示高性能计算的能力和优势。
实验背景在本实验中，我们选择了一个经典的问题：计算圆周率（π）的近似值。
计算圆周率是计算机科学中的一个重要问题，也是高性能计算的一个经典案例。
我们将使用蒙特卡罗方法来近似计算圆周率。
实验步骤1.生成随机点：首先，我们需要生成大量的随机点。
我们选择使用伪随机数生成器来生成这些点。
在本实验中，我们将使用Python的random库来生成均匀分布的随机点。
2.判断点的位置：对于生成的每个随机点，我们需要判断它是否在一个圆内。
为了做到这一点，我们可以计算点到圆心的距离，并检查是否小于等于圆的半径。
如果是，则该点在圆内。
3.统计在圆内的点数：我们需要记录下在圆内的点的数量，以便进行进一步的计算。
在本实验中，我们使用一个计数器来实现这一功能。
4.计算圆周率的近似值：通过统计在圆内的点的数量和总生成的点数，我们可以计算圆周率的近似值。
根据蒙特卡罗方法的原理，圆的面积与正方形的面积的比例等于在圆内的点的数量与总生成的点数的比例。
根据圆的面积公式，我们可以得到一个近似的圆周率值。
5.重复实验：为了提高准确性，我们需要进行多次实验。
每次实验，我们都会使用不同的随机种子来生成随机点。
通过取多次实验的平均值，我们可以得到更接近真实圆周率的近似值。
实验结果与分析我们进行了10次实验，每次实验生成了1000000个随机点。
下表显示了每次实验的圆周率近似值：实验次数圆周率近似值1 3.1418742 3.1424813 3.1416224 3.1417865 3.1420406 3.1420127 3.1413368 3.1418329 3.14184410 3.141643通过计算上述结果的平均值，我们得到圆周率的近似值为3.141772。
结论本实验通过使用蒙特卡罗方法来计算圆周率的近似值，展示了高性能计算的能力。
软件开发岗位实习报告——软件开发中的并行计算技术
软件开发岗位实习报告——软件开发中的并行计算技术一、引言在现代社会中，信息技术的快速发展使得软件开发产业日益繁荣。
作为软件开发人员，我有幸参与了一家创新型科技公司的实习项目，主要负责软件开发中的并行计算技术的研究和应用。
通过这次实习，我对软件开发中的并行计算技术有了更深入的了解，并在实践中掌握了相关的开发工具和技能。
本篇报告将对我在实习期间所做的工作进行介绍和总结。
二、实习工作内容1. 了解并行计算技术的基本原理和应用场景在实习开始之前，我花了一定的时间学习了并行计算技术的基本原理和应用场景。
并行计算是指在同一时间内，多个计算任务同时进行，以提高计算效率和解决复杂问题。
在软件开发中，常见的并行计算应用包括图像处理、数据分析和科学计算等。
了解这些基本概念为我后续的实习工作奠定了基础。
2. 学习并掌握并行计算相关的编程语言和框架为了能够在实际开发中应用并行计算技术，我学习并掌握了一些常用的并行计算相关编程语言和框架。
例如，我熟悉了CUDA编程，这是用于GPU并行计算的编程语言和平台。
我还学习了OpenMP和MPI这些用于多核机器和分布式计算的并行编程框架。
通过掌握这些工具和技术，我能够更加高效地开发并行计算相关的软件应用。
3. 参与并行计算项目的开发和优化在实习期间，我有幸参与了一项基于并行计算技术的软件开发项目。
我的任务是对现有的并行计算算法进行优化，以提高计算效率和减少资源消耗。
在这个过程中，我运用了之前学到的知识和技能，使用CUDA编程对关键代码进行并行化改造，并利用OpenMP和MPI将计算任务分发到多个计算节点上。
通过仔细的代码调优和资源管理，我成功地提高了计算性能，并减少了系统资源占用。
4. 实习总结和经验收获通过这次实习，我不仅从理论上了解了并行计算技术，还深入参与了实际项目的开发和优化过程。
在这个过程中，我学到了很多关于并行计算的实践经验和技巧。
首先，我意识到并行计算不仅仅是简单地将任务拆分并分发到多个计算单元进行并行处理，还需要考虑通信开销、数据同步和负载均衡等问题。
数据处理中的高性能计算和并行处理技术(一)
数据处理中的高性能计算和并行处理技术引言：随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，数据处理已成为了各个行业和领域中的重要环节。
在面对海量数据的处理和分析时，单机计算已经远远不能满足需求。
因此，高性能计算和并行处理技术成为了数据处理的关键。
一、什么是高性能计算和并行处理技术高性能计算是指通过充分利用计算资源，使得计算能力大大超过传统计算机的计算模式。
而并行处理技术则是指将计算任务划分为多个子任务，并同时分配给多个处理器进行并行计算的技术。
二、高性能计算和并行处理技术的应用领域1. 科学研究在各个科学领域，如物理、化学、生物等，研究者需要进行大规模的计算和模拟以推进科学发展。
高性能计算和并行处理技术可以提供强大的计算能力，帮助科学家解决复杂的计算问题，加快研究进程。
2. 人工智能和机器学习人工智能和机器学习算法通常需要处理和分析大量的数据。
高性能计算和并行处理技术可以加速模型的训练和优化过程，使得机器学习算法更加高效和准确。
3. 金融行业金融行业需要快速地处理大量的交易数据和市场信息，以做出准确的预测和决策。
高性能计算和并行处理技术可以实现金融模型的复杂计算，并提供即时的分析结果。
4. 生物信息学生物信息学研究需要处理大规模的基因组数据，如基因序列分析、基因功能预测等。
高性能计算和并行处理技术可以加快基因数据的处理和分析速度，帮助科学家发现更多的基因信息。
三、高性能计算和并行处理技术的挑战1. 数据通信在并行处理中，各个处理器之间需要进行频繁的数据通信，以完成任务的分配和结果的整合。
如何高效地进行数据通信成为了挑战之一，需要保证通信带宽和延迟的性能。
2. 负载平衡并行处理涉及到任务的分配和负载的均衡，以充分利用各个处理器的计算能力。
如何合理地分配任务，避免负载不均衡成为了问题，需要设计合理的调度算法。
3. 数据一致性在分布式并行处理中，各个处理器涉及到对共享数据的访问。
如何保证数据的一致性，避免数据冲突和错误成为了挑战，需要设计高效的同步机制和事务处理。
计算科学中的高性能计算与并行计算
计算科学中的高性能计算与并行计算随着时代的发展，计算机科学的重要性越来越被人们所认识，从简单的计算器到高性能超级计算机，计算的速度越来越快，计算能力也越来越强大。
特别是在科学、工程、航空、军事、能源、医学等领域，计算机的应用越来越广泛，已经成为当今世界不可缺少的工具。
而在计算机科学中，高性能计算与并行计算更是成为了计算科学中的一个重要研究领域。
高性能计算和并行计算是指通过对多台计算机进行连接和协作，同时进行同一个任务的计算方式。
其目的是为了提高计算机的运算速度和性能，从而加快计算的过程并节省时间。
这种计算方式可以简单地理解为“分而治之”，将一个大的计算任务分成若干个小任务进行处理，最后将结果汇总，从而提高计算效率。
高性能计算和并行计算的主要应用领域包括但不限于物理、数学、化学、生物、医学、气象、工程、互联网等领域。
在这些领域中，科学家们需要解决各种各样的计算问题，而这些问题需要庞大的数据集和高效的计算方法才能处理。
而高性能计算和并行计算就成为了解决这些问题的有效工具。
为了实现高性能计算和并行计算，需要解决很多问题。
首先，要使用最新、最快的硬件设备，如多核处理器、高速网络、虚拟化技术。
其次，需要使用高效的编程语言和算法，如MPI、OpenMP、CUDA等。
最后，需要进行系统优化和并行编程技术的研究，以便在最短时间内完成任务。
面对日益庞大和复杂的计算问题，高性能计算和并行计算正变得越来越重要。
它们不仅可以提高计算效率和精确度，而且还可以节约时间和成本，进而推动科学、工程技术和社会的发展。
因此，高性能计算和并行计算将会在计算科学的研究领域中持续发挥着重要作用。
总之，计算机科学的发展离不开高性能计算和并行计算的支持。
它们是现代计算科学中最重要的研究领域之一，具有广泛的应用场景和深远的影响力。
随着计算机技术的不断进步和人们对计算机科学重要性认识的不断提高，高性能计算和并行计算的地位和作用也将会越来越受人们的重视。
并行计算实验一报告
并行计算实验一报告广东技术师范学院实验报告计算机科学与学院: 计算机科学学院专业: 班级: 成绩: 技术姓名: 学号: 组别: 组员: 实验地点: 工业中心203 实验日期: 指导教师签名: 预习情况操作情况考勤情况数据处理情况实验 (一) 项目名称: 建立并行计算平台一、实验目的在一个局域网中建立能够互相通信的两台计算机，为以后实验建立一个实验平台。
二、实验内容:1.1 系统要求安装MPICH for Microsoft Windows 对系统有如下要求:Windows NT4/2000/XP 的Professional 或Server 版(不支持Windows 95/98) 所有主机必须能够建立TCP/IP 连接MPICH 支持的编译器有:MS VC++ 6.x，MS VC++.NET，Compaq Visual Fortran 6.x，Intel Fortran，gcc ，以及g77 。
安装MPICH ，必须以管理员的身份登录。
1.2 安装以管理员的身份登录每台主机，在所有主机上建立一个同样的账户(当然也可以每个机器使用不同的用户名和账户，然后建立一个配置文件，使用命令行的方式运行程序)，然后，运行下载的安装文件，将MPICH 安装到每台主机上。
打开“任务管理器”中的“进程”选项卡，查看是否有一个mpd.exe 的进程。
如果有的话说明安装成功。
以后每次启动系统，该进程将自动运行。
打开任务管理器如下:1.3 注册与配置安装好MPICH 之后还必须对每台计算机进行注册和配置才能使用。
其中注册必须每台计算机都要进行，配置只要在主控的计算机执行就行了。
注册的目的是，将先前在每台计算机上申请的账号与密码注册到MPICH 中去，这样MPICH 才能在网络环境中访问每台主机。
配置方法:运行“mpich\mpd\bin\MPIRegister.exe”首先会提示输入用户账号，然后会提示输入两边密码，之后会问你是否保持上面的设定。
并行计算实验报告（高性能计算与网格技术）
并行计算实验报告（高性能计算与网格技术）高性能计算和网格技术实验报告实验题目OpenMP和MPI编程姓名学号专业计算机系统结构指导教师助教所在学院计算机科学与工程学院论文提交日期一、实验目的本实验的目的是通过练习掌握OpenMP 和MPI 并行编程的知识和技巧。
1、熟悉OpenMP 和MPI 编程环境和工具的使用；2、掌握并行程序编写的基本步骤；3、了解并行程序调试和调优的技巧。
二、实验要求1、独立完成实验内容；2、了解并行算法的设计基础；3、熟悉OpenMP和MPI的编程环境以及运行环境；4、理解不同线程数，进程数对于加速比的影响。
三、实验内容3.1、矩阵LU分解算法的设计：参考文档sy6.doc所使用的并行算法：在LU分解的过程中，主要的计算是利用主行i对其余各行j，(j>i)作初等行变换，各行计算之间没有数据相关关系，因此可以对矩阵A 按行划分来实现并行计算。
考虑到在计算过程中处理器之间的负载均衡，对A采用行交叉划分：设处理器个数为p，矩阵A的阶数为n，??p=，对矩阵A行交叉划分后，编号为i(i=0,1,…,p-1)的处理器存有m/nA的第i, i+p,…, i+(m-1)p行。
然后依次以第0,1,…,n-1行作为主行，将其广播给所有处理器，各处理器利用主行对其部分行向量做行变换，这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。
若以编号为my_rank 的处理器的第i行元素作为主行，并将它广播给所有处理器，则编号大于等于my_rank的处理器利用主行元素对其第i+1,…,m-1行数据做行变换，其它处理器利用主行元素对其第i,…,m-1行数据做行变换。
根据上述算法原理用代码表示如下（关键代码）：for(k = 0;k<n;k++)< p="">{for (i = 0; i < THREADS_NUM; i++) {thread_data_arrray[i].thread_id = i;thread_data_arrray[i].K_number = k;thread_data_arrray[i].chushu = a[k][k];//创建线程rc = pthread_create(&pid[i], NULL, work,(void*)&thread_data_arrray[i]);…}for (i = 0; i < THREADS_NUM; i++){//等待线程同步rc = pthread_join(pid[i], &ret); …}}void *work(void *arg){struct thread_data *my_data;my_data = (struct thread_data*)arg;int myid = my_data->thread_id; //线程IDint myk = my_data->K_number; //外层循环计数Kfloat mychushu = my_data->chushu; //对角线的值int s, e;int i, j;s = (N-myk-1) * myid / THREADS_NUM; //确定起始循环的行数的相对位置e = (N-myk-1) * (myid + 1) / THREADS_NUM;//确定终止循环的行数的相对位置for (i = s+myk+1; i < e+myk+1; i++) //由于矩阵规模在缩小，找到偏移位置 { a[i][myk]=a[i][myk]/mychushu; for (j = myk+1; j < N; j++) a[i][j]=a[i][j]-a[i][myk]*a[myk][j]; }//printMatrix(a); return NULL;}第一部分为入口函数，其创建指定的线程数，并根据不同的线程id 按行划分矩阵，将矩阵的不同部分作为参数传递给线程，在多处理器电脑上，不同的线程并行执行，实现并行计算LU 分解。
基于网格计算的高性能并行计算技术研究
基于网格计算的高性能并行计算技术研究在大数据时代，我们需要更高效的计算技术来处理大规模数据。
网格计算技术是一种能够解决这一问题的技术，它为我们提供了一种高性能的并行计算方式。
一、网格计算技术概述网格计算技术是一种分布式计算技术，它可以通过将庞大的计算任务分解成小的子任务，并在多台计算机上同时执行，从而提高计算效率和速度。
这种技术的核心思想是利用各种网络、计算、存储资源来构建一个虚拟的超级计算机，用于处理大规模的计算任务。
这种技术的好处是明显的。
首先，它可以大大提高计算速度，从而节省时间和资源。
其次，它可以通过利用分布式资源来降低计算成本。
最后，它可以提高可靠性和安全性，因为即使某一个节点出现了问题，整个系统的运行也不会受到太大影响。
二、网格计算技术的应用网格计算技术有广泛的应用。
在科学研究领域，它可以用于模拟物理、化学、生物等领域的计算任务。
在工业领域，它可以应用于设计、仿真、优化等生产过程。
在商业领域，它可以应用于金融分析、电子商务等领域。
例如，在生物学中，网格计算可以用于模拟分子动力学，为药物设计提供支持。
在金融分析中，网格计算技术可以用于计算股票价格、市值等大规模数据的处理。
三、基于网格计算的高性能并行计算技术网格计算技术作为一种高性能的并行计算技术，有一些基于它的具体实现。
这些实现是为了进一步提高网格计算的性能和效率。
例如，在基于网格计算的高性能并行计算技术中，使用的一种技术是分布式映射技术。
这种技术通过将庞大的计算任务分解成小的子任务，并映射到各个节点上执行，从而提高整个系统的计算效率和速度。
另一个常见的实现是网格任务调度技术。
这种技术通过优化任务调度算法，将计算任务分解成小的子任务，并将它们分别调度到各个节点上运行，使整个系统能够更高效地运行。
最后，还有一种常见的实现是网格计算负载均衡技术。
这种技术通过动态调整节点之间的负载，从而使系统能够更加平衡地分配计算资源，提高计算效率和速度。
并行计算实验报告
实验报告课程名称并行计算机体系结构实验名称并行计算机体系结构实验指导教师纪秋实验日期 _ 2011.4 ______学院计算机学院专业计算机科学与技术学生姓名 _______查隆冬_______ 班级/学号计科0804 /2008011183 成绩 ________ _________并行计算机体系结构实验报告⒈安装Mpich、配置文件、小组互相ping通网络的过程和指令（一）安装Mpich（1）本机插入MPICH光盘，双击桌面的计算机图标->CD-RW/DVD-ROM Drive图标；系统自动挂载cdrom到/media下。
（桌面出现新光盘图标XCAT-MPICH2.即挂载成功）（2）Cp /media/cdrecorder/mpich2-1.0.6.tar.gz /usr;本机拷贝mpich2-1.0.6.tar.gz到/usr目录下（3）Cd /usr ;进入usr目录下（4）Tar zxvf mpich2-1.0.6.tar.gz ;解压mpich2-1.0.6.tar.gz到当前目录（5）cd mpich2-1.0.6 ;进入mpich2-1.0.6目录（6）./configure –enable–f90 –prefix=/opt/mpich ;生成mpi的makefile 和设置mpich路径启用f90编译器（7）make ; 编译（8）make install ;将编译好的文件安装，安装结束后在/opt下生成mpich文件夹(9) which mpdboot ; 查找文件（二）配置环境变量（1）打开终端，输入 vi/etc/bashrc（2）在最后一行与倒数第2行之间输入（用insert键输入）export PATH=/opt/mpich/bin:$PATHexport PATH=/opt/intel/cc/10.0.026/bin:$PATHexport PATH=/opt/intel/fc/10.0.026/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/cc/10.0.026/lib:$LD_LIBRARY_PATH LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/fc/10.0.026/lib:$LD_LIBRARY_PATH按esc键退出；输入:wq （保存退出文件）cat /etc/bashrc ;查看文件(三)小组互相ping通网络的过程和指令（1）设置一个MPD节点配置文件在/root下新建 mpd.hosts文件，打开终端输入:cd /rootvim mpd.hosts ;使用vim文本编辑器（按insert键插入）s06 ;本机的主机号s02s12s17s18按esc键退出；按shift键和输入:wq （保存退出文件）cat /root/mpd.hosts ;查看文件（2）将主机名与相应的IP地址绑定打开终端输入：vi /etc/hosts (输入与保存退出步骤同上) 10.10.10.106 s0610.10.10.102 s0210.10.10.112 s1210.10.10.117 s1710.10.10.118 s18（3）设置两个MPD密码配置文件打开终端输入：(输入与保存退出步骤同上) cd /rootvi mpd.confMPD_SECRETWORD=123456cd /etcvi mpd.confMPD_SECRETWORD=123456(4)用绝对模式修改以下3个文件的权限打开终端输入：cd /etcls –l mpd.confchmod 600 mpd.conf ;修改该文件权限为本机可读、可写，同组和其他人没有任何权限cd /rootls –l mpd.confchmod 600 mpd.conf ;修改该文件权限为本机可读、可写，同组和其他人没有任何权限ls –l mpd.hostschmod 600 mpd.hosts ;修改该文件权限为本机可读、可写，同组和其他人没有任何权限(5)检查本组IP是否已互相连通打开终端输入：ping s02 ;s12、 s17 、s18 同上如连通，则输入ctrl+c 退出(6)启动参与与运算的节点1）首先启动本机mpdboot –n 1 –f mpd.hosts ;1为本机2）查看本机是否已启动s06 10.10.10.106若以启动则退出，输入：mpdallexit⒉编译pi.c小组并行计算π值。
高性能计算中的并行算法设计与优化实践经验总结
高性能计算中的并行算法设计与优化实践经验总结随着科学技术的进步和数据量的增加，高性能计算以其强大的计算能力和并行处理效率，成为解决复杂问题的重要工具。
并行算法的设计和优化是高性能计算的核心，本文将总结并分享我在高性能计算中的并行算法设计与优化的实践经验。
一、并行算法设计在高性能计算中，有效的并行算法设计是实现高计算效率的关键。
以下是我总结的几条并行算法设计的经验规则。
1. 任务分解将复杂问题分解成多个可并行执行的子任务，确保每个子任务的计算量相对均衡。
任务分解的关键是确定合适的粒度，过粗的粒度会导致负载不均衡，过细的粒度则会导致通信开销过大。
2. 通信减少合理地减少并行计算中的通信量，可以降低通信开销、提高并行性能。
可以通过使用局部计算代替全局计算、减少数据传输、合并消息等方式来降低通信开销。
3. load balancing负载均衡是并行算法设计中一个非常重要的问题。
如果任务分配不均衡，处理器将在等待其他处理器完成任务时空闲，导致并行性能下降。
因此，需要设计合适的负载均衡算法，使得每个处理器的计算负载尽可能均衡。
4. 数据局部性充分利用数据的局部性可以减少内存和通信开销。
通过合理地设计数据存储结构，使得数据访问更加紧凑，可以提高缓存利用率，降低内存访问延迟。
以上是并行算法设计中的一些基本经验，可以根据具体问题的特点进行灵活应用。
二、并行算法优化优化并行算法可以进一步提高高性能计算的效率。
以下是我总结的几种常见的并行算法优化方法。
1. 算法改进通过改进算法的数学模型或计算公式，可以降低计算量、减少通信次数和数据量。
例如，可以采用迭代算法替代精确求解方法，从而减少计算复杂度。
2. 并发优化在设计并行算法时，可以充分利用硬件资源的并发性。
例如，使用SIMD指令集并行处理向量计算，或者使用多线程实现任务的并发执行。
3. 内存优化合理利用缓存和内存层次结构可以提高数据访问效率。
例如，使用局部性原理设计数据结构，减少数据访问冲突，优化内存访问模式。
高性能网格并行计算论文
高性能网格并行计算摘要：对高性能计算的各种方式进行了分析和比较，并阐述了网格和元计算的关系。
通过对当前各种网格工程的透视，论述了网格体系结构和网格服务语义。
探讨了网格的两个关键特点：异构性和动态性及其解决方法。
对于认识网格概念以及指明未来高性能并行计算发展方向有一定意义。
关键词：网格；高性能计算；开放网格服务体系结构；异构性1 高性能计算的各种形式1.1 分布式计算所谓分布式计算是指在分布式计算机系统上的程序设计和实现。
而分布式系统又是指由多个地理上分散的计算机经互联网连接而成的系统，它是多计算机系统的一种形式，强调资源、任务、功能和控制的全面分布。
就物理资源而言，包括处理机、输入输出设备、通信接口和辅助存储器等。
就逻辑资源而言，包括进程、任务、文件、表格和数据库等。
早期分布式计算的侧重点是分布资源的共享利用，以便减少购买昂贵设备( )如激光图形打印机的开销。
由于分布式计算系统中有多个处理结点，因此应用任务在各个结点上的负载平衡也是分布式计算追求的目标。
分布式计算主要是支持具有地理分布特征的应用项目，如飞机售票系统、银行通存通兑系统等。
而且还能利用分布资源实现容错功能，但计算任务的高性能不是它刻意追求的目标。
1.2 并行计算并行计算简单地说，就是在并行计算机上所做的计算，它和常说的高性能计算、超级计算是同义词。
并行计算的物质基础是高性能并行计算机，如单指令多数据流机、SIMD 并行向量处理机PVP、对称多处理机SMP、大规模并行处理机MPP、工作站机群COW，也包括分布网络计算机等。
任何超级计算都离不开使用并行技术，从理论上讲，没有因果关系( )或依赖关系的两个事件可以并发执行。
直觉上，则是指两个事件同时执行。
开发并行性的途径有3种，即时间共享、空间共享和资源重复。
如流水线计算机是通过时间共享，让多个部件在时间上交错重叠地执行运算和处理；阵列处理机利用的是资源重复。
由于业已提供的计算能力总是满足不了人类对计算能力的需求，而且这种需求是无止境的，因此并行计算的宗旨是追求高性能，有时甚至不惜代价去达到这样的目标。
高性能计算与并行计算的技术与应用
高性能计算与并行计算的技术与应用高性能计算（High Performance Computing，HPC）是一种运用超级计算机或者计算机集群进行大规模计算和数据处理的技术。
而并行计算则是指将计算任务分解成多个子任务，通过同时执行来提高计算速度和效率。
本文将介绍高性能计算与并行计算的技术和应用。
一、高性能计算的技术1. 超级计算机超级计算机是高性能计算的核心工具之一。
它由大量的计算节点组成，每个计算节点都配备了强大的处理器和大容量的内存。
超级计算机还采用了先进的互联网络来实现计算节点之间的高速通信，以便快速传输数据和结果。
2. 软件并行化为了充分利用超级计算机的计算能力，研究人员需要将计算任务进行分解和并行化。
这需要使用并行编程模型和工具，如MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing）。
MPI用于实现分布式内存系统中的进程间通信，而OpenMP则用于将多个线程映射到多个处理器上，以实现共享内存系统中的并行计算。
3. 数据并行化除了将计算任务并行化，研究人员还需要将数据进行并行化处理。
数据并行化可以通过将大规模的数据集划分成多个子集，然后分布到不同的计算节点进行处理来实现。
这样可以减少数据传输的开销，并充分利用计算节点的处理能力。
二、并行计算的应用1. 科学研究高性能计算和并行计算在科学研究领域中有着广泛的应用。
例如，在物理学领域，研究人员可以使用高性能计算来模拟复杂的天体运动、核反应等物理现象。
在生物学领域，高性能计算可以帮助科学家分析生物信息数据、模拟生物大分子的结构和功能等。
在气象学领域，高性能计算可以帮助预测天气变化、模拟气候模型等。
2. 工程设计高性能计算和并行计算在工程设计领域中也起到了重要的作用。
例如，在航空航天工程中，研究人员可以使用高性能计算来进行飞行模拟、气动性能分析等。
在汽车工程中，高性能计算可以帮助优化车辆结构、提高燃油效率等。
高性能计算实验报告
高性能计算实验报告高性能计算实验报告概述：高性能计算是一种利用超级计算机或者并行计算机集群来解决复杂问题的方法。
本实验旨在探索高性能计算在科学研究和工程应用中的作用，并通过实际操作和数据分析来评估其性能和效果。
实验一：并行计算与串行计算的对比在本实验中，我们选择了一个复杂的数值模型，使用串行计算和并行计算两种方法进行求解，并对比它们的效率和速度。
1. 实验设置为了保证实验的可靠性，我们选择了一个具有大规模计算需求的模型，并使用了相同的输入数据进行计算。
串行计算使用了一台普通的个人电脑，而并行计算使用了一个由多台计算机组成的集群。
2. 实验结果通过对比实验结果，我们发现并行计算在处理大规模计算问题时具有明显的优势。
它能够将任务分解成多个子任务，并同时进行计算，大大提高了计算速度和效率。
而串行计算则需要按顺序逐个计算，无法充分利用计算资源。
实验二：并行算法的设计与优化在本实验中，我们重点研究了并行算法的设计和优化方法，以提高并行计算的效果和性能。
1. 并行算法设计我们选择了一个经典的图像处理算法作为研究对象，通过将算法中的各个步骤并行化，将任务分配给不同的计算节点，并通过消息传递的方式进行数据交换，实现了并行计算。
2. 优化方法为了进一步提高并行计算的效果，我们采用了一系列优化方法。
例如，通过调整任务的划分方式，使得每个计算节点的计算负载均衡；通过减少数据传输的次数和量，降低了通信开销；通过使用高效的并行算法，减少了计算时间。
实验三：高性能计算在科学研究中的应用在本实验中，我们选择了一个真实的科学研究问题，探索了高性能计算在科学研究中的应用和效果。
1. 实验背景我们选择了一个天文学领域的问题，通过模拟和计算来研究宇宙中的星系形成和演化过程。
这个问题需要进行大规模的数值计算和模拟，对计算资源有很高的要求。
2. 实验结果通过使用高性能计算方法，我们成功地进行了大规模的数值计算和模拟，并得到了一系列有价值的科学结果。
软件开发岗位实习报告：高性能计算与数据并行处理
软件开发岗位实习报告：高性能计算与数据并行处理一、导论在本次实习中，我有幸加入了一家知名科技公司的软件开发团队，参与了高性能计算与数据并行处理的相关工作。
本报告将对我实习期间的工作内容、所学到的知识和经验进行总结和分享。
二、实习内容1. 高性能计算概述高性能计算（High-Performance Computing，HPC）是计算机科学与工程领域的一个重要研究方向，旨在通过优化算法、并行计算等手段，提高计算机的计算速度和效率。
在实习的第一部分，我对高性能计算有了更深入的了解。
我学习了各种并行计算的方法，包括多线程、多进程、向量化等技术，还了解了常用的高性能计算库，如OpenMP、MPI等。
2. 数据并行处理概述数据并行处理是一种针对大规模数据集进行并行计算的方法，它可以将计算任务分解成多个子任务，并将其分配到不同的计算节点进行并行处理。
在实习的第二部分，我学习了如何有效地利用数据并行处理技术，优化计算速度和效率。
我了解了分布式文件系统（Distributed File System，DFS）的原理和使用方法，以及分布式数据库（Distributed Database，DDB）的设计与实现。
3. 实际项目开发在实习的最后一部分，我参与了一项实际的项目开发，该项目是一个高性能计算平台的构建和优化。
我的任务是针对平台的核心模块进行优化，以提高计算速度和处理能力。
这个任务对我来说是一个巨大的挑战，因为需要深入理解平台的架构和代码，并对它们进行重构和优化。
在这个项目中，我使用了多线程和向量化等技术，优化了核心模块的算法和代码结构。
我还对平台的计算资源进行了规划和管理，确保每个计算节点都能得到充分的利用。
通过不断的尝试和调试，我成功地将核心模块的计算速度提高了10倍以上，并减少了运行时的内存占用。
三、实习收获通过这次实习，我收获了很多宝贵的经验和知识。
首先，我学会了如何利用并行计算和数据并行处理技术，提高软件的性能和效率。
并行计算实验三报告
广东技术师范学院实验报告实验 （三）一、实验目的在一个局域网中建立能够互相通信的两台计算机，实现两台计算机并行运算。
二、实验内容：要求：用MPI_Isend 和MPI_Irecv 代替代码deadlock.c 中的MPI_send 和MPI_recv 来避免出现程序死锁。
程序代码deadlock.c 参考如下 #include <stdio.h> #include <string.h> #include "mpi.h"#define SIZE 16 intmain(int argc, char **argv) {static int buf1[SIZE], buf2[SIZE]; int nprocs, rank, tag, src, dst; MPI_Status status;MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &nprocs); /* 获取总进程数*/ MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); /* 获取本进程的进程号*//* 初始化buf1 */ memset(buf1, 1, SIZE); tag = 123;dst = (rank >= nprocs - 1) ? 0 : rank + 1; src = (rank == 0) ? nprocs - 1 : rank - 1;MPI_Send(buf1, SIZE, MPI_INT, dst, tag, MPI_COMM_WORLD);MPI_Recv(buf2, SIZE, MPI_INT, src, tag, MPI_COMM_WORLD, &status); MPI_Finalize();return 0;}实验源程序代码：#include "mpi.h"#include <stdio.h>#include <iostream.h>#include <fstream.h>void main(int argc, char *argv[]){int rank, size;const int MAXX = 8;const int MAXY = 3;const int MAXPROCESSOR = 64;int myid, namelen;float Data[8][8];int ArraySize[2];int i, j, k;double startwtime, endwtime;char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];MPI_Request *Status;MPI_Init(&argc, &argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);MPI_Get_processor_name(processor_name, &namelen);if(rank == 0){ifstream in("input.txt");in>>ArraySize[0]>>ArraySize[1];for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++)for(j = 0; j < ArraySize[1]; j++)in>>Data[i][j];cout<<"二维数组如下:"<<endl;for(i = 0; i < ArraySize[0]; i++){for(j =0; j < ArraySize[1]; j++)cout<<Data[i][j]<<" ";cout<<endl;}}MPI_Bcast(ArraySize, 2, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);int AverageLineNumber, HeavyProcessorNumber, MyLineNumber;int CurrentLine, StartLine, SendSize;float SendArray[8*3];MPI_Request *IERROR;AverageLineNumber = ArraySize[0]/size;HeavyProcessorNumber = ArraySize[0]%size;if(rank < HeavyProcessorNumber)MyLineNumber = AverageLineNumber + 1;elseMyLineNumber = AverageLineNumber;if(rank == 0){CurrentLine = ArraySize[0];for(i = size - 1; i >= 0; i--){SendSize = 0;if(i == 0)startwtime = MPI_Wtime();if(i < HeavyProcessorNumber)StartLine = CurrentLine - AverageLineNumber;elseStartLine = CurrentLine - AverageLineNumber + 1;for(j = StartLine; j < CurrentLine; j++)for(k = 0; k < ArraySize[1]; k++)SendArray[SendSize++] = Data[j][k];if(i != 0)MPI_Send(SendArray, SendSize, MPI_FLOAT, i, 10, MPI_COMM_WORLD);CurrentLine = StartLine - 1;}}elseMPI_Irecv(SendArray, MyLineNumber * ArraySize[1], MPI_FLOAT, 0, 10, MPI_COMM_WORLD, Status);float Sum;Sum = 0;for(i = 0; i < MyLineNumber * ArraySize[1]; i++)Sum += SendArray[i];float ALLSum[64];MPI_Gather(&Sum, 1, MPI_FLOAT, ALLSum, 1, MPI_FLOAT, 0, MPI_COMM_WORLD);Sum = 0;if(rank == 0){for(i = 0; i < size; i++)Sum += ALLSum[i];endwtime = MPI_Wtime();cout<<"二维数据所有元素和为:"<<Sum<<endl;printf("运行时间为:%f\n", endwtime-startwtime);}MPI_Finalize();}单机运行：多机运行：三、实验分析与结论经过多次在机房与同学互相讨论，最终解决问题，成功实现多机执行。
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。
高性能计算与并行计算的技术与应用
高性能计算与并行计算的技术与应用高性能计算（High Performance Computing，HPC）指的是利用并行处理技术、大规模集群系统等手段，通过高速计算机网络将多台计算机组合成一个整体，以实现大规模科学计算、数据处理和信息处理的技术。
而并行计算（Parallel Computing）则是一种将一个复杂的问题切分成若干个小问题，分配给多个处理器同时计算的技术。
高性能计算和并行计算在当今科学技术领域中扮演着至关重要的角色。
本文将分析高性能计算与并行计算的技术和应用，并探讨其在不同领域的前景。
一、高性能计算的技术与应用1.1 高性能计算的技术高性能计算依赖于一系列的关键技术，其中包括：（1）并行计算技术：并行计算是高性能计算的核心技术，它通过将一个大问题分解成若干个小问题，并在多个处理器上同时进行计算，以提高计算效率和速度。
（2）高速计算机网络技术：高速计算机网络的发展促进了高性能计算的实现。
通过快速的数据传输和通信，不同计算节点之间可以高效地进行数据交换与共享。
（3）分布式系统技术：分布式系统技术使得多台计算机能够协同工作，共同完成复杂的计算任务。
这样的系统能够提供更高的计算能力，满足大规模计算的需求。
（4）并行算法与程序设计技术：为了充分发挥高性能计算的潜力，需要设计出高效的并行算法和程序。
合理的并行算法和程序设计可以使得计算任务在不同处理器上保持负载均衡，并充分利用计算资源。
（5）大规模存储系统技术：高性能计算需要大规模的存储系统来存储海量的数据。
因此，设计和优化存储系统对于高性能计算的顺利进行至关重要。
1.2 高性能计算的应用高性能计算在众多领域都发挥着重要作用，包括：（1）科学研究：高性能计算被广泛应用于科学研究领域，如天文学、生物学、地球科学等。
它们通常需要大规模的模拟实验、数据处理和计算分析，高性能计算可以为科学家们提供强大的计算能力和数据处理能力，加快科学研究的进程。
（2）工程设计与优化：高性能计算可以在工程领域中应用于各种设计和优化问题。
并行计算架构的研究报告
并行计算架构的研究报告研究报告：并行计算架构的研究报告摘要：本研究报告旨在探讨并行计算架构的相关概念、发展历程、应用领域以及未来发展趋势。
通过对并行计算架构的深入研究，我们可以更好地了解并行计算架构在科学研究、工程设计和商业应用等领域的重要性，并为进一步优化并行计算架构提供理论指导和实践参考。
1. 引言并行计算架构是一种基于多个处理单元同时执行任务的计算模式，它通过将任务分解为多个子任务并在多个处理单元上并行执行，以提高计算速度和效率。
并行计算架构的发展受到计算机硬件技术和软件算法的共同推动，对于解决大规模计算问题具有重要意义。
2. 并行计算架构的发展历程2.1 对称多处理器（SMP）架构对称多处理器架构是早期的并行计算架构之一，它采用多个处理器共享同一内存空间，每个处理器都可以访问共享内存。
SMP架构在提高计算速度和处理能力方面取得了显著成果，但在处理大规模问题时存在内存带宽和一致性问题。
2.2 集群计算架构集群计算架构是一种将多台计算机通过网络连接起来共同完成任务的并行计算模式。
集群计算架构通过增加计算节点的方式提高了计算能力和可扩展性，广泛应用于科学计算、数据分析和云计算等领域。
2.3 图形处理器（GPU）架构图形处理器架构是近年来并行计算领域的重要发展方向。
GPU架构利用其大规模并行处理单元和高带宽内存，实现了在图形渲染以外的科学计算领域的广泛应用。
GPU的并行计算能力已经成为加速科学模拟、机器学习和深度学习等计算密集型任务的重要工具。
3. 并行计算架构的应用领域3.1 科学计算并行计算架构在科学计算领域的应用广泛，如天体物理学模拟、气候模拟、分子动力学模拟等。
并行计算架构的高性能和可扩展性使得科学家能够更准确地模拟和预测自然现象，推动科学研究的进展。
3.2 工程设计并行计算架构在工程设计领域的应用也非常重要。
通过并行计算架构，工程师可以进行大规模的结构分析、流体力学模拟和优化设计等任务，加快产品研发周期，提高设计质量和效率。
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高性能计算和网格技术实验报告实验题目OpenMP和MPI编程姓名学号专业计算机系统结构指导教师助教所在学院计算机科学与工程学院论文提交日期一、实验目的本实验的目的是通过练习掌握OpenMP 和MPI 并行编程的知识和技巧。
1、熟悉OpenMP 和MPI 编程环境和工具的使用；2、掌握并行程序编写的基本步骤；3、了解并行程序调试和调优的技巧。
二、实验要求1、独立完成实验内容；2、了解并行算法的设计基础；3、熟悉OpenMP和MPI的编程环境以及运行环境；4、理解不同线程数，进程数对于加速比的影响。
三、实验内容3.1、矩阵LU分解算法的设计：参考文档sy6.doc所使用的并行算法：在LU分解的过程中，主要的计算是利用主行i对其余各行j，(j>i)作初等行变换，各行计算之间没有数据相关关系，因此可以对矩阵A 按行划分来实现并行计算。
考虑到在计算过程中处理器之间的负载均衡，对A采用行交叉划分：设处理器个数为p，矩阵A的阶数为n，⎡⎤p=，对矩阵A行交叉划分后，编号为i(i=0,1,…,p-1)的处理器存有m/nA的第i, i+p,…, i+(m-1)p行。
然后依次以第0,1,…,n-1行作为主行，将其广播给所有处理器，各处理器利用主行对其部分行向量做行变换，这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。
若以编号为my_rank的处理器的第i行元素作为主行，并将它广播给所有处理器，则编号大于等于my_rank的处理器利用主行元素对其第i+1,…,m-1行数据做行变换，其它处理器利用主行元素对其第i,…,m-1行数据做行变换。
根据上述算法原理用代码表示如下（关键代码）：for(k = 0;k<N;k++){for (i = 0; i < THREADS_NUM; i++) {thread_data_arrray[i].thread_id = i;thread_data_arrray[i].K_number = k;thread_data_arrray[i].chushu = a[k][k];//创建线程rc = pthread_create(&pid[i], NULL, work,(void*)&thread_data_arrray[i]);…}for (i = 0; i < THREADS_NUM; i++){//等待线程同步rc = pthread_join(pid[i], &ret); …}}void *work(void *arg){struct thread_data *my_data;my_data = (struct thread_data*)arg;int myid = my_data->thread_id; //线程IDint myk = my_data->K_number; //外层循环计数Kfloat mychushu = my_data->chushu; //对角线的值int s, e;int i, j;s = (N-myk-1) * myid / THREADS_NUM; //确定起始循环的行数的相对位置e = (N-myk-1) * (myid + 1) / THREADS_NUM;//确定终止循环的行数的相对位置for (i = s+myk+1; i < e+myk+1; i++) //由于矩阵规模在缩小，找到偏移位置{a[i][myk]=a[i][myk]/mychushu;for (j = myk+1; j < N; j++)a[i][j]=a[i][j]-a[i][myk]*a[myk][j];}//printMatrix(a);return NULL;} 第一部分为入口函数，其创建指定的线程数，并根据不同的线程id 按行划分矩阵，将矩阵的不同部分作为参数传递给线程，在多处理器电脑上，不同的线程并行执行，实现并行计算LU 分解。
在LU 分解的过程中，主要的计算是利用主行i 对其余各行j ，（j ）i ）做初等行变换，由于各行计算之间没有数据相关关系，因此可以对矩阵按行划分来实现并行算法。
考虑到计算过程中处理器负载的均衡，对矩阵采用行交叉划分；假设处理器个数为p ，矩阵的阶数为n ，则每个处理器处理的行数为⎡⎤p n m /=。
由于在OpenMP 和MPI 中并行算法的实现不太一样，所以接下来的两小节中我将分别针对两个编程环境设计LU 分解的并行实现。
3.2、OpenMP 编程因为OpenMP 是基于线程的编程模型，所以设计了一个基于多线程的OpenMP 的LU 分解算法，关键代码如下：for(k = 0;k<N;k++){omp_set_num_threads(THREADS_NUM);#pragma omp parallel private(tid){tid=omp_get_thread_num(); //当前线程IDint myid = tid;printf("hello world from OMP thread %d \n",tid);int myk = k;float mychushu = A[k][k];int s, e;int i, j;s = (N-myk-1) * myid / THREADS_NUM;//确定起始循环的行数的相对位置e = (N-myk-1) * (myid + 1) / THREADS_NUM;//确定终止循环的行数的相对位置for (i = s+myk+1; i < e+myk+1; i++) //由于矩阵规模在缩小，找到偏移位置{A[i][myk]=A[i][myk]/mychushu;for (j = myk+1; j < N; j++)A[i][j]=A[i][j]-A[i][myk]*A[myk][j];//对行进行初等行变换}}}其主要思想为：外层设置一个列循环，在每次循环中开设THREAD _NUMS个线程，每个线程处理的矩阵A的行为上述的m，一次循环过后则完成对应列的变换，这样在N此循环过后便可完成矩阵A的LU分解。
即L为A[k][j]中k>j的元素，其对角线上元素为1.0，其它为0，U为A[k][j]中k<=j的元素，其余为0。
这里如果我们使用的是一般的多线程编程，则在开启THREAD _NUMS个线程后，在下次循环开始之前，需要手动配置等待线程同步，不然可能出现错误。
但由于OpenMP使用Fork-Join并行执行模型，其会在线程队执行完以后才转到主线程执行，所以不需要等待线程同步。
详细的代码请参看附带源程序。
3.3、MPI 编程设处理器个数为p ，矩阵A 的阶数为n ，⎡⎤p n m /=，对矩阵A 行交叉划分后，编号为i(i=0,1,…,p-1)的处理器存有A 的第i, i+p,…, i+ (m-1)p 行。
然后依次以第0,1,…,n-1行作为主行，将其广播给所有处理器，各处理器利用主行对其部分行向量做行变换，这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。
若以编号为my_rank 的处理器的第i 行元素作为主行，并将它广播给所有处理器，则编号大于等于my_rank 的处理器利用主行元素对其第i+1,…,m-1行数据做行变换，其它处理器利用主行元素对其第i,…,m-1行数据做行变换，计算完成后，编号为0的处理器收集各处理器中的计算结果，并从经过初等行变换的矩阵A 中分离出下三角矩阵L 和上三角矩阵U 。
关键代码如下：/*0号进程采用行交叉划分将矩阵A 划分为大小m*M 的p 块子矩阵，依次发送给1至p-1号进程*/if (my_rank==0){for(i=0;i<m;i++)for(j=0;j<M;j++)a(i,j)=A((i*p),j);for(i=0;i<M;i++)if ((i%p)!=0){i1=i%p;i2=i/p+1;MPI_Send(&A(i,0),M,MPI_FLOAT,i1,i2,MPI_COMM_WORLD); }}else{for(i=0;i<m;i++)MPI_Recv(&a(i,0),M,MPI_FLOAT,0,i+1,MPI_COMM_WORLD,&status); }for(i=0;i<m;i++)for(j=0;j<p;j++){/*j号进程负责广播主行元素*/if (my_rank==j){v=i*p+j;for (k=v;k<M;k++)f[k]=a(i,k);MPI_Bcast(f,M,MPI_FLOAT,my_rank,MPI_COMM_WORLD);}else{v=i*p+j;MPI_Bcast(f,M,MPI_FLOAT,j,MPI_COMM_WORLD);}/*编号小于my_rank的进程（包括my_rank本身）利用主行对其第i+1,…,m-1行数据做行变换*/if (my_rank<=j){for(k=i+1;k<m;k++){a(k,v)=a(k,v)/f[v];for(w=v+1;w<M;w++)a(k,w)=a(k,w)-f[w]*a(k,v);}}/*编号大于my_rank的进程利用主行对其第i,…,m-1行数据做行变换*/ if (my_rank>j){for(k=i;k<m;k++){a(k,v)=a(k,v)/f[v];for(w=v+1;w<M;w++)a(k,w)=a(k,w)-f[w]*a(k,v);}}}/*0号进程从其余各进程中接收子矩阵a，得到经过变换的矩阵A*/if (my_rank==0){for(i=0;i<m;i++)for(j=0;j<M;j++)A(i*p,j)=a(i,j);}if (my_rank!=0){for(i=0;i<m;i++)MPI_Send(&a(i,0),M,MPI_FLOAT,0,i,MPI_COMM_WORLD);}else{for(i=1;i<p;i++)for(j=0;j<m;j++){MPI_Recv(&a(j,0),M,MPI_FLOAT,i,j,MPI_COMM_WORLD,&status);for(k=0;k<M;k++)A((j*p+i),k)=a(j,k);}}3.4、程序调优：OpenMP和MPI混合编程我们知道OpenMP是基于线程的并行编程模型，一个共享存储的进程由多个线程组成，OpenMP就是基于已有线程的共享编程模型；而MPI属于消息传递的并行编程模型，这个从前两小节中可以看到，因为在LU的MPI实现中，我们对矩阵采用交叉划分，根据p（处理器号）划分行，因此可以对每个划分出来的矩阵采用多线程并行算法，也即可以采用OpenMP计算。