《并行计算》课程复习

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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。

并行计算与MPI复习资料

并行计算与MPI1.并行计算：并行机上所作的计算，又称高性能计算或超级计算。

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，或者求解应用问题规模的目的。

空间换时间。

并行度是指指令并行执行的最大条数。

2.需求类型：计算密集、数据密集、网络密集。

3.并行计算必须具备的条件：并行机，并行算法（应用问题必须具有并行度），并行编程4.比较流行的并行编程环境：消息传递，共享存储，数据并行；共享存储并行编程基于线程级细粒度并行，仅被SMP 和DSM并行机所支持，可移植性不如消息传递并行编程；消息传递并行编程基于大粒度的进程级并行，具有最好的可移植性，几乎被当前流行的各类并行机所支持，且具有很好的可扩展性。

消息传递并行编程环境MPI通常意义下所说的MPI 系统就是指所有这些具有标准接口说明的消息传递函数所构成的函数库。

一个MPI 系统通常由一组库、头文件和相应的运行、调试环境构成。

MPI 并行程序通过调用MPI 库中的函数来完成消息传递，编译时与MPI 库链接。

而MPI 系统提供的运行环境则负责一个MPI并行程序的启动与退出，并提供适当的并行程序调试、跟踪方面的支持。

MPI (Message Passing Interface) 是由全世界工业、科研和政府部门联合建立的一个消息传递编程标准，其目的是为基于消息传递的并行程序设计提供一个高效、可扩展、统一的编程环境。

它是目前最为通用的并行编程方式，也是分布式并行系统的主要编程环境。

MPI 标准中定义了一组函数接口用于进程间的消息传递。

5.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6.并行计算的研究目标：加速求解问题的速度，提高求解问题的规模。

7.并行计算的研究内容：并行机的高性能特征抽取，并行算法设计与分析，并行实现技术，并行应用。

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共享存储对称多处理机（SMP）系统大规模并行机（MPP）系统8.组成并行机的三个要素：节点（每个结点由多个处理器构成，可以直接入输出（I/O）），互联网络（所有结点通过互联网络相互连接相互通信），内存（内存模块与结点分离或者内存模块位于结点内部），9.评价一个互联网络的基本准则应该为：固定并行机包含的结点个数，如果点对点带宽越高、折半宽度越大、或者网络直径越小、点对点延迟越小，则互联网络质量可以说越高。

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。

并行计算第一章课后习题

第一章1.通过对本章所讲内容的理解，结合自身的认识论述学习并行计算及编程的重要性及意义.并行计算及编程是计算机专业本科生核心专业提升课程。

并行计算可以提高计算机的性能。

越来越多的研究和应用领域将需要使用并行计算技术，并行计算技术将对传统计算技术产生革命性的影响2.通过访问超级计算TOP500网站，了解最新的世界超级计算机排名，列出排名前10的超级计算机系统及其基本配置参数，试述你对超级计算机作用、意义的理解和认识.2019年11月①Summit;处理器：2,397,824 个；峰值速度：200795 TFlop/s②Sierra;处理器：1,572,480 个；峰值速度：125,712 TFlop/s③神威太湖之光；处理器：10,649,600 个；峰值速度： 125,436 TFlop/s④TH-2天河二号；处理器：4,981,760个；峰值速度：100,679 TFlop/s⑤Frontera；处理器：448,448 个；峰值速度：38746 TFlop/s⑥Piz Daint 代恩特峰；处理器：387,872 个；峰值速度：27154 TFlop/s⑦Trinity三一；处理器：979,968 个；峰值速度：41,461 TFlop/s⑧ABCI；处理器：391,680 个；峰值速度：32,576 TFlop/s⑨SuperMUC-NG；处理器：305,856个；峰值速度：26873 TFlop/s⑩Lassen;处理器：288,288 个；峰值速度：23047 TFlop/s 超级计算机：能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑。

其基本组成组件与个人电脑的概念无太大差异，但规格与性能则强大许多，是一种超大型电子计算机。

具有很强的计算和处理数据的能力，主要特点表现为高速度和大容量，配有多种外部和外围设备及丰富的、高功能的软件系统；超级计算机是计算机中功能最强、运算速度最快、存储容量最大的一类计算机，多用于国家高科技领域和尖端技术研究，是一个国家科研实力的体现，它对国家安全，经济和社会发展具有举足轻重的意义，是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。

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。

并行计算第二部分

05
并行计算在科学计算领域应用
气象模拟中的并行计算应用
气候模型并行化
利用并行计算技术，可以加速气候模型的运行，提高模拟的准确性和效率。
大规模数据处理
气象模拟涉及大量数据的处理和分析，并行计算可以显著提高数据处理速度。
实时天气预报
通过并行计算，可以实现更快速、更准确的天气预报，满足实时性要求。
地震数据处理
利用并行计算技术，对大规模地震数据进行高效处理，提高数据处理速度和精度。
油藏模拟
通过并行计算，实现对复杂油藏的高精度、高效率模拟，为石油勘探和开发提供决策支持。
油气运移模拟
利用并行计算技术，模拟油气在地下岩层中的运移过程，预测油气的分布和储量。
航空航天工程中的并行计算应用
飞行器设计
常见并行计算模型
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等。其中，共享内存模型是指多个处理器共享同一块内存空间，通过读写共享内存中的数据进行通信和同步；消息传递模型是指处理器之间通过发送和接收消息进行通信和同步；数据并行模型是指将数据集划分成多个子集，每个处理器处理一个子集，并通过合并各个子集的处理结果得到最终的计算结果。
到最终的计算结果。
特点
并行计算的主要特点包括并行性、可扩展性、高效性、容错性等。其中，并行性是指能够同时处理多个任务或操作；可扩展性是指系统能够方便地增加计算资源以提高计算能力；高效性是指通过并行处理可以显著缩
短计算时间；容错性是指系统能够在部分计算节点出现故障时继续进行计算，保证计算的可靠性。
常见并行计算模型及比较
网格计算优点
资源共享、协同工作、按需服务。
网格计算应用
生物医学、地球科学、高能物理等领域。

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。

并行计算期末考试复习名词总结

ALU Arithmetic Logic Unit 算术逻辑单元Amdahl 定律通过使用某种更快速的执⾏⾏式⾏获得的性能改进受限于这种快速⾏式的使⾏时间在总执⾏时间APIC 高级可编程中断控制器ARM Advanced RISC Machine 进阶精简指令集机器ATR Adaptive Timekeeping Replacement 自适应守时替换算法availability 可用性服务完成状态相对于服务完成和服务中断间隔的一种度量MTTF/MTTF+MTTRAVX Advanced Vector Extensions：高级矢量扩展指令集BCD Binary Coded Decimal 二进制编码的十进制BHR 分支历史记录BPaaS Business Process as a Service 商业流程即服务BTB Branch Target Buffer 分支目标缓冲器CAM Content Addressed Memory 按内容寻址和访问的存储器关联存储器CCNUMA Cade coherent NUMA 带Cache一致性的NUMAcluster 机群由多个完整的计算机通过⾏速⾏络连接起来的特殊操作系统管理可并⾏行⾏作的CMP Chip Multiprocessor 芯片多处理器，多核处理器CMP Chip Multiprocessor 芯⾏片多处理理器在单个硅⾏片内联合两个或更更多个处理理器Computer Architecture 计算机体系结构计算机软硬件的功能分配及其界⾏确定Computer Implement 计算机实现计算机组成的物理实现包括具体的物理电路制造技术及工艺等Computer Organization计算机组成实现系统结构中所描述的功能部件及其功能部件间的互连CPI Cycles Per Instruction：平均时钟周期数Data Hazard 数据冲突：流水线中指令的交叠执⾏使得指令中操作数读写的顺序不同于串⾏执⾏时的顺序DMA Direct Memory Access 直接内存访问DRAM Dynamic Random Access Memory：动态随机存取存储器 SDRAM Synchronous 同步内存EBCDIC Extended Binay Coded Decimal Interchange Code 扩展的二进制编码的十进制EPROM Ereasable Programmable Read only Memory 可擦除可编程只读存储器FLOPS Floating-Point Operations Per Second：每秒浮点操作数GPU Graphics Processing Unit 图形处理单元GRC Governance Risk Management and Compliance 监管⻛险管理遵守Iaas Infrastructure as a Service 基础设施即服务Iaas Infrastructure as a Service 基础设施即服务IC Instruction Count：指令数ILP Instruction Level Parallelism 指令级并行LFU Least Frequently Used：最不经常使用的算法，将使用频率最低的行淘汰利用了块地址流调度的历史信息正确地反映了程序的局部性LRU Least Recently Used：最近最少使用的算法，把近一段时间内使用次数最少的行替换掉MCAPI Multi-core Communication API 多处理器通信应用程序接口MIND 每个处理器取⾏己的指令对⾏己的数据进⾏操作MIPS Million Instructions Per Second：每秒百万指令数MISD ⾏组相同的数据送给多个处理部件每个处理部件执⾏不同的指令序列MMX MultiMedia eXtention：多媒体扩展指令集MPI Message Passing Interface 信息传递接口MPMD Multiple Program Multiple Data 多程序多数据MPP (Massive parallel processing) 海量并行处理结构MTBF Mean Time between Failures：平均故障间隔时间MTTF Mean Time to Failure：平均无故障时间MTTR Mean Time to Repair：平均修复时间NAS Network Attached Storage 连接到⾏络上的带散件管理和通信功能的磁盘阵列拥有自己的cpu和存储管理系统，独⾏立于应⾏用服务器NBin Neuron Buffer in 输入神经元缓存NBout Neuron Buffer out 输入神经元缓存NFU Neural Functional Unit 神经元功能单元NoC Network on Chip 片内互联网络片内的数据转发通信网络是一种集成式的交换网络NSM Neuron Selector Module 神经元选择器模块NUMA Nonuniform Meng Access ⾏均匀内存访问系统OLTP Online Transaction Processing：联机事务处理OPT Optimal replacement algorithm 最优替换算法替换最远的将来才可能使用的行Paas Platform as a Service 平台即服务PaaS Platform as a Service 平台即服务PDP Provable Data Procession 数据的持有性证明PEFU Processing Element Function Unit PE功能单元PHT 预测历史表Pipeline Bubble 流⾏线⾏泡流水线或其部分因条件不允许连续执行而必须停滞pipeline Hazard 流⾏水线冲突阻碍流⾏线正常流水或潜在地导致不正确计算的所有因素Pipeline Interlock 流水线互锁为维持正确的执⾏模式采用停滞或⾏泡⾏法消解数据冲突的一种硬件技术PVM Parallel Virtual Machine 并⻛虚拟机RAID Redundant Array ofIndependent Disks 独⻛磁盘冗余阵列RAW (Read After Write)先写后读冲突-也叫真实依赖或真数据依赖-一条指令写，后续指令读，在写操作完成之前读 WAR ：先读后写冲突，也叫反依赖，一条指令读，后续指令写，在读操作完成之前写WAW：写写冲突，也叫输出依赖，两条写指令，写的顺序与期望顺序相反Reliability 可靠性连续服务完成的一种度量或是从初始运行时刻到发生故障时刻的时间度量RISC Reduced Instruction Set Computer 精简(复杂complex)指令集计算机SaaS Software as a Service 软件即服务SaaS Software as a service 软件即服务SAML Seong Assert on Markup Language 安全断⾏标记语言SAN Storage Area Network ⾏种通过专⾏用⾏速⾏络将一个或多个⾏络存储设备和服务器连接起来的专⾏用存储⾏SB Synapse Buffer 突触缓存SIB Synapse Index Buffer 突触索引缓存SIMD Single Instruction Multiple Data：单指令多数据流相同的一条指令由多个处理部件同时执行使用不SIMT Single Instruction Multiple Theads 单指令多线程SISD Single Instruction Stream Single Data Stream 单处理器执⾏⾏条指令对内存中的单个数据进⾏操作SLA Service Level Agreement 服务级别协议SMP Symmetrical Multiprocessors 对称多处理器集中式的共享内存和所有处理器具有对称关系每个处理器访问内存的时间是一样的SMT Simultaneous Multithreading 并发多线程使单个CPU同时运⾏多个线程SOAP Simple Object Access Protocol 简单对象访问协议SPMD Single Program Multiple Data 单程序多数据SRAM Static Random Access Memory：静态随机存取存储器SSE Streaming SIMD Extensions：流式 SIMD 扩展指令集SSM Synapse Selector Module 突触选择器模块Structural Hazards 资源冲突流水线中两条或两条以上的指令同时使⾏用相同的资源TIPC Transparent Inter-Process Communication 透明的进程间通信TLP Thread Level Parallelism 线程级并行TLS Thread Level Speculation 线程级推测Transparency：透明性，一种本来存在的事物或现象，从某种角度看好像不存在UMA uniform Memory Access 均匀内存访问VLIW Very Long Instruction Word 超长的指令字VLSI Very Large Scale Integration：超大规模集成电路WDM Weight Data Multiplexing 权值多路复用。

并行计算试题及复习资料

计算机学院研究生《并行计算》课程考试试题（2010级研究生，2011.1）1．（12分）定义图中节点u和v之间的距离为从u到v最短路径的长度。

已知一个d维的超立方体，1）指定其中的一个源节点s，问有多少个节点与s 的距离为i，其中0≤i≤d。

证明你的结论。

2）证明如果在一个超立方体中节点u与节点v的距离为i，则存在i！条从u到v的长度为i的路径。

i C i。

个节点与s 1)有的距离为d证明：由超立方体的性质知：则与某个节d位二进制来表示，一个d维的超立方体的每个节点都可由点的距离为i的节点必定在这d位二进制中有i位与之不同，那么随机从d ii CC得节点就有位就有个。

种选择方式，即与s的距离为i位中选择i dd2)证明：由1）所述可知：iv节点的二进制位数中有iv的距离为则分别表示u、节点u与节点DD...D...D...D D表示为：v，设节点位是不同的。

u表示为：节点dj?ij1?2ij?1''D...DD...D D D...，则现在就是要求得从dj?2i?1j?ji1''D...DD...D...D D D D D...D...D...D的途径有多变换到d2?j1j?i?ij1d?j?i12?1jij i*(i?1)*(i?2)*...*2*1i!中途少种。

那么利用组合理论知识可知共有即径。

所以存在i！条从u到v的长度为i的路径。

2．（18分）6个并行程序的执行时间，用I-VI表示，在1-8个处理器上执行了测试。

下表表示了各程序达到的加速比。

对其中的每个程序，选出最适合描述其在16个处理器上性能的陈述。

a）在16个处理器上的加速比至少比8个处理器上的加速比高出40%。

b）由于程序中的串行程序比例很大，在16个处理器上的加速比不会比8个处理器上的加速比高出40%。

c）由于处理器增加时开销也会很大，在16个处理器上的加速比不会比8个处理器上的加速比高出40%。

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。

并行计算复习

并行计算复习主要知识点1.并行计算具体的计算方法？a)将被求解的问题分解为若干部分b)每个部分分别由不同的处理器同时进行计算(课件一、2)2.并行计算能力的衡量单位？3.高性能计算解决的问题？高性能计算机用来解决国民经济建设、社会发展进步、国防建设与国家安全等方面一系列的挑战性的计算问题（课件一、22）4.将程序并行化的目的？原因：a)应用问题的串行程序可以在单节点机上（如PC、服务器等）运行，但机器执行速度太慢，执行时间过长；b)应用问题除了对计算速度的要求外，其对内存的要求等，都无法用串行计算机完成。

（课件一、36）5.多处理机之间协同解决问题需要做到什么？处理机之间协同解决问题需要数据传输和同步（课件一、44）6.并行计算应用的主要形式？7.并行计算的战略地位？从战略高度上讲，它是一个国家综合国力的体现，是支撑国家实力持续发展的关键技术之一，在国家安全、高技术发展和国民经济建设中占有重要的地位。

正是因为如此，世界各发达国家非常重视高性能并行计算的发展。

（书本26）8.并行计算对计算机的要求是什么？9.当代科学与工程的研究方法？10.大型计算系统一般分为哪六类？11.MPI的绑定语言？FORTRAN、C/C++12.MPI最基本的函数有哪些？MPI_Init 初始化；MPI_Finalize 终止；MPI_Comm_size 确定进程个数；MPI_Comm_rank 确定被叫进程的标号；MPI_send 发送；MPI_Recv 接收13.教材P413页，15.2.3节。

14.教材P118页，4.1.1节。

15.教材P7页，1.2.1节。

16.教材P4页，1.1.1节。

17.教材P7页，1.2.2节。

18.教材P149页，5.1.4节。

云计算与并行计算复习

云计算与分布式系统期末复习1.云计算的概念,来源以及与并行计算的关系云计算的概念从集群、网格和效用计算发展而来。

云是虚拟计算机资源池。

云可以处理各种不同的负载,包括批处理式后端作业和交互式用户界面应用。

云通过迅速提供虚拟机或物理机允许负载被快速配置和划分。

云支持冗余,自恢复,高可扩展编程模型,以允许负载从许多不可避免的硬件/软件错误中恢复。

最终,云计算系统可以通过实时监视资源来确保分配在需要时平衡。

来源:数据爆炸促发了云计算的思想。

集群和网格计算并行使用大量计算机可以解决任何规模的问题。

效用计算和SaaS(Softwareas a Service)将计算资源作为服务进行按需付费。

云计算利用动态资源为终端用户传递大量服务。

云计算是一种高吞吐量计算范式,它通过大的数据中心或服务器群提供服务。

云计算模型使得用户可以随时随地通过他们的互连设备访问共享资源。

云计算避免了大量的数据移动,可以带来更好的网络带宽利用率。

而且,机器虚拟化进一步提高了资源利用率,增加了应用程序灵活性降低了使用虚拟化数据中心资源的总体成本。

云计算使用虚拟化平台,通过按需动态配置硬件、软件和数据集,将弹性资源放在一起,主要思想是使用数据中心中的服务器集群和大规模数据库,将桌面计算移向基于服务的平台,利用其对提供商和用户的低成本和简单性。

云应用的所有计算任务被分配到数据中心的服务器上。

这些服务器主要是虚拟集群的虚拟机,由数据中心资源产生出来。

云平台是通过虚拟化分布的系统。

公有云和私有云都是在互联网上开发的。

公有云构建在互联网之上,任何已付费的用户都可以访问。

公有云属于服务提供商,用户通过订阅即可访问。

私有云构建在局域网内部,属于一个独立的组织。

由客户管理,而且其可访问范围限制在所属客户及其合作者之中。

混合云由公有云和私有云共同构成公有云促进了标准化,节约了资金投入,为应用程序提供了很好的灵活性;私有云尝试进行定制化,可以提供更高的有效性、弹性、安全性和隐私性;混合云则处于两者中间,在资源共享方面进行了折中。

中国科技大学并行计算算法实践课程精讲PDF讲义合辑(共523页)

分布共享存储DSM－Distributed Shared Memory 将物理上分布的存储系统，通过硬件和软件的办法，向用户提供一个单一的全局地址空间易于编程易于扩展
国家高性能计算中心（合肥）
2013/7/24 Wednesday
12
并行计算机体系结构
单指令多数据流机SIMD（Single-Instruction MultipleData）；并行向量处理机PVP（Parallel Vector Processor）；对称多处理机SMP（Symmetric Multiprocessor）；大规模并行处理机MPP(Massively Parallel Processor)；工作站机群COW(Cluster of Workstation) 分布式共享存储DSM(Distributed Shared Memory)多处理机。
国家高性能计算中心（合肥）
2013/7/24 Wednesday
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并行计算机体系结构模型
MB VP VP
MB P/C LM NIC
…
SM
VP
P/C
P/C
…
SM
P/C P/C LM NIC I/O
…
交叉开关 SM SM SM
总线或交叉开关
(a)PVP
(b)SMP
定制网络
(c)MPP
MB MB MB P/C M Bridge LD IOB NIC 定制网络 MB P/C M Bridge LD IOB NIC
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工作站机群COW
分布式存储，MIMD，工作站+商用互连网络，每个节点是一个完整的计算机，有自己的磁盘和操作系统，而MPP中只有微内核优点：

并行计算基本概念课件

并行计算中的负载均衡问题
负载均衡
在并行计算中，负载均衡是指将任务均匀地分配给各个计算节点，以充分利用计算资源并提高程序的运行效率。
解决方案
为了实现负载均衡，可以采用一些策略和技术，如任务调度、资源管理和任务分割等。此外，还可以通过动态调整任务分配来应对负载不均衡的情况。
并行计算中的并行软件开发生命周期(SDLC)
PART 06
并行计算的应用实例
并行计算在科学计算中的应用
01
02
03
气候模拟
通过并行计算，模拟全球气候变化，预测未来气候趋势。
物理模拟
利用并行计算进行大规模物理模拟，如材料科学、流体动力学等领域。
生物信息学
在基因组学、蛋白质组学等领域，通过并行计算处理大规模生物数据。
并行计算在大数据处理中的应用
线程并行技术的优点是能够充分利用多核处理器的计算能力，提高计算效率。同时，由于线程之间共享内存空间和处理器资源，因此能够减少数据传输量和通信开销。
需要注意的是，线程并行技术需要合理地设计线程结构和调度算法，以避免线程之间的竞争和死锁等问题。
PART 04
并行计算的性能评估
加速比
总结词
衡量并行计算性能提升的指标
并行计算可以加速图像处理和视频处理，如图像滤波、视频压缩等。
人工智能
并行计算在人工智能领域的应用包括机器学习、深度学习等。
云计算
并行计算在云计算中用于处理大规模数据和提供高性能服务
。
PART 02
并行计算的基本原理
并行计算模型
并行计算模型定义
并行计算模型是描述并行计算过程的一种抽象表示，它规定了并行任务之间的通信、同步和数据共享的机制。

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。

云计算与并行计算复习

云计算与并行计算复习云计算和并行计算是当今计算机科学领域中热门的话题，它们在信息技术领域的发展和应用中起着重要的作用。

本文将对云计算和并行计算进行复习，重点介绍它们的定义、原理以及应用，并探讨它们的关联与区别。

一、云计算云计算，即基于互联网的计算模式，通过将计算资源和服务进行集中管理和交付，为用户提供按需使用的计算能力。

云计算的优势在于其弹性、可扩展和经济效益。

1.1 云计算的定义与原理云计算的定义是一种通过共享计算资源的方式提供信息技术服务的模式。

它由三个关键要素组成：硬件资源、软件资源和网络。

云计算的核心原理是虚拟化技术，即将物理资源逻辑上划分为多个虚拟资源，使得用户可以根据需求动态申请和释放资源。

虚拟机是云计算的一种重要实现形式，它可以在同一物理机上同时运行多个虚拟机，从而实现资源的高效利用。

1.2 云计算的应用云计算广泛应用于各个领域，如企业服务、教育、医疗和娱乐等。

其中，云存储是云计算的一项重要应用，它提供了可靠的、可扩展的数据存储服务，为用户提供高效的数据管理和共享。

此外，云计算还促进了大数据分析的发展。

大数据分析是一种处理海量数据的方法，通过云计算的强大计算能力和存储能力，可以更快速、准确地进行数据分析，帮助用户做出更好的决策。

二、并行计算并行计算是指同时使用多个计算资源进行计算任务，以提高计算效率和吞吐量。

它可以按照任务的拆分方式分为任务并行和数据并行。

2.1 并行计算的定义与原理并行计算是一种利用多个处理器或计算资源同时进行计算任务的计算模型。

并行计算的核心原理是任务的拆分和合并。

任务并行是指将计算任务分解为多个小任务，各个处理器同时执行不同的计算任务，最后将计算结果进行合并。

数据并行则是将数据划分为多个部分，各个处理器同时处理不同的数据部分，最后将部分结果进行整合。

2.2 并行计算的应用并行计算广泛应用于科学计算、神经网络、图像处理等领域。

例如，在天气预报方面，通过并行计算可以将模拟分成多个小模块进行并行计算，最后合并模块的结果，加快天气模拟的速度。

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