并行计算实验题目(OpenMP)
OpenMP并行实验报告
并行实验报告一、积分计算圆周率1.1 积分计算圆周率的向量优化1.1.1 串行版本的设计任务：理解积分求圆周率的方法，将其用C代码实现。
注意：理论上，dx越小，求得的圆周率越准确；在计算机中由于表示的数据是有精度围的，如果dx太小，积分次数过多，误差积累导致结果不准确。
以下为串行代码：#include<stdio.h>#include<time.h>#define N 10000000double get_pi(int dt){double pi=0.0;double delta =1.0/dt;int i;for(i=0; i<dt; i++){double x=(double)i/dt;pi+=delta/(1.0+x*x);}return pi*4;}int main(){int dx;double pai;double start,finish;dx=N;start=clock();pai=get_pi(dx);finish=clock();printf("%.8lf\n",pai);printf("%.8lfS\n",(double)(finish-start)/CLOCKS_PER_SEC); return 0;}时间运行如下：第一次：time=0.02674000S第二次：time=0.02446500S第三次：time=0.02402800S三次平均为：0.02508S1.1.2 SSE向量优化版本设计任务：此部分需要给出单精度和双精度两个优化版本。
注意：（1）测试均在划分度为10的7次方下完成。
以下是SSE双精度的代码：#include<stdio.h>#include<x86intrin.h>#include<time.h>#define N 10000000double get_pi(int dt){double pi=0.0;double delta =1.0/dt;int i;for(i=0; i<dt; i++){double x=(double)i/dt;pi+=delta/(1.0+x*x);}return pi*4;}double get_pi_sse(size_t dt){double pi=0.0;double delta =1.0/dt;__m128d xmm0,xmm1,xmm2,xmm3,xmm4;xmm0=_mm_set1_pd(1.0);xmm1=_mm_set1_pd(delta);xmm2=_mm_set_pd(delta,0.0);xmm4=_mm_setzero_pd();for(long int i=0; i<=dt-2; i+=2){xmm3= _mm_set1_pd((double)i*delta);xmm3= _mm_add_pd(xmm3,xmm2);xmm3= _mm_mul_pd(xmm3,xmm3);xmm3= _mm_add_pd(xmm0,xmm3);xmm3= _mm_div_pd(xmm1,xmm3);xmm4= _mm_add_pd(xmm4,xmm3);}double tmp[2] __attribute__((aligned(16))); _mm_store_pd(tmp,xmm4);pi+=tmp[0]+tmp[1]/*+tmp[2]+tmp[3]*/;return pi*4.0;}int main(){int dx;double pai;double start,finish;dx=N;start=clock();pai=get_pi_sse(dx);finish=clock();printf("%.8lf\n",pai);printf("%.8lfS\n",(double)((finish-start)/CLOCKS_PER_SEC)); return 0;}时间运行如下：第一次：time=0.00837500S第二次：time=0.00741100S第三次：time=0.00772000S三次平均为：0.00783S以下是SSE单精度的代码：#include<stdio.h>#include<x86intrin.h>#include<time.h>#define N 10000000float get_pi_sse(size_t dt){float pi=0.0;float delta =1.0/dt;__m128 xmm0,xmm1,xmm2,xmm3,xmm4;xmm0=_mm_set1_ps(1.0);xmm1=_mm_set1_ps(delta);xmm2=_mm_set_ps(delta*3,delta*2,delta,0.0);xmm4=_mm_setzero_ps();for(long int i=0; i<=dt-4; i+=4){xmm3= _mm_set1_ps((float)i*delta);xmm3= _mm_add_ps(xmm3,xmm2);xmm3= _mm_mul_ps(xmm3,xmm3);xmm3= _mm_add_ps(xmm0,xmm3);xmm3= _mm_div_ps(xmm1,xmm3);xmm4= _mm_add_ps(xmm4,xmm3);}float tmp[4] __attribute__((aligned(16)));_mm_store_ps(tmp,xmm4);pi+=tmp[0]+tmp[1]+tmp[2]+tmp[3];return pi*4.0;}int main(){int dx;float pai;double start,finish;dx=N;start=clock();pai=get_pi_sse(dx);finish=clock();printf("%.8f\n",pai);printf("%.8lfS\n",(double)((finish-start)/CLOCKS_PER_SEC)); return 0;}时间运行如下：第一次：time=0.00406100S第二次：time=0.00426400S第三次：time=0.00437600S三次平均为：0.00423S1.1.3 AVX向量优化版本设计任务：此部分需要给出单精度和双精度两个优化版本注意：（1）测试均在划分度为10的7次方下完成。
并行程序设计实验报告-OpenMP 基础实验
实验1：OpenMP 基础实验1、实验目的1）了解OpenMP的运行环境2）掌握OpenMP编程的基本要素、编译方法，可运用相关知识独立完成一个基本的OpenMP程序的编写与调试过程。
2、实验要求1）掌握OpenMP运行环境在ubuntu环境中打开一个终端界面。
尝试在图形操作界面左侧寻找终端的图标进行点击，或直接使用快捷键Ctrl+Alt+T打开终端界面进行Shell环境。
2）运行一个简单OpenMP程序程序代码见程序1-1、1-23）OpenMP兼容性检查通过检查预处理宏_OPENMP 是否定义来进行条件编译。
如果定义了_OPENMP，则包含omp.h 并调用OpenMP 库函数。
程序代码见程序1-34）常用线程操作库函数语句在OpenMP编程过程中，一旦涉及线程操作，有较大的概率使用三个常用的库函数，分别为：(1) int omp_get_num_threads(void) 获取当前线程组（team）的线程数量，如果不在并行区调用，则返回1。
(2) int omp_get_thread_num(void) 返回当前线程号。
(3) int omp_get_num_procs(void) 返回可用的处理核个数。
注意区别这三个库函数的外形及意义，特别是前两个库函数，初始使用时很容易混淆。
程序代码见程序1-45）parallel语句的练习parallel 用来构造一个并行区域，在这个区域中的代码会被多个线程（线程组）执行，在区域结束处有默认的同步（隐式路障）。
我们可以在parallel 构造区域内使用分支语句，通过omp_get_thread_num 获得的当前线程编号来指定不同线程执行区域内的不同代码。
程序代码见程序1-5、1-66）critical和reducation语句的练习为了保证在多线程执行的程序中，出现资源竞争的时候能得到正确结果，OpenMP 提供了3种不同类型的多线程同步机制：排它锁、原子操作和临界区。
多核多线程技术OpenMP_实验报告2
实验二：OpenMP多线程编程模块一：基础练习3 编译执行，执行结果：简答与思考：1 写出关键的并行代码（1）四个线程各自执行6次迭代。
#include"stdafx.h"#include<omp.h>int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){printf("Hello World \n");#pragma omp parallel{for(int i=0; i<6; i++){printf("Iter:%d Thread%d\n ",i,omp_get_thread_num());}}printf("GoodBye World\n");return 0;}（2）四个线程协同完成6次迭代。
#include"stdafx.h"#include<omp.h>int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){printf("Hello World \n");#pragma omp parallel{#pragma omp forfor(int i=0; i<6; i++){printf("Iter:%d Thread%d\n ",i,omp_get_thread_num());}}printf("GoodBye World\n");return 0;}2 附加练习：（1）编译执行下面的代码，写出两种可能的执行结果。
int i=0,j = 0;#pragma omp parallel forfor ( i= 2; i < 7; i++ )for ( j= 3; j< 5; j++ )printf(“i = %d, j = %d\n”, i, j);可能的结果:1种2种i=2，j=3 i=2，j=3i=2，j=4 i=2，j=4i=3，j=3 i=3，j=3i=3，j=4 i=3，j=4i=6，j=3 i=5，j=3i=6，j=4 i=5，j=4i=4，j=3 i=5，j=3i=4，j=4 i=5，j=4i=5，j=3 i=6，j=3i=5，j=4 i=6，j=4（2）编译执行下面的代码，写出两种可能的执行结果。
openmp并行编程实例
openmp并行编程实例OpenMP并行编程实例引言:随着计算机硬件的发展，单个处理器的性能已经达到了瓶颈。
为了充分利用多核处理器的潜力，开发并行程序已经成为一种必要的技能。
OpenMP是一种简单易用的并行编程模型，它可以帮助开发人员轻松地将串行程序转化为并行程序。
本文将以几个实例来介绍OpenMP并行编程的基本概念和用法。
1. 实例1: 并行化for循环在很多科学和工程应用中，for循环是最常见的计算密集型任务。
通过使用OpenMP，我们可以很容易地将这些for循环并行化。
例如，下面的代码片段展示了如何使用OpenMP并行化一个简单的for循环：```cpp#include <omp.h>#include <stdio.h>int main() {int n = 100;int sum = 0;#pragma omp parallel for reduction(+:sum)for (int i = 0; i < n; i++) {}printf("Sum: %d\n", sum);return 0;}```在上面的代码中，我们使用了`#pragma omp parallel for`指令来告诉编译器将for循环并行化。
通过`reduction(+:sum)`，我们可以确保所有线程都可以正确地更新sum变量的值。
运行该程序，我们可以得到正确的和值。
2. 实例2: 并行化嵌套循环除了单个for循环，OpenMP还支持嵌套循环的并行化。
下面的代码展示了如何使用OpenMP并行化一个简单的嵌套循环：```cpp#include <omp.h>#include <stdio.h>int main() {int n = 100;int m = 100;#pragma omp parallel for collapse(2) reduction(+:sum)for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < m; j++) {sum += i + j;}}printf("Sum: %d\n", sum);return 0;}```在上面的代码中，我们使用了`#pragma omp parallel for collapse(2)`指令来告诉编译器将嵌套循环并行化。
华科并行实验报告
一、实验模块计算机科学与技术二、实验标题并行计算实验三、实验目的1. 了解并行计算的基本概念和原理；2. 掌握并行编程的基本方法；3. 通过实验加深对并行计算的理解。
四、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 并行计算平台：OpenMP五、实验步骤1. 准备实验环境首先，在计算机上安装OpenMP库，并配置环境变量。
2. 编写并行计算程序编写一个简单的并行计算程序，实现以下功能：（1）计算斐波那契数列的第n项；（2）计算素数的个数；（3）计算矩阵乘法。
以下为斐波那契数列的并行计算程序示例：```cpp#include <omp.h>#include <iostream>using namespace std;int main() {int n = 30;int fib[31] = {0};fib[0] = 0;fib[1] = 1;#pragma omp parallel forfor (int i = 2; i <= n; i++) {fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2];}cout << "斐波那契数列的第" << n << "项为：" << fib[n] << endl; return 0;}```3. 编译程序使用g++编译器编译程序，并添加OpenMP库支持。
```bashg++ -fopenmp -o fib fib.cpp```4. 运行程序在命令行中运行编译后的程序，观察结果。
5. 分析结果通过对比串行计算和并行计算的结果，分析并行计算的优势。
六、实验过程1. 准备实验环境，安装OpenMP库并配置环境变量；2. 编写并行计算程序，实现斐波那契数列的并行计算；3. 编译程序，并添加OpenMP库支持；4. 运行程序，观察结果；5. 分析结果，对比串行计算和并行计算的性能。
并行程序设计实验报告-OpenMP 进阶实验
实验2：OpenMP 进阶实验1、实验目的掌握生产者-消费者模型，具备运用OpenMP相关知识进行综合分析，可实现实际工程背景下生产者-消费者模型的线程级负责均衡规划和调优。
2、实验要求1）single与master语句制导语句single 和master 都是指定相关的并行区域只由一个线程执行，区别在于使用master 则由主线程（0 号线程）执行，使用single 则由运行时的具体情况决定。
两者还有一个区别是single 在结束处隐含栅栏同步，而master 没有。
在没有特殊需求时，建议使用single 语句。
程序代码见程序2-12）barrier语句在多线程编程中必须考虑到不同的线程对同一个变量进行读写访问引起的数据竞争问题。
如果线程间没有互斥机制，则不同线程对同一变量的访问顺序是不确定的，有可能导致错误的执行结果。
OpenMP中有两种不同类型的线程同步机制，一种是互斥机制，一种是事件同步机制。
其中事件同步机制的设计思路是控制线程的执行顺序，可以通过设置barrier同步路障实现。
3）atomic、critical与锁通过critical 临界区实现的线程同步机制也可以通过原子（atomic）和锁实现。
后两者功能更具特点，并且使用更为灵活。
程序代码见程序2-2、2-3、2-44）schedule语句在使用parallel 语句进行累加计算时是通过编写代码来划分任务，再将划分后的任务分配给不同的线程去执行。
后来使用paralle for 语句实现是基于OpenMP 的自动划分，如果有n 次循环迭代k 个线程，大致会为每一个线程分配[n/k]各迭代。
由于n/k 不一定是整数，所以存在轻微的负载均衡问题。
我们可以通过子句schedule 来对影响负载的调度划分方式进行设置。
5）循环依赖性检查以对π 的数值估计的方法为例子来探讨OpenMP 中的循环依赖问题。
圆周率π（Pi）是数学中最重要和最奇妙的数字之一，对它的计算方法也是多种多样，其中适合采用计算机编程来计算并且精确度较高的方法是通过使用无穷级数来计算π 值。
OpenMP+MPI混合并行编程
H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y并行处理与体系结构实验报告实验题目： OpenMP+MPI混合并行编程院系：计算机科学与技术姓名：学号：实验日期： 2011-12-25哈尔滨工业大学实验四：OpenMP+MPI混合并行编程一、实验目的1、复习前几次实验的并行机制，即OpenMP与MPI编程模式。
2、掌握OpenMP与MPI混合并行编程模式。
二、实验内容1、使用OpenMP+MPI混合编程并与OpenMP、MPI单独编程的比较。
在OpenMp并行编程中，主要针对细粒度的循环级并行，主要是在循环中将每次循环分配给各个线程执行，主要应用在一台独立的计算机上；在MPI并行编程中，采用粗粒度级别的并行，主要针对分布式计算机进行的，他将任务分配给集群中的所有电脑，来达到并行计算；OpenMp+MPI混合编程，多台机器间采用MPI分布式内存并行且每台机器上只分配一个MPI进程，而各台机器又利用OpenMP进行多线程共享内存并行。
2、分析影响程序性能的主要因素。
在采用OpenMP实现的并行程序中，由于程序受到计算机性能的影响，不能大幅度的提高程序运行速度，采用了集群的MPI并行技术，程序被放到多台电脑上运行，多台计算机协同运行并行程序，但是，在集群中的每台计算机执行程序的过程又是一个执行串行程序的过程，因此提出的OpenMP+MPI技术，在集群内采用MPI技术，减少消息传递的次数以提高速度，在集群的每个成员上又采用OpenMP技术，节省内存的开销，这样综合了两种并行的优势，来提升并行程序的执行效率。
三、实验原理OpenMP编程：使用Fork-Join的并行执行模式。
开始时由一个主线程执行程序，该线程一直串行的执行，直到遇到第一个并行化制导语句后才开始并行执行。
含义如下:①Fork：主线程创建一队线程并行执行并行域中的代码；②Join：当各线程执行完毕后被同步或中断，最后又只有主线程在执行。
OpenMP并行计算
生成阶段实例
• 输入数据 • K.w:( 42 5 76 24 67 8 42 54) • K.p: (43 5 2 65 73 49 36 96)
• 将K平均分成2部分： • K1.w:（42 5 76 24） K1.p: （43 5 2 65） • K2.w: （67 8 42 54） K2.p: （73 49 36 96）
– PRAM共享存储计算机模型是一种理论模型 – 它对于设计和实现并行算法仍然具有重要的理 论意义
背包问题的并行算法两种基本思路
基于动态规划思想
基于分治思想
成熟
子集和问题
0-1背包问题
成熟
未获关注
基于动态规划思想0-1背包问题的并 行算法性能分析
以上基于动态规划并行算法：在复杂度分析时不仅需要考虑背包物品的规 模，而且还要考虑到背包的容量
搜索算法
• 经过剪块算法，可以保证内存中最多只剩下2l-1个 块对，将块对平均分配到l个处理器内，可以保证 每个处理机最多只包含2个块对。
• 因此在搜索阶段每个处理机对本处理机上的块对 执行单方向的顺序搜索，即串行的二表算法，可 以最终求出问题的解。如设处理器Pi中分配的块 对为（As,Bt），则搜索阶段算法如下图表示：
最优归并流程
最优归并算法复杂度分析：
• 调用log l 次切分算法，其中切分算法时间为 log(m+n) • l个处理机并行归并的时间为(m+n)/l
• 综上：总运行时间为log l * log(m+n)+(m+n)/l， 且并归算法是无存储访问冲突的。
• 值得注意：由于需要递归调用log l次切分算法， 故最优归并算法所需的处理机个数l应该是2的幂 • 该最优归并算法将在并行二表和三表并行算法的 生成阶段起到重要的作用。
并行计算-实验二-矩阵乘法的OpenMP实现及性能分析
深圳大学实验报告课程名称：并行计算实验名称：矩阵乘法的OpenMP实现与性能分析姓名：学号：班级：实验日期：2011年10月21日、11月4日一. 实验目的1) 用OpenMP实现最基本的数值算法“矩阵乘法”2) 掌握for 编译制导语句 3) 对并行程序进行简单的性能二. 实验环境1) 硬件环境：32核CPU 、32G 存计算机；2) 软件环境：Linux 、Win2003、GCC 、MPICH 、VS2008；4) Windows 登录方式：通过远程桌面连接192.168.150.197，用户名和初始密码都是自己的学号。
三. 实验容1. 用OpenMP 编写两个n 阶的方阵a 和b 的相乘程序，结果存放在方阵c 中，其中乘法用for 编译制导语句实现并行化操作，并调节for 编译制导中schedule 的参数，使得执行时间最短，写出代码。
方阵a 和b 的初始值如下：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-++++=12,...,2,1,..2,...,5,4,31,...,4,3,2,...,3,2,1n n n n n n n a ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1,...,1,1,1..1,...,1,1,11,...,1,1,11,...,1,1,1b输入：方阵的阶n 、并行域的线程数 输出：c 中所有元素之和、程序的执行时间 提示：a,b,c 的元素定义为int 型，c 中所有元素之各定义为long long 型。
Windows 计时:用<time.h>中的clock_t clock( void )函数得到当前程序执行的时间 Linux 计时:#include <sys/time.h> timeval start,end; gettimeofday(&start,NULL); gettimeofday(&end,NULL);cout<<"executiontime:"<<(__sec)+(double)(__usec)/10000 00<<"seconds" <<endl;答：在windows下使用Microsofe Visual Studio编程，源代码如下：#include<omp.h>#include<stdio.h>#include<time.h>#define NN 2000int a[NN][NN], b[NN][NN];longlong c[NN][NN];void solve(int n, int num_thread){int i, j, t, k, time;clock_t startTime, endTime;longlong sum;omp_set_num_threads(num_thread);for(i=0;i<n;i++)//对矩阵a和矩阵b进行初始化{t=i+1;for(j=0;j<n;j++){a[i][j]=t++;b[i][j]=1;}}startTime=clock();sum=0;#pragma omp parallel shared(a,b,c) private(i,j,k){#pragma omp for schedule(dynamic)for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<n;j++){c[i][j]=0;for(k=0;k<n;k++){c[i][j]+=a[i][k]*b[k][j];}}}}for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++) sum+=c[i][j];endTime=clock();time=endTime-startTime;printf("sum=%lld time=%dms\n",sum,time);}int main(){int n, num_thread;while(scanf("%d%d",&n,&num_thread)!=EOF){solve(n,num_thread);}return 0;}2.分析矩阵相乘程序的执行时间、加速比和效率：方阵阶固定为1000，节点数分别取1、2、4、8、16和32时，为减少误差，每项实验进行5次，取平均值作为实验结果。
并行计算实验报告
分析 :这样的加速比 , 是符合预测 , 很好的 . 附 ：（实验 源码 ） 1 pi.cpp #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cctype> #include <cmath> #include <ctime> #include <cassert>
#include <climits> #include <iostream> #include <iomanip> #include <string> #include <vector> #include <set> #include <map> #include <queue> #include <deque> #include <bitset> #include <algorithm> #include <omp.h> #define MST(a, b) memset(a, b, sizeof(a)) #define REP(i, a) for (int i = 0; i < int(a); i++) #define REPP(i, a, b) for (int i = int(a); i <= int(b); i++) #define NUM_THREADS 4 using namespace std; const int N = 1e6; double sum[N]; int main() { ios :: sync_with_stdio(0); clock_t st, ed; double pi = 0, x; //串行 st = clock(); double step = 1.0 / N; REP(i, N) { x = (i + 0.5) * step; pi += 4.0 / (1.0 + x * x); } pi /= N; ed = clock(); cout << fixed << setprecision(10) << "Pi: " << pi << endl; cout << fixed << setprecision(10) << "串行用时: " << 1.0 * (ed - st) / CLOCKS_PER_SEC << endl; //并行域并行化 pi = 0; omp_set_num_threads(NUM_THREADS); st = clock(); int i; #pragma omp parallel private(i) { double x; int id; id = omp_get_thread_num();
并行实验报告
实验名称：并行处理技术在图像识别中的应用实验目的：1. 了解并行处理技术的基本原理和应用场景。
2. 掌握并行计算环境搭建和编程技巧。
3. 分析并行处理技术在图像识别任务中的性能提升。
实验时间：2023年10月15日-2023年10月25日实验设备：1. 主机：****************************，16GB RAM2. 显卡：NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti3. 操作系统：Windows 10 Professional4. 并行计算软件：OpenMP，MPI实验内容：本实验主要分为三个部分：1. 并行计算环境搭建2. 图像识别任务并行化3. 性能分析和比较一、并行计算环境搭建1. 安装OpenMP和MPI库：首先在主机上安装OpenMP和MPI库，以便在编程过程中调用并行计算功能。
2. 编写并行程序框架：使用C++编写一个并行程序框架，包括并行计算函数和主函数。
3. 编译程序：使用g++编译器编译程序，并添加OpenMP和MPI库的相关编译选项。
二、图像识别任务并行化1. 数据预处理：将原始图像数据转换为适合并行处理的格式，例如将图像分割成多个子图像。
2. 图像识别算法：选择一个图像识别算法，如SVM（支持向量机）或CNN（卷积神经网络），并将其并行化。
3. 并行计算实现：使用OpenMP或MPI库将图像识别算法的各个步骤并行化，例如将图像分割、特征提取、分类等步骤分配给不同的线程或进程。
三、性能分析和比较1. 实验数据：使用一组标准图像数据集进行实验，例如MNIST手写数字识别数据集。
2. 性能指标：比较串行和并行处理在图像识别任务中的运行时间、准确率等性能指标。
3. 结果分析：分析并行处理在图像识别任务中的性能提升，并探讨影响性能的因素。
实验结果：1. 并行处理在图像识别任务中显著提升了运行时间，尤其是在大规模数据集上。
2. 并行处理对准确率的影响较小，甚至略有提升。
多线程并行计算面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 什么是多线程？多线程是指在同一程序中，允许多个线程并发执行。
线程是程序执行的基本单元，拥有独立的栈和程序计数器，但共享程序的全局资源。
2. 什么是线程安全？线程安全是指程序在多线程环境下，能够正确处理多个线程对共享资源访问时的同步问题。
3. 什么是锁？锁是一种同步机制，用于保证同一时刻只有一个线程可以访问共享资源。
4. 什么是死锁？死锁是指两个或多个线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的状态，导致系统无法继续执行。
5. 什么是线程池？线程池是一组预先创建好的线程，用于执行任务。
线程池可以提高应用程序的性能，减少创建和销毁线程的开销。
6. 什么是并发和并行？并发是指多个任务交替执行，而并行是指多个任务同时执行。
二、多线程面试题及解析1. 以下哪个选项是线程？A. 进程B. 线程C. 进程组D. 线程组答案：B解析：线程是程序执行的基本单元，拥有独立的栈和程序计数器，但共享程序的全局资源。
2. 以下哪个选项不是线程安全的问题？A. 数据竞争B. 死锁C. 活锁D. 顺序一致性答案：D解析：顺序一致性是指程序执行过程中，线程的执行顺序保持一致。
3. 以下哪个选项是Java中实现线程同步的方法？A. synchronizedB. lockC. wait()D. notify()答案：A解析：Java中，synchronized关键字可以用于实现线程同步。
4. 以下哪个选项不是线程池的作用？A. 减少创建和销毁线程的开销B. 提高应用程序的性能C. 管理线程的生命周期D. 实现线程的异步执行答案：D解析：线程池可以实现线程的并发执行，但不能实现线程的异步执行。
5. 以下哪个选项是C中实现线程同步的方法？A. lockB. MonitorC. SemaphoreD. Mutex答案：A解析：C中，lock关键字可以用于实现线程同步。
6. 以下哪个选项是线程池中的一种？A. ThreadPoolB. TaskC. ParallelD. Async答案：A解析：ThreadPool是.NET中提供的一种线程池实现。
QR分解 实验报告
并行计算课程考核实验报告考核题目：QR分解算法的并行实现并行实现方式：OpenMP1. 问题概述QR分解法是目前求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，一般矩阵先经过正交相似变化成为householder矩阵，然后再应用QR方法求特征值和特征向量。
它是将矩阵分解成一个正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R，所以称为QR分解法。
2. 串行代码描述串行主要代码如下：#include <stdio.h>#include <math.h>#include <stdlib.h>#include <time.h>#define n 100 //maxNvoid Matrix_print(double A[n][n]){for (int i=0;i<n;i++){for (int j=0;j<n;j++)printf("%8.4lf\t",A[i][j]);printf("\n");}}double Matrix_norm(double a[n]){double d=0;for (int i=0;i<n;i++)d+=a[i]*a[i];return sqrt(d);}void Matrix_multiply(double A[n][n],double B[n][n],double C[n][n]){for (int i=0;i<n;i++)for (int j=0;j<n;j++){C[i][j]=0;for (int t=0;t<n;t++)C[i][j]+=A[i][t]*B[t][j];}void Matrix_copy(double A[n][n],double B[n][n]){for(int i=0;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++)A[i][j]=B[i][j];}void householder_trans(double A[n][n],int k,double Q[n][n]) {double a[n];for(int i=0;i<n-k;i++)a[i]=0;for(int i=n-k;i<n;i++)a[i]=A[i][n-k];a[n-k]-=Matrix_norm(a);double d=Matrix_norm(a);for(int i=0;i<n;i++)a[i]=a[i]/d;double H[n][n];for(int i=0;i<n;i++){for(int j=0;j<n;j++)H[i][j]=-2*a[i]*a[j];H[i][i]++;} //μ?H=I-2vvTdouble temp[n][n];Matrix_multiply(H,A,temp);Matrix_copy(A,temp);Matrix_multiply(Q,H,temp);Matrix_copy(Q,temp);}void Matrix_input(double A[n][n]){srand( (unsigned)time( NULL ) );for(int i=0 ;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++){/*printf("a[%d][%d]=",i,j);scanf("%lf",&A[i][j]);*/A[i][j] = rand();}}void main()double Q[n][n];double A[n][n];Matrix_input(A);printf("A: \n");Matrix_print(A);for (int i=0;i<n;i++){for (int j=0;j<n;j++)Q[i][j]=0;Q[i][i]=1;}clock_t start = clock();for (int i=n;i>=2;i--)householder_trans(A,i,Q);clock_t end = clock();printf("\n\nR: \n");Matrix_print(A);printf("Q: \n");Matrix_print(Q);printf("串行时间time=%.0f ms",double(end - start));system("pause");}3. 并行化设计思路a.将有for循环且没有数据关系、计算量大的计算进行并行优化；b.将毫不相关且可独立运行的代码块进行并行优化;c.程序主要优化是对householder变换里的乘法和矩阵赋值进行优化。
基于openmp的并行矩阵乘法
基于OpenMP的并行矩阵乘法1. 概述并行计算是当代计算机科学领域中的一个重要研究方向，随着多核和并行处理器的广泛应用，利用并行计算技术提高计算效率成为了迫切的需求。
矩阵乘法作为线性代数中的重要运算，在科学计算、图形学和机器学习等领域有着广泛的应用。
基于OpenMP的并行矩阵乘法算法能够充分利用多核处理器的并行计算能力，提高计算效率。
2. OpenMP并行编程简介OpenMP是一种基于共享内存的并行编程技术，可以在C/C++、Fortran等编程语言中使用。
它通过在源代码中嵌入一些指令来实现并行化，使得程序员可以很方便地对现有代码进行并行化改造。
OpenMP提供了一系列的指令和库函数，使得并行程序的编写变得更加容易。
3. 矩阵乘法的串行算法矩阵乘法的串行算法是最常见的，其时间复杂度为O(n^3)。
对于两个矩阵A和B相乘，其乘积矩阵C的元素C[i][j]计算方式为：C[i][j] = ΣA[i][k]*B[k][j]，其中k取值范围为1到矩阵的行数或列数。
串行算法的实现比较简单，但在大规模矩阵计算时效率较低。
4. 基于OpenMP的并行矩阵乘法算法基于OpenMP的并行矩阵乘法算法可以利用多核处理器的并行计算能力，提高计算效率。
下面我们将介绍一种基于OpenMP的并行矩阵乘法算法的实现方法。
5. 并行矩阵乘法的实现在使用OpenMP进行并行化时，可以针对矩阵乘法中的循环结构进行并行化处理。
以矩阵乘法C=AB为例，其中A为m×n矩阵，B为n×p矩阵，C为m×p矩阵。
我们可以将矩阵乘法按照不同的方法进行并行化，并结合OpenMP的指令进行并行计算。
一种常见的方法是使用循环并行化，将内层的乘法运算循环并行化，即将矩阵C的计算过程并行化。
另一种方法是使用数据并行化，将矩阵A、B、C的元素分配给不同的线程进行计算，然后将结果合并得到最终结果。
6. 并行矩阵乘法算法的优化在实际应用中，我们可以针对具体的矩阵大小和计算资源进行优化。
mpi openmp 案例
mpi openmp 案例MPI和OpenMP是并行计算中常用的编程模型，它们可以在多核和分布式系统中实现并行计算，提高计算效率。
本文将介绍一些MPI和OpenMP的案例，以展示它们在实际应用中的优势和用法。
引言概述：MPI和OpenMP是并行计算中常用的编程模型，它们分别适用于分布式和共享内存系统。
MPI（Message Passing Interface）是一种消息传递的并行编程模型，适用于分布式系统中的并行计算；而OpenMP是一种共享内存的并行编程模型，适用于多核系统中的并行计算。
下面将分别介绍它们在实际应用中的案例。
正文内容：1. MPI案例1.1 分布式矩阵乘法- 使用MPI实现矩阵乘法可以将计算任务分配给不同的进程，每个进程负责计算一部分矩阵乘法的结果。
- 使用MPI的消息传递机制，进程之间可以相互通信，将计算结果进行汇总，得到最终的矩阵乘法结果。
- 这种分布式矩阵乘法可以充分利用分布式系统的计算资源，提高计算效率。
1.2 并行排序算法- 使用MPI可以将排序任务分配给不同的进程，每个进程负责排序一部分数据。
- 进程之间可以通过消息传递机制交换数据，实现分布式的排序算法。
- 这种并行排序算法可以大大减少排序的时间复杂度，提高排序的效率。
2. OpenMP案例2.1 并行矩阵运算- 使用OpenMP可以将矩阵运算任务分配给不同的线程，每个线程负责计算一部分矩阵运算的结果。
- 多个线程可以共享内存，可以直接访问共享的数据，减少了数据的拷贝和通信开销。
- 这种并行矩阵运算可以充分利用多核系统的计算资源，提高计算效率。
2.2 并行图像处理- 使用OpenMP可以将图像处理任务分配给不同的线程，每个线程负责处理一部分图像数据。
- 多个线程可以并行地对图像进行处理，提高了图像处理的速度。
- 这种并行图像处理可以广泛应用于图像处理领域，如图像滤波、图像分割等。
总结：MPI和OpenMP是并行计算中常用的编程模型，它们分别适用于分布式和共享内存系统。
open MP计算PI&MPI快速排序
–用MPI_Comm_rank获得进程的一个叫rank的值，该rank值为0到p-1间的整数,相当于进程的ID
intMPI_Comm_rank(MPI_Commcomm,int*rank);
3、最基本的MPI
MPI调用借口的总数虽然庞大，但根据实际编写MPI的经验，常用的MPI调用的个数确实有限。下面是6个最基本的MPI函数。
1.MPI_Init(…);
2.MPI_Comm_size(…);
3.MPI_Comm_rank(…);
4.MPI_Send(…);
5.MPI_Recv(…);
6.MPI_Finalize();
（四）、MPI消息
•MPI消息包括信封和数据两个部分，信封指出了发送或接收消息的对象及相关信息，而数据是本消息将要传递的内容
•Communicator:缺省MPI_COMM_WORLD
•Group:有限/N，有序/Rank [0,1,2,…N-1]
•Contex:Super_tag,用于标识该通讯空间.
（五）、阻塞与非阻塞
•用户发送缓冲区的重用:
–非阻塞的发送：仅当调用了有关结束该发送的语句后才能重用发送缓冲区，否则将导致错误；对于接收方，与此相同，仅当确认该接收请求已完成后才能使用。所以对于非阻塞操作，要先调用等待MPI_Wait()或测试MPI_Test()函数来结束或判断该请求，然后再向缓冲区中写入新内容或读取新内容。
PI的计算方法：
利用： 来计算PI的值。
三、实验过程和结果
程序代码：
// PI.cpp :定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
基于openMP的并行计算实验
并行计算实验报告课程：并行计算姓名：郑波学号44班级：计算机科学与技术13-2班日期：2015年12月7日实验一：OpenMP基本使用一、实验目的1、熟悉OpenMP编程。
2、比较串行算法与并行算法在执行时间上的差别；3、考察线程数目使用不同对并行算法执行时间的影响；4、考察运算规模N对串、并行算法执行时间上的影响。
二、实验内容1、使用OpenMP进行两个矩阵A和B的加法，并分析串行、并行时间的差别以及问题规模对程序运行时间的影响三、实验步骤1、整个程序的设计流程①全局变量设置三个宏定义过的size×size的二维数组啊a,b,c。
②初始化a数组为全1，b数组为全2③通过omp_set_num_threads()库函数设置线程数④调用openMP库函数omp_get_wtime()获取当前时间start#pragma omp parallel for开始做并行区部分…结束后再次调用omp_get_wtime()获取时间end，end-start即为并行消耗时间⑤再次调用时间函数更新strat串行做一边矩阵相加更新end,end-start即为串行耗时代码如下：#include<iostream>#include<omp.h>#define size 10000using namespace std;int a[size][size],b[size][size],c[size][size];int main(){for(int i=0;i!=size;++i) //initial the matrixfor(int j=0;j!=size;++j){a[i][j]=1;b[i][j]=2;}double start=omp_get_wtime();omp_set_num_threads(4);#pragma omp parallel forfor(int i=0;i<size;++i)for(int j=0;j<size;++j)c[i][j]=a[i][j]+b[i][j];double end=omp_get_wtime();cout<<"并行运行时间："<<end-start<<endl;start=omp_get_wtime();for(int i=0;i<size;++i)for(int j=0;j<size;++j)c[i][j]=a[i][j]+b[i][j];end=omp_get_wtime();cout<<"串行运行时间："<<end-start<<endl;system("pause");}2、问题规模对串、并行程序时间的影响(A、B矩阵的大小为N*M)(1)通过不断增加问题规模，观察串行和并行程序的执行时间，得到如下表格的时间消耗数据：(2)一定程度的时候，并行运行的速度较串行有了提升。
OpenMP计算实例
n=0 if (myid == 0) { printf("Please give N="); scanf(&n); startwtime = MPI_Wtime(); } MPI_Bcast(&n, 1, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); /*将n值广播出去*/
使用并行归并
#include <omp.h> static long num_steps = 100000; double step; #define NUM_THREADS 2 void main () { int i; double x, pi, sum = 0.0; step = 1.0/(double) num_steps; omp_set_num_threads(NUM_THREADS) #pragma omp parallel for reduction(+:sum) private(x) for (i=0;i<num_steps; i++){ x = (i+0.5)*step; sum = sum + 4.0/(1.0+x*x); } pi = step * sum; }
MPI_SUM, 0,MPI_COMM_WORLD); /*将部分和累加得到所有矩形的面积该面积和即为 近似值*/ if (myid == 0) /*执行累加的0号进程将近似值打印出来*/ {
printf("pi is approximately %.16f, Error is %.16f\n", pi, fabs(pi - PI25DT)); endwtime = MPI_Wtime(); printf("wall clock time = %f\n", endwtime
QR分解 实验报告
并行计算课程考核实验报告考核题目：QR分解算法的并行实现并行实现方式：OpenMP1. 问题概述QR分解法是目前求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，一般矩阵先经过正交相似变化成为householder矩阵，然后再应用QR方法求特征值和特征向量。
它是将矩阵分解成一个正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R，所以称为QR分解法。
2. 串行代码描述串行主要代码如下：#include <stdio.h>#include <math.h>#include <stdlib.h>#include <time.h>#define n 100 //maxNvoid Matrix_print(double A[n][n]){for (int i=0;i<n;i++){for (int j=0;j<n;j++)printf("%8.4lf\t",A[i][j]);printf("\n");}}double Matrix_norm(double a[n]){double d=0;for (int i=0;i<n;i++)d+=a[i]*a[i];return sqrt(d);}void Matrix_multiply(double A[n][n],double B[n][n],double C[n][n]){for (int i=0;i<n;i++)for (int j=0;j<n;j++){C[i][j]=0;for (int t=0;t<n;t++)C[i][j]+=A[i][t]*B[t][j];}void Matrix_copy(double A[n][n],double B[n][n]){for(int i=0;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++)A[i][j]=B[i][j];}void householder_trans(double A[n][n],int k,double Q[n][n]) {double a[n];for(int i=0;i<n-k;i++)a[i]=0;for(int i=n-k;i<n;i++)a[i]=A[i][n-k];a[n-k]-=Matrix_norm(a);double d=Matrix_norm(a);for(int i=0;i<n;i++)a[i]=a[i]/d;double H[n][n];for(int i=0;i<n;i++){for(int j=0;j<n;j++)H[i][j]=-2*a[i]*a[j];H[i][i]++;} //μ?H=I-2vvTdouble temp[n][n];Matrix_multiply(H,A,temp);Matrix_copy(A,temp);Matrix_multiply(Q,H,temp);Matrix_copy(Q,temp);}void Matrix_input(double A[n][n]){srand( (unsigned)time( NULL ) );for(int i=0 ;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++){/*printf("a[%d][%d]=",i,j);scanf("%lf",&A[i][j]);*/A[i][j] = rand();}}void main()double Q[n][n];double A[n][n];Matrix_input(A);printf("A: \n");Matrix_print(A);for (int i=0;i<n;i++){for (int j=0;j<n;j++)Q[i][j]=0;Q[i][i]=1;}clock_t start = clock();for (int i=n;i>=2;i--)householder_trans(A,i,Q);clock_t end = clock();printf("\n\nR: \n");Matrix_print(A);printf("Q: \n");Matrix_print(Q);printf("串行时间time=%.0f ms",double(end - start));system("pause");}3. 并行化设计思路a.将有for循环且没有数据关系、计算量大的计算进行并行优化；b.将毫不相关且可独立运行的代码块进行并行优化;c.程序主要优化是对householder变换里的乘法和矩阵赋值进行优化。
串行求水仙花数并行化OpenMP
串行求水仙花数并行化并行思想：求n位的水仙花数，串行程序是在数值所在的范围内循环遍历每一个数并验证是否是水仙花数。
将串行程序并行化，可以将范围内的所有数根据并行启用的线程个数将其平均分配，每个线程负责一部分的数据，每个线程之间没有通信，并行计算，即可得到结果。
通过运行程序并输入值测试，得到的结果如错误！未找到引用源。
所示，根据表中内容，可以发现，对于同一组数值，随着开启的线程数的增加，加速比增大，效率变小。
对于一组比较少的数据，开启多个线程，反而结果并不理想，例如求3位水仙花数，开启9个线程。
对于不同组数值，使用相同的线程数，随着数值规模的增大，加速比和效率增大。
程序的运行结果如图1所示:图1程序运行结果图源代码：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<omp.h>void main(){int getSum(int len,int num);void getResult(int start,int end,int len);clock_tsStart; //串行起始时间clock_tsFinish; //串行结束时间clock_tpStart; //并行起始时间clock_tpFinish; //并行结束时间double sDuration; //串行花费时间double pDuration; //并行花费时间int i1,num;int start=1; //所遍历数的起始值int end=1; //所遍历数的结束值int sumResult1=0; //串行每个数的各位数之和int n; //求多少位的水仙花数int thread_count; //并行的线程个数int procs_count; //处理器个数double speedPer; //加速比double efficent; //效率printf("求任意位数的水仙花数，请输入一个整数：");scanf("%d",&n);for(i1=0;i1<n;i1++){end*=10;if(i1<n-1){start*=10;}}printf("\n串行，%d位的水仙花数是：",n);sStart=clock();for(num=start;num<end;num++){sumResult1=getSum(n,num);if(sumResult1==num){printf("%d ",num);}}sFinish=clock();sDuration=(double)(sFinish-sStart)/CLOCKS_PER_SEC;printf("\n串行求水仙花数花费%.3f 秒\n",sDuration);printf("\n并行启动线程数：");scanf("%d",&thread_count);printf("\n并行，%d位的水仙花数是：",n);pStart=clock();omp_set_num_threads(thread_count);# pragma omp parallelgetResult(start,end,n);pFinish=clock();pDuration=(double)(pFinish-pStart)/CLOCKS_PER_SEC;printf("\n并行求水仙花数花费%.3f 秒\n\n",pDuration);printf("比较结果：\n");speedPer=sDuration/pDuration;printf("加速比%.3f",speedPer);efficent=speedPer/thread_count;printf("\n效率是:%.3f\n\n",efficent);system("pause");}void getResult(int start,int end,int len){int total = end-start; //总共需要遍历的数的个数int my_rank = omp_get_thread_num(); //获得当前的线程号int thread_count = omp_get_num_threads(); //获得总的线程总数int tNum = total/thread_count; //每个线程负责的总数int k=0; //循环控制的数int thStart=start+my_rank*tNum; //每个线程的起始值int thEnd=thStart+tNum; //每个线程的结束值for(k=thStart;k<thEnd;k++){int sumResult=0;sumResult=getSum(len,k);if(sumResult==k) //判断是否是水仙花数{printf("%d ",k);}}}int getSum(int len,int num){int sum=0;int k1=0;int k2=0;int k3=0;int *arr;arr=(int *) malloc(len * sizeof(int)); //动态生成一个数组，存放该数各个位上的值while(num>0){arr[k3]=num%10;num=num/10;k3++;}for(k1=0;k1<len;k1++){int res=1;for(k2=0;k2<len;k2++){res=res*arr[k1]; //每个数各个位的len次方和}sum+=res;}free(arr);return sum;}。
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上机地点：电三楼519机房
上机时间分为两组：周六上午9:00~11:30，PB12011班级同学
周六晚上6:30~9:00，其他同学
【注意事项】
1.本次作业分为简单题和中等题，简单题每题3分，共6分,中等题
4分。
2.实验请用基于C/C++的OpenMP编程模型最大效度的实现并行。
3.在完成实验后，提交实验报告时请务必给出不同线程数的加速比
图或加速比表格，并需要给出你算法的核心思想。
代码请附在实验报告最后的附件中，最后只需要交实验报告即可。
4.请在一周之内提交你的实验报告，命名按照“1_学号_姓名”的格
式，如“1_SA13011075_张三”，并发送至pc_2015spring@ 5.实验报告模板和本文档可以到此处下载：
/~xiangbin/pc2015/
6.测试时间函数参考。
double time_used;
struct timeval tv_start, tv_end;
gettimeofday(&tv_start, NULL);
function();
gettimeofday(&tv_end, NULL);
time_used=(tv__sec-tv__sec)*1000000+(tv__usec-tv__ usec);
printf("time_used = %lf s\n", time_used/1000000);
一．简单题
1.针对教材中求PI的实例程序，请给出至少两种不同并行方式的OpenMP
实现。
（划分数>= 1, 000, 000）
2. 使用OPENMP编写矩阵乘法程序。
二．中等题
1. 用OpenMP实现2到1, 000, 000素数的求解，并把最后的结果输出到一个文件中，同时在屏幕中显示寻找到的素数的个数。
（尽量尝试用利于并行的高效的确定性算法实现）。