高性能计算机系统导论
高性能计算导论课件-高性能计算导论-PPT文档资料
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3
智能规划
中山大学计算机软件所教授，博士生导师 吉林大学珠海学院计算机科学与技术系主任 中国计算机学会理事 中国计算机教育专业委员会秘书长 姜云飞 教授 中国计算机学会人工智能专业委员会自动推 理学组组长
高性能计算导论
超级计算系 数据科学与计算机学院 中山大学 2019年夏季学期
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1
课程时间表
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2
课程作业
• 作业1：
– – – – 写一个高性能计算的综述 定义、起源、分支、应用、最新研究方向等 请做好引用及提供参考文献 A4纸张、单栏、小4号宋体、4页以上
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4
机器学习辅助的进化计算方法
• • • • • • 詹志辉
副教授
2019年广东省自然科学杰出青年基金获得者 2019年中国高被引学者（计算机科学）入选者 2019年珠江科技新星人才计划项目入选者 2019年中国计算机学会（CCF）优秀博士论文奖 2019年广东省优秀博士学位论文奖 已发表学术论文40多篇，其中IEEE Transactions 等 SCI期刊论文13篇，ESI前1%高被引论文3篇，其中一 篇入选ESI 前0.1% Hot Paper.
李全忠
讲师
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7
数据密集型视觉计算
• 视觉计算、智能学习、大规模数据处理 • 教育部新世纪优秀人才支持计划入选者，广东省自然科 学杰出青年基金获得者，主持中山大学智能媒体计算实 验室 • 迄今共发表或录用论文70余篇(Proceeding of the IEEE论文1篇，IEEE TPAMI论文4 篇，IEEE TIP论文4 篇，IEEE TCSVT论文4篇，国际会议论文ICCV、CVPR 、NIPS、ACM Multimedia 20余篇) • 香港理工大学，访问教授 • 美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)，博士后研究员
新工科理念下高性能计算导论课程内容与实践教学的探索
新工科理念下高性能计算导论课程内容与实践教学的探索一、高性能计算导论课程内容高性能计算导论课程主要涉及到以下几个方面的内容：高性能计算的概念和发展历史、并行计算基础、高性能计算体系结构、并行程序设计基础、高性能计算在科学与工程领域的应用等。
具体来说，课程内容包括以下几个方面：1. 高性能计算的概念和发展历史：介绍高性能计算的定义、特点和发展历程，使学生了解高性能计算在科学、工程和商业领域的重要性和应用前景。
2. 并行计算基础：介绍并行计算的基本概念、分类、并行计算模型和并行计算的意义，培养学生的并行思维和解决实际问题的能力。
3. 高性能计算体系结构：介绍高性能计算机的结构组成和工作原理，包括并行处理器、内存系统、存储系统和互连网络等方面的知识。
5. 高性能计算在科学与工程领域的应用：介绍高性能计算在科学与工程领域的应用案例和具体实践，包括仿真计算、数据挖掘、图像处理、人工智能等方面的内容。
在高性能计算导论课程的教学中，实践教学是非常重要的一部分。
通过实践教学，可以帮助学生巩固理论知识，提升实际操作能力，培养学生解决实际问题的能力和创新思维。
下面我们将围绕高性能计算导论课程的实践教学进行具体探讨：1. 实践教学内容（1）并行程序设计与优化：通过实验课程或者实践项目，引导学生掌握并行程序设计的基本原则和技术，培养学生的并行算法设计和优化能力。
（2）高性能计算平台的使用：引导学生学习使用高性能计算平台进行科学计算和工程仿真，包括集群系统、多核处理器系统、GPU加速系统等。
（1）实验教学：设计相关的实验内容和实验项目，让学生亲自动手进行实验操作，深入理解高性能计算的相关知识和技术。
（2）项目实践：通过实践项目，让学生独立或者团队设计并开发相关高性能计算应用程序，提升学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。
（3）案例分析：引导学生分析高性能计算在科学与工程领域的应用案例，扩大学生的知识面和视野，培养学生的创新思维和应用能力。
高性能计算机系统导论
高性能计算机系统导论---------集群计算系统（上海同济大学软件学院2003级王上丹：033290 姚雯：033347）摘要：使用计算机集群系统进行并行计算是一种既经济又高效的解决方法，开发资源丰富，成本低廉。
随着应用程序和各种计算对计算机性能要求的不断提高，集群系统将成为有效解决这以问题的可行的途径。
本文主要通过对集群系统（设计原理，需要解决的问题，软硬件需求等）的分析和研究来学习体系结构中集群计算系统以及分布式计算的相关知识，并希望通过这样的学习，可以更好的理解和学习体系结构中的相关知识。
关键词：集群系统；分布式计算；并行计算；体系结构；通信协议；SMP（对称多处理器）负载均衡说明：本论文主要包括6个部分: 概述集群技术简介集群原理和实现集群技术支持（主要针对负载均衡）集群技术的机遇与挑战结束语本文的目的是希望读者能对其有一个初步的了解，由于技术研究方面，所涉及的知识确实非常广泛，不可能一一叙述，面面俱到，故选取了其中可扩展性集群技术中的负载均衡的技术进行一个深入分析。
概述（前言）随着科学技术的不断发展，计算机的性能有着飞速的发展，尤其是最近一、二十年间，计算机的性能几乎以成倍的速度在增长，我们不难发现，这样的发展的速度正由于相关科技（微电子，体系结构，纳米技术等）的限制而渐渐放慢，但是对于计算机性能的提高却从来没有停止过。
所以必然面临这样的问题，当通过单处理机的性能提高无法满足不断提高的性能需求，就需要设计一种新型的，高性能的计算机系统。
在过去的几十年里，出现了许多支持高性能计算的计算机系统，最为普通的系统是：大规模并行处理器（MPP）、对称多处理器（SMP）、Cache一致性的非统一内存访问（CC-NUMA）、分布式系统、集群系统（Cluster）。
其中集群系统以其高性价比的突出特点成为一大研究热点。
而本文主要讲述了集群系统这个体系系统。
早在20世界60年代，IBM公司就提出了集群计算系统，其基本的思想是将大型计算机连接起来通过合理的交互以共同完成某种并行计算。
高性能计算导论：并行计算性能评价
如流水线技术、分治算法等，通过将任务划分为多个子任 务，分配给不同的处理单元并行执行，从而实现任务的快 速完成。
消息传递并行算法
如MPI（Message Passing Interface）算法，通过进程 间通信来协调不同处理单元上的任务执行，适用于分布式 内存系统。
算法优化策略与方法探讨
结果分析和改进建议
结果分析
对实验结果进行深入分析，找出性能 瓶颈和影响性能的关键因素。
改进建议
根据分析结果提出针对性的改进建议，如优 化算法、改进系统结构、提高硬件性能等。 同时，也可以对实验方法和流程进行反思和 改进，以提高评估的准确性和有效性。
05 案例分析：并行计算性能 评价实践
案例背景和目标设定
加速比
并行算法相对于串行算法 的执行速度提升倍数。
效率
用于衡量并行系统中处理 器利用率的指标，通常表 示为加速比与处理器数量 的比值。
可扩展性与规模性指标
1 2
等效性
在增加处理器数量时，保持问题规模和计算复杂 度不变的情况下，系统性能的提升能力。
弱可扩展性
在增加处理器数量的同时，增加问题规模，保持 每个处理器的负载不变，系统性能的提升能力。
功耗与能效比指标
功耗
01
并行计算系统在运行过程中的总功率消耗。
能效比
02
用于衡量并行计算系统每消耗一单位能量所能完成的计算量或
任务量的指标。
节能技术
03
采用低功耗处理器、动态电压频率调整、节能算法等技术降低
并行计算系统的功耗。
03 并行算法设计与优化策略
典型并行算法介绍及原理剖析
数据并行算法
如数组运算、矩阵乘法等，通过将数据划分为多个部分， 在多个处理单元上并行执行相同的操作来提高性能。
高性能计算机系统设计与实现
高性能计算机系统设计与实现一、概述在当今快速发展的计算机产业中，高性能计算机已成为各大企业和科研机构必备的设备之一。
高性能计算机具有处理能力强、并行计算能力高、存储系统大等多种特点，因此在各个领域的计算问题中都扮演着重要角色。
本文将介绍高性能计算机的设计与实现。
二、高性能计算机系统的组成高性能计算机系统通常由四个主要部分组成，分别是计算节点、通信网络、I/O子系统和管理节点。
1、计算节点计算节点是高性能计算机的核心部分，它包括多个处理器和内存模块。
处理器通常是多核或多处理器结构，它们可以同时运行多个线程，加快计算速度。
内存模块通常为高速缓存或显存，以支持更快的数据交换。
2、通信网络高性能计算机的另一个核心组成部分是通信网络。
通信网络是连接计算节点和I/O子系统的桥梁，确保数据的快速传输和并行计算的正确性。
在高性能计算机系统中，通信网络通常采用高速互联技术，例如Infiniband和Myrinet等技术。
3、I/O子系统I/O子系统是高性能计算机系统中进行数据输入输出的部分。
在不同的应用中，I/O子系统的需求也不同。
例如，在高性能计算机系统中，大规模的并行文件系统可以帮助处理大量数据的并行读写操作，从而加快大规模数据处理的速度。
4、管理节点高性能计算机系统还需要一个管理节点来控制计算节点、通信网络和I/O子系统之间的协作，并支持用户在集群中的资源调度和管理。
三、高性能计算机系统的性能指标性能是高性能计算机系统所追求的核心之一。
高性能计算机系统的性能指标通常有以下几个方面：1、处理器性能处理器性能通常使用FLOPS（每秒浮点运算次数）和IPC（每指令周期执行的指令数）来衡量，FLOPS越高、IPC越高，则代表高性能计算机的单个处理器运行速度越快。
2、并行计算能力高性能计算机系统的主要特点之一是能够进行并行计算，因此并行计算能力也是性能指标之一。
并行计算能力通常使用并行化算法的执行时间来衡量，同时需要考虑负载均衡和通信开销等因素。
高性能计算导论-introduction
OpenMP
OpenMP is a de-facto standard Application Programming Interface (API) to write shared memory parallel applications in C, C++, and Fortran. OpenMP is designed for shared memory machines. OpenMP is not designed to run across multiple machine like MPI.
Reduction of execution time Concurrency provided
HPC vs. Parallel
高性能计算与并行
硬件对高性能计算的支持
并行计算机模型
物理机器模型 抽象机器模型
主要用于设计、分析并行算法
物理（并行）机器模型
SIMD 计算机： Single-instruction multiple-data
Parallel computers offer the potential to concentrate computational resources
---processors---on important computational problems
Large scale of concentrated computational resources
PI计算问题求解
Through parallel computation
PI计算方法
简单的C程序计算PI
基于OpenMP的C程序计算PI
基于MPI的C程序计算PI
高性能计算导论课件-高性能第一章PPT
divisor = 2; core_difference = 1; sum = my_value; while ( divisor <= number of cores ) {
if ( my_rank % divisor == 0 ) { partner = my_rank + core_difference; receive value from partner core; sum += received value;
：
例子（续）
Core
01
2
my_sum 8 19 7
3
4
15 7
5
67
13 12 14
Global sum 8 + 19 + 7 + 15 + 7 + 13 + 12 + 14 = 95
Core
01
2
my_sum 95 19 7
3
4
15 7
5
67
13 12 14
别急！ 还有一个更好 的方法来计算 全局总和
} else { partner = my_rank - core_difference; send my sum to partner core;
} divisor *= 2; core_difference *=2; }
练习3
作为前面问题的另一种解法，可以使用C 语言的位操作来实现树形结构的求全局 总和。为了了解它是如何工作的，写下 核的二进制数编号是非常有帮助的，注 意每个阶段相互合作的成对的核。
求和例子的第二部分——任务 并行
总共有两个任务：一个任务由master核执行，负责接收从其他核传来的 部分和，并累加部分和； 另一个任务由其他核执行， 负责将自己计算得 到的部分和传递给master核。
高性能导论课程设计
高性能导论课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生了解高性能计算的基本概念、发展历程和主要应用领域。
2. 掌握高性能计算中的关键技术，如并行处理、分布式计算和负载均衡等。
3. 理解高性能计算机系统的架构特点，包括处理器、存储系统和网络等。
技能目标：1. 培养学生运用所学知识分析和解决实际高性能计算问题的能力。
2. 提高学生设计和优化并行算法的技能，提高计算效率。
3. 培养学生使用高性能计算工具和软件进行实验与研究的实际操作能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对高性能计算的浓厚兴趣，培养其探索精神和创新意识。
2. 增强学生团队合作意识，提高沟通与协作能力。
3. 引导学生关注高性能计算在国家安全、经济建设和科技进步等方面的贡献，培养社会责任感。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和学生实际，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的知识水平、技能素养和情感态度价值观。
课程目标具体、可衡量，为后续教学设计和评估提供明确依据。
二、教学内容1. 高性能计算基本概念：包括高性能计算的定义、发展历程、分类及应用领域。
教材章节：第一章 高性能计算概述2. 高性能计算机系统架构：介绍处理器、存储系统、网络等关键组件的原理与特点。
教材章节：第二章 高性能计算机系统架构3. 并行处理技术：讲解并行计算的基本概念、并行算法设计方法、并行编程模型。
教材章节：第三章 并行处理技术4. 分布式计算与负载均衡：分析分布式计算原理、负载均衡策略及其在高性能计算中的应用。
教材章节：第四章 分布式计算与负载均衡5. 高性能计算应用与优化：以实际案例为背景，讲解高性能计算在科学研究、工程计算等领域的应用与优化方法。
教材章节：第五章 高性能计算应用与优化6. 实践环节：组织学生进行高性能计算实验，包括并行算法实现、性能分析等。
教材章节：第六章 实践环节教学内容按照教学大纲进行安排和进度规划，确保学生能够系统掌握高性能计算的相关知识，为实际应用打下坚实基础。
高性能计算机系统与应用
高性能计算机系统与应用高性能计算机系统是当今信息技术领域中最为重要的发展方向之一。
它是指拥有高性能的计算、存储和数据传输能力的计算机系统，能够快速地处理大规模、高复杂度的计算任务，常见的应用包括气象预测、天文模拟、分子模拟、生物医学研究和金融分析等。
一、高性能计算机系统的发展历程高性能计算机系统的发展历程可以追溯到20世纪60年代初期，属于在美国国家航空航天局（NASA）调度系统的支持下，由伊利诺伊大学计算机科学系首创的Controlled Data Corporation （CDC）的STAR-100超级计算机。
这个系统的速度达到了每秒100亿次浮点运算，而且可以容纳多达64MB的内存和高速I/O接口。
随着技术的不断发展，高性能计算机系统的性能不断提升，并逐渐成为了科学计算、工程仿真和高性能数据处理等领域的重要工具。
例如，1993年，美国能源部的国家超级计算机应用中心成立，以支持民用领域的大规模科学问题的求解，在这其中，高性能计算机系统扮演了重要角色。
二、高性能计算机系统的运作原理高性能计算机系统的运作原理是建立在并行计算的基础上。
并行计算是通过将任务分割成多个子任务，然后将每个子任务分配给不同的处理器来执行，在处理器之间共享数据。
这种方法可以在更短的时间内完成任务，并且避免了单一点失效的问题。
同时，高性能计算系统还利用了大规模的集成电路、高速互联网络、并行计算和智能优化算法等技术，从而获得更高的性能表现。
三、高性能计算机系统的应用领域高性能计算机系统在各领域得到广泛的应用，能够帮助科研工作者和工业界专业人士解决各种挑战性问题。
以下是高性能计算机在一些具体领域的应用：1、气象预测：气象预测需要大量的数学模型和实时数据处理，高性能计算机可以对这些信息进行快速处理和分析，为准确预测气候和天气提供支持。
2、生物药物研究：高性能计算机在模拟分子结构、预测化合物的互作关系等方面具有很强的能力，可以帮助生物制药公司缩短新药研发周期。
高性能计算导论-OpenMP Programming
Environment variables
control the behavior of an OpenMP program
Directives
specifying how a compiler or assembler should process its input OpenMP directives for C/C++ are specified with the pragma preprocessing directive
atomic construct
ensures that a specific storage location is accessed atomically, rather than exposing it to the possibility of multiple, simultaneous reading and writing threads that may result in indeterminate values #pragma omp atomic capture new-line structured-block makes a thread’s temporary view of memory consistent with memory, and enforces an order on the memory operations of the variables explicitly specified or implied #pragma omp flush [(list)] new-line
Worksharing construct—(1)
#pragma omp for [clause[[,] clause] ... ] new-line
高性能计算导论课件-第五章PPT
结构化代码块
一个结构化代码块是一条c语句或者只有一个 入口和一个出口的一组复合c语句，但在这个 代码块中允许调用exit函数。
这个定义简单地禁止分支语句进入或离开结构 化代码块。
parallel指令
最基本的parallel指令可以以如下简单的形式表示：
运行结构化代码块的线程数将由运行时系统决定。但 如前面提到的那样，通常会在命令行里指定线程数， 因此为parallel指令增加了num_threads子句。
因此，很明显OpenMP比Pthreads层次更高。
OpenMP pragmas
OpenMP的pragma总是以 # pragma omp
开头
在pragma后面的第一条指令是一条parallel指令。 使用parallel是用来表明之后的结构化代码块（也可以
称为基本块）应该被多个线程并行执行。
这能有效地将区间[a，b]划分成更大的子区间，每个 线程对它的子区间简单地应用串行梯形积分法。
Foster的并行程序设计方法
(4)累加线程的结果。 很明显，其中一个解决方案是使用一个共享变量作为
所有线程的和，每个线程可以将它计算的部分结果累 加到共享变量中。让每个线程执行类似下面的语句：
global_result += my_result ;
Pthreads更底层，并且提供了虚拟地编写任何可知线 程行为的能力。然而，这个功能有一定的代价：每个 线程行为的每一个细节都得由我们自己来定义。
相反，OpenMP允许编译器和运行时系统来决定线程行 为的一些细节，因此使用OpenMP来编写一些并行行为 更容易。但代价是很难对一些底层的线程交互进行编 程。
私有局部变量
因为每个线程有它自己的栈，所以一个执行Hello函数 的线程将在函数中创建它自己的私有局部变量。
高性能计算系统的基本原理(六)
高性能计算系统的基本原理随着科技的不断发展，高性能计算系统在各个领域得到了广泛的应用。
高性能计算系统是指能够完成大规模数据处理、具备较高计算速度和处理能力的计算机系统。
它的基本原理包括硬件和软件两个方面。
硬件方面，高性能计算系统通常采用并行计算的方式。
并行计算是指通过同时使用多个处理器来完成计算任务，以提高整体计算速度。
高性能计算系统一般由多台计算机组成，每台计算机内部又包含多个处理器。
这些计算机通过高速网络连接，形成一个庞大的并行计算集群。
在这个集群中，各个计算机可以同时进行计算，大大提高了计算效率。
并行计算的基本原理是任务的分解与分配。
在高性能计算系统中，任务通常被分解成多个小任务，每个小任务由一个处理器来执行。
系统根据任务的复杂程度和计算量来确定分解的粒度。
分解后的任务被分配给多个处理器并行执行，每个处理器负责处理一部分任务。
处理器之间的通信通过高速网络进行，完成任务的结果汇总后返回。
这种任务的分解与分配方式，有效地利用了系统中的各个处理资源，提高了计算效率。
除了并行计算，高性能计算系统还使用了很多其他的硬件技术来提高性能。
例如，系统通常会采用大容量的内存和高速的硬盘存储设备，以提供足够的存储空间和快速的数据访问速度。
此外，系统还会使用高性能的网络设备，以加快系统内部的通信速度。
这些硬件技术的应用，有助于提高系统的整体性能。
软件方面，高性能计算系统同样采用了并行计算的思想。
系统需要使用特定的并行编程模型和并行算法，以充分发挥系统的计算能力。
常见的并行编程模型包括MPI（消息传递接口）和OpenMP（共享内存并行编程）。
这些编程模型提供了一些常用的并行编程接口和语法，使开发者能够方便地编写并行程序。
在并行算法的设计上，高性能计算系统通常采用分而治之的思想。
将一个复杂的计算任务分解成多个独立的子任务，并通过并行计算来解决。
这种方式可以将计算负载均衡地分配给系统中的各个处理器，提高系统的整体计算速度。
高性能计算机系统的设计与优化
高性能计算机系统的设计与优化第一章：引言随着科学技术的不断发展和应用需求的日益增长，高性能计算机系统的设计与优化逐渐成为一门重要的研究领域。
本章将介绍高性能计算机系统的研究背景和意义，以及本文的研究目的和内容。
第二章：高性能计算机系统的基本原理本章将介绍高性能计算机系统的基本原理，包括指令级并行和数据级并行的概念、超级标量和动态流水线的设计原理、多核处理器的结构和设计思路、以及向量处理器的优化技术等。
第三章：高性能计算机系统的硬件优化本章将介绍高性能计算机系统的硬件优化技术，包括存储器层次结构的设计与优化、缓存一致性和内存一致性的实现原理、乱序执行和乱序装载技术的设计思路和优化方法、以及流水线冲突解决和分支预测技术等。
第四章：高性能计算机系统的软件优化本章将介绍高性能计算机系统的软件优化技术，包括编译器的优化技术、并行编程模型和框架的设计与实现、任务调度和负载均衡的策略、以及程序分析和优化的方法等。
第五章：高性能计算机系统的通信和互连优化本章将介绍高性能计算机系统的通信和互连优化技术，包括高性能网络的设计与实现、光互连技术的应用、分布式共享内存系统的设计原理、以及消息传递和同步机制的优化等。
第六章：高性能计算机系统的能耗与散热优化本章将介绍高性能计算机系统的能耗与散热优化技术，包括功耗管理和节能策略、散热设计和仿真分析、动态电压调整和频率调整的方法、以及节能硬件的设计和实现等。
第七章：案例分析与实验验证本章将通过案例分析和实验验证，对前面介绍的高性能计算机系统的设计与优化技术进行实际应用和验证，以便更好地理解和掌握相关技术。
第八章：总结与展望本章将对全文进行总结，回顾研究的主要内容和成果，评价研究的局限和不足之处，并对未来的研究方向和发展趋势进行展望。
结语：高性能计算机系统的设计与优化是一个复杂而有挑战性的课题，需要综合运用硬件、软件、通信和散热等多方面的技术。
本文从多个角度对高性能计算机系统的设计与优化进行了系统而全面的介绍，旨在为相关研究人员提供有价值的参考和指导。
《高性能计算机系统导论》教学大纲
《高性能计算机系统导论》教学大纲一、课程的性质、目的与任务本课程是为计算机科学与技术专业、网络工程和软件工程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、课程教学基本内容第一篇并行计算硬件基础第一章并行计算机系统及其结构模型1.1 并行计算1.1.1 并行计算与计算科学1.1.2 当代科学与工程问题的计算需求1.2 并行计算机系统互连1.2.1 系统互连1.2.2 静态互连网络1.2.3 动态互连网络1.2.4 标准互连网络1.3 并行计算机系统结构1.3.1 并行计算机结构模型1.3.2 并行计算机访存模型1.3.3 并行计算机存储组织第二章当代并行计算机系统介绍2.1 共享存储多处理机系统2.1.1 对称多处理机SMP结构特性2.1.2 CC-NUMA Origin 2000超级服务器2.2 分布存储多计算机系统2.2.1 大规模并行处理机MPP结构特性2.2.2 ASCI Option Red MPP系统2.3 机群系统2.3.1 大规模并行处理系统MPP机群SP22.3.2 工作站机群COW2.3.3 Berkeley的NOW计划第三章并行计算性能评测3.1 并行计算机的一些基本性能指标3.1.1 CPU和存储器的某些基本性能指标3.1.2 通信开销3.1.3 机器的成本、价格与性能/价格比3.2 加速比性能定律3.2.1 Amdahl定律3.2.2 Gustafson定律3.2.3 Sun和Ni定律3.2.4 有关加速的讨论3.3 可扩放性评测标准3.3.1 并行计算的可扩放性3.3.2 等效率度量标准3.3.3 等速度度量标准3.3.4 平均延迟度量标准3.3.5 有关可扩放性标准的讨论3.4 基准测试程序3.4.1 基本的测试程序3.4.2 数学库测试程序3.4.3 并行测试程序第二篇并行算法的设计第四章并行算法的设计基础4.1 并行算法的基础知识4.1.1 并行算法的定义和分类4.1.2 并行算法的表达4.1.3 并行算法的复杂性度量4.1.4 并行算法中的同步与通信4.2 并行计算模型4.2.1 PRAM模型4.2.2 异步PRAM模型4.2.3 BSP模型4.2.4 logP模型4.2.5 对BSP和logP的评注第五章并行算法的一般设计策略5.1 串行算法的直接并行化5.1.1 设计策略描述5.1.2 快排序算法的并行化5.2 从问题描述开始设计并行算法5.2.1 串匹配算法5.2.2 KMP串行串匹配算法5.2.3 并行串匹配算法的设计思路5.3 借用已有算法求解新问题5.3.1 设计策略描述5.3.2 利用矩阵乘法求所有点对间最短路径第六章并行算法的基本设计技术6.1 划分设计技术6.1.1 均匀划分技术6.1.2 方根划分技术6.1.3 对数划分技术6.1.4 功能划分技术6.2 分治设计技术6.2.1 双调归并网络6.2.2 凸壳问题6.3 平衡树设计技术6.3.1 求取最大值6.3.2 计算前缀和6.4 倍增设计技术6.4.1 表序问题的计算6.4.2 求森林的根6.5 流水线设计技术6.5.1 一维心动阵列上的DFT计算6.5.2 一维心动阵列上的卷积计算第七章并行算法的一般设计过程7.1 PCAM设计方法学7.2 划分7.2.1 域分解7.2.2 功能分解7.2.3 划分判据7.3 通信7.3.1 局部通信7.3.2 全局通信7.3.3 非结构化、动态和异步通信7.3.4 通信判据7.4 组合7.4.1 增加粒度7.4.2 保持灵活性和减少软件工程成本7.4.3 组合判据7.5 映射7.5.1 负载平衡算法7.5.2 任务调度算法7.5.3 映射判据第三篇并行数值算法第八章基本通信操作8.1 选路方法与开关技术8.1.1 选路方法8.1.2 开关技术8.2 单一信包一到一传输8.3 一到多播送8.3.1 使用SF进行一到多播送8.3.2 使用CT进行一到多播送8.4 多到多播送8.4.1 使用SF进行多到多播送8.4.2 使用CT进行多到多播送第九章稠密矩阵运算9.1 矩阵的划分9.1.1 带状划分9.1.2 棋盘划分9.2 矩阵转置9.2.1 棋盘划分的矩阵转置9.2.2 带状划分的矩阵转置9.3 矩阵-向量乘法9.3.1 带状划分的矩阵-向量乘法9.3.2 棋盘划分的矩阵-向量乘法9.4 矩阵乘法9.4.1 简单并行分块乘法9.4.2 Cannon乘法9.4.3 Fox乘法9.4.4 DNS乘法第十章线性方程组的求解10.1 三角形方程组的求解10.1.1 基本术语10.1.2 上三角方程组的求解10.2 三对角方程组的求解10.2.1 三对角方程组直接求解法10.2.2 三对角方程组奇偶归约求解法10.3 稠密线性方程组的求解10.3.1 有回代的高斯消去法10.3.2 无回代的高斯-约旦法10.3.3 迭代求解的高斯-赛德尔法10.4 稀疏线性方程组的求解10.4.1 稀疏矩阵的存储方式10.4.2 雅可比迭代法10.4.3 高斯-赛德尔迭代法10.4.4 超松弛迭代法10.4.5 多重网格法10.4.6 共轭梯度法第十一章快速傅里叶变换11.1 离散傅氏变换11.1.1 预备知识11.1.2 离散傅里叶变换11.1.3 离散傅里叶逆变换11.1.4 离散傅氏变换的蝶式计算11.2 快速傅氏变换串行算法11.2.1 串行FFT迭代算法11.2.2 串行FFT递归算法11.3 并行FFT算法11.3.1 SIMD-MC2上FFT算法11.3.2 SIMD-BF上FFT算法11.3.3 SIMD-CC上FFT算法11.3.4 MIMD-DM上FFT算法第四篇并行程序设计第十二章并行程序设计基础12.1 并行程序设计概述12.1.1 串行程序设计与并行程序设计12.1.2 并行程序设计环境与工具12.1.3 并行程序设计方法12.1.4 并行编程风范12.2 进程12.2.1 进程的基本概念12.2.2 进程的并行执行12.2.3 进程的相互作用12.3 线程12.3.1 线程的基本概念12.3.2 线程的管理12.3.3 线程的同步12.4 同步12.4.1 原子与互斥12.4.2 高级同步结构12.4.3 低级同步原语12.5 通信12.5.1 影响通信系统性能的因素12.5.2 低级通信支持12.5.3 TCP / IP通信协议组简介12.6 并行程序设计模型12.6.1 计算π样本程序12.6.2 隐式并行模型12.6.3 数据并行模型12.6.4 消息传递模型12.6.5 共享变量模型12.6.6 并行程序设计模型比较第十三章共享存储系统并行编程13.1 基于共享变量的共享存储并行编程13.1.1 共享存储并行编程的基本问题13.1.2 共享存储编程环境13.2 早期共享存储并行编程模型13.2.1 ANSI X3H5共享存储模型13.2.2 POSIX线程模型13.3 OpenMP编程简介13.3.1 OpenMP概述13.3.2 OpenMP编程风格13.3.3 OpenMP编程要素13.3.4 OpenMP计算实例13.3.5 运行库例程与环境变量第十四章分布存储系统并行编程14.1 基于消息传递的并行编程14.1.1 SPMD并行程序14.1.2 MPMD并行程序14.2 MPI并行编程14.2.1 最基本的MPI14.2.2 群体通信14.2.3 通信体14.2.4 导出数据类型14.2.5 点到点通信14.3 PVM并行编程14.3.1 PVM概貌14.3.2 PVM消息传递库14.4 基于数据并行的并行编程14.4.1 数据并行模型的特点14.4.2 数据并行编程的基本问题14.5 HPF并行编程14.5.1 HPF的语言特点14.5.2 HPF的数据并行机制14.5.3 HPF使用中的若干问题第十五章并行程序设计环境与工具15.1 软件工具与环境15.1.1 编码工具15.1.2 软件工程工具15.1.3 集成工具15.1.4 将来的工具与环境15.2 并行编译器15.2.1 编译及其并行化15.2.2 相关分析15.2.3 代码优化15.2.4 代码生成15.3 并行程序调试15.3.1 并行程序调试的方法与步骤15.3.2 并行程序的调试技术15.3.3 并行程序的性能调试15.4 并行程序性能分析15.4.1 并行程序的性能预测15.4.2 并行程序的性能监控15.4.3 并行程序的性能可视化15.5 图形化并行程序集成开发环境15.5.1 并行程序的可视化设计环境与工具15.5.2 图形应用开发环境GRADE的组成15.5.3 GRADE中开发并行程序过程四、本课程课外学习与修学指导由于该课程涉及高性能计算机系统中各种软硬件资源的管理，内容复杂，难度较大，且具有很强的实践性，所以要学好本课程，必须做到理论与实践紧密结合，才能达到较好的学习效果。
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高性能计算机系统导论---------集群计算系统（上海同济大学软件学院2003级王上丹：033290 姚雯：033347）摘要：使用计算机集群系统进行并行计算是一种既经济又高效的解决方法，开发资源丰富，成本低廉。
随着应用程序和各种计算对计算机性能要求的不断提高，集群系统将成为有效解决这以问题的可行的途径。
本文主要通过对集群系统（设计原理，需要解决的问题，软硬件需求等）的分析和研究来学习体系结构中集群计算系统以及分布式计算的相关知识，并希望通过这样的学习，可以更好的理解和学习体系结构中的相关知识。
关键词：集群系统；分布式计算；并行计算；体系结构；通信协议；SMP（对称多处理器）负载均衡说明：本论文主要包括6个部分: 概述集群技术简介集群原理和实现集群技术支持（主要针对负载均衡）集群技术的机遇与挑战结束语本文的目的是希望读者能对其有一个初步的了解，由于技术研究方面，所涉及的知识确实非常广泛，不可能一一叙述，面面俱到，故选取了其中可扩展性集群技术中的负载均衡的技术进行一个深入分析。
概述（前言）随着科学技术的不断发展，计算机的性能有着飞速的发展，尤其是最近一、二十年间，计算机的性能几乎以成倍的速度在增长，我们不难发现，这样的发展的速度正由于相关科技（微电子，体系结构，纳米技术等）的限制而渐渐放慢，但是对于计算机性能的提高却从来没有停止过。
所以必然面临这样的问题，当通过单处理机的性能提高无法满足不断提高的性能需求，就需要设计一种新型的，高性能的计算机系统。
在过去的几十年里，出现了许多支持高性能计算的计算机系统，最为普通的系统是：大规模并行处理器（MPP）、对称多处理器（SMP）、Cache一致性的非统一内存访问（CC-NUMA）、分布式系统、集群系统（Cluster）。
其中集群系统以其高性价比的突出特点成为一大研究热点。
而本文主要讲述了集群系统这个体系系统。
早在20世界60年代，IBM公司就提出了集群计算系统，其基本的思想是将大型计算机连接起来通过合理的交互以共同完成某种并行计算。
但是由于当时的各种技术的限制，特别是软硬件的成本较高，这种思想并不能很好的商业化。
直到20世界80年代，随着高性能低价位的微处理器，高速网络的和分布式软硬件工具的发展，集群计算系统才有了发展的物质条件。
最初的集群系统是为了获得高性能的计算系统，一方面不断增加处理器的运算速度以及磁盘容量，另一方面将多个处理器连起来，使得可以使用多个处理器的共有计算能力，这样就成为了早期的并行超级计算机。
由于资源和成本的限制，早期的这种并行超级计算机并没有得到很好的发展，但是这种理念已经成为众多的计算机研究人员所投入研究的一个方向。
到20世界90年代后，各种技术的不断成熟，使得集群系统这种超级计算机得到了飞速发展，产生了很多典型的系统，其中包括：①Beowulf、②Berkeley NOW、③HPVM、④Solaris MC 四大集群环境。
如今，这些集群计算机已经广泛运用于社会生活的方方面面。
本文将主要讲述这些集群计算机的体系结构以及相关问题。
①Beowulf 是基于Linux和Grendel（系统软件工具包）之上的pc机集群，采用TCP/IP多个以太网完成节点间信息交换，主要特点是能够构造“最佳”性能价格比的集群系统。
②Berkeley NOW 是基于Solaris（分布式操作系统）、Glinux和xFS（无服务网络文件系统）之上的工作站集群，节点间利用MyriNET网络和活动消息进行信息传递，其主要的特点是用大量生产的商品化工作站和最先进的给予开关网络部件构造大型并行计算系统。
③HPVM（高性能虚拟机）是基于Windows NT、Linux和LSF（负责分配器—负责资源分配）之上的PC机集群，采用快速消息的MyriNET网络进行节点间数据交换，主要特点是采用高带宽低延迟的通信协议FM（快速消息）。
④Solaris MC是基于Solaris和全局层操作系统之上的PC机或工作站集群，用高速网络将计算机节点联机起来，使用面向对象的框架在节点间进行通信，支持多个或多样网络相互连接。
集群计算技术的简介：集群是一种并行或分布式多处理系统，该系统由两个或多个计算机（简称为节点）通过网络连接而成。
节点可以是一台PC机，也可以是工作站或者SMP，分别构成PC集群，工作站集群，SMP集群。
每一个节点都由单独的处理器、主存储器、辅助存储器、I/O接口及操作系统。
可以单独执行串行应用程序，也可以作为集群中的一个节点执行并行的应用程序，协同完成并行任务。
对于用户而言，这样的集群得像是一个单一的系统，独立地拥有系统中的所有资源，而不需要考虑这些资源是在本地还是远程。
该系统能够提供一种价格合理、具有高性能和高可用刑的并行计算方案。
如图所示：图一集群计算机体系结构粗略图集群系统通过功能整合和古战过渡实现了系统的高可用性和可靠性。
每个节点都承担部分计算任务和容错任务，当其中一台服务器或者Pc出现故障时，系统使用软件支持将其隔离，使其不影响其它PC/服务器的工作。
多台同构或者异构的计算机用墨中方式连接起来协同完成特定的任务就构成了集群系统。
集群架构目前常见的集群架构有两种：Web/Internet Cluster System 和平行运算（Parallel Algorithms Cluster System）。
前者主要将资料放臵在不同的主机上，亦即由多部主机同时负责一项服务；后者将同一个运算的工作，交给整个Cluster 里面的所有的CPU来进行同步运算，由于使用到多个CPU的运算能力，所以可以加快运算的速度。
典型的集群系统的体系结构如图一所示。
资源管理与负载平衡集群计算机一般是多用户（Multi-user）、分时共享（Time-sharing）的系统。
集群系统的主要目标是通过网络互联实现全系统范围内的资源的共享，同时通过高效的资源管理和任务调度技术实现资源的有效共享，从而提高资源利用率，获得高性能。
为了使有独立的机器组成的集群系统工作起来，且形成对用户透明的单一系统必须为其提供调度、负载平衡和共享服务。
资源（包括CPU，存储设备，I/O等）管理与调度：是集群计算技术中一个非常重要的方面，从系统的角度来看，集群系统的资源使用率是最重要的问题。
系统资源使用越高，说明系统的吞吐能力越大，资源共享的效果也越好。
负载平衡的实现机制有两种：初始放臵或者远程执行，初始放臵技术是当进程在某一个计算节点产生时，根据负载平衡的要求将进程转移到其它的节点远程执行的方法。
集群硬件平台集群中间件集群中间件处于节点操作系统与用户环境之间，它与操作系统一起为所有的节点提供访问系统资源的各种途径，集群系统的设计目标集中体现在支持应用程序的资源管理，系统可扩展性和可用性的完全透明。
中间件应提供以下主要服务。
唯一地址空间：将属于集群的各节点内存作为共享内存，进行统一编制（包括I/O）唯一用户界面：用户可以通过为一的GUI使用集群。
唯一的进程空间：每一个进程可以在同一个节点或不同的节点声称自进程或与任意的远程节点的其他进程交换信息。
唯一作业管理：用户可以用透明的作业提交机制在任意节点提交作业，昨夜可以批处理，交互式或者并行模式被调度执行。
检查点设臵：检查点机制使进程状态和中间结果得以定期保存，当节点实效是故障节点的进程可以在另一个正在工作的节点上重新开始，而不会丢失计算结果。
进程迁移：是集群间的节点负载达到动态平衡。
除此以外，还包括单点管理和控制、唯一虚拟网络，唯一文件层次等功能。
集群中的通信网络通信网络是集群中最关键的部分之一，士集群的主要瓶颈，他的速度，容量和性能直接影响着整个集群系统。
在集群系统中常使用的网络平台有快速以太网、ATM---异步传输模式、Server NET---系统网、MyriNET、SCI---可扩展并发接口以及内存通道网络等。
在网络平台中起直接也是主要作用的是网络传输协议，下面我们将以Xpress传输协议为例，来说明通信网络在集群中的作用。
我们了解到，在集群系统中，应用程序数据流可能需要从一个处理器复制到一组处理器上，在这种复制传输过程中，传输控制协议TCP在复制数据流时会给每一个接收者建立一个连接，单独处理每一个数据流；而UDP协议可以利用组播完成数据流的复制，虽然提高了传输效率但是它提供低延迟和快速通信的需要。
这些都不能满足集群计算要求低延迟和快速通信的需要，Xpress（XTP）传输协议支持可靠和不可靠传输组播服务、组播组管理、快速建立与拆除连接、支持高吞吐量，递烟池通信服务，具有优先级管理机制、速与突发控制以及选择性冲发等功能。
XTP传输协议可以单独或与其他传输协议一起运行在IP协议CLNP协议、LLC与MAC协议、异步传输协议ATM之上。
集群中的内存管理集群互联结构首先要确定集群内存模式，也成为编程模式。
其一是共享内存模式，在共享内存模式中有一个共有全局地址空间，使得集群网络对于进程是透明的；虚拟内存管理硬件和软件主要用来将虚拟地址映射到本地或远程物理地址中去，共享内存的互联结构可以将远程内存也映射到本地应用程序之中。
共享内存的互联结构可以将远程内存也映射到本地应用程序之中。
其二是分布设内存模式，在分布设内存模式中使用小心传递软件使得网络对应用程序是可见的；通过发送/接受API（应用程序接口）调用。
将数据发送到其他的节点或接收其他的节点传来的数据。
与共享内存模式相比，用户必须明确地调用通信历程才能发送或者接收数据。
集群软件平台操作系统Linux操作系统Solaris操作系统Windows NT操作系统编程环境集群中的每一个用户可以使用不同的编程工具，开发和调试自己的分布式成熟，因此，集群环境应该包括接口，API和传统开发工具等等，共同为用户提供丰富的开发环境。
PVM：并行虚拟机。
其功能是可以使由不同网络连接起来的异构计算机的结合作为一致而灵活的并发计算资源，即是应用环境又是消息传递库。
MPI：消息传递接口。
是消息传递的详细说明，用作为明确的消息传递分布存储并行计算机的标准，该接口设图建立一个使用的可以只的，有效的灵活的消息传递标准。
管理软件 软件用来提高并行处理器的可访问性，大多数传统的控制者-工作者代码是用C 或者FORTRAN编写的，并使用消息传递库来提供控制者-工作这之间的进程通讯。
其主要的缺点是程序员需要了解传递，数据传递，分布式管理和安全的内在机制，最终用户仍需要掌握一些并行任务计划来请求资源，以便运行应用程序。
而 消除了这些障碍，使用户或者程序员可以采用面向对象的方法完成任务。
还有很多应用于集群中的管理软件在此不再一一列举。
集群计算系统的三大技术高可用性集群技术（High Availability Cluster (HA Cluster)）是指以减少服务中断（宕机）时间为目的的服务器集群技术。