基于openMP的并行计算实验

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华科并行实验报告

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。

基于多核的OpenMp并行程序设计

基于多核的OpenMp并行程序设计
【技术研发 】 l 联鞭
基 于 多核 的O p enMp并 行 程 序 设 计
彭 曦 顾炳根 李展 涛 (桂林理工大学 信 息科 学与工程 学院 广西 桂林 541004)
摘 要 : 介绍 多核计算 的出现和 一种面 向共享存储 器的 多处理器 多线程并行 编程语 言OpenMp,然后再 以一个 实例来说 " ̄OpenMp在多核 下如何进 行并行程 序设 计,通过计算 加速 比说 明使用OpenMp编程后程序 执行效率得 到显著提 高
OpenMP是 一种 面 向共 享存 储器 的多处 理器 多 线程 并行 编程 语 言 ,线 程 间通 过共 享变 量传 递数 据结 果 。OpenMP标 准形 成 于1997年 ,它 是一 种API, 用于 编 写可 移植 的 多线 程应 用 程序 。OpenMP程 序 设计 模 型提 供 了一 组 与平 台无 关 的编 译指 令 、指 导命 令 、 函数 调用 和环 境变 量 ,可 以显 式地 指 导编 译器 如何 以及何 时利 用 应用 程 序 中的 并行 性 。OpenMP通 过对 原有 的 串行 代 码 插 入 一 些 指 导 性 的注 释 ,并 进 行必 要 的修 改 ,可 以 快 速 的 实现 并 行 编 程 ,而 这些 注释 的解 析 由编译 器所 完成 。 目前 ,C,c++,Fortran语 言都 支 持OpenMp,所 有OpenMp的并 行化 都 是通 过使用 嵌 入到c,c++或 Fortran源 代 码 中 的编 译制 导语 句来 达到 的 。
Structured—block
OpenMP的所有 编 译指 导 语句 以#pragma omp开 始 ,其 中directive部分 就 包 含 Openllel for、
section、 sections、 single、 master、 critical、 flush、 ordered,

基于OpenMP的短波射线追踪并行计算

基于OpenMP的短波射线追踪并行计算

第 1 期
21 0 2年 2月
中 雹; f唧宪宪 I 国 翻譬 学1 &
Jun lo AE T o r a fC I
V0 . . 17 No 1
F b. 2 1 e 02
工 程 与 应 用
石 l 、 l 石 、 l 、
基 于 Op n e MP的短 波射 线 追踪 并行 计 算
摘 要 : 在基 于分布 共 享存 储 结构 的 高性能计 算机 上 , 究 三维短 波射 线追踪 的并行 化计 算。通 过 研
对 三 维射 线 追踪 串行 程序 的分 析 , 出 了程序在 并行计 算 时需要考 虑 的 因素 , 给 最后采 用 O eMP的 pn
并行 计 算技 术 , 短 波射 线追踪 算 法进 行 了仿 真计 算 。仿 真 结果表 明运 行速 度 得 到 了大 幅度 的提 对
王俊 江 , 利 军。 柳 文 , 许 , 焦培 南
(. 1 中国 电波传播研 究所 , 东青 岛 267 ; 山 60 1 2 电波环境 特 性及模 化技 术 国家重点验 室 , 东青 岛 267 ; . 山 60 1
3 新 乡学 院 , 南新 乡 4 3 0 ) . 河 5 0 3
t e h y r c l o t h n t e HF Ra ta e ag r hm s smu ae sn e MP.Th i lto e u t n iae t a h a l i i i lt d u i g Op n e smu ain r s lsi d c t h tt e r i - n n pe d i mpr v d e o mo l i g s e si o e n r usy,wh c ho h fe t i ft e p o o e t o i h s wst e efc i t o h r p s d me h d. vy Ke r s:HF r y r c pa allc mpu e;Op n y wo d a ta x n nvr t,H nnX ni g 50 3 C i ) .Xn i gU i sy ea ix n 3 0 , hn a ei a 4 a

在fortran下进行openmp并行计算编程

在fortran下进行openmp并行计算编程

在fortran下进⾏openmp并⾏计算编程最近写⽔动⼒的程序,体系太⼤,必须⽤并⾏才能算的动,⽆奈只好找了并⾏编程的资料学习了。

我想我没有必要在博客⾥开⼀个什么并⾏编程的教程之类,因为⽹上到处都是,我就随⼿记点重要的笔记吧。

这⾥主要是openmp的~1 临界与归约在涉及到openmp的并⾏时,最需要注意的就是被并⾏的区域中的公共变量,对于需要reduce的变量,尤其要注意,⽐如这段代码:program mainimplicit noneinclude 'omp_lib.h'integer N,M,ireal(kind=8) tN=20000t=0.0!$OMP PARALLEL DOdo i=1,Nt=t+float(i);M=OMP_get_num_threads()enddowrite(*, "('t = ', F20.5, ' running on ', I3, ' threads.')") t,Mpausestopend串⾏代码可以很容易的得到正确结果:t = 200010000.00000 running on 1 threads.不幸的是,如果是并⾏的话,可能每次都得到⼀个不同的结果:t = 54821260.00000 running on 8 threads.t = 54430262.00000 running on 8 threads.....原因很简单,假设do被并⾏了两个线程,A1,A2,则每个线程都可以t,在其中⼀个线程访问t的时候,另⼀个线程修改了t,导致t的某些值“丢了”。

解决⽅法有两种,第⼀种就是“临界”,就是锁定t:!$OMP PARALLEL DOdo i = 1, N!$OMP CRITICALt = t+float(i)!$OMP END CRITICALM = OMP_get_num_threads()enddo这样每个时刻只有⼀个线程能访问这个变量。

并行计算实验报告

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

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。

基于OpenMP的并行克隆选择算法

基于OpenMP的并行克隆选择算法

活控 制 程 序 的运 行- 。其 中编译 指 导 语 句 是 9 J
O eMP组成 中最重 要 的部 分 , 是编 写 O eMP pn 也 pn 程序 的关键 。
单一的种群 P被划分为子种群 P , ”P , 。P ,f
种群规模为 :
() 2 其 中, Ⅳ为所使用处理器的数量。子种群的规
第3 卷 第6 3 期
21 年 1 月 0 2 1
武 汉 理 工 大 学 学 报 ・ 息 与 管 理 工 程 版 信
J U N L0 T IF R A IN&M N G M N N IE RN ) O R A FWU (N O M TO A A E E TE GN E IG
Vo _ 3 No 6 l3 . De . 0 1 C 2 1

要: 讨论 了一种基于分布式并行模型 的并行克隆选择算法 , 并在 4核 C U的计算机上进行 了验证 。该并 P
行算法 中, 多个子种群代替 了原来单一 的种群 , 每个子种群 独立 地进 化 , 在完成一次进化后每个子种群中最好
的个体将取代其他种群最坏的个体 。并行算 法不仅克服了能量值较早 收敛 的缺点 , 而且能有效地寻找到全局

1 Ope M P n
1 1 Op n . e MP标 准
O eMP是 一种 针对 共享 内存 的多 线 程 编程 pn 技术 , 由一些 具有 国 际影 响 力 的 大规 模 软 件 和硬
件厂商共同定 义 的标准 。 。它是一种 编译指导 。 语句 , 指导多线程 , 共享 内存并行的应用程序编程
文章编号 :07—14 2 1 )6— 9 0一 4 10 4 X(0 1 0 0 2 o
文献标 志码 : A

基于 MPI + OpenMP 混合编程的水声探测系统效能并行计算方法

基于 MPI + OpenMP 混合编程的水声探测系统效能并行计算方法

F a n Pe i q i n Da Li a ng l o n g Li Yu y a n g Zh o u Ya n x i a
( N a v y S u b m a r i n e A c a d e m y, Q i n g d a o 2 6 6 0 7 1 , S h a n d o n g, C h i n a)
特点 , 可以将上述两种 编程模 型相结合 , 实 现 MP I +O p e n M P的
0 引 言
水声探测 系统 探测效能反映 的是 水声探测装备 、 海洋环境 、
混合编程模型 。
混合编程模 型可以充分利 用两 种编程 模式 的优 点 : M P I 可 以解决多处理器 间的粗 粒度通信 , 而O p e n MP提供 轻量级线 程 ,
时效性 的要求。
关键词
中图分类号
声纳 探测效 能 机群 并行计算
T P 3 1 1 文献标识码 A D O I : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 0 - 3 8 6 x . 2 0 1 3 . 1 2 . 0 3 0
P ARALLEL CoM P UTI NG T ECHNoLoG Y FoR E FF I CI ENCY oF UNDERW ATER ACoUS TI C DETECTI o N S YS TEM BAS ED oN HYBRI D MP I+OPE NM P PRo GRAM M I NG
k i n d o f e ic f i e n c y c o mp u t a t i o n mo d e l ,a n d s t u d y t h e p a r ll a e l c o mp u t i n g me t h o d f o r u n d e r w a t e r a c o u s t i c d e t e c t i o n s y s t e m e f f i c i e n c y w h i c h i s b a s e d o n h y b r i d MP I+ P o e n MP p r o g r a mmi n g i n c o mb i n a t i o n w i t h t h e h i g h p e r f o r ma n c e c o mp u t i n g p l a t f o r m. C o mp u t a t i o n r e s u l t s h o ws t h a t t h e p a r ll a e l i s e d p r o ra g m c a n b e t t e r me e t t h e r e q u i r e me n t i n r e a l — t i me p r o p e t r y b y t h e c o mp u t a t i o n o f u n d e wa r t e r a c o u s t i c d e t e c i t o n s y s t e m e ic f i e n c y . Ke y wo r d s S o n a r D e t e c t i o n e f f i c i e n c y C l u s t e r P a r Ml e l c o mp u t i n g

OpenMP共享内存并行编程详解

OpenMP共享内存并行编程详解

OpenMP共享内存并⾏编程详解实验平台:win7, VS20101. 介绍并⾏计算机可以简单分为共享内存和分布式内存,共享内存就是多个核⼼共享⼀个内存,⽬前的PC就是这类(不管是只有⼀个多核CPU 还是可以插多个CPU,它们都有多个核⼼和⼀个内存),⼀般的⼤型计算机结合分布式内存和共享内存结构,即每个计算节点内是共享内存,节点间是分布式内存。

想要在这些并⾏计算机上获得较好的性能,进⾏并⾏编程是必要条件。

⽬前流⾏的并⾏程序设计⽅法是,分布式内存结构上使⽤MPI,共享内存结构上使⽤Pthreads或OpenMP。

我们这⾥关注的是共享内存并⾏计算机,因为编辑这篇⽂章的机器就属于此类型(普通的台式机)。

和Pthreads相⽐OpenMP更简单,对于关注算法、只要求对线程之间关系进⾏最基本控制(同步,互斥等)的我们来说,OpenMP再适合不过了。

本⽂对windows上Visual Studio开发环境下的OpenMP并⾏编程进⾏简单的探讨。

本⽂参考了wikipedia关于OpenMP条⽬、(有OpenMP Specification)、MSDM上关于OpenMP条⽬以及教材《MPI与OpenMP并⾏程序设计(C语⾔版)》:1.2.3.4. 《MPI与OpenMP并⾏程序设计(C语⾔版)》第17章,Michael J. Quinn著,陈⽂光等译,清华⼤学出版社,2004注意,OpenMP⽬前最新版本为4.0.0,⽽VS2010仅⽀持OpenMP2.0(2002年版本),所以本⽂所讲的也是OpenMP2.0,本⽂注重使⽤OpenMP获得接近核⼼数的加速⽐,所以OpenMP2.0也⾜够了。

2. 第⼀个OpenMP程序step 1:新建控制台程序step 2:项⽬属性,所有配置下“配置属性>>C/C++>>语⾔>>OpenMP⽀持”修改为是(/openmp),如下图:step 3:添加如下代码:1 #include<omp.h>2 #include<iostream>3int main()4 {5 std::cout << "parallel begin:\n";6#pragma omp parallel7 {8 std::cout << omp_get_thread_num();9 }10 std::cout << "\n parallel end.\n";11 std::cin.get();12return0;13 }step 4:运⾏结果如下图:可以看到,我的计算机是8核的(严格说是8线程的),这是我们实验室的⼩型⼯作站(⾄多⽀持24核)。

基于OpenMP的分子动力学并行算法的性能分析与优化

基于OpenMP的分子动力学并行算法的性能分析与优化
BAI Mi —e , CHENG DOU ng z I 。 Li, Yu.h n se g ,S UN hix n S . i
( .Sho o o p t c neadE gneig nvrt lt ncSi ead Tcnlg hn ,C eg uScn n6 05 ,C i ; 1 colfC m ue Si c n n i r ,U i syo Ee r i c n n eh o yo C ia hn d i a 10 4 hn r e e n ei f co e c o f h a 2 ntu g eC m neC m uigadApi t n h nqn nvrt o ot adTl o nct n,C og i 0 05 hn .Istt o Hihp g r a o p t n plai ,C og igU i syf P s n e cmmui i s h nqn 4 0 6,C i i ef o c n c o e i s e ao g a 3 eat n hs a Si e,Ni olSa nvrt,T i d u,L us n 0 ,U A .D p r to P yi l c n s c l tt U i sy hb ax o ia a7 3 0 S ) me f c e c h s e ei o i 1
(. 1 电子科技大学 计算机科学与工程学院, 成都 6 0 5 ; 2 重庆邮 电大学 高性能计算与应用研究所, 10 4 . 重庆 4 0 6 ; 005
3 eat n fPyi l c ne,Nc osSaeU i rt,T ioax oia a 0 ,US .D pr met hs a i cs ihl t nv sy hbdu ,Lus n 30 o c Se l t ei i 7 1 A)

基于OpenMP的Winograd并行矩阵乘算法应用研究

基于OpenMP的Winograd并行矩阵乘算法应用研究

Ap lc to n e e r h o io r d p r le lo i m f piain a d r s a c n W n g a a allag rt h o marx mutpiain b s d o e M P ti lilc to a e n Op n
非零 元素 占据 , 表示粒子 间有 相互作用 力 ; 阴影 区元 素值 为 非
零, 表示粒子间没有相互作用力。图中的阴影 宽度 为外层 电子 数 , C原子最外层 有 4个电子。该矩阵在半经典 分子动力 学 如
模拟的矩 阵乘 法中是乘 矩阵 , 根据该矩 阵 的稀 疏特征 , 以对 可
非零元 素按行 、 分解 为两个子 矩 阵, 列 再分 别进 行矩 阵相乘 。
K yw r s oeu r y a i ( e od :m lcl n mc MD) mai ut l ao ; nga ; aa e cm uig sedpr i;O eMP ad s ; txm lp ctn Wiord prl l o p t ; p eu ao p n r ii i l n t
2 2 Wio md算法并行分析 . ng
由于 Wio d算 法与 矩 阵普 通 乘法 相 比有显 著 的优 越 n ̄a
性 , 半 经 典 分 子 动力 学 模 拟 中分 解 优 化后 的矩 阵 相 乘用 将
Wi  ̄a n d算法实现可 以降低计算 复杂度 。为 了进 一步 加快计 o 算, 应该 采用并行技术来提高计算速度 。 目前 的并行技术 主要
微弱 , 以忽略不 计 。由此 产生 的a X矩 阵具 有 图 1中 A 可 矩 阵的稀疏特征 , 同时该矩阵是 关于对 角线对称 的 , 相乘 的 而
另一个矩 阵 H 是普 通方 阵 , S 不具有 对称 性。为方 便表 示 ,

基于OpenMP的多核系统并行程序设计方法研究

基于OpenMP的多核系统并行程序设计方法研究
第2 7卷第 1 期 2 0 1 3年 3 月
南华 大学学 报( 自然科学版 ) J o u r n a l o f U n i v e r s i t y o f S o u t h C h i n a ( S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y )
h o w t o ma k e f ul l u s e o f mu l t i — c o r e c o mp u t i n g p o we r , mi n i n g a pp l i c a t i o n i n p a r a l l e l , t o g i v e
s t a n d a n d ma s t e r . T h i s p a p e r d e s c r i b e s a O p e n MP b a s e d o n mu l t i — c o r e p ra a ll e l p r o g r a m d e — s i g n me t h o d s , a n d p u t s f o r w rd a t wo k i n d s o f n u c l e r a s y s t e m w i h t mu l t i p l e p ra a ll e l p r o ra g m
V0 I . 2 7 No . 1 Ma L 2 0 1 3
文章编号 : 1 6 7 3— 0 0 6 2 ( 2 0 1 3 ) 0 1— 0 0 6 4— 0 5
基于 O p e n MP的多核 系统并行程 序设计 方法研究
龚向 坚, 邹腊 梅 , 胡 义 香
( 南华大学 计算机科学与技术学 院, 湖南 衡 阳 4 2 1 0 0 1 )

基于MPI与OpenMP混合并行计算技术的研究

基于MPI与OpenMP混合并行计算技术的研究

基于MPI与OpenMP混合并行计算技术的研究李苏平,刘羽,刘彦宇(桂林理工大学信息科学与工程学院,广西桂林541004)摘要:针对多核机群系统的硬件体系结构特点,提出了节点间MPI消息传递、节点内部OpenMP共享存储的混合并行编程技术。

该编程模型结合了两者的优点,更为有效地利用了多核机群的硬件资源。

建立了单层混合并行的Jacobi求对称矩阵特征值算法。

实验结果表明,与纯MPI算法相比,混合并行算法能够取得更好的加速比。

关键词:混合编程模型;多核机群;MPI; OpenMPTP312:A:1672-7800(2010)03-0050-031 MPI与OpenMP混合模型MPI( Message Passing Interface)是消息传递并行编程模型的代表和事实标准,可以轻松地支持分布存储和共享存储拓扑结构;OpenMP是为共享存储环境编写并行程序而设计的一个应用编程接口,是当前支持共享存储并行编程的工业标准。

在SMP机群系统中,混合编程模型已经有一些成功的应用,对于多核PC机群的混合编程模型研究才开始起步。

在多核PC 机群中,结合MPI与OpenMP技术,充分利用这两种编程模型的优点,在付出较小的开发代价基础上,尽可能获得较高的性能。

按照在MPI进程间消息传递方式和时机,即消息何时由哪个或哪些线程在MPI进程间传递进行分类,混合模型可以分为以下两种:(1)单层混合模型(Hybrid master- only)。

MPI调用发生在应用程序多线程并行区域之外,MPI实现进程间的通信由主线程执行。

该混合模型编程易于实现,即在基于MPI模型程序的关键计算部分加上OpenMP循环命令#pramgma omp par-allel- -即可。

(2)多层混合模型(Hybrid multiple)。

MPI调用可以发生在应用程序多线程并行区域内,进程间通信的可由程序任何区域内的任何一个或一些线程完成。

在该模型中,当某些线程进行通信时,其它的非通信线程同时进行计算,实现了通信与计算的并行执行,优化了进程间的通信阻塞问题。

基于openmp的并行矩阵乘法

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。

基于OpenMP的动态模式识别并行计算

基于OpenMP的动态模式识别并行计算

基于OpenMP的动态模式识别并行计算孙珊【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2012(0)2【摘要】Given that the realization of dynamic pattern recognition of deterministic learning theory is time-consuming, a multi-core parallel computation technique suitable for recognition process is proposed. Firstly, based on the classical Mansoux compressor model, the acquirement of patterns and the process of recognition are described in brief. Secondly, parallel computing is applied to dynamic pattern recognition by using OpenMP programming on four cores PC hardware platform. Factors which influence the performance of program are discussed by setting different thread numbers. The result shows that the only way to design parallel recognition program with high performance is taking kinds of elements into account.%考虑到实现确定学习理论中的动态模式识别过程耗时过多,提出一种适用于识别过程计算的多核并行技术.以压气机Mansoux模型为研究背景,首先对其模式获取和识别的过程进行简单描述,其次,在四核PC的硬件平台上,使用OpenMP编程,实现了对动态模式识别的并行计算.通过设置不同的线程数,讨论了几个影响并行程序性能的重要因素.结果表明,要综合考虑各种因素的影响才能设计出高效的并行识别程序.【总页数】4页(P176-179)【作者】孙珊【作者单位】华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州 510641【正文语种】中文【中图分类】TP302【相关文献】1.基于OpenMP并行计算的匹配追踪时频分析方法 [J], 邓世广;王淑艳;赵文津;刘志伟;何润2.基于OpenMP一维CSAMT正演并行计算研究 [J], 黄浩;欧东新3.基于OpenMP和OpenCV的归一化植被指数并行计算研究 [J], 左宪禹;商东东;李贝贝;熊明豪;黄祥志;;;;;;;;;4.基于OpenMP的多地电模型的并行计算方法——以一维大地电磁测深法为例[J], 杨泽宇; 佟铁钢5.基于OpenMP的旋翼气动噪声并行计算 [J], 任明霞;杨爱明因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

多核微机基于OpenMP的并行计算

多核微机基于OpenMP的并行计算

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C i j , I n — iZ E eg AI a L gs , H NG F n J —a i Mi h
( eto o ue c n eXi nUnvrt , i n3 1 0 , h a D p.f mp tr i c, a i sy Xa 6 0 5 C i ) C Se me ei me n
多核 微 机基 于 Op n e MP的并行 计 算
蔡佳佳 , 李名世 , 郑 锋
( 门大 学 计 算机科 学 系, 厦 福建 厦 门 3 10 ) 60 5
摘 要 : 四核 微机走 向市场 和八 十核处 理器 在实 验室 研 制成 功 , 核 正 引领 软件 研 发发 生 基础 性 变 化。开 发 人员 需 随着 多
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中 图分 类号 : P 0 . T 3 16 文献 标识 码 : A 文章编 号 :6 3 2 X(【】 l 一【 8 — 5 1 7 —6 9 2 ( ) 0 ) 7 0 )7 0

基于OpenMP的动态模式识别并行计算

基于OpenMP的动态模式识别并行计算
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Pa allCo p t g o n m i a tr c g i o s d o e M P r l m u i fDy a cP te n Re o n t n Ba e n Op n e n i
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基于 MPI +OpenMP 的红外弱小目标检测并行计算

基于 MPI +OpenMP 的红外弱小目标检测并行计算

基于 MPI +OpenMP 的红外弱小目标检测并行计算贺维维;吴京;曾瑶源【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2014(000)007【摘要】为有效监控红外弱小目标运动的全过程,必须采用多个波段同时探测,但是多波段探测必然带来计算时间的大幅增长,无法满足实际应用中对目标检测实时性的要求。

针对这一问题,本文提出一种基于MPI+OpenMP的层次化并行方法,充分利用消息传递模型和共享存储模型的优势,并基于多处理器节点集群进行测试。

实验结果表明,该并行程序在保证相同的检测概率的情况下加速比达到8.61,极大地提高了目标检测的效率。

%To get effective surveillance of the whole movement of infrared small target , multiband simultaneous detection is neces-sary.But, multiband simultaneous detection leads to substantial growth in computing time , that cannot meet the requirement of real-time target detection in practical application .To solve this problem , this paper presents a parallel hierarchical approach based on MPI and OpenMP , which makes full use of the advantages of both message-passing model and shared storage model .It is based on multi-processor node cluster for testing .Experimental results show that , this parallel version of the program can a-chieve a speedup of 8.61 compared to the serial version in the condition of same detection probability .It improves the efficiency of target detection greatly .【总页数】5页(P53-57)【作者】贺维维;吴京;曾瑶源【作者单位】国防科学技术大学电子科学与工程学院,湖南长沙 410072;国防科学技术大学电子科学与工程学院,湖南长沙 410072;国防科学技术大学电子科学与工程学院,湖南长沙 410072【正文语种】中文【中图分类】TP391.9【相关文献】1.接触问题的MPI+OpenMP混合并行计算 [J], 肖永浩;莫则尧2.基于 MPI+OpenMP 混合编程的水声探测系统效能并行计算方法 [J], 范培勤;笪良龙;李玉阳;周艳霞3.湍流模拟壁面距离MPI/OpenMP混合并行计算方法 [J], 赵钟; 何磊; 张健; 徐庆新; 张来平4.基于改进Canny算子的红外弱小目标检测 [J], 翟昊;罗晓琳5.一种基于特征组合分类的杂波背景下红外弱小目标检测算法 [J], 缪建成因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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基于o p e n M P的并行计算实验文档编制序号:[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]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<>#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)可以发现,当矩阵规模较小时,串行算法仍然要比并行算法运行的快,当规模到达一定程度的时候,并行运行的速度较串行有了提升。

并行算法对各个CPU的调度也占用一定的时间,当问题规模很小的时候,这个调度时间占了很大的比重,而在规模较大的时候,这个调度时间就显得微乎其微了3、线程数目对并行程序的影响(这里假设问题规模为:N*M=10000*10000)(1)在使用OpenMP进行并行执行矩阵加法时,我们可以自由设置进行并行计算的并行线程数目。

(2)在并行区域中,通过函数int omp_set_num_threads(int)设置并行区域中要创建的线程数,分别设置为2、4、8、16,得到如下表格的时间消耗(3)观察发现,在问题规模不变的前提下,随着线程数目的增加,问题解决的时间也在相应的减少。

但是,问题消耗的时间并不会随着线程数目的增加而不断的减少,原因可能是因为,随着线程数目的增减,线程的额外准备时间开销也将扩大。

四、心得体会通过本次实验,了解了openMP库函数,掌握了openMP最基本的多线程程序编写。

通过分析比较串并行运行时间,体会了不同规模下串并行的使用效果。

实验二:使用OpenMP实现圆周率计算的并行算法一、实验目的1、考察问题规模N对圆周率计算精确度的影响;2、考察线程数目对圆周率计算执行时间的影响;3、比较串、并行算法在执行时间上的差别。

二、实验内容1、使用OpenMP和近似计算公式计算圆周率π的大小,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全局变量设置宏size,用来描述计算范围②利用如下公式准备计算圆周率π的近似值③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 ompparallel for reduction(+:sum)开始做并行区部分注意:其中sum是共享的,因为是个连续和的问题,采用reduction之后,每个线程根据reduction(+: sum)的声明算出自己的sum,然后再将每个线程的sum加起来。

避免各个线程共享sum资源时出现问题…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<>#define sizeusingnamespace std;int main(){double sum=0,start,end;omp_set_num_threads(4);start=omp_get_wtime();#pragma ompparallel for reduction(+:sum)for(int i=0;i<size;++i){sum+=4/(1+(+i)/size)*(+i)/size))*1/size;}end=omp_get_wtime();cout<<"并行时间:"<<end-start<<endl;sum=0;start=omp_get_wtime();for(int i=0;i<size;++i){sum+=4/(1+(+i)/size)*(+i)/size))*1/size;}end=omp_get_wtime();cout<<"串行时间:"<<end-start<<endl;(20);cout<<"π:"<<sum<<endl;system("pause");}2、问题规模对串、并行程序时间的影响(N的大小影响时间)(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)可以发现,当规模较小时,串行算法仍然要比并行算法运行的快,当规模到达一定程度的时候,并行运行的速度较串行有了提升。

并行算法对各个CPU的调度也占用一定的时间,当问题规模很小的时候,这个调度时间占了很大的比重,而在规模较大的时候,这个调度时间就显得微乎其微了3、线程数目对并行程序的影响(这里假设问题规模为:N=100000)(1)在使用OpenMP进行并行执行运算时,我们可以自由设置进行并行计算的并行线程数目。

(2)在并行区域中,通过函数int omp_set_num_threads(int)设置并行区域中要创建的线程数,分别设置为2、4、8、16,得到如下表格的时间消耗(3)观察发现,在问题规模不变的前提下,随着线程数目的增加,问题解决的时间也在相应的减少。

但是,问题消耗的时间并不会随着线程数目的增加而不断的减少,原因可能是因为,随着线程数目的增减,线程的额外准备时间开销也将扩大。

四、心得体会通过本次实验,进一步深入了openMP的编程,对openMP各线程共享资源、各自拥有自己的资源有了初步认识。

再一次体会到了并行计算给大规模计算带来的便利性。

实验三:使用OpenMP求最大值一、实验目的1、掌握求最大值的并行算法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;二、实验内容1、使用OpenMP求一个乱序数列的最大值,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本程序实现了平衡树算法,但由于处理器数目有限,并行结果反而不如串行,不过当处理器足够多时(理想情况为数组长度的一半)时,并行会有大的提升。

这里只讲一下平衡树算法思路。

①全局变量设置num×size的二维数组,最后一维用来保存数列其中:num=log(size-1)/log(2)+1;表示平衡树的高度②初始化最后一维数组③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算法核心部分:算法先处理最后一层平衡树(假设个数为n),两个数据一组比较,取大的,生成新的一层平衡树(个数为n/2或者(n+1)/2),放在二维数组的上一维。

迭代处理每一层,最后使得新的一层个数为1,这个值就是最大值,即a[1][1];并行处理每一层平衡树代码如下:#include<iostream>#include<>#include<>const int size=10000;using namespace std;int a[size+1][size+1];int main(){int num=log(size-1)/log(2)+1;for(size_t i=1;i<=size;++i){ //初始化a[num][i]=i;}int m=0;double start=omp_get_wtime();for(size_t i=1;i<=size;++i) //串行if(a[num][i]>=m)m=a[num][i];double end=omp_get_wtime();cout<<"串行:"<<end-start<<endl;int amax=size;omp_set_num_threads(4);start=omp_get_wtime();for(int k=num-1;k>=0;k--){#pragma omp parallel forfor(int j=1;j<=(amax-1)/2+1;j++){if(2*j>amax)a[k][j]=a[k+1][amax];elsea[k][j]=a[k+1][2*j-1]>a[k+1][2*j]a[k+1][2*j-1]:a[k+1][2*j];}}end=omp_get_wtime();cout<<"并行:"<<end-start<<endl;system("pause");}2、问题规模对串、并行程序时间的影响(数列长度为N)(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)可以发现,并行总是比串行慢。

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