并行计算技术及其应用1-5章
高性能计算中的并行计算技术应用方法
高性能计算中的并行计算技术应用方法在当今科技高速发展的时代，高性能计算已经成为了许多科学研究、工程设计、数据分析等领域的重要工具。
并行计算技术是实现高性能计算的关键。
本文将介绍高性能计算中的并行计算技术应用方法，包括并行计算的基本概念、并行计算的分类和主要应用领域。
1. 并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源进行计算任务的方法。
传统的串行计算是一步一步地依次执行计算任务，而并行计算利用多个计算资源同时处理任务，大大提高了计算速度和效率。
并行计算的基本概念包括任务分解、数据分布和任务调度。
任务分解是将大任务划分成若干个小任务，数据分布是将这些小任务分配给不同的计算资源进行计算，任务调度是确定计算资源执行任务的顺序和时间。
2. 并行计算的分类根据任务分解的方式，可以将并行计算分为任务级并行和数据级并行。
任务级并行是将计算任务分解成多个子任务，并由不同的计算资源分别执行。
这种方式适用于任务之间没有依赖关系的情况。
数据级并行是将数据划分成若干个子数据集，并由不同的计算资源并行处理这些子数据集。
数据级并行可以进一步分为任务并行和流水线并行等。
3. 并行计算的主要应用领域3.1 科学研究高性能计算在科学研究领域有着广泛的应用。
例如天体物理学中的宇宙模拟、气候学中的气象模拟、生物医学中的基因组分析等。
这些科学研究往往涉及到大量的计算，通过并行计算可以大大缩短计算时间，提高模拟和分析的准确性。
3.2 工程设计在工程设计中，高性能计算可以用于仿真和优化。
通过并行计算，可以实现复杂结构的三维模型建立、结构强度分析、流体力学分析等工程应用。
这些应用需要大量的计算资源和快速的计算速度，只有通过并行计算才能够满足需求。
3.3 数据分析随着大数据时代的到来，数据分析成为了各行各业的重要工作。
高性能计算可以应用于大规模数据分析和机器学习等领域。
通过并行计算，可以加速数据处理和模型训练的过程，提高分析和预测的准确性。
并行计算的算法与应用
了解和使用适合特定应用和算法的并行计算模型和框架，如MapReduce、MPI、OpenMP等，可以简化并 行算法的设计和实现过程，并提高算法的性能和可移植性。
03
典型并行算法剖析
矩阵运算并行化方法
矩阵乘法并行化
通过分块矩阵乘法，将大矩阵拆分成 小矩阵，在多个处理单元上并行计算 ，最后合并结果。
将多阶段决策问题拆分成多个子问题，每个子问题可以在 多个处理单元上并行求解，最后合并子问题的解得到原问 题的解。
04
并行计算在科学计算领域 的应用
天气预报模型中的并行计算
01
数据并行处理
对大规模气象数据进行并行处 理，提高数据预处理和模型输
入的效率。
02
模型并行计算
将天气预报模型拆分为多个子 任务，在多个计算节点上并行
执行，加速模型运算过程。
03
结果并行输出
对模型运算结果进行并行处理 和输出，提高天气预报的准确
性和时效性。
油藏数值模拟中的并行技术
网格划分与并行计算
01
对油藏数值模拟的网格进行划分，将计算任务分配到多个计算
节点上并行执行，提高计算效率。
并行求解器设计
02
针对油藏数值模拟中的线性方程组，设计高效的并行求解器，
并行化策略
采用区域分解法或功能分解法将计算域划分为多个子域，在每个子域上进行独立的CFD 模拟，并通过并行通信实现数据交换和同步。
应用案例
在航空航天、汽车工程、能源等领域中，并行CFD技术可用于模拟飞行器气动性能、汽 车空气动力学、风力发电场流场等复杂流动现象。
电磁场仿真中的并行FDTD方法
01
并行FDTD方法的基 本原理
并行计算的算法与应用
并行计算的算法与应用随着计算机技术的发展和计算机硬件的不断更新，计算速度的提高已经成为一个重要的问题。
当然，计算机的计算速度已经远远超过了以前，但由于现在的任务越来越复杂，计算速度的提高仍然是必要的。
并行计算就是一种不错的解决方案。
并行计算是将一个计算任务拆分成多个子任务，然后在不同的处理器上同时运行，以减少计算时间。
并行计算的算法和应用也越来越多，本文将介绍其中的一些。
1. 并行排序算法排序算法是计算机科学中一个重要的算法。
并行排序算法是将一个排序任务分成多个子任务，在多个处理器上运行，以减少排序时间。
常见的并行排序算法有快速排序并行化，归并排序并行化等。
并行归并排序是一种常用的并行排序算法，其基本思想是将一个序列分解为多个部分，然后并行地对各个部分进行排序。
排序结束后，各个部分再合并成完整的序列。
并行归并排序可以大大提高排序的速度，因为它有效地利用了多处理器的优势。
2. 并行图形处理图形处理也是计算机科学中一个重要的领域。
并行图形处理可以大大提高图形的处理速度。
通常，图形中包含大量的图形处理任务，例如渲染和光照等。
这些任务都可以并行处理。
并行图形处理的核心算法是并行渲染和并行光照。
并行渲染将一个图像分解为多个部分，然后并行地渲染各个部分。
并行光照也是很有用的算法，它可以大大加快光照的计算速度。
这些算法可以用于许多行业，例如电影制作，游戏开发等。
3. 并行机器学习并行机器学习是机器学习中的重要领域之一。
机器学习是指计算机通过学习数据集来进行决策和预测的过程。
训练一个机器学习模型通常需要费时费力。
并行机器学习可以利用多处理器来加速这个过程。
因此，它可以大大加快机器学习算法的速度。
常见的并行机器学习算法包括并行支持向量机，并行神经网络等。
这些算法广泛应用于许多领域，例如自然语言处理，计算机视觉，金融预测等。
并行机器学习的应用是广泛的，但同时也面临着许多挑战，例如通信成本，数据同步等。
4. 并行计算的挑战虽然并行计算的应用非常广泛，但与之相应的挑战也非常显著。
并行计算概述PPT课件
• 第一篇 并行计算的基础 • 第一章 并行计算机系统及其结构模型 • 第二章 当代并行机系统：SMP、MPP和Cluster • 第三章 并行计算性能评测
• 第二篇 并行算法的设计 • 第四章 并行算法的设计基础 • 第五章 并行算法的一般设计方法 • 第六章 并行算法的基本设计技术 • 第七章 并行算法的一盘
桥
系统 I
节点 2
节点 N
SAN(e.g.Myrinet)
I/O总 线 ,系 统 总 线
接口
LAN(e.g.以 太 网 ,FDDI)
系统 II
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网络性能指标
• 节点度（Node Degree）：射入或射出一个节点的边数。在单向网络中， 入射和出射边之和称为节点度。
2
N / 2向）
4
2( N 1)
N
4
N 1
2N
4
2 N/2
2N
3 2loN g 1
1
非
N 1
是
N
非
2(N N)
非
2N
是
2N
非
N 1
星形
2
N N 1
超立方
N 2n
n
n
非 N / 2
是
N/2
N 1 nN/ 2
立方环
Nk2k
3
2k1k/2 N/(2k)
是
3N/ 2
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动态互连网络 (1)
1100
1110 1101
1111
0010
0011
1010
并行计算基础研究并行计算的原理和应用
并行计算基础研究并行计算的原理和应用并行计算基础研究：并行计算的原理和应用并行计算是一种同时使用多个计算资源来解决问题的方法。
通过同时运行多个计算任务，并行计算能够大幅提高计算速度和效率，广泛应用于科学计算、数据处理、图像处理等领域。
本文将介绍并行计算的原理和应用。
一、并行计算的原理并行计算的原理基于同时处理多个任务的思想。
每个任务分解成多个子任务，并且这些子任务可以同时进行，从而加快整个计算过程。
并行计算的原理可以归纳为以下几个重要概念：1.任务分解：将一个任务划分为多个子任务，每个子任务分配给一个计算资源进行处理。
任务分解需要根据任务的特性和计算资源之间的关系来确定最佳划分方式。
2.数据分布：将任务所需的数据分布到不同的计算资源上。
数据分布需要考虑数据在计算过程中的访问模式和通信开销，以及计算资源之间的数据传输方式。
3.并行执行：每个计算资源独立处理分配给它的子任务，并将计算结果传递给其他计算资源。
并行执行需要确保子任务之间的协同工作和数据传输的正确性。
4.同步机制：为了确保各个计算资源之间的协调和数据一致性，需要引入同步机制。
同步机制包括互斥锁、信号量、条件变量等，用于控制并发执行的顺序和资源的访问。
二、并行计算的应用并行计算广泛应用于各个领域，特别是对于大规模计算和复杂问题的处理，具有重要的意义和价值。
以下是一些典型的应用领域：1.科学计算：并行计算在科学计算领域中发挥着重要作用，例如天体物理学、地震模拟、粒子物理学等。
并行计算能够降低计算成本，提高计算速度，从而推动科学研究的进展。
2.数据处理：随着大数据时代的到来，对于大规模数据的处理成为了一个挑战。
并行计算可以高效地处理大规模数据，例如数据挖掘、机器学习、图像处理等。
3.并行算法：并行计算对于算法的设计具有重要影响。
设计高效的并行算法可以充分利用计算资源，提高计算速度和效率。
例如并行排序算法、并行搜索算法等。
4.云计算和分布式系统：云计算和分布式系统是基于并行计算理念发展起来的。
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用在现代科技领域，计算机的并行计算技术被广泛应用于许多领域，提供了强大的计算能力和效率。
本文将详细解释并行计算的概念、架构和应用，以及介绍几种常见的并行计算技术。
一、并行计算的概念并行计算是指同时执行多个计算任务的过程，以提高计算机系统的速度和性能。
与传统的串行计算相比，通过并行计算，多个处理器可以同时处理不同的计算任务，从而大大缩短了计算时间。
二、并行计算的架构1. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种常见的并行计算架构，它包含多个处理器核心（CPU），每个处理器核心都可以访问共享内存。
因此，每个处理器核心都具有相同的权限和能力，并且可以相互通信和协作。
2. 分布式内存计算机（DMC）分布式内存计算机是一种将多个计算机连接在一起，并通过网络进行通信的并行计算架构。
在分布式内存计算机中，每个计算机都有自己的本地内存，并且计算任务被划分为子任务，在多台计算机之间进行并行计算。
3. 向量处理器向量处理器是一种特殊的并行计算架构，其核心思想是通过同时执行多个数据元素来提高计算性能。
向量处理器具有广泛的数据并行能力，并且可以在单个指令中处理多个数据。
三、并行计算的应用1. 科学计算在科学研究领域，许多复杂的计算任务需要大量的计算资源和时间。
通过并行计算技术，科学家可以利用多个处理器来加速大规模的数值模拟、数据分析和计算实验，从而加快科学研究的进程。
2. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是分析和理解大规模数据集的重要领域。
并行计算技术可以加速数据挖掘算法和机器学习模型的训练和推断过程，减少模型训练时间，提高预测和分类准确性。
3. 图像和视频处理在图像和视频处理领域，许多算法需要处理大量的像素和帧。
通过并行计算技术，可以将图像和视频处理任务分成多个子任务，并在多个处理器上同时处理这些子任务，从而提高图像和视频处理的效率和实时性。
4. 数据库管理和并行查询在大规模数据库管理和查询中，通过并行计算技术可以将查询任务划分为多个子任务，并由多个处理器同时执行这些子任务。
遗传算法的并行计算技术与应用分析
遗传算法的并行计算技术与应用分析遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，寻找问题的最优解。
然而，随着问题规模的增大和复杂性的提高，传统的串行遗传算法面临着计算时间长、搜索效率低等问题。
为了克服这些问题，研究人员提出了并行计算技术，并将其应用于遗传算法中。
并行计算技术是指将一个计算任务分解成多个子任务，并通过多个处理单元同时执行这些子任务，以提高计算效率。
在遗传算法中，可以通过并行计算技术加速遗传算法的搜索过程，从而提高算法的性能。
首先，通过并行计算技术，可以将种群分成多个子种群，每个子种群在一个处理单元上进行独立的进化。
这样可以加快遗传算法的进化速度，提高搜索效率。
同时，不同子种群之间可以通过交流基因信息来增加种群的多样性，避免陷入局部最优解。
其次，利用并行计算技术可以实现并行评估，即同时对多个个体进行适应度评估。
在传统的串行遗传算法中，适应度评估是一个非常耗时的过程，通过并行计算可以大大减少评估时间，提高算法的效率。
此外，通过并行计算技术，还可以实现并行选择和交叉操作。
传统的串行遗传算法中，选择和交叉是顺序执行的，而并行计算可以将这些操作并行化，从而加快算法的执行速度。
并行计算技术在遗传算法中的应用非常广泛。
例如，在组合优化问题中，通过并行计算可以加速求解最优解的过程。
在图像处理中，通过并行计算可以实现图像的快速优化和增强。
在机器学习中，通过并行计算可以加速模型的训练过程，提高学习的效率。
然而，并行计算技术也存在一些挑战和限制。
首先，并行计算需要大量的计算资源，包括处理器、内存和网络等。
其次，并行计算的效果受到问题规模和并行度的影响，需要合理地选择并行度和任务划分策略。
此外，并行计算还面临着通信开销和数据同步等问题，需要合理地设计和优化算法。
总之，遗传算法的并行计算技术为解决大规模和复杂问题提供了一种有效的方法。
通过并行计算，可以加速遗传算法的搜索过程，提高算法的性能。
并行计算(陈国良版)课后答案解析
第三章互连网络3.1 对于一颗K级二叉树（根为0级，叶为k-1级），共有N=2^k-1个节点，当推广至m-元树时（即每个非叶节点有m个子节点）时，试写出总节点数N的表达式。
答：推广至M元树时，k级M元树总结点数N的表达式为：N=1+m^1+m^2+...+m^（k-1）=(1-m^k)*1/(1-m);3.2二元胖树如图3.46所示，此时所有非根节点均有2个父节点。
如果将图中的每个椭圆均视为单个节点，并且成对节点间的多条边视为一条边，则他实际上就是一个二叉树。
试问：如果不管椭圆，只把小方块视为节点，则他从叶到根形成什么样的多级互联网络？答：8输入的完全混洗三级互联网络。
3.3 四元胖树如图3.47所示，试问：每个内节点有几个子节点和几个父节点？你知道那个机器使用了此种形式的胖树？答：每个内节点有4个子节点，2个父节点。
CM-5使用了此类胖树结构。
3.4 试构造一个N=64的立方环网络，并将其直径和节点度与N=64的超立方比较之，你的结论是什么？答：A N=64的立方环网络,为4立方环（将4维超立方每个顶点以4面体替代得到），直径d=9，节点度n=4B N=64的超立方网络，为六维超立方（将一个立方体分为8个小立方，以每个小立方作为简单立方体的节点，互联成6维超立方），直径d=6，节点度n=63.5 一个N=2^k个节点的de Bruijin 网络如图3.48。
试问：该网络的直径和对剖宽度是多少？答：N=2^k个节点的de Bruijin网络直径d=k 对剖宽带w=2^(k-1)3.6 一个N=2^n个节点的洗牌交换网络如图3.49所示。
试问：此网络节点度==？网络直径==？网络对剖宽度==？答：N=2^n个节点的洗牌交换网络，网络节点度为=2 ，网络直径=n-1 ，网络对剖宽度=43.7 一个N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络如图3.50所示。
试问：此网络节点度=？网络直径=？网络对剖宽度=？答：N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络，网络节点度=4 ，网络直径=2*k ，网络对剖宽度=2^k3.9 对于如下列举的网络技术，用体系结构描述，速率范围，电缆长度等填充下表中的各项。
哈工大并行计算第一章PPT课件
脉动阵列的特点：
处理单元简单 流水 算法专业
27
例：数据流计算机 数据流的计算模型--试图使并行计算的
基本方面在机器层显式化，而不利用有 可能限制程序并行性的人为约束。
它的想法是程序由一个基本数据依赖图来表 示；
一个指令可能在获得了它的操作数后的任意 时刻被执行，不是显式控制线性程序列的固 定组合。
22
2.Flynn分类法 MkhealFlynn(1972)根据指令和数据流概 念提出了不同计算机系统结构的分类法。
23
24
传统的顺序机被称为SISD(单指令流 单数据流)计算机。
向量计算机--标量和向量硬件装备， 或以SIMD(单指令流多数据流)机的形 式出现。
并行计算机则属MIMD(多指令流多数 据流)机
并行处理与体系结构
联系方式：综合楼220 电话：
1
课程背景
并行处理技术已经成为现代计 算机科研与发展的关键技术；
其推动力来自实际应用对高性 能、低价格和持续生产力日益 增长的要求
2
计算机原理的概念 计算机体系结构的概念 (Amdahl)；
3
并行主要研究：
先行方式、流水方式、向量化； 并发性、同时性； 数据并行性、划分； 交叉、重叠、多重性、重复； 时间共享、空间共享； 多任务处理、多道程序、多线程
存在一些有效的方法：
将编译器命令插入源代码，帮编译器做出较好的结果。 这样，用户可与编译器进行交互重构程序，这已被证 明对提高并行计算机性能是十分有用的。
16
7.并行程序的设计环境
隐式并行性
伊利诺依大学的David Kuck和Rice大学 的KenKennedy以及他们的合作者都已采 用这种隐式并行性方法。
并行计算技术在科学计算中的应用与性能优化
并行计算技术在科学计算中的应用与性能优化随着科学计算问题的复杂度不断增加，传统的串行计算已经无法满足高性能计算领域的需求。
而并行计算技术，则成为了解决大规模科学计算问题的有效手段之一。
并行计算技术通过将计算任务划分成多个子任务，让多个处理单元同时地进行计算，从而大大提高了计算速度和效率。
本文将讨论并行计算技术在科学计算中的应用以及针对性能优化的方法。
一、并行计算技术在科学计算中的应用1. 分布式计算分布式计算是并行计算技术的一种常见应用形式。
它将一个大规模的计算问题分解成多个子问题，分配给多台计算机进行计算。
每台计算机都可以独立地进行计算，然后将计算结果进行汇总。
这种方式可以大大缩短计算时间，提高效率。
例如，在气象预报中，通过分布式计算可以将大规模的气象数据分发给多个节点同时处理，从而提高天气预报的准确性和实时性。
2. 并行算法并行算法是一种在并行计算环境下运行的算法，它能够将计算任务分解成多个可并行执行的子任务。
并行算法可以利用计算节点的并行处理能力，同时进行多个计算任务，从而加快整个计算过程。
在科学计算中，有许多问题可以通过并行算法进行高效求解，例如图像处理、信号处理、分子模拟等。
并行算法不仅提高了计算速度和效率，还可提供更精确、更准确的计算结果。
3. 图计算图计算是一种特殊的并行计算技术，在科学计算中具有广泛的应用。
图计算可用于解决复杂网络、社交网络和数据挖掘等问题。
它通过将计算任务分解成多个节点之间的通信和计算过程，利用并行处理单元的协作能力，快速完成复杂计算任务。
以大规模社交网络分析为例，图计算可以帮助我们发现隐藏的社区结构、分析网络中节点的关联等重要问题。
二、并行计算性能优化的方法1. 任务划分与负载均衡在并行计算中，任务划分是关键的一步。
合理的任务划分可以保证各个节点的计算负载均衡，从而充分利用各个处理单元的计算能力。
负载均衡可以通过动态调整任务大小、节点分配等方式来实现。
例如，对于计算矩阵乘法的问题，可以将矩阵划分成多个子矩阵，分配给不同的节点进行计算，然后将计算结果进行合并。
并行计算技术在科学计算中的应用
并行计算技术在科学计算中的应用第一章：引言科学计算是指通过数学模型和计算机技术，对自然界和人类社会中的一些现象进行描述和预测的过程。
随着科学计算问题的复杂度不断提高，传统的串行计算方式已经无法满足需求，这时并行计算技术应运而生。
本章将介绍并行计算技术在科学计算中的应用，并总结并行计算技术带来的优势。
第二章：并行计算技术的基本概念本章将介绍并行计算技术的基本概念。
首先介绍并行计算的定义和分类，包括共享内存并行计算和分布式内存并行计算。
然后介绍并行计算的主要特点，如任务划分、数据传输和同步机制等。
最后介绍并行计算技术的发展历程和应用范围。
第三章：并行计算技术在数值计算中的应用数值计算是科学计算中一项重要的任务，包括线性代数、微积分和求解差分方程等。
本章将介绍并行计算技术在数值计算中的应用。
首先介绍并行线性代数计算的并行算法和数据结构，包括并行矩阵乘法和并行矩阵求解等。
然后介绍并行数值积分和差分方程求解等其他数值计算任务的并行算法和技术。
第四章：并行计算技术在计算流体力学中的应用计算流体力学是对流体力学问题进行数值模拟和计算的一种方法。
本章将介绍并行计算技术在计算流体力学中的应用。
首先介绍并行计算流体力学的基本概念，包括流体模型和数值方法等。
然后介绍并行计算流体力学的并行算法和技术，如并行网格划分和并行求解器等。
第五章：并行计算技术在分子模拟中的应用分子模拟是通过计算机模拟分子结构和动力学过程的一种方法。
本章将介绍并行计算技术在分子模拟中的应用。
首先介绍分子模拟的基本原理和方法，包括分子力场和有限差分法等。
然后介绍并行计算技术在分子模拟中的应用，如并行分子动力学模拟和并行量子化学计算等。
第六章：并行计算技术在大数据分析中的应用大数据分析是对海量数据进行分析和挖掘的一种方法。
本章将介绍并行计算技术在大数据分析中的应用。
首先介绍大数据分析的基本概念和挑战，如数据的存储和处理等。
然后介绍并行计算技术在大数据分析中的应用，如并行数据挖掘和并行机器学习等。
超算中的并行计算算法和应用
超算中的并行计算算法和应用超级计算机建立在庞大的服务器群体之上，利用这些服务器彼此通信和协作的能力。
与传统计算机不同的是，超级计算机可以同时处理多个计算任务。
这就需要使用并行计算算法来处理这些任务。
本文将探讨超算中的并行计算算法以及其应用。
一、什么是并行计算并行计算是利用多个处理器或计算机同时处理同一个问题的计算方式。
这种计算方式可以大大提高计算机的处理速度和效率，特别是对于大量的数据和复杂的计算任务来说。
并行计算的基本思想是将一个大型的计算任务拆分成多个小任务，然后将这些小任务分配给不同的处理器或计算机进行处理。
二、并行计算的分类并行计算可以按照不同的分类来进行划分。
最常用的分类方法是按照处理器或计算机的数量来进行划分。
根据处理器或计算机的数量不同，可以将并行计算分成以下三类：1.单机并行计算：在同一台计算机上使用多个CPU进行并行计算。
这个方法适用于小规模的计算任务，比如多核处理器同时进行多个计算任务。
2.共享内存并行计算：使用多台计算机共享相同的内存空间，从而实现并行计算。
通过这种方式，多台计算机可以同时访问同一块内存，将其作为共享资源来进行计算。
3.分布式并行计算：将计算任务划分成多个子任务，然后将这些子任务分配给不同的计算机进行处理。
每个计算机都有自己的内存和处理器，任务完成后将结果返回给主节点。
三、并行计算的应用并行计算已经被广泛应用于各个领域，特别是在科学和医疗领域。
以下是部分并行计算的应用：1.气候模拟：气候模拟是一项重要的气象研究，其目的是预测未来的气候变化。
这种模拟需要大量的计算能力，因为它需要在相当长的时间内对无数个时间点进行计算。
并行计算可以更快、更精确地完成这项工作。
2.基因组学：基因组学研究利用并行计算技术进行基因变异的分析，这对研究遗传学和医学有很大意义。
利用并行计算分析人类基因组序列等大型计算任务，可以大大提高计算效率，加快研究过程。
3.医学成像：并行计算可以在医学成像方面发挥很大的作用。
并行计算在科学计算中的应用
并行计算在科学计算中的应用并行计算是通过同时运行多个计算任务来提高计算机性能的一种计算方式。
它在科学计算中的应用越来越广泛，因为许多研究领域需要处理极其大量的数据或求解非常复杂的数学问题。
在本文中，我们将介绍并行计算的基本概念和应用，并探讨它为科学研究带来的巨大贡献。
一、并行计算的基本概念并行计算是一种利用计算机多核或集群技术在同一时间内执行多个计算任务的方法。
它的基本思想是将一个大问题分解成多个小问题，每个小问题由一台或多台计算机同时处理，最后将结果合并以得到最终的解。
并行计算可以显著提高计算速度，因为它将计算任务分配给多个处理器一起完成，而单台计算机只能使用一个核心处理任务。
并行计算并不是一种流行的计算方式，因为它需要复杂的软件、硬件和网络配置才能正常运行。
并且，为了使多个处理器之间进行协作和通信，必须使用专门的并行编程语言和库。
但是，随着计算机硬件性能的不断提高和更加友好的编程环境的出现，越来越多的科学计算领域开始采用并行计算。
二、并行计算在科学计算中的应用并行计算在科学计算中的应用非常广泛。
以下是几个例子：1. 天气预报模拟天气预报是一个复杂的数学问题，需要使用大量的数据并使用高性能计算机执行数值模拟。
天气模型使用地球科学、气象学和物理学的知识来预测大气中的温度、湿度、空气压力和风速等气象因素。
这些参数需要在数学上计算以得到数值预测，但由于需要处理的数据量非常大，传统的计算方法无法满足需求。
因此，天气模型通常采用并行计算来加速计算进程。
2. 生命科学研究生命科学研究需要大量的数值计算。
例如，在基因组学中，科学家需要解析DNA序列以了解人类 DNA 中含有的遗传信息。
这个过程涉及大量的计算，因为 DNA 段可以有几万个核苷酸对。
并且，科学家通常需要分析多个 DNA 样品以确定与人类健康相关的遗传变异。
这些计算需要高性能计算机进行处理，并且通常使用并行计算技术。
3. 地震模拟地震模拟是一个需要大量计算的领域。
并行计算技术(PDF)
联想高性能服务器事业部
联想深腾1800高性能服务器
学计 软 应 调 计 软 发 术 术 务
2
科学研究方法
1. z 论 2. 实验 3. 计 计 学 计 学 学 学 学 计 学 计 学 计 学 计 动 学 学 计 计 电 学 学 计 计
算量子力学、……
3
如何解决大规模科学计算问题
计算容量需求：如何实现大网格、大分子数等科学计算 – 算法和数据结构优化 – 并行计算 计算速度需求：如何在尽可能短的时间内完成计算 – 算法和数据结构优化 – 系统硬件、软件的发展 – 应用软件调优 – 并行计算
4
并行机的发展
(W SMP(¤pó MPP(¤j 规 ccNUMA(¤@¨s 统 联 级计 )G CRAY, 银 )G T3E，榔 储 I 1000，HP
98
278
292
293
299
486
9
联想深腾1800高性能服务器
学计 软 调 计 应 软 发 术 术 务
10
优化设计层次
问题定义 系统结构 算法 数据结构 代码调优 系统软件 系统硬件 计算机 计算机 软件工程师 软件工程师
科研 科研 工作者 工作者
HotSpot BottleNeck
11
计算机 计算机 硬件工程师 硬件工程师
44
精确到指令级的分析
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谢谢
46
线程
共享内存和资源 OpenMP
21
并行计算设计方法
– 划分计算和数据 – 计算之间的数据共享 组 – 合理组织各任务来提高性能 – 分配任务（分布式、共享）
22
设计并行程序
The Problem
并行计算技术在人工智能中的应用
并行计算技术在人工智能中的应用第一章介绍人工智能是一种模拟人类智能的技术，以处理复杂问题和决策为主要目标。
它的核心是机器学习，机器学习是人工智能的一个分支，通过使用大量的数据来训练模型，以实现自动化分类、聚类、回归和预测等任务。
而并行计算技术则是多个处理器同时执行任务的过程，以加快计算速度。
本文将讨论并行计算技术在人工智能中的应用。
第二章并行计算技术的应用2.1 并行计算在深度学习中的应用深度学习是机器学习中最热门的分支，其核心是神经网络。
在深度学习中，大量的神经元和层数需要进行计算，以实现目标分类和预测。
并行计算技术可以同时运行多个神经元和层，以加快计算速度。
通过合理的并行计算技术，可以将计算时间缩短至数分钟以上。
2.2 并行计算在图像处理中的应用图像处理是人工智能中的另一个重要领域，其主要任务是图像分类和特征提取。
在图像分类中，需要对大量特征进行处理，以实现目标分类。
并行计算技术可以同时计算多个特征，从而加快分类速度。
在特征提取中，需要求解大量的线性方程组，以获得图像的特征。
并行计算技术可以同时求解多个方程组，从而加快特征提取速度。
2.3 并行计算在语音识别中的应用语音识别是人工智能中的一个重要领域，其主要任务是将人类语言转化为计算机可执行的命令。
在语音识别中，需要对大量的声学信号进行处理，以获得人类语言的含义。
并行计算技术可以同时对多个声学信号进行处理，从而加快语音识别速度。
第三章并行计算技术的优势3.1 提高计算速度并行计算技术可以同时执行多个任务，从而加快计算速度。
在人工智能中，需要对大量数据进行处理，这通常需要花费数小时或数天的时间。
通过并行计算技术，可以缩短计算时间至数分钟以上。
3.2 提高模型的复杂度人工智能的成功与否，往往取决于模型的复杂度。
在传统的计算机中，模型的复杂度往往受到限制，无法进行完整的训练。
而通过并行计算技术，可以利用多个处理器同时进行训练，从而提高模型的复杂度，获得更准确的预测结果。
并行计算在科学计算领域中的应用
并行计算在科学计算领域中的应用第一章：绪论并行计算是指同时利用多个计算单元完成同一任务的计算模式。
在科学计算领域中，由于许多问题的计算难度很大甚至是不可能用单个计算单元完成的，因此并行计算在该领域中应用广泛。
本文将从并行计算的基本概念讲起，逐步探讨并行计算在科学计算领域中的应用。
第二章：并行计算基础并行计算是大型计算机或者集群系统中的必备技术之一。
因此，学习并行计算需要深入了解计算机体系结构、操作系统、编程语言等方面的知识。
在并行计算中，CPU可以同时完成多个任务，而且各个任务之间的执行方式是异步的。
为了使并行计算更好地完成任务，需要把计算任务分成独立的子任务，每个子任务由一个独立的计算单元完成，指令流由调度器进行处理。
子任务完成后，将结果发送给主机处理单元进行汇总。
并行计算主机的寻址方式是采用共享内存的方式，而集群的寻址方式则采用分布式内存的方式。
第三章：并行计算在数值计算中的应用在数值计算中，有许多连续的计算任务，如求解微积分方程、线性代数方程式等。
这些任务一般需要大量的计算和存储。
如果采用串行计算，执行速度较慢，而且存在存储资源上的瓶颈。
应用并行计算技术，将这些连续的计算任务分解为若干个子任务，分配到不同的计算单元中执行，能并行处理大量的数据。
这样可以大大提高计算速度和数据处理的能力，也能更高效地利用计算机资源。
第四章：并行计算在模拟计算中的应用模拟计算是指采用物理模型，利用计算机进行仿真计算的技术。
在模拟计算中，需要对庞大的数据进行实时采集和存储，同时对这些数据进行处理、计算和分析。
采用并行计算技术，可以增加并行计算单元的数量，使模拟计算任务的完成速度大幅提高。
并行计算技术还可以提高数据处理的能力，支持实时采集并分析大量数据。
适当并行化可以极大提高仿真计算的精度和效率。
第五章：并行计算在机器学习中的应用机器学习是近年来发展非常迅速的人工智能技术，也是数据处理技术的重要分支。
在机器学习中，需要对庞大的数据进行分类、回归模拟等处理，而所用模型通常比较复杂。
并行计算的原理与应用
并行计算的原理与应用并行计算是一种利用多个计算资源同时执行任务的技术，它在计算机科学领域扮演着重要的角色。
本文将介绍并行计算的原理以及其在各个领域的应用。
一、并行计算的原理1. 并行计算的基本概念：并行计算是将一个任务分解为多个子任务，并且同时利用多个计算资源来执行这些子任务。
这些子任务可以独立地运行，也可以相互协作。
2. 并行计算的模型：并行计算有多种模型，包括数据并行模型、任务并行模型和流水线并行模型等。
其中，数据并行模型是最常见的一种，它将数据分成多个部分，同时在多个处理器上处理这些数据。
3. 并行计算的通信方式：在并行计算中，多个任务之间需要进行通信和数据交换。
常见的通信方式包括共享内存通信、消息传递通信和分布式内存通信等。
4. 并行计算的同步机制：为了保证多个任务之间的执行顺序和协作，需要使用同步机制。
常见的同步机制包括互斥锁、条件变量和信号量等。
二、并行计算的应用1. 科学计算：并行计算被广泛应用于科学计算领域，如天气预测、气候模拟、流体力学模拟等。
通过并行计算，科学家们可以更快地获得准确的模拟结果，加快科学研究的进程。
2. 图像处理：图像处理涉及大量的数据处理和计算操作，通过并行计算可以提高图像处理的速度和效率。
例如，图像识别、图像压缩和图像增强等应用都可以借助并行计算来加快处理速度。
3. 数据挖掘：数据挖掘是从大规模数据集中发现潜在模式和知识的过程。
并行计算可以提供强大的计算能力，加快数据挖掘算法的执行速度，从而更快地发现有价值的信息。
4. 人工智能：并行计算在人工智能领域具有广泛的应用，如机器学习、深度学习和自然语言处理等。
通过并行计算，可以提供更快的模型训练和推理速度，加速人工智能算法的发展与应用。
5. 大数据分析：随着大数据时代的到来，大数据分析对计算能力提出了巨大的挑战。
并行计算可以将大数据分成多个小块进行处理，从而提高数据分析的速度和效率。
三、总结并行计算通过同时利用多个计算资源来执行任务，具有快速、高效的特点。
并行计算技术的研究与应用
并行计算技术的研究与应用1.简介并行计算技术作为一种新兴计算方式，因其高效、快速的运行速度而得到广泛应用。
并行计算技术中涉及到的并行算法、并行计算模型、并行性能评价等方面，都是计算机科学和技术领域的重要研究方向。
本文将从以下几个方面进行分析和探讨：并行计算技术的概念与特点、并行计算模型、并行算法的分类、并行计算性能评价、并行计算在实际应用中的应用场景。
2.并行计算技术的概念与特点并行计算技术指的是在多处理器系统中，使用并行执行的方法对一个问题进行计算。
它采用多处理器的计算方式，将一个任务分解成若干个子任务，用多处理器同时处理，以获得更高的计算效率。
并行计算技术有如下特点：(1)高效：并行计算能够大幅提高计算效率，因为它能够同时处理多个子任务，加快任务执行速度。
(2)负载均衡：并行计算技术可以将任务转化为多个子任务，通过动态调整任务量，实现任务的负载均衡。
(3)可扩展性：并行计算系统具有良好的可扩展性，可以通过增加处理器进一步提高计算性能。
(4)可靠性：并行计算技术采用多处理器的方式，相对于单处理器计算，其可靠性更高。
3.并行计算模型并行计算模型是一组可以用来描述并行计算过程的概念和方法。
并行计算模型可以分为如下几类：(1)共享内存模型：多个处理器共享一个物理内存，在内存中存储数据，并行执行操作。
共享内存模型的特点是：访问内存速度快，但需要管理内存的一致性和同步问题。
(2)分布式内存模型：多个处理器互相独立，每个处理器有自己的本地内存。
分布式内存模型的特点是：处理器之间通信需要通过网络，速度相对共享内存较慢。
(3)数据并行模型：并行执行相同的操作，但在不同数据集合上进行。
每个处理器拥有自己的数据集合，但操作是相同的。
这种模型通常应用于科学计算等领域。
(4)任务并行模型：在不同处理器上同时执行不同的任务。
每个任务是独立的，但是可能会存在相互依赖的关系。
4.并行算法的分类并行算法是一种在多处理器系统中并行执行的算法，它将一个任务分解成若干个子任务，由多个处理器同时执行，以提高算法的效率。
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• • • • • • • • 第1章 引论 1.1 并行处理技术及其应用 1.2 并行计算机分类 1.3 并行计算机的处理器互联方式 1.4 并行计算模型 1.5 并行计算的若干理论 1.6 并行算法基础 第2章 程序的基本并行特性
• • • • • • • • • •
2.1 多处理机系统的并行程序设计 2.2 程序并行性的条件 2.3 并行程序的划分和调度 第3章 并行算法的基本设计技术 3.1 平衡树方法 3.2 倍增技术 3.3 划分设计技术 3.4 流水线技术 第4章 并行排序与选择 4.1 Batcher归并与排序网络
• • • • •
第13章 网络并行分布式计算技术的研究进展 13.1 引言 13.2 集群 13.3 网格计算 13.4 P2P计算
第1章
绪 论
• 1.1 并行处理技术及其应用 • 所谓并行处理 (Parallel Processing) 技术是指 在同一时间间隔内增加操作数量的技术， 所谓并行计算机 (Parallel Computer) 则是为 并行处理所设计的计算机系统，相应地在 并行计算机上求解问题称为并行计算 (Parallel Computing)，在并行计算机上求解 问 题 的 算 法 称 为 并 行 算 法 (Parallel Algorithms)。
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8.4 线性递归问题 第9章 并行程序编程——MPI编程 9.1 引言 9.2 MPI子集 9.3 MPI消息 9.4 点对点通信(Point-to-point Communication) 9.5 聚合通信 9.6 MPI-2简介 9.7 MPI实践 9.8 小结
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7.1 引言 7.2 并行串匹配的Vishkin算法 7.3 分布式存储的并行串匹配算法 第8章 数值并行算法 8.1 SIMD-SM机器上基于LDU分解的方程 组求解同步并行算法 • 8.2 MIMD-SM机器上的矩阵相乘异步并 行算法 • 8.3 SIMD-SM机器上非线性方程求根同步 并行算法
• 并行处理是一种强调开发计算过程中 并发事件 (Concurrent Event) 的有效的 信息处理方式。并发 性 (Concurrency) 包
含并行性(Parallelism)、同时性(Simultaneity) 和流水线 (Pipelining) 。并行事件可在同一 时间间隔内发生在多个资源中，同时事件 可在同一时刻发生，流水线事件可在部分 重叠的时间内出现。 • 并行处理的4个级别是：作业或程序之间的 并行，是指多个作业或多道程序的并行执 行；任务或进程之间的并行，是指多个任
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第10章 Java并行编程——ProActive编程 10.1 引言 10.2 活动对象编程模式 10.3 迁移编程 10.4 群通信 10.5 部署 10.6 ProActive并行编程体系结构 10.7 矩阵乘的ProActive并行计算实现 第11章 分布式计算技术概论 11.1 概论
• 1.2.2 Handler分类法 • 1977 年，德国的 Handler 教授根据计算机系 统中流水线和并行度出现的级别，将一台 计算机表示为三对整数(三元组)。令PCU代 表处理器控制单元，对应于一个处理器或 CPU ； ALU 代表算术逻辑单元，对应于功 能单元或处理单元； BLC 代表位一级电路。 据此可将一台计算机表示成： T(C)＝＜K×K′，D×D′，W×W′＞ • 其中： K 为 PCU 的数目， K′ 为流水线能够 执行的PCU的数目；
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5.2 互联网络的通信性能 5.3 流控制 5.4 虫孔寻径 5.5 虚通道流控制及虚拟网络 5.6 寻径算法 第6章 伪随机序列的并行算法 6.1 序列的随机性概念 6.2 n级线性移位寄存器(LFSR)序列 6.3 组合前馈网络的并行算法 第7章 并行串匹配
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4.2 4.3 4.4 4.5
(m,n)-选择网络 Stone双调排序算法 Thompson和Kung双调排序算法 MIMD-CREW模型上的异步枚举排序 算法 4.6 MIMD-TC模型上的异步快排序算法 4.7 分布式k-选择算法 4.8 分布式求中值算法 第5章 数据传输与选路 5.1 引言
• 1.3 并行计算机的处理器互联方式
• 1.3.1 一维线性阵列结构 • 一维线性阵列(Linear Array)简记为LA，其 连接方式是系统中的每个处理器(首、尾处 理器除外)只与其左、右近邻的处理器相连， 这种连接方式是 Systolic( 心动阵列 ) 结构的 最基本形式。 • 设处理器的数目n＝2m，分别记为P0，P1， P2 ， … ， Pn-1 ；其地址 ( 编号 ) 的二进制表示 式为： P ＝ Pm-1Pm-2…P0 ，则线性阵列的连 接函数LC可定义如下：
务或程序段的并行执行；指令之间的并行， 是指多条指令的并行执行；指令内部的并 行，是指一条指令内部各微操作之间的并 行执行。 • 1.2 并行计算机分类 • 1.2.1 Flynn分类法 • ①单指令流单数据流计算机 • ②单指令流多数据流计算机 • ③多指令流单数据流计算机 • ④多指令流多数据流计算机
• D为每个PCU所控制的ALU数目，D′为流水 线能够执行的ALU数目； • W为ALU或处理单元PE中的位数，W′为在 所有ALU或单个PE中流水线的段数。 • 从研究并行算法的角度出发，人们一般采 用Flynn分类法。 • 1.2.3 按机器体系结构分类 • (1)同步并行计算机 • (2)MIMD并行计算机 • (3)机群并行计算系统(Cluster)
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11.2 分布式计算系统的产生和发展 11.3 分布式计算机系统的定义 11.4 分布式计算环境 11.5 多层分布式系统 11.6 分布并行计算技术及其发展 第12章 分布对象中间件技术——CORBA技术 12.1 引言 12.2 CORBA体系结构 12.3 CORBA编程 12.4 基于CORBA的并行计算