并行计算课程报告
1．学习总结
1.1并行计算简介
并行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
1.2并行计算机分类和并行机体系结构的特征
按内存访问模型、微处理器和互联网络的不同，当前流行的并行机可分为对称多处理共享存储并行机（SMP：Symmetric Multi-Processing）、分布共享存储并行机（DSM：Distributed Shared Memory）、机群（cluster）、星群（constellation）和大规模并行机（MPP：Massively Parallel Processing）等五类。
SMP并行机有如下主要特征：对称共享存储、单一的操作系统映像、局部高速缓存cache 及其数据一致性、低通信延迟、共享总线带宽、支持消息传递、共享存储并行程序设计。SMP 并行机具有如下缺点：欠可靠、可扩展性（scalability）较差。
DSM 并行机具有如下主要特征：并行机以结点为单位，每个结点包含一个或多个CPU，每个CPU 拥有自己的局部cache，并共享局部存储器和I/O设备，所有结点通过高性能互联网络相互连接；物理上分布存储；单一的内存地址空间；非一致内存访问（NUMA）模式；单一的操作系统映像；基于cache 的数据一致性；低通信延迟与高通信带宽；DSM 并行机可扩展到数百个结点，能提供每秒数千亿次的浮点运算性能；支持消息传递、共享存储并行程序设计。
机群(cluster)有三个明显的特征：
①系统由商用结点构成，每个结点包含2-4 个商用微处理器，结点内部
共享存储。
②采用商用机群交换机连接结点，结点间分布存储。
③在各个结点上，采用机群Linux 操作系统、GNU 编译系统和作业管理
系统。
星群(constellation)有三个明显的特征：
①系统由结点构成，每个结点是一台共享存储或者分布共享存储的并行
机子系统，包含数十、数百、乃至上千个微处理器，计算功能强大。
②采用商用机群交换机连接结点，结点间分布存储。
③在各个结点上，运行专用的结点操作系统、编译系统和作业管理系统。
大规模并行机系统主要特征为：
①系统由结点构成，每个结点含10 个左右处理器，共享存储。处理器
采用专用或者商用CPU。
②采用专用高性能网络互连，结点间分布存储。
③系统运行专用操作系统、编译系统和作业管理系统。
1.3开展并行计算所必须具备的三个条件
①并行机。并行机至少包含两台或者以上的处理机，这些机器通过互联的网络进行通信。
②应用问题必须具有并行度。也就是说，应用问题可以分解为多个子任务，这些子任务可以并行的执行。将一个应用分解的过程，成为并行算法的设计。
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，编制并运行并行程序，从而达到解决问题的目的。
1.4并行计算的主要研究内容
①并行机的高性能特征抽取。主要任务在于充分理解和抽取当前并行机体系结构的高性能特征，提出实用的并行计算模型和并行性能评价方法，指导并行算法的设计和并行程序的实现。
②并行算法设计与分析。针对应用领域专家求解各类应用问题的离散计算方法，设计高效率的并行算法，将应用问题分解为可并行计算的多个子任务并具体分析这些算法的可行性和效果。
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。同时结合并行机的高性能特征和实际应用的特点，不断优化并行程序的性能。
④并行应用。这是并行计算研究的最终目的。通过验证和确认并行程序的正确性和效率，进一步将程序发展为并行应用软件，应用于求解实际问题。同时结合实际应用出现的各种问题，不断地改进并行算法和并行程序。
1.5并行计算模型
计算模型实际上就是硬件和软件之间的一种桥梁，使用它能够设计分析算法，在其上高级语言能被有效地编译且能够用硬件来实现。
并行计算模型主要包括：PRAM模型、异步PRAM模型、BSP模型、logP模型等等。
1.6并行计算的数值算法
并行计算的数值算法比较深奥。主要学习了线性方程组求解、矩阵的运算。
线性方程组求解的并行算法主要学习了：有带回的高斯消去法、无带回的高斯-约旦法、迭代求解的高斯-塞德尔法、雅可比迭代法等等。
矩阵运算的并行算法主要学习了：矩阵的带状划分、矩阵的棋盘划分、基于矩阵划分的矩阵乘法（简单并行分块乘法、Cannon乘法、Fox乘法、DNS乘法）等等。
1.7消息传递接口编程模型（MPI）
一个MPI 并行程序由一组运行在相同或不同计算机/计算结点上的进程或线程构成。这些进程或线程可以运行在不同处理机上，也可以运行在相同的处理机上。为统一起见MPI程序中一个独立参与通信的个体称为一个进程(process)。一个MPI 进程通常对应于一个普通进程或线程，但是在共享存储/消息传递混合模式程序中，一个MPI 进程可能代表一组UNIX 线程。MPI 并行程序和串行程序没有很大的差别，它们通过对MPI 函数的调用来实现特定的并行算法。一个MPI 并行程序主要由三个部分组成：
①进入并行环境。调用MPI_Init 来启动并行计算环境。它包括在指定的计算结点上启动构成并行程序的所有进程以及构建初始的MPI 通信环境和通信器MPI_COMM_WORLD、MPI_COMM_SELF。
②主体并行任务。这是并行程序的实质部分。所有需要并行来完成的任务都在这里进行。在这个部分中，实现并行算法在并行计算机上的执行过程。
③退出并行环境。调用MPI_Finalize 退出并行环境。一般说来，退出并行计算环境后程序的运行亦马上结束。
2．我的想法
通过这个学期的学习，我对并行计算有了一定的认识，了解了其发展史以及现今的应用现状，了解了其硬件并行机制和软件编程机制，并对其前景有了一定的了解。并行计算可谓前景远大。
学习了并行计算里边的MPI（消息传递接口），这是一种软件层面的并行编程规范。同时，我也了解到了Hadoop、Spark等并行计算框架，这些都可以部署在普通机组成的集群上，用来进行大数据处理。因此，下一步我想学习一下它们的区别与应用范围，并进一步深入学习其中之一。同时，这也是建立在对并行计
算硬件架构有一定的了解的基础之上的，因此，我还会进一步深入的学习一下并行计算的方方面面。
最后，感谢老师的辛勤教授，让我们对并行计算的主要内容和原理有了较深入的了解和掌握，增长了我们的知识，提高了我们的能力，让我们在未来的道路上有了更明确的目标。
多核编程与并行计算实验报告 姓名： 日期：2014年 4月20日 实验一 // exa1.cpp : Defines the entry point for the console application.
// #include"stdafx.h" #include 实验二 // exa2.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include"stdafx.h" #include 并行计算 实 验 报 告 学院名称计算机科学与技术学院专业计算机科学与技术 学生姓名 学号 年班级 2016年5 月20 日 一、实验内容 本次试验的主要内容为采用多线程的方法计算pi的值，熟悉linux下pthread 形式的多线程编程，对实验结果进行统计并分析以及加速比曲线分析，从而对并行计算有初步了解。 二、实验原理 本次实验利用中值积分定理计算pi的值 图1 中值定理计算pi 其中公式可以变换如下： 图2 积分计算pi公式的变形 当N足够大时，可以足够逼近pi，多线程的计算方法主要通过将for循环的计算过程分到几个线程中去，每次计算都要更新sum的值，为避免一个线程更新sum 值后，另一个线程仍读到旧的值，所以每个线程计算自己的部分，最后相加。三、程序流程图 程序主体部分流程图如下： 多线程执行函数流程图如下： 四、实验结果及分析 令线程数分别为1、2、5、10、20、30、40、50和100，并且对于每次实验重复十次求平均值。结果如下： 图5 时间随线程的变化 实验加速比曲线的计算公式类似于 结果如下： 图5 加速比曲线 实验结果与预期类似，当线程总数较少时，线程数的增多会对程序计算速度带来明显的提升，当线程总数增大到足够大时，由于物理节点的核心数是有限的，因此会给cpu带来较多的调度，线程的切换和最后结果的汇总带来的时间开销较大，所以线程数较大时，增加线程数不会带来明显的速度提升，甚至可能下降。 五、实验总结 本次试验的主要内容是多线程计算pi的实现，通过这次实验，我对并行计算有了进一步的理解。上学期的操作系统课程中，已经做过相似的题目，因此程序主体部分相似。不同的地方在于，首先本程序按照老师要求应在命令行提供参数，而非将数值写定在程序里，其次是程序不是在自己的电脑上运行，而是通过ssh和批处理脚本等登录到远程服务器提交任务执行。 在运行方面，因为对批处理任务不够熟悉，出现了提交任务无结果的情况，原因在于windows系统要采用换行的方式来表明结束。在实验过程中也遇到了其他问题，大多还是来自于经验的缺乏。 在分析实验结果方面，因为自己是第一次分析多线程程序的加速比，因此比较生疏，参考网上资料和ppt后分析得出结果。 从自己遇到的问题来看，自己对批处理的理解和认识还比较有限，经过本次实验，我对并行计算的理解有了进一步的提高，也意识到了自己存在的一些问题。 六、程序代码及部署 程序源代码见cpp文件 部署说明： 使用gcc编译即可，编译时加上-pthread参数，运行时任务提交到服务器上。 编译命令如下： gcc -pthread PI_3013216011.cpp -o pi pbs脚本(runPI.pbs)如下： #!/bin/bash #PBS -N pi #PBS -l nodes=1:ppn=8 #PBS -q AM016_queue #PBS -j oe cd $PBS_O_WORKDIR for ((i=1;i<=10;i++)) do ./pi num_threads N >> runPI.log 并行计算课程报告 1．学习总结 1.1并行计算简介 并行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。 1.2并行计算机分类和并行机体系结构的特征 按内存访问模型、微处理器和互联网络的不同，当前流行的并行机可分为对称多处理共享存储并行机（SMP：Symmetric Multi-Processing）、分布共享存储并行机（DSM：Distributed Shared Memory）、机群（cluster）、星群（constellation）和大规模并行机（MPP：Massively Parallel Processing）等五类。 SMP并行机有如下主要特征：对称共享存储、单一的操作系统映像、局部高速缓存cache 及其数据一致性、低通信延迟、共享总线带宽、支持消息传递、共享存储并行程序设计。SMP 并行机具有如下缺点：欠可靠、可扩展性（scalability）较差。 DSM 并行机具有如下主要特征：并行机以结点为单位，每个结点包含一个或多个CPU，每个CPU 拥有自己的局部cache，并共享局部存储器和I/O设备，所有结点通过高性能互联网络相互连接；物理上分布存储；单一的内存地址空间；非一致内存访问（NUMA）模式；单一的操作系统映像；基于cache 的数据一致性；低通信延迟与高通信带宽；DSM 并行机可扩展到数百个结点，能提供每秒数千亿次的浮点运算性能；支持消息传递、共享存储并行程序设计。 机群(cluster)有三个明显的特征： ①系统由商用结点构成，每个结点包含2-4 个商用微处理器，结点内部 共享存储。 ②采用商用机群交换机连接结点，结点间分布存储。 ③在各个结点上，采用机群Linux 操作系统、GNU 编译系统和作业管理 系统。 星群(constellation)有三个明显的特征： ①系统由结点构成，每个结点是一台共享存储或者分布共享存储的并行 机子系统，包含数十、数百、乃至上千个微处理器，计算功能强大。 ②采用商用机群交换机连接结点，结点间分布存储。 《计算方法》上机实验报告 班级：XXXXXX 小组成员：XXXXXXX XXXXXXX XXXXXXX XXXXXXX 任课教师：XXX 二〇一八年五月二十五日 前言 通过进行多次的上机实验，我们结合课本上的内容以及老师对我们的指导，能够较为熟练地掌握Newton 迭代法、Jacobi 迭代法、Gauss-Seidel 迭代法、Newton 插值法、Lagrange 插值法和Gauss 求积公式等六种算法的原理和使用方法，并参考课本例题进行了MATLAB 程序的编写。 以下为本次上机实验报告，按照实验内容共分为六部分。 实验一： 一、实验名称及题目： Newton 迭代法 例2.7(P38):应用Newton 迭代法求 在 附近的数值解 ，并使其满足 . 二、解题思路： 设'x 是0)(=x f 的根,选取0x 作为'x 初始近似值,过点())(,00x f x 做曲线)(x f y =的切线L ,L 的方程为))((')(000x x x f x f y -+=,求出L 与x 轴交点的横坐标) (') (0001x f x f x x - =,称1x 为'x 的一次近似值,过点))(,(11x f x 做曲线)(x f y =的切线,求该切线与x 轴的横坐标) (') (1112x f x f x x - =称2x 为'x 的二次近似值,重复以上过程,得'x 的近似值序列{}n x ,把 ) (') (1n n n n x f x f x x - =+称为'x 的1+n 次近似值，这种求解方法就是牛顿迭代法。 三、Matlab 程序代码： function newton_iteration(x0,tol) syms z %定义自变量 format long %定义精度 f=z*z*z-z-1; f1=diff(f);%求导 y=subs(f,z,x0); y1=subs(f1,z,x0);%向函数中代值 x1=x0-y/y1; k=1; while abs(x1-x0)>=tol x0=x1; y=subs(f,z,x0); y1=subs(f1,z,x0); x1=x0-y/y1;k=k+1; end x=double(x1) K 四、运行结果： 实验二： 课程设计报告 题 目 基于数据挖掘的航电系统故障诊断 专业名称 电子信息工程 学生姓名 王腾飞 指导教师 陈 杰 完成时间 2014年3月18日 摘要 航电系统是飞机的重要组成部分，由于其综合应用了电子、机械、计算机及自动检测等许多学科的先进技术，结构层次很多，所以对其实施故障诊断具有涉及专业领域多、诊断难度大、要求时间短等特点。这对快速处理故障数据提出了很大的挑战。 从独立的联合式航电机箱的按键通电测试，到集中式飞机管理系统数据收集，飞机维修系统经过漫长的发展已演变成故障诊断工具。 现代飞机均采用了中央维修系统，用以收集所有子系统的故障报告、判断故障根源并推荐修理方法。飞机的故障信息和历史数据存放在数据库中。如果用传统的数据分析方法对这些海量的数据进行分析时会显得力不从心，不仅浪费时间而且对于隐含的知识难以有效的进行挖掘。数据挖掘技术十分符合现实的需要，它可以客观地挖掘出历史数据库中潜在的故障规则，这些规则能更好地指导故障的定位与检修，并对潜在的故障做出预测。随着数据的不断增长，如何能自动获取知识已经成为故障诊断技术发展的主要制约条件，而数据挖掘技术为解决这个“瓶颈”问题提供了一条有效的途径。 本文详细介绍了故障诊断技术与数据挖掘技术，并总结了航电系统的故障诊断的特点。拟采用聚类分析的技术对故障数据快速处理，实现对故障的快速定位。 关键词：故障诊断数据挖掘聚类分析航电系统 故障诊断技术 故障诊断技术简介 故障诊断就是指当设备系统不能完成正常的功能时，利用一定的方法找出使该功能丧失的原因及发生故障的部位，实现对故障发展趋势的预测的过程。故障诊断涉及到多方面的技术背景，主要以系统论、信息论、控制论、非线性科学等最新技术理论为基础，它是一门综合性的学科，具有重要的实用价值。 设备系统故障及故障诊断 随着现代化工业的发展，设备系统能够以最佳状态可靠地运行，对于保证产品质量、提高企业的产能、保障生命财产安全都具有极其重要的意义。设备系统的故障是指设备系统在规定时间内、规定条件下丧失规定功能的状况。故障诊断的作用则是发现并确定发生故障的部位及性质，找出故障的起因，预测故障的发展趋势并提出应对措施。故障诊断技术的使用范围不应只局限于设备系统使用和维修过程中，在设备系统的设计制造过程中也可以使用故障诊断技术，为以后的故障监测和设备系统维护创造条件。因此，故障诊断技术应该贯穿于设备系统的设计、制造、运行和维护的全过程当中。 机载设备的故障诊断流程框图: 1、HDFS 预备知识 2、HDFS 读写数据的过程 （一） 实验目的 1.理解HDFS 在Hadoop 体系结构中的角色； 2.理解HDFS 存在的原因； 3.理解HDFS 体系架构； 4.理解HDFS 读写数据过程； 5.熟练使用HDFS 常用的Shell 命令。 （三） 实验环境 1.在HDFS 中进行目录操作； 2.在HDFS 中进行文件操作； 3.从本机中上传文件到HDFS ； 4.从HDFS 下载文件到本机。 （四） 实验步骤 （二） 实验要求 1.大数据分析实验系统（FSDP ）； 2.CentOS 6.7； 3. Hadoop 2.7.1。 分布式文件系统（Distributed File System ）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点,而是通过计算机网络与节点相连。 HDFS （Hadoop 分布式文件系统，Hadoop Distributed File System ）是一种适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 HDFS 为大数据分析平台的其他所有组件提供了最基本的存储功能。它具有高容错、高可靠、可扩展、高吞吐率等特征，为大数据存储和处理提供了强大的底层存储架构。 HDFS 采用主/从（master/slave ）式体系结构，从最终用户的角度来看，它就像传统的文件系统，可通过目录路径对文件执行增删改查操作。由于其分布式存储的性质，HDFS 拥有一个NameNode 和一些DataNode ，NameNode 管理文件系统的元数据，DataNode 存储实际的数据。 1.HDFS 预备知识； 2.HDFS 读写数据的过程； 3.HDFS 的目录和文件操作。 HDFS 提供高吞吐量应用程序访问功能，适合带有大型数据集的场景，具体包括： ?数据密集型并行计算：数据量大，但是计算相对简单的并行处理，如大规模Web 信息搜索； ? 计算密集型并行计算：数据量相对不是很大，但是计算较为复杂的并行处理，如3D 建模与渲染、气象预报、科学计算等； ? 数据密集型与计算密集型混合的计算，如3D 电影渲染等。 HDFS 读数据的过程 HDFS 写数据的过程 普通文件系统主要用于随机读写以及与用户进行交互，而HDFS 则是为了满足批量数据处理的要求而设计的，因此为了提高数据吞吐率，HDFS 放松了一些POSIX 的要求，从而能够以流方式来访问文件系统数据。 (此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！) 多核编程与并行计算实验报告 姓名： 日期：2014年 4月20日 实验一 // exa1.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include"stdafx.h" #include 实验二 // exa2.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include"stdafx.h" #include 并行编程报告 课程名称：并行编程原理 专业班级：物联网1102 班 学号 : U201114483 学生姓名：陈炳良 指导教师：金海 报告日期：2014-6-11 计算机科学与技术学院 目录 实验一：利用pthread 并行实现矩阵的乘法运算 (3) 实验目的 (3) 实验概述 (3) 实验结果 (3) 实验代码 (5) 实验总结 (9) 实验二：使用并行方法优化K-means 算法 (10) 实验目的 (10) 实验概述 (10) 实验结果 (10) 实验代码............................................................................................. .11 实验总结............................................................................................. .18 实验一：利用 pthread 并行实现矩阵的乘法运算 实验目的 该实验旨在让学生掌握利用 pthread 进行并行程序设计和性能优化的基本原理和方法，了解并行程序设计中数据划分和任务划分的基本方法，并能够利用pthread 实现矩阵的乘法运算的并行算法，然后对程序执行结果进行简单分析和总结。具体包括：利用 for 循环编写串行的矩阵乘法运算；熟悉 pthread 进行线程创建、管理和销毁的基本原理和方法；利用 pthread 对上述串行的矩阵乘法运算加以改造；通过调整数据划分和任务划分的粒度(改变工作线程的数目)，测试并行程序的执行效率；对实验结果进行总结和分析。 实验概述 使用 pThread 完成这项工作。 创建一个新的线程： int pthread_create( pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr, void *(*func) (void *), void *arg); thread 表示线程 ID，与线程中的 pid 概念类似 attr 表示设定线程的属性，可以暂时不用考虑 func 表示新创建的线程会从这个函数指针处开始运行 arg 表示这个函数的参数指针 返回值为 0 代表成功，其他值为错误编号。 主进程等待线程结束： int pthread_join( pthread_t thread, void **retval ); thread 表示线程 ID，与线程中的 pid 概念类似 retval 用于存储等待线程的返回值 两个矩阵相乘： 一个 m 行 n 列的矩阵与一个 n 行 p 列的矩阵可以相乘，得到的结果是一个 m 行 p 列的矩阵，其中的第 i 行第 j 列位置上的数为第一个矩阵第 i 行上的 n 个 数与第二个矩阵第 j 列上的 n 个数对应相乘后所得的 n 个乘积之和。 实验结果 江苏科技大学 计算机科学与工程学院 实验报告 实验名称：Java多线程编程 学号：姓名：班级： 完成日期：2014年04月22日 1.1 实验目的 (1) 掌握多线程编程的特点； (2) 了解线程的调度和执行过程； (3)掌握资源共享访问的实现方法。 1.2 知识要点 1.2.1线程的概念 (1)线程是程序中的一个执行流,多线程则指多个执行流; (2)线程是比进程更小的执行单位,一个进程包括多个线程; (3)Java语言中线程包括3部分:虚拟CPU、该CPU执行的代码及代码所操作的数据。 (4)Java代码可以为不同线程共享，数据也可以为不同线程共享； 1.2.2 线程的创建 (1) 方式1：实现Runnable接口 Thread类使用一个实现Runnable接口的实例对象作为其构造方法的参数，该对象提供了run方法，启动Thread将执行该run方法； (2)方式2：继承Thread类 重写Thread类的run方法； 1.2.3 线程的调度 (1) 线程的优先级 ●取值范围1～10，在Thread类提供了3个常量，MIN_PRIORITY=1、MAX_ PRIORITY=10、NORM_PRIORITY=5； ●用setPriority()设置线程优先级，用getPriority()获取线程优先级； ●子线程继承父线程的优先级，主线程具有正常优先级。 (2) 线程的调度：采用抢占式调度策略，高优先级的线程优先执行，在Java中，系统按照优先级的级别设置不同的等待队列。 1.2.4 线程的状态与生命周期 说明：新创建的线程处于“新建状态”，必须通过执行start()方法，让其进入到“就绪状态”，处于就绪状态的线程才有机会得到调度执行。线程在运行时也可能因资源等待或主动睡眠而放弃运行,进入“阻塞状态”,线程执行完毕，或主动执行stop方法将进入“终止状态”。 1.2.5 线程的同步--解决资源访问冲突问题 (1) 对象的加锁 所有被共享访问的数据及访问代码必须作为临界区，用synchronized加锁。对象的同步代码的执行过程如图14-2所示。 synchronized关键字的使用方法有两种： ●用在对象前面限制一段代码的执行，表示执行该段代码必须取得对象锁。 ●在方法前面，表示该方法为同步方法,执行该方法必须取得对象锁。 (2) wait()和notify()方法 用于解决多线程中对资源的访问控制问题。 ●wait()方法：释放对象锁，将线程进入等待唤醒队列； ●notify()方法：唤醒等待资源锁的线程，让其进入对象锁的获取等待队列。 (3)避免死锁 指多个线程相互等待对方释放持有的锁，并且在得到对方锁之前不会释放自己的锁。 1.3 上机测试下列程序 样例1：利用多线程编程编写一个龟兔赛跑程序。 乌龟：速度慢，休息时间短； 并行计算上机实验报告题目：多线程计算Pi值 学生姓名 学院名称计算机学院 专业计算机科学与技术时间 一. 实验目的 1、掌握集群任务提交方式； 2、掌握多线程编程。 二.实验内容 1、通过下图中的近似公式，使用多线程编程实现pi的计算； 2、通过控制变量N的数值以及线程的数量，观察程序的执行效率。 三.实现方法 1. 下载配置SSH客户端 2. 用多线程编写pi代码 3. 通过文件传输界面，将文件上传到集群上 4.将命令行目录切换至data，对.c文件进行编译 5.编写PBS脚本，提交作业 6.实验代码如下： #include #include 成绩： 并行计算导论课程报告 专业：软件工程 班级：软件二班 学号：140120010057 姓名：蒋琳珂 2017年6月1日 1、并行计算的实际意义 并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。 在应用需求方面，人类对计算机性能的需求总是永无止境的，在诸如预测模型的构造和模拟、工程设计和自动化、能源勘探、医学、军事以及基础理论研究等领域中都对计算提出了极高的具有挑战性 的要求。例如，在作数值气象预报时，要提高全球气象预报的准确性，据估计在经度、纬度和大气层方向上至少要取200*100*20＝40万各网格点。 并行计算机产生和发展的目的就是为了满足日益增长的大规模科学和工程计算、事务处理和商业计算的需求。问题求解最大规模是并行计算机的最重要的指标之一，也是一个国家高新技术发展的重要标志。 2、拟优化的应用介绍 应用jacobi迭代近似求解二维泊松方程。 二维泊松方程： Ω ?∈=Ω∈=?-),(),,(),(u ),(),,(),(u y x y x g y x y x y x f y x 其中 ),0(*),0(H W =Ω，) ,(),(),(22 22y x u y y x u x y x u ?+?=? ),(y x f 和),(y x g 为已知函数，分别定义在Ω的内部和边界上。 对于任意正整数 x M 和 y N ，将网格剖分成 y x N M *个相同的方格。 在网格节点上，用二阶中心差分来近似二阶偏导数。 21,,1,2,1,,12),(22 2),(22 y j i j i j i y x x j i j i j i y x h u u u jh ih u y h u u u jh ih u x +-+-+-≈??+-≈?? 将差分近似代入泊松方程，便得到了五点差分离散格式，泊松方 程的求 x x j i y x j i j i x j i j i y j i y x N j M i f h h u u h u u h u h h ≤≤-≤≤=+-+-++-+-1,11)()()(2,221,1,2,1,12,22 之后用经典的jacobi 算法来求解此方程组。从任意一初始近似解 y x j i N j M i u ,3,2,1.3,2,1,0,?=?=， 出发，迭代计算： y x y x j i j i x j i j i y j i y x k j i N j M i h h u u h u u h f h h u ,3,2,1.3,2,1) (2) ()(2 21,1,2,1,12,22,?=?=+++++= +-+-， 迭代序号k=1，2，3…直至近似解满足误差要求。 华中科技大学 课程名称并行处理 实验名称矩阵乘法的实现及加速比分析考生姓名李佩佩 考生学号 M201372734 系、年级计算机软件与理论2013级类别硕士研究生 考试日期 2014年1月3日 一. 实验目的 1) 学会如何使用集群 2) 掌握怎么用并行或分布式的方式编程 3) 掌握如何以并行的角度分析一个特定的问题 二. 实验环境 1) 硬件环境：4核CPU、2GB内存计算机； 2) 软件环境：Windows XP、MPICH2、VS2010、Xmanager Enterprise3； 3) 集群登录方式：通过远程桌面连接211.69.198.2，用户名：pppusr，密码：AE2Q3P0。 三. 实验内容 1. 实验代码 编写四个.c文件，分别为DenseMulMatrixMPI.c、DenseMulMatrixSerial.c、SparseMulMatrixMPI.c和SparseMulMatrixSerial.c，用于比较并行和串行矩阵乘法的加速比，以及稀疏矩阵和稠密矩阵的加速比。这里需要说明一下，一开始的时候我是把串、并行放在一个程序中，那么就只有两个.c文件DenseMulMatrix.c 和SparseMulMatrix.c，把串行计算矩阵乘的部分放到了主进程中，即procsID=0的进程，但是结果发现执行完串行后，再执行并行就特别的慢。另外，对于稀疏矩阵的处理方面可能不太好，在生成稀疏矩阵的过程中非0元素位置的生成做到了随机化，但是在进行稀疏矩阵乘法时没有对矩阵压缩，所以跟稠密矩阵乘法在计算时间上没多大区别。 方阵A和B的初始值是利用rand()和srand()函数随机生成的。根据稀疏矩阵和稠密矩阵的定义，对于稀疏矩阵和稠密矩阵的初始化方法InitMatrix(int *M,int *N,int len)会有所不同。这里需要说明一下，一开始对于矩阵A和B的初始化是两次调用InitMatrix(int *M ,int len)，生成A和B矩阵，但是随后我发现，由于两次调用方法InitMatrix的时间间隔非常短，又由于srand()函数的特点，导致生成的矩阵A和B完全一样；然后，我就在两次调用之间加入了语句“Sleep(1000)；”，加入头文件“#include 并行计算与多核多线程技术 课程报告 专业 班级 学号 姓名 成绩___________________ 年月日 课程报告要求 手写内容：设计目的、意义，设计分析，方案分析，功能模块实现，最终结果分析，设计体会等。 允许打印内容：设计原理图等图形、图片，电路图，源程序。硬件类的设计，要有最终设计的照片图；软件类设计，要有各个功能模块实现的界面图、输入输出界面图等。 评价 理论基础 实践效果（正确度/加速比） 难度 工作量 独立性 目录 1. 设计目的、意义（功能描述） (1) 2. 方案分析（解决方案） (1) 3. 设计分析 (1) 3.1 串行算法设计 (1) 3.2 并行算法设计 (1) 3.3 理论加速比分析 (2) 4. 功能模块实现与最终结果分析 (2) 4.1 基于OpenMP的并行算法实现 (2) 4.1.1 主要功能模块与实现方法 (2) 4.1.2 实验加速比分析 (3) 4.2 基于MPI的并行算法实现 (3) 4.2.1 主要功能模块与实现方法 (3) 4.2.2 实验加速比分析 (4) 4.3 基于Java的并行算法实现 (4) 4.3.1 主要功能模块与实现方法 (4) 4.3.2 实验加速比分析 (5) 4.4 基于Windows API的并行算法实现 (5) 4.4.1 主要功能模块与实现方法 (5) 4.4.2 实验加速比分析 (6) 4.5 基于.net的并行算法实现 (6) 4.5.1 主要功能模块与实现方法 (6) 4.5.2 实验加速比分析 (6) 4.6并行计算技术在实际系统中的应用 (6) 4.6.1 主要功能模块与实现方法 (6) 4.6.2 实验加速比分析 (7) 5. 设计体会 (7) 6. 附录 (9) 6.1 基于OpenMP的并行程序设计 (9) 6.1.1 代码及注释 (9) 6.1.2 执行结果截图 (11) 6.1.3 遇到的问题及解决方案 (12) 6.2 基于MPI的并行程序设计 (12) 计算机科学与技术专业前沿课程设计报告 题目：新型计算机系统与计算机系统的发展 班级：计算机 学号： 姓名： 日期：2019年12月31日 新型计算机系统与计算机系统的发展 摘要:在过去的20年中，计算机已有了爆炸性的增长，在下一个10年中，由于新型计算机结构和智能计算机的出现预期要增长得更快。下述的计算机硬/软件技术的进展会对结构力学产生很大的影响。计算机产品不断升级换代，当前计算机正朝着巨型化、微型化、智能化、网络化等方向发展，计算机本身的性能越来越优越，应用范围也越来越广泛，篇幅以300字左右。 关键词: 计算机系统；发展趋势；量子计算机；智能化[6] 前言 现今,不同行业领域技术服务的推进和管理制度的优化升级都离不开计算机互联网技术的支持。行业领域工作的差异性决定了计算机领域系统工作的多样性。不同领域在进行综合计算机系统工作落实的过程中应该注重系统的便捷性、多元化特点,将用户的需求放在第一位, 全面升级信息管理系统,不断增强技术水平和工作效率,迎合国内国际发展趋势,优化技术管理服务机制。 1研究目的 随着计算机技术和网络的发展,计算机系统研究已经成为计算机科学、信息科学、工程学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间的学习和研究的对象，并在这些领域中得到高度关注。从宏观结构来看，新型计算机系统是一个为某种应用而由本地通信网络和全球通信网络连接起来的大规模的分散处理系统[1]。网络的每一个结点本身也是一个新型计算机系统，必要时，传统计算机也可以连接到网络中。网络的所有计算机可以共享全网络所拥有的知识库和知识处理能力。 2研究背景与意义 2.1计算机系统的背景 随着元件、器件的不断更新，传统计算机系统已经经历了四代演变。它们都属于以顺序 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实现及性能分析姓名： 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 并行分布式试卷1 姓名____________________ 学号____________________ 分数_____________ 1．填空（每空1分，共30分） 1．在并行机系统中，常用的静态互联网络有__ ___________，__ _____________，_ _____________________，______________________，___________________等。2．在并行机系统中，常用的动态互联网络有___________________________________， _____________________________________和______________________________。3．近代并行计算机体系结构模型包括_______ _________，___________________，_ ______________________，____________ ______，_____________________等。4．常用的并行存储访问模型（又叫并行存储结构）包括_______________________， ________________________________，_____________________________等。 5．常用的并行程序设计模型有____________ _______，__ _ _______________，___ _________________________等。 6．大型稀疏线性方程常用迭代解法有____________________，_ _________________， _________________________，__________________________等。 7．常用的并行计算（或算法）模型有___________________，___ ________________ _，________________________，______________________等。 8．我国自行研制的并行计算机三大系列是___________________________，________ _____________________，_____________________________。 2．简要回答（每题5分，共20分） 1．试述并行算法基本的设计技术。 2．何谓X-Y 选路算法何E-cube 选路算法（可以例明之）?3．何谓Amdahle 和Gustfson 加速定律及其推导过程？ 4．何谓等效率、等速度和平均延迟可扩放性度量标准？并推导他们之间的等效性。 三．综合题（每题10分，共50分） 1．假定44?A 和44?B 都已加载到44?处理器阵列上，试图示Cannon 矩阵乘法的具体 过程。 2．已知??????=4331A ，?? ? ???--=8765B ，试用DNS 方法，逐步求出矩阵乘积 实验报告 课程名称虚拟化与云计算学院计算机学院 专业班级11级网络工程3班学号3211006414 姓名李彩燕 指导教师孙为军 2014 年12 月03日 EXSI 5.1.0安装 安装准备 安装VSPHERE HYPERVISOR SEVER（EXSI 5.1.0）需要准备： 无操作系统的机器（如有系统，安装过程中会格式化掉），需切换到光盘启动模式。BOIS中开启虚拟化设置（virtualization设置成enable） VMware vSphere Hypervisor 自启动盘 安装过程 1.安装VMware vSphere Hypervisor确保机器中无操作系统，并且设置BIOS到光盘启 动模式 2.插入光盘，引导进入安装界面。 3.选择需要安装在硬盘 4.选择keyboard 类型，默认US DEFAULT 5.设置ROOT的密码 6.安装完毕后，请注意弹出光盘。然后重启。 7.F2进入系统配置界面。 8.选择到Configure management network去配置网络。 9.配置完毕后，注意重启网络以使设置生效，点击restart management network，测 试网络设置是否正确，点test management network。至此，sever端安装完毕。配置 1.添加机器名：在DNS服务器上添加相关正反解析设置。 2.License设置：Vsphere client登陆后，清单→配置→已获许可的功能→编辑 输入license 3.时间与NTP服务设置：Vsphere client登陆后，清单→配置→时间配置→属性 钩选上NTP客户端 选项中，NTP设置设添加NTP服务器，然后在常规中开启NTP服务 《并行算法》课程总结与复习 Ch1 并行算法基础 1.1 并行计算机体系结构 并行计算机的分类 ?SISD,SIMD,MISD,MIMD； ?SIMD,PVP,SMP,MPP,COW,DSM 并行计算机的互连方式 ?静态：LA(LC),MC,TC,MT,HC,BC,SE ?动态：Bus, Crossbar Switcher, MIN(Multistage Interconnection Networks) 1.2 并行计算模型 PRAM模型：SIMD-SM， 又分CRCW(CPRAM,PPRAM,APRAM),CREW,EREW SIMD-IN模型：SIMD-DM 异步APRAM模型：MIMD-SM BSP模型：MIMD-DM，块内异步并行，块间显式同步 LogP模型：MIMD-DM，点到点通讯 1.3 并行算法的一般概念 并行算法的定义 并行算法的表示 并行算法的复杂度：运行时间、处理器数目、成本及成本最优、加速比、并行效率、工作量 并行算法的WT表示：Brent定理、WT最优 加速比性能定律 并行算法的同步和通讯 Ch2 并行算法的基本设计技术 基本设计技术 平衡树方法：求最大值、计算前缀和 倍增技术：表序问题、求森林的根 分治策略：FFT分治算法 划分原理： 均匀划分(PSRS排序)、对数划分(并行归并排序)、方根划分(Valiant归并排序)、功能划分( (m,n)-选择) 流水线技术：五点的DFT计算 Ch3 比较器网络上的排序和选择算法 3.1 Batcher归并和排序 0-1原理的证明 奇偶归并网络：计算流程和复杂性(比较器个数和延迟级数) 双调归并网络：计算流程和复杂性(比较器个数和延迟级数) Batcher排序网络：原理、种类和复杂性 3.2 (m, n)-选择网络 分组选择网络 平衡分组选择网络及其改进 Ch4 排序和选择的同步算法 4.1 一维线性阵列上的并行排序算法 4.2 二维Mesh上的并行排序算法 ShearSort排序算法 Thompson&Kung双调排序算法及其计算示例 4.3 Stone双调排序算法 4.4 Akl并行k-选择算法：计算模型、算法实现细节和时间分析 4.5 Valiant并行归并算法：计算模型、算法实现细节和时间分析 4.7 Preparata并行枚举排序算法：计算模型和算法的复杂度 Ch5 排序和选择的异步和分布式算法 5.1 MIMD-CREW模型上的异步枚举排序算法 5.2 MIMD-TC模型上的异步快排序算法 5.3分布式k-选择算法 Ch6 并行搜索 6.1 单处理器上的搜索 6.2 SIMD共享存储模型上有序表的搜索：算法 6.3 SIMD共享存储模型上随机序列的搜索：算法 6.4 树连接的SIMD模型上随机序列的搜索：算法 6.5 网孔连接的SIMD模型上随机序列的搜索：算法和计算示例 Ch8 数据传输与选路 8.1 引言 信包传输性能参数 维序选路(X-Y选路、E-立方选路) 选路模式及其传输时间公式 8.2 单一信包一到一传输 SF和CT传输模式的传输时间(一维环、带环绕的Mesh、超立方) 8.3 一到多播送 SF和CT传输模式的传输时间(一维环、带环绕的Mesh、超立方)及传输方法8.4 多到多播送 SF和CT传输模式的传输时间(一维环、带环绕的Mesh、超立方)及传输方法8.5 贪心算法(书8.2) 二维阵列上的贪心算法 蝶形网上的贪心算法 8.6 随机和确定的选路算法(书8.3) Ch12矩阵运算并行计算1
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