切实实现高性能并行计算应用分析
高性能并行计算的应用软件位于高性能计算生态系统的最上层，针对不同的行业有专业的产品，针对各个领域的科学与工程计算应用，直接为用户创造价值。这些软件原来大多运行在大型主机上，是面向多个处理器、多进程、多任务的单节点软件，进程之间的通信通过大型主机操作系统的消息机制进行，消息机制的启动通过函数进行调用。
本系统中，应用软件面向教学和科研应用领域的多个方面基于多节点IA架构系统，进程或任务之间的通信，基于多节点集群的中间件提供的并行通信库MPI，物理层是基于标准互联以太网系统。并行库的启动，通过特定的程序语句进行调用。
高性能应用软件总体概括分类:
√多媒体运算
主要使用整型和双精度运算。包括图形图像处理和三维图像生成的高性能计算系统，强调计算节点的多媒体计算功能。计算科学院的大气科学和流体力学应用中需要的许多模拟仿真计算都属于这类计算。
√科学计算
主要使用浮点运算功能，这也是目前高性能计算系统的最主要应用领域。比如:高分子运动分析、石油勘测分析等。计算科学院的大气科学、固体力学、分子力学、流体力学、有限元分析等的主体计算都属于这类计算，这类计算需要系统具有强大的浮点运算能力。本项目的计算属于此类应用。
√数据库应用
主要使用逻辑计算和I/O操作。包括数据库集群系统和网格数据库系统的应用。强调计算节点有很强的I/O处理能力，同时，整个高性能计算系统具有足够的外接存储空间。本系统结合此类应用，奠定未来网格计算的基础。
INTEL和宝德技术人员针对华南理工的项目特点和目标，投入极高的专注和热情，在华南理工项目前期进行了详细的测试分析，提出系统优化和移植的策略，帮助客户将微分方程数值计算并行模拟器勘测系统移植到IA平台上。
Intel还提供了系列的优化工具、编译工具、集群工具等众多高性能计算组件和虚拟技术，为IA架构、标准互联的高性能计算系统应用提供高效率的保证，成为本次HPC项目成功实施的关键。
解决方案
近年来，高教体系的专项科研项目依托国家863计划，气象建模、模拟撞车试验、人类基因组图谱绘制以及模拟核爆炸等各种与人类生命息息相关的重要领域都要用到HPC 。高性能计算(HPC)本身通常用于处理世界上最复杂和艰巨的计算难题，并往往能够彻底解决这些问题。突飞猛进的性能、急剧下降的成本以及势如潮涌的需求等众多因素，促使HPC 迅速走出科研实验室，步入主流商业领域。
2005-3月，由于2004年以来，宝德科技已经和北京大学、国家气象局、南京师范大学、华南工业大学等等多家科研单位进行了HPC的项目合作，在高校的科研计划中关注到华南理工大学需要类似的计算压力设备，从而开始针对性的洽谈和合作;
立足宝德前期的成功合作案例和经验，在INTEL的大力支持下，宝德通过长达2个月的校方应用方向和需求分析，运用INTEL解决方案中心的测试条件，同时兼顾后期校方的更大规模网格计算的扩展需要，针对性的推出了POWER 8000 HPC应用方案。
华南理工大学高性能计算计算集群系统是一个是基于网络、面向科研等的大型高性能并行计算系统，该系统的基础是主控节点、计算节点等硬件基础平台的建设和互联系统的建设。
在Intel的支持下，宝德科技、华南理工大学以及Intel三方以宝德IA 64位双路安腾2为计算节点的宝德Power Cluster8000I高性能计算机系统，采用免费OSCAR中间件实现节点管理、任务分发和集群监控，使用Infiniband MPI的优化通信库模块来实现节点之间的进程通信，近乎达到大型机中多进程间消息传输机制的效率，再加上一套完整的Intel优化编译工具和函数库等软件来优化数科院的应用，使系统的性能得到充分的发挥，成为高校高性能计算系统推广的表率之一。
项目特点
虚拟化技术
宝德科技提供的43台PR2510D双核服务器以及56台PR4850四路服务器全部应用在华南理工的信息化系统中。到目前为止，宝德服务器优质的性能、稳定的运行给华南理工带来很大的收益。其中，宝德通过虚拟化技术:
1)最大程度的提升系统管理能力;
2)降低复杂性和总体硬件成本;
3)提供同一个硬件平台运行不同版本软件的能力
虚拟化技术能使华南理工高性能计算计算集群系统在一台服务器上同时运行多个操作系统，这与“多重任务处理”技术有些类似。不过“多重任务处理”技术只允许用户在同一机器设备的同一操作系统中运行多个
程序，而虚拟化则可让用户在同一机器设备中运行多个操作系统。这样用户能更灵活高效地配用计算机资源，并且有助于提高安全性能。
华南理工高性能计算计算集群系统采用虚拟化技术，实现了:
性能扩展空间
? 全缓冲DIMM内存:带宽提高三倍，容量提高四倍
? 高带宽PCI Express成为英特尔架构服务器的标准配置
? 英特尔? I/O 加速技术支持快速传输数据
? 带有专用FSB的多核提供了充足性能扩展空间
软件兼容
? 通过处理器中的硬件辅助特性，为虚拟软件解决方案提供了补充
可靠性
? 超长的实际应用运行时间
易于部署易于管理
宝德高性能计算集群系统采用专业的集群管理软件，实现了集群部署的自动化，快速化，同时使整个集群系统更易于管理员管理，形成了一套单一映像的集群软件架构。
开放通用计算平台
宝德高性能计算集群系统的软件和硬件以及基础架构都力求规范、标准、开放、通用，以方便用户使用和在其平台上开发自己的应用。因此，该平台可最大限度的提高应用的效率和移植性，适合于石油勘探、数值气象预报、流体力学分析、CFD、基因科学、多媒体、金融数据挖掘分析等多种领域多种应用的部署。
项目收益
为大气科学、固体力学、流体力学、有限元等进行并行计算和深度计算的需要而建立的HPC系统。对研究方向所涉及的大规模高复杂性系统模型验证算法、大规模数据处理与服务等问题的研究提供了有效的支撑平台，性能超过语气，而成本投入比小型机集群节省60%。
西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：
前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。
汽车成功案例 安全性问题 竞争优势 全球汽车工业对汽车安全性越来越重视，与安全强制法规相关的试验也在大量增加。目前碰撞安全问题在碰撞前、碰撞中和碰撞后阶段同时展开研究。在碰撞前阶段利用主动避撞系统；在碰撞中阶段利用车身结构、气囊展开、安全带张紧等措施减小伤害；在碰撞后阶段，主要关心油箱是否破裂以防止爆炸或起火。MSC.Software虚拟产品开发设计能够对每一个阶段进行设计研究。 碰撞前阶段 避免碰撞发生当然是车辆交通中最有效的降低伤亡的方法。而车辆的行为，例如车辆打滑、侧翻、或者车轮遇到冰路面将会发生何种状况等等可以利用虚拟样机来预测。在ADAMS/Car中结合多刚体和控制的仿真可以模拟从主动悬架到ABS制动器等系统的试验来增加主动安全性。通过同步调整机械、控制系统对车辆进行优化，可以大大缩短设计周期。 碰撞中阶段 一旦碰撞不可避免，气囊展开和座椅安全带的预张紧就成为减小伤害的关键因素，虚拟产品开发能够对这些系统进行优化。气囊展开可以利用SimOffice中的MSC Dytran，安全带约束系统的力可以利用多体仿真分析软件。在样车建造和法规试验之前进行虚拟试验可以大大地降低开发费用。法规试验中车辆各种性能可以用SimOffice中提供的有限元方法来进行精确地预测和研究。
碰撞仿真流程通常需要大量人力，管理仿真产生的海量数据也是一个挑战。模型组装、质量检查、定义工况、报告准备等方面如果引入流程自动化和数据管理则可以节省大量的人力。MSC.Software是领先的流程管理和自动化工具供应商，其产品MSC SOFY 和MSC SimManager都提供了汽车碰撞流程自动化的环境。将工作流程确定下来并进行客户化配置后，软件工具可以自动地生成代码来指导用户完成工作流程。例如，德国宝马(BMW)公司利用MSC SimManager建立碰撞仿真自动化流程，管理海量仿真数据，并且可以和供应商合作，使供应商可以上载各自相关的部件。 LSTC公司的领先的碰撞求解器LS-Dyna可以通过MSC Nastran（Sol700）的标准格式来调用。因此，适撞性和显著非线性问题都可以采用和NVH部门同样的模型，这样通过不同部门的协作可以节省大量的时间和费用。 碰撞后阶段 避免碰撞后起火取决于供油系统的完整性，该项安全要求 已在美国安全法规FMVSS301中有明确规定。车辆碰撞 后的燃油泄漏必须避免，MSC.Dytran采用拉格朗日和欧 拉技术，可以模拟碰撞中和碰撞后油箱的液固作用、结构 大变形、结构接触等问题。 MSC.SimManager也可以集成到碰撞后开发流程中，一 级供应商TI汽车公司采用MSC.SimManager管理油箱 开发过程中的冲击、压力真空、跌落、下陷等试验。 车辆动力学问题 矛盾 汽车工业需要在开发过程中减少时间和费用，同时推出创 新的产品。当前比较通用的策略是利用通用的开发平台、 共享部件开发众多系列车型。这就导致出现两个相互矛盾 的目标：一个是新系统的开发，另一个是通过共用平台和 零部件减少系统的变型。借助于虚拟产品开发可以有效地 满足这两个目标。
有限元仿真技术的发展及其应用 许荣昌 孙会朝(技术研发中心) 摘 要:介绍了目前常用的大型有限元分析软件的现状与发展,对其各自的优势进行了分析,简述了有限元软件在冶金生产过程中的主要应用领域及其发展趋势,对仿真技术在莱钢的应用进行了展望。 关键词:有限元仿真 冶金生产 发展趋势 0 前言 自主创新,方法先行,创新方法是自主创新的根本之源,同时,随着市场竞争的日益激烈,冶金企业的产品设计、工艺优化也由经验试错型向精益研发方向发展,而有限元仿真技术正是这种重要的创新方法。近年来随着计算机运行速度的不断提高,有限元分析在工程设计和分析中得到了越来越广泛的应用,比如,有限元分析在冶金、航空航天、汽车、土木建筑、电子电器、国防军工、船舶、铁道、石化、能源、科学研究等各个领域正在发挥着重要的作用,主要表现在以下几个方面:增加产品和工程的可靠性;在产品的设计阶段发现潜在的问题;经过分析计算,采用优化设计方案,降低原材料成本;缩短产品研发时间;模拟试验方案,减少试验次数,从而减少试验成本。与传统设计相比,利用仿真技术,可以变经验设计为科学设计、变实测手段为仿真手段、变规范标准为分析标准、变传统分析技术为现代的计算机仿真分析技术,从而提高产品质量、缩短新产品开发周期、降低产品整体成本、增强产品系统可靠性,也就是增强创新能力、应变能力和竞争力(如图1、2) 。 图1 传统创新产品(工艺优化)设计过程为大循环 作者简介:许荣昌(1971-),男,1994年毕业于武汉钢铁学院钢铁冶金专业,博士,高级工程师。主要从事钢铁工艺技术研究工 作。 图2 现代CA E 创新产品(工艺优化)设计过程为小循环 1 主要有限元分析软件简介 目前,根据市场需求相继出现了各种类型的应用软件,其中NASTRAN 、ADI N A 、ANSYS 、 ABAQUS 、MARC 、MAGSOFT 、COS MOS 等功能强大的CAE 软件应用广泛,为实际工程中解决复杂的理论计算提供了非常有力的工具。但是,各种软件均有各自的优势,其应用领域也不尽相同。本文将就有限元的应用范围及当今国际国内C AE 软件的发展趋势做具体的阐述,并对与冶金企业生产过程密切相关的主要有限元软件ANSYS 、AB AQUS 、MARC 的应用领域进行分析。 M SC So ft w are 公司创建于1963年,总部设在美国洛杉矶,M SC M arc 是M SC Soft w are 公司于1999年收购的MARC 公司的产品。MARC 公司始创于1967年,是全球首家非线性有限元软件公司。经过三十余年的发展,MARC 软件得到学术界和工业界的大力推崇和广泛应用,建立了它在全球非线性有限元软件行业的领导者地位。随着M arc 软件功能的不断扩展,软件的应用领域也从开发初期的核电行业迅速扩展到航空、航天、汽车、造船、铁 道、石油化工、能源、电子元件、机械制造、材料工程、土木建筑、医疗器材、冶金工艺和家用电器等,成为许多知名公司和研究机构研发新产品和新技术的重要工具。在航空业M SC N astran 软件被美国联邦航空管理局(F AA )认证为领取飞行器适 13
淮阴工学院 毕业设计外文资料翻译 学院：建筑工程学院 专业：土木工程房建方向 姓名：王玮 学号：1091401422 外文出处：MBTC DOT 3022 August 16 2012 附件： 1.外文资料翻译译文；2.外文原文。 指导教师评语： 签名： 年月日
以纳米技术为基础对硅酸盐 水泥混凝土的性能改进——第一阶段 Dr. R. Panneer Selvam ，Dr. Kevin Hall ，Sayantan Bhadra 摘要：对硅酸盐水泥混凝土(PCC)的纳米结构的基本认识是实现高性能和可持续性相关重大突破的关键。MBTC-研究(MBTC 2095/3004)使用分子动力学(MD)提供了对于水化硅酸钙(CSH)结构的新的理解(提供PCC强度和耐久性的主要成分);然而，由于MD方法能够考虑的原子数量，这项研究是有局限性的，特别是关于PCC中纳米水平上的力学性能。在这篇论文中为了断定CSH凝胶结构提出了离散元素法(DEM)，报告了三个阶段中第一阶段所取得的进展。给出了DEM研究所用的现有的免费软件和商法典。制定了一种内部的DEM规范，对粘性材料采用压痕式加载。样本模型计算合理的说明了DEM规范的发展及应用。 关键词：纳米技术，硅酸盐水泥混凝土，离散单元法 第一章：引言 混凝土是使用最多的建筑材料，同时也是科学了解最少的材料。混凝土的寿命由于收缩裂缝、拉伸裂缝等受到限制。这主要是由于水泥浆复杂的无定形的结构。对于铜或铁来说很容易从实验中发现原子结构。由于超过5个不同的原子结合在一起形成水泥浆或CSH(Murray等人，2010& Janikiram Subramaniam等人2009)，很难从实验来了解原子结构。对硅酸盐水泥混凝土(PCC)的纳米结构的基本认识是实现高性能和可持续性相关重大突破的关键。最近通过MBTC 2095/3004项目，使用分子动力学(MD)得出CSH原子结构的一些理解。Selvam教授和他的团队(2009 -2011)使用分子动力学(MD)建模提出了可能的CSH原子结构。从纳米水平到宏观水平进一步的相关性能的研究由于考量纳米长度变化时需要考虑的原子数量的限制而受到局限。 Nonat(2004)和Gauffinet(1998)等人观察到C-S-H凝胶有片晶型形态，薄片的大小约为60 ×30×5nm。从Dagleish拍摄的AFM图像（如图1.1）看出，CSH纤维可能的大小为60 nm x 300μm。为了理解这些纤维之间的相互作用，需要的计算尺
大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。
高性能计算实验报告 学生姓名：X X 学号：XXXXXXXXXX 班号：116122 指导教师：郭明强 中国地质大学（武汉）信息工程学院 第一题
1.编写console程序 2.由下图看出，电脑是双核CPU 3.多线程程序，利用windowsAPI函数创建线程
代码 #include"stdafx.h" #include
} 第二题多线程实现计算e和π的乘积 代码 #include"stdafx.h" #include"windows.h" #define num_steps 2000000 #include 按照计算每一时刻动力反应是否需要求解线性方程组，可将直接积分法分为隐式积分方法和显式积分方法两类。 隐式积分法是根据当前时刻及前几时刻体系的动力反应值建立以下一时刻动力反应值为未知量的线性方程组，通过求解方程组确定下一时刻动力反应。隐式方法的研究和应用由来已久，常用的方法有线性加速度法、常平均加速度法、Newmark方法、Wilson-θ法、Houbolt 方法等。 显式积分法可由当前时刻及前几时刻的体系动力反应值直接外推下一时刻的动力反应值，不需要求解线性方程组，实现了时间离散的解耦。解方程组一般占整个有限元求解程序耗时的70％左右，因此，这一解耦技术对计算量的节省是可观的。 隐式方法大部分是无条件稳定的，显式方法为条件稳定。显式方法的稳定性可以按满足精度要求的空间步距确定满足数值积分稳定性要求的时问步距来实现。显式方法受条件稳定的限制，时间积分步长将取得较小，但计算经验表明，对于一些自由度数巨大且介质呈非线性的问题，显式法比隐式法所需的计算量要小得多。 因此，随着所考虑问题复杂性的增加，显式积分法得到重视。 对于显式与隐式有限元的理解 关键字: 有限元显式隐式 显式算法和隐式算法，有时也称为显式解法和隐式解法，是计算力学中常见的两个概念，但是它们并没有普遍认可的定义，下面只是我的一些个人理解。 一、两种算法的比较 1、显式算法 基于动力学方程，因此无需迭代；而静态隐式算法基于虚功原理，一般需要迭代计算。显式算法，最大优点是有较好的稳定性。 动态显式算法采用动力学方程的一些差分格式（如广泛使用的中心差分法、线性加速度法、Newmark法和wilson法等），不用直接求解切线刚度，不需要进行平衡迭代，计算速度快，时间步长只要取的足够小，一般不存在收敛性问题。因此需要的内存也比隐式算法要少。并且数值计算过程可以很容易地进行并行计算，程序编制也相对简单。但显式算法要求质量矩阵为对角矩阵，而且只有在单元积分点计算尽可能少时速度优势才能发挥, 因而往往采用减缩积分方法，容易激发沙漏模式，影响应力和应变的计算精度。 静态显式法基于率形式的平衡方程组与Euler向前差分法，不需要迭代求解。由于平衡方程式仅在率形式上得到满足，所以得出的结果会慢慢偏离正确值。为了减少相关误差，必须每步使用很小的增量。 除了欧拉向前差分法外，其它的差分格式都是隐式的方法，需要求解线性方程组。 2、隐式算法 隐式算法中，在每一增量步内都需要对静态平衡方程进行迭代求解，并且每次迭代都需要求解大型的线性方程组，这以过程需要占用相当数量的计算资源、磁盘空间和内存。该算法中的增量步可以比较大，至少可以比显式算法大得多，但是实际运算中上要受到迭代次数及非线性程度的限制，需要取一个合理值。 二、求解时间 ANSYS高性能并行计算 作者：安世亚太雷先华 高性能并行计算主要概念 ·高性能并行计算机分类 并行计算机主要可以分为如下四类：对称多处理共享存储并行机（SMP，Symmetric Multi-Processor）、分布式共享存储多处理机（DSM，Distributied Shared Memory）、大规模并行处理机（MPP，Massively Parallel Processor）和计算机集群系统（Cluster）。 这四类并行计算机也正好反映了高性能计算机系统的发展历程，前三类系统由于或多或少需要在CPU、内存、封装、互联、操作系统等方面进行定制，因而成本非常昂贵。最后一类，即计算机集群系统，由于几乎全采用商业化的非定制系统，具有极高的性能价格比，因而成为现代高性能并行计算的主流系统。它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。高性能并行计算的基本原理就是将问题分为若干部分，而相连的每台计算机（称为节点）均可同时参与问题的解决，从而显著缩短解决整个问题所需的计算时间。 ·集群互联网络 计算机集群系统的互联网络大体上经历了从Ethernet到Giganet、Myrinet、Infiniband、SCI、Quadrics(Q-net)等发展历程，在“延时”和“带宽”两个最主要指标上有了非常大的改善，下表即是常用的互联方式： ANSYS主要求解器的高性能并行计算特性 ANSYS系列CAE软件体系以功能齐全、多物理场耦合求解、以及协同仿真而著称于世。其核心是一系列面向各个方向应用的高级求解器，并行计算也主要是针对这些求解器而言。 ANSYS的主要求解器包括： Mechanical：隐式有限元方法结构力学求解器； CFX ：全隐式耦合多重网格计算流体力学求解器； AUTODYN：显式有限元混合方法流固耦合高度非线性动力学求解器； LS-DYNA：显式有限元方法非线性结构动力学求解器； FEKO：有限元法、矩量法、高频近似方法相互混合的计算电磁学求解器； ·高性能并行计算的典型应用 现代CAE计算的发展方向主要有两个：系统级多体耦合计算和多物理场耦合计算，前者摒弃了以往只注重零部件级CAE仿真的传统，将整个对象的完整系统（如整机、整车）一次性纳入计算范畴；后者在以往只注重单一物理场分析（如结构力学、流体力学）的基础上，将影响系统性能的所有物理因素一次性纳入计算范畴，考虑各物理因素综合起来对分析对象的影响。因此，可以说，高性能并行计算也是CAE的发展方向，因为它是大规模CAE 应用的基石。例如，在航空航天领域，需要高性能并行计算的典型CAE应用有： –飞机/火箭/导弹等大型对象整体结构静力、动力响应、碰撞、安全性分析，整体外流场分析，多天线系统电磁兼容性及高频波段RCS分析，全模型流体－结构－电磁耦合分析；–航空发动机多级转子/静子联合瞬态流动分析，流体－结构－热耦合分析； –大型运载火箭/导弹发射过程及弹道分析…… · ANSYS求解器对高性能并行计算的支持 作为大型商用CAE软件的领头雁，ANSYS在对高性能并行计算的支持方面也走在所有CAE软件的前列，其各个求解器对高性能并行系统的支持可用下表描述： 高性能计算和网格技术 实验报告 实验题目OpenMP和MPI编程姓名 学号 专业计算机系统结构 指导教师 助教 所在学院计算机科学与工程学院论文提交日期 一、实验目的 本实验的目的是通过练习掌握OpenMP 和MPI 并行编程的知识和技巧。 1、熟悉OpenMP 和MPI 编程环境和工具的使用； 2、掌握并行程序编写的基本步骤； 3、了解并行程序调试和调优的技巧。 二、实验要求 1、独立完成实验内容； 2、了解并行算法的设计基础； 3、熟悉OpenMP和MPI的编程环境以及运行环境； 4、理解不同线程数，进程数对于加速比的影响。 三、实验内容 3.1、矩阵LU分解算法的设计： 参考文档sy6.doc所使用的并行算法： 在LU分解的过程中，主要的计算是利用主行i对其余各行j，(j>i)作初等行变换，各行计算之间没有数据相关关系，因此可以对矩阵A 按行划分来实现并行计算。考虑到在计算过程中处理器之间的负载均衡，对A采用行交叉划分：设处理器个数为p，矩阵A的阶数为n，??p =，对矩阵A行交叉划分后，编号为i(i=0,1,…,p-1)的处理器存有m/ n A的第i, i+p,…, i+(m-1)p行。然后依次以第0,1,…,n-1行作为主行，将 其广播给所有处理器，各处理器利用主行对其部分行向量做行变换，这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。若以编号为my_rank的处理器的第i行元素作为主行，并将它广播给所有处理器，则编号大于等于my_rank的处理器利用主行元素对其第i+1,…,m-1行数据做行变换，其它处理器利用主行元素对其第i,…,m-1行数据做行变换。 根据上述算法原理用代码表示如下（关键代码）： for(k = 0;k 第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2. 西摩·克雷( ) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8. (1) 超大规模 “云”具有相当的规模，云计算已经拥有100多万台服务器，、、微软、等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。 (4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样 Marc 全球非线性有限元软件行业的领导者 MSC.Marc是MSC.Software公司于1999年收购的Marc公司的产品。Marc公司始创于1967年，是全球首家非线性有限元软件公司。经过四十余年的不懈努力，Marc软件得到学术界和工业界的大力推崇和广泛应用，建立了它在全球非线性有限元软件行业的领导者地位。 随着Marc软件功能的不断扩展，软件的应用领域也从开发初期的核电行业迅速扩展到航空、航天、汽车、造船、铁道、石油化工、能源、电子元件、机械制造、材料工程、土木建筑、医疗器材、冶金工艺和家用电器等，成为许多知名公司和研究机构研发新产品和新技术的必备工具。 Marc软件通过了ISO9001质量认证。在中国，Marc通过了全国压力容器标准化技术委员会的严格考核和认证，成为与压力容器分析设计标准GB4732－95相适应的有限元分析软件。 一．产品特色 ◆多种物理场的分析能力。 ◆复合场的耦合分析能力。 ◆强大的非线性分析能力。 ◆最先进的接触分析功能。 ◆并行计算功能。 ◆丰富的单元库。 ◆开放的用户环境。 ◆强大的网格自适应功能。 ◆全自动三维网格重划分。 二．方便高效的用户界面MSC.Mentat作为MSC.Marc程序的专用前后处理器，完全支持MSC.Marc所有功能。另外MSC.Patran已经实现了对MSC.Marc 结构分析、热分析和热－结构耦合分析的完全支持，也支持磁场、电场、压电场分析，下面主要介绍MSC.Mentat的功能。 1．几何建模 MSC.Mentat可通过自顶向下和自底向上的方式生成几何模型，支持对几何元素点、线、面、体的各种，例如增加、删除、编辑和显示等。 2．网格划分 MSC.Mentat提供功能齐全、性能卓越的的自动网格生成技术，可以将几何点、线、面元素直接转化成有限单元的节点、线单元和面单元。可以自动对几何形状划分面网格或体网格。具有专门的六面体网格生成器以及Rebar单元生成器。 MSC.Marc六面体网格自动划分功能充分考虑了网格划分的基本要求，用户可以指定内部网格稀疏过渡级别，程序在稀疏网格过渡处自动生成多点约束方程，满足位移协调。 3．网格操作 MSC.Mentat的其它有关网格功能有复制、移动、扩展、对称、转换、单元阶次的转换、检查、重排、相交、清除、松弛、拉直、重划分、附着等。 4．其他功能 MSC.Mentat的前处理功能除几何建模和网格划分外，还可以定义边界条件、材料参数、几何参数、接触信息、初始条件、连接关系（如多点约束）等。 对于聚合物材料，如橡胶类材料，MSC.Mentat提供了曲线拟合功能。对于损伤分析所需的材料模型参数，用户定义表述材料连续或不连续软化的曲线后，可自动拟合出分析损伤的材料参数。 5．MSC.Mentat的文件接口 包括：AutoCAD、ACIS、IGES、C-MOLD、STL、I－DEAS、MSC.Nastran、MSC.Patran、VDAFS。还可以将MSC.Marc分析结果以I-DEAS或Hypermesh的格式输出，以便在I-DEAS或Hypermesh界面上进行后处理。 MSC.Marc可以产生一个模态中性文件（MNF）来定义集成到MSC.ADAMS 模型中的柔性部件。 第十章高性能计算和并行算法 §10．1 引言 计算机的运算速度在日新月异地增长，计算机的市场价格却不断地下降。 当前的计算机技术仍然远远不能满足物理问题计算的需要。 高性能计算机是一个所有最先进的硬件，软件，网络和算法的综合概念，“高性能”的标准是随着技术的发展而发展的。 高性能计算系统中最为关键的要素是单处理器的最大计算速度，存贮器访问速度和内部处理器通讯速度，多处理器系统稳定性，计算能力与价格比，以及整机性能等。 传统的计算机是冯.纽曼(Von Newmann)计算机，它是由中央处理器、内存器和输入/输出设备构成。 为了要超越这个冯.纽曼“瓶颈”，人们发展了两种计算机体系结构和相关软件技术的应用原则。一个是并行算法(parallelism)，另一个是流水线技术(pipelining)。 由于高性能计算机与当前能够应用的新计算技术相关联，因而它与并行算法和流水线技术有着密切的联系。 §10. 2并行计算机和并行算法 并行计算机是由多个处理器组成，并能够高速、高效率地进行复杂问题计算的计算机系统。 串行计算机是指只有单个处理器，顺序执行计算程序的计算机，也称为顺序计算机。 并行计算作为计算机技术，该技术的应用已经带来单机计算能力的巨大改进。 并行计算就是在同一时间内执行多条指令，或处理多个数据的计算。并行计算机是并行计算的载体。 为什么要采用并行计算呢？ z并行计算可以大大加快运算速度，即在更短的时间内完成相同的计算量，或解决原来根本不能计算的非常复杂的问题。 z提高传统的计算机的计算速度一方面受到物理上光速极限和量子效应的限制，另一方面计算机器件产品和材料的生产受到加工工艺的限制，其尺寸不可能做得无限小。因此我们只能转向并行算法。 大数据并行处理方法与举例 1、介绍 1.1 背景 互联网行业中，日常运营中生成、累积的用户网络行为数据等大数据规模相当庞大，以 至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我 们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之 多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……而到 了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。可以说，人类社会已经步入了大 数据时代。然而，大数据用现有的一般技术又难以处理，并且海量的非结构化数据带来的并 不仅仅是存储、传输的问题，做好海量非结构化数据分析以及快速处理以更好的服务客户、 提高业务效率已经成为紧迫的问题。 伴随着数据规模的爆炸式增长，数据并行分析处理技术也在不断进行着改进，以满足大 数据处理对实时性的需求。数据并行处理（Data Parallel Processing）是指计算机系统能够同 时执行两个或更多个处理机的一种计算方法。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的 解决时间。为使用并行处理，首先需要对程序进行并行化处理，也就是说将工作各部分分配 到不同处理机中。当下比较流行的大数据分布式计算应用最具有代表性的有：MapReduce、Spark和GraphX。下面详细介绍这三种应用的基本原理及应用例子。 1.2 MapReduce 2006年由Apache基金会开发的Hadoop项目，由分布式文件系统HDFS和MapReduce 工作引擎所组成。其中MapReduce采用“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。MapReduce极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 MapReduce在企业中被非常广泛地利用，包括分布grep、分布排序、web连接图反转、 ansys并行计算 设置方法等 1.我有一个ANSYS输入文件，如何并行计算？ 答：最简单的办法是以批处理的方式提交。有以下几个步骤： (1)系统配置。一般已设置好，如有疑问或需进一步信息，请参考回答5。 (2)修改并行求解器脚本，指定使用CPU的个数。 a.在家目录下找到ansddsmpich文件。 b.其中的"-np"参数后带的数目，即为求解器所用的进程（或CPU）数目。必须指定为偶数。 (3)修改ansys输入文件，指定使用的求解器类型和使用方式（必须指定为script），以及求解器域分解的数目（必须大于如前指定的CPU的个数）。 在输入文件中的SOLVE命令前加入如下信息（字母大小写随意）： /SOLUTION EQSLV,DDS !求解器类型为DDS DSOPT,SCRIPT,10 !域分解的数目为10，也可指定为其他值（必须大于如前指定的CPU的个数）。 (4)启动ANSYS并提交输入文件。 在终端提示符后输入如下命令行（大小写敏感），调用ANSYS系统脚本即可。结果文件保存在当前目录下的tmp目录下。 ~/ansys_batch-sh example.inp 注意：用户需将example.inp换成自己输入文件的名字。 2.如何在ANSYS的字符界面下使用并行功能？ 答: 基本与回答1相同。 (1)先执行回答1中所述1、2、3步。 (2)启动ANSYS。 在终端提示符后输入如下命令行（大小写敏感），在ANSYS提示符出现后按回车，即可输入ANSYS所识别的各种命令： ansys80 -p ANSYS -pp -mpi mpich (3)提交输入文件（注意加入回答1.3中命令！），有如下几种方式： a. 在ANSYS提示符下粘贴输入文件的内容； b. 使用ANSYS的/INPUT命令，指定输入文件； c. 在ANSYS提示符后交互式（文本界面下）输入命令。 3.如何在ANSYS的图形界面下使用并行功能？ 答：步骤如下。 File Name: hello.f program hello print *, 'hello series word!' !$OMP PARALLEL print *,'hello parallel world!' !$OMP END PARALLEL print *, 'hello series word!' stop end program hello ------------------------------------------- ! File Name: hp1.f program hello_parallel1 !$OMP PARALLEL print *,'hello world!' !$OMP END PARALLEL stop end program hello_parallel1 ------------------------------------------- ! File Name: hp2.f program hello_parallel_2 implicit none include 'omp_lib.h' integer :: idcpu,mcpu call OMP_SET_NUM_THREADS(3) idcpu=OMP_GET_THREAD_NUM() mcpu=OMP_GET_NUM_THREADS() print *,'------before parallel' print '(a,i4,a,i4,a)','Hello from thread',idcpu,' in',mcpu,' CPUs' print * !$OMP PARALLEL DEFAULT(NONE) PRIV ATE(IDCPU,MCPU) 数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行的某列; 三就是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL 数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。 2 数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计; 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律与知识。 基于PANDA框架的非线性静力学有限元 论文导读：基于PANDA框架。能够分析千万自由度规模的弹塑性静力学问题。非线性求解策略。形成了面向对象有限元并行计算框架PANDA。并行计算，基于PANDA框架的非线性静力学有限元。关键词：PANDA，静力学，非线性，有限元，并行计算 1 引言 特种武器结构复杂，在整个库存到靶序列（Stockpile to TargetSequence，STS）全寿命周期内要经历复杂严酷的载荷和环境条件，结构响应呈现出高度的材料非线性、边界非线性和几何非线性。为提高特种武器的设计、试验和库存维护水平，对武器结构在各种条件下响应的精细建模和分析至关重要，需要充分考虑结构的几何细节和物理内涵，所建立的有限元模型可达上千万自由度规模乃至更高，而传统的商用有限元程序由于国外对我国的出口限制，非线性有限元模型的分析规模被限制在几百万自由度以下，且计算周期较长，无法快速响应设计和维护的需要。 为了提升特种武器的工程数值模拟能力，适应不断提高的武器工程数值模拟需求，迎接和加速由现阶段小规模低效率计算向大规模高效并行计算的转变，2007年中国工程物理研究院启动了院预研重大项目“武器工程大规模并行计算框架研究及基础平台开发”。该项目在已有源码程序的基础上，通过在有限元并行计算方法方面开展研究与软件开发，初步形成了面向对象有限元并行计算框架PANDA，并基于PANDA框架初步开发了可应用于部分静力、振动、冲击和传热武器工 程问题求解的大规模有限元并行计算模拟程序。 针对特种武器研制中的非线性静力学有限元大规模精细分析需求，充分消化吸收开放源代码的程序设计思想和技巧，基于PANDA框架，开发非线性静力学有限元分析所需的单元类型、材料模型、非线性并行求解策略，集成大规模线性方程组并行求解算法，初步形成了可求解小应变、有限应变线弹性和弹塑性静力学问题的非线性静力学程序。悬臂梁弹塑性有限元分析模型达到了千万自由度规模，并行求解时间低于一小时。本文介绍了基于PANDA框架的单元类型、材料模型、非线性求解策略设计，并初步验证了非线性静力学有限元并行计算程序的计算精度和千万自由度规模分析能力。 2 基于PANDA框架的非线性静力学有限元并行计算程序设计 通过中国工程物理研究院的预研重大项目，采用面向对象、层次化、组件化的设计思想，对工程结构非结构网格有限元分析程序的基本数据结构、并行通信、求解控制等方面的共性和可重用部分进行抽象和程序实现，并集成了区域分割、解法器等服务组件，形成了面向对象有限元并行计算框架PANDA，提供经过系统规划设计的应用程序开发接口，以提供服务的形式引导应用程序的设计和实现，初步建立了结构分析有限元并行计算应用程序的集成开发环境。科技论文，并行计算。 基于PANDA框架，结构分析有限元并行计算应用程序的开发工作变得较为简单和高效，程序开发工作量大为减少。在PANDA框架既设的应用软件架构下，应用程序开发者可以将精力集中到本应用程序独显式有限元和隐式有限元
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