并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
ABAQUS模拟预应力筋的方法 1.降温法 这是目前很多人采用的方法。即在预应力筋施加温度荷载（降温），使预应力筋收缩，从而使混凝土获得预应力。 2.ABAQUS自带的初始应力法 直接用*Initial conditions, type=stress可以直接模拟先张法，能获得预应力筋和混凝土的后期应力增量，但无法获得预应力筋的真实应力。 3.Rebar element single 法 利用ABAQUS提供的rebar功能，模拟预应力束，给出rebar与相关实体单元的信息，通过在rebar上施加初始应力即可模拟先张法和后张法。 4. MPC法 分别定义预应力筋（比如truss单元）和混凝土，采用MPC将预应力筋与混凝土联系起来，对预应力筋施加初始应力，即可模拟预应力效应。 5.Rebar Layer法 利用ABAQUS提供的rebar layer功能，将rebar layer定义到surface，membrane或shell基上，通过对rebar施加初始应力，即可模拟先张法和后张法。 经过一段时间的使用和尝试，发现实体内施加预应力还存在不少
缺陷： 1.无法模拟早期的预应力损失，如摩擦损失，锚具回弹损失等； 2.无法准确模拟后张法中在张拉阶段净截面参与计算的问题，这 在截面高度较小，预应力筋较多时，对计算结果影响会比较大； 3.无法模拟换算截面的问题，尽管帮助文件中多次提到rebar layer的刚度被添加到surface section等中，由于surface section没有内在刚度，多次测试发现rebar layer的刚度无法添加到结构中。后尝试用shell section的方式来实现。帮助文件中没有直接提到用shell section带rebar layer埋于solid 单元的方式可以模拟预应力。经多次测试发现是可以考虑shell 和rebar layer的附加刚度，但结算结果不稳定。 几个要点： 1>.shell section能自动采用换算截面，其但 换算系数为N而不是N-1。 2>.shell section采用换算截面时，其附属的rebar layer面积也一并参与换算。 3>.若考虑预应力作用，其作用仅限于rebar layer 部分，而不及于shell section本身。 本次新增的inp文件中可对比测试shell section和surface section。见文件中相关数据行提示。 注意新问题：当rebar layer面积较大时，误差很大，需进一步解决，这也许是ABAQUS帮助文件中没直接推荐shell section with rebar
2014年《并行计算系统》复习题 （15分）给出五种并行计算机体系结构的名称，并分别画出其典型结构。 ①并行向量处理机（PVP） ②对称多机系统（SMP） ③大规模并行处理机（MPP） ④分布式共享存储器多机系统（DSM） ⑤工作站机群（COW） （10分）给出五种典型的访存模型，并分别简要描述其特点。 ①均匀访存模型（UMA）： 物理存储器被所有处理机均匀共享 所有处理机访存时间相同 适于通用的或分时的应用程序类型 ②非均匀访存模型（NUMA）： 是所有处理机的本地存储器的集合 访问本地LM的访存时间较短 访问远程LM的访存时间较长 ③Cache一致性非均匀访存模型（CC-NUMA）： DSM结构 ④全局Cache访存模型（COMA）： 是NUMA的一种特例，是采用各处理机的Cache组成的全局地址空间 远程Cache的访问是由Cache目录支持的 ⑤非远程访存模型（NORMA）： 在分布式存储器多机系统中，如果所有存储器都是专用的，而且只能被本地存储机访问，则这种访问模型称为NORAM 绝大多数的NUMA支持NORAM 在DSM中，NORAM的特性被隐匿的 3. （15分）对于如下的静态互连网络，给出其网络直径、节点的度数、对剖宽度，说明该网络是否是一个对称网络。 网络直径：8 节点的度数：2 对剖宽度：2 该网络是一个对称网络 4. （15分）设一个计算任务，在一个处理机上执行需10个小时完成，其中可并行化的部分为9个小时，不可并行化的部分为1个小时。问： （1）该程序的串行比例因子是多少，并行比例因子是多少？ 串行比例因子：1/10
并行比例因子:9/10 如果有10个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？ 10/(9/10 + 1) = 5.263 （3）如果有20个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？ 10/(9/20 + 1)= 6.897 （15分）什么是并行计算系统的可扩放性？可放性包括哪些方面？可扩放性研究的目的是什么？ 一个计算机系统（硬件、软件、算法、程序等）被称为可扩放的，是指其性能随处理机数目的增加而按比例提高。例如，工作负载能力和加速比都可随处理机的数目的增加而增加。可扩放性包括: 1.机器规模的可扩放性 系统性能是如何随着处理机数目的增加而改善的 2.问题规模的可扩放性 系统的性能是如何随着数据规模和负载规模的增加而改善 3.技术的可扩放性 系统的性能上如何随着技术的改变而改善 可扩放性研究的目的: 确定解决某类问题时何种并行算法与何种并行体系结构的组合，可以有效的利用大量的处理器； 对于运用于某种并行机上的某种算法，根据在小规模处理机的运行性能预测移植到大规模处理机上的运行性能; 对固定问题规模，确定最优处理机数和可获得的最大的加速比 （15分）给出五个基本的并行计算模型，并说明其各自的优缺点。 ①PRAM：SIMD-SM 优点： 适于表示和分析并行计算的复杂性； 隐匿了并行计算机的大部底层细节（如通信、同步），从而易于使用。 缺点： 不适于MIMD计算机，存在存储器竞争和通信延迟问题。 ②APRAM:MIMD-SM 优点： 保存了PRAM的简单性； 可编程性和可调试性（correctness）好； 易于进行程序复杂性分析。 缺点： 不适于具有分布式存储器的MIMD计算机。 ③BSP：MIMD-DM 优点: 把计算和通信分割开来； 使用hashing自动进行存储器和通信管理； 提供了一个编程环境。 缺点： 显式的同步机制限制并行计算机数据的增加； 在一个Superstep中最多只能传递h各报文。
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。
准静态分析——ABAQUS/Explicit 准静态过程（guasi-static process） 在过程进行的每一瞬间，系统都接近于平衡状态，以致在任意选取的短时间dt内，状态参量在整个系统的各部分都有确定的值，整个过程可以看成是由一系列极接近平衡的状态所构成，这种过程称为准静态过程。无限缓慢地压缩和无限缓慢地膨胀过程可近似看作为准静态过程。准静态过程是一种理想过程，实际上是办不到的。 准静态原为一个热力学概念，在这里引用主要是指模型在加载的过程中任意时刻所经历的中间状态都可近似地视为静力状态，因此当加载过程进行得无限缓慢时，在各个时刻模型所处的状态就可近似地看作是静态，该过程便是准静态过程。准静态啮合过程仿真主要考虑的是弧齿锥齿轮副在加载时的接触状态，以及齿面和齿根的应力变化规律，其前提是不考虑齿轮副惯性的影响。 ABAQUS/Explicit准静态分析 显式求解方法是一种真正的动态求解过程，它的最初发展是为了模拟高速冲击问题，在这类问题的求解中惯性发挥了主导性作用。当求解动力平衡的状态时，非平衡力以应力波的形式在相邻的单元之间传播。由于最小稳定时间增量一般地是非常小的值，所以大多少问题需要大量的时间增量步。 在求解准静态问题上，显式求解方法已经证明是有价值的，另外ABAQUS/Explicit在求解某些类型的静态问题方面比ABAQUS/Standard更容易。在求解复杂的接触问题时，显式过程相对于隐式过程的一个优势是更加容易。此外，当模型很大时，显式过程比隐式过程需要较少的系统资源。 将显式动态过程应用于准静态问题需要一些特殊的考虑。根据定义，由于一个静态求解是一个长时间的求解过程，所以在其固有的时间尺度上分析模拟常常在计算上是不切合实际的，它将需要大量的小的时间增量。因此，为了获得较经济的解答，必须采取一些方式来加速问题的模拟。但是带来的问题是随着问题的加速，静态平衡的状态卷入了动态平衡的状态，在这里惯性力成为更加起主导作用的力。目标是在保持惯性力的影响不显著的前提下用最短的时间进行模拟。 准静态（Quasi-static）分析也可以在ABAQUS/Standard中进行。当惯性力可以忽略时，在ABAQUS/Standard中的准静态应力分析用来模拟含时间相关材料响应（蠕变、膨胀、粘弹性和双层粘塑性）的线性或非线性问题。关于在ABAQUS/Standard中准静态分析的更多信息，请参阅ABAQUS分析用户手册（ABAQUS Analysis User’s Manual）的第6.2.5节“Quasi-static analysis”。 1. 显式动态问题类比 假设两个载满了乘客的电梯。在缓慢的情况下，门打开后你步入电梯。为了腾出空间，邻近门口的人慢慢地推他身边的人，这些被推的人再去推他身边的人，如此继续下去。这种扰动在电梯中传播，直到靠近墙边的人表示他们无法移动为止。一系列的波在电梯中传播，直到每个人都到达了一个新的平衡位置。如果你稍稍加快速度，你会比前面更用力地推动你身边的人，但是最终每个人都会停留在与缓慢的情况下相同的位置。 在快速情况下，门打开后你以很高的速度冲入电梯，电梯里的人没有时间挪动位置来重新安排他们自己以便容纳你。你将会直接地撞伤在门口的两个人，而其他人则没有受到影响。
基于FPGA的并行计算技术 更新于2012-03-13 17:15:57 文章出处:互联网 1 微处理器与FPGA 微处理器普遍采用冯·诺依曼结构，即存储程序型计算机结构，主要包括存储器和运算器2个子系统。其从存储器读取数据和指令到运算器，运算结果储存到存储器，然后进行下一次读取-运算-储存的操作过程。通过开发专门的数据和指令组合，即控制程序，微处理器就可以完成各种计算任务。冯·诺依曼型计算机成功地把信息处理系统分成了硬件设备和软件程序两部分，使得众多信息处理问题都可以在通用的硬件平台上处理，只需要开发具体的应用软件，从而极大地降低了开发信息处理系统的复杂性。然而，冯·诺依曼型计算机也有不足之处，由于数据和指令必须在存储器和运算器之间传输才能完成运算，使得计算速度受到存储器和运算器之间信息传输速度的限制，形成所谓的冯·诺依曼瓶颈[1]；同时，由于运算任务被分解成一系列依次执行的读取-运算-储存过程，所以运算过程在本质上是串行的，使并行计算模式在冯·诺依曼型计算机上的应用受到限制。 受到半导体物理过程的限制，微处理器运算速度的提高已经趋于缓慢，基于多核处理器或者集群计算机的并行计算技术已经逐渐成为提高计算机运算性能的主要手段。并行计算设备中包含多个微处理器，可以同时对多组数据进行处理，从而提高系统的数据处理能力。基于集群计算机的超级计算机已经成为解决大型科学和工程问题的有利工具。然而，由于并行计算设备中的微处理器同样受冯·诺依曼瓶颈的制约，所以在处理一些数据密集型，如图像分析等问题时，计算速度和性价比不理想。 现场可编程门阵列（FPGA）是一种新型的数字电路。传统的数字电路芯片都具有固定的电路和功能，而FPGA可以直接下载用户现场设计的数字电路。FPGA技术颠覆了数字电路传统的设计-流片-封装的工艺过程，直接在成品PFGA芯片上开发新的数字电路，极大地扩大了专用数字电路的用户范围和应用领域。自从20世纪80年代出现以来，FPGA技术迅速发展，FPGA芯片的晶体管数量从最初的数万个迅速发展到现在的数十亿个晶体管[2]，FPGA 的应用范围也从简单的逻辑控制电路发展成为重要的高性能计算平台。 FPGA芯片中的每个逻辑门在每个时钟周期都同时进行着某种逻辑运算，因此FPGA本质上是一个超大规模的并行计算设备，非常适合用于开发并行计算应用。目前，FPGA已被成功地应用到分子动力学、基因组测序、神经网路、人工大脑、图像处理、机器博弈等领域，取得了数十到数千倍的速度提高和优异的性价比[3-18]。
高性能计算集群(HPC CLUSTER) 1.1什么是高性能计算集群? 简单的说，高性能计算(High-Performance Computing)是计算机科学的一个分支，它致力于开发超级计算机，研究并行算法和开发相关软件。 高性能集群主要用于处理复杂的计算问题，应用在需要大规模科学计算的环境中，如天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、基因测序等。高性能集群上运行的应用程序一般使用并行算法，把一个大的普通问题根据一定的规则分为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。 高性能集群在计算过程中，各节点是协同工作的，它们分别处理大问题的一部分，并在处理中根据需要进行数据交换，各节点的处理结果都是最终结果的一部分。高性能集群的处理能力与集群的规模成正比，是集群内各节点处理能力之和，但这种集群一般没有高可用性。 1.2 高性能计算分类 高性能计算的分类方法很多。这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。 1.2.1 高吞吐计算(High-throughput Computing) 有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data,单指令流-多数据流）的范畴。 1.2.2 分布计算(Distributed Computing) 另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD （Multiple Instruction/Multiple Data，多指令流-多数据流）的范畴。 1.3高性能计算集群系统的特点 可以采用现成的通用硬件设备或特殊应用的硬件设备，研制周期短； 可实现单一系统映像，即操作控制、IP登录点、文件结构、存储空间、I/O空间、作业管理系统等等的单一化； 高性能（因为CPU处理能力与磁盘均衡分布，用高速网络连接后具有并行吞吐能力）； 高可用性，本身互为冗余节点，能够为用户提供不间断的服务，由于系统中包括了多个结点，当一个结点出现故障的时候，整个系统仍然能够继续为用户提供服务； 高可扩展性，在集群系统中可以动态地加入新的服务器和删除需要淘汰的服务器，从而能够最大限度地扩展系统以满足不断增长的应用的需要； 安全性，天然的防火墙； 资源可充分利用，集群系统的每个结点都是相对独立的机器，当这些机器不提供服务或者不需要使用的时候，仍然能够被充分利用。而大型主机上更新下来的配件就难以被重新利用了。 具有极高的性能价格比，和传统的大型主机相比，具有很大的价格优势； 1.4 Linux高性能集群系统 当论及Linux高性能集群时，许多人的第一反映就是Beowulf。起初，Beowulf只是一个著名的科学计算集群系统。以后的很多集群都采用Beowulf类似的架构，所以，实际上，现在Beowulf已经成为一类广为接受的高性能集群的类型。尽管名称各异，很多集群系统都是Beowulf集群的衍生物。当然也存在有别于Beowulf的集群系统，COW和Mosix就是另两类著名的集群系统。 1.4.1 Beowulf集群 简单的说，Beowulf是一种能够将多台计算机用于并行计算的体系结构。通常Beowulf系统由通过以太网或其他网络连接的多个计算节点和管理节点构成。管理节点控制整个集群系统，同时为计算节点提供文件服务和对外的网络连接。它使用的是常见的硬件设备，象普通PC、以太网卡和集线器。它很少使用特别定制的硬件和特殊的设备。Beowulf集群的软件也是随处可见的，象Linux、PVM和MPI。 1.4.2 COW集群 象Beowulf一样，COW（Cluster Of Workstation）也是由最常见的硬件设备和软件系统搭建而成。通常也是由一个控制节点和多个计算节点构成。
13 ABAQUS/Explicit准静态分析 显式求解方法是一种真正的动态求解过程，它的最初发展是为了模拟高速冲击问题，在这类问题的求解中惯性发挥了主导性作用。当求解动力平衡的状态时，非平衡力以应力波的形式在相邻的单元之间传播。由于最小稳定时间增量一般地是非常小的值，所以大多少问题需要大量的时间增量步。 在求解准静态问题上，显式求解方法已经证明是有价值的，另外ABAQUS/Explicit 在求解某些类型的静态问题方面比ABAQUS/Standard更容易。在求解复杂的接触问题时，显式过程相对于隐式过程的一个优势是更加容易。此外，当模型成为很大时，显式过程比隐式过程需要较少的系统资源。关于隐式与显式过程的详细比较请参见第2.4节“隐式和显式过程的比较”。 将显式动态过程应用于准静态问题需要一些特殊的考虑。根据定义，由于一个静态求解是一个长时间的求解过程，所以在其固有的时间尺度上分析模拟常常在计算上是不切合实际的，它将需要大量的小的时间增量。因此，为了获得较经济的解答，必须采取一些方式来加速问题的模拟。但是带来的问题是随着问题的加速，静态平衡的状态卷入了动态平衡的状态，在这里惯性力成为更加起主导作用的力。目标是在保持惯性力的影响不显著的前提下用最短的时间进行模拟。 准静态（Quasi-static）分析也可以在ABAQUS/Standard中进行。当惯性力可以忽略时，在ABAQUS/Standard中的准静态应力分析用来模拟含时间相关材料响应（蠕变、膨胀、粘弹性和双层粘塑性）的线性或非线性问题。关于在ABAQUS/Standard中准静态分析的更多信息，请参阅ABAQUS分析用户手册（ABAQUS Analysis User’s Manual）的第6.2.5节“Quasi-static analysis”。 13.1 显式动态问题类比 为了使你能够更直观地理解在缓慢、准静态加载情况和快速加载情况之间的区别，我们应用图13-1来类比说明。
高性能计算集群项目采购需求 以下所有指标均为本项目所需设备的最小要求指标，供应商提供的产品应至少大于或等于所提出的指标。系统整体为“交钥匙”工程，厂商需确保应标方案的完备性。 投标商在投标方案中须明确项目总价和设备分项报价。数量大于“1”的同类设备，如刀片计算节点，须明确每节点单价。 硬件集成度本项目是我校校级高算平台的组成部分，供应商提供的硬件及配件要求必须与现有相关硬件设备配套。相关系统集成工作由供应商负责完成。 刀片机箱供应商根据系统结构和刀片节点数量配置，要求电源模块满配，并提供足够的冗余。配置管理模块，支持基于网络的远程管理。配置交换模块，对外提供4个千兆以太网接口，2个外部万兆上行端口，配置相应数量的56Gb InfiniBand接口 刀片计算节点双路通用刀片计算节点60个，单节点配置2个CPU，Intel Xeon E5-2690v4（2.6GHz/14c）；不少于8个内存插槽，内存64GB，主频≥2400；硬盘裸容量不小于200GB，提供企业级SAS或SSD 硬盘；每节点配置≥2个千兆以太网接口，1个56Gb InfiniBand 接口；满配冗余电源及风扇。 刀片计算节点（大内存）双路通用刀片计算节点5个，单节点配置2个CPU，Intel Xeon E5-2690v4；不少于8个内存插槽，内存128GB，主频≥2400；硬盘裸容量不小于200GB，提供企业级SAS或SSD硬盘；每节点配置≥2个千兆以太网接口，1个56Gb InfiniBand接口；满配冗余电源及风扇。 GPU节点2个双路机架GPU节点；每个节点2个Intel Xeon E5-2667 v4每节点2块NVIDIA Tesla K80GPU加速卡；采用DDR4 2400MHz ECC内存，每节点内存16GB*8=128GB；每节点SSD 或SAS硬盘≥300GB；每节点配置≥2个千兆以太网接口，1个56Gb/s InfiniBand接口；满配冗余电源及风扇。 数据存储节点机架式服务器2台，单台配置2颗Intel Xeon E5-2600v4系列CPU；配置32GB内存，最大支持192GB；配置300GB 2.5" 10Krpm
Monte Carlo Methods in Parallel Computing Chuanyi Ding ding@https://www.doczj.com/doc/0815431480.html, Eric Haskin haskin@https://www.doczj.com/doc/0815431480.html, Copyright by UNM/ARC November 1995 Outline What Is Monte Carlo? Example 1 - Monte Carlo Integration To Estimate Pi Example 2 - Monte Carlo solutions of Poisson's Equation Example 3 - Monte Carlo Estimates of Thermodynamic Properties General Remarks on Parallel Monte Carlo What is Monte Carlo? ? A powerful method that can be applied to otherwise intractable problems ? A game of chance devised so that the outcome from a large number of plays is the value of the quantity sought ?On computers random number generators let us play the game ?The game of chance can be a direct analog of the process being studied or artificial ?Different games can often be devised to solve the same problem ?The art of Monte Carlo is in devising a suitably efficient game.
ABAQUS/Standard与ABAQUS/Explicit各自的适用范围 ABAQUS/Explicit如何降低计算时间 对于光滑的非线性问题，ABAQUS/Standard更有效，而ABAQUS/Explicit适于求解复杂的非线性动力学问题，特别是用于模拟短暂、瞬时的动态事件，如冲击和爆炸问题。 有些复杂的接触问题（例如模拟成形），使用ABAQUS/Standard要进行大量的迭代，甚至可能难以收敛，而使用ABAQUS/Explicit就可以大大缩短计算时间。 如果一个准静态分析以它的自然时间进行，其解几乎跟它的真实静态解相同。 经常需要使用load rate scaling 或 mass scaling 获得一个准静态解，这样使用的CPU时间更短。这两种办法是缩短explicit下计算时间的加速办法。 loading rate 经常可以适当增加，只要这个解不局部化（localize）。如果loading rate增加的太多，惯性力会极大第影响求得的解的准确性； MASS scaling 可以替代“增加loading rate”来使用，其减少计算时间的功能一样。当使用率相关材料时，mass scaling更好，因为增加loading rate 人为地改变了材料属性；对于不是与率相关的材料，这两种办法都可以，但相同的缩放因子的值所引起的speedup是平方根的关系。 质量缩放因子（mass scaling factor）100等同于加载速率因子（loading rate scaling factor）10产生的计算时间的下降效果。 静态分析中，结构的最低阶模态决定了其响应，知道最小的自然频率，并且相应地，最低阶模态的周期也就知道了，可以估计能够获得合适的静态响应所要求的时间。只要时间大于最低阶模态周期，即可满足准静态响应的条件。 有必要运行一序列不同的loading rate的分析，以此来确定一个可以接受的loading rate。既要实现降低cpu求解时间的目的，又不能引起显著的动态效应。 在模拟计算的大部分过程中，变形材料的动能不应超出其内能的5%-10%。注意这两者的比值要足够小。 在准静态分析中，使用光滑的分析步幅值曲线（smooth step amplitude curve）定义位移是最高效的方式。 对于精度和效率，准静态分析要求加载尽可能地光滑。突变的、抽筋的运动会引起应力波，这可能导致噪音或不准确的解。 使用smooth step amplitude curve实现光滑地加载力或光滑地加载位移。评价结果可接受的初始标准是动能与内能相比为很小。表格（tabular）定义的幅值曲线加载，尽管也可以满足使得动能与其内能相比很小，但是光滑的加载可以减小动能的波动，产生一个满意的准静态的响应。 从Abaqus/Explicit中将模型导入到Abaqus/Standard进行高效的回弹分析。
并行计算：并行计算是相对于串行计算来说的。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。并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能（处理器能力 或存储器），使用多处理器求解单个问题。 分布式计算：分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问 题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些 计算结果综合起来得到最终的结果。最近的分布式计算项目已经被用于使用世界 各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，可以分析来自外 太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命等。 并行计算与分布式计算的区别：（1）简单的理解，并行计算借助并行算法和 并行编程语言能够实现进程级并行（如MPI）和线程级并行（如openMP）。而 分布式计算只是将任务分成小块到各个计算机分别计算各自执行。（2）粒度方面，并行计算中，处理器间的交互一般很频繁，往往具有细粒度和低开销的特征，并 且被认为是可靠的。而在分布式计算中，处理器间的交互不频繁，交互特征是粗 粒度，并且被认为是不可靠的。并行计算注重短的执行时间，分布式计算则注重 长的正常运行时间。（3）联系，并行计算和分布式计算两者是密切相关的。某些 特征与程度（处理器间交互频率）有关，而我们还未对这种交叉点（crossover point）进行解释。另一些特征则与侧重点有关（速度与可靠性），而且我们知道 这两个特性对并行和分布两类系统都很重要。（4）总之，这两种不同类型的计算 在一个多维空间中代表不同但又相邻的点。 集群计算：计算机集群使将一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度 紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群 系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连 接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况 下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性价比要高得多。根据组 成集群系统的计算机之间体系结构是否相同，集群可分为同构与异构两种。集群 计算机按功能和结构可以分为，高可用性集群（High-availability (HA) clusters）、负载均衡集群（Loadbalancing clusters）、高性能计算集群 （High-performance (HPC)clusters）、网格计算（Grid computing）。 高可用性集群，一般是指当集群中有某个节点失效的情况下，其上的任务会自动 转移到其他正常的节点上。还指可以将集群中的某节点进行离线维护再上线，该 过程并不影响整个集群的运行。
Abaqus-中显示动力学分析步骤
准静态分析——ABAQUS/Explicit 准静态过程（guasi-static process） 在过程进行的每一瞬间，系统都接近于平衡状态，以致在任意选取的短时间dt内，状态参量在整个系统的各部分都有确定的值，整个过程可以看成是由一系列极接近平衡的状态所构成，这种过程称为准静态过程。无限缓慢地压缩和无限缓慢地膨胀过程可近似看作为准静态过程。准静态过程是一种理想过程，实际上是办不到的。 准静态原为一个热力学概念，在这里引用主要是指模型在加载的过程中任意时刻所经历的中间状态都可近似地视为静力状态，因此当加载过程进行得无限缓慢时，在各个时刻模型所处的状态就可近似地看作是静态，该过程便是准静态过程。准静态啮合过程仿真主要考虑的是弧齿锥齿轮副在加载时的接触状态，以及齿面和齿根的应力变化规律，其前提是不考虑齿轮副惯性的影响。 ABAQUS/Explicit准静态分析 显式求解方法是一种真正的动态求解过程，它的最初发展是为了模拟高速冲击问题，在这类问题的求解中惯性发挥了主导性作用。当求解动力平衡的状态时，非平衡力以应力波的形式在相邻的单元之间传播。由于最小稳定时间增量一般地是非常小的值，所以大多少问题需要大量的时间增量步。 在求解准静态问题上，显式求解方法已经证明是有价值的，另外ABAQUS/Explicit在求解某些类型的静态问题方面比ABAQUS/Standard更容易。在求解复杂的接触问题时，显式过程相对于隐式过程的一个优势是更加容易。此外，当模型很大时，显式过程比隐式过程需要较少的系统资源。 将显式动态过程应用于准静态问题需要一些特殊的考虑。根据定义，由于一个静态求解是一个长时间的求解过程，所以在其固有的时间尺度上分析模拟常常在计算上是不切合实际的，它将需要大量的小的时间增量。因此，为了获得较经济的解答，必须采取一些方式来加速问题的模拟。但是带来的问题是随着问题的加速，静态平衡的状态卷入了动态平衡的状态，在这里惯性力成为更加起主导作用的力。目标是在保持惯性力的影响不显著的前提下用最短的时间进行模拟。 准静态（Quasi-static）分析也可以在ABAQUS/Standard中进行。当惯性力可以忽略时，在ABAQUS/Standard中的准静态应力分析用来模拟含时间相关材料响应（蠕变、膨胀、粘弹性和双层粘塑性）的线性或非线性问题。关于在ABAQUS/Standard中准静态分析的更多信息，请参阅ABAQUS分析用户手册（ABAQUS Analysis User’s Manual）的第6.2.5节“Quasi-static analysis”。 1. 显式动态问题类比 假设两个载满了乘客的电梯。在缓慢的情况下，门打开后你步入电梯。为了腾出空间，邻近门口的人慢慢地推他身边的人，这些被推的人再去推他身边的人，如此继续下去。这种扰动在电梯中传播，直到靠近墙边的人表示他们无法移动为止。一系列的波在电梯中传播，直到每个人都到达了一个新的平衡位置。如果你稍稍加快速度，你会比前面更用力地推动你身边的人，但是最终每个人都会停留在与缓慢的情况下相同的位置。 在快速情况下，门打开后你以很高的速度冲入电梯，电梯里的人没有时间挪动位置来重新安排他们自己以便容纳你。你将会直接地撞伤在门口的两个人，而其他人则没有受到影响。
高性能并行计算系统检查点技术与应用 孙国忠 李艳红 樊建平 （中国科学院计算技术研究所 中国科学院研究生院 北京 １０００８０） (sgz@https://www.doczj.com/doc/0815431480.html,,lyh@https://www.doczj.com/doc/0815431480.html,,fan@https://www.doczj.com/doc/0815431480.html,) 摘 要 随着高性能并行计算系统规模越来越大，软件和硬件发生故障的概率随之增大，系统的容错性和可靠性已经成为应用可扩展性的主要限制因素。并行检查点技术可以使系统从故障中恢复并减少计算损失，是高性能计算系统重要的容错手段。本文将介绍检查点技术的背景和定义，研究并行检查点协议的分类，检查点存储技术，以及利用这些协议和技术实现的ＭＰＩ并行检查点系统，最后给出对各个关键技术的详细评价及结论。 关键词 高性能计算；消息传递系统；并行检查点；回滚恢复 中图法分类号 ＴＰ３１ A Survey of Checkpointing Technology and It’s Application for High Performance Parallel Systems Sun Guo-Zhong Li Yan-Hong Fan Jian-Ping (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences/Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080) (sgz@https://www.doczj.com/doc/0815431480.html, lyh@https://www.doczj.com/doc/0815431480.html, ｆａｎ＠ｉｃｔ．ａｃ．ｃｎ) Abstract With the scale of high performance parallel computing systems becoming larger,the fault probability of software and hardware in these systems is increased.As a result, issues of fault tolerance and reliability are becoming limiting factors on application scalability.Parallel checkpointing can help fault system recover from fault and reduce the computing losing,and is an important method for tolerating fault of high performance computing system.This paper will discuss the background and definitions of checkpointing,classify of parallel checkpointing protocols, checkpoint storage technology, and several MPI systems adopting these parallel checkpointing protocols.At last we give appraisement of these key technologies and list our conclusions. Key words High Performance Computing; Message Passing System; Parallel Checkpointing ; Rollback Recovery １ 引 言 高性能并行计算领域的容错技术由于以下几种情况而越发受到重视。1）在一台高性能计算机系统中，总的处理器数快速增长。如BlueGene/L 总的处理器有130,000个，有证据表明这样的一台机器几个小时就要有一个处理器失效。虽然处理器总数的提高带来了性能提高，但是也提高了故障点的数目。2）大多数并行计算机系统正在从采用昂贵的硬件系统向低成本、由处理器和光纤网络定制组装的cluster转变，以及采用Internet范围内网格技术来执行程序导致硬件发生故障的概率较高。3）很多科学计算任务被设计成一次运行几天或者几个月，例如ASCI的stockpile certification 程序以及BlueGene当中的ab initio 蛋白质折叠程序将运行几个月。由于应用的运行时间比硬件的平均故障间隔时间(MTBF)长，科学计算程序必须 本课题得到国家高科技发展计划(863)基金支持(2003AA1Z2070)和中国科学院知识创新工程支持(20036040) 具有对硬件故障的容错技术。采用检查点技术恢复应用运行是一种有效的容错方法。 检查点技术除了实现系统容错，还能协助实现灵活的作业调度。例如，拥有高性能计算系统的气象局要在每天的固定时段加载资源独占作业进行气象预报或者运行紧急作业，需要暂停原来运行的其它作业。因此必须记录原来作业的检查点并在完成紧急作业后恢复运行。 可见，采用检查点技术可以实现系统容错，实现灵活的作业调度以及提高资源利用率。本文将通过对各种并行检查点技术的分析比较，呈现出高性能并行计算系统检查点机制的发展状况，存在的问题和研究前景。 ２背景和定义 检查点技术在各个领域都进行了广泛研究，如硬件级指令重试、分布式共享内存系统、系统调试、实时系统等。本文侧重于高性能并行计算系统，主要包括ＭＰＰ、Ｃｌｕｓｔｅｒ。这些系统的进程之间通过消息传递实现通信，本文中也称为消息传
1在并行机系统中，主流操作系统有UNIX/Linux，AIX(IBM)，HPUX(HP)，Solaris(SUN)，IRIX(SGI)等。 2 常用的并行算法设计的基本技术有划分，分治，倍增，流水域，破对称，平衡 树等设计技术。 3 Matlab并行程序编写过程分为创建对象，创建工作，指定工作任务，提交工作，等待和返回计算任务结果六步。 1. 云计算是对（ D ）技术的发展与运用 A. 并行计算 B网格计算 C分布式计算 D三个选项都是 2. IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的（ A ）计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。 A. 蓝云 B. 蓝天 C. ARUZE D. EC2 3. 微软于2008年10月推出云计算操作系统是（ C ） A. Google App Engine B. 蓝云 C. Azure D. EC2 4. 2008年，（ A ）先后在无锡和北京建立了两个云计算中心 A. IBM B. Google C. Amazon D. 微软 5. 将平台作为服务的云计算服务类型是（ B ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 6. 将基础设施作为服务的云计算服务类型是（ A ） A. IaaS B.PaaS C.SaaS D.三个选项都不是 7. IaaS计算实现机制中，系统管理模块的核心功能是（ A ） A. 负载均衡 B 监视节点的运行状态 C应用API D. 节点环境配置 8. 云计算体系结构的（ C ）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作 A.物理资源层 B. 资源池层 C. 管理中间件层 D. SOA构建层 9. 下列不属于Google云计算平台技术架构的是（ D ） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. 在目前GFS集群中，每个集群包含（ B ）个存储节点 A.几百个 B. 几千个 C.几十个 D.几十万个 11. 下列选项中，哪条不是GFS选择在用户态下实现的原因（ D ） A.调试简单 B.不影响数据块服务器的稳定性 C. 降低实现难度，提高通用性 D. 容易扩展 12. GFS中主服务器节点存储的元数据包含这些信息（ BCD ） A.文件副本的位置信息 B.命名空间 C. Chunk与文件名的映射 D. Chunk副本的位置信息 13. 单一主服务器（Master）解决性能瓶颈的方法是（ ABCD ） A.减少其在数据存储中的参与程度 B. 不适用Master读取数据 C.客户端缓存元数据 D. 采用大尺寸的数据块 14. （ B ）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件 架构。 A. GFS B.MapReduce C.Chubby D.BitTable 15. Mapreduce适用于（ D ） A. 任意应用程序 B. 任意可在windows servet2008上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D. 可以并行处理的应用程序