基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建
１０００－１３０１（２０１１）０５ －０１８４ －０６
基于Ａｂａｑｕｓ软件的并行计算异构集群平台的搭建
毛昆明陈国兴
南京工业大学岩土工程研究所，江苏南京２１０００９
摘要：在异构集群上充分利用新、旧硬件资源调度计算任务是实现集群高性能并行计算的难点。
通过测试已搭建集群服务器的ＣＰＵ和内存对Ａｂａｑｕｓ软件计算速度的影响，发现ＣＰＵ的主频对
Ａｂａｑｕｓ／Ｅｘｐｌｉｃｉｔ模块计算速度的影响大，ＣＰＵ的缓存对Ａｂａｑｕｓ／Ｓｔａｎｄａｒｄ模块速度影响大；当内存满
足计算任务的最小需求时，增加内存对计算速度无任何影响；当内存不足时，计算速度会大幅减慢。
据此测试结果，新增４台服务器作为计算节点和一台ｌｎｆｉｎｉｂａｎｄ ＱＤＲ交换机作为交换节点，搭建了新
的异构集群，性能测试结果表明：相对于千兆以太网络交换机，Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ ＱＤＲ交换机的并行计算效
率更好，且集群的计算节点越多越显著；Ａｂａｑｕｓ／Ｓｔａｎｄａｒｄ模块并行计算效率的提高幅度要比Ａｂａｑｕｓ／
Ｅｘｐｌｉｃｉｔ模块的稍高一些。针对异构集群硬件构架相差较大的２批新、旧硬件，设置了２个管理节点、
２个网络节点、２个存储节点，充分利用了新、旧硬件资源，高效地实现了在一个异构集群平台上提交
与下载任务。
异构集群；Ａｂａｑｕｓ软件；并行计算；Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ ＱＤＲ交换机
Ｐ３１５．６９Ａ
Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｒａｌｌｅｌ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ
ｃｌｕｓｔｅｒ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｂａｑｕｓ ｓｏｆｔｗａｒｅ
ＭＡＯ ＫｕｎｍｉｎｇＣＨＥＮ Ｇｕｏｘｉｎｇ
２０１１－０５－２７２０１１－０７－２５
国家公益性行业（地震）科研专项（２００８０８０２２）；江苏省自然科学基金项目（ＢＫ２００８３６８）
毛昆明（１９８５ －），男，博士研究生，主要从事轨道交通引起的环境振动方面研究．Ｅ－ｍａｉｌ：ｋｕｎ．ｍｉｎｇ＠ ｙｅａｈ． ｎｅｔ
陈国兴（１９６３ －），男，教授，博士，主要从事土动力学与岩土地震工程研究．Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｘｃｈｅｎ＠ ｎｊｕｔ．ｅｄｕ． ｃｎ
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基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建
作者：毛昆明， 陈国兴， MAO Kunming， CHEN Guoxing
作者单位：南京工业大学岩土工程研究所,江苏南京,210009
刊名：
地震工程与工程振动
英文刊名：Earthquake Engineering and Engineering Vibration 年，卷(期)：2011,31(5)
本文链接：https://www.360docs.net/doc/ab8876221.html,/Periodical_dzgcygczd201105026.aspx
并行计算综述
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。
各平台软件的情况
一、ArcGis平台的有关情况： 1、软件的功能：是功能非常强大的GIS平台软件。 2、软件的易用性：ArcGis软件为大型的GIS平台软件，长期以来一直致力于大型数据库管理平台及GIS二次开发应用，更多的适用于国家级、省级数据中心建设和大型企业及科研机构的应用，软件自身为英文版，对系统主菜单有中文汉化包，更多的命令、工具集均为英文。软件对使用人员起点要求比较高、难学难精，更适合于专业人员使用。 3、平台的购置费用：适用于县级的软件包，C/S版国土优惠价 4.2万元，为5用户版，C/S、B/S混合版国土系统优惠价8.2万元，为5用户版。 4、售后服务： ⑴提供电话、传真、Email、网络、远程协助等免费的支持服务。 ⑵提供现场服务：每次上门服务费2万元。 ⑶提供菜单式的订购培训服务，依据培训的深浅程度不同收费。就县级使用而言，最基本的操作培训，每个人大约需要1万元。 ⑷软件升级维护，购买软件的12个月内（维护期），免费升级；12个月后，需要缴纳有关产品的年度升级维护费，才可以升级。 C/S版县级的软件包，年度升级维护费2.875万元；C/S、B/S 混合版县级的软件包，年度升级维护费4.175万元。 如果用户若干年后才继续产品升级，升级费用为相应产品维护费年价的1.5倍，而不是将过去历年服务费累加，即C/S版县级的软件
包，升级费2.875*1.5=4.175万元；C/S、B/S混合版县级的软件包，升级费4.175*1.5=6.2625万元。 （资料来源：ESRI中国（北京）有限公司政府事业一部） 二、搭建一个基于ArcGis平台的城镇地籍管理系统（以瑞得为例）： ⑴ArcGis平台（瑞得需要C/S、B/S混合版平台支持）：软件费 8.2万，现场安装服务费2万，培训费（每县培训2名使用人员）2万，合计12.2万元。（以后的年度升级维护费、上门服务费不计） ⑵瑞得城镇土地调查数据库管理系统：软件价格：3.8万（单一用户）。 ⑶一个县的ArcGis平台的瑞得城镇土地调查数据库管理系统完整价格，需要12.2万+3.8万=16万元整。 三、具有自主知识产权的国产GIS平台的城镇地籍管理系统（以超图为例）： 1、软件的功能： ⑴超图公司开发的SuperMap平台:通过科学技术部高新技术发展及产业化司委托，国家遥感中心联合中国地理信息系统协会、中国环境遥感学会、中国海外地理信息系统协会共同组织的2007年度国产空间信息系统软件测评，获得了基础软件、桌面软件、专业软件三
大数据与并行计算
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。
电子政务系统中的软件平台
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ab8876221.html, 电子政务系统中的软件平台 作者：程静 来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第33期 摘要：电子政务系统是实现政务信息化，建立电子政府的基础技术平台。为了更好地提高政府工作效率与综合管理能力，加快电子政务建设，我们必须结合先进的信息技术和先进的管理模式，要充分发挥先进管理模式的作用，软件是关键，必须通过借助先进的软件平台来实现。 关键词：电子政务系统；软件；信息 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)33-1369-01 电子政务系统是一种基于互联网的政府政府信息服务和业务处理平台。随着全球信息化发展的趋势，政府管理对电子政务系统的依赖性逐步增加，电子政务在政府实际工作中的作用日益突显，政府的公文往来、资料存储、服务提供都以电子化的形式来实现。电子政务的建设涉及计算机硬件、网络、软件等，没有先进的软件，电子政务就好像没有车的高速公路，再好的网络，再多的硬件也没用，只有通过软件平台才能使科学的政务管理流程借助于先进的信息技术加以实现，政府信息化最终也是靠软件实现的。 电子政务系统中的软件平台，包括操作系统、网络协议、网络服务系统、网络管理系统、数据库管理系统、中间件、应用软件等。 1 操作系统 操作系统是控制和管理计算机硬件与软件资源、合理组织计算机工作流程、方便用户使用计算机的一组控制程序的总称。操作系统处在整个电子政务系统的最底层，它是对硬件系统功能的扩充，为其他软件提供支持，是整个软件系统的基石。操作系统的选择在整个电子政务系统的软件选择中是最重要的，不仅仅牵涉到操作系统本身的问题，还直接影响其他软件的选用，目前微机上常见的操作系统包括UNIX、LINUX、Windows等。 2 网络协议 网络协议是网络上所有设备（网络服务器、计算机及交换机、路由器、防火墙等）之间通信规则的集合，在网络上，不同的计算机之间必须使用相同的网络协议才能进行通信。为了实现异种机、异种操作系统之间进行通信，必须建立一套网络协议标准。常见的协议有：TCP/IP 协议、IPX/SPX协议、NetBEUI协议等。目前，网络一般采用的是TCP/IP协议。
基于FPGA的并行计算技术
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]。
异构计算综述
异构计算（Heterogeneous computing） 摘要 异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。 关键词：异构计算CUDA OpenCL 1、引言 异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA 等。我们常说的并行计算正是异构计算中的重要组成部分异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。而与此同时，GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，具有更多的内核数和并行计算能力，总体性能/芯片面积的比和性能/功耗比都很高，却远远没有得到充分利用。CPU的设计让其比较擅长于处理不规则数据结构和不可预测的存取模式，以及递归算法、分支密集型代码和单线程程序。这类程序任务拥有复杂的指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等步骤。而GPU擅于处理规则数据结构和可预测存取模式。而APU的设计理念则正是让CPU和GPU完美合作，集合两者的长处，用异构计算来达到整体性能的最佳化。目前，已经有50款领先的应用能够利用AMD APU进行加速，而后续的应用也将陆续到来——异构计算普及的一刻应该是近在咫尺了。 1.1 CPU和GPU的本质区别 (1) CPU特点 a) CPU的目标是快速执行单一指令流； b) CPU将其用于乱序执行、寄存器重命名、分支预测以及巨大的cache上，
软件系统简介
发电厂运行仿真分析系统软件系统简介 软件网站：https://www.360docs.net/doc/ab8876221.html, 主要邮箱：szy@https://www.360docs.net/doc/ab8876221.html, 附属邮箱：emrun@https://www.360docs.net/doc/ab8876221.html,
目录 1. 软件版本简介 (1) 1.1 原理版功能 (1) 1.2 定制版功能 (1) 1.3 单机版功能 (1) 1.4 网络版功能 (1) 2. 软件功能简介 (2) 2.1 节能分析功能 (2) 2.2 运行仿真操作 (2) 2.3 故障事故分析 (2) 2.4 试验优化分析 (3) 2.5 设计优化分析 (3) 2.6 运行优化分析 (3) 3. 软件支撑系统 (1) 4. 软件操作简介 (3) 4.1 工况选择／保存功能 (3) 4.2 冻结／解冻/加速 (3) 4.3 外部参数设置功能 (4) 4.4 回退功能 (4) 4.5 事件及报警记录 (4) 4.6 重演功能 (5)
4.7 快存功能 (5) 4.8 故障设置功能 (5) 4.9 各类操作画面示例 (6) 4.10 测试版说明 (10)
1. 软件版本简介 1.1 原理版功能： 原理版软件只对通用类型的电厂生产原理过程进行仿真，在仿真范围及控制室表盘配置及DCS画面上进行简化，适合于现场运行管理人员和节能分析人员对运行过程进行理论分析，主要包括：故障运行分析、经济指标分析和典型技术分析，适用于对电厂机组的初步理论指导和经济核算指导。原理版软件也适合于大专院校热动、热自及电气专业的学生的课程学习。 1.2 定制版功能： 定制版软件只对某一具体电厂的生产过程进行仿真，满足电厂控制室DCS系统的完整操作画面及相关表盘的虚拟配置，建立的各系统数学模型能够真实再现这个电厂生产过程的各种运行工况，在功能、模拟范围和模型逼真上较高，对电厂设计论证、技术改造、经济评定、节能分析及对实际运行数据的跟踪比较程度水平较高。定制版软件主要适用于运行人员岗前培训、运行人员实时数据优化指导。 3. 单机版功能： 单机版软件的所有运行操作及节能分析功能都集成在单台计算机软件内，在独立的该计算机上能够完成仿真及运行的所有操作功能，包括运行操作分析、故障处理分析、经济指标分析等操作功能。 4. 网络版功能： 网络版软件按照不同的运行操作功能对仿真分析系统进行平台设置，可以在同一局域网内将不同的网络节点计算机设置成不同功能的操作员站：如汽机操作员台、锅炉操作员台、电气操作员台、故障设置及经济指标统计平台等。
蒙特卡罗方法并行计算
Monte Carlo Methods in Parallel Computing Chuanyi Ding ding@https://www.360docs.net/doc/ab8876221.html, Eric Haskin haskin@https://www.360docs.net/doc/ab8876221.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.
系统软件的核心是
系统软件的核心是 试题： 计算机软件系统的核心是（） A、计算机语言 B、计算机应用程序 c、操作系统 D、文字处理软件 答案：c 解析： 操作系统是计算机软件系统的核心，没有操作系统计算机将无法正常工作。 【相关阅读】 操作系统（英语：operatingSystem，简称oS）是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序，是直接运行在“裸机”上的最基本的系统软件，任何其他软件都务必在操作系统的支持下才能运行。 操作系统的种类相当多，各种设备安装的操作系统可从简单到复杂，可分为智能卡操作系统、实时操作系统、传感器节点操作系统、嵌入式操作系统、个人计算机操作系统、多处理器操作系统、网络操作系统和大型机操作系统。按应用领域划分主要有三种：桌面操作系统、服务器操作系统和嵌入式操作系统。 桌面操作系统 桌面操作系统主要用于个人计算机上。个人计算机市场从硬件架构上来说主要分为两大阵营，Pc机与mac机，从软件上可主要分为两大类，分别为类Unix操作系统和windows操作系统： 1、Unix和类Unix操作系统：macoSX，Linux发行版（如Debian，Ubuntu，Linuxmint，openSUSE，Fedora等）；
2、微软公司windows操作系统：windowsXP，windowsVista，windows7，windows8，windows10等。 嵌入式操作系统 嵌入式操作系统是应用在嵌入式系统的操作系统。嵌入式系统广泛应用在生活的各个方面，涵盖范围从便携设备到大型固定设施，如数码相机、手机、平板电脑、家用电器、医疗设备、交通灯、航空电子设备和工厂控制设备等，越来越多嵌入式系统安装有实时操作系统。 在嵌入式领域常用的操作系统有嵌入式Linux、windowsEmbedded、Vxworks等，以及广泛使用在智能手机或平板电脑等消费电子产品的操作系统，如Android、ioS、Symbian、windowsPhone和BlackBerryoS等。 服务器操作系统 服务器操作系统一般指的是安装在大型计算机上的操作系统，比如web 服务器、应用服务器和数据库服务器等。服务器操作系统主要集中在三大类： 1、Unix系列：SUNSolaris，IBm-AIX，HP-UX，FreeBSD等； 2、Linux系列：RedHatLinux，centoS，Debian，Ubuntu等； 3、windows系列：windowsServer2003，windowsServer2008，windowsServer2008R2等。 组成部分 操作系统理论研究者有时把操作系统分成四大部分： 驱动程序：最底层的、直接控制和监视各类硬件的部分，它们的职责是隐藏硬件的具体细节，并向其他部分带给一个抽象的、通用的接口。 内核：操作系统内核部分，通常运行在最高特权级，负责带给基础性、结构性的功能。 接口库：是一系列特殊的程序库，它们职责在于把系统所带给的基本服务包装成应用程序所能够使用的编程接口（API），是最靠近应用程序的部分。例如，GNUc运行期库就属于此类，它把各种操作系统的内部编程接口包装成ANSIc和PoSIX编程接口的形式。 外围：是指操作系统中除以上三类以外的所有其他部分，通常是用于带给特定高级服务的部件。例如，在微内核结构中，大部分系统服务，以及UNIX/Linux中各种守护进程都通常被划归此列。
并行计算环境搭建
并行计算环境搭建 一．搭建并调试并行计算环境MPI的详细过程。 1．首先，我们选择在Windows XP平台下安装MPICH。第一步确保Windows平台下安装上了.net框架。 2．在并行环境的每台机子上创建相同的用户名和密码，并使该平台下的各台主机在相同的工作组中。 3．登陆到新创建的帐号下，安装MPICH软件，在选择安装路径时，每台机子的安装路径要确保一致。安装过程中，需要输入一致的passphrase，也即本机的用户名。 4．安装好软件后，要对并行环境进行配置（分为两步）： 第一步：注册。在每台机器上运行wmpiregister，按照提示输入帐号和密码，即 本机的登录用户名和密码。 第二步：配置主机。在并行环境下，我们只有一台主机，其他机子作为端结点。 运行主机上的wmpiconfig，在界面左侧栏目中选择TNP工作组，点击“select”按 钮，此时主机会在网络中搜索配置好并行环境的其他机子。配置好并行环境的其他 机子会出现绿色状态，点击“apply”按钮，最后点击“OK”按钮。 5．在并行环境下运行的必须是.exe文件，所以我们必须要对并行程序进行编译并生成.exe文件。为此我们选择Visual C++6.0编译器对我们的C语言程序进行编译， 在编译过程中，主要要配置编译器环境： （1）在编译器环境下选择“工程”，在“link”选项卡的“object/library modules” 中输入mpi.lib，然后点击“OK”按钮。 （2）选择“选项”，点击“路径”选项卡，在“show directories for”下选择“Include files”，在“Directories”中输入MPICH软件中“Include”文件夹的路径； 在“show directories for”下选择“Library files”，在“Directories”中输入 MPICH软件中Library文件夹的路径，点击“OK”。 （3）对并行程序进行编译、链接，并生成.exe文件。 6．将生成的.exe文件拷贝到并行环境下的各台机子上，并确保每台机子的存放路径要相同。 7．在主机上运行“wmpiexec”，在Application中选择生成的.exe文件；输入要执行此程序的进程数，选中“more options”选项卡，在“host”栏中输入主机和各个端结 点的计算机名，点击“execute”执行程序。 二．搭建并调试并行计算环境MPI的详细过程。 1．以管理员身份登录每台计算机，在所有连接的计算机上建立一个同样的工作组，命名为Mshome，并在该工作组下建立相同的帐户，名为GM，密码为GM。 2．安装文件Microsoft NET Framwork1.1，将.NET框架安装到每台计算机上，再安装MPI到每台主机。在安装MPI的过程中，必须输入相同的passphrase，在此输 入之前已建好的帐户名GM。 3．安装好MPI后，再对每台计算机进行注册和配置，其中注册必须每台计算机都要进行，配置只在主控计算机进行： （1）注册：将先前在每台计算机上申请的帐号和密码注册到MPI中去，这样
MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方法Word版
Windows下MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方 法 1MATLAB分布式并行计算服务器介绍 MATLAB Distributed Computing Server可以使并行计算工具箱应用程序得到扩展，从而可以使用运行在任意数量计算机上的任意数量的worker。MATLAB Distributed Computing Server还支持交互式和批处理工作流。此外，使用Parallel Computing Toolbox 函数的MATLAB 应用程序还可利用MATLAB Compiler （MATLAB 编译器）编入独立的可执行程序和共享软件组件，以进行免费特许分发。这些可执行应用程序和共享库可以连接至MATLAB Distributed Computing Server的worker，并在计算机集群上执行MATLAB同时计算，加快大型作业执行速度，节省运行时间。 MATLAB Distributed Computing Server 支持多个调度程序：MathWorks 作业管理器（随产品提供）或任何其他第三方调度程序，例如Platform LSF、Microsoft Windows Compute Cluster Server（CCS）、Altair PBS Pro，以及TORQUE。 使用工具箱中的Configurations Manager（配置管理器），可以维护指定的设置，例如调度程序类型、路径设置，以及集群使用政策。通常，仅需更改配置名称即可在集群间或调度程序间切换。 MATLAB Distributed Computing Server 会在应用程序运行时在基于用户配置文件的集群上动态启用所需的许可证。这样，管理员便只需在集群上管理一个服务器许可证，而无需针对每位集群用户在集群上管理单独的工具箱和模块集许可证。 作业（Job）是在MATLAB中大量的操作运算。一个作业可以分解不同的部分称为任务（Task），客户可以决定如何更好的划分任务，各任务可以相同也可以不同。MALAB中定义并建立作业及其任务的会话（Session）被称为客户端会话，通常这是在你用来编写程序那台机器上进行的。客户端用并行计算工具箱来定义和建立作业及其任务，MDCE通过计算各个任务来执行作业并负责把结果返
LBGK模型的分布式并行计算
万方数据
２ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的并行计算 ２．１数据分布 将流场划分成Ｎ。ｘＮ，的网格。设有Ｐ＝只×Ｐｖ个进程参与并行计算，进程号Ｐ。＝Ｈ以（０≤ｉ＜只，０≤Ｊ＜尸ｖ）。将数据按照重叠一条边的分块分布到各进程中。其中，进程Ｐ。存储并处理的数据网格点集，如图ｌ所示。 图１进程珊存储并处理的区域（斜线处为重叠部分） ２．２交替方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信 Ｊａｃｏｂｉ迭代是一类典型的通信迭代操作。文献［４】主要讨论了一个方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代。根据数据分布及计算要求，需要采用２个方向交替的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信操作。本文认为，“即发即收”的通信策略能有效避免完全的“先发后收”可能造成的通信数据“堆积”过多，从而避免数据的丢失。进程Ｐｌｉ的通信操作如下（见图２）： （１）Ｉｆｉ≠只一１ｔｈｅｎ发送数据到进程Ｐ¨，； （２）Ｉｆｉ≠０ｔｈｅｎ从进程Ｐｆ＿Ｊ，接收数据； （３）Ｉｆ，≠只－１ｔｈｅｎ发送数据到进程Ｐｍｌ； （４）ＩｆＪ≠０ｔｈｅｎ从进程Ｐ—ｌ接收数据。 各进程并行执行上述操作。 图２交普方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代 ２．３通信时间理论 由一般的通信模型可知，若发送、接收信息长度为ｎ字节的数据所需时间为：丁（ｎ）＝口＋ｎ∥，其中，常数口为通信启动时间；∥为常系数，则上述一次交替方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信操作的时间约为 ２０ｅ＋２ｆｌ＇Ｎ、．Ｐ，＝１ Ｐ。＝１ 其他 其中，∥７＝∥ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ）。 一般情况下，当等３鲁，即等＝鲁时，通信的数据量（字节数）是最少的，为４口＋４∥，．／丝堡。可见，通信的信息 Ｖ只×０ 总量和通信时间随进程总数只×尸ｖ的增加而减少。 由于ｃ语言中数组是按“行”存放的（Ｆｏｒｔｒａｎ是按“列”存放的），当存放、发送列数据时，需要一定的辅助操作，这就增加了并行计算的计算时间，因此在只：Ｐｖ无法恰好等于Ｎｘ：Ｎ。时，需要综合考虑流场形状及大小、数据在内存中的按“行”（或按“列”）的存放方式，以确定数据的最佳分布方案。 ３数值实验 数值实验是在“自强３０００”计算机上进行的ｏｕ自强３０００”计算机拥有１７４个计算结点，每个计算结点上有２个３．０６ＣＰＵ，２ＧＢ内存。本文的实验使用了其中的３２个计算结点共６４个ＣＰＵ。程序采用ＭＰＩ及Ｃ语言编写，程序执行时，每个计算结点中启动２个进程。数值实验针对不同规模的网格划分、不同进程数以及不同的数据分布方案进行了大量实验，测得如下结果：不同的流场规模对应着各自的最佳网格划分方式；计算次数越多，加速比越大，越能体现并行计算的优越性。 由表１数据可以得知，对于规模为Ｎｘ×Ｎ、，＝４００ｘ４００，数据划分成６×６块时的加速比最高，而对于ＭＸＮｙ＝６００ｘ２００，数据划分为１２×３块则更具优越性。合适的划分方式可以使总体通信量减至最少，从而提高加速比和并行效率。另外，计算规模越大，加速比越大。 表１并行计算Ｄ２Ｑ９模型的加速比（进程数为３６） 在固定计算规模，增加处理器的情况下，并行系统的加速比会上升，并行效率会下降；在固定处理器数目，增加计算规模的情况下，并行系统的加速比和效率都会随之增加。 从表２可见，流场规模越大，并行计算的优越性越显著。因为此时计算规模（粒度）较大，相对于通信量占有一定的优势。由图３可见，加速比随进程数呈线性增长，这表明ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的并行计算具有良好的可扩展性。 表２漉场规模固定时并行计算Ｄ２Ｑ９模型的加速比 ０８１６２４３２４０４８５６６４ ｎｕｍｏｆｐｒｏｃｅｓｓ 图３藐场规模固定时Ｄ２Ｑ９模型并行计算的加速比 ４结束语 本文讨论了ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的分布式并行计算，通过大量的数值实验重点研究了数据分布方案如何与问题规模匹配，以获得更高的并行效率的问题。展示了ＬＢＧＫ模型方法良好的并行性和可扩展性。得到了二维ＬＢＧＫ模型并行计算数据分布的一般原则、交替方向Ｊａｃｏｂｉ迭代的通信策略。这些结论对进一步开展三维ＬＢＧＫ模型的并行计算及其他类似问题的并行计算有一定的指导意义。（下转第１０４页） 一１０１—万方数据
并行计算大纲
附件二： 成都信息工程学院 硕士研究生课程教学大纲 课程名称(中)：并行计算 课程名称(英)：Parallel Computing 课程编号： 开课单位：软件工程系 预修课程：C语言，Linux操作系统 适用专业：计算机，电子类，大气类1年级研究生 课程性质：学位课 学时：32学时 学分：2学分 考核方式：考试 一、教学目的与要求（说明本课程同专业培养目标、研究方向、培养要求的关 系，及与前后相关课程的联系） 通过本课程的学习，使学生可以对并行程序设计有一个具体的基本的概念，对MPI有比较全面的了解，掌握MPI的基本功能，并且可以编写基本的MPI程序，可以用MPI来解决实际的比较基本的并行计算问题。具体如下： 从内容上，使学生了解并行计算的基本发展过程及现在的发展水平，掌握并行系统的组织结构，并行机群系统的构建方法。掌握MPI并行编程知识，了解并行技术的遗传算法迭代算法中的应用，了解并行监控系统的构成。 从能力方面，要求学生掌握并行机群系统的实际配置方法，能用MPI编制一般难度的并行算法程序并在机群系统上实现。 从教学方法上，采用启发、引导的教学方法，结合多媒体教学方式，提高学生学习兴趣。 二、课程内容简介 本课程以并行计算为主题，对并行计算技术的发展，应用以及并行计算机模型进行概述，与此同时系统介绍了MPI并行编程环境的使用与搭建，旨在帮助学生完成简单的并行程序设计，掌握并行计算平台的搭建，为深入学习并行计算技术打下坚实的基础。
三、主要章节和学时分（含相应章节内容的教学方式，如理论教学、实验教学、 上机、自学、综述文献等） 主要章节章节主要内容简述教学方式学时备注 第1章并行计算的发展及应用1.并行计算技术的发展过 程 2.并行系统在现代技术中 的应用 理论教学2学时 第2章并行计算机系统与结构1、典型并行计算机系统简 介 2、当代并行计算机体系结 构 理论教学2学时 第3章 PC机群系统的搭建1、机群系统概述 2、机群系统的搭建方法 3、机群系统的性能测试方 法 理论教学4学时 第4章机群系统的MPI编程1、MPI语言概述 2、MPI的六个基本函数 3、MPI的消息 4、点对点通讯 5、群集通讯 6、MPI的扩展 理论教学8学时 第5章实践环节上机完成并行机群系统的 配置。 实现简单并行计算程序的 编写。上机16学 时 (此页可附页) 四、采用教材（正式出版教材要求注明教材名称、作者姓名、出版社、出版时间；自编教材要求注明是否成册、编写者姓名、编写者职称、字数等） 《并行计算应用及实战》机械工业出版社王鹏主编 2008
异构计算
异构计算 异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文还强调了未来异构计算研究应注意的一些方面。 随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网络计算系统，从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之一。 基本概念 在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。人们已从不同角度对异构计算进行定义，综合起来我们给出如下定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求，并使代码（或代码段）能以获取最大总体性能方式来执行。 概括来说，理想的异构计算具有如下的一些要素：
（1）它所使用的计算资源具有多种类型的计算能力，如simd、mimd、向量、标量、专用等；（2）它需要识别计算任务中各子任务的并行性需求类型；（3）它需要使具有不同计算类型的计算资源能相互协调运行；（4）它既要开发应用问题中的并行性，更要开发应用问题中的异构性，即追求计算资源所具有的计算类型与它所执行的任务（或子任务）类型之间的匹配性；（5）它追求的最终目标是使计算任务的执行具有最短时间。 可见，异构计算技术是一种使计算任务的并行性类型（代码类型）与机器能有效支持的计算类型（即机器能力）最相匹配、最能充分利用各种计算资源的并行和分布计算技术。 基本原理 1、异构计算系统。 它主要由以下三部分组成：（1）一组异构机器。（2）将各异构机器连接起来的高速网络。它可以是商品化网络，也可以是用户专门设计的。（3）相应的异构计算支撑软件。 2、异构计算的基本工作原理。
基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建
第31卷第5期 2011年10月地震工程与工程振动JOURNAL OF EARTHQUAKE ENGINEERING AND ENGINEERING VIBRATION Vol．31No．5Oct．2011收稿日期：2011－05－27；修订日期：2011－07－25 基金项目：国家公益性行业（地震）科研专项（200808022）；江苏省自然科学基金项目（BK2008368） 作者简介：毛昆明（1985－），男，博士研究生，主要从事轨道交通引起的环境振动方面研究.E- mail ：kun -ming@yeah．net 通讯作者：陈国兴（1963－），男，教授，博士，主要从事土动力学与岩土地震工程研究.E- mail ：gxchen@njut．edu．cn 文章编号：1000－1301（2011）05－0184－06 基于Abaqus 软件的并行计算异构集群平台的搭建 毛昆明，陈国兴 （南京工业大学岩土工程研究所，江苏南京210009） 摘要：在异构集群上充分利用新、旧硬件资源调度计算任务是实现集群高性能并行计算的难点。 通过测试已搭建集群服务器的CPU 和内存对Abaqus 软件计算速度的影响，发现CPU 的主频对 Abaqus /Explicit 模块计算速度的影响大，CPU 的缓存对Abaqus /Standard 模块速度影响大；当内存满 足计算任务的最小需求时， 增加内存对计算速度无任何影响；当内存不足时，计算速度会大幅减慢。据此测试结果，新增4台服务器作为计算节点和一台Infiniband QDR 交换机作为交换节点，搭建了新 的异构集群， 性能测试结果表明：相对于千兆以太网络交换机，Infiniband QDR 交换机的并行计算效率更好，且集群的计算节点越多越显著；Abaqus /Standard 模块并行计算效率的提高幅度要比Abaqus / Explicit 模块的稍高一些。针对异构集群硬件构架相差较大的2批新、旧硬件，设置了2个管理节点、 2个网络节点、2个存储节点，充分利用了新、旧硬件资源，高效地实现了在一个异构集群平台上提交 与下载任务。 关键词：异构集群；Abaqus 软件；并行计算；Infiniband QDR 交换机 中图分类号：P315．69文献标志码：A Construction of parallel computing heterogeneous cluster platform based on Abaqus software MAO Kunming ，CHEN Guoxing （Institute of Geotechnical Engineering ，Nanjing University of Technology ，Nanjing 210009，China ） Abstract ：Taking full advantage of new and old hardware resources on the heterogeneous cluster to schedule compu-ting jobs is a difficult point in the realization of high performance parallel computing．The influence of servers ’CPU and memory on computing speed of Abaqus software on the cluster which has been constructed is tested．The conclusions are drawn ：CPU clock speed has a great effect on the computing speed of Abaqus /Explicit module and CPU internal cache has a great effect on computing speed of Abaqus /Standard module．When memory satisfies the minimum requirement of a computing job ，increasing memory has no effect on the computing speed．When memory is insufficient ，computing speed will slow down sharply．According to the testing results ，four servers as the compu- ting nodes and an Infiniband QDR switch as the network node are added ， and then the heterogeneous cluster is con-structed．Parallel computing speed of the Infiniband QDR switch is tested ，and the result shows that the parallel effect of the Infiniband QDR switch is superior to the gigabit ethernet switch．The more the number of computing nodes is ，the better the parallel effect is．Abaqus /Standard module ’ s elevated range of parallel computing efficien-cy is slightly better than Abaqus /Explicit module ’s．Specific to two groups of new and old equipment whose archi-
分布式与并行计算报告
并行计算技术及其应用简介 XX （XXX，XX，XXX） 摘要：并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。在本文中从并行计算的发展历程开始介绍，总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术，来对并行计算的现状进行阐述。常用的并行架构分为SMP（多处理系统）、NUMA （非统一内存存储）、MPP（巨型并行处理）以及集群。涉及并行计算的编程模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等。并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。 关键词：并行计算；框架；编写模型；应用；实验 A Succinct Survey about Parallel Computing Technology and It’s Application Abstract:Parallel computing is the main technology to implement high performance computing. This paper starts from the history of the development of Parallel Computing. It summarizes the problems faced in the development of parallel computing and the important technologies in the course of its development. Through the analysis of framework and technology commonly used in parallel computing currently,to explain the current situation of parallel computing.Framework commonly used in parallel are SMP(multi processing system),NUMA(non uniform memory storage),MPP(massively parallel processing) and cluster.The programming models of parallel computing are MPI, PVM, OpenMP, TBB and Cilk++, etc.Explored the application of parallel computing combined with cloud computing and big data which are very popular in current research.Finally ,through the MPI programming model,a simple experiment of parallel programming is carried out. Key words:parallel computing; framework; programming model; application; experiment 1引言 近年来多核处理器的快速发展，使得当前软件技术面临巨大的挑战。单纯的提高单机性能，已经不能满足软件发展的需求，特别是在处理一些大的计算问题上，单机性能越发显得不足。在最近AlphaGo与李世石的围棋大战中，AlphaGo就使用了分布式并行计算技术，才能获得强大的搜索计算能力。并行计算正是在这种背景下，应运而生。并行计算或称平行计算时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。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。其中空间上的并行，也是本文主要的关注点。 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的，含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互联的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。 目前常用的并行计算技术中，有调用系统函数启动多线程以及利用多种并行编程语言开发并行程序，常用的并行模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB、Cilk++等。利用这些并行技术可以充分利用多核资源适应目前快速发展的社会需求。并行技术不仅要提高并行效率，也要在一定程度上减轻软件开发人员负担，如近年来的TBB、Cilk++并行模型就在一定程度上减少了开发难度，提高了开发效率，使得并行软件开发人员把更多精力专注于如何提高算法本身效率，而非把时间和精力放在如何去并行一个算法。