哈工大并行计算第四章
哈工大并行计算课件第三章
0．26 13,333
91 332
16 1200
13
14
3.STREAM
是一个简单的合成基准程序；
由SGl的JohnMcCalpin提出。
测量持续的存储器带宽(以MB／s为 单位)和相应的计算速率。
下表中的向量a、b和c均是有二百 万个元素的数组，其中每个元素是 一个8字节的字。
紧跟其后的是安装在NASAAmes研究中心的SGl构 建的Columbia系统，它的实测峰值是 51．87TFlops。
上述两个系统让实测峰值35．86TFlops的日本 NECEarthSimulator连续5次TOP500排名第1名成 为历史。
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该年度在TOP10中还有其他一些明显的变化。安装在 Barcelona超级计算中心的IBMMareNostrum机群以 20．53Tfops排名第四；
第3章 性能指标和基准程序
1 系统和应用的基准程序
2 性能和成本 3 基本性能指标 4 并行计算机性能 5 并行程序性能 6 可扩展性和加速比分析
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1. 如何描述应用和系统的性能特征? 2. 什么是用户对性能和成本要求? 3. 如何测量应用程序的性能? 使用何种
超过1TFlops的系统数量从242提高到399。 整个TOP500中所有的系统的性能总和，已经超过
1PetaFIops，从六个月前的813TFlops突破到 1．127PetaFlops。
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另外从TOP500中可以发现一些变化趋势。从使 用的处理器和系统类型来看，有320套系统采 用Intel处理器，而六个月前这个数量是287， 一年前只有189；
并行计算讲义
燕山大学课程讲义并行计算导论授课人：郭栋梁学时：32学时其中实验课：8学时三级项目：16学时第1章引言1.1概述单处理器计算机即将成为过时的概念.我们需要考虑如下因素来着手改进提高计算机的性能:（1）单纯依靠单处理器很难提升现有计算机的性能.即使有一个性能十分强大的单处理器，其功耗也让人无法接受.想要提升计算机的性能，更加可行的方法是同时使用多个简单处理器，它所能达到的性能可能是现有单处理器计算机性能的几千倍。
（2）观察结果显示，除非使用并行处理技术，一个程序在一台型号更新的单处理器计算机上的运行速度，可能比在旧的计算机上的运行速度更慢。
能依照给定算法检测出程序中的并行结构的编程工具还有待开发。
此算法需要能够检测出变ja之间的依赖关系是否规则;而且不管这些依赖是否规则，此算法都能在保证程序正确性的前提下，通过将程序中的一些子任务并行化来加速程序的执行。
（3）提升未来的计算机性能的关键就在于并行程序的开发，这涉及各个层面的工作:算法、程序开发、操作系统、编译器及硬件设备。
（4）并行计算除了要考虑到参与并行计算的处理器的数量，还应该考虑处理器与处理器、处理器与内存之间的通信。
最终计算性能的提升既依赖于算法能够提升的空间，更依赖于处理器执行算法的效率。
而通信性能的提升则依赖于处理器对数据的供应和提取的速度。
（5）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。
（6）内存系统的速度始终比处理器慢，而且由于一次只能进行单个字的读写操作，内存系统的带宽也有限制。
本书内容主要涉及并行算法与为了实现这些算法而设计的硬件结构。
硬件和软件是相互影响的，任何软件的最终运行环境是由处理器组成的底层硬件设备和相应的操作系统组成.我们在本章开始的部分会介绍一些概念，之后再来讨论为了实现这些概念有哪些方法和限制.1.2自动并行编程对于算法在软件中的实现过程我们都很熟悉。
在编程并不需要了解目标计算机系统的具体细节，因为编译器会处理这些细节.但是在编程和调试时依旧沿用着在单一央处理器(CPU)上顺序处理的模式.从另一方面讲，为了实现并行算法，硬件和软件之间的相互联系需要比我们想象的更加密切。
哈工大并行计算课件第二章
例如，在一个SGI PowerChallenge计算机 例如，在一个SGI PowerChallenge计算机 它是SMP) SMP)， 上(它是SMP)， 自然模型为共享变量模型 SGIPowerC)。 (如SGIPowerC)。 数据并行( HPF)和消息传送 和消息传送( MPl)可在 数据并行(如HPF)和消息传送(如MPl)可在 其顶部实现。 其顶部实现。
这些并行语言大多数在当前系统上使 用的并行语言均是Fortran Fortran或 用的并行语言均是Fortran或C的某种 扩展。 扩展。
一个编程模型即是程序员在开发一个 并行程序时所见到和使用的模型。 并行程序时所见到和使用的模型。
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自然模型的定义： 自然模型的定义： 是由一个特定并行计算机平台所提供的、 是由一个特定并行计算机平台所提供的、 用户可见的最低层的编程模型。 用户可见的最低层的编程模型。其他的编 程模型可在此自然模型上加以实现。 程模型可在此自然模型上加以实现。
并行编程基础 第2章 并行编程基础
ζ1 并行编程综述
ζ2 进程任务和线程 ζ3 并行性问题 ζ4 交互和通信问题
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ζ1 并行编程综述
并行编程处于令人遗憾的状况： 并行编程处于令人遗憾的状况：
并行软件开发远落后于并行硬件的进展。 并行软件开发远落后于并行硬件的进展。 缺少合适的并行软件是阻碍主流用户接 纳并行计算的主要原因。 纳并行计算的主要原因。 与顺序计算相比， 与顺序计算相比，当今的并行系统软件 和应用软件不仅数量很少, 和应用软件不仅数量很少,而且功能性也 相当原始。 相当原始。 隧道之末总有阳光。 隧道之末总有阳光。
哈工大 模式识别第四章第五章
c
J d ( x) tr( Sb Sw )
2016/1/23 哈尔滨工业大学电信院 宿富林
tr：迹
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考虑类内类间欧氏距离的其它判据
判据Jd(X)是计算特征 向量的总平均距离，以 下一些判据则基于使类 间离散度尽量大，类内 离散度尽量小的考虑而 提出。
J 2 ( x ) tr ( S S ) | Sb | J（ ） ln[ ] 3 x | Sw | trSb J（ ） 4 x trS w | S w Sb | J（ ） 5 x | Sw |
2016/1/23 哈尔滨工业大学电信院 宿富林 12
两类之间的距离：ω1任一点与ω2中任一点的距离 和的平均。 多类：各类之间的平均距离
1 1 J d ( x ) Pi Pj 2 i 1 j 1 ni n j
(i ) k ( j) l
c
c
(i ) ( j) ( x , x k l ) k 1 l 1
2016/1/23
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特征提取
找到一个映射关系： A:Y→X 使新样本特征描述维数比原维数降低。其中每个 分量xi是原特征向量各分量的函数，即 Xi=fi(y1,y2,…,yD)
这两种降维的基本方法是不同的。在实际应用中可 将两者结合起来使用，比如先进特征提取，然后再 进一步选择其中一部分，或反过来。
2016/1/23
哈尔滨工业大学电信院 宿富林
3
例 用RGB颜色空间和HSI颜色空间
右边是原始图像，左边是用HSI空间描述的同一图 像(但是为了显示出来，用H对应R，S对应G，I对应 B，然后再以RGB的方式显示出来
2016/1/23
哈工大—并行处理—第一章绪论
国计民生方面的应用：
医疗保健、教育、能源管理、环境保护、文化娱乐、国防 安全……都涉及到了高性能并行机的使用 1995世界第一部全计算机动画片<玩具总动员>是由上百台 SUN工作站并行完成的。
以上的应用涉及并行机和机群。
1.2 并行性的概念
1、并行性（parallelism）——在同一时刻或同一时间间隔内 完成两种以上性质相同或不相同的工作，只要时 间上相互重叠，均存在并行性。 2、并行性 含义 同时性（Simultaneity）——两个或多个事件 在同一时刻发生 并发性（Concurency）——两个或多个事件 在同一时间间隔内发生 粗粒度并行——在多处理机上分别运行多个进 程，由多台处理机合作完成一个程序。 细粒度并行——指在一个进程中，进行操作一 级或指令一级的并行处理
6、从标量处理计算机到并行计算机的演变
标量 顺序的 I/E重叠 多功能部件 隐式向量 先行 功能并行 流水线 显式向量 寄存器到存储器 MIMD 多处理机
存储器到存储器
SIMD 关联处理器 处理机阵列 多计算机
1.3 并行处理机的发展
1、提高并行性的三种主要技术途径 1）时间重叠（Time-interleaving）即多个处理过程在时间上相互错开，轮流 重叠使用同一套硬件的各个部件，以加强部件的周转而提高速度。 2）资源重复（resource-replication）根据以数量取胜原则，重复设置硬件 资源以大幅度提高系统的性能。 3）资源共享（resource-sharing）利用软件方法，使多个用户分时使用同一 个计算机系统。Fra bibliotek并行性
ASCI计划——加速战略计算创新 （Accelerated Strategic Computing Initiative）
并行计算(陈国良版)课后答案
第三章互连网络对于一颗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);二元胖树如图所示，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。
四元胖树如图所示，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。
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=6一个N=2^k个节点的 de Bruijin 。
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)一个N=2^n个节点的洗牌交换网络如图所示。
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=4一个N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络如图所示。
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^k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。
计算理论(哈工大 第八章)
给定变量布尔赋值; 各逻辑门按其入边的值执行其定义的操作； 每个逻辑门把计算结果输出到所有出边; C的输出节点的输出是f的值.
定义2(布尔线路规模和深度). 1. 布尔线路C的规模|C|是C逻辑门的个数. 2. 布尔线路C的深度|C|是C中从变量到输出门的 最长路径的节点数.
b11 b12 b 21 b22 b31 b32 b41 b42
b13 b23 b33 b43
b14 b24 b34 b44
cij= ai1b1j+ai2b2j+ai3b3j+ai4b4j
n=4, 需要64个处理机，编号如下：
c11 (1, 1, 1) (1, 2, 1) (1, 3, 1) (1, 4, 1) c31 (3, 1, 1) (3, 2, 1) (3, 3, 1) (3, 4, 1) c12 (1, 1, 2) (1, 2, 2) (1, 3, 2) (1, 4, 2) c32 (3, 1, 2) (3, 2, 2) (3, 3, 2) (3, 4, 2) c13 (1, 1, 3) (1, 2, 3) (1, 3, 3) (1, 4, 3) c33 (3, 1, 3) (3, 2, 3) (3, 3, 3) (3, 4, 3) c14 (1, 1, 4) (1, 2, 4) (1, 3, 4) (1, 4, 4) c34 (3, 1, 4) (3, 2, 4) (3, 3, 4) (3, 4, 4) c21 (2, 1, 1) (2, 2, 1) (2, 3, 1) (2, 4, 1) c41 (4, 1, 1) (4, 2, 1) (4, 3, 1) (4, 4, 1) c22 (2, 1, 2) (2, 2, 2) (2, 3, 2) (2, 4, 2) c42 (4, 1, 2) (4, 2, 2) (4, 3, 2) (4, 4, 2) c23 (2, 1, 3) (2, 2, 3) (2, 3, 3) (2, 4, 3) c43 (4, 1, 3) (4, 2, 3) (4, 3, 3) (4, 4, 3) c24 (2, 1, 4) (2, 2, 4) (2, 3, 4) (2, 4, 4) c44 (4, 1, 4) (4, 2, 4) (4, 3, 4) (4, 4, 4)
哈工大软件学院并行程序设计课程实验报告之二
《并行程序设计》课程实验报告实验2：基于Windows Thread和OpenMP的多线程编程姓名*** 院系软件学院学号**********任课教师张伟哲指导教师苏统华实验地点软件学院五楼机房实验时间2015年4月8日实验课表现出勤、表现得分实验报告得分实验总分操作结果得分一、实验目的要求：需分析本次实验的基本目的，并综述你是如何实现这些目的的？一、1．熟练掌握C++语言；。
2、掌握Visual Studio* .NET*集成开发环境的使用；3、掌握Windows32 Thread API开发多线程程序；4、掌握Windows32 Thread API中互斥机制的使用方式二、1．掌握OpenMP的基本功能、构成方式、句法；2、掌握OpenMP体系结构、特点与组成；3、掌握采用OpenMP进行多核架构下多线程编程的基本使用方法和调试方法。
二、实验内容该部分填写在实验过程中，你都完成了哪些工作。
一、1. 定位到文件夹Win32 Threads\ HelloThreads\，用Microsoft Visual studio打开文件HelloThread.sln，编译并运行程序；2. 对main.cpp中函数进行修改，要求输出线程创建顺序（例如：Hello Thread 0, Hello Thread 1, Hello Thread 2 等等）；注意：利用CreateThread()循环变量作为每个线程的执行顺序唯一标识3. 编译并多次运行程序，记录线程执行顺序，分析线程程序执行顺序是否不可预见及其产生原因4. 定位到文件夹Win32 Threads\ Pi\，用Microsoft Visual studio打开文件Pi.sln，编译并运行程序；5. 对此串行代码使用Windows32 Thread API进行线程化，要求4线程实现，且每次迭代计算仅由一个线程完成6. 使用CRITICAL_SECTION机制和Semaphors机制对多线程共享变量进行互斥操作，避免数据竞争。
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2.未来的工作负载和挑战
处理器体系结构的发展受所期望的应 用工作负载的驱动。 在以后的20年中，无论是对通用还是 对专用处理器来讲它们的工作负载将 会有很大变化。 用户接口将消耗多媒体微处理器中更 多功率。在实时和嵌入式应用中的多 媒体工作负载将会继续增长。
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提议使用巨大；
提倡使用大型的无序发射指令窗口 (2000条指令)；
功能部件的群集堆以及对就绪指令的 层次调度；
提议欲保持与目前单处理器芯片的软 件兼容性。
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(2)超级猜测处理器 John Shen领导的卡内基—梅隆大学小
组提出； 侧重于在所有层次上使用大规模猜测
这种模型的使用不需要重新编译或对ISA 进行改变。
他们的研究成果在许多方面是对密西根 的多路超标量体系结构的补充。
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(3)同时执行的多线程处理器： 由SusanEggerst领导的华盛顿大学研究小组提出 同时执行多线程(SMT)代表多现场单处理器。 SMT方法远离了那些单线程单处理器体系结构。 SMT处理器在由多道程序工作负载产生的多线程
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(6)单片多处理器 斯坦福大学开发单片多处理器(CMP)的
研究项目； 它在单芯片上实现4到16个快速处理器。 每个处理器与一个小型的1级高速缓存
紧密耦合，而所有处理器又共享一个 大型的2级高速缓存。 这些处理器可合作处理一个并行作业 或是各自运行独立任务。
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要使CMP要求编译器必须显式地使 代码并行化。
以达到改善性能目的。 他们提出了一个超流(Superflow)微体
系结构，取指宽度32，重排序缓冲器 128以及供各种存储器构造使用的128 项存储队列；
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他们使用的是弱相关模型，从而对于某 些基准程序可达到每周期处理多至19条 指令(IPC)的超级猜测性能，而对于 SPEC95的整数基准程序组可获得的调和 均值性能为9IPC。
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四、未来微处理器的体系结构
下面提供一些正在开发先进体系结 构的美国的主要研究小组。
目的：追踪他们未来的成果。
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(1)多路超标量处理器
Yale Patt领导的密西根大学的研究小组 研究了后RISC的特性，如下图； 针对当今的超标量处理器大都是3或4发射
的设计，已弄清指令供应、数据存储器供 应以及1个可实现的执行核心是妨碍目前 超标量提升到16路或32路设计的关键问题； 提议采用无序取指、多种混合的转移预测 器以及路径高速缓存以改善指令供应；
间共享一条激进流水线。 该方法的成功与否主要取决于线程级的高ILP的
可用性。 到目前为止，只有模拟的实验结果证明该方法可
获得某种性能增益。
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(4)路径(多标量)处理器 由威士康星大学的Smith和VaJaeyam提出的。 其构思是使用由多个片内处理器核心组成的
路径处理器，各个核心同时执行代码的一个 不同路径。 除了一个核心以外，其他核心都使用转移预 测选择路径并猜测地执行这些路径。 威士康星小组认为未来的多标量处理器将主 要依赖于复制、层次化和预测方法以动态地 增加一般顺序程序的执行速度。
CMP体系结构与老的ISA不兼容，虽 然它们可以缓慢或低效地运行在小 规模处理器上。
斯坦福研究人员期待线程和进程并 行性在未来将会广为流传。
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(7)原始(可构造)处理器
MIT计算机科学实验室的研究项目
提出了远离传统的体系结构。 它的基本思想是在单芯片上用几百
个，每个带有某些可重构逻辑的非 常简单的处理器，来实现高度并行 的体系结构。
第4章 处理器构件
一、基础知识 流水线的基础 指令流水线的设计 数据流水线的设计
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二、高性能的设计技术 超标量设计技术 超流水线设计技术 后RISC、多媒体和超长指令字技
术
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三、处理器的发展 未来的处理器芯片将可能是：
更高密度； 更大微芯片； 更高的时钟速率； 更高的lLP开发； 更低的CPI； 更大的功耗； 更复杂的软件支持。
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并行执行和通信完全凭借软件控 制和合作。
该方法去除了传统的指令系统的 接口。它直接将重复的体系结构 暴露给编译器。
此可构造体系结构允许编译器为 每种应用定制相应硬件。
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(5)向量IRAM处理器
IRAM-Intelligent random access memory。
这是David Pattersonl领导的加州大学 伯克莱分校的一个研究项目。针对存储 器性能瓶颈开展。
探索DRAM技术可将可扩展多处理器嵌入 到片内的大型存储器阵列中。
巨大片内存储器容量和高带宽应使成本 有效的向量处理机比传统的体系结构获 得高得多的性能。他们相信未来的工作 负载将会含有更多可向量化成分。
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1.硬件发展趋向和物理极限
1994年半导体工业协会(SIA)已预 测：
在2010年将生产出有8亿晶体管的 CPU芯片，该芯片会有数千个引脚， 1000位总线，超过2GHz的时钟速率 以及功耗将高达180瓦。
微处理器性能在10年内将增加50倍。
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主要限制： ① 在体系结构和编译器方面若没有大