MSC_MARC单机多核并行计算示例教学文案
并行计算课程设计
并行计算课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解并行计算的基本概念，掌握并行计算的发展历程及分类；2. 培养学生掌握并行编程的基本方法，了解并行算法的设计原则；3. 使学生了解并行计算在现实生活中的应用，并能结合实际问题进行分析。
技能目标：1. 培养学生运用并行计算技术解决实际问题的能力，提高计算思维；2. 培养学生掌握并行编程工具和软件的使用，能进行简单的并行程序设计；3. 培养学生通过团队合作，进行问题分析、方案设计和程序实现的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对并行计算的兴趣，激发其探索未知领域的热情；2. 培养学生具备良好的团队合作精神，学会尊重他人、沟通协作；3. 培养学生认识到科技发展对社会进步的重要性，树立正确的科技观。
课程性质：本课程为选修课，旨在拓展学生的计算思维和编程技能，提高解决实际问题的能力。
学生特点：学生具备一定的计算机基础，对编程有一定了解，对并行计算感兴趣，但可能对并行编程方法和技巧掌握不足。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，充分调动学生的积极性，培养其创新能力和实践能力。
通过本课程的学习，使学生能够将并行计算技术应用于实际问题，达到学以致用的目的。
在教学过程中，将目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 并行计算基本概念：包括并行计算的定义、发展历程、分类及特点。
教材章节：第一章 并行计算概述2. 并行编程模型：介绍 Flynn 分类法，讲解共享内存和分布式内存编程模型。
教材章节：第二章 并行编程模型3. 并行编程语言与工具：学习 MPI、OpenMP、CUDA 等并行编程语言和工具。
教材章节：第三章 并行编程语言与工具4. 并行算法设计：讲解并行算法设计原则，分析常见并行算法。
教材章节：第四章 并行算法设计5. 并行计算应用：介绍并行计算在科学计算、大数据处理等领域的应用。
教材章节：第五章 并行计算应用6. 实践环节：安排学生进行并行程序设计和实现，针对实际问题进行团队协作。
并行计算的课程设计
并行计算的课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解并行计算的基本概念，掌握并行计算的核心原理。
2. 学会分析问题，识别适合并行计算的算法和场景。
3. 掌握并行编程的基本技巧，能运用所学知识对简单程序进行并行化改造。
技能目标：1. 培养学生运用并行计算技术解决问题的能力，提高计算效率。
2. 培养学生具备团队协作和沟通能力，能参与并行计算项目的开发和优化。
3. 培养学生具备自主学习能力，能够紧跟并行计算领域的发展趋势。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对并行计算的兴趣，培养其探索精神和创新意识。
2. 培养学生具备良好的科学素养，认识到并行计算在科技发展中的重要作用。
3. 引导学生树立正确的价值观，明确并行计算为社会进步带来的积极影响。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程将目标分解为以下具体学习成果：1. 学生能够解释并行计算的基本概念，阐述并行计算的核心原理。
2. 学生能够分析实际问题，提出并行计算解决方案，并评估其性能。
3. 学生能够掌握并行编程技巧，完成至少一个简单的并行程序设计。
4. 学生能够积极参与团队合作，共同完成并行计算项目。
5. 学生能够关注并行计算领域的发展动态，了解其应用前景。
本课程教学内容依据课程目标，结合教材章节，科学系统地组织如下：1. 并行计算基本概念：介绍并行计算的定义、分类及其发展历程，使学生了解并行计算的基本框架。
2. 并行计算原理：讲解并行计算的基本原理，如并发性、并行性、数据并行、任务并行等，并通过实例分析，使学生掌握并行计算的核心思想。
3. 并行计算模型：介绍 Flynn 分类法、SIMD、MIMD 等并行计算模型，让学生了解不同并行计算模型的特点及应用场景。
4. 并行编程技术：讲解并行编程的基本方法，如 OpenMP、MPI、CUDA 等，使学生掌握并行编程的技巧和注意事项。
5. 并行算法设计：分析常见并行算法设计方法，如分治法、迭代法、管道线法等，并通过实例让学生学会设计并行算法。
多核计算机上的并行计算
表 １用算法 ２进行求和并行计算 的加速 比和效率
双核
Ｐ
ｌ ２
四核
， ％） ｒ Ｉ （ Ｐ
１ ２
ｔｓ （）
０５ｌ ． ５ Ｏ
．
Ｓ ｐ
ｔｓ （）
＂
Ｓ ｐ
１９ ３ ＂９
ｍ（ ） ％
９ ６ ９． ４
ｏ ｒ ｕｔ ｎ ＋ Ｃ ｆ ｄ ｃｉ （ ：Ｃ） ； ｒｅ ｏ
３ 结语
通过 以上算例在各种 环境 下的运行 结果可 以看 出，拥 有 多核 Ｃ Ｕ的计算 机实际上是并行计算机 ，串行程序 只使 用 了 Ｐ
多核 Ｃ Ｕ的一个核 ，由于多核 Ｃ Ｕ拥有共享 主存 ，因此 对于 Ｐ Ｐ
变 ，由于设计理 念的不 同 ，在单 核 Ｃ Ｕ上运行 良好 的软件或 Ｐ 者传统 的算法不 能使多核 Ｃ Ｕ发挥其 最大效 能 ，要想 高效利 Ｐ 用 多核 Ｃ Ｕ，就必 须将 编程 思想从 “ Ｐ 串行 ”转 变 到 “ 行 ” 并 上 ，改进 原有 的程序 和算法 。
算法 ２ （ 使用 Ｏ ｅ ＭＰ的归约求 和算法） ｐｎ
得满意的多核并行效果 。
ｋ ｎ ＋ ） Ｃ［ Ｄ ＋ ＜ ；ｋ ＋ ｉ 】 ＝ａ［ 【】 ］ ｉ ｋ 】 ｂ【】 Ｄ； ｋ 】｝
算法 ４ （ｐ ｎ Ｏ ｅＭＰ环境下矩阵乘积并行算法）
＃ ｎ ｌ ｄ ｏ ．＞ ｉ ｃ ｕ ｅ＜ ｍｐｈ
ｍ ｉ ａｎ ０
｛ ｏ ｐ ｓｔｎ ｍ ｔｒａ ｓ （ ｐｏ ）； ＃ ｒｇ ａ ｏ ｐ ｐ ｒｌ ｌ ｍ — ｅ ｕ ＿ｈ ｅ ｄ Ｎ ｒｃ ＿ ｐａ ｍ ｍ ａａ ｅ ｌ
ｆｒ （ ｌ ＜＝ ；ｉ ＋ ｓ ｍ＝ ｕ ｉ ｏ ｉ ；ｉ ｎ ＋ ） ｕ ｓ ｍ＋ ； ＝ ｝
MARC并行计算安装说明
MARC并行计算安装说明最近很多朋友问到如何安装并行，我抽空写了个说明，与大家分享安装环境：1、三台电脑，电脑名分别为computer1computer2computer3，他们处于同一个工作组workgroup.computer1有1个CPU，Computer2有2个CPU，Computer3有3个CPU。
2、三台电脑安装的操作系统都为Windows XPSP23、computer1computer2computer3上MARC的安装路径都为D:\MSC.Software4、Computer1的工作路径为D:\work1，用户名为user1密码为passuser1Computer2的工作路径为E:\work2，用户名为user2密码为passuser2Computer3的工作路径为F:\work3，用户名为user3密码为passuser3安装步骤1、确保三台电脑能够连通，该连通主要指的是能够相互读写文件。
有的时候局域网可能出现：网络拒绝访问，请联系系统管理员，确保您有权限访问该台计算机之类的提示，这时可以按以下步骤操作方法1：在各台计算机上都建立相同的帐户名，如user007，采用相同的密码。
这时，只要网络是通的，一般都没有问题，能够相互访问方法2：各台计算机上的帐户名和密码都不同：1）确保各台计算机的用户名和密码非空2）启用Guest帐户3）开始—运行—gpedit.msc---计算机配置---Windows设置---安全设置---本地策略---用户权利指派---拒绝从网络访问这台计算机。
将Guest帐户删掉4）去掉―使用简单文件共享‖项2、设定一台Host机，两台remote机：在这里设置Computer1为Host机，其他两台为remote机3、将Host机，即Compter1，的安装目录，即D:\MSC.Software完全共享将Remote机，即Computer2computer3的安装目录和工作目录完全共享，即：两台电脑的D：\msc.software完全共享；Computer2的E:\work2；Computer3的F:\work3完全共享4、重置MP-MPICH密码在每台电脑上都执行相应的操作，这里以Computer1为例在DOS窗口下：cdD:\MSC.Software\MSC.Marc\2005r3\marc2005r3\nt_mpich\bin\mpiexec –store–save..\..\tools\setdomain.bat可以看到一些提示符，要求你输入一些参数，即输入每台计算机的计算机所述域、用户名密码。
simufact13.3多核并行分析设置
现在的PC即使是单机单CPU也会有多核多线程，如果计算时不启用并行运算，计算效率会很低，会花更长时间，而且也浪费很多硬件资源，所以目前主流的CAE软件都会支持单机并行运算或者多机并行运算。
SimuFact.Forming 13.3已经发布半年多了，这个版本的细节部分有很多的更新，在并行计算领域，这个版本有比较大变化，设置更加方便了，下面做一下详细的说明。
SimuFact.Forming软件有FE和FV两种求解器，目前大部分计算都是用FE求解器，FE求解器实际就是MARC，这两种求解器都支持并行运算。
1 FE求解器的并行运算设置方法1.1 安装并启用Intel MPI服务打开工具→选项→全局设定界面。
选择菜单→通用→Intel MPI数据库。
点击注册MPI账户，这里输入具有管理员权限的用户名和密码（可以为域用户）。
输入完成后点Register按钮；点OK退出。
然后点击启用MIP服务！1.2 设置FE并行运算整体模拟设置完毕后点击成形→菜单→并行，并行前打勾。
这里有两个地方需要设置：域的数量和共享内存并行。
假如分析用的工作站为双CPU、8核心、16线程（license许可最大数量16），可以做如下设置：域数量8；共享内存并行1；CPU核心激活8；利用率：50%。
域数量2；共享内存并行4；CPU核心激活8；利用率：50%。
域数量1；共享内存并行8；CPU核心激活8；利用率：50%。
CPU核心激活=域数量*共享内存并行核数。
一般情况下，推荐域数量1，共享内存并行为CPU总核数。
域数量为FE(MARC)求解器独有的一项技术，可以将分析工件划分成几个区域进行分析，以前单CPU 的年代主要用于多计算机并行分析；共享内存并行，Intel提供的计算软件直接调用多核或者多CPU资源的一项技术；总而言之，在license许可的数量（本地主机上可以用的核数许可限制里面的数值）域和共享内存并行的乘积小于等于本地主机的最大cpu核数；上面两个步骤完成后，就可以提交计算，并利用本地主机的多核进行并行计算了，而软件能够调用的CPU核数取决你设置的多少！(域数量直接体现是：假如设置为2，就会有2个marc求解器线程出现，如果设置为1，就只有一个marc求解器线程，然后出现的MARC线程调用的CPU核数为设置的内存并行数量)1.3 不同设置的计算效率对比同样的激活核数，不同是设置方式计算时间会有略微的差异。
并行计算方案
并行计算方案第1篇并行计算方案一、背景随着大数据时代的到来，计算任务呈现出数据量大、计算复杂度高等特点，对计算性能和效率提出了更高的要求。
为满足日益增长的计算需求，本方案提出一种基于并行计算的解决方案，旨在提高计算速度和资源利用率，降低计算成本。
二、目标1. 提高计算速度，缩短计算任务完成时间。
2. 提高资源利用率，降低计算成本。
3. 保障计算任务的可靠性和安全性。
4. 易于扩展，满足不断增长的计算需求。
三、方案设计1. 总体架构本方案采用分布式并行计算架构，将计算任务划分为多个子任务，分配给不同的计算节点进行处理。
各节点之间通过高速网络连接，实现数据传输和同步。
2. 计算节点（1）节点配置：计算节点采用高性能服务器，配置多核CPU、大容量内存和高速硬盘，以满足不同类型计算任务的需求。
（2）节点部署：根据计算任务的特点，合理配置节点数量，实现计算资源的合理分配和优化。
3. 并行算法（1）任务划分：根据计算任务的特点，采用合适的任务划分策略，将任务划分为多个相互独立的子任务。
（2）负载均衡：通过动态负载均衡算法，确保各节点计算负载均衡，提高资源利用率。
（3）同步机制：采用分布式锁、消息队列等技术，实现各节点之间的数据同步和通信。
4. 数据存储与管理（1）数据存储：采用分布式文件系统，实现数据的高效存储和读取。
（2）数据管理：建立数据索引，提高数据检索速度；采用数据压缩和去重技术，降低存储成本。
5. 安全与可靠性（1）数据安全：采用加密技术，保证数据传输和存储的安全性。
（2）计算安全：通过安全策略和监控机制，防止恶意攻击和计算任务篡改。
（3）容错机制：采用冗余计算和故障转移策略，确保计算任务的可靠性和稳定性。
四、实施步骤1. 需求分析：深入了解计算任务的特点，明确并行计算的需求。
2. 系统设计：根据需求分析，设计并行计算系统架构，确定计算节点配置和并行算法。
3. 系统开发：采用成熟的技术和框架，开发并行计算系统。
中科大多核并行计算课件
• 划分重点在于:子问题易解,组合成原问题的解方便; • 有别于分治法
常见划分方法
• 均匀划分 • 方根划分
• 对数划分
• 功能划分(补)
2013-6-26
《并行与分布计算》 3 / Ch6
6.1.4 功能划分
方法: n个元素A[1..n]分成等长的p组，每组满足 某种特性。 示例: (m, n)选择问题(求出n个元素中前m个最小者)
2013-6-26
《并行与分布计算》 6 / Ch6
6.1.4 功能划分
2.2 奇偶归并示例：m=n=4 A=(2,4,6,8) B=(0,1,3,5)
(4, 4)2×(2, 2)4×(1, 1)
2 4 6
8 0 1 3
2 0 6
3 4 1 8
0 2 3
6 1 4 5
0 2 3
6 1 4 5
0 1 2 3 4 5 6 8 交叉比较
- 功能划分：要求每组元素个数必须大于m；
- 算法是基于Batcher排序网络，下面先介绍一些预备知识 ：
1.Batcher比较器
2.奇偶归并及排序网络: 网络构造、奇偶归并网络、奇偶排序网络
3.双调归并及排序网络:
定义与定理、网络构造、双调归并网络、双调排序网络
《并行与分布计算》 4 / Ch6
1
3
Circuit for 4 inputs
1 2 3 4 15 21 28
《并行与分布计算》 24 / Ch6
6
10 10 5 + 11 10 10
Circuit for 4 inputs
+ 10 18 +
26
多核学习中的并行计算与加速技术(八)
随着科技的不断发展，计算机的性能需求也在不断提高。
在过去，单核处理器是主流，但是由于单核处理器的性能限制，难以满足复杂计算任务的需求。
因此，多核学习中的并行计算与加速技术成为了研究的热点。
多核学习是指在计算机处理器中集成多个核心，以实现更高的性能和更高的计算效率。
在多核学习中，如何充分利用多核处理器的性能，是一个重要的问题。
并行计算与加速技术正是解决这一问题的关键。
一、并行计算技术并行计算技术是指将一个计算任务分解成多个子任务，并且同时在多个处理器上进行计算。
这样可以充分利用多核处理器的性能，加快计算速度。
并行计算技术主要包括任务并行和数据并行两种方式。
任务并行是指将一个大的计算任务拆分成多个小任务，然后分配给多个处理器同时进行计算。
通过任务并行，可以充分利用多核处理器的计算能力，提高计算效率。
数据并行是指将大规模数据分成多个子集，然后分配给多个处理器同时进行处理。
通过数据并行，可以减少数据传输和通信开销，提高计算效率。
二、加速技术除了并行计算技术，还有一些其他的加速技术也可以提高多核学习中的计算效率。
例如，GPU加速技术可以利用图形处理器进行并行计算，加快计算速度。
GPU拥有大量的处理单元，能够同时处理多个计算任务，因此在深度学习、神经网络等计算密集型任务中有很大的应用前景。
另外，FPGA加速技术也可以提高多核学习中的计算效率。
FPGA是一种灵活可编程的硬件，可以根据计算任务的需求进行重新配置，具有较高的并行计算能力和低延迟。
因此，在加速深度学习、模式识别等任务中有很大的潜力。
三、挑战与展望尽管并行计算与加速技术可以提高多核学习中的计算效率，但是也面临着一些挑战。
例如，多核处理器之间的通信和数据同步是一个复杂的问题，如何合理地分配计算任务和数据，以充分利用多核处理器的性能，是一个需要深入研究的问题。
此外，如何将并行计算与加速技术应用于实际的多核学习中，也需要进一步探索。
例如，在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，如何充分利用多核处理器的性能，加快计算速度，提高计算效率，是一个需要深入研究的问题。
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M S C_M A R C单机多核并行计算示例
MSC MARC2011单机多核并行计算示例
并行计算可以有效利用本地或者网络计算机计算资源，提高计算效率，特别是针对一些计算规模相对较大的问题。
本文作为MARC单机多核并行计算的一个示例。
测试平台：WIN7 64Bit MARC2011
0、提前设置
将电脑名字最好改为administrator，或者通过修改电脑名称，会使user和display后面的名子保持一致。
改电脑名字：
计算机右键—属性—更改设置—更改—计算机名
1、启动多核运算
打开dos界面输入
（1）D：按enter回车键（d为marc所在盘）
（2）cd+空格+
D:\MSC.Software\Marc\2010\marc2010\intelmpi\win64\bin按
enter回车键
（3）ismpd+空格+ –install 按enter回车键
（4）出现上图中的
关闭窗口。
2、基本配置
（1）在MARC安装目录下的intelmpi\win64\bin目录（32Bit计算机选择
win32文件夹），运行wmpiregister.exe.
（2）输入用户名(登陆windows的账户名，通常为administrator)及密码（若密码为空，需要重新设置一个密码），点击register按钮，下面的对话框中会出现“Password encrypted into the Registry”信息。
（3）运行ismpd.exe，或者到dos提示符下，进入该目录，运行ismpd -install。
假如提示都正常的话，到此即完成进行并行计算的前提条件了。
3、测试
（1）在MARC安装目录下的intelmpi\win64\bin目录（32Bit计算机选择win32文件夹），运行wmpiconfig.exe
（2）依次点击下面1和2.
（3）红框中出现
如果出现
administr
Unable to connect to 'administr:8678',
sock error: generic socket failure, error stack:
MPIDU_Sock_post_connect(1200): unable to connect to administr on port 8678, exhausted all endpoints (errno -1)
MPIDU_Sock_post_connect(1216): gethostbyname failed, 请求的名称有效，但是找不到请求的类型的数据。
(errno 11004)
表示第2步注册的电脑名字或密码不对。
如果出现
Administrator
The credentials for Administrator rejected connect。
表示电脑的名字不对。
通过修改电脑名重新就行上述几步直至不出现
上述两种情况。
4、分配单元
单机多核计算提高效率的途径在于几个核心同时进行计算，因此对一个模型完成所有的建模后需要为参与计算的多核分配计算任务（软件自动分配或者用户手动分配），也就是单元，最后在提交任务前提示软件进行并行计算。
（1）打开一个已经调试无误的待计算文件
（2）为多核分配单元
测试电脑为双核4线程，这里设置2核计算。
①Jobs—>User Domains调出面板，②Generate！按钮设置参与计算的CPU内核数，③输入分配的内核数2，回车确定，④软件自动为两个内核分配单元，并输出单元数信息，⑤勾选Identify，显示单元分配情况，最终如图所示。
也可以用户手动分配单元，①选择Manul Decomposition，出现手动分配单元的一些命令按钮，②Delete All删除之前自动分配情况，③Add Elements分别为内核分配不同的单元，④手动分配情况如图所示。
5、提交计算
完成上述步骤后，勾选Parallelization选项即可进行并行计算。
①Job—>Show Menu进入Job面板，②Run命令进入Run Job面板，③点击Parallelization进入相应面板，④勾选 Use DDM选项，假如使用用户分配的单元，选择 Decomposition In Mentat，⑤点击OK回到Run Job面板，⑥点击Submit即可提交任务进行并行计算。
运行情况如图所示。