11-第十一章-并行程序的性能优化-并行计算实践(共11章)介绍

LSF高性能分布运算解决方案

LSF高性能分布运算解决方案 一、系统组成 速度系统主要由IBM X3850 X5集群计算机、IBM X3650 M3 虚拟化服务器、Dell R5100图形工作站、存储系统组成。 IBM X3850 X5集群计算机:每个节点 4 颗CPU,每个 CPU 8核,主频 2.26GHz,节点内存 128GB。 IBM X3650 M3虚拟化服务器:每个节点 2 个 CPU,每个 CPU4核,主频 2.66GHz,节点内存 48GB。 Dell R5100图形工作站:每个节点包括 1个NVIDIA Quadro 6000 显示卡,主机CPU 主频为3.06 GHz,内存为 8GB,硬盘为 4*146GB。 存储系统:IBM DS5020 可用容量约为 12TB,由集群计算机、虚拟化服务器和图形工作站共享。 IBM X3850 X5计算集群运行用户的程序。 LSF高性能分布运算解决方案系统示意图 二、主要软件

1.操作系统:IBM X3850 X5集群计算机安装 64 位Windows2008 系统,IBM X3650 M3 安装Vmware ESX4.1系统,图形工作站安装64 位Windows2008 系统。 2.作业调度系统:Platform 公司的LSF。 3.应用软件:如表 1 所示。 名称厂家 LightTools ORA ZEMAX-EE Focus Software PADS ES Suite Ap SW Mentor Graphics Expedition PCB Pinnacle Mentor Graphics DxDesigner ExpPCB Bnd SW Mentor Graphics I/O Designer Ap SW Mentor Graphics Multi-FPGA Optimization Op S Mentor Graphics HyperLynx SI PI Bnd SW Mentor Graphics Questa Core VLOG Ap SW Mentor Graphics Precision RTL Plus Ap SW Mentor Graphics SystemVision 150 Ap SW Mentor Graphics FlowTHERM Parallel Ap SW Mentor Graphics Labview NI Code Composer Studio TI Quartus II Altera ISE Xilinx Vxworks Wind River Intel C++ Studio XE Intel MatLab及相关工具箱Mathworks Maple MapleSoft Oracle Oracle NX Mach 3 Product Design Siemens PLM Software ADAMS MSC

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。

汽车成功案例

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

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

PCC性能改进

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

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

蒙特卡罗方法并行计算

Monte Carlo Methods in Parallel Computing Chuanyi Ding ding@https://www.360docs.net/doc/0f5653987.html, Eric Haskin haskin@https://www.360docs.net/doc/0f5653987.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.

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

显式有限元和隐式有限元

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

分布并行计算技术

Hadoop部署 所需要的软件 使用VMwareWorkstationPro搭建虚拟机,安装操作系统 Ubuntu14.04。 JDK1.8 Hadoop2.6.0 1.在Ubuntu中安装JDK 将JDK解压缩到 /home/kluas/java 在~/.bash_profile中配置环境变量,并通过source~/.bash_profile生效。 #java export JAVA_HOME=/home/kluas/java/jdk export JRE_HOME=/home/kluas/java/jdk/jre export PATH=$JAVA_HOME/bin;$JRE_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH 检验JDK是否安装成功 java –version 2.配置ssh信任关系,实现无密码登录 生成机器A的公私密钥对:ssh-keygen -t rsa,之后一路回车。在~/.ssh 目录下生成公钥id_rsa.pub,私钥id_ras。 拷贝机器A的id_rsa.pub到机器B的认证文件中: cat id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 这时候机器A到机器B的信任关系就建立好了,此时在机器A可以不需要密码直接ssh登录机器B了 3.安装Hadoop2.6.0 解压hadoop软件包,编辑/etc/profile文件,并追加 export HADOOP_HOME=/usr/kluas/Hadoop export PATH=HADOOP_HOME/bin:$PATH 运行 source /etc/profile命令 修改配置文件hadoop目录etc/Hadoop/Hadoop-env.sh追加: export JAVA_HOME=/home/kluas/java/jdk 修改配置文件hadoop目录下etc/Hadoop/core-site.xml追加: fs.defaultFS hdfs://master hadoop.tmp.dir /home/tmp/hadoop

ANSYS高性能并行计算

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:

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=4 B 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。(提示:根据讨论的时间年限,每项可能是一个范围) 答: 如图所示,信包的片0,1,2,3要分别去向目的地A,B,C,D。此时片0占据信道CB,片1占据信道DC,片2占据信道AD,片3占据信道BA。试问: 1)这将会发生什么现象 2)如果采用X-Y选路策略,可避免上述现象吗为什么 答: 1)通路中形成环,发生死锁

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。

并行计算简介

并行计算简介 Blaise Barney, 劳伦斯利弗莫尔国家实验室 译者:卢洋,同济大学 原文地址:https://https://www.360docs.net/doc/0f5653987.html,/tutorials/parallel_comp/ 目录 1 摘要 2 概述 2.1 什么是并行计算 2.2 为什么使用并行计算 3 概念和术语 3.1 冯诺依曼体系结构 3.2 Flynn经典分类法 3.3 一些通用的并行术语 4 并行计算机存储结构 4.1 共享内存 4.2 分布式内存 4.3 混合型分布式共享内存 5 并行编程模型 5.1 概览 5.2 共享内存模型 5.3 线程模型 5.4 消息传递模型 5.5 数据并行模型 5.6 其他模型 6 设计并行程序 6.1 自动化vs. 手工并行化 6.2 问题的理解和程序 6.3 问题分解

6.4 通信 6.5 同步 6.6 数据依赖 6.7 负载平衡 6.8 粒度 6.9 I/O 6.10 并行程序设计的限制和消耗 6.11 性能分析与调整 7 并行示例 7.1 数组程序 7.2 PI 的计算 7.3 简单的加热等式 7.4 一维的波等式 8 参考和更多信息 1 摘要 为了让新手更加容易熟悉此话题,本教程覆盖了并行计算中比较基础的部分。首先在概述中介绍的是与并行计算相关的术语和概念。然后探索并行存储模型和编程模型这两个话题。之后讨论一些并行程序设计相关的问题。本教程还包含了几个将简单串行化程序并行化的例子。无基础亦可阅读。 2 概述 2.1 什么是并行计算 传统上,一般的软件设计都是串行式计算: -软件在一台只有一个CPU的电脑上运行; -问题被分解成离散的指令序列; -指令被一条接一条的执行; -在任何时间CPU上最多只有一条指令在运行 图

MSC.Software公司Marc产品介绍

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。

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