并行计算环境介绍
MATLAB分布式并行计算环境
MATLAB分布式并行计算环境概述:MATLAB提供了分布式并行计算环境，旨在加快计算任务的处理速度。
这个环境允许用户在多个计算机上同时执行任务，这样可以有效地利用计算机集群的计算能力，提高计算任务的运行效率。
本文将介绍MATLAB分布式并行计算环境的特点、使用方法以及如何优化并行计算任务。
特点:1.高效利用集群计算资源:用户可以在集群中的多台计算机上同时执行任务，将计算任务分解为多个子任务，并行地处理这些子任务。
2.无需复杂的编程:用户只需使用MATLAB内置的工具和函数，无需编写复杂的并行计算代码。
用户只需使用简单的命令即可将任务分发给集群中的计算机。
3.自动任务调度:MATLAB分布式并行计算环境会自动将任务分发给集群中的计算机，并在计算完成后将结果返回给用户。
4.透明化处理:用户无需关心计算机的具体配置和连接细节，只需要关注任务的处理和结果。
使用方法:使用MATLAB分布式并行计算环境可以分为以下几个步骤：1.设置并行环境:用户首先需要设置并行计算环境。
这个环境可以是本地计算机上的多核机器，也可以是远程计算机集群。
用户可以使用MATLAB提供的工具来设置这些计算机之间的连接。
3.将任务分发给集群:一旦并行作业创建完成，用户可以使用MATLAB 命令将该作业提交给集群中的计算机进行处理。
4.监控计算进度:用户可以使用MATLAB提供的工具来监控并行计算任务的进度，以及查看各个计算机的运行状态和速度。
5.处理计算结果:一旦并行计算任务完成，MATLAB会自动将结果返回给用户。
用户可以使用MATLAB的工具来处理这些结果。
优化并行计算任务:为了优化并行计算任务，用户可以考虑以下几个方面：1.任务分解:用户需要将大型计算任务分解为多个小任务，以便并行地执行。
这样可以更好地利用集群中的计算资源。
2.数据分割:如果计算任务涉及到大量的数据处理，用户可以将数据分割成适合并行处理的小块。
这样可以提高并行计算的效率。
并行计算实验教学环境建设
Ｐ ｃ 机群 是最容 易实现的并行计算 环境， Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 是高校数 通过如图２ ， 在 窗口下放所有项显示为 “ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｄ ” 。
Ｆｉ ｎｄ Ｒ ｅ５ｏｕｒ ｃｅ
Ｄ ｉ ｓ ｔｒｉ ｂ ｕ ｔｅ ｄ ３ｏ ｈ
懒篁 Ｐａｓｓｅｄ
Ｐ ａ ｓｓｅ ｄ
其 目的是服 务于高校 数学系并行 计算教学和学习。 本文通 过实
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｌ Ａ Ｎ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｓ ｂ ｕ ｉ ｌ ｔ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｂ ｙ Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ
教学探讨 ・
并 行计算实验教学 环境建设
夏正龙 刘晓龙 赵
（ １ ． 红河学院数学学 院， 云南 红河
俊 陈全伟
永州 ４ ２ ５ ５ ０ ０ ）
６ ６ １ １ ０ ０ ； ２ ． 湖南省永州市江华瑶族 自治县第一中学， 湖南
摘 要： 为服务 并行算法实验 教学， 在 实验 室通 过局域 网用Ｍ ａ ｔ １ ａ ｂ 软件构建 了 服务于教 学的并行计算 系统平 台 。 本文给 出并行 计算环境搭 建的
基于MPI并行编程环境简述
基于MPI并行编程环境简述MPI并行编程环境是一种并行编程解决方案，它被广泛应用于高性能计算领域。
本文将对MPI并行编程环境做一个简单的介绍，包括MPI的概念、MPI的基本编程模式、MPI的特点和应用场景等方面。
最后还将介绍一些MPI编程中要注意的问题。
一、MPI的概念MPI是Message Passing Interface的缩写，意思是“消息传递接口”，它是一种并行计算环境的标准化接口，并且被广泛应用于高性能计算领域。
MPI允许程序员编写MPI应用程序来在多个进程之间传递消息，并对应用程序进行并行化处理。
MPI定义了一套通信协议，使得单个进程可以通过网络连接与其他进程进行通信。
MPI支持多种编程语言，包括C、C++、Fortran等。
MPI的实现通常包括一个标准库和一个运行时系统，它们提供了一系列函数和工具，用于支持消息传递协议和进程管理。
二、MPI的基本编程模式MPI的基本编程模式是消息传递模型，它通过传递消息实现进程之间的通信和同步。
MPI提供了一套通信协议，包括点对点通信和集合通信两种方式，以及同步通信和异步通信两种方式。
在点对点通信中，发送方将消息传递给接收方；在集合通信中，一组进程相互交换数据。
同步通信要求发送方等待接收方的响应，而异步通信则可以在发送消息之后立即返回并继续执行。
三、MPI的特点MPI具有以下几个特点：1. 并行性：MPI可以同时在多个进程之间完成任务，并能够将运算分解成多个独立的计算单元来并行执行。
2. 可移植性：MPI的标准化接口使得程序员可以跨平台编写MPI应用程序，而无需考虑底层计算机架构和操作系统的区别。
3. 可扩展性：MPI支持将计算任务分配到大规模的计算资源上，能够有效地扩展计算能力。
4. 通信效率高：MPI的通信协议具有高效的性能，支持传输大量的数据，因此可以在高速网络上实现高速通信。
四、MPI的应用场景MPI主要应用于高性能计算领域，可以用于大规模数值模拟、数据挖掘、机器学习等任务。
使用Docker构建并行计算环境
使用Docker构建并行计算环境在当今科技快速发展的时代，计算机在各个行业的应用越发广泛。
尤其是在科学领域和数据分析中，大规模的计算任务成为了一项常态。
然而，对于需要进行并行计算的项目，设置和管理计算环境通常是一项复杂而繁琐的任务。
本文将介绍如何使用Docker来构建一个高效而简便的并行计算环境。
Docker是一种轻量级的虚拟化技术，能够将应用及其依赖打包并运行在隔离的容器中。
借助于Docker，我们能够轻松地创建、部署和管理各种应用。
对于并行计算环境的构建，Docker提供了强大的功能和灵活性。
下面将详细介绍如何使用Docker构建一个并行计算环境。
首先，我们需要定义一个基础镜像，其中包括了我们所需的计算库和软件环境。
可以选择一个已有的基础镜像，如Ubuntu、CentOS等，并在其基础上安装所需的软件。
例如，如果我们需要使用Python进行计算，可以通过以下命令安装Python及相关依赖：```dockerfileFROM ubuntu:latestRUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip```接下来，我们可以使用Dockerfile构建自定义的镜像。
在Dockerfile中，我们可以定义各种操作，如复制文件、运行命令等。
例如，如果我们需要将计算所需的数据文件复制到镜像中，可以使用以下命令：```dockerfileCOPY data /app/data```此外，我们还可以在Dockerfile中定义环境变量、工作目录等。
通过这些操作，我们可以灵活地配置并行计算环境。
构建完镜像后，我们就可以使用Docker来运行并行计算任务了。
通过以下命令，我们可以在容器中启动计算任务：```shelldocker run -it my_image python3 my_script.py```在运行容器时，我们可以指定容器中的资源限制，如CPU和内存的限制。
并行计算与云计算的区别
并行计算与云计算的区别在当今科技飞速发展的时代，计算机技术也随之得到了迅猛的发展。
并行计算与云计算都是其中非常热门的话题，二者的概念相似，但是它们有着本质的区别。
本文将会从多个方面详细介绍并行计算与云计算的区别。
一、定义并行计算是指在计算机系统中，利用多个处理器或计算机集群同时进行计算的一种方法。
并行计算可以极大的提高计算的速度和效率，使得科学家们能够更加迅速地处理大型的计算任务。
而云计算则是指一种由多个分布式计算机组成的虚拟化环境，可以通过网络远程操作，提供各种计算服务给不同的应用程序和客户端。
二、架构并行计算通常采用的是多机并行的架构，即将计算任务分布到不同的计算单元上，这些计算单元由不同的处理器、计算机甚至机房组成，之间可以进行数据交换以便相互协作完成任务。
而云计算则是采用分布式计算的架构，由多个分布式计算机相互协作完成计算任务。
三、应用场景并行计算通常被用在需要大量计算和处理的领域，比如天体物理学、生物学、地震学等。
而云计算则可以应用在各种不同的领域，比如企业级应用程序、个人计算甚至是养老服务等。
四、数据模型在并行计算中，数据模型通常采用MPI等标准技术。
MPI可以提高程序的灵活性和可扩展性，但是数据传输和处理速度方面可能会受到一些影响。
而云计算则是采用REST、SOAP等方式进行数据模型设计，可以快速获取数据。
五、安全性安全隐患在计算领域中非常重要，使用并行计算的风险是相对较小的，因为每个计算单元之间相对独立且使用的是同一操作系统，可以做到完全内部监控和保障。
而云计算的风险则相对较大，因为其涉及到多个分布式计算机，安全隐患也相对更加复杂。
六、成本与单机计算相比，采用并行计算和云计算可能需要更多的硬件、网络设备和一些配套的软件支持。
并行计算虽然需要高端计算机，但是相比云计算更加容易管理和控制。
而云计算则需要更多的网络带宽和存储设备，同时维护和管理的成本也比较高。
七、适用环境并行计算主要适用于大型科学计算领域和科学研究，而云计算适用于企业级应用程序、物联网领域、数据存储和管理等领域。
并行实验报告
实验名称：并行处理技术在图像识别中的应用实验目的：1. 了解并行处理技术的基本原理和应用场景。
2. 掌握并行计算环境搭建和编程技巧。
3. 分析并行处理技术在图像识别任务中的性能提升。
实验时间：2023年10月15日-2023年10月25日实验设备：1. 主机：****************************，16GB RAM2. 显卡：NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti3. 操作系统：Windows 10 Professional4. 并行计算软件：OpenMP，MPI实验内容：本实验主要分为三个部分：1. 并行计算环境搭建2. 图像识别任务并行化3. 性能分析和比较一、并行计算环境搭建1. 安装OpenMP和MPI库：首先在主机上安装OpenMP和MPI库，以便在编程过程中调用并行计算功能。
2. 编写并行程序框架：使用C++编写一个并行程序框架，包括并行计算函数和主函数。
3. 编译程序：使用g++编译器编译程序，并添加OpenMP和MPI库的相关编译选项。
二、图像识别任务并行化1. 数据预处理：将原始图像数据转换为适合并行处理的格式，例如将图像分割成多个子图像。
2. 图像识别算法：选择一个图像识别算法，如SVM（支持向量机）或CNN（卷积神经网络），并将其并行化。
3. 并行计算实现：使用OpenMP或MPI库将图像识别算法的各个步骤并行化，例如将图像分割、特征提取、分类等步骤分配给不同的线程或进程。
三、性能分析和比较1. 实验数据：使用一组标准图像数据集进行实验，例如MNIST手写数字识别数据集。
2. 性能指标：比较串行和并行处理在图像识别任务中的运行时间、准确率等性能指标。
3. 结果分析：分析并行处理在图像识别任务中的性能提升，并探讨影响性能的因素。
实验结果：1. 并行处理在图像识别任务中显著提升了运行时间，尤其是在大规模数据集上。
2. 并行处理对准确率的影响较小，甚至略有提升。
连通域标记的gpu并行算法——基于cuda方法
连通域标记的gpu并行算法——基于cuda方法标题：连通域标记的GPU并行算法——基于CUDA方法在图像处理领域，连通域标记是一项基础且关键的技术，广泛应用于机器视觉、目标检测和跟踪等领域。
随着图像数据量的激增，对连通域标记算法的实时性和效率提出了更高的要求。
本文将介绍一种基于GPU并行计算的连通域标记算法，借助CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术，实现高效、快速的图像连通域标记。
一、背景介绍连通域标记算法旨在将图像中连通的像素点分为若干区域，并为每个区域分配一个唯一的标签。
在传统CPU架构下，这类算法的计算复杂度较高，难以满足大规模图像数据的实时处理需求。
随着GPU计算能力的不断提升，基于GPU的并行算法逐渐成为解决这一问题的有效途径。
二、CUDA并行算法设计1.初始化阶段：将图像数据从CPU内存传输到GPU内存，并为每个像素分配一个唯一的标签。
2.并行处理阶段：（1）使用CUDA的线程层次结构，将图像划分为若干个相互独立的小块，每个线程块负责处理一个块内的像素。
（2）在每个线程块内部，利用共享内存存储当前像素及其邻域像素的标签信息，以便进行局部连通域标记。
（3）根据连通域的定义，比较当前像素与其邻域像素的标签，若满足连通条件，则将它们合并为同一个连通域。
（4）通过原子操作，确保在全局内存中为每个连通域分配一个唯一的标签。
3.收敛阶段：重复执行并行处理阶段，直至所有像素的标签不再发生变化。
三、算法优化1.内存访问优化：通过合理设置线程块大小和共享内存使用策略，减少全局内存访问次数，降低内存带宽压力。
2.数据传输优化：采用异步数据传输技术，提高CPU与GPU之间的数据传输效率。
3.指令优化：针对GPU架构特点，优化CUDA指令集，提高算法执行速度。
四、实验与分析1.实验环境：使用NVIDIA GPU（如Tesla P100、GTX 1080等）和CUDA开发环境。
MATLAB分布式并行计算环境
MATLAB分布式并行计算环境在传统的计算环境中，通常使用一台计算机来进行计算。
然而，随着计算任务的复杂度增加和数据量的增加，单机计算已经无法满足需求。
为了解决这个问题，分布式并行计算环境应运而生。
MATLAB分布式并行计算环境的核心思想是将计算任务分解为若干个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上进行并行计算。
计算节点可以是本地计算机，也可以是远程计算机。
每个计算节点都负责处理分配给自己的子任务，并将计算结果返回给主节点。
主节点负责收集和整合所有计算节点的结果，并将最终的计算结果返回给用户。
在MATLAB分布式并行计算环境中，用户可以通过使用PCT提供的函数和工具箱来编写并行计算任务。
用户可以将并行计算任务分解为若干个独立的子任务，并使用PCT提供的函数来将这些子任务分配给不同的计算节点。
同时，用户还可以使用PCT提供的函数来管理和监控分布式计算任务的运行状态，以及处理计算节点之间的通信和数据交换。
MATLAB分布式并行计算环境的优点在于能够充分利用多台计算机的处理能力，显著提高计算效率。
通过将计算任务分解为若干个子任务，并利用多台计算机的并行计算能力，可以加速计算过程。
此外，MATLAB分布式并行计算环境还支持动态添加和删除计算节点，可以根据需要灵活调整计算资源。
同时，MATLAB分布式并行计算环境还提供了一系列的工具和函数，用于可视化和分析分布式计算任务的执行过程和结果。
总的来说，MATLAB分布式并行计算环境是一种用于高性能计算的工具，可以将多台计算机整合为一个统一的计算资源，提高计算效率。
通过将计算任务分解为若干个子任务，并利用多台计算机的并行计算能力，可以加速计算过程。
此外，该环境还提供了一系列的工具和函数，用于可视化和分析分布式计算任务的执行过程和结果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
并行计算环境介绍
计算机系04 级研究生 武志鹏
1 MPI简介
目前两种最重要的并行编程模型是数据并行和消息传递。
数据并 行编程模型的编程级别比较高，编程相对简单，但它仅适用于数据并 行问题；消息传递编程模型的编程级别相对较低，但消息传递编程模 型可以有更广泛的应用范围。
MPI就是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型的代表和 事实上的标准。
1.1什么是 MPI
对MPI的定义是多种多样的，但不外乎下面三个方面：
(1) MPI是一个库，而不是一门语言；
(2) MPI是一种标准或规范的代表，而不特指某一个对它的实现；
(3) MPI是一种消息传递编程模型，MPI虽然很庞大，但是它的最
终目的是服务于进程间通信这一目标的。
1.2 MPI的历史
MPI的标准化开始于1992年4月在威吉尼亚的威廉姆斯堡召开的分 布存储环境中消息传递标准的讨论会，由Dongarra,Hempel,Hey和 Walker建议的初始草案，于1992年11月推出并在1993年2月完成了修
订版，这就是MPI 1.0。
1995年6月推出了MPI的新版本MPI1.1，对原来的MPI作了进一步 的修改完善和扩充。
在1997年7月在对原来的MPI作了重大扩充的基础上又推出了MPI 的扩充部分MPI2，而把原来的MPI各种版本称为MPI1。
MPI2的扩 充很多但主要是三个方面：并行I/O、远程存储访问和动态进程管理。
1.3 MPI的语言绑定
在MPI1中明确提出了MPI和FORTRAN 77与C语言的绑定，并且 给出了通用接口和针对FORTRAN 77与C的专用接口说明。
在MPI2
中除了和原来的FORTRAN 77和C语言实现绑定之外，进一步与 Fortran90和C++结合起来。
1.4 MPI的实现版本
MPICH是一种最重要的MPI实现， 它是与MPI-1规范同步发展的版 本，每当MPI推出新的版本，就会有相应的MPICH的实现版本，另外 它还支持部分MPI-2的特征。
LAM-MPI也是一种MPI实现， 主要用于异构的计算机网络计算系统。
以上2种版本的MPI实现可以分别从以下网址下载：
MPICH(最新版本1.2.7):
/mpi/mpich/
LAM-MPI(最新版本7.1.2)：
/download/
2 机房环境以及集群介绍
中心机房现有2套集群，分别是由4个HP刀片、4个IBM刀片构建 而成的。
2.1 软硬件环境
(1)软件部分
操作系统：RedHat Enterprise Linux AS4
Mpi 实现：MPICH-1.2.7
(2)硬件部分
每个集群系统 4 个刀片(每片主要参数)：
2CPU，2GB RAM，2(4)个千兆网卡,2 个 SCSI 硬盘
2.2 机房集群介绍
机房的每套集群分别设置一个主节点以及三个从节点，每个刀片 即为一个节点：
(1) 主节点
启用双网卡，设置内/外网 IP 地址，用于用户登陆、提交调 试程序、管理员管理集群等。
主节点开启 SSH、Telnet、Ftp 服务。
(2) 从节点
用于从主节点接受计算任务并执行计算(返回结果)。
从节点 开启 SSH 服务。
主从节点之间的通信通过 SSH 协议来实现。
2.3 机房集群的使用
(1) 登陆
用户可以使用 Telnet 或者 SSH 远程登陆，推荐使用工具 secureCTR 或者 Putty。
(2)数据提交
用户提交数据使用 Ftp 上传，推荐使用工具 cuteFtp。
为方 便管理，需要客户端使用主动 ftp 进行连接。
(3) MPI 程序的编译
用户登陆之后，可以对提交的程序进行调试，调试命令为(括 号里面表示的是语言种类):
(c )mpicc –o yourproc yourproc.c
(c++)mpiCC –o yourproc yourproc.cpp
(f77)mpif77 –o yourproc yourproc.f
(f90)mpif90 –o yourproc yourproc.f90
具体的选项，可以使用 mpicc –help 得到帮助
(4) MPI 程序的运行
编译好之后，会生成可执行程序 yourproc,运行命令为：
mpirun –np NUM yourproc
其中 NUM 表示用户需要开启的进程数
具体选项，可以用 mpirun –help 得到帮助
(5) 例子演示――计算 Pi 的值
3 共享存储编程 OpenMP
OpenMP 应用编程接口 API 是在共享存储体系结构上(如 SMP) 的一个编程模型。
它包含编译制导(Compiler Directive)、运行 库例程(Runtime Library)和环境变量(Environment Variables)。
此外，OpenMP 也是和 c/c++/fortran 语言绑定的。
OpenMP 是：
(1)基于线程的并行编程模型
(2)使用 Fork-Join 并行执行模型:
Ø
主线程根据需要创建一组子线程进行工作分担. Ø 可对串行程序进行逐步并行化.
å å ò = = - = - » + = N i N i N i f N N N i f N dx x Pi 1 1 1
0 2 ) 5 . 0 ( 1 ) 2 1 ( 1 1 4 F O R
K J O I N F O R K J O I N
主线程 并行域 并行域。