并行计算基础-张临杰
结构动力学有限元混合分层并行计算方法
结构动力学有限元混合分层并行计算方法结构动力学是研究结构在外界载荷作用下的响应及其稳定性的一门学科。
有限元方法是结构动力学分析中广泛使用的一种数值方法。
为了提高计算效率和精度，混合分层并行计算方法应运而生。
混合分层并行计算方法是指将有限元方法与分层并行计算相结合的一种计算方法。
在结构动力学中，混合分层并行计算方法被广泛应用于解决大型结构的复杂动力学问题。
它通过将结构进行分层划分，将计算任务分配给不同的处理器进行并行计算，从而大幅提高计算速度和效率。
混合分层并行计算方法的基本思想是将结构分为多个子结构，并将每个子结构分配给一个处理器进行计算。
每个处理器独立地计算与其对应的子结构，然后通过通信机制将计算结果交换，并进行整体求解。
这种并行计算方法充分利用了计算机集群的计算能力，提高了计算效率。
在混合分层并行计算方法中，有限元方法被用于对每个子结构进行离散化，并建立相应的有限元模型。
有限元模型中的自由度数目较少，计算量相对较小，可以降低计算复杂度。
同时，分层并行计算策略使得计算任务可以被同时执行，加速了计算速度。
混合分层并行计算方法的应用范围广泛。
例如，在工程领域中，可以用于模拟大型桥梁、高层建筑等结构的动力学响应；在航空航天领域中，可以用于模拟飞机、卫星等复杂结构的动力学特性；在地震工程中，可以用于模拟地震对建筑物的影响等。
混合分层并行计算方法可以准确预测结构的振动特性、动态响应和破坏过程，为结构设计和分析提供了有力的工具。
总之，结构动力学有限元混合分层并行计算方法是一种高效、准确的计算方法。
它通过将结构进行划分和并行计算，充分利用计算机集群的计算能力，实现了大规模结构动力学分析的快速求解。
混合分层并行计算方法在工程领域中的应用潜力巨大，有着广阔的发展前景。
计算空气动力学并行编程基础
计算空气动力学并行编程基础空气动力学是研究空气对运动物体的作用和运动物体对空气的作用的学科。
在过去的几十年里，计算空气动力学已经成为了航空航天、汽车工程、风力发电等领域中不可或缺的一部分。
随着计算机性能的不断提升，空气动力学模拟已经成为了研究和开发新产品的重要手段。
然而，由于空气动力学计算的复杂性，传统的串行计算方式已经无法满足实际应用的需求。
因此，并行计算已经成为了空气动力学研究中的关键技术。
并行计算是一种将任务分解为多个部分，然后让不同的处理器同时处理这些部分的计算方法。
通过并行计算，可以大大降低计算时间，提高计算效率。
在空气动力学中，常见的并行计算思想有以下几种：1.基于数据的并行计算：该方法将数据分成多个部分，不同的处理器同时对这些数据进行计算。
这种方法适用于计算量大、独立性强的问题。
例如，对于流体力学问题，可以将流场网格划分为多个子域，不同的处理器对各个子域进行计算。
2.基于任务的并行计算：该方法将任务分成多个部分，不同的处理器同时处理这些任务。
这种方法适用于计算量大、相互依赖性高的问题。
例如，对于空气动力学中的求解方程问题，可以将方程分成多个部分，不同的处理器分别求解这些方程。
3.混合并行计算：该方法将基于数据和基于任务的并行计算结合起来。
这种方法适用于需要兼顾计算负载平衡和通信开销的问题。
例如，在计算流体力学中，可以将网格划分为多个子域，并行地求解每个子域中的方程。
为了实现空气动力学的并行计算，需要使用并行编程技术。
常见的并行编程技术包括：1.线程级并行编程：通过使用多线程，将任务分配给不同的处理器核心进行计算。
线程级并行编程在计算密集型任务中效果较好，可以充分利用多核心处理器的性能。
2.指令级并行编程：通过使用单指令多数据（SIMD）指令，将同一指令同时应用于多个数据元素，从而实现并行计算。
指令级并行编程适用于数据并行的任务，如向量运算。
3.进程级并行编程：通过将任务分配给多个进程，利用多台计算机进行计算。
并行计算基础
并行计算基础并行计算是指通过同时进行多个计算任务来提高计算机的计算能力和效率。
随着计算机技术的不断发展，越来越多的应用需要处理大规模的数据和复杂的计算任务，传统的串行计算已经不能满足需求，因此并行计算成为了一种重要的解决方案。
本文将介绍并行计算的基础概念、主要应用领域以及常用的并行计算模型。
一、并行计算的基础概念1.1 并行计算的定义并行计算是指在多个处理单元（如CPU、GPU等）同时进行计算任务，以提高计算效率和性能。
1.2 并行计算的优势并行计算具有以下几个主要优势：（1）加速计算：通过同时进行多个计算任务，可以大幅提高计算速度，缩短任务完成时间。
（2）处理大规模数据：并行计算可以有效处理大规模数据，提高数据处理的效率。
（3）解决复杂问题：并行计算可以将复杂的计算问题分解成多个子问题，分别进行计算，然后将结果合并，从而解决复杂问题。
1.3 并行计算的挑战并行计算也面临一些挑战，包括：（1）任务划分和调度：如何将一个大的计算任务划分成多个子任务，并合理调度各个处理单元进行计算，是一个较为复杂的问题。
（2）数据一致性：多个处理单元同时进行计算时，需要确保数据的一致性，避免出现数据竞争和冲突。
（3）通信效率：由于并行计算中各个处理单元之间需要进行通信，通信效率对整体计算性能有较大的影响。
二、并行计算的主要应用领域2.1 科学计算科学计算是并行计算的主要应用领域之一。
例如在天气预报、地震模拟、空气动力学等领域，需要进行大规模的数值模拟和计算，而并行计算可以显著提高计算速度和精度。
2.2 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是处理大规模数据的重要任务，而并行计算可以极大地提高数据处理的效率。
通过并行计算，可以同时对不同的数据进行处理和分析，从而实现更快速、准确的数据挖掘和机器学习。
2.3 图像和视频处理图像和视频处理是另一个需要处理大量数据的领域，例如图像识别、图像处理、视频编解码等。
通过并行计算，可以将图像和视频的处理任务分配给多个处理单元，并行进行处理，从而提高处理速度和效率。
并行计算-南京大学计算机科学与技术系
三大科学 计算科学
计算科学、理论科学与实验科学 计算物理、计算化学、计算生物等
5 2011/9/13
并行计算
科学与工程问题的需求 需求类型
气象预报、油藏模拟、核武器数值模拟、航天器 设计、基因测序等。 计算密集、数据密集、网络密集。
美国HPCC计划：重大挑战性课题，3T性能 美国Petaflops研究项目：Pflop/s。 美国ASCI计划：核武器数值模拟。
2 2011/9/13
并行计算——结构•算法•编程
第三篇 并行数值算法
第八章 基本通信操作 第九章 稠密矩阵运算 第十章 线性方程组的求解 第十一章 快速傅里叶变换 第十二章 并行程序设计基础 第十三章 并行程序设计模型和共享存储系统编程 第十四章 分布存储系统并行编程 第十五章 并行程序设计环境与工具
并行计算
——结构•算法•编程 主讲教师：谢磊
并行计算——结构•算法•编程
第一篇 并行计算的基础源自 第一章 并行计算机系统及其结构模型 第二章 当代并行机系统：SMP、MPP和Cluster 第三章 并行计算性能评测
第二篇 并行算法的设计
第四章 并行算法的设计基础 第五章 并行算法的一般设计方法 第六章 并行算法的基本设计技术 第七章 并行算法的一般设计过程
7 2011/9/13
高性能计算机
1981–1983 1983–1984 1984–1985 1985–1989 1989–1993 1993–1994 1994–1995 1995–2000 2000–2002 2002.6–2004 CDC Cyber 205 Cray X-MP/4 M-13 Cray-2/8 ETA10-G/8 Thinking Machines CM-5 Fujitsu Numerical Wind Tunnel II Intel ASCI Red IBM ASCI White NEC Earth Simulator 400 MFLOPS 941 MFLOPS 2.4 GFLOPS 3.9 GFLOPS 10.3 GFLOPS 37.5 GFLOPS 236 GFLOPS 2.15 TFLOPS 9.216 TFLOPS 35.86 TFLOPS (numerous sites worldwide) Los Alamos & Lawrence Livermore Nat. Laboratories, Battelle, Boeing Scientific Research Institute of Computer Complexes, Moscow, USSR Lawrence Livermore National Laboratory, California, USA Florida State University, Florida, USA Los Alamos National Laboratory, California, USA National Aerospace Lab, Japan Sandia National Laboratories, New Mexico, USA Lawrence Livermore National Laboratory, California, USA Yokohama Institute for Earth Sciences, Japan
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。
并行计算基础知识
并行计算基础知识在计算机科学领域中，随着计算需求的增加和任务的复杂化，人们开始寻找更高效的计算方式。
并行计算作为一种重要的计算模式，在多个处理单元同时进行计算操作，大大提高了计算速度和效率。
本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、分类、应用领域以及相关技术等。
一、并行计算的定义和分类并行计算是指通过将一个计算问题划分为多个子问题，并在多个处理单元上同时进行计算操作，从而加快计算速度的一种计算方式。
与之相对的是串行计算，即按照顺序逐一执行计算任务的方式。
根据并行计算的规模和任务划分方式，可以将并行计算分为以下三种分类：1. 指令级并行计算：该种并行计算方式主要是对计算机中的单个指令进行并行处理，即同时执行多个指令操作。
它通过优化处理器的执行流水线、指令突发处理等技术实现加速。
2. 数据级并行计算：该种并行计算方式主要是对大规模的数据集进行划分，将数据分配给多个处理单元同时进行计算操作，最终将各个处理结果进行合并得到最终结果。
这种方式主要用于解决一些数据密集型的计算问题，如图像处理、数据挖掘等。
3. 任务级并行计算：该种并行计算方式是将一个复杂的计算任务划分为多个子任务，并将不同的子任务分配给不同的处理单元进行计算。
各个处理单元之间通过通信来交换计算结果或者协同工作，最终得到整体的计算结果。
这种方式主要用于解决一些计算复杂度高、任务独立的问题，如天气预报、分布式数据库查询等。
二、并行计算的应用领域并行计算广泛应用于各个领域，尤其是那些需要大规模计算和高性能计算的领域。
以下是几个常见的应用领域：1. 科学计算：并行计算在科学计算领域发挥着重要作用，能够加速复杂的数值计算和模拟实验，例如天气预报、地震模拟、宇宙学研究等。
2. 人工智能：并行计算可以加速机器学习、神经网络训练等人工智能任务，提高算法的训练效率和模型的准确性。
3. 数据分析：对于大规模数据的处理和分析，通过并行计算可以提高数据处理的速度和效率，如数据挖掘、图像处理、自然语言处理等。
并行计算加速计算任务的方法与技术
并行计算加速计算任务的方法与技术随着科技的不断发展和计算需求的增加，单一计算机无法满足较大规模的计算任务。
为了提高计算效率和加速计算任务，人们开始研究并行计算技术。
本文将介绍并行计算的基本概念、方法和技术，并探讨其在加速计算任务方面的应用。
一、并行计算的基本概念并行计算是指将一个大型计算任务分解成若干个子任务，并在多个处理器上同时执行这些子任务的过程。
通过这种方式可以加速计算任务的完成，并提高计算效率。
在并行计算中，需要考虑以下几个关键概念：1. 任务划分：将一个大型计算任务分解成若干个小的子任务，每个子任务可以独立计算，从而实现并行计算。
2. 数据通信：在并行计算中，不同的处理器之间需要进行数据的传输和交换，以完成各自的计算任务。
3. 同步机制：因为各个子任务的计算速度可能不同，为了保证计算结果的正确性，需要引入同步机制来协调各个子任务的执行。
二、并行计算的方法实现并行计算的方法有多种，常见的方法包括任务并行和数据并行。
1. 任务并行：将一个大的计算任务划分成多个独立的子任务，每个子任务在不同的处理器上独立执行。
任务并行适用于问题复杂度较高、计算量较大的计算任务。
2. 数据并行：将大规模的数据划分成多个小的数据集，每个处理器负责处理其中一部分数据。
数据并行适用于数据规模较大、计算密集度较低的计算任务。
三、并行计算的技术实现并行计算的技术主要包括共享内存并行和分布式并行两种。
1. 共享内存并行：各个处理器共享同一主存，通过读写主存中的数据进行进程间的通信和同步。
共享内存并行适用于处理器数量较少、任务规模较小的情况。
2. 分布式并行：各个处理器拥有自己的独立内存，通过消息传递的方式进行进程间的通信和同步。
分布式并行适用于处理器数量较多、任务规模较大的情况。
四、并行计算在加速计算任务中的应用并行计算技术在加速计算任务上有着广泛的应用，例如科学计算、图像处理、大规模数据分析等领域。
1. 科学计算：科学计算通常包含大规模的数学模型和复杂的计算过程。
并行计算基础知识
并行计算基础知识并行计算是一种在多个处理单元（计算机中的CPU、GPU等）上同时执行多个计算任务的计算模式。
它与串行计算相对，串行计算是一种按照任务的顺序依次执行的计算模式。
并行计算的出现主要是为了解决串行计算中无法处理大规模数据和复杂任务的问题。
并行计算的基础知识主要包括以下几个关键概念：并行性、并行度、并行计算模型和并行计算的具体实现。
下面将逐一介绍。
首先是并行性。
并行性是指计算任务中可以同时执行的操作的数量。
通常情况下，计算任务可以分解为多个单独的子任务，并且这些子任务之间可以独立执行。
如果计算任务中有多个这样的子任务，就可以实现并行计算。
其次是并行度。
并行度是用于衡量并行计算系统的处理能力的指标。
它通常用并行计算系统中的处理单元数量来表示。
如果并行计算系统中的处理单元数量多，那么可以同时执行更多的子任务，从而提高并行度。
并行度越高，系统的处理能力越强。
然后是并行计算模型。
并行计算模型是一种用于描述并行计算任务的框架或模板。
常见的并行计算模型有：单指令多数据（SIMD）、多指令多数据（MIMD）和数据流模型等。
其中，SIMD模型是指多个处理单元执行相同指令但对不同数据进行操作；MIMD模型是指多个处理单元分别执行不同指令且对不同数据进行操作；数据流模型是指计算任务中的操作根据数据可用性来执行，即只处理当前可用的数据。
不同的并行计算模型适用于不同的应用场景，可以根据具体需求选择适合的模型。
最后是并行计算的具体实现。
实现并行计算有多种方法，常见的有共享内存模型和分布式内存模型。
共享内存模型是指多个处理单元共享同一块内存空间，在操作时可以直接访问该内存空间中的数据；分布式内存模型是指每个处理单元都有自己的独立内存，要进行数据交换时需要通过网络进行通信。
根据具体的问题和系统特性，选择适合的并行计算实现方法。
总结起来，了解并行计算的基础知识是理解和应用并行计算的重要前置条件。
掌握并行性、并行度、并行计算模型和具体实现方法，可以帮助我们更好地设计和编写并行计算程序，提高计算任务的效率和处理能力，从而更好地满足大数据和复杂任务处理的需要。
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3.课程与其他课程的关系： 先修课程：结构化程序设计（强烈建议）、Java 面向对象的程序设计 或 C++面向
序设计
自定义数据类型，进程概念， 并行化（不要求最优）
6+8 常用函数，性能评价与优化
等。
8 课时
6 课时
CUDA 并行程 CUDA 并行
CUDA 编程模型，GPU 硬件架 无
4
序设计-基 程序设计
2+0
构，CUDA 软件体系，CUDA 编
础
程环境，线程块，GPU 内存种
-3-
类，CPU 与 GPU 的异步执行 等。
本课程是为数学专业本科生开设的一门专业选修课。对于毕业后选择成为理工科 硕士研究生进一步学习深造的学生，本课程可以帮助其在未来的研究中，使用并行计 算技术优化各种算法程序，对今后的学习研究有很大的帮助。
课程内容分为六个模块，依次进行讲授： 第一模块：并行计算预备知识，包括并行计算概念，发展历史，软硬件环境等。 通过本模块学习，学生对并行计算有初步认识。 第二模块：openMP 并行程序设计，包括环境要求与配置，线程概念，制导指令和 子句，线程同步与共享等。通过本模块学习，学生能够使用 openMP 对已有串行程序（C 程序）并行化（不要求最优）。 第三模块：MPI 并行程序设计，包括环境要求与配置，进程概念，常用函数，进程 通信，性能评价与优化等。通过本模块学习，学生能够对给定串行程序，找出热点并
5
MIC 并行程 程序设计
序设计 -
2 课时 MIC 编程模型，应用模式，基 对给定串行程序，找出热 本语法，MIC 上的 MPI 等。 点并对热点部分进行 MIC
程序设计
2+4 2 课时
并行化（不要求最优）
4 课时
异构式并行
对前面模块所学技术的综合 对给定串行程序，找出热
异构式并 程序设计初
应用
探 6 行程序设
2 课时
CUDA 并行程
CUDA 存储器模型，CUDA 执行
点并对热点部分进行
程序设计
6+6 6 课时
CUDA 并行化（不要求最 优）
6 课时
MIC 并行程
MIC 技术简介，MIC 硬件架构， 无
序设计 -
MIC 软件架构等。
基础
2+0
MIC 并行
一、 课程介绍 1.课程描述：
本课程是“信息与计算科学”与“数学与应用数学”专业的选修课。主要内容有 openMP,MPI,CUDA，MIC 等并行计算技术。通过本课程的学习，学生能够了解并行计算， 并通过理论结合实践，学会使用上述并行技术编写并行程序，提高分析问题和解决问 题的能力。 2.设计思路：
的上机练习、小组讨论等课堂活动。 （2）认真对待并完成规定的上机任务。由于本课程实践性强，学生个人能力有差
别，因此上机任务极有可能无法在课堂上完成，因此需要学生能够利用课下时间，继 续完成布置的上机任务。这些任务能加深对课程内容的理解、促进独立查阅资料和解 决问题的能力培养。上机任务的完成情况，是平时成绩的关键组成部分。
中国海洋大学本科生课程大纲
课程名称 课程属性
并行计算基础 Introduction to Parallel Computing 专业知识
课程代码 075103201250
课时/学分
64/3
课程性质 选修
实践学时
32
责任教师 张临杰
课外学时 64(32×2)
课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修
4+8 私有化等。
优）
MPI 并行程 序设计 基础
4 课时
8 课时
MPICH 安装与程序编译、运 无
行、调试， MPI 编程基本概
2+0 念。
2 课时
MPI 并行 MPI 并行程 3 程序设计 序 设 计 - 程
MPI 程序基本结构，MPI 的原 对给定串行程序，找出热 始数据类型，通信与同步， 点并对热点部分进行 MPI
四、进度安排
-2-
序号
1
专题
并行计算 预备知识
主题
并行计算 预备知识
计划 课时
2+2
主要内容概述
实验实践 内容
并行计算的目标和内容，发 学习集群计算的远程登
展历史，并行机体系结构， 陆方式和基本的操作
操作系统与并行编程环境，
并行算法分类等。
2 课时
2 课时
OpenMP 并行
执行模式， 编程要素，
无
对象的程序设计、数据结构
二、课程目标 课程注重培养学生用各种并行技术解决实际问题的能力，同时通过分组合作完成
任务的形式，增强沟通能力和团队合作意识。课程结束后可对目前流行的四种并行技 术有较为全面的了解，能够运用这些并行技术，对已有串行程序并行化（不要求最优）。
三、学习要求 要完成所有的课程任务，学生必须： （1）按时上课，认真听讲，积极参与课堂讨论、和上机练习。本课程将包含较多
-1-
对热点部分进行 MPI 并行化（不要求最优）。 第四模块：CUDA 并行程序设计，包括 GPU 硬件介绍，CUDA 编程环境，线程块，GPU
内存种类，CPU 与 GPU 的异步执行等。通过本模块学习，学生能够对给定串行程序， 找出热点并对热点部分进行 CUDA 并行（不要求最优）。
第五模块：MIC 并行程序设计，包括 MIC 硬件介绍，MIC 编程环境，MIC 编程技术， 作模式。通过本模块学习，学生对 MIC 并行有基本了解，能够编写简单的 MIC 程序。
4+4 4 课时
计初探
点，并使用包括 MPI 在内 的 2 中以上并行技术对其 进行并行化
4 课时
五、参考教材与主要参考书 1、选用教材： 因并行技术发展较快，且本课程包含多种并行技术，因此不指定教材，由教师准备
并分发讲义。 2、主要参考书 【1】并行计算导论, 张林波，迟学斌，莫则尧，李 若， 清华大学出版社，第 1
程序设计-
并行域管理，任务分担，同
基础
2+0 步，数据环境控制等。
openMP 并
2 课时
2 行程序设 OpenMP 并行
计
程序设计-
制导指令，自居，nowait 问 对给定串行程序，找出热 题，归约操作，线程同步， 点 并 对 热 点 部 分 进 行
程序设计
非全局变量的共享 ，变量的 openMP 并行化（不要求最