并行计算环境搭建
Windows搭建CUDA开发环境
Windows搭建CUDA开发环境CUDA(Compute Unified Device Architecture，统⼀计算架构）是由英伟达所推出的⼀种集成技术，向⽤户提供了可以很优雅地调⽤GPU进⾏并⾏计算的编程接⼝。
然⽽对于很多刚接触这门技术的⼈来说，怎么把⼀个简单的cuda程序跑起来却也是⼀个“说⼤不⼤，说⼩不⼩”的问题。
我⼤致整理出了在Windows上搭建cuda开发环境的⽅案，勉勉强强可以被当作⼀份参考。
此处我的⽬标主要为：完成对简单CUDA C程序的编译和运⾏。
当然，要搭建⼀个真实的cuda开发环境，得先确保⾃⼰电脑是⽀持cuda的。
（安装了英伟达显卡的应该都没问题）命令⾏编译⾸先去英伟达官⽹下载⼀个，然后安装上。
安装完成后，试试nvcc -V查看是否是否能正常使⽤nvcc，如果不能的话，去环境变量中检查⼀下类似C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing Toolkit\CUDA\v11.1\bin\这样的值有没有被加到Path⾥，如果没有的话记得⼿动加⼀下（记得使⽤⾃⼰的真实的CUDA⼯具包的安装位置，不要直接复制我这⾥的）。
添加完成后记得要重新打开⼀个cmd或shell才能正常加载。
创建⼀个cuda程序hello.cu，参考程序附于⽂末；在当前⽬录使⽤nvcc -o hello hello.cu进⾏编译，如果⼀切正常，这个⽬录中将出现hello.exe, hello.exp, hello.lib这⼏个⽂件。
但通常来说，这⾥会出现找不到cl的情况。
如果没有安装Visual Studio的话，先安装⼀个找到cl.exe的位置，并将该⽬录加⼊到环境变量Path中，我这⾥给出⼀个参考：D:\Program Files (x86)\Microsoft VisualStudio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.26.28801\bin\Hostx64\x64使⽤Visual Studio⾸先如果没有安装VC的话当然是需要先安装⼀个，⾄于安装的时候具体要选哪些模块，我现在也还不是很清楚，也没来得及去验证。
使用Docker容器进行大规模并行计算的技术指南
使用Docker容器进行大规模并行计算的技术指南随着科技的快速发展，数据量的爆炸式增长对计算资源提出了巨大的需求。
为满足这种需求，大规模并行计算技术应运而生。
在这种环境下，使用Docker容器成为一种方便、高效的方式来进行大规模并行计算。
Docker是一个开源的容器化平台，通过隔离和打包应用程序及其所有依赖项，使其能够在不同的运行环境中进行一致性部署。
它提供了一个轻量级、可移植、可扩展的解决方案，使得大规模并行计算更容易实现和管理。
本文将介绍使用Docker容器进行大规模并行计算的技术指南，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
1. 搭建Docker环境首先，需要在计算节点上安装Docker引擎，以便能够创建和管理容器。
Docker官方提供了各种操作系统的安装包和详细的安装指南。
安装完成后，可以通过运行`docker version`命令验证安装结果。
2. 构建并行计算容器镜像在进行大规模并行计算之前，需要构建一个容器镜像，该镜像包含了所需的计算环境和软件库。
可以通过编写Dockerfile来定义所需的环境和依赖项，并使用`docker build`命令构建镜像。
在构建过程中，可以使用多个并行计算容器镜像并行构建，以节省时间。
3. 编写并行计算脚本创建并行计算容器镜像后，需要编写并行计算脚本。
这个脚本可以使用各种编程语言和并行计算框架来实现，例如Python的mpi4py模块、C++的MPI库等，以实现并行任务的分配和处理。
4. 运行并行计算容器在脚本编写完成后，可以通过`docker run`命令来启动并行计算容器。
根据实际需要，可以通过命令行参数传递并行计算脚本所需的参数，以及设置容器的资源限制和网络参数。
5. 扩展并行计算容器当需要进行大规模并行计算时，可以通过Docker Swarm或Kubernetes等工具来扩展并管理多个计算节点。
这些工具可以自动化地部署和管理多个并行计算容器，以实现并行计算的分布式部署和调度。
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+FreeFem++的有限元并行计算
基于MPI+FreeFem++的有限元并行计算摘要：有限元方法是一种灵活而高效的数值求解偏微分方程的计算方法，是工程分析和计算中不可缺少的重要工具之一。
在计算机技术的快速发展使得并行机的价格日益下降的今天，并行有限元计算方法受到了学术界和工程界的普遍关注。
讨论了基于MPI+FreeFem++的有限元并行计算环境的构建，阐述了在该环境下有限元并行程序的编写、编译及运行等过程，并通过具体编程实例，说明了MPI+FreeFem++环境下的有限元并行编程的简单和高效。
关键词：有限元方法；并行计算；MPI；FreeFem++0 引言有限元方法是20世纪50年代伴随电子计算机的诞生，在计算数学和计算工程领域里诞生的一种高效而灵活的计算方法，它将古典变分法与分片多项式插值相结合，易于处理复杂的边值问题，具有有限差分法无可比拟的优越性，广泛应用于求解热传导、电磁场、流体力学等相关问题，已成为当今工程分析和计算中不可缺少的最重要的工具之一。
有限元方法的“化整为零、积零为整”的基本思想与并行处理技术的基本原则“分而治之”基本一致，因而具有高度的内在并行性。
在计算机技术快速发展使得并行机的价格日益下降的今天，有限元并行计算引起了学术界和工程界的普遍关注，吸引了众多科研与工程技术人员。
但要实现有限元并行编程，并不是一件容易的事，特别是对于复杂区域问题，若从网格生成、任务的划分、单元刚度矩阵的计算、总刚度矩阵的组装，到有限元方程组的求解以及后处理，都需要程序员自己编写代码的话，将是一件十分繁琐的事情。
本文探讨了构建基于MPI+FreeFem++的有限元并行计算环境，在该环境下，程序员可避免冗长代码的编写，进而轻松、快速、高效地实现复杂问题的有限元并行计算。
1 FreeFem++简介FreeFem++ 是一款免费的偏微分方程有限元计算软件，它集成网格生成器、线性方程组的求解器、后处理及计算结果可视化于一体，能快速而高效地实现复杂区域问题的有限元数值计算。
Compaq Visual Fortran 6.6 并行编程环境的配置
Compaq Visual Fortran 6.6 并行编程环境的配置Windows平台并行编程环境的配置所用的软件：mpich2-1.0.5-win32-ia32.msiCompaq Visual Fortran 6.61、如果本机上没有安装过Microsoft .NET .Framework，安装1.0.5这个版本的mpich2时，那么会提示你安装，我装的是2.0版本dotnetfx.exe，2.0版本以上的都行，然后把mpich2-1.0.5装上。
2、mpich2安装成功后，为了使用命令行方式执行程序的方便，将mpi路径C:\ProgramFiles\MPICH2\bin添加到环境变量path中，这样就可以在任何地方使用mpiexec了。
3、CVF安装没什么，就是序列号老记不住，再写一遍，33206-050-0010743-00007。
然后将mpich2的include和lib路径添加到CVF的搜索路径，在Tools=>Options=>Directories的Include files和Library files中。
4、解决头文件问题。
在fortran77的固定格式程序中，要加入一行include 'mpif.h'，头文件mpif.h中定义了MPI的一些常量。
90程序就有点麻烦了，因为在fortran90程序中，习惯使用module，书上也说在90程序中要用use mpi来替代include'mpif.h'，可是mpich2-1.0.5中的lib和include文件夹里都没有那个mpi.mod，其他的mpich版本好像也没有，至少mpich.nt.1.2.5.exe没有。
解决办法：1）、在90程序中也使用include 'mpif.h'，而且要把mpif.h中以C 开头的注释前加上！，还有三行以CDEC$开头，也要用！来注释，不然出错。
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。
小型集群系统并行计算环境的实现
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３３ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：６ ２—９ ６ （ ０ １ ０ １７ １ １ ２ １ ）２—０ ５ 一０ １ｌ ４
据Ｔ Ｐ０ Ｏ ５ ０网站 在 ２ １ ０ ０年 １ 月 发 布 的最 新 全 球 超 级计 １
集 群 系 统 具 有 低 成 本 、高 性 能 和 良好 的 可 扩 展 性 等优 点 ， 用 集 群 系 统 建 立 原 型 、 试 、 行并 行 应 用 程 序代 替 昂 使 调 运 贵 并 行 计算 机 平 台成 为 高 性 能 计 算 的发 展 趋 势 。 群 系 统是 集
一
组通 过特 定 的 硬件 和软 件 进 行 连 接 的独 立 计 算 机 ，在 用 户
小 型 集群 系统 并 行 计 算 环 境 的 实现
梁 成 升 ， 新 华 段
（ ．电子科 技 大学 ， １ 四川 成 都 ６ ０ ５ ； ．濮 阳职业 技术 学 院 ， １０４ ２ 河南 濮 阳 ４ ７ ０ ） ５ ０ ０
摘 要： 并行 计 算 在 各 个领 域 的 应 用 越 来越 广 泛 ， 于 Ｌｎｘ的 Ｐ 集群 系统是 一 个廉 价 、 效 的 并 行 计 算 系统 。本 文 介 绍 了计 基 ｉｕ Ｃ 高
算 机 ５ ０强排 行 榜 上 ， 国 “ 河 一 号 ”（ 河 一ｌ 雄 居首 ０ 中 天 天 Ａ）
的内存 供多个用 户访 问 ，同时需要具备高可靠性 的配置 ；存
储 节点 也 可称 为 Ｉ ０节 点 ， 集 群 系 统运 行 时 的数 据 量 大 到 ／ 当
一
位， 以每 秒计 算 ４ ０ 万 亿 次 的 峰 值 速 度 ， 为 世 界 上 最 快 的 ７１ 成
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。
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并行计算环境搭建
一．搭建并调试并行计算环境MPI的详细过程。
1．首先，我们选择在Windows XP平台下安装MPICH。
第一步确保Windows平台下安装上了.net框架。
2．在并行环境的每台机子上创建相同的用户名和密码，并使该平台下的各台主机在相同的工作组中。
3．登陆到新创建的帐号下，安装MPICH软件，在选择安装路径时，每台机子的安装路径要确保一致。
安装过程中，需要输入一致的passphrase，也即本机的用户名。
4．安装好软件后，要对并行环境进行配置（分为两步）：
第一步：注册。
在每台机器上运行wmpiregister，按照提示输入帐号和密码，即
本机的登录用户名和密码。
第二步：配置主机。
在并行环境下，我们只有一台主机，其他机子作为端结点。
运行主机上的wmpiconfig，在界面左侧栏目中选择TNP工作组，点击“select”按
钮，此时主机会在网络中搜索配置好并行环境的其他机子。
配置好并行环境的其他
机子会出现绿色状态，点击“apply”按钮，最后点击“OK”按钮。
5．在并行环境下运行的必须是.exe文件，所以我们必须要对并行程序进行编译并生成.exe文件。
为此我们选择Visual C++6.0编译器对我们的C语言程序进行编译，
在编译过程中，主要要配置编译器环境：
（1）在编译器环境下选择“工程”，在“link”选项卡的“object/library modules”
中输入mpi.lib，然后点击“OK”按钮。
（2）选择“选项”，点击“路径”选项卡，在“show directories for”下选择“Include files”，在“Directories”中输入MPICH软件中“Include”文件夹的路径；
在“show directories for”下选择“Library files”，在“Directories”中输入
MPICH软件中Library文件夹的路径，点击“OK”。
（3）对并行程序进行编译、链接，并生成.exe文件。
6．将生成的.exe文件拷贝到并行环境下的各台机子上，并确保每台机子的存放路径要相同。
7．在主机上运行“wmpiexec”，在Application中选择生成的.exe文件；输入要执行此程序的进程数，选中“more options”选项卡，在“host”栏中输入主机和各个端结
点的计算机名，点击“execute”执行程序。
二．搭建并调试并行计算环境MPI的详细过程。
1．以管理员身份登录每台计算机，在所有连接的计算机上建立一个同样的工作组，命名为Mshome，并在该工作组下建立相同的帐户，名为GM，密码为GM。
2．安装文件Microsoft NET Framwork1.1，将.NET框架安装到每台计算机上，再安装MPI到每台主机。
在安装MPI的过程中，必须输入相同的passphrase，在此输
入之前已建好的帐户名GM。
3．安装好MPI后，再对每台计算机进行注册和配置，其中注册必须每台计算机都要进行，配置只在主控计算机进行：
（1）注册：将先前在每台计算机上申请的帐号和密码注册到MPI中去，这样
MPI才能在网络环境下访问各计算机。
注册的方法为：运行“开始------
程序------wmpiregister”，按提示依次输入用户帐号和密码，点击确定完成
注册。
（2）配置主控计算机：运行“开始------程序------wmpiconfig”，启动后的界面分三栏，在第一栏中选择Mshome工作组，点Select按钮，检查编辑框中
显示的主机名，若无错误，即所有计算机连接成功。
这时，点击第二栏中
的Apply按钮，当左下方的进度条变为兰色时，则表示一切正常。
最后点
击OK按钮，整个配置完成。
4．选择Visual C++6.0编译器。
因为MPI运行的程序必须是一个.exe文件，因此在一台主机上必须有安装生成.exe文件的编译器。
5．要编译一个MPI程序，必须对编译器进行设置。
（1）打开Visual C++6.0。
（2）选择“工程”，在“Link”选项卡的“object/library modules”中输入mpi.lib，然后点击“OK”按钮确定。
（3）选择“选项”，点击“路径”选项卡，在“show directories for”下选择“Include files”，在“Directories”中输入MPI的“Include”文件的路径，点击“OK”。
这样在Visual C++6.0中便可以使用MPI中的头文件了。
（4）选择“选项”，点击“路径”选项卡，在“show directories for”下选择“Library files”，在“Directories”中输入MPI的Library文件的路径，点击“OK”。
这样在Visual C++6.0中便可以使用MPI的库中的文件了。
到此编译器配
置成功。
6．编译器配置后，将要运行的MPI+C程序在其中运行，并生成.exe文件。
7．将生成的.exe文件拷贝到Mshome工作组下的所有计算机，并且存放该文件的路径要完全相同。
8．启动“开始------程序------wmpiexec”，在Application中输入生成.exe文件的存放路径；选择要执行该文件的进程数目，点击“Execute”即可执行。
还可以选中“more options”选项卡，在“host”栏中输入要并行运行此文件的所有计算机名，各计算机名之间用空格分开。