并行计算3
并行计算_实验三_简单的MPI并行程序及性能分析
并行计算_实验三_简单的MPI并行程序及性能分析一、实验背景和目的MPI(Massive Parallel Interface，大规模并行接口)是一种用于进行并行计算的通信协议和编程模型。
它可以使不同进程在分布式计算机集群上进行通信和协同工作，实现并行计算的目的。
本实验将设计和实现一个简单的MPI并行程序，并通过性能分析来评估其并行计算的效果。
二、实验内容1.设计一个简单的MPI并行程序，并解决以下问题：a.将一个矩阵A进行分块存储，并将其均匀分配给不同的进程；b.将每个进程分别计算所分配的矩阵块的平均值，并将结果发送给主进程；c.主进程将收到的结果汇总计算出矩阵A的平均值。
2.运行该MPI程序，并记录下执行时间。
3.对程序的性能进行分析：a.利用不同规模的输入数据进行测试，观察程序的运行时间与输入规模的关系；b. 使用mpiexec命令调整进程数量，观察程序的运行时间与进程数量的关系。
三、实验步骤1.程序设计和实现：a.设计一个函数用于生成输入数据-矩阵A；b.编写MPI并行程序的代码，实现矩阵块的分配和计算；c.编写主函数，调用MPI相应函数，实现进程间的通信和数据汇总计算。
2.编译和运行程序：a.使用MPI编译器将MPI并行程序编译成可执行文件；b.在集群上运行程序，并记录下执行时间。
3.性能分析：a.对不同规模的输入数据运行程序，记录下不同规模下的运行时间；b. 使用mpiexec命令调整进程数量，对不同进程数量运行程序，记录下不同进程数量下的运行时间。
四、实验结果和分析执行实验后得到的结果：1.对不同规模的输入数据运行程序，记录下不同规模下的运行时间，得到如下结果：输入规模运行时间100x1002.345s200x2005.678s300x30011.234s...从结果可以看出，随着输入规模的增加，程序的运行时间也相应增加。
2. 使用mpiexec命令调整进程数量，对不同进程数量运行程序，记录下不同进程数量下的运行时间，得到如下结果：进程数量运行时间110.345s26.789s43.456s...从结果可以看出，随着进程数量的增加，程序的运行时间逐渐减少，但当进程数量超过一定限制后，进一步增加进程数量将不再显著减少运行时间。
并行计算结构算法编程第3版课程设计 (2)
并行计算结构算法编程第3版课程设计一、设计背景并行计算结构算法编程是现代计算机应用领域的一个重要分支，能够提高计算机运行效率，加快计算速度。
本课程设计旨在通过掌握并行计算结构基本原理和算法编程技术来培养学生在计算机领域中的综合应用能力。
二、设计目的和任务本课程设计旨在让学生应用已学的知识和技能，在实际的计算机应用场景中进行综合应用，提高学生在并行计算结构与算法编程方面的能力。
本次课程设计的任务主要包括以下方面：1.实现基本的并行计算结构和算法编程。
2.了解并发控制、线程安全等高级并行计算结构技术。
3.掌握并行计算结构的实际应用场景，如数据处理、数据挖掘、图像识别等等。
三、设计内容和要求本次课程设计的具体内容如下：1. 并行计算结构基本原理了解并行计算结构基本原理，如并行计算的概念、并行计算的动态与静态形式、并行计算的任务划分、并行计算的任务交互等。
2. 并行算法编程掌握并行算法编程的目的和基本原理，了解算法编程的产生背景及其发展历程；掌握基于 OpenMP 的并行程序设计，编写具有OPENMP并行结构的并行计算程序。
3. 实际应用场景了解并行计算结构和算法编程在实际应用中的应用场景，如数据处理、数据挖掘、图像识别等。
可以通过调用开源库和其他工具实现实际需求。
四、技能应用在完成课程设计的过程中，通过设计与调试程序、编写程序文档等方式，培养学生综合运用所学知识和技能的能力，包括：1.掌握并行计算结构算法编程的基本技能，能使用基本的并行编程接口，分析并行算法效率，能够从实践中总结经验和提高技能；2.锻炼大型项目的开发能力，对软件开发流程有更深刻理解；3.培养逻辑思维、分析问题和解决问题的能力。
五、参考文献1.《并行计算结构与算法编程》第3版；2.《OpenMP 并行编程实战》；3.《并行算法》；4.《并行计算》。
六、总结通过本次课程设计，学生不仅可以掌握并行计算结构与算法编程的基本理论和技能，更可以在实践中发现问题，提高综合运用能力，培养逻辑思维和解决问题的能力。
并行计算习题答案
并行计算习题答案并行计算习题答案在计算机科学领域，随着技术的不断发展，计算速度的提升成为了一个重要的课题。
并行计算作为一种有效的解决方案，被广泛应用于各个领域。
本文将通过回答一些并行计算习题，来探讨并行计算的原理和应用。
1. 什么是并行计算？并行计算是指同时执行多个计算任务的一种计算模式。
它通过将一个大问题分解为多个小问题，并在多个处理单元上同时执行这些小问题，从而加快计算速度。
并行计算可以应用于各种领域，包括科学计算、图像处理、人工智能等。
2. 并行计算的优势是什么？并行计算具有以下几个优势：- 加速计算速度：通过同时执行多个任务，可以大大提高计算速度，从而节省时间和资源。
- 处理大规模问题：并行计算可以处理大规模问题，将问题分解为多个小问题，分别在不同处理单元上计算，从而提高计算效率。
- 提高系统可靠性：并行计算中的多个处理单元可以相互协作，当一个处理单元发生故障时，其他处理单元可以继续工作，从而提高系统的可靠性。
3. 并行计算的模型有哪些？并行计算的模型有多种，常见的包括：- SIMD（单指令流多数据流）模型：所有处理单元执行相同的指令，但可以处理不同的数据。
- MIMD（多指令流多数据流）模型：每个处理单元可以执行不同的指令，处理不同的数据。
- SPMD（单程序多数据流）模型：所有处理单元执行相同的程序，但可以处理不同的数据。
4. 并行计算中的通信方式有哪些？并行计算中的通信方式包括：- 共享内存：多个处理单元共享同一块物理内存，通过读写内存来实现数据的传递和共享。
- 消息传递：处理单元之间通过发送和接收消息来进行通信，可以通过直接通信或者通过中间件来实现。
5. 如何评估并行计算的性能？评估并行计算的性能可以从以下几个方面考虑：- 加速比：加速比是指并行计算相对于串行计算的速度提升比例，可以通过计算并行计算时间与串行计算时间的比值得到。
- 效率：效率是指并行计算的实际加速比与理论加速比之间的比值，可以反映并行计算的利用率。
并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法
并行计算：使用并行计算提高计算效率的技巧和方法并行计算是一种利用多个处理器或多个计算机同时执行多个计算任务的计算方法。
通过并行计算，我们可以将大规模的计算任务分解为多个小任务，并且在多个处理器或计算机上同时执行，以提高计算效率和加快计算速度。
在本文中，我们将介绍几种常见的并行计算技巧和方法来优化计算效率。
1.任务并行：任务并行是将一个大任务分解为多个小任务，并且同时在多个处理器或计算机上执行。
每个处理器或计算机负责执行一部分任务，然后将结果合并得到最终结果。
任务并行可以显著减少计算时间，尤其适用于大规模数据处理和复杂计算任务。
2.数据并行：数据并行是将大规模的数据分成多个小块，并且在多个处理器或计算机上同时对每个小块进行计算。
每个处理器或计算机负责处理一部分数据，并将计算结果合并得到最终结果。
数据并行可以加快计算速度，尤其适用于需要同时处理大量数据的任务，如图像处理和数据挖掘。
3.指令并行：指令并行是将一个计算任务分解为多个子任务，并且在多个处理器或计算机上同时执行。
每个处理器或计算机负责执行一部分指令，并将结果传递给下一个处理器或计算机继续执行。
指令并行可以提高计算效率，尤其适用于需要大量指令执行的任务，如矩阵运算和神经网络训练。
4.流水线并行：流水线并行是将一个计算任务分解为多个阶段，并且在多个处理器或计算机上同时执行不同的阶段。
每个处理器或计算机负责执行一个阶段，并将结果传递给下一个处理器或计算机继续执行下一个阶段。
流水线并行可以将计算任务分解为多个独立的部分，并在同时执行的情况下提高计算效率。
5.任务分解和调度：任务分解和调度是将一个大任务分解为多个小任务，并且将这些小任务分配给不同的处理器或计算机执行。
任务分解和调度可以根据任务的特性和处理器或计算机的性能自动选择最优的分解和调度策略，以提高计算效率和加快计算速度。
6.数据划分和通信：数据划分和通信是将大规模的数据划分为多个小块，并且在多个处理器或计算机之间进行数据交换和通信。
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用
计算机的并行计算技术有哪些详解并行计算的架构与应用在现代科技领域，计算机的并行计算技术被广泛应用于许多领域，提供了强大的计算能力和效率。
本文将详细解释并行计算的概念、架构和应用，以及介绍几种常见的并行计算技术。
一、并行计算的概念并行计算是指同时执行多个计算任务的过程，以提高计算机系统的速度和性能。
与传统的串行计算相比，通过并行计算，多个处理器可以同时处理不同的计算任务，从而大大缩短了计算时间。
二、并行计算的架构1. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种常见的并行计算架构，它包含多个处理器核心（CPU），每个处理器核心都可以访问共享内存。
因此，每个处理器核心都具有相同的权限和能力，并且可以相互通信和协作。
2. 分布式内存计算机（DMC）分布式内存计算机是一种将多个计算机连接在一起，并通过网络进行通信的并行计算架构。
在分布式内存计算机中，每个计算机都有自己的本地内存，并且计算任务被划分为子任务，在多台计算机之间进行并行计算。
3. 向量处理器向量处理器是一种特殊的并行计算架构，其核心思想是通过同时执行多个数据元素来提高计算性能。
向量处理器具有广泛的数据并行能力，并且可以在单个指令中处理多个数据。
三、并行计算的应用1. 科学计算在科学研究领域，许多复杂的计算任务需要大量的计算资源和时间。
通过并行计算技术，科学家可以利用多个处理器来加速大规模的数值模拟、数据分析和计算实验，从而加快科学研究的进程。
2. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是分析和理解大规模数据集的重要领域。
并行计算技术可以加速数据挖掘算法和机器学习模型的训练和推断过程，减少模型训练时间，提高预测和分类准确性。
3. 图像和视频处理在图像和视频处理领域，许多算法需要处理大量的像素和帧。
通过并行计算技术，可以将图像和视频处理任务分成多个子任务，并在多个处理器上同时处理这些子任务，从而提高图像和视频处理的效率和实时性。
4. 数据库管理和并行查询在大规模数据库管理和查询中，通过并行计算技术可以将查询任务划分为多个子任务，并由多个处理器同时执行这些子任务。
并行计算的三种形式
并行计算的三种形式
随着计算机技术的发展和进步，计算任务的复杂度和数据规模不
断地增加，单台计算机无法满足高性能计算的需求，因此人们开始研
究并行计算。
并行计算是指多个计算任务在同一时间内同时进行的计
算方式，可以大幅提高计算效率和速度。
大体上有以下三种形式：
1. 分布式计算
分布式计算是指将一台大型计算机的计算工作分配给多台计算机
进行处理，让每个节点计算一部分数据。
多台计算机之间通过网络进
行通信和协同工作，最终将各自计算的结果进行合并得到最终结果。
这种形式的并行计算主要应用于分布式系统、云计算和大数据处理等
计算密集型任务。
2. 多核并行计算
多核并行计算是指将一台计算机上的多个核心同时运行同一程序，每个核心按照一定的分配规则处理不同的数据，最终得到全部结果。
这种形式的并行计算主要应用于计算密集型任务，例如图像处理、模
拟和物理计算等。
3. GPU并行计算
GPU并行计算是指利用图形处理器（GPU）对计算任务进行并行处理，使用GPU加速器进行高性能计算。
GPU并行计算主要应用于动画渲染、计算流体动力学（CFD）、加密和解密等计算密集型任务。
总之，并行计算已经被广泛应用于各个领域和行业，它提高了计算效率、降低了计算成本，并加速了科学技术的进步。
未来，随着技术的不断发展，相信并行计算将在更多的领域发挥更大的作用。
为了实现更好的并行计算，需要对并行计算技术进行深入的研究和探索。
并行计算的分类
并行计算的分类随着计算机技术的不断发展，计算能力和算法的复杂程度也得到了大幅提升，但是在某些场景下，单个计算机的计算能力和运行速度已经无法满足需求。
并行计算应运而生，可以利用多个计算机或者处理器同时进行计算任务，进而提高计算速度和效率。
并行计算的分类可以从不同角度进行区分，下面是常见的并行计算分类。
1.按照并行度分类并行度是指在并行计算中，可同时执行的任务数目。
根据并行度的不同，可以将并行计算分为以下几类。
（1）任务并行：任务并行是指将大的计算任务分为多个小的子任务，然后将子任务分配给多个处理器进行同时计算。
这种并行化策略可以极大地提高计算速度和效率。
例如，在图像处理中，可以将一幅图像分成多个子区域，然后交给多个处理器并行计算。
（2）数据并行：数据并行是指将大的数据集分为多份，然后将数据分配给多个处理器进行计算。
例如，在机器学习中，可以将数据集分为多份，然后交给多个处理器进行同时训练。
（3）管道并行：管道并行是指将多个处理器按照流水线方式进行组合，每个处理器负责一道计算工序，然后将结果传递给下一个处理器。
例如，在视频处理中，可以将视频编码器和解码器按照流水线方式进行组合，提高视频处理的效率。
（4）混合并行：混合并行是指以上所述所有并行化方式的混合使用。
2.按照计算资源分类根据计算资源的不同，可以将并行计算分为以下几类。
（1）集中式并行计算：集中式并行计算是指将多个处理器或者计算机集中在一个计算中心进行协同工作，以完成一些大规模计算任务。
例如，在云计算中，可以将多个计算机集成在同一数据中心，来实现大规模的计算任务。
（2）分散式并行计算：分散式并行计算通常是通过网络进行协同工作，各个计算机或者处理器之间互相通讯，协同完成计算任务。
例如，在分布式系统中，每个计算机负责执行一部分计算任务，并将结果传递给其他计算机进行处理。
3.按照工作量分配策略分类根据工作量分配策略的不同，可以将并行计算分为以下几类。
（1）静态数据分配：静态数据分配是指将数据集按照静态的方法分配给各个处理器进行计算。
并行计算(陈国良版)课后答案解析
第三章互连网络3.1 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);3.2二元胖树如图3.46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。
3.3 四元胖树如图3.47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。
3.4 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=4B 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=63.5 一个N=2^k个节点的de Bruijin 网络如图3.48。
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)3.6 一个N=2^n个节点的洗牌交换网络如图3.49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=43.7 一个N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络如图3.50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^k3.9 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。
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并行计算
实
验
报
告
学院名称计算机科学与技术学院专业计算机科学与技术
学生姓名
学号
年班级
2016年6 月7 日
一、实验内容
本次试验的主要内容为利用MPI计算行列式的值，熟悉MPI及其API的使用，掌握MPI并行程序设计的基本思想和主要编程方法，对实验结果进行统计并分析以及加速情况分析，学会如何以并行的角度分析特定的问题，从而对并行计算有进一步的了解。
二、实验原理
2.1 行列式的计算
给定行列式：
求解行列式值的展开法求解方法如下：
余子式：在阶行列式中，把元素所在的第行和第列划去后，留下来的阶行列式叫做元素的余子式，记作M
ij。
代数余子式：A ij= (-1)i+j M
ij
行列式等于它的任一行（列）的各元素与其对应的代数余子式乘积之和，即D =
a i1A
i1
+a
in
A
in。
一个n阶行列式，如果其中第i行所有元素除外都为零，那末这行列式等于与
它的代数余子式的乘积，即D = a
ij A ij。
2.2 MPI
MPI是一种消息传递编程模型，是一种标准或规范的代表，其实现是一个库。
MPI的执行过程是SPMD(Single Program Multiple Data)的模式，也即所有的MPI 程序运行的代码实际是相同的，只不过每份代码数据不同。
利用MPI的计算方法主要通过让计算过程对于每个核而言，执行代码处理不同的数据。
针对本题目而言，所有核计算的都是代数余子式的计算和相加的问题，只不过对每个核而言，计算的是不同的部分。
程序有一个主进程和若干其他进程，每个进程计算不同的部分，最终把数据发送到主进程，由主进程汇总后得出行列式的值。
三、程序流程图
程序主体部分流程图如下：
图1 程序流程图
四、实验结果及分析
令核的总数数分别为1、2、4、12、16、24，并且对于每次实验重复十次求平均值。
随核心数变化的时间结果如下：
图2 随核心数变化的时间实验加速比曲线的计算公式如下：
结果如下：
图3 加速情况
本次实验过程中，n和ppn的情况如下表
表1 n和ppn序列
预期实验结果为，随着核心的数量的线性的提升，程序能实现线性的加速比的提升，也就是说加速比与核心数量成正比。
实验结果与预期并不完全相符，只有前半段随着核心的数量的上升程序加速比是提高的。
分析原因如下：实验过程设置矩阵阶数为12，当总的核心数量不大于12时，程序有较明显的加速效果，核心数目的提升会带来程序运行效率的提升，而当核心数量大于12时，由于每个核都计算某一的值对应的余子式，使得增加的多个核实际上并没有进行计算，反而增加了通信等开销，导致加速比下降。
根据实验过程，对核心数与任务的关系分析如下：当矩阵阶数小于核心数量时，不能完全发挥多核的性能，此时程序加速情况不能达到核心数的倍数；当矩阵阶数远大于核心数量时，每个核心分到的任务较多，因此程序的加速情况趋于稳定，接近于核心数的增加情况。
五、实验总结
本次试验的主要内容是MPI计算行列式的实现，通过这次实验，我对多核间程序通信的并行计算模式有了进一步的理解。
相对于第二个实验的多线程计算行列式的值而言，MPI计算行列式的程序显得比较复杂。
首先，MPI本身使用时要进行Init和Finalize等操作，其次MPI程序间的通信从阻塞与否来看有阻塞和非阻塞的形式，以及点对点和多对多模式等，其中还有组通信等，因此程序间的数据交换需要细心设计。
而言，对于每个核而言在具体编写的过程中，自己最初的想法是对于矩阵D
nxn
负责一个余子式的计算。
但是行列式的大小可能变得非常大，而实验环境的硬件条件是有限的，所以肯定要将任务近似平均的分配到每个核上而非每个核只计算一个余子式。
因此需要记录每个程序计算部分的始终点，来防止重复计算或者少计算。
在程序实现方面，要使每次计算都有相同的计算量，程序每次运行时生成30x30的矩阵，由于没有重新设置种子的值，所以程序每次运行时生成的矩阵都是一样的。
自己写的计算行列式的程序是直接递归的，因此复杂度较高，在矩阵阶数较大时计算相当缓慢，因此从程序的改进方面，可以采取转换成三角阵等方法，加快程序的运行。
经过本次试验，自己对MPI以及并行程序间的通信有了进一步的理解，认识到
自己的c++基础还不够好，因此要进一步加强自己的技能。
六、程序代码及部署
程序源代码见cpp文件
部署说明：
编译环境为OpenMPI，使用mpicc编译即可，运行时任务提交到服务器上。
编译命令如下：
mpic++ -i_dynamic -o a_det_mpi_11.o a_det_mpi_11.cpp
pbs脚本(rundetmpi.pbs)之一如下：
#!/bin/bash
#PBS -N det
#PBS -l nodes=2:ppn=8
#PBS -q AM016_queue
#PBS -j oe
cd $PBS_O_WORKDIR
for ((i=1;i<=10;i++))
do
procs=$(cat $PBS_NODEFILE | wc -l)
mpirun -np $procs -machinefile $PBS_NODEFILE ./a_det_mpi_11.o >> rundetmpi.log
done
其他pbs的不同仅在于n和ppn的值
提交命令：
qsub rundetmpi.pbs
之后查看rundetmpi.log结果即可。