《并行算法的设计与分析》

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“并行算法”课程的教学与探讨

“并行算法”课程的教学与探讨

第4期[总第89期]2008年12月教育与现代化Educa t ion and Modern izat ionNo.4Dec.,2008 文章编号:100723051(2008)0420025204“并行算法”课程的教学与探讨徐 云 孙广中 郑启龙 吴俊敏 陈国良(中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽合肥 230027) 收稿日期:2008-09-24 作者简介:徐云(1960—),男,宁波市人,中国科学技术大学计算机系,副教授,博士.孙广中(1978—),男,安徽省蚌埠市人,中国科学技术大学计算机系,讲师,博士.郑启龙(6—),男,安徽省合肥市人,中国科学技术大学计算机系,副教授吴俊敏(6—),男,安徽省太湖县人,中国科学技术大学计算机系,讲师,博士陈国良(3—),男,安徽省颖上县人,中国科学技术大学计算机系,教授,博士生导师,中科院院士摘 要:现在许多高校在算法课程中加入了并行算法的内容,随着高性能计算技术的发展和普及,会有越来越多的学校单设并行算法课程。

本文结合作者多年讲授并行算法课程的教学体会,就如何教好与学好这门课程进行了讨论并给出了一些建议和意见。

关键词:并行算法;教学探讨;课程建设中图分类号:TP30 文献标识码:ATe a ching a Cour se in Pa rallel Algor it hms XU Yun ,SUN G uang 2zho ng ,ZHEN G Qi 2long ,WU J un 2min ,C H EN G uo 2lia ng(Univer si ty of Science and Technology of Chi na ,Hef ei ,Anhui 230026)Abstr act :Wit h t he development and popularization ofhigh 2perfor ma nce comp utingtechnology ,more and more univer sities will off er pa rallel algo rithm courses.Based on yea rs of teac hing e xperie nce ,suggestions a nd a dvice a re off ered a s to how to effectively teach a course in par allel algorit hms.K ey w or ds :pa rallel algorithm ;discussion of teac hing ;cour se building199.199.198.一、课程的背景和定位 中国科学技术大学计算机系在上世纪80年代初便开展了并行算法的研究,1984年由陈国良教授率先搬上大学讲台。

数值分析实验报告--解线性方程组的迭代法及其并行算法

数值分析实验报告--解线性方程组的迭代法及其并行算法

disp('请注意:高斯-塞德尔迭代的结果没有达 到给定的精度,并且迭代次数已经超过最大迭 代次数max1,方程组的精确解jX和迭代向量X 如下: ') X=X';jX=jX' end end X=X';D,U,L,jX=jX'
高斯-塞德尔的输入为:
A=[10 2 3;2 10 1;3 1 10]; b=[1;1;2]; X0=[0 0 0]'; X=gsdddy(A,b,X0,inf, 0.001,100) A=[10 2 3;2 10 1;3 1 10]; 请注意:因为对角矩阵 D 非奇异,所以此方程组有解.
0.0301 0.0758 0.1834
8.心得体会:
这已经是第三次实验了, 或多或少我已经对 MATLAB 有了更多的了 解与深入的学习。通过这次实验我了解了雅可比迭代法和高斯- 塞德尔迭代法的基本思想,虽然我们不能熟练编出程序,但还是 能看明白的。运行起来也比较容易,让我跟好的了解迭代法的多 样性,使平常手算的题能得到很好的验证。通过这次实验让我对 MATLAB 又有了更深一层的认识,使我对这门课兴趣也更加浓厚。
运行雅可比迭代程序输入: A=[10
b=[1;1;2];X0=[0 0 0]'; X=jacdd(A,b,X0,inf,0.001,100)
2 3;2 10 1;3 1 10];
结果为:
k= 1 X=
0.1000 k= 2 X= 0.0200 k= 3 X= 0.0400 k= 4 X= 0.0276 k= 5 X= 0.0314 k= 6 X= 0.0294 k= 7 X= 0.0301 k= 8 X= 0.0297
6、 设计思想:先化简,把对角线的项提到左边,其它项

高性能计算并行计算模型与并行算法的设计与优化

高性能计算并行计算模型与并行算法的设计与优化

高性能计算并行计算模型与并行算法的设计与优化随着科技的快速发展和计算需求的提高,现代计算机系统面临着越来越大规模和复杂的计算任务。

在这种背景下,高性能计算应运而生,成为了解决大规模计算问题的重要手段之一。

高性能计算的核心在于并行计算模型与并行算法的设计与优化。

本文将分析与讨论现有的并行计算模型和算法,并介绍其设计与优化的方法。

一、并行计算模型并行计算模型是指计算任务在计算机系统中的分布和执行方式。

常见的并行计算模型包括共享内存模型和分布式内存模型。

1. 共享内存模型共享内存模型指的是多个计算任务共享一块物理内存,并通过内存的读写实现任务之间的通信和同步。

常见的共享内存模型包括共享内存多处理器系统(SMP)和非一致内存访问系统(NUMA)。

在设计并行算法时,可以使用共享内存模型来实现任务的交互和数据共享,提高计算效率。

同时,需要注意解决共享内存并发读写的冲突问题,避免数据一致性错误。

2. 分布式内存模型分布式内存模型指的是计算任务分布在多个计算节点上,通过消息传递实现节点之间的通信和同步。

常见的分布式内存模型包括消息传递接口(MPI)和分布式共享内存模型(DSM)等。

在设计并行算法时,可以使用分布式内存模型来实现任务的划分和调度,并通过消息传递实现节点之间的数据交换。

同时,需要注意解决节点之间的通信延迟和负载均衡问题,提高计算效率。

二、并行算法的设计与优化并行算法是指针对并行计算模型设计的具有并行特性的算法。

在设计并行算法时,需要考虑以下几个方面的问题:1. 任务划分与负载均衡任务划分是指将计算任务划分为多个子任务,并分配到不同的计算节点上进行并行计算。

在进行任务划分时,需要考虑任务之间的数据依赖性和负载均衡问题,避免任务之间的数据冗余和计算节点之间的计算能力不平衡。

2. 通信与同步机制通信与同步机制是指实现计算节点之间的通信和同步操作,保证并行计算的正确性和一致性。

在设计通信与同步机制时,需要考虑通信延迟和带宽的影响,选择合适的通信方式和同步策略,提高计算效率。

(2024年)并行计算第并行算法的设计ppt课件

(2024年)并行计算第并行算法的设计ppt课件
基因组学
运用并行计算技术加速基因序列的比对和分析,促进生物医学研究 的发展。
28
工程仿真领域
01
流体动力学仿真
通过并行算法模拟流体的运动状 态,以优化飞行器、汽车等交通 工具的设计。
02
03
结构力学仿真
电磁场仿真
利用并行计算技术对建筑物、桥 梁等结构进行力学分析和优化, 提高工程安全性。
运用并行算法模拟电磁场的分布 和传播,以改进电子设备和通信 系统的性能。
高速互联网络
用于连接处理器和存储器,提供高带宽和低延迟 的数据传输,保证并行计算的效率。
2024/3/26
5
并行计算的软件支持
并行编程模型
包括消息传递模型、数据并行模型和 共享内存模型等,为并行计算提供抽 象的编程接口。
并行编程语言
如MPI、OpenMP、CUDA等,这些 语言提供对并行硬件的直接支持,使 程序员能够方便地编写并行程序。
2024/3/26
并行最长公共子序列算法
通过并行处理多个子序列的比较和合并操作,加速 最长公共子序列的求解过程。
并行最短编辑距离算法
将编辑距离的计算过程拆分成多个步骤,每 个步骤可以在多个处理单元上并行执行,从 而加快计算速度。
18
04
现代并行算法设计
2024/3/26
19
分布式并行算法
2024/3/26
11
并行算法的性能评价
加速比
衡量并行算法相对于串行算法的速度提升程度。
效率
衡量并行算法在给定资源下的性能表现。
2024/3/26
12
并行算法的性能评价
• 可扩展性:衡量并行算法在增加处理单元 数量时的性能提升能力。

《算法设计与分析》课件

《算法设计与分析》课件

常见的贪心算法包括最小生成树算法 、Prim算法、Dijkstra算法和拓扑排 序等。
贪心算法的时间复杂度和空间复杂度 通常都比较优秀,但在某些情况下可 能需要额外的空间来保存状态。
动态规划
常见的动态规划算法包括斐波那契数列、背包 问题、最长公共子序列和矩阵链乘法等。
动态规划的时间复杂度和空间复杂度通常较高,但通 过优化状态转移方程和状态空间可以显著提高效率。
动态规划算法的时间和空间复杂度分析
动态规划算法的时间复杂度通常为O(n^2),空间复杂度为O(n)。
04 经典问题与算法实现
排序问题
冒泡排序
通过重复地遍历待排序序列,比较相邻元素的大小,交换 位置,使得较大的元素逐渐往后移动,最终达到排序的目 的。
快速排序
采用分治策略,选取一个基准元素,将比基准元素小的元 素移到其左边,比基准元素大的元素移到其右边,然后对 左右两边的子序列递归进行此操作。
动态规划是一种通过将原问题分解为若干个子 问题,并从子问题的最优解推导出原问题的最 优解的算法设计方法。
动态规划的关键在于状态转移方程的建立和状态 空间的优化,以减少不必要的重复计算。
回溯算法
01
回溯算法是一种通过穷举所有可能情况来求解问题的算法设计方法。
02
常见的回溯算法包括排列组合、八皇后问题和图的着色问题等。
空间换时间 分治策略 贪心算法 动态规划
通过增加存储空间来减少计算时间,例如使用哈希表解决查找 问题。
将问题分解为若干个子问题,递归地解决子问题,最终合并子 问题的解以得到原问题的解。
在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优(即最有利)的 选择,从而希望导致结果是最好或最优的。
通过将问题分解为相互重叠的子问题,并保存子问题的解,避 免重复计算,提高算法效率。

算法设计与分析(第2版)

算法设计与分析(第2版)
该教材在编写过程中参考了很多同行的教材和络博客,特别是“牛客”中企业面试、笔试题和资源,河南工 程学院张天伍老师和使用该教材第1版的多位老师指正多处问题和错误。
出版工作
2018年8月1日,该教材由清华大学出版社出版。
内容简介
内容简介
全书由12章构成,各章的内容如下。
第1章概论:介绍算法的概念、算法分析方法和STL在算法设计中的应用。
教材目录
教材目录
(注:目录排版顺序为从左列至右列 )
教学资源
教学资源
该教材配有配套教材——《算法设计与分析(第2版)学习与实验指导》,该配套教材涵盖所有练习题、上 机实验题和在线编程题的参考答案。
该教材每个知识点都配套了视频讲解,提供PPT课件、源码、答案、教学大纲、题库、书中全部源程序代码 (在VC++6.0中调试通过)等教学资源。
算法设计与分析(第2版)
20xx年清华大学出版社出版的图书
01 成书过程
03 教材目录源 06 作者简介
基本信息
《算法设计与分析(第2版)》是由李春葆主编,2018年清华大学出版社出版的高等学校数据结构课程系列 教材。该教材适合作为高等院校“算法设计与分析”课程的教材,也可供ACM和各类程序设计竞赛者参考。
第5章回溯法:介绍解空间概念和回溯法算法框架,讨论采用回溯法求解0/1背包问题、装载问题、子集和问 题、n皇后问题、图的m着色问题、任务分配问题、活动安排问题和流水作业调度问题的典型算法。
第6章分枝限界法:介绍分枝限界法的特点和算法框架、队列式分枝限界法和优先队列式分枝限界法,讨论 采用分枝限界法求解0/1背包问题、图的单源最短路径、任务分配问题和流水作业调度问题的典型算法。
该教材介绍了各种常用的算法设计策略,包括递归、分治法、蛮力法、回溯法、分枝限界法、贪心法、动态 规划、概率算法和近似算法等,并讨论了各种图算法和计算几何设计算法。书中配有图表、练习题、上机实验题 和在线编程题。

大规模数据分析中并行计算算法的设计与实现技巧分享

大规模数据分析中并行计算算法的设计与实现技巧分享

大规模数据分析中并行计算算法的设计与实现技巧分享随着互联网技术的快速发展和信息化进程的加速,大规模数据分析成为了解决复杂问题和发现隐藏信息的重要手段。

然而,处理大规模数据集所需的计算资源往往是一个巨大的挑战。

为了提高计算效率,许多数据分析任务需要使用并行计算算法。

本文将分享一些设计和实现大规模数据分析中并行计算算法的技巧。

首先,我们需要明确并行计算算法的基本概念。

并行计算是指在多个处理单元上同时执行计算任务,以提高计算速度和效率。

在大规模数据分析中,常见的并行计算算法有MapReduce、并行排序、图计算等。

对于并行计算算法的设计,以下是一些技巧:1. 划分数据集:将大规模数据集合理划分成适当大小的子集,以便能够并行处理。

这可以通过水平划分(根据记录的属性)或垂直划分(根据属性的值)来实现。

划分数据集时要考虑数据之间的依赖关系,以保证并行计算的正确性和一致性。

2. 选择合适的并行计算模型:根据数据集的特性和分析任务的需求,选择适合的并行计算模型。

例如,MapReduce模型适用于大规模数据分析和计算,并行排序适用于排序和统计任务,图计算适用于网络分析和社交网络分析等。

3. 任务调度和负载均衡:并行计算算法通常涉及多个计算单元或计算节点,任务调度和负载均衡非常重要。

任务调度可以确保在计算单元之间合理分配任务,并且使计算资源得到充分利用。

负载均衡可以保证每个计算单元的负载相对均衡,避免某个计算单元的负载过重而导致性能下降。

4. 并行计算算法的设计模式:并行计算算法常常采用一些经典的设计模式来实现。

例如,MapReduce模式中的Map阶段和Reduce阶段,可以将数据分为多个片段并进行并行计算,然后将结果合并。

在实现大规模数据分析中的并行计算算法时,以下是一些技巧:1. 并行编程模型和框架的选择:选择适合的并行编程模型和框架可以大大简化并行计算算法的实现过程。

例如,Hadoop/MapReduce框架、Spark框架等提供了高级的抽象层和并行计算支持,可以方便地进行大规模数据分析的并行计算。

并行计算算法设计与分析

并行计算算法设计与分析

并行计算算法设计与分析一、引言在现代计算机系统中,并行计算已经成为一种重要的技术手段。

并行计算算法的设计与分析是研究并行计算的核心内容之一。

本文将详细介绍并行计算算法的设计与分析方法,并讨论其在实际应用中的意义与挑战。

二、并行计算算法的分类1. 数据并行算法数据并行算法采用将计算任务分割为多个子任务,每个子任务在不同的处理单元上并行执行的方式。

典型的数据并行算法包括矩阵乘法算法、并行排序算法等。

2. 任务并行算法任务并行算法是将计算任务分解为多个相互独立的子任务,并行执行的方式。

各个子任务之间没有数据依赖关系,可以同时进行计算。

典型的任务并行算法包括并行搜索算法、并行图算法等。

3. 流水线并行算法流水线并行算法是将计算任务分解为多个阶段,不同处理单元在不同阶段上并行执行,通过流水线的方式提高计算效率。

典型的流水线并行算法包括多级缓存机制的并行计算算法、指令级并行计算算法等。

三、并行计算算法的设计方法1. 并行分解并行分解是指将原始的计算任务分解为多个子任务的过程。

在并行分解过程中,需要考虑任务的划分方式、任务之间的依赖关系以及负载均衡等问题。

2. 并行通信并行通信是指多个处理单元之间的信息传递与同步。

在并行计算算法的设计中,合理的并行通信方式能够提高计算效率。

常用的并行通信方式包括消息传递接口MPI、共享内存等。

3. 并行合并并行合并是指将多个子任务的计算结果合并为最终的结果的过程。

在并行合并过程中,需要考虑合并方式以及结果的正确性验证等问题。

四、并行计算算法的分析方法1. 速度up与加速比速度up表示并行计算与串行计算相比的计算速度提升程度。

加速比表示并行计算中处理单元数量增加时,计算速度相对于串行计算的提升比例。

通过对速度up与加速比的分析,可以评估并行算法的性能优劣。

2. 并行性的度量与评估并行性是指并行计算中各个子任务可以同时进行的程度。

通过对并行性的度量与评估,可以确定并行计算算法的最佳并行度。

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进 程2 进 程4进 程5
17 30 45
USTC
2019/1/11
Y.Xu Copyright
5.1.4 异步枚举排序算法的时间分析
1.假定:第(1)步之前无任何进程启动; 可在常数时间内解决读冲突; 不考虑进程间的调度时间 2.MIMD-异步枚举排序算法时间 n个进程:每个进程时间O(n)
n n2 t ( n) O ( n) O ( ) p p p ( n) p c ( n) O ( n 2 )
Parallel Algorithms
Chapter 5 Sorting and Selecting in Asynchronous
2019/1/11
Y.Xu Copyright
USTC
Parallel Algorithms 1 / Ch5
主要内容

5.1 MIMD-CREW模型上的异步枚举排序算法
5.2.2 SIMD-CRCW上的快排序算法
2.SIMD-CRCW上的快排序二叉树构造算法
输入:A[1..n]到SM,n个处理器,并且A[i]保存在Pi的LM中
输出:二叉排序树root, Lc[1..n], Rc[1..n]在SM中 begin (1)for each Pi par-do (1.1)root=i (1.2)fi=root (1.3)Lci=Rci=n+1 end for (2)repeat for each Pi, i<>fi par-do if (Ai< Afi) or (Ai= Afi and i<fi) then //Ai是LM变量, Afi是SM变量; (Ai= Afi and i<fi)为了排序稳定 (2.1)Lcfi=i //Pi将i并发写入SM变量LCfi, 竞争为fi的左孩子 (2.2)if i=Lcfi then exit else fi= Lcfi end if else //Pi将i并发写入SM变量RCfi, 竞争为fi的右孩子 (2.4)if i=Rcfi then exit else fi= Rcfi end if //Pi将处理器号i并发写入SM变量root,root的值是不确定的 //Pi并发读入root到LM变量fi中 //Lci和Rci初始化,使得不指向任何处理器
注:算法生成n个进程,第i个进程计算X中比xi小的元素数k,将xi置于SM 数组T[k+1],各进程间无通讯要求,可互相独立完成。
2019/1/11
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USTC
Parallel Algorithms 5 / Ch5
5.1.3 异步枚举排序算法示例
输入X={8,6,6,7,9},p(n)=2,P1生成5个进程,设进程调度按 FIFO,P1与P2首先执行进程1和进程2 (1)进程内的运算(假定各操作时间相同,X数组已在本地) k=0, X(i)>X[j], X(i)=X[j], i>j, k=k+1, T[k+1]=X[i] (2)进程1: 1
(iv)R[2i]=(q2i, s2i), (v) R[2i+1]=(q2i+1, s2i+1) (vi)生成进程2i和进程2i+1 end if
2019/1/11
end
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USTC
Parallel Algorithms 15 / Ch5
5.2.3 MIMD-TC模型上的异步快排序算法
(3)生成进程1
(4)进程i: (4.1)(qi, si)=R[i] else (i)求Qi的中值m //调用串行k-选择算法 (ii)将m定位在X的最终排序位置上 //对Qi进行快排序 //取出Qi的首地址和子序列的大小
(4.2)if si≤2 then 直接排序Qi
(iii)将Qi划分成小于和大于m的Q2i和Q2i+1两子序列
元素的首地址,|Qi|=si, R是存放(qi,si)的SM数组
算法输入数组X[1..n],输出为排好序的数组X[1..n]
2019/1/11
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Parallel Algorithms 14 / Ch5
5.2.3 MIMD-TC模型上的异步快排序算法
3. MIMD-TC上的异步快排序算法 begin (1)Q1=X (2)R[1]=(q1, n)
(6)QUICKSORT(A, s+1, r)
2019/1/11
end
Y.Xu Copyright
USTC
Parallel Algorithms 10 / Ch5
5.2.2 SIMD-CRCW上的快排序算法
1.算法说明
(1)SIMD-CRCW上的快排序算法的核心是构造二叉排序树。
(2)排序树的树根为root,左孩子为Lc[root],右孩子为Rc[root] (3)SM变量root, Lc[1..n], Rc[1..n], 及待排序数组A[1..n]
P2 8 12 Q3 ={10,15,11,12,13,9,16,14}
Pr4 Pr8 1 1 P1
Pr5 P1 3 3 Q 4 ={3,2,1} 2 6 Pr9 1 3 Pr10 1 5 P3
P3 Q5 ={7,6,5} Pr12 1 7 P3
Pr7 P2 3 4 10 Q5 ={10,11,9} 14 Pr13 Pr14 1 1 13 11 P P4 2
2019/1/11
Y.Xu Copyright
USTC
Parallel Algorithms 13 / Ch5
5.2.3 MIMD-TC模型上的异步快排序算法
1.异步快排序算法的思想 ①并行做:找中值; ②并行做:依据中值,将序列划分为<,=,>子序列; ③对子序列并行递归地执行①和②,直至子序列长度 小于某个临界值时,进行直接排序; 2.算法说明 SM的待排数组X[1..n], Qi为X的子数组,qi为Qi中第1个
2.1步
+
3
+
2
+
2
2.2步
+
3
+
2
(8与 7)
+
1 = 14
2.3步
(8与 8) (8与 6) (8与 6) (8与 9)
(3)进程2: 1+3+3+3+3+3+1=17 类似地,进程3(18),进程4(13),进程5(15)
P1: P2: 进 程1 进 程3
14 32
时 间 时 间
Parallel Algorithms 6 / Ch5
2019/1/11
Y.Xu Copyright
USTC
Parallel Algorithms 7 / Ch5
主要内容

5.1 MIMD-CREW模型上的异步枚举排序算法
5.2 MIMD-TC模型上的异步快排序算法 5.3 分布式k-选择算法


2019/1/11
Y.Xu Copyright
USTC
当p≤logn时,算法是成本最优的
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USTC
Parallel Algorithms 17 / Ch5
主要内容

5.1 MIMD-CREW模型上的异步枚举排序算法
5.2 MIMD-TC模型上的异步快排序算法 5.3 分布式k-选择算法
综上,算法的时间
log n 1 n n t ( n) O( i ) 2i log p O( i ) 2 2 i 0 i log p 1 log p
n n O( ( 2 p 1 log( ))) p 2p c( n) O( pn n log n)
2019/1/11
5.2.1 SISD上的快排序算法
Procedure QUICKSORT(A, q, r) //输入无序序列(Aq,…,Ar);输出有序序列(Aq,…,Ar) begin if q<r then (1)x= Aq (2)s=q
(3)for i=q+1 to r do
if Ai≤x then (i)s=s+1 (ii)swap(As, Ai) end if (4)swap(Aq, As) (5)QUICKSORT(A, q, s)
(4)n个处理器Pi存有A[i]
(5)得到二叉排序树后,只要中序遍历即可得到排序序列 (6)二叉排序树如下:
A[Lc[root]] A[root] A[Rc[root]]
A[Lc[Lc[root]]] A[Rc[Lc[root]]]
2019/1/11
Y.Xu Copyright
C
Parallel Algorithms 11 / Ch5
4.示例:X={10, 3, 7, 15, 2, 4, 11, 1, 12, 6, 8, 13, 9, 16, 14, 5}, n=16,
p(n)=4的执行过程
Pr1 P1 16 Q1 =X 8 Pr3 结 点说 明: 进 程 Pri Si m Pi 处 理 器 Qi 子 序 列
Pr2
7 4
P1 Q2 ={3,7,2,4,1,6,5} Pr6
begin
(1)for i=1 to n do create process i end for (2)process i: (2.1)k=0
(2.2)for j=1 to n do
if X[i]>X[j] then k=k+1 else if (X[i]=X[j] and i>j) then k=k+1 end if (2.3)T[K+1]=X[i] end
5.2 MIMD-TC模型上的异步快排序算法 5.3 分布式k-选择算法
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