大规模并行计算
大规模数据处理中的并行计算
大规模数据处理中的并行计算一、引言现代社会中，数据已经成为重要的生产力，大量数据处理成了越来越多的企业所进行的必要活动。
随着数据量的增大，传统的单机计算已经无法满足快速高效的数据分析需求，因此需要采用并行计算来进行大规模数据处理。
二、并行计算的基础知识1.并行计算的定义并行计算作为计算机科学的一个重要研究领域，主要研究如何通过一些技术手段，使多台计算机同时参与处理，从而使计算速度大幅提升，计算效率得到了提升。
2.并行计算的基本原理并行计算主要依靠多处理器的硬件环境和计算机系统的软件技术，将一个大型任务划分成多个子任务，分配给不同的处理器进行处理，最后合并各个处理器的处理结果，形成最终的处理结果。
数据并行任务也可以通过同步、通信、互斥等方法实现负载均衡和任务管理。
三、大规模数据处理中的并行计算1.大规模数据处理的挑战对于大规模数据处理，数据量很大，单机计算的速度慢，计算成本很高，效率很低，因此需要采取并行计算来提高处理速度和效率，处理大量数据。
2.大规模数据处理使用并行计算的优点通过采用并行计算，可以快速并行化处理，缩短单个任务的处理时间，提高处理速度，提高计算机的资源利用率，减少处理时间和成本。
3.大规模数据处理中并行计算的应用大规模数据处理中，通常采用分布式系统、云计算、MapReduce等技术来进行并行计算。
这些技术可以将大量数据并行化处理，有效地提高了处理效率和速度。
四、大规模数据处理中的数据并行1.什么是数据并行数据并行是通过多个处理器对数据进行并行处理。
多个处理器可以同时处理同一任务的不同数据部分，从而实现负载均衡和高效的数据处理。
2.大规模数据处理中的数据并行数据并行是大规模数据处理中最常用的技术之一。
通过将数据划分成多个部分，分配给不同的处理器进行处理，最后再将处理结果合并，形成最终的处理结果。
在这个过程中，需要采用负载均衡算法来确保任务得到平均分配和处理。
3.快速排序算法在大规模数据处理中的应用快速排序是一种比较高效的排序算法，在大规模数据处理中应用广泛。
用于大规模数据处理的并行计算技术综述
用于大规模数据处理的并行计算技术综述大规模数据处理是当今信息时代必不可少的重要任务之一。
随着互联网的普及和技术的不断进步，人们从传统的数据处理方式转向了更加高效的并行计算技术。
本文将综述用于大规模数据处理的并行计算技术，从架构、算法和工具三个方面进行详细介绍。
一、并行计算的架构并行计算是将一个大任务分解成多个小任务，通过多个计算单元同时执行，从而提高计算速度。
在大规模数据处理中，有几种常见的并行计算架构。
1.对称多处理（Symmetric Multiprocessing，SMP）架构SMP是一种将多个处理器连接到一个内存和IO系统上的架构。
它适用于数据任务较小的情况，每个处理器都可以同时访问和处理数据。
然而，当任务规模非常大时，SMP架构的内存瓶颈和争用问题会限制其性能。
2.非一致存储访问（Non-Uniform Memory Access，NUMA）架构NUMA架构是一种在多个处理器间共享内存的架构。
每个处理器都连接到自己的本地内存，并通过互联网络与其他处理器的内存进行通信。
NUMA架构可以有效地解决内存瓶颈和争用问题，适用于大规模数据处理。
3.分布式存储架构分布式存储架构将数据存储在多个节点上，每个节点都有自己的处理能力和存储器。
数据通过网络传输进行通信和协同处理。
这种架构可扩展性强，适用于分布式大规模数据处理，如云计算环境。
二、并行计算的算法并行计算的算法是指在并行计算架构上执行的数据处理算法。
在大规模数据处理中，有几种常见的并行计算算法。
1.数据切分算法数据切分算法将大规模数据分割成多个小块，由不同的处理器同时执行。
这种算法适用于大规模数据的并行计算任务，如图像处理和机器学习中的矩阵计算。
常见的数据切分算法有水平切分、垂直切分和哈希切分等。
2.任务划分算法任务划分算法将一个大任务分解成多个小任务，并分配给不同的处理器执行。
这种算法适用于任务之间存在依赖关系的情况，如图计算和网络流量分析。
大规模并行计算的挑战与解决方案
大规模并行计算的挑战与解决方案随着科学技术的不断发展，大规模并行计算已经成为许多领域研究的重要手段。
然而，由于其规模庞大且复杂性高的特点，大规模并行计算也面临着许多挑战。
本文将探讨大规模并行计算中的挑战，并提出一些解决方案。
一、挑战一：通信与同步在大规模并行计算中，节点间的通信和同步是一个非常关键的问题。
由于节点数量庞大，节点之间的通信会产生大量的网络延迟，从而导致计算性能下降。
此外，当节点在执行计算任务时，往往需要互相进行同步，以确保计算的正确性和一致性。
为了解决这个问题，可以采取以下策略：一是优化网络拓扑结构，采用更高效的路由算法和传输协议，从而减少网络延迟；二是设计高效的通信和同步机制，如消息传递接口（MPI）和同步原语，以提高通信效率和同步性能。
二、挑战二：负载均衡在大规模并行计算中，节点间的负载均衡是一个非常重要的问题。
由于计算任务的不均衡分配，一些节点可能会负载过重，而其他节点则可能处于空闲状态。
这不仅会导致计算效率的下降，还会增加系统的能耗。
为了解决这个问题，可以采取以下策略：一是采用动态负载均衡算法，根据节点的负载情况动态地进行任务调度，以实现负载均衡；二是设计高效的任务划分和调度策略，使得计算任务能够均匀地分布在各个节点上，从而提高系统的整体性能。
三、挑战三：故障容忍在大规模并行计算中，由于节点数量庞大，节点之间的通信复杂性高，节点的故障率较高。
当节点发生故障时，会对整个系统的可靠性和性能产生重要影响。
为了解决这个问题，可以采取以下策略：一是采用冗余计算和检测机制，当节点发生故障时，能够自动检测并进行相应的处理，从而实现系统的自愈能力；二是设计高效的容错算法，如冗余数据和冗余计算，以提高系统的可靠性和容错性。
综上所述，大规模并行计算面临着通信与同步、负载均衡和故障容忍等挑战。
通过优化网络拓扑结构、设计高效的通信和同步机制、采用动态负载均衡算法、设计高效的任务划分和调度策略，以及采用冗余计算和检测机制，可以有效地解决这些挑战，提高大规模并行计算系统的性能和可靠性。
大规模结构动力学有限元并行计算
大规模结构动力学有限元并行计算1.引言大规模结构动力学有限元并行计算是在计算机技术不断进步的背景下，为了提高结构动力学有限元模拟的计算效率而诞生的技术手段。
随着计算机性能的不断提升，结构动力学有限元模拟的计算需求越来越强，对于传统的串行计算方式已经不能满足要求。
因此，并行计算成为大规模结构动力学有限元模拟的重要手段，对于提高计算效率，缩短计算时间、优化计算结果等方面都有着重要作用。
2.大规模结构动力学计算的特点大规模结构动力学有限元模拟计算其主要特点就是计算规模大、时间长，数据量大、数据处理复杂等方面的特点。
传统的串行计算方式将计算任务划分为多个小任务一步步完成，但是随着计算规模的不断扩大，计算时间变得越来越长，而且CPU处理的数据量也越来越大，数据复杂度也不断提高。
因此串行计算的效率日益降低，这时并行计算成为了必不可少的解决方式。
3.并行计算的优点并行计算使得多个CPU可以同时运行计算程序，计算任务可以分割为多个小任务分配给不同的CPU同时处理，以提高计算效率。
并行计算的另一个优点是，可以充分利用计算机内存，以最大化地提高计算机的计算能力。
并行计算的设计主要需要解决两个问题，第一个问题是如何将计算任务分割为多个小任务，第二个问题是如何有效地协调多个CPU之间的计算任务。
4.并行计算的应用大规模结构动力学有限元并行计算技术的应用领域非常广泛，主要适用于几何复杂、物理特性复杂的结构物动力学问题，是风洞试验、现场试验等一些实验手段无法解决的问题，如飞行器、高速列车、大型工程结构物等动态响应和破坏性分析等。
并行计算技术帮助用户可以通过一种虚拟试验的方式，不断调整和优化结构的设计，以提高结构的性能和安全性。
5.并行计算的挑战虽然并行计算的优点非常明显，但是并行计算的应用也存在着一些比较明显的挑战。
首先，分割任务分配给不同的CPU之后，需要考虑先后顺序和数据的传输，因此需要设计一些特殊的数据传输方式和计算协调方式；其次，并行计算的算法需要进行特殊优化以充分发挥计算机的性能；最后，并行计算的系统设计需要考虑大规模并发操作带来的瓶颈和性能损失。
高效处理大规模并行计算的方法与技巧
高效处理大规模并行计算的方法与技巧随着计算机系统的发展和性能的提升，大规模并行计算已经成为解决复杂问题的重要手段之一。
在进行大规模并行计算时，有一些方法与技巧可以帮助我们提高计算效率，使得计算能够更加快速和高效地完成。
本文将介绍一些高效处理大规模并行计算的方法与技巧。
一、任务划分与调度在进行大规模并行计算时，首先需要将任务进行划分，并合理地分配给不同的计算单元进行并行处理。
任务的划分可以根据问题的性质和计算资源的特点来确定，一般可以采用任务划分、数据划分或是任务数据混合划分的方式。
任务划分和调度的优化目标是尽量减少通信和同步开销，提高计算效率。
1.均衡负载在任务划分时，需要尽可能地将计算负载均衡地分配给不同的计算节点，避免计算节点间存在明显的负载不均衡。
负载不均衡会导致某些计算节点的计算任务过重，导致性能下降。
均衡负载可以通过动态调整来实现，可以根据计算节点的工作状态和负载情况，动态地将任务进行重新分配和调度。
2.任务划分策略在进行任务划分时，需要考虑任务之间的依赖关系和数据的共享情况。
可以采用自顶向下或者自底向上的划分策略，将任务分解为更小的子任务，使得子任务之间的依赖关系更加简单和清晰。
同时，还可以根据任务之间的依赖关系和通信模式，采用分层划分或互换划分的方式，减少通信和同步的开销。
二、通信与同步优化在大规模并行计算中，通信和同步操作往往是影响计算性能的重要因素，因此需要通过一些优化技巧来减小通信和同步的开销。
1.减少通信量可以通过减少通信量来减小通信的开销。
可以采用聚集通信和分散通信的方式，将多个小消息合并成一个大消息进行发送，从而减少通信的次数和开销。
此外，还可以通过数据压缩、数据过滤等方法来减小通信数据的大小，提高通信效率。
2.异步通信在进行通信操作时，可以采用异步通信的方式进行。
异步通信可以使发送和接收操作重叠，从而提高计算和通信的效率。
异步通信可以通过非阻塞操作、回调函数等方式来实现。
处理大规模并行计算的方法
处理大规模并行计算的方法近年来，随着计算机技术的飞速发展，大规模并行计算成为了处理大数据和高性能计算的重要手段。
在处理大规模并行计算的过程中，选择合适的方法和技术能够显著提高计算效率和性能。
本文将介绍几种常用的处理大规模并行计算的方法，并探讨其优缺点和适用场景。
一、任务并行任务并行是指将一个大任务分解为多个小任务，并将这些小任务分配给不同的处理单元同时进行计算的方式。
这种方法可以充分利用多台计算机或多个CPU的计算能力，从而提高计算速度和效率。
任务并行的关键是任务的划分和调度，通过合理的任务划分和调度策略，可以实现任务之间的负载均衡，进一步提高计算性能。
二、数据并行数据并行是指将大规模数据分割成多个小数据块，并将这些小数据块分配给不同的处理单元同时进行计算的方式。
这种方法适用于需要对大量数据进行相同操作的场景，如图像处理、数据挖掘等。
数据并行的关键是数据的划分和通信，通过适当的数据划分和高效的通信机制，可以加快计算速度和降低通信开销。
三、流水线并行流水线并行是指将一个大的计算过程分解为多个子计算过程，并通过流水线的方式进行计算。
在流水线并行中，每个子计算过程可以由不同的处理单元并行执行，从而提高计算效率。
流水线并行适用于计算过程具有一定的顺序性和高度可并行性的情况，如图像处理、视频编码等。
然而，流水线并行也面临着任务之间的依赖关系和流水线的平衡问题，需要合理设计和管理。
四、共享内存并行共享内存并行是指多个处理单元共享同一块内存空间，并通过读取和写入内存来进行通信和协调的方式。
这种方法具有内存访问速度快、通信成本低的优势，适用于需要频繁共享数据和协同计算的场景，如并行搜索算法、图计算等。
共享内存并行的关键是处理好并发访问冲突和数据一致性的问题，确保计算结果的准确性和一致性。
综上所述，处理大规模并行计算的方法包括任务并行、数据并行、流水线并行和共享内存并行等。
选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求，需要综合考虑计算规模、计算复杂度、数据通信等因素。
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。
利用超级计算技术实现大规模并行计算的方法与技巧
利用超级计算技术实现大规模并行计算的方法与技巧随着科学技术的不断发展，人们对于处理大规模数据和复杂计算问题的需求越来越高。
为了满足这些需求，超级计算技术应运而生。
超级计算机利用并行计算的方法，能够在短时间内解决以往需要数天、数月甚至数年才能完成的计算任务。
在本文中，将介绍利用超级计算技术实现大规模并行计算的方法与技巧。
首先，要实现大规模并行计算，必须将计算任务分解为多个小任务，然后并行处理这些小任务。
这就需要使用适当的并行编程模型。
常见的并行编程模型有MPI（消息传递接口）和OpenMP（开放式多处理器）。
MPI适用于分布式内存系统，通过消息传递来实现不同节点之间的通信和数据交换。
OpenMP适用于共享内存系统，通过线程并行实现计算任务的分解与合并。
选择适合的并行编程模型将对大规模并行计算的效率和性能产生重要影响。
其次，在实际应用中，使用超级计算技术实现大规模并行计算时，需要考虑到数据划分与负载均衡的问题。
数据划分是将待计算的大规模数据集合划分为多个子集，以便分配给不同的计算节点进行并行计算。
划分的方式可以根据计算任务和数据特性来选择。
负载均衡是确保每个计算节点都能充分利用其计算资源，避免出现计算资源利用不均衡的情况。
为了实现负载均衡，可以根据计算任务的复杂度和节点的性能特性来动态调整任务的分配方式。
此外，在超级计算技术的大规模并行计算中，优化算法和数据通信也是至关重要的。
优化算法可以提高计算任务的效率，减少计算时间。
例如，采用并行加速的算法、使用预处理和并行优化等手段。
数据通信是不同节点之间传递计算数据或结果的方式。
为了最大限度地减少数据通信的开销，可以采用局部通信、一致性规则等技术。
同时，还可以通过减少或优化数据的传输量来提高通信的效率。
在超级计算技术的大规模并行计算中，错误处理和容错机制也必不可少。
由于计算规模庞大且运行时间较长，节点故障和通信错误是难以避免的。
因此，需要有相应的错误处理和容错机制来解决这些问题。
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计算机学院课程设计课程名称高性能计算设计题目名称大规模并行计算专业__ 软件工程 _ __ _ 年级班别 2012级学号学生姓名指导教师联系方式2015年12月18日结构化数据访问注释对于大规模并行计算马可aldinucci1索尼亚营，2，基尔帕特里克3，和马西莫torquati2p.kilpatrick@1计算机科学系，大学都灵，意大利aldinuc@di.unito.it2比萨大学计算机科学系，意大利{营，torquati}@di.unipi。
它3女王大学计算机科学系，贝尔法斯特p.kilpatrick@摘要。
我们描述了一种方法，旨在解决的问题控制联合开发（流）和一个数据并行骨架吨并行编程环境，基于注释重构。
注解驱动一个并行计算的高效实现。
重构是用来改造相关联的骨架树到一个更高效，功能上相当于骨架树。
在大多数情况下成本模型是用来驱动的重构过程。
我们展示了如何示例用例应用程序/内核可以被优化，讨论初步的实验评估结果归属理论。
克-词：算法的骨架，并行设计模式，重构，数据并行性，成本模型。
1我新台币结构化并行程序设计方法已抽象出概念控制和数据并行通过骨骼上的[ 10 ]，这是众所周知的PA T控制[ 8 ]燕鸥。
控制并行的设想，设计和实施作为一个图的节点（骨架），每个节点代表一个函数。
一股流独立的任务流经图：当每个节点的输入是有效的，它可以计算产生的输出被发送到它的连接节点。
在另一方面，数据并行的kelet的描述一个计算模式定义如何在并行数据中访问数据，并将其应用于数据的功能分区以获得最终结果。
传统上，控制之间的正交性并行和数据并行解决了采用双层模型控制流驱动的方法进行数据的并行能力增强，可能与并行数据结构暴露出集体行动[ 13 ]反之亦然。
然而，控制并行和数据并行的方法。
这项工作已经由欧盟框架7批ist-2011-288570”释义：自适应异构多核系统的并行模式”我caragiannis冯湛华。
（E DS。
）：E尿PAR 2012个车间，LNCS 7640，pp. 381–390，2013。
他是cspringe r-ve rlag用IDE L B E RG 2013382米aldinucci等人。
往往缺乏有效的应用程序，在这两个问题的能力被利用，因为本质上不同的手段，通过并行表示，有时，优化。
一种高效的任务分配控制驱动的环境，可我nvalidated由糟糕的数据访问策略，反之亦然[ 14 ]。
在本文中，我们勾勒出一个新的方法来面对的控制与基于数据并行二分法的思想，即：数据与控制并行关注需要独立表达因为他们描述正交方面的并行性，和II）的数据访问和控制的并行模式的需要becoordin ED为了有效地支持并行应用的实现。
虽然利用并行模式是不是一个新的方法[ 11 ]和协调工作在过去的语言方面作出了努力[ 17,12 ]或框架，本文提出的想法是，这样的协调可以通过对控制定义的图形表示关于数据访问的骨架。
此外，我们将展示如何这样的注释可以用来驱动优化的实施图的执行。
2他骨骼框架考虑骨骼系统包括控制（即流）和数据并行骨架，造型更一般的并行开发模式。
我们的骨架是由下面的语法定义的这些骷髅代表著名的并行开发模式[ 4 ]：序列把现有的序列码，管/农场流并行骨架处理流项目和Map/Reduce是数据并行骨架加工数据的集合。
与许多骨骼框架的对比（包括SkeTo[ 16 ]、[ 9 ]和牛奶什锦早餐skepu）只考虑映射在“收藏”输入数据，我们假设一个用于P3L [ 7 ]和[ 15 ]：skandium责任指定子项建立了输入数据（集）是左应用程序的程序员，因为是规范的重新构建的部分结果集合的结果。
在P3L，程序员要求利用图的形式参数作为工人骨架的实际参数使用“星变”–一种∀我–建立变量之间的对应关系任务和子任务的数据项。
例如，矩阵乘法图可以被定义为：明星变量进行逻辑解释为所有的循环变量。
在这种情况下对内部产品工人骨架的调用，对应于伪—代码：∀我∈[ 0，1 ]∀J N−∈[ 0，1 ] n−电话（IP，一个[我] [ ] [ ] [ ]，B，C [我] [ J ]）虽然大规模并行计算的结构化数据访问注释383由P3L编译器可能已完全最终生产进度不同于嵌套循环中隐含的（顺序）时间序列。
当处理的集合和复杂和组成的数据结构，有一些特定的数据访问模式，借助描述每件数据合并成最终结果。
例如，一个连续的块数据在一个“行主要”内存组织中实现一个矩阵，可以是访问的行或列，每行可以加上每一列，所有的夫妇成为计算的目标和每一个输出这样的计算，在输出矩阵中的一个位置。
变种这种模式包括那些考虑每行/列耦合一个整体矩阵或子块。
另一个模式的访问是描述模板，即一块细胞在一个固定的或可变的范围在每一个项目。
一些图形处理的三角矩阵，例如，一个访问对角线或模板相对于对角线上的元素。
在我们的建议中，控制的并行性描述的组成的控制和数据并行的骨架（即计算模式），但相应的图是由一组数据访问模式，丰富的注释。
骨架型和访问模式的不同组合可以充分描述计算的发展，保证数据的正交管理和控制并行性，同时提供了一个理论平台我们可以为更好地开发资源的优化策略，带宽，服务时间，和其他性能指标。
在接下来的几年中，我们将提供一种语言来定义数据和控制的关注，我们将强调他们可以正交描述为了方便骨架重写和随后的骨架实现。
3 nnotations /元数据在美国证券交易委员会介绍的每一个骨骼。
2可增强使用各种的注释，表示为与骨架树相关联的元数据。
在特别是，我们使用的功能相关的注释（如数据访问模式）和非功能性（如性能相关）方面。
这样的注释使用下面的语法来表示：与注释相关联的非正式语义如下：pardegreeannot并行度（如果变量）公司deannot同事源与图书馆合作与连续的骨架。
R CH TY P E N N O ttarget架构在骨架必须（最好）执行（CPU / GPU异构处理单元假定）384米aldinucci等人。
dataacces的不能种对输入的数据进行访问。
这些注解部分是由用户提供的（如codeannot 的）。
另一些则直接从骨架源代码通过编译步骤（如dataaccessannot的）。
三分之一类注释可以由应用程序的程序员或自动导出的编译工具（如pardegree的）。
这里的重点是thedataaccessannot注释。
这些都是用来在美国证券交易委员会详细说明了一个骨架程序的执行。
4相对内存中的数据放置，通信和同步管理也可在可用的处理单元之间进行划分。
一般的想法是总结在图1。
所提供的骨架程序应用程序是一个编译工具（在“注释”箭头图）产生一个注释的骨架树。
这个编译工具是一种中文翻译。
注释的骨架树解析和导航的最终产生一个不同的骨架树的优化。
这个新的骨骼树可能不同的注释（例如，它具有相同的形状作为原始一，但主机不同的注释）和树的形状（例如，它的主机不同，或不同的连接，节点）。
优化阶段（“基于规则的优化”图1底部的箭头使用不同的启发式方法作为重构规则，可能确定，可能改写中，一个让最佳性能数据，根据一个给定的骨架性能模型。
作为示例，我们将展示如何抽象语法和注释系统可用于编写纯控制/流并行应用程序和数据并行的，突出的语法使用，表达能力和如何注释和参数可以支持骨架树的推理。
在美国证券交易委员会和4，我们将进一步走一步，在应用程序中使用的注释，揭露流和数据并行的关注。
控制作用P咸海莱利斯M。
一个纯控制并行骨架采用流并行只是，例如骨骼、管（SEQ（F）、农场（SEQ（G），SEQ（H））。
图2显示对应的语法树的一个可能的实例化。
SEQ骨架带注释的序列函数的路径引用。
这个农业骨骼有2个参数（工人的数量和骨架执行每一个副本），并将注明实际并行度。
具有明确的阶段作为参数。
大规模并行计算的结构化数据访问注释385 在异质结构（例如，那些提供CPU和GPU）该农场的树木可以进一步注明提供的替代品。
数据并行性。
矩阵乘法是数据并行的传统的例子，因为它可以写成一个地图的功能由连续的内部产品应用于平行于每一行的输入矩阵再加上输入矩阵的每一列的矩阵B和C单个项目的结果1。
从表达地图（SEQ（IP），在一个[我]∗[ ]，[ ] B [∗]，[我]，[ J ]），注释的树图3-left可以导出。
注意表达∗[ ] [我]表示一个矩阵的行和访问，作为一个结果，它定义了一套块，每个代表一thoserows。
例如，考虑一个矩阵A with elements aij then A[∗i ][] = { [a11,a12,a13],[a21,a22,a23],[a31,a32,a33]} .InthecaseoftheexpressionA[][ ∗ i ]–denoting access by columns–the set willchange accordingly in A[][ ∗ i ]={ [a11,a21,a31], [a12,a22,a32],[a13,a23,a33]} . 我们在需要时，将使用集合运算符。
因此，例如，我们可以写一一个[我]⊂∗[ ]当且仅当是一个[∗] [我]的一个子集。
此外，在以下第，当这样一组的结构不相关，我们将简单地表示它由于在地图定义中的分裂或组件的作用。
因此，我们可以写地图（F，SP，一个[我] [ J ]）一些SP，表示任何类型的阅读访问。
在我们的语法中，在和外都是关键字引入了映射参数，即定义拆分和组合映射策略。
386米aldinucci等人。
4 FROM离子遇到TOO PT imiz ADAT我们现在的例子中显示了抽象语法可以用来写应用程序将控制和数据的正交并行协调关注和驱动骨架重写这样一种方式，优化达到。
访问驱动优化。
假设有以下抽象描述：Pipe( Map( Seq( s 1) ,in A[∗i][] ,outA[∗i][]),Map ( Seq( s 2) ,in B [][ ∗j ] A [∗i][] ,outB[][ ∗j ])源代码的1ands 2andn×n矩阵A和B。
定义允许我们用与地图相关的信息来注释骨架树如图3所示，对。
在这个例子中，一个管由两图M1、M2。
两种访问相同的数据集（一个矩阵），并将其应用于连续级的行；m2takes也是数据集B的输入。
从[ 6,2,3 ]以下的规则：Pipe( Map( f1 ,sp 1 ,cm 1) ,Map ( f2 ,sp 2 ,cm 2)) ≡Farm( Map( Comp( f1 ,f 2) ,sp,cm))并在骨架计算序列中的两个功能。
然而，从提供了数据访问我们可以认为我）M2功能注释依赖m1since访问矩阵，用M1；我m2accesses）的用同样的政策m1to写，即访问矩阵的行和延长他输入数据的空间，通过访问矩阵。