并行计算大纲
《并行计算》实验教学大纲
《并行计算》实验教学大纲课程名称：并行计算英文名称：Parallel Computing课程编号：23152024课程性质：课程类型：专业选修是否为独立设课的实验课：否适用专业：软件工程专业学时与学分：总学时：72 总学分：3.5 实验学时：16 实验学分：0.5 执笔人：陆克中制定时间：2012-3-12一、实验课的任务、性质与目的《并行计算》是一门实践性很强的课程，除了系统的课堂理论学习外，还配有足够数量的实践内容，以巩固和加深学生对并行算法理论、设计技术、分析方法和具体实现等各个环节的整体理解。
通过课程实践，强化学生“结构—算法—编程”一体化学习方法的意识，充分理解对于求解一个给定问题的任何并行算法，都必须采用某种并行编程语言，最终运行在一台具体的并行计算机上。
根据并行计算课程的要求，其实验教学的要求如下：(1) 熟悉三种以上的主流并行计算平台，包括共享存储的多处理机、分布存储的多计算机和目前流行的PC机群，要求学生能够使用上述几种并行计算平台所提供的硬／软件环境及工具来开展自己的实验工作。
(2) 掌握至少两种并行程序设计语言标准：即分布存储的MPI和共享存储的OpenMP。
对面向大型科学和工程计算的HPF（高性能Fortran）也应尽量了解和熟悉。
(3) 选择某些典型的非数值并行算法和数值并行算法，使用上述的并行编程语言标准，至少在PC机群上编程调试、分析和运行它们。
(4) 为了入门，选用课程中简单的计算π的样本程序为出发点，通过使用不同的并行程序设计模型和不同的并行编程语言，在不同的硬件编程环境上改造和重现，以便为进一步的实践打下基础。
学习本课程的过程中，这些实践环节是非常必要的和重要的，它可以激发学生学习并行计算的积极性，缩小理论教学和实际应用能力之间的差距，引导学生进入一个思考和探索的世界，在这个世界里，他们是学习的主动参与者，而不再是被动的接受者。
二、主要仪器设备及环境硬件设备：机群计算机软件环境：LinuxMPICHPVMHPF三、实验项目的设置与实验内容四、教材、实验教材（指导书）[1]陈国良，《并行计算—结构.算法.编程(第3 版)》，高等教育出版社，2003[2]陈国良等，《并行算法实践》，高等教育出版社，2003五、考核方式与评分办法1 设计型实验考核方式：现场检查与实验报告评分方法：⑴实验态度20分⑵实验设计40分⑶实验结果40分2 验证型实验考核方式：实验报告与现场检查评分方法：⑴实验态度20分⑵实验结果80分六、大纲审核人：张席。
并行计算原理
《并行计算原理》教学大纲课程名称：并行计算原理课程编号：学分：2学时：总学时:32（讲授：32，实验：0，上机：0，讨论：0，其他：0）开设学期：第五学期授课对象：信息与计算科学专业本科生课程级别：专业选修课课程负责人：教学团队：信息与计算科学系一、课程性质与目的本课程以并行计算为主题，主要讲授并行计算的硬件平台（并行计算机）、并行计算的理论基础（并行算法）和并行计算的软件支撑（并行程序设计），强调将并行计算机结构、并行算法设计和并行编程融为一体。
该课程是信息与计算科学专业本科生的专业选修课程；通过本课程的学习，应使学生了解并行计算机的体系结构与并行计算模型，熟悉常见的并行计算算法与并行设计技巧；通过此课程的学习，可使学生了解和掌握计算机学科中以及大型科学与工程问题中的基本的并行与分布计算方法及其软硬基础。
二、课程简介为了适应我国面向21 世纪人才培养应是宽口径、通才和适应性强的要求，将并行计算机、并行数值计算、并行算法和并行程序设计中有关内容精炼、整合形成计算机专业本科层次上的并行计算课程。
四、教学基本要求课程强调融并行计算机结构、并行算法设计和并行编程为一体。
通过本课程的学习，应使学生掌握并行计算机的体系结构、了解并行计算模型，熟悉常见的并行计算，通过此课程的学习，可使学生了解和掌握计算机学科中以及大型科学与工程问题中的基本的并行与分布计算方法及其软硬基础。
五、教学方法（1）课堂授课采用多媒体教学，采用由浅入深、循序渐进学习步骤，达到学必用、学即用，提高学生的学习兴趣。
从而加深学生对理论课的理解，提高学生的动手能力。
（2）多媒体教学：本门课程已制作电子课件教案，可针对不同章节的特点安排合适的内容使用，加深学生对所学内容的理解。
（3）课堂讨论和课后自学：为了培养学生自学能力和处理问题的能力，对各章中的重点，采用课堂讨论的形式，加深理解。
（4）练习题讲解：对部分典型练习题进行重点讲解，加深学生对基本概念的理解。
如何构建并行计算框架
如何构建并行计算框架构建一个并行计算框架需要考虑多个方面，包括任务调度、并行计算模型和资源管理等。
以下是一个构建并行计算框架的简单步骤和关键要点：1.设计并行计算模型：-首先，需要明确并行计算的目标和需求。
确定需要处理的任务类型、数据规模和预期性能。
- 然后，选择合适的并行计算模型。
常见的并行计算模型包括分布式内存计算模型（如MapReduce），并行数据库计算模型和共享内存计算模型。
-根据任务类型和数据规模，选择合适的并行算法和数据结构。
考虑任务间的依赖关系，确定任务之间的调度顺序。
2.任务调度：-设计一个任务调度器，负责将任务分配给各个计算节点。
根据任务的优先级和调度策略，动态调整任务的分配和调度。
-考虑任务调度的负载均衡问题，尽量保证各个计算节点的负载均衡，提高系统的整体性能。
-使用基于优先级的调度算法，提高任务的执行效率。
3.并行计算：-在并行计算框架中，需要实现任务的并行执行。
可以使用线程池或任务队列等方式，将任务分配给多个工作线程并行处理。
-确保任务之间的数据访问互斥，避免并发冲突。
可以使用互斥锁、信号量等机制，保证对共享数据的访问线程安全。
4.数据管理：-并行计算框架需要管理大量的数据，包括输入数据和计算中间结果。
设计一个高效的数据管理策略，尽量减少数据的传输和复制。
-考虑数据分区和数据划分的问题。
根据数据的特点和计算任务的需求，将数据划分为适当的块，分配给不同的计算节点并行处理。
5.故障处理：-并行计算框架需要具备一定的容错能力。
设计一个故障检测和恢复机制，能够及时发现计算节点的故障，并将任务重新分配给其他可用节点处理。
-考虑任务中断和数据丢失的情况，设计相应的容错策略和数据恢复机制。
6.性能优化：-对于大规模并行计算框架，性能优化是非常重要的。
可以采用一些优化手段，提高并行计算的效率。
如任务并行度的调整、任务的粒度控制、数据局部性的优化等。
-使用性能分析工具进行性能测试和性能调优，定期检查系统的性能指标，寻找优化的空间。
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(中科大讲义)
▪ n,节点规模 w，数据宽度
国家高性能计算中心（合肥）
2021/4/12
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标准互联网络（1）
▪ Myrinet:
▪ Myrinet是由Myricom公司设计的千兆位包交换网络，其目的 是为了构筑计算机机群，使系统互连成为一种商业产品。
▪ Myrinet是基于加州理工学院开发的多计算机和VLSI技术以及 在南加州大学开发的ATOMIC/LAN技术。Myrinet能假设任 意拓扑结构，不必限定为开关网孔或任何规则的结构。
▪ 多处理机总线系统的主要问题包括总线仲裁、中断处理、协议转换、 快速同步、高速缓存一致性协议、分事务、总线桥和层次总线扩展等
CPU板
LM
CPU
本地外围设备 (SCSI总线)
IOC
存储器板 存储器单元
本地总线
存储器总线
高速缓存
IF
IF
MC
系统总线
I/O板
IOP
IF
数据总线
缓冲
IF
(底板上)
通信板
IF
开关，在Ilinois大学的
Cedar[2]多处理机系统中采用了Ω网络
▪ Cray Y/MP多级网络，该网络用来支持8个向量处理器和256 个存储器模块之间的数据传输。网络能够避免8个处理器同时 进行存储器存取时的冲突。
国家高性能计算中心（合肥）
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动态互连网络比较
动态互连网络的复杂度和带宽性能一览表
▪ 一个交换开关模块有n个输入和n个输出，每个输入可连接到任 意输出端口，但只允许一对一或一对多的映射，不允许多对一 的映射，因为这将发生输出冲突
▪ 级间互连（Interstage Connection ）：
并行计算 教学大纲
并行计算一、课程说明课程编号：090236Z10课程名称：并行计算/Introduction of Parallel Computing课程类别：专业教育课程学时/学分：32/2先修课程：计算机组成原理与汇编、面向对象编程（C++）适用专业：计算机科学与技术、信息安全、物联网工程教材、教学参考书：1. (美)M.Grama 著,张武译.并行计算导论. 北京:机械工业出版社,2012年2. (美)Hesham ElRewini著,陆鑫达译.先进计算机体系结构与并行处理.北京:电子工业工业出版社,2012年3. 陈国良.并行计算:结构,算法,编程. 北京:高等教育出版,2012年4. 张林波.并行计算导论. 北京:清华大学出版社,2014年5. 黄铠,徐志伟. 可扩展并行计算--技术、结构与编程. 北京:机械工业出版社,2012年二、课程设置的目的意义并行处理是实现高性能、高可用计算机系统的主要途径。
本课程以并行计算为主题，主要介绍当代并行计算机系统及其结构模型，并行算法设计与并行程序的设计原理与方法，强调融并行机结构、并行算法和并行编程为一体，力图反映本学科的最新成就和发展趋势。
通过本课程的学习，使学生从系统结构、算法、程序设计三个方面，初步了解并行处理的基本概念和涉及的各种学术和技术问题。
通过本课程的学习，使学生能把握并行处理技术的最新成就和发展趋势，掌握并行计算技术和方法。
三、课程的基本要求知识：熟练掌握并行计算技术方面的基本概念；熟悉并行计算机系统及其结构模型，并了解如何进行并行计算的性能评测；熟练掌握并行算法设计的基础知识，了解现有的并行计算模型以及并行算法的设计方法、设计技术和设计过程；熟练掌握并行算法；熟练掌握MPI 并行编程方法。
能力：掌握并行计算的基本方法和技术，将并行计算的知识用于应用软件设计；用多处理机互联网理论，培养多处理机互联网设计的能力；掌握并行计算机结构，针对具体实际问题提出有效的并行计算机结构解决方案，提高并行计算机设计的能力；利用并行算法原理，学会并行算法设计方法；掌握MPI程序设计代方法，在针对具体问题给出MPI程序设计；在并行计算知识的讨论中培养创新意识，提高分析、发现、研究和解决问题的能力；素质：建立多处理机体系结构的观念，通过课程中的分析讨论辩论培养分析沟通交流素质，建立并行计算的思维模式，提升理解应用并行计算机体系结构和并行计算软件设计的基本素质。
高性能计算与并行编程课程大纲
高性能计算与并行编程课程大纲1. 课程目标- 了解高性能计算的基本概念和原理- 掌握并行编程的基本技术和方法- 理解并能够应用在科学计算和工程领域的高性能计算和并行编程技术- 培养解决复杂科学和工程问题的计算思维和实践能力2. 课程简介- 本课程将重点介绍高性能计算和并行编程的基本理论和实践技巧。
通过理论讲解和实践项目，学生将深入了解高性能计算的概念、并行计算的基本原理和技术、并行编程的常用工具和框架，以及解决实际问题中的并行计算挑战。
3. 课程内容（1）高性能计算导论- 高性能计算的定义和应用领域- 高性能计算的硬件和体系结构- 高性能计算的性能评估和优化（2）并行编程基础- 并行计算的概念和分类- 并行编程模型与并行算法设计- 并行编程的工具和环境（3）并行计算与并行编程技术- 并行计算的基本原理和技术- 并行计算的通信和同步机制- 并行编程的常用工具和框架（4）并行算法设计与优化- 并行算法的设计原则和思路- 并行算法的性能分析和优化策略- 并行算法在科学计算和工程领域的应用案例（5）高性能计算案例分析与实践项目- 基于并行计算的科学计算案例分析- 实践项目的设计和开发- 实践项目的性能评估和优化4. 课程要求- 参与课堂讨论和实践项目- 完成课程作业和实验报告- 参与期末考试或项目评估5. 评价方式- 平时表现（课堂参与、作业情况等）占比30%- 实践项目评估占比40%- 期末考试占比30%6. 参考教材- "Parallel Programming: Concepts and Practice" by Michael J. Quinn- "Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers" by Georg Hager and Gerhard Wellein7. 注意事项- 学生需具备C/C++或Python编程基础- 建议学生提前安装并行编程工具和框架，如MPI、OpenMP、CUDA等- 鼓励学生主动参与学术交流和实际应用探索8. 参考课程安排（仅供参考）- 第1-2周：高性能计算导论- 第3-4周：并行计算基础与并行编程介绍- 第5-6周：并行计算与并行编程技术- 第7-8周：并行算法设计与优化- 第9-14周：实践项目设计、开发与评估- 第15周：课程总结与期末考试以上为《高性能计算与并行编程课程大纲》的内容，本课程致力于培养学生在高性能计算与并行编程领域的理论与实践能力，旨在为学生的科学计算和工程问题解决能力的提升提供一定的帮助。
第1章 并行计算简介PPT课件
课程性质
• 是高性能计算学科专业基础课——常识知识
公共基础课、专业基础课、专业方向课、专业选修课
• 在教学计划中的地位：核心、承上启下
前导课：高等数学、离散数学、程序设计语言、数据结构、 操作系统、计算机硬件 后续课：高性能算法设计……
• 属于武术中的“练功”科目
“练武不练功，到头一场空”
(Second Edition, 2003)
成绩组成
• 理论课成绩
– 平时成绩
10％~20%：出勤＋作业＋实验
– 期中考试成绩
40％~50%
– 期末考试成绩
40％~50%
• 实验课成绩：出勤＋实验＋期末
成绩：百分制
有关通过网络交作业和实验的要求
将作业或实验相关文件压缩打包上传，具体要求如下： • 压缩包文件命名格式：
大纲
• PART 1：基本概念 简介 并行编程平台 并行算法设计的原则 并行程序的解析模型
• PART 2：并行编程 基于共享地址空间平台的编程 基于消息传递平台的编程
大纲
• PART 3：并行算法和应用 稠密矩阵算法 排序 图算法 离散优化问题 动态规划 快速傅里叶变换
• 提高处理器性能的两大途径
– 增加处理器主频 – 增加每个时钟周期内的指令执行数
• 单核处理器提升性能的主要途径是提升主频
– 事实：功耗正比于主频的三次方
•处理器功耗正比于 电流 x 电压 x 电压 x 主频
– 提升主频将导致功耗快速增长
•主频正比于 电压
• 多核处理器的功耗随核心数线性增长
– 每个时钟周期内的指令执行数正比于核心数
发动机燃烧模拟和机翼设计模拟
短期天气预报 长期天气预报 局部突发性灾难预报（如洪水、海啸）
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附件二：
成都信息工程学院
硕士研究生课程教学大纲
课程名称(中)：并行计算
课程名称(英)：Parallel Computing
课程编号：
开课单位：软件工程系
预修课程：C语言，Linux操作系统
适用专业：计算机，电子类，大气类1年级研究生
课程性质：学位课
学时：32学时
学分：2学分
考核方式：考试
一、教学目的与要求（说明本课程同专业培养目标、研究方向、培养要求的关
系，及与前后相关课程的联系）
通过本课程的学习，使学生可以对并行程序设计有一个具体的基本的概念，对MPI有比较全面的了解，掌握MPI的基本功能，并且可以编写基本的MPI程序，可以用MPI来解决实际的比较基本的并行计算问题。
具体如下：
从内容上，使学生了解并行计算的基本发展过程及现在的发展水平，掌握并行系统的组织结构，并行机群系统的构建方法。
掌握MPI并行编程知识，了解并行技术的遗传算法迭代算法中的应用，了解并行监控系统的构成。
从能力方面，要求学生掌握并行机群系统的实际配置方法，能用MPI编制一般难度的并行算法程序并在机群系统上实现。
从教学方法上，采用启发、引导的教学方法，结合多媒体教学方式，提高学生学习兴趣。
二、课程内容简介
本课程以并行计算为主题，对并行计算技术的发展，应用以及并行计算机模型进行概述，与此同时系统介绍了MPI并行编程环境的使用与搭建，旨在帮助学生完成简单的并行程序设计，掌握并行计算平台的搭建，为深入学习并行计算技术打下坚实的基础。
三、主要章节和学时分（含相应章节内容的教学方式，如理论教学、实验教学、
上机、自学、综述文献等）
(此页可附页)
四、采用教材（正式出版教材要求注明教材名称、作者姓名、出版社、出版时间；自编教材要求注明是否成册、编写者姓名、编写者职称、字数等）
《并行计算应用及实战》机械工业出版社王鹏主编2008
五、教学参考书目（至少列三部国内外有影响的教学参考书目，并注明作者姓名、出版社、出版时间）
陈国良,《并行计算:结构,算法,编程》,高等教育出版社,1999
陈国良，《并行算法实践》，高等教育出版社，2004
都志辉，《高级能计算并行编程技术--MPI并行程序设计》，清华大学出版社，2001
六、审批。