分布式与并行计算报告
软件工程中的并行与分布式计算
软件工程中的并行与分布式计算在现代的软件工程中，随着计算机技术的不断发展，对于数据处理和运算速度的要求也越来越高。
为了满足这种需求，人们开始关注并行与分布式计算。
本文将介绍软件工程中的并行与分布式计算的概念、应用以及未来的发展趋势。
一、并行与分布式计算的概念并行计算是指同时进行多个任务或运算的计算方式。
在传统的序列计算中，每个任务或运算都是按顺序进行的，只有当前的任务或运算完成后才能进行下一个。
而并行计算则允许多个任务或运算同时进行，提高了计算效率。
分布式计算是指将一个计算任务分成多个子任务，在不同的计算机节点上同时进行计算。
这些节点之间通过网络连接，彼此协作完成计算任务。
分布式计算可以充分利用多台计算机的计算能力，提高系统整体的性能和可靠性。
二、并行与分布式计算的应用1. 大规模数据处理：在大数据时代，处理海量数据是一项巨大的挑战。
通过并行与分布式计算，可以将数据分成多个块，分别在不同的计算节点上进行并行处理，提高处理速度和效率。
2. 科学计算：许多科学领域需要进行复杂的数值计算，比如天气预报模拟、物理模拟等。
通过并行计算，可以将大规模的计算任务分解成多个子任务，同时在多个处理器上进行计算，加快计算速度。
3. 人工智能：机器学习和深度学习是当下热门的人工智能技术。
这些技术需要大量的计算资源来进行训练和推理。
通过并行与分布式计算，可以利用多台计算机进行模型训练和推理，提高人工智能应用的性能和效果。
4. 云计算：云计算是分布式计算的一种应用模式，通过互联网将计算资源和服务提供给用户。
云计算提供了灵活的资源管理和高可用性，使得用户能够根据需要快速部署和调整计算资源。
三、并行与分布式计算的发展趋势随着硬件和网络技术的不断进步，以及计算需求的增长，并行与分布式计算在软件工程中的应用将会越来越广泛。
以下是一些发展趋势：1. 集成架构：未来的并行与分布式计算系统将更加注重硬件和软件的集成。
通过将计算、存储和网络资源整合在一起，提高系统的整体性能和可靠性。
分布式与并行计算报告剖析
并行计算技术及其应用简介XX（XXX，XX，XXX）摘要：并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。
在本文中从并行计算的发展历程开始介绍，总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。
通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术，来对并行计算的现状进行阐述。
常用的并行架构分为SMP（多处理系统）、NUMA （非统一内存存储）、MPP（巨型并行处理）以及集群。
涉及并行计算的编程模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等。
并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。
最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。
关键词：并行计算；框架；编写模型；应用；实验A Succinct Survey about Parallel Computing Technology and It’sApplicationAbstract:Parallel computing is the main technology to implement high performance computing. This paper starts from the history of the development of Parallel Computing. It summarizes the problems faced in the development of parallel computing and the important technologies in the course of its development. Through the analysis of framework and technology commonly used in parallel computing currently,to explain the current situation of parallel computing.Framework commonly used in parallel are SMP(multi processing system),NUMA(non uniform memory storage),MPP(massively parallel processing) and cluster.The programming models of parallel computing are MPI, PVM, OpenMP, TBB and Cilk++, etc.Explored the application of parallel computing combined with cloud computing and big data which are very popular in current research.Finally ,through the MPI programming model,a simple experiment of parallel programming is carried out.Key words:parallel computing; framework; programming model; application; experiment1引言近年来多核处理器的快速发展，使得当前软件技术面临巨大的挑战。
计算机编程并行计算与分布式处理
计算机编程并行计算与分布式处理随着科技的进步和计算机技术的飞速发展，计算机编程中的并行计算和分布式处理的重要性日益凸显。
本文将探讨并行计算和分布式处理的定义、应用领域以及未来发展趋势。
一、并行计算的定义及应用领域并行计算是指多个计算任务在同一时刻同时执行，以加快任务的完成速度。
与串行计算相比，其通过同时进行多个计算任务来提高计算效率。
并行计算广泛应用于科学计算、数据分析、图像处理、人工智能等领域。
1.1 科学计算科学计算中的并行计算可以加速模拟和仿真计算，如天气预报模拟、核物理模拟等。
通过将计算任务分配给多个处理器，可以大大提高计算速度和精度，加快科学研究的进程。
1.2 数据分析在大数据时代，数据分析已成为企业决策和市场预测的重要手段。
并行计算在数据分析中发挥着重要作用，能够快速处理大量数据，并进行复杂的分析和挖掘。
例如，搜索引擎的信息检索和推荐算法等。
1.3 图像处理图像处理是计算机视觉和图形学领域的重要研究方向，如图像识别、目标检测等。
并行计算可以通过同时处理图像的不同部分来提高图像处理的速度和效果，使得图像处理技术在实时性要求较高的应用中得到广泛应用。
1.4 人工智能人工智能是近年来的热门领域，其中深度学习等技术需要大量的计算资源支持。
并行计算可以高效地进行神经网络的训练和模型的优化，加速了人工智能的发展和应用。
二、分布式处理的定义及应用领域分布式处理是指将一个计算任务分成多个子任务分别由多台计算机进行处理，最后将各个子任务的结果进行汇总得到最终结果。
分布式处理可以提高计算资源的利用率，提高系统的可靠性和可拓展性，广泛应用于云计算、分布式存储等领域。
2.1 云计算云计算是指通过互联网等方式将计算资源提供给用户使用的计算模式。
分布式处理是云计算的核心技术之一，通过将计算任务分发到云端中的多台计算机进行处理，实现了计算资源的共享和高效利用。
2.2 分布式存储分布式存储是指将数据存储到多台计算机或存储设备上，提高数据的可靠性和可用性。
基于分布式并行计算的二维矩阵乘法的实现实验报告心得
基于分布式并行计算的二维矩阵乘法的实现实验报告心得【原创版4篇】篇1 目录1.二维矩阵乘法的实现实验报告概述2.分布式并行计算的原理3.二维矩阵乘法的实验过程及结果4.实验结论及未来展望篇1正文一、二维矩阵乘法的实现实验报告概述二维矩阵乘法是一种广泛应用于计算机科学和数学领域的计算方法，其基本思想是将两个二维矩阵相乘得到一个新的二维矩阵。
在传统的串行计算中，二维矩阵乘法的计算量较大，效率较低。
为了解决这个问题，分布式并行计算被引入到二维矩阵乘法的实现中。
二、分布式并行计算的原理分布式并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上并行执行的计算方法。
在分布式并行计算中，每个计算节点都只处理一部分子任务，最终将所有节点的结果合并得到最终结果。
分布式并行计算的优势在于能够充分利用多核处理器和集群的资源，提高计算效率。
三、二维矩阵乘法的实验过程及结果在本次实验中，我们采用了基于分布式并行计算的二维矩阵乘法实现方法。
具体步骤如下：1.将原始的两个二维矩阵分别划分为多个子矩阵，并将这些子矩阵分配到不同的计算节点上。
2.在每个计算节点上，使用分布式并行计算的方法计算相应的子矩阵。
3.将所有节点的结果合并得到最终结果。
实验结果表明，采用分布式并行计算的二维矩阵乘法能够显著提高计算效率，特别是在大规模矩阵计算中。
四、实验结论及未来展望本次实验证明了基于分布式并行计算的二维矩阵乘法的有效性。
篇2 目录I.二维矩阵乘法的实现方法II.分布式并行计算的应用III.实验结果和结论篇2正文一、二维矩阵乘法的实现方法二维矩阵乘法是一种用于处理大型数据集的算法，可以应用于图像处理、信号处理、人工智能等领域。
实现二维矩阵乘法的方法有多种，其中分布式并行计算是一种有效的方法。
分布式并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上并行执行的方法。
在分布式并行计算中，矩阵的每个元素都由一个计算节点进行处理，最终将所有节点的结果合并得到最终结果。
并行计算与分布式系统
并行计算与分布式系统在当今互联网时代，数据规模呈现爆炸式增长，传统的计算方式已经无法满足大规模数据处理的需求。
并行计算与分布式系统应运而生，成为解决这一问题的有效手段。
本文将围绕并行计算与分布式系统展开探讨，探究其原理、应用和未来发展趋势。
一、并行计算的原理并行计算是指将任务划分成多个子任务，并在多个处理单元上同时进行计算的一种方式。
其核心思想是通过并行工作来提高计算速度和效率。
并行计算的原理可以分为两种方式：数据并行和任务并行。
1. 数据并行：数据并行是将大规模数据集划分成若干个小数据集，并在不同的处理单元上同时进行计算。
每个处理单元负责处理相应的小数据集，并将计算结果进行合并，以获得最终的结果。
数据并行的优势在于可以充分利用多个处理单元的计算能力，提高计算效率。
2. 任务并行：任务并行是将整个任务划分成若干个子任务，并在不同的处理单元上同时执行。
每个处理单元负责执行相应的子任务，各个子任务之间可以相互独立或存在依赖关系。
任务并行的优势在于可以同时执行多个任务，提高计算速度和效率。
二、分布式系统的概念与特点分布式系统是指由多台计算机组成的网络系统，各个计算机具有独立的处理能力和存储能力，通过网络进行通信和协作，实现共享资源和分布式计算的一种系统架构。
分布式系统的特点主要包括以下几个方面：1. 可靠性：分布式系统可以通过冗余和容错机制提高系统的可靠性。
当系统中的某个节点出现故障时，其他节点可以接管其任务，保证系统的正常运行。
2. 扩展性：分布式系统可以通过增加节点数量来扩展系统的计算、存储和处理能力。
随着节点数量的增加，系统的性能可以得到有效提升。
3. 透明性：分布式系统可以隐藏分布式计算的复杂性，用户可以像使用本地资源一样使用分布式系统，无需关注底层的实现细节。
4. 高性能：分布式系统可以利用多个节点的计算能力，提高系统的整体性能。
通过合理的任务划分和负载均衡机制，可以充分利用分布式系统的优势。
利用并行计算和分布式系统处理大数据
利用并行计算和分布式系统处理大数据并行计算与分布式系统是当今处理大数据的两种重要技术手段。
随着信息技术的不断发展和进步，大数据已经成为了当前社会的一种新资源，对于企业、政府和科研单位都是一种重要的资源。
因此，如何高效地处理大数据已经成为了各个领域需要面对的一个重要问题。
本文将详细解释并行计算与分布式系统处理大数据的原理、技术特点和应用案例，并探讨它们的发展方向和前景。
一、并行计算的原理和技术特点并行计算是指将一个大问题划分成若干个小问题，然后通过多个处理单元分别处理这些小问题，最后再将结果合并到一起来解决大问题的方法。
并行计算通过并行处理大大减少了计算时间，提高了计算速度。
在处理大数据时，通过并行计算可以将数据进行分块处理，加快了处理速度。
并行计算的基本原理包括任务划分、通信和同步三个方面。
任务划分是将一个大任务划分成若干个小任务，每个小任务交由一个处理单元来执行；通信是指处理单元之间通过消息传递来交换数据，保持处理单元之间的协调和合作；同步是指处理单元之间的协同工作需要有一定的同步机制来确保任务的顺利进行。
并行计算的技术特点主要有高效性、可扩展性和灵活性。
高效性是指并行计算可以大幅度提高计算速度，特别适合处理大数据；可扩展性是指并行计算可以很好地适应数据量的增加和计算任务的复杂性增加；灵活性是指并行计算可以根据不同的任务和需求进行灵活的配置和调整。
二、分布式系统的原理和技术特点分布式系统是指将计算任务和数据分布在多个计算节点上进行并行处理的系统。
分布式系统通过将数据分布在多个计算节点上来实现大规模数据的高效处理。
分布式系统的基本原理包括分布式协调、数据分割和通信。
分布式协调是指在分布式系统中需要有一个协调者来协调各个计算节点的工作，确保分布式系统的正常运行；数据分割是指将大数据分割成若干个小数据块，分布在多个计算节点上进行并行处理；通信是指分布式系统中各个计算节点之间需要通过消息传递来交换数据和协调工作。
算法学习中的并行计算和分布式处理
算法学习中的并行计算和分布式处理在算法学习中，为了提高计算效率和处理大规模数据的能力，人们常常会使用并行计算和分布式处理的方法。
这些方法可以将计算任务分配给多个处理单元或计算节点，并同时进行处理，从而加快计算速度和提高系统的可伸缩性。
一、并行计算的基本概念和原理并行计算是指将一个大型计算任务分解成多个小任务，然后由多个处理单元同时进行计算的一种计算模式。
在并行计算中，每个处理单元都可以独立地执行计算任务，并且可以通过通信来共享数据和协调计算结果。
并行计算可以显著提高计算速度，特别是对于那些需要大量计算的算法，如矩阵运算、图像处理和机器学习等。
并行计算的核心原理是任务分解和结果合并。
首先，将一个大任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分配给不同的处理单元进行计算。
每个处理单元独立地执行计算任务，并将计算结果返回给主控节点。
最后，主控节点将这些计算结果进行合并，得到最终的计算结果。
通过合理地设计任务分解和结果合并的策略，可以充分利用处理单元的计算能力，提高计算效率。
二、分布式处理的基本概念和原理分布式处理是指将一个大型计算任务分布到多个计算节点上进行处理的一种计算模式。
在分布式处理中，每个计算节点都可以独立地执行计算任务，并且可以通过通信来共享数据和协调计算结果。
与并行计算不同的是，分布式处理更加注重计算节点之间的协作和通信，以实现任务的分布和结果的合并。
分布式处理的核心原理是任务分发和结果收集。
首先，将一个大任务分解成多个小任务，并将这些小任务分发给不同的计算节点。
每个计算节点独立地执行计算任务，并将计算结果返回给主节点。
主节点负责收集和整合这些计算结果，最终得到最终的计算结果。
通过合理地设计任务分发和结果收集的策略，可以充分利用计算节点的计算能力，提高计算效率和系统的可伸缩性。
三、并行计算和分布式处理的应用并行计算和分布式处理在算法学习中有着广泛的应用。
例如，在机器学习中，训练一个复杂的深度神经网络需要大量的计算和数据处理。
并行计算与分布式系统实验报告
并行计算与分布式系统实验报告1. 引言“彼岸花，开过就只剩残香。
”这是一句来自中国古代文学名篇《红楼梦》的名言。
它告诉我们，珍贵的事物往往难以长久保持，只有通过合理的分工与协作，才能实现最大的效益。
在计算机科学领域，这句话同样适用。
并行计算和分布式系统正是通过有效地利用计算资源，实现高效的数据处理与任务分工，从而提高计算效率和系统性能。
2. 并行计算介绍并行计算是一种利用多个处理器或计算节点同时执行计算任务的方法。
它通过将大型计算问题划分为多个小的子问题，并同时解决这些子问题，大幅提高计算速度。
并行计算有两种主要的形式：数据并行和任务并行。
数据并行将大型数据集分割成多个小块，分别交给不同的处理器进行处理；任务并行将不同的任务分配到不同的处理器上同时执行。
3. 分布式系统介绍分布式系统是一组互连的计算机节点，通过网络相互协作以实现共同的目标。
分布式系统可以分布在不同地理位置的计算机上，通过消息传递和远程过程调用等通信机制实现节点间的协作。
分布式系统具有高可靠性、可扩展性和容错性的特点，并广泛应用于云计算、大数据处理和分布式存储等领域。
4. 并行计算和分布式系统的关系并行计算和分布式系统之间存在密切的关系。
分布式系统提供了并行计算所需的底层基础设施和通信机制，而并行计算则借助分布式系统的支持，实现任务的并行处理和数据的高效交换。
通过充分利用分布式系统中的计算资源，可以实现更高效的并行计算，并加速大规模数据处理和科学计算。
5. 并行计算与分布式系统实验在完成本次实验中，我们使用了一台集群式分布式系统，包括8台计算节点和1台主控节点。
我们利用MPI（Message Passing Interface）实现了一个并行计算的案例，该案例通过并行处理大规模图像数据，实现图像的快速处理和分析。
实验中，我们首先将图像数据划分成多个小块，并分发给不同的计算节点进行处理。
每个计算节点利用并行算法对图像进行滤波和边缘检测，然后将处理结果返回给主控节点。
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分布式与并行计算报告————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：ﻩ并行计算技术及其应用简介ＸX(XXX,ＸX，XＸＸ)摘要：并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。
在本文中从并行计算的发展历程开始介绍,总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。
通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术,来对并行计算的现状进行阐述。
常用的并行架构分为SMＰ（多处理系统)、NＵMA(非统一内存存储)、MPＰ（巨型并行处理）以及集群。
涉及并行计算的编程模型有ＭPＩ、PVM、Oｐe ｎMP、TＢＢ及Ｃiｌk+＋等。
并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。
最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。
关键词：并行计算;框架;编写模型；应用;实验A Sucｃiｎct SurvｅyａboutＰarａlleｌCｏmputing Technologyａｎd It’ｓApplicaｔionＡｂstract：Paｒａlｌel comｐutｉng is tｈe maｉn tecｈnoｌｏｇy ｔo implemｅnt high peｒfｏrmance comｐuting. Thisｐaｐer starｔs ｆrｏｍtｈe historyｏｆtｈe deｖelopment of Paraｌlel Computｉｎg. It sｕmｍariｚｅs tｈe prｏblems ｆaced in ｔhe developmｅnt of pａｒａllｅl coｍpｕtingａｎd the i ｍpoｒtant ｔeｃhnologies ｉn the courｓe of ｉtｓｄeveｌｏpment. Tｈrｏugh thｅanalｙsis of framework ａnｄtｅchnoｌoｇyｃommｏnｌy ｕsed ｉnｐａrａllel ｃｏmｐuting currenｔly，to expｌain the ｃｕrrent ｓituatioｎoｆｐarａlｌｅｌcomputing.Fｒamewｏrk commonlｙused in pａrallｅl arｅSMＰ（ｍuｌti ｐｒoceｓsｉng ｓysteｍ），NUMA(non uｎiｆoｒm meｍoｒy ｓtｏragｅ),ＭＰP(ｍasｓivel ｙpａraｌlｅl ｐroｃesｓiｎg)ａnd cluｓtｅｒ.The programming ｍodels of parallｅlｃｏmputｉｎg ａrｅMPI, PVM，OｐenMP, TＢB and Ｃilk+＋，eｔｃ.Eｘｐlｏred tｈe applｉcation oｆpaｒaｌlel cｏmputiｎg coｍbinｅｄwｉtｈcloｕｄcoｍputiｎgａnd bｉg ｄata ｗhicｈaｒe ｖｅry popular iｎcu ｒreｎtｒｅseａrｃh.Finaｌly ,thrｏugh ｔhe MPI prograｍmｉng ｍoｄel,ａsimpｌe experimｅnt oｆｐaraｌｌｅl programｍing iｓcaｒｒied ｏuｔ.Keｙwords:paｒａllel compｕｔｉｎg; fｒamｅｗｏrk；pｒogramｍing moｄel；appｌicａtｉｏn; expeｒiｍeｎt1引言近年来多核处理器的快速发展,使得当前软件技术面临巨大的挑战。
单纯的提高单机性能,已经不能满足软件发展的需求，特别是在处理一些大的计算问题上,单机性能越发显得不足。
在最近AｌphaＧo与李世石的围棋大战中，AｌphaＧo就使用了分布式并行计算技术,才能获得强大的搜索计算能力。
并行计算正是在这种背景下,应运而生。
并行计算或称平行计算时相对于串行计算来说的。
它是一种一次可执行多个指令的算法,目的是提高计算速度,及通过扩大问题求解规模,解决大型而复杂的计算问题。
可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。
其中空间上的并行，也是本文主要的关注点。
并行计算（Ｐaraｌlel Ｃompｕｔinｇ）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
并行计算系统既可以是专门设计的，含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互联的若干台的独立计算机构成的集群。
通过并行计算集群完成数据的处理,再将处理的结果返回给用户。
目前常用的并行计算技术中，有调用系统函数启动多线程以及利用多种并行编程语言开发并行程序,常用的并行模型有MPI 、P ＶM 、ＯpenMP 、ＴＢB 、Cilk ＋＋等。
利用这些并行技术可以充分利用多核资源适应目前快速发展的社会需求。
并行技术不仅要提高并行效率,也要在一定程度上减轻软件开发人员负担,如近年来的T ＢB 、Ci ｌk++并行模型就在一定程度上减少了开发难度,提高了开发效率，使得并行软件开发人员把更多精力专注于如何提高算法本身效率,而非把时间和精力放在如何去并行一个算法。
文献[1］回顾了并行计算技术六十多年的发展历史,并分析了其发展的未来趋势和所面临的可拓展性“墙”。
文献[2］对大规模MPI 计算中,当前常用的容错机制和多模冗余带来的开销进行了分析,提出了一种可拓展三模冗余容错机制。
文献[３]则阐述了并行计算和云计算之间的关系，并介绍了并行计算在云计算中运用的一些指导原则。
文献［4]分析了在大数据时代,并行计算面临的挑战和基于，综述了面向批处理、面向流处理、面向图数据以及面向内存等几类并行计算模型的相关研究。
文献[5］对并行计算模型进行了概述，介绍了理想计算模型的特征，讨论了一些典型的计算模型，综述了目前并行计算模型在异构计算环境的发展情况。
文献［6］针对传统单一的并行计算模型变得越来越复杂,对并行计算个阶段针对性不强,提出了一种分层并行计算模型的思想。
文献[7]针对在专业集群中进行并行计算的处理,存在费用高、管理困难和操作复杂等问题,利用PC 和以太网相连的实验环境，采用集群工作框架和并行计算的关键技术,提出基于L ｉｎux 集群的并行计算系统环境，并在该环境上对系统性能进行了测试。
文献［8]在CP Ｕ／GPU 协同并行计算这一新兴领域，对当前的研究工作进行了综述。
根据所用计算资源的规模将ＣPU ／GPU 协同并行计算研究划分为三类,尔后从立项依据、研究内容和研究方法等方面重点介绍了几个混合计算项目,并指出了可进一步研究的方向，以期为领域科学家进行协同并行计算研究提供一定参考。
文献［９］中对图形处理器中的相关问题进行研究。
提出了统一计算架构（CU ＤA)为实现GPU 通用计算提供了高效、简便的方法．因此,建立了基于GP Ｕ通用计算平台的中心差分格式的显式有限元并行计算方法.该方法针对GP Ｕ计算的特点,对串行算法的流程进行了优化和调整，通过采用线程与单元或节点的一一映射策略，实现了迭代过程的完全并行化。
2并行计算发展的三个重要阶段并行计算是实现超高计算性能的主要技术手段，回顾其发展的历史进程，可以看出并行计算的发展从整体上跨越了三个阶段。
2．1 Am ｄa ｈl 公式与适度并行早在二十世纪四十年代中后期,现代电子计算机的鼻祖冯·诺依曼就提出了用并行计算提高计算机性能的技术途径。
所谓并行计算,就是采用多个运算部件或多台计算机共同开展计算任务。
理论上，并行多少台计算机就可以获得多少倍的运算速度，但实际加速能力往往和应用特征密切相关。
1967年,A ｍdahl 提出了著名的计算性能加速比公式（也称Ａmd ａhl 定律）：)1(1-+==n f n T T S n s A(1) 公式（1)中的s T 表示应用的串行版本程序的执行时间，f 表示应用中不能被并行化部分的工作量占整个程序工作量的比率，n 表示并行系统的处理器数目。
n T 表示应用的并行版本程序和n 个处理器上的执行时间。
这些概念和理论方面的基础研究极大地推动了适度并行计算技术的实用化。
2.2 Ｇｕst ａfso ｎ公式与大规模并行80年代后期学术界展开了一次很大的讨论，大家对并行是否有前途众说纷坛,问题的焦点是-------能不能通过并行规模增大来持续提高计算机性能。
198８年,美国科学家Gusta ｆson 在大量实际物理问题并行计算过程中总结了一个著名公式,发表在《Ｃｏmmunica ｔio ｎ of AC Ｍ》上。
这篇论文只有两页，但它揭示了一个规律，即Gu ｓtaf ｓon 通过他的应用实践发现,很多程序随着应用规模的扩大,程序中不能被并行化部分工作量的绝对量基本保持不变。
而不能被并行化部分工作量占总工作量的相对比例f 会相应减小。
基于这个规律，他提出了著名的Gu ｓt ａｆso ｎ加速比公式: )1(f n f T T S n s G -+==(2）从公式可以得出，当f 随着计算规模扩大而不断缩小时，处理器数如果增多,一个程序的加速比还是可以随着处理器的增多而提升的。
这个公式不是一个精细的性能评估公式，而是一个思想性的公式,它揭示了大规模并行的要旨:并行计算机的实际性能和它所运行的并行程序特征密切相关。
在大规模并行计算机上要取得高实用计算性能，在其上运行的并行程序必须具有串行计算负载保持不变,并行计算负载随着计算机规模的扩大而扩大的特点，这样的程序通常成为可扩展并行程序。
在提高大规模并行计算使用效率的过程中，能否设计出可扩展并行算法和可扩展并行程序,与大规模并行计算机系统的研制同等重要。
2．3 效能评价模型与高效能并行高性能计算机应该向什么方向发展,20０2年美国国防部(DARP Ａ)提出的“高效能计算系统（H ＰCS)”计划，着眼于高性能向高效能的转变,认为高效能计算机系统不仅要关注很高的计算性能，还要关注系统的实用性能、可编程性、可移植性、系统鲁棒性和经济可行性。
于是基于经济学中产生率的概念和效用理论逐渐取代了以往单一的计算性能评价模型。
效能模型框架如下:),,(),(),,,(T M P C T P U U T M P =ψ（３）其中，T 为问题P 解决的时间（T ｉme －to-s ｏlution ），M 是并行计算机系统，U 为效用函数，C 为在系统M 上T 时间内解决问题Ｐ所投入的最小成本函数。
该效能度量模型综合考虑了并行系统开发（Ｄevelo ｐmen ｔ）和运行(Execut ｉon)两种状态，将开发的时间和系统运行的时间统一到问题解决时间T 中。