操作系统的并行计算
2022学年9月《操作系统》复习题
2022学年9月《操作系统》复习题一、单选题1、实时操作系统必须在（）内完成来自外部的事件。
A、响应时间B、周转时间C、规定时间D、调度时间正确答案：C2、资源的按序分配策略可以破坏（）条件。
A、互斥使用资源B、占有且等待资源C、非抢夺资源D、循环等待资源正确答案：D3、在分时系统中，可将进程不需要或暂时不需要的部分移到外存，让出内存空间以调入其他所需数据，称为( )。
A、覆盖技术B、对换技术C、虚拟技术D、物理扩充正确答案：B4、虚拟存储器的最大容量（）。
A、为内外存容量之和B、由计算机的地址结构决定C、是任意的D、由作业的地址空间决定正确答案：B5、以下功能中不属于操作系统主要功能的是( )。
A、内存管理B、用户接口C、文档编辑D、CPU调度正确答案：C6、以下进程状态变化中，（）是不可能发生的。
A、运行à就绪B、运行à等待C、等待à运行D、等待à就绪正确答案：C7、进程状态从就绪态到运行态的转化工作是由( )完成的。
A、作业调度B、中级调度C、进程调度D、设备调度正确答案：B8、在分页系统环境下，程序员编制的程序，其地址空间是连续的，分页是由（）完成的。
A、程序员B、编译地址C、用户D、系统正确答案：D9、下列操作系统中强调并行计算的操作系统是( )。
A、分时系统B、实时系统C、网络操作系统D、分布式操作系统正确答案：D10、用磁带作文件存储介质时，文件只能组织成（）。
A、顺序文件（连续）B、链接文件C、索引文件D、目录文件正确答案：A11、设计实时操作系统时,首先应考虑系统的（）。
A、可靠性和灵活性B、实时性和可靠性C、灵活性和可靠性D、优良性和分配性正确答案：B12、进程与程序之间有密切联系，但又是不同的概念。
二者的一个本质区别是( )。
A、程序顺序执行，进程并发执行B、程序是动态概念，进程是静态概念C、程序保存在文件中，进程存放在内存中D、程序是静态概念，进程是动态概念正确答案：D13、下列选择中，（）不是OS关心的主要问题。
高性能计算中的并行文件系统介绍(一)
高性能计算中的并行文件系统介绍引言：在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，对于处理海量数据的需求也日益增加。
在高性能计算领域，为了提高数据处理和存储的效率，使用并行文件系统已成为一种常见的解决方案。
本文将介绍并行文件系统的概念、特点以及在高性能计算中的应用。
一、并行文件系统的概述并行文件系统是一种能够在多个计算节点之间并行传输和存储数据的文件系统。
相比于传统的单机文件系统，它具有以下特点：1. 高性能：并行文件系统能够通过并行读写操作，显著提高数据的传输和存储速度。
2. 可扩展性：并行文件系统支持多节点之间的数据传输和访问，可以根据系统需求进行横向扩展。
3. 高可靠性：并行文件系统能够通过数据冗余和容错机制保障数据的可靠性和安全性。
4. 高吞吐量：由于并行文件系统具备并行读写能力，能够处理大规模并发读写请求，从而提高数据处理的吞吐量。
二、并行文件系统的工作原理并行文件系统通过将存储空间划分为多个存储单元，每个存储单元称为一个节点。
在文件系统中，每个节点都负责一部分数据的存储和管理。
当用户进行数据读写操作时，文件系统会将数据切分为多个块，并在多个节点之间并行传输。
并行文件系统的工作流程如下：1. 文件系统划分：首先，文件系统将存储空间划分为多个节点，每个节点负责一部分数据的存储和管理。
2. 数据切分：当用户进行数据读写操作时，文件系统将数据切分为多个块，每个块都包含了特定的数据片段。
3. 并行传输：文件系统将切分后的数据块并行传输给对应的节点，以实现数据的高速读写。
4. 数据存储：每个节点接收到数据块后，将其存储在本地磁盘上，并记录数据的位置信息。
5. 数据访问：当用户需要读取数据时，文件系统会根据数据的位置信息，从相应的节点读取数据并返回给用户。
三、并行文件系统在高性能计算中的应用并行文件系统在高性能计算中发挥着关键作用，为大规模数据处理提供了高效的数据管理和存储解决方案。
具体应用领域包括：1. 科学计算：在科学计算领域，需要处理和分析大规模的科学数据，例如气候模拟、遗传学研究等。
mpi并行计算教程与实例
mpi并行计算教程与实例MPI（Message Passing Interface）是一种用于编写并行计算程序的标准接口。
它是一种消息传递编程模型，能够在分布式内存系统中实现多个进程之间的通信和协调。
MPI并行计算的教程与实例，将为读者介绍MPI的基本概念、使用方法和相关实例，帮助读者快速入门并掌握MPI并行计算的技巧。
一、MPI的基本概念MPI是一种标准接口，提供了一组函数和语义规范，用于编写并行计算程序。
在MPI中，进程是程序的基本执行单元，每个进程都有自己的地址空间和计算资源。
进程之间通过消息进行通信，可以发送和接收消息，实现进程之间的数据交换和协调。
MPI中有两个基本的概念：通信域和通信操作。
通信域定义了一组进程的集合，这些进程之间可以进行消息的发送和接收。
通信操作是指进程之间进行消息传递的操作，包括发送、接收、同步等。
二、MPI的使用方法在MPI编程中，首先需要初始化MPI环境，然后确定通信域和进程之间的通信拓扑关系。
之后，可以使用MPI提供的函数进行消息的发送和接收，实现进程之间的通信和协调。
最后，需要在程序结束时释放MPI环境。
MPI提供了丰富的函数库，可以实现不同类型的通信和操作。
例如，MPI_Send函数可以将消息发送给指定的进程，MPI_Recv函数可以接收来自其他进程的消息。
此外，MPI还提供了一些高级函数，如MPI_Bcast和MPI_Reduce，用于广播和归约操作。
三、MPI的实例下面以一个简单的例子来说明MPI的使用方法。
假设有一个数组，需要计算数组中元素的总和。
可以使用MPI将数组分成若干部分，分配给不同的进程进行计算，最后将结果汇总得到最终的总和。
需要初始化MPI环境，并获取进程的总数和当前进程的编号。
然后，将数组分成若干部分，每个进程只计算分配给自己的部分。
计算完成后，使用MPI_Reduce函数将各个进程的计算结果进行归约，得到最终的总和。
最后，释放MPI环境。
并行计算基础知识-中国科学技术大学超级计算中心
十年来体系结构的演变
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机群：厂家面临的问题
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一样的CPU、一样的网络、一样的操作系统、几乎一 样的机群系统 不一样的用户需求，一样的系统能最优满足？ Scalability Usability Manageability Availability 可扩展性 易用性 可管理性 高可用性
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设想logp模型中的log都为0那么logp模型就等同于pram模型2019310并行计算基础知识5566各种计算模型比较模型属性pramaprambsplogp体系结构simdsmmimdsmmimddmmimddmmimddm计算模式同步异步异步异步异步同步方式自动同步路障同步路障同步隐式同步路障同步模型参数单位时间步d读写时间b同步时间p处理器数g带宽因子l同步间隔l通信延迟o额外开销g带宽因子p处理器数l信包长度s发送建立时间h通信延迟计算粒度细粒度中粒度中粒度粗粒度中粒度粗粒度中粒度粗粒度粗粒度通信方式读写共享变量读写共享变量发送接收消息发送接收消息发送接收消息地址空间全局地址空间单地址空间单多地址空间单多地址空间多地址空间2019310并行计算基础知识5666性能评价与benchmark常见benchmark简介2019310并行计算基础知识5766加速比定律在给定的并行计算系统上给定的应用并行算法并行程序的执行速度相对于串行算法串行程序加快的倍数就是该并行算法并行程序的加速比
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• 基本概念 – PRAM（Parallel Random Access Machine，随机存取并行机器 随机存取并行机器） 随机存取并行机器 模型由Fortune和Wyllie1978年提出，又称SIMD-SM模型。也称为 共享存储的SIMD模型 模型，是一种抽象的并行计算模型，它是从串行 共享存储的 模型 的RAM模型直接发展起来的。 – 在这种模型中，假定存在一个容量无限大的共享存储器，有有限 个或无限个功能相同的处理器，且他们都具有简单的算术运算和 逻辑判断功能，在任何时刻个处理器都可以通过共享存储单元相 互交互数据。
PRAM模型
• 计算能力比较 – 上面的模型中，PRAM-EREW是功能最弱的计算模型，而 PRAM-CRCW是最强的计算模型，PRAM-EREW可logp倍模拟 PRAM-CREW和PRAM-CRCW , 令T表示某一并行算法在并行计 算模型M上的运行时间，则有
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PRAM模型
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操作系统的多任务处理
操作系统的多任务处理多任务处理是现代操作系统的重要特性之一，它使得计算机可以同时执行多个任务。
通过合理的任务切换和资源分配，操作系统能够提高计算机的利用率和效率。
本文将介绍操作系统的多任务处理原理、策略和应用。
一、多任务处理原理多任务处理是指在一个计算机系统中同时执行多个任务的能力。
操作系统通过任务调度算法和进程管理来实现多任务处理。
在单核处理器系统中，操作系统通过时间片轮转等算法按照一定的时间片轮询切换任务，使得任务在人眼看来是同时执行的。
而在多核处理器系统中，操作系统可以将多个任务分配给多个处理器核心并行执行。
二、多任务处理策略1. 抢占式调度抢占式调度是指操作系统可以随时中断正在执行的任务，将处理器分配给其他高优先级任务的调度策略。
当有更高优先级的任务就绪时，操作系统可以立即切换到该任务并执行，以保证高优先级任务的及时响应。
2. 合作式调度合作式调度是指任务执行必须主动释放处理器资源，才能让其他任务执行的调度策略。
在合作式调度中，每个任务都需要遵守一定的规则，如不可长时间占用处理器资源，否则会影响其他任务的执行。
3. 多级反馈队列调度多级反馈队列调度算法将任务分为多个优先级队列，每个队列具有不同的时间片大小。
当任务执行完成后，如果没有新任务到达，则继续执行该队列的下一个任务；如果有新任务到达，则将该任务插入到更高优先级队列中。
这种调度策略既能保证高优先级任务优先执行，又能公平地分配处理器资源。
三、多任务处理的应用1. 多媒体播放操作系统的多任务处理能力使得计算机可以同时播放多个媒体文件，如音频、视频等。
用户可以在观看视频的同时听音乐，提高了用户体验。
2. 并行计算通过多任务处理和多核处理器，操作系统可以将大型计算任务分解为多个子任务，然后利用不同核心并行执行这些任务，提高计算速度和效率。
3. 虚拟化技术多任务处理为虚拟化技术的实现提供了基础。
操作系统可以将物理资源虚拟化为多个虚拟机，每个虚拟机可以独立运行不同的任务，实现资源的有效利用和管理。
计算机体系结构的发展历程
计算机体系结构的发展历程计算机体系结构是指计算机中各个组成部分的组织方式和相互连接关系，它决定了计算机的功能和性能。
随着计算机技术的不断发展，计算机体系结构也经历了多次演进和革新。
本文将为您介绍计算机体系结构的发展历程，从最早的冯·诺依曼体系结构到现代的并行计算体系结构。
一、冯·诺依曼体系结构冯·诺依曼体系结构是现代计算机体系结构的鼻祖，由冯·诺依曼于1945年提出。
其主要特点是将数据和指令以同等地位存储在存储器中，通过控制器和运算器的协作来实现计算机的运算功能。
冯·诺依曼体系结构由五个基本部件组成：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备。
二、批处理计算机随着计算机技术的发展，人们对计算机的应用需求也越来越高。
在20世纪50年代和60年代，批处理计算机开始出现，采用了批处理方式进行运算。
批处理计算机顺序地执行一系列任务，无需人工干预。
该体系结构采用分时操作系统，将计算机资源合理分配给多个用户，提高了计算机的利用率。
三、指令流水线指令流水线是20世纪60年代末和70年代初提出的一种计算机体系结构，旨在提高计算机运算速度。
它将指令的执行分为多个步骤，并行地执行不同的指令步骤，从而实现多条指令的同时执行。
指令流水线大大提高了计算机的运算效率，广泛应用于各个领域。
四、超标量和超长指令字超标量和超长指令字是为了进一步提高计算机的性能而提出的两种计算机体系结构。
超标量体系结构通过增加硬件资源提高指令并行度，实现多条指令的同时执行。
超长指令字体系结构通过将多条指令打包成一条长指令，在一次指令的执行过程中完成多条指令的操作，从而提高计算机的指令级并行度。
五、并行计算体系结构随着计算机应用对计算能力的需求不断增加，并行计算成为了计算机体系结构的一个重要发展方向。
并行计算体系结构将计算任务分为多个子任务，由多个处理器并行地执行，从而提高计算机的运算速度。
并行计算体系结构广泛应用于高性能计算、人工智能等领域。
计算机体系结构流水线与并行处理的测试
计算机体系结构流水线与并行处理的测试计算机体系结构的不断发展和演进使得计算机的性能有了极大的提升。
在这个过程中，流水线技术和并行处理技术被广泛应用于计算机体系结构设计中，以实现更高效和快速的计算能力。
然而，为了确保计算机体系结构的正确性和稳定性，对流水线和并行处理的系统进行测试显得尤为重要。
一、流水线的测试流水线技术是指将一条指令的执行分为多个阶段，不同阶段可以并行运行，从而提高处理指令的速度。
在流水线中，存在着各种可能的冲突，例如结构冲突、数据冲突和控制冲突。
为了测试流水线，必须充分考虑这些冲突，并设计相应的测试用例。
结构冲突是由于多个操作共享同一资源导致的问题，例如多个指令同时访问同一个存储器单元。
为了测试结构冲突，可以设计多个操作并发执行，观察是否会发生资源竞争的情况。
数据冲突是由于后续指令需要依赖前面指令的结果而导致的问题，例如后一条指令需要使用前一条指令的运算结果。
为了测试数据冲突，可以设计一系列需要数据依赖的指令，观察数据是否能够正确传递和处理。
控制冲突是由于分支指令的执行而导致的问题，例如跳转指令会改变程序的执行流程。
为了测试控制冲突，可以设计各种不同的分支情况，观察分支指令是否能够正确地改变程序的执行路径。
二、并行处理的测试并行处理技术是指同时运行多个处理器来执行多个指令或任务，以提高整个系统的并行计算能力。
对于并行处理系统的测试，需要充分考虑并行计算的正确性、性能和可扩展性。
对于并行计算的正确性测试，可以设计一系列的并行任务，观察是否能够正确执行和得到预期的结果。
同时，还需要测试并行任务之间的通信和同步机制，以确保数据能够正确地传递和协调。
对于并行计算的性能测试，可以通过设计大规模的并行任务或者重复执行同一个任务来评估计算系统的性能。
观察计算系统的并行效率、加速比和负载平衡等指标，以评估并行处理的性能提升程度。
对于并行计算的可扩展性测试，可以通过逐步增加处理器数量或者增加任务规模来观察系统的扩展性能力。
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操作系统的并行计算
操作系统是一种软件系统，负责管理和分配计算机资源，提供用户
与计算机硬件之间的交互界面。
在计算机科学中，操作系统的并行计
算是指多个任务（或进程）同时执行，从而提高计算机的效率和性能。
本文将介绍操作系统的并行计算原理、应用和优势。
一、并行计算原理
并行计算是将一个复杂的计算任务分解成多个子任务，然后并行执
行这些子任务，最后将结果合并。
操作系统实现并行计算的原理主要
包括以下几个方面：
1. 进程管理：操作系统通过进程管理来实现并行计算。
每个进程都
是一个独立的执行单元，运行在不同的处理器核心上，彼此之间可以
并行执行不同的任务。
2. 线程管理：操作系统通过线程管理来实现并发执行。
线程是进程
中的一个独立执行单元，可以共享同一进程的资源，可以更细粒度地
控制并行执行。
3. 调度算法：操作系统使用调度算法来优化并行计算的效率。
常用
的调度算法包括先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、轮转法等，通过合理的任务调度，实现任务并行执行。
4. 同步机制：操作系统使用同步机制来确保并行计算中的数据一致
性和互斥访问。
常用的同步机制包括互斥锁、信号量、条件变量等，
通过合理的同步机制，防止多个任务同时访问共享资源造成的数据错误。
二、并行计算的应用
并行计算广泛应用于科学计算、大规模数据处理、人工智能等领域。
以下列举几个常见的并行计算应用：
1. 并行算法：并行算法是指通过并发执行多个计算步骤来加速计算
过程。
例如，并行排序算法可以将一个大数据集分成多个子集，分别
排序后再进行合并，从而提高排序的效率。
2. 高性能计算：高性能计算是指通过并行计算来加速复杂的科学计
算任务，如气象模拟、流体力学计算等。
通过使用多个处理器核心，
可以将任务分解成多个子任务并行执行，大大缩短计算时间。
3. 数据并行：数据并行是指将大规模数据集分成多个子集，分别在
不同的处理器上进行计算，最后合并计算结果。
数据并行广泛应用于
大数据处理、机器学习等领域，提高了数据处理的效率和速度。
4. 并行编程框架：现代的操作系统提供了各种并行编程框架，如OpenMP、MPI等，可以方便地实现并行计算。
这些框架提供了并行计
算的接口和工具，简化了并行计算的开发和调试过程。
三、并行计算的优势
并行计算具有以下几个优势：
1. 提高计算效率：并行计算可以充分利用多个处理器核心，同时执行多个任务，大大提高计算效率和速度。
特别是在大规模数据处理和复杂计算任务中，并行计算能够显著地减少计算时间。
2. 提升系统性能：操作系统通过并行计算将任务分解成多个子任务并行执行，可以充分发挥计算机硬件的性能。
通过合理的任务调度和资源管理，可以提升整个系统的性能和吞吐量。
3. 实现任务的即时响应：通过并行计算，操作系统可以实现多任务并发执行，保证任务的即时响应。
多个任务同时执行，用户不再需要等待某一个任务完成，提高了用户的使用体验。
4. 支持大规模数据处理：现代的数据处理任务通常涉及大规模数据集，串行计算往往效率低下。
通过并行计算，可以将数据分成多个子集并行处理，大大提高了数据处理的效率和速度。
总结：
操作系统的并行计算是通过进程管理、线程管理、调度算法和同步机制等实现多任务并行执行的机制。
并行计算广泛应用于科学计算、大规模数据处理和人工智能等领域，可以提高计算效率、系统性能和任务响应速度，支持大规模数据处理。
操作系统的并行计算为现代计算机带来了极大的便利和发展潜力。