并行计算2

合集下载

《并行计算概述》课件

《并行计算概述》课件

并行计算的内存模型
并行计算中,多个处理单元之间需要共享数据。有两种常见的内存模型:共 享内存模型和分布式内存模型。
并行计算的任务调度
任务调度是将任务分配给不同的处理单元的过程,旨在提高计算的负载均衡 和整体性能。
分布式并行
多个处理单元分布在不同的 计算机节点上,通过消息传 递进行通信和同步。
向量并行
使用向量处理器同时处理多 个数据,提高计算效率。
并行计算的优点和局限性
1 优点
大大提高了计算速度和效率,加快解决复杂问题的能力。
2 局限性
需要特定的硬件和软件支持,编程复杂度较高,数据依赖等问题需处理。
并行计算的基本模型
《并行计算概述》PPT课 件
并行计算是指同时使用多个计算资源来解决一个问题的计算方式。它利用并 行性提高计算速度,已在各个领域得到广泛应用。
什么是并行计算?
并行计算是一种计算方式,利用多个计算资源同时进行工作,来加快问题的 解决速度。通过拆分任务,可以将复杂问题分解为多个可并行处理的子问题。
并行计算的发展历程
共享内存模型ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
多个处理单元共享同一块内存来 进行通信和同步。
消息传递模型
通过消息传递实现不同处理单元 的通信和同步。
数据并行模型
任务被分解为多个相同的子任务, 每个处理单元处理其中一部分。
并行计算的通信机制
在并行计算中,处理单元之间需要进行通信来协调任务的执行和数据的传输。常用的通信机制包括点对点通信 和集体通信。
1
1960s - 1980s
研究并行计算的初期阶段,以计算机硬件性能提升为主。
2
1990s - 2010s
并行计算技术逐渐成熟,出现了多种并行计算模型和编程框架。

Matlab中的并行计算方法介绍

Matlab中的并行计算方法介绍

Matlab中的并行计算方法介绍引言Matlab作为一种功能强大的科学计算工具,在各个领域的应用都不可忽视。

但是,随着数据规模的增加和计算复杂度的提升,单机计算已经无法满足研究者和工程师的需求。

这就需要使用并行计算的方法来实现更高效的计算。

本文将介绍一些常用的Matlab中的并行计算方法,包括如何使用Parallel Computing Toolbox中的函数、Parallel Computing Toolbox中的工具以及Parallel Computing Toolbox结合其他工具一起使用的方法。

一、Parallel Computing Toolbox函数的使用Parallel Computing Toolbox是Matlab中用于进行并行计算的工具箱,它提供了一系列方便易用的函数来实现并行计算。

其中主要的函数包括parfor、parpool和spmd。

1. parfor函数parfor函数是Matlab中用于实现循环并行计算的函数。

它可以将一个循环分解成多个子任务,并在多个处理器上同时执行这些子任务,从而大大提高计算效率。

使用parfor函数的方法如下所示:```matlabparfor i = 1:N% 子任务的计算过程end```在这个例子中,N表示循环的迭代次数。

使用parfor函数的时候,需要注意以下几点:- 子任务之间的计算不能相互依赖,也就是说每个子任务之间不存在数据的读取和写入操作。

- 子任务的计算过程尽量保持相对独立,避免不必要的数据交互。

2. parpool函数parpool函数用于创建一个并行计算的池子,其中包含多个工作进程。

使用这些工作进程可以实现对大规模计算任务的分布式处理。

使用parpool函数的方法如下所示:```matlabparpool('local', N)```在这个例子中,N表示要创建的工作进程的数量。

使用parpool函数的时候,需要注意以下几点:- 工作进程的数量应根据实际情况进行调整,以保证计算效率和资源的合理利用。

并行计算教学探讨

并行计算教学探讨

292学苑论衡一、概述并行计算是高性能计算的代表,是一个国家经济和科技实力的综合体现,也是促进经济、科技发展,社会进步和国防安全的重要工具,是世界各国竞相争夺的战略制高点。

受半导体发热效应的影响,单处理器上的运算速度已经达到极限。

2003年以后,“多核”的并行计算架构逐步成为人类追求更高计算性能的重要途径,并在行业中迅速普及。

并行计算一直应用于航天、国防、气象、能源等国家级重大科研项目,成为“贵族产品”。

随着微电子技术的发展,使用微处理器构建并行计算系统的成本不断下降。

同时,互联网和物联网的发展使高性能计算在“大众市场”的需求日益迫切,Hadoop 的诞生让并行计算“大众化”成为现实,并催生了云计算和大数据。

产业的迅速发展刺激着人才需求的变化,并行计算人才需求开始由研究生向本科生延伸。

总之,无论是计算性能发展的要求,还是产业发展的需求,都给计算机人才的培养带来了重大的影响。

具体的影响是什么?本科教育如何应对?文章就这些问题做了进一步的探讨。

二、并行计算综述(一)并行计算的定义并行计算(Parallel Computing)是一种相对于串行的计算模式,是指使用多种计算资源并行性地解决问题的过程。

狭义上的并行计算尤指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,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,各部分由一个独立的处理机来并行处理。

(二)并行计算的层次架构时间重叠、资源重复和资源共享是并行计算的三种实现技术。

可以在处理单元、CPU、板载和主机等级别上重复资源构建并行架构。

(1)处理单元级并行即以处理单元(PU)为资源重复单位在CPU 内部实现并行计算。

比如阵列处理机、向量处理机和图形处理器(GPU)。

(2)CPU 级并行以CPU 为资源重复单位建立并行架构,即多处理机系统。

比如共享存储模式的对称多处理机(SMP 系统)和分布式存储模式的大规模并行处理机(MPP)系统。

在C++中实现并行计算和并行算法

在C++中实现并行计算和并行算法

在C++中实现并行计算和并行算法并行计算和并行算法是指通过同时运行多个计算任务来提高计算效率的一种计算方法。

在C++中,可以使用多线程、OpenMP和MPI等工具实现并行计算和并行算法。

1.多线程:C++提供了多线程编程的支持,可以使用std::thread库来创建和管理线程。

多线程可以将一个计算任务划分为多个子任务,在多个线程中同时执行,从而提高计算效率。

下面以一个简单的例子来说明多线程的使用:```cpp#include <iostream>#include <thread>//子线程执行的函数void task(int id) {std::cout << "Thread " << id << " is running" <<std::endl;int main() {const int numThreads = 4;std::thread threads[numThreads];//创建多个线程,并分配不同的子任务for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { threads[i] = std::thread(task, i);}//等待所有线程执行完毕for (int i = 0; i < numThreads; ++i) { threads[i].join();}return 0;}运行这段代码,我们可以看到输出结果显示了四个线程同时执行的情况。

2. OpenMP:OpenMP是一种并行编程接口,可以在C++中使用它来实现并行计算。

OpenMP提供了一系列的指令和函数,可以在循环、函数和代码段等级别上实现并行化。

下面是一个使用OpenMP实现的并行循环的例子:```cpp#include <iostream>#include <omp.h>int main() {const int size = 100;int arr[size];//使用OpenMP并行化循环初始化数组#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < size; ++i) { arr[i] = i;}//输出数组的内容for (int i = 0; i < size; ++i) { std::cout << arr[i] << " ";if (i % 10 == 9) {std::cout << std::endl;}}return 0;}```运行结果显示数组中的元素是按照顺序初始化的,这表明循环在多个线程中并行执行。

并行计算(中科大讲义)

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
22
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)
2021/4/12
21
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 ):

MATLAB并行计算与GPU加速方法

MATLAB并行计算与GPU加速方法

MATLAB并行计算与GPU加速方法一、引言在当今的科学计算领域,数据量和计算复杂度都在不断增加,传统的串行计算已经无法满足实时性要求和大规模数据处理的需要。

并行计算技术的发展为科学家、工程师和数据分析师提供了更强大的计算能力和效率。

而在并行计算技术中,GPU加速方法成为了重要的一部分,它可以将大量的计算任务分配到GPU上并行处理,加速计算速度。

本文将探讨MATLAB中的并行计算与GPU加速方法。

二、并行计算基础1. 并行计算概述并行计算是指将任务分割成多个小任务,由多个处理单元分别执行这些任务,同时进行计算,最后将结果合并。

与传统的串行计算不同,多个任务可以并行进行,从而节省计算时间。

并行计算可以分为两类:数据并行和任务并行。

数据并行是指将任务分割成多个部分,在不同的处理单元上对不同的数据进行计算。

任务并行则是将任务分割成多个子任务,每个处理单元负责执行其中的一部分。

2. MATLAB的并行计算工具MATLAB提供了多种并行计算工具,包括Parallel Computing Toolbox、MATLAB Distributed Computing Server等。

其中,Parallel Computing Toolbox提供了并行计算的核心功能,可以在本地计算机或集群上进行并行计算。

它提供了多种并行计算模式,包括并行循环、并行任务、并行数据等。

MATLAB Distributed Computing Server则是在多台计算机上进行并行计算的解决方案。

三、GPU加速方法1. GPU的基本原理GPU全称为Graphics Processing Unit,是专门用于处理图形和影像计算的硬件设备。

与传统的CPU相比,GPU具有更多的核心和更强的并行计算能力。

GPU加速计算的基本原理是将计算任务分配到GPU上的多个核心进行并行计算。

由于GPU的并行计算能力强大,可以同时执行大量的浮点运算,从而大幅提高计算速度。

并行计算和分布式计算的优劣比较

并行计算和分布式计算的优劣比较集群技术在计算机领域中发挥着重要的作用,而其中的两种技术并行计算和分布式计算也都是非常重要的。

它们有着各自的优劣,本文将对两者进行比较分析。

一、并行计算和分布式计算的定义首先,我们需要明确并行计算和分布式计算的定义。

并行计算是一种利用多台计算机进行高速计算的方法,它可以将任务分解成多个子任务,由多台计算机同时进行计算,最终将计算结果合并起来。

而分布式计算则是将一个大问题分解成多个小问题,由多个计算机同时计算,其计算结果最终再次合并成整体的计算结果。

二、并行计算和分布式计算的优点并行计算的优点在于它的计算效率非常高,可以利用多台计算机同时进行计算,解决大型科学计算或数据处理问题的能力强。

而分布式计算也有着同样的优点,其相比于单机计算,可以实现更高的效率,同时还可以实现任务的负载均衡,避免单台计算机的瓶颈。

三、并行计算和分布式计算的缺点与优点相对应的,两者的缺点也并不少。

首先,对于并行计算而言,它需要使用特殊的硬件,而且硬件的成本比较高,这在一定程度上限制了其在实际应用中的使用。

其次,对于任务的分解和结果的合并,需要进行相应的编程,编程难度较大且需要具备专业的技能。

分布式计算的缺点主要在于通信成本高、数据同步、数据一致性等问题,这都对其性能产生了影响。

同时,分布式计算需要一个管理节点来管理整个集群,这也是需要考虑的问题。

四、并行计算和分布式计算的适用场景那么,对于并行计算和分布式计算,它们的适用场景是什么呢?对于并行计算而言,它适用于需要高速运算的任务,比如图像压缩、大规模矩阵计算、天气预报等。

而对于分布式计算而言,它适用于数据集比较大并且需要分布式存储的任务,比如海量数据的搜索、人工智能应用等。

五、结论综上所述,计算机集群技术在计算机行业中极为重要。

并行计算和分布式计算是其中两个非常重要的技术,两者各有优缺点。

在选择集群技术时,应该根据任务的特性、硬件条件、人力技术水平等方面的需求进行权衡,选择适合自己的集群技术。

并行计算的商业计算

并行计算的商业计算 在信息时代,计算和处理大量数据已成为现代商业活动的一个重要方面。从传统的数据库管理、销售预测到深度学习和人工智能,商业计算扮演了一个不可或缺的角色。然而,这些任务需要耗费大量的计算资源和时间,单一计算机很难满足这些需求。因此,并行计算技术的发展和应用研究变得越来越重要。

并行计算(Parallel Computing)是指将一项工作分解成多个较小的子任务,通过同时执行多个任务的方式来提高计算效率,从而减少计算所需的时间。并行计算是在多处理器系统或网络中对同一问题的计算分解和分配,以便多份任务可以同时排队执行以获得更快的计算时间。并行计算不仅仅是在科学计算中的应用,也成为商业计算中的一个重要部分。

并行计算在商业计算中的应用 在现代商业活动中,计算机技术在几乎所有方面都扮演着一个重要角色。从市场研究到交易,从销售预测到供应链优化,商业计算已成为商业活动中的一个必要条件。与传统的商业计算不同,现代商业计算需要处理和分析的数据量和数据类型都是非常复杂和庞大的。而并行计算正好可以满足这种要求。 下面是商业计算中并行计算的一些典型应用: 1. 大数据处理 随着数据量的不断增加,处理大数据已成为一种重要挑战。在只使用单个处理器的情况下,处理大量的数据需要很长的时间。而并行计算可以将大型数据处理分配给多个处理器上并行执行,提高计算效率。例如,亚马逊公司的大数据处理框架就是使用了 MapReduce 和 Hadoop 技术实现的。

2. 机器学习和人工智能 机器学习和人工智能需要处理大量的数据来训练模型和进行推断。这些任务需要大量的计算资源和时间。并行计算可以加快训练和推断的速度,并使运行时间更短。例如,谷歌公司的 TensorFlow 框架,就有一个分布式的计算系统,利用多个处理器同时处理大量的机器学习数据。

3. 金融建模 金融业是一个典型的数据密集型应用程序,需要处理大量的数据来进行市场分析、风险管理和交易。并行计算可以加快这些应用程序的计算速度,并提高模型准确性。例如,银行业采用并行计算技术来预测风险和盈利,捕捉市场波动和进行交易。

并行算法在生活中的例子

并行算法在生活中的例子当前,“新基建”成为推动经济发展、促进产业升级、科技进步的重要角色,也对我国先进计算软件和应用生态带来诸多机遇和挑战。

数据显示,2019年,我国软件业务收入突破7万亿元,同比增长15.4%,较同期电子信息制造业营业收入增速高10.9个百分点。

在此次推动的“新基建”中,软件也将发挥其无处不在的“灵魂”作用。

“未来几十年将进入并行计算黄金时代,并行计算软件和算法的开发将从技术驱动转向应用驱动,需要计算与应用等不同领域的专家共同合作开发。

”中国工程院院士李国杰日前表示。

所谓并行计算,是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。

软件工程师的说法是,如果计算1+1、1+2,普通计算需要算2次,而并行计算则可以两个同时算。

在李国杰看来,我国选择的并行计算发展道路,是从先研发高性能、大规模的并行计算设备入手,在推出成熟的产品后,再寻找相适应的应用。

这种选择的优势,是可以在短期内推出高性能的超级计算机,并持续优化,我国在全球超级计算机TOP500排行榜中成绩突出就是例证。

但机遇与挑战并存,如中科曙光总裁历军所言,我国在计算硬件设施领域位居世界前列,但在计算软件生态、软件应用能力及人才培养方面,与先进国家存在不小差距。

据了解,目前我国并行计算研究领域的人才需求出现了明显缺口,作为一个计算工具,并行计算只有在更广泛的学科得到应用,才能真正体现出价值。

“计算机体系结构的改进必须和并行算法、并行软件同步进行,而且越是高层的改进得到的效率提高就越大。

”李国杰提醒业界要注意3个问题。

首先,并行算法和并行软件设计中,必须同时考虑降低功耗和提高性能,能耗增加倍数超过性能提高倍速的并行算法和软件没有推广前途。

其次,不管是芯片还是并行算法和软件设计,不能只满足于对小应用的性能提高,应当考虑覆盖整个应用的范围,提高并行计算的通用性。

嵌入式系统中的并行计算

嵌入式系统中的并行计算嵌入式系统是一种专用计算机系统,通常被嵌入到其他设备或系统中,用于完成特定的任务。

随着技术的不断发展,嵌入式系统的应用范围越来越广泛,从智能手机、汽车电子到工业控制等领域都需要使用嵌入式系统来实现高效的计算。

并行计算是一种通过同时处理多个任务来提高计算效率的技术。

在嵌入式系统中,由于资源和能耗的限制,如何实现高效的并行计算成为了一个重要的问题。

本文将介绍嵌入式系统中的并行计算技术以及其在不同领域的应用。

一、并行计算的基础概念和原理并行计算是一种通过同时执行多个计算任务来提高计算效率的方法。

它可以通过将问题划分成多个子任务,然后同时处理这些子任务来加快计算速度。

常用的并行计算模型包括共享内存模型和分布式内存模型。

共享内存模型中,多个处理器共享同一块内存,它们可以直接访问共享内存中的数据。

共享内存模型通常使用多线程的方式实现,不同的线程可以同时运行在不同的处理器上,共享同一块内存中的数据。

分布式内存模型中,每个处理器由独立的内存单元组成,它们通过消息传递的方式进行通信。

每个处理器只能访问自己的内存,需要通过消息传递来实现数据共享。

二、嵌入式系统中的并行计算技术嵌入式系统中的并行计算技术可以分为硬件层面和软件层面。

在硬件层面,嵌入式系统可以采用多核处理器来实现并行计算。

多核处理器可以同时执行多个指令流,从而提高计算效率。

此外,还可以使用硬件加速器来加速特定的计算任务,例如图形处理器(GPU)可以用于加速图像和视频处理等任务。

在软件层面,嵌入式系统可以使用并行编程模型来实现并行计算。

常用的并行编程模型包括OpenMP和OpenCL等。

这些编程模型提供了丰富的并行编程接口和库函数,开发人员可以利用这些接口和函数来实现并行计算。

三、嵌入式系统中的并行计算应用嵌入式系统中的并行计算技术在不同领域都有广泛的应用。

在智能手机和平板电脑等移动设备中,使用并行计算可以提高图像和视频处理的速度,使得用户可以更流畅地观看高清视频和玩游戏。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

并 行 计 算



学院名称 计算机科学与技术学院
专 业 计算机科学与技术
学生姓名
学 号
年 班 级

2016年 5 月 20 日
一、 实验内容
本次试验的主要内容为采用多线程的方法计算行列式的值,对实验结果进行统
计并分析以及加速比曲线分析,从而对并行计算有进一步的了解。

二、 实验原理
给定行列式:

求解行列式值的展开法求解方法如下:
余子式:在阶行列式中,把元素所在的第行和第列划去后,留下来的阶行列式
叫做元素的余子式,记作Mij。
代数余子式:Aij= (-1)i+jM
ij

行列式等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和,即D =

ai1Ai1+ainAin。
一个n阶行列式,如果其中第i行所有元素除外都为零,那末这行列式等于 与
它的代数余子式的乘积,即D = aijAij。
多线程的计算方法主要通过将计算过程分到几个线程中去,每个线程计算自己
的部分,对于行列式而言,也就是每个线程计算部分余子式的值,最后相加。由于
一个行列式的值等于某一行或一列的值与其对应代数余子式的和,因此整个过程是
具有递归性质的,程序也可以递归的计算。

三、 程序流程图
程序主体部分流程图如下:
图3 程序整体流程图
四、 实验结果及分析
令线程数分别为1、2、5、10、20、30,并且对于每次实验重复十次求平均值。
随线程数变化的时间结果如下:
图4 随线程数变化的时间
实验加速比曲线的计算公式类似于

结果如下:

图5 加速比曲线
实验结果与预期类似,当线程总数较少时,线程数的增多会对程序计算速度带来明显的提
升,当线程总数增大到足够大时,由于物理节点的核心数是有限的,因此会给cpu带来较多的
调度,线程的切换和最后结果的汇总带来的时间开销较大,所以线程数较大时,增加线程数不
会带来明显的速度提升,甚至可能下降。
本次实验过程中,ppn=8,节点数n=2,也即共16个核心,因此推测当线程数接近16附近
时,会出现线程竞争的情况,因此程序总体效率没有明显提升。
五、实验总结

本次试验的主要内容是多线程计算行列式的实现,通过这次实验,我对并行计
算有了进一步的理解。相对于第一个实验的计算pi而言,计算行列式的程序显得比
较复杂。首先是因为程序本身的复杂特性,其次是自己线性代数基础较差,因此程
序编写遇到了较多困难。

在具体编写的过程中,自己最初的想法是对于矩阵Dnxn而言,创建n个线程每
个线程计算对应的余子式,这样程序实现比较简单明了。但是计算行列式值随着行
列式规模n的增加不是线性增加的,而是快于指数级的,而线程数目是线性增长的,
于是难以对程序的性能做分析,很难在任务负载和线程数间得到明确的关系,最终
采用线程数可以自由选择方案。

在程序实现方面,要使每次计算都有相同的计算量,所以事先生成11x11的矩
阵存储到文本文件中。自己对c++的文件操作和指针基础不够扎实,因此遇到了一
些问题。

经过本次试验,自己对pthread有了进一步的理解,也对同步和加锁有了一些
认识,认识到自己的c++基础还不够好,因此要进一步加强自己的技能。

六、程序代码及部署
程序源代码见cpp文件
部署说明:
使用gcc编译即可,编译时加上-pthread参数,运行时任务提交到服务器上。

编译命令如下:
gcc -pthread det_3013216011.cpp -o det

pbs脚本(rundet.pbs)如下:
#!/bin/bash
#PBS -N det
#PBS -l nodes=2:ppn=8
#PBS -q AM016_queue
#PBS -j oe
cd $PBS_O_WORKDIR
for ((i=1;i<=10;i++))
do
./det matrixData.txt 1 >> rundet.log
done
for ((i=1;i<=10;i++))
do
./det matrixData.txt 2 >> rundet.log
done
for ((i=1;i<=10;i++))
do
./det matrixData.txt 3 >> rundet.log
done
for ((i=1;i<=10;i++))
do
./det matrixData.txt 4 >> rundet.log
done
for ((i=1;i<=10;i++))
do
./det matrixData.txt 5 >> rundet.log
done
for ((i=1;i<=10;i++))
do
./det matrixData.txt 10 >> rundet.log
done
for ((i=1;i<=10;i++))
do
./det matrixData.txt 15 >> rundet.log
done
for ((i=1;i<=10;i++))
do
./det matrixData.txt 20 >> rundet.log
done
for ((i=1;i<=10;i++))
do
./det matrixData.txt 30 >> rundet.log
done

提交命令:
qsub runPI.pbs
之后查看runPI.log结果即可。

相关文档
最新文档