并行计算论文
MapReduce 中文版论文
Google MapReduce中文版译者: alexMapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。
用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合；然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。
现实世界中有很多满足上述处理模型的例子，本论文将详细描述这个模型。
MapReduce架构的程序能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理。
这个系统在运行时只关心：如何分割输入数据，在大量计算机组成的集群上的调度，集群中计算机的错误处理，管理集群中计算机之间必要的通信。
采用MapReduce架构可以使那些没有并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员有效利用分布式系统的丰富资源。
我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的集群上：一个典型的MapReduce 计算往往由几千台机器组成、处理以TB计算的数据。
程序员发现这个系统非常好用：已经实现了数以百计的MapReduce程序，在Google的集群上，每天都有1000多个MapReduce程序在执行。
在过去的5年里，包括本文作者在内的Google的很多程序员，为了处理海量的原始数据，已经实现了数以百计的、专用的计算方法。
这些计算方法用来处理大量的原始数据，比如，文档抓取（类似网络爬虫的程序）、Web请求日志等等；也为了计算处理各种类型的衍生数据，比如倒排索引、Web文档的图结构的各种表示形势、每台主机上网络爬虫抓取的页面数量的汇总、每天被请求的最多的查询的集合等等。
大多数这样的数据处理运算在概念上很容易理解。
然而由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。
如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理。
基于MPI的三维枝晶生长相场法的并行计算
基于MPI的三维枝晶生长相场法的并行计算朱昶胜;车超;冯力;肖荣振【摘要】充分利用MPI(message passing interface)在并行环境下远高于单CPU 的强大计算能力,探索基于MPI的并行系统结构,求解三维枝晶生长的高性能计算方法.通过多进程的并发执行,实现三维相场方程求解的并行计算,探讨MPI中点对点通信与集合通信在并行计算时数据传输的效率,讨论热噪声幅值Fu=0与Fu=10-3时三维枝晶生长过程.计算结果表明:基于MPI的并行算法可使模拟尺度达到1 000×1 000×1 000网格,大大提高可模拟尺度;采用集合通信模式比点对点通信模式具有更高的并行效率,更加适合大规模并行计算环境.【期刊名称】《兰州理工大学学报》【年(卷),期】2015(041)005【总页数】6页(P5-10)【关键词】枝晶生长;相场法;MPI;并行计算【作者】朱昶胜;车超;冯力;肖荣振【作者单位】兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室,甘肃兰州730050;兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室,甘肃兰州730050;兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室,甘肃兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TG244Key words: dendritic growth; phase-field method; MPI; parallel computing 随着计算材料科学的发展,通过数值模拟方法真实再现铸件凝固过程,揭示铸件内部各种组织花样的形成机制及演化历程,已逐渐成为研究凝固过程的一种重要手段.相场法作为目前最有效的微观组织数值模拟方法,已在凝固微观组织演化研究中体现出越来越重要的作用.此外,相场法通过相场与温度场、溶质场、重力场、磁场及其他外部场的耦合,可有效地将微观与宏观尺度结合起来,能够对金属凝固过程进行真实的模拟,成为模拟材料微观组织的热点[1-4].随着相场法在凝固微观组织模拟中的应用越来越深入,所建立的相场模型也越来越复杂,相应地,相场模型的数值求解方法也应不断优化改进,以降低模拟软件对计算机硬件的要求,从而使模拟研究与实际生产相结合.相场模型的数值求解方法通常采用有限差分法[5-6],其程序结构简单,采用这种方法的模拟结果都基本与枝晶生长理论吻合良好,取得了预期结果.但是由于其求解相场方程计算量巨大,所以寻求高性能加速算法非常必要.采用基于MPI的并行编程算法求解三维相场模型[7-8],在大幅减少计算时间、提高计算效率的同时,以三维枝晶相场模拟为应用背景,进行相应的并行设计方法及其性能效率的比较研究,重点论述点对点通信和集合通信实现的不同,并通过实际测试结果分析二者的性能差异,旨在展现并行设计的一般思路,扩大求解规模、缩短运行时间、提高效率.Karma和Rappel等对在相场模型中耦合热噪声进行了研究[9].在他们的模型中,非能量守恒扰动(nonconserved noise)和能量守恒扰动(conserved noise)分别以下面的形式加入到相场方程和温度场控制方程中：其中,无量纲温度,D为热扩散系数,λ为耦合常数,τ和W都是界面法向矢量n的函数：式中：ε4为各向异性强度,T为热力学温度,TM为熔点,L为结晶潜热,Cp为等压热熔.θ和q分别表示热噪声矢量,热噪声幅值通过热噪声矢量按照公式求得,各自遵循下述高斯分布：其中,δ为 delta函数,δmn为〈θm(r,t)θn(r′,t)〉在m、n不同情况下的取值,将其中的一些变量按下述形式无量纲化:,热噪声矢量将变成：其中,Fu是热噪声幅值,可以写成以下形式：式中:kB为Boltzmann常数,W0为界面厚度,λ为温度在相场中的耦合系数,J取16/15.MPI(message passing interface),即消息传递接口标准,用于开发基于消息传递的并行程序,具有可移植性、灵活性、可靠性等优点.三维模型采用有限差分方法离散[10],设计方法是将整个计算域划分为多个子域,把各子域上的迭代计算任务分配给相应的节点执行.并行设计过程中需要考虑的问题有计算域划分、计算域通信等. 下面结合实现三维枝晶生长的迭代法并行求解过程,探讨基于MPI的三维枝晶生长并行处理机制提高相场的计算效率.分析三维枝晶生长相场的串行算法,程序的主要数据结构是一个用来保存相场和温度场值的三维数组,可以看作是由多个二维数组组成,三维的计算区域，如图1a所示.MPI并行计算需要将计算区域划分为多个子区域，如图1b,每个子区域分配给MPI节点,并在时间步内临近的网格进行相场值与温度场值的数据交换,最后在该时间步内进行各个节点的数据同步,其数据会根据任务规模和处理器数量分布在集群的各个处理器上,每一个时间步、每个点的相场和温度场的值都会在一次迭代计算后重新被更新.考虑到各处理器的高利用率与处理器间通信最小化之间的平衡,在划分子域时尽可能使每个子域包含的网格算点数相等,保证进程间的负载平衡.对于一个大小为X×Y×Z的均匀模拟网格,使用P个处理器进行并行计算,选择X轴方向的数据是分布式的,在并行时每个处理器会被分配(X/P)×Y×Z的数组,而每个处理器为了保存相邻节点发送的数据,把每个处理器的数组大小设置为(X/P+2)×Y×Z.三维枝晶模拟生长的迭代过程需要反复通信,为使最小化通信时间,减少通信次数,使用点对点通信和集合通信对并行程序进行计算.同时,采用重复非阻塞通信对反复执行的通信进行优化,实现通信与计算重叠,以降低不必要的通信开销.每个处理器保存相邻节点发送数据的区域,每经过一次迭代计算,每个节点都需要对各自内部的计算区域进行边界重新赋值,然后才能进行下一次迭代计算,而每个节点间传输的数据大小为Y×Z.当节点内部数据被更新时,每个节点需要等待接收边界数据,同时也需要发送自己的边界数据给相邻节点,这些发送数据、接收数据的时间就是通信开销[11],接收完边界数据后,更新节点内的数据,这样就完成了一次迭代计算.MPI最基本的通信模式是在一对进程之间进行的消息收发操作：一个进程发送消息,另一个进程接收消息.这种通信方式称为点对点通信(point to point communications).MPI提供2大类型的点对点通信函数.第一种类型称为阻塞型(blocking),第二种类型称为非阻塞型(non blocking).阻塞型函数需要等待指定操作的实际完成,或至少所涉及的数据已被MPI 系统安全地备份后才返回.如MPI_Send 和MPI_Recv都是阻塞型的.由于三维枝晶在计算过程中,需要多次的迭代计算,考虑负载平衡的问题,在并行计算过程中,每个节点之间在经过迭代计算后,使用阻塞型函数来完成各节点间数据的交换,它的完成可能需要与其他进程进行通信[12].集合通信与点对点通信在多个方面是不同的：在通信中的所有进程都必须调用相同的集合通信函数.每个进程传递给MPI集合通信函数的参数必须是“相容的”.点对点通信函数是通过标签和通信子来匹配的.集合通信函数不使用标签,只通过通信子和调用的顺序来进行匹配.图2为在三维枝晶生长的并行计算中采用点对点通信与集合通信的模型示意图.在进程间的通信阶段都采用点对点通信,在输出相场、温度场阶段之前,各节点需要将自己的计算数据发送给主节点,并由主节点进行相场温度数值的输出,在发送数据时分别采用点对点通信与集合通信对计算数据进行传输,并统计各自的计算时间,比较二者在大规模并行计算任务时进行数据传输的效率.采用高纯丁二腈(SCN)为研究对象,材料物性参数为：Tm=331.1 K,cp/= 2.00J/(kg·K),L=46.250 J/kg,ρ=1.020 kg/m3.相场参数为：d0/w0=0.139,Δ=0.55,ε=0.05,D=4,τ0=1.00,λ=6.3.假设区域内充满SCN过冷熔体,半径为r0的初始球形晶核置于区域中心：式中:x,y,z为直角坐标系代表的坐标轴,分别对应于[100]、[010]、[001]枝晶生长方向.在计算区域的边界上,相场和温度场均采用Zero-Neumann边界条件[13-15].为了获得可靠而稳定的计算结果,取空间步长Δx=Δy=Δz=0.08,Δx≤W0,时间步长为Δt,取值要满足稳定性条件Δt<Δx2/6D,Δt=0.060.采用枝晶生长的八分之一区域为计算和后处理区域.实验环境如下：刀片计算系统共有20台曙光CB65-G双路刀片,CPU整体峰值性能达到5.888万亿次/秒.每台刀片计算节点配置2颗AMD Opteron 6272 2.3 GHz十六核处理器,32 G DDR3内存.相场模型的界面厚度约束限制了其模拟尺度,使得相场和温度场在串行机上的计算变得非常困难.而且为了缩短计算时间,三维枝晶生长的模拟常采用高于常规铸造工艺条件下的大过冷度,且主要针对纯物质或对二元合金中的单枝晶和多枝晶的形貌进行定性模拟.限于硬件条件,目前在单CPU上的计算规模为500×500×500,而这也导致枝晶没有足够的生长空间,很难较好地考虑非受限生长的情况.在集群环境下利用MPI并行方式,对三维枝晶的模拟生长进行模拟计算.图3为网格数为1 000×1 000×1 000,t=25 000Δt,热噪声幅值Fu=10-3时,利用5个节点进行并行计算得出的相场与温度场图形,在对计算区域进行计算任务分配时,每个节点的计算规模为200×1 000×1 000,成功实现了较大尺度三维枝晶的定量模拟,解决了传统相场法求解方法计算效率低、内存需求容量大、计算规模小等问题,提高了模拟计算能力.同时可以看出,由于引入噪声,三维枝晶具有发达的二次晶臂.另外,在一次枝晶臂根部有明显的颈缩现象,还可观察到侧向分支根部的断裂和部分二次枝晶的合并现象.同时还可看出,温度的分布情况与枝晶生长吻合,在固相区域因凝固潜热的释放,从而使温度比液相中要高,并且在固液界面处的温度比中心要高,而且在二次枝晶生长比较快的固液界面温度最高,在枝晶尖端由于界面移动速率大,释放的潜热多,热量来不及扩散,因此温度梯度最大,在枝晶根部由于界面移动速率小,因此温度梯度最小.实验中,将计算规模设为N×N×N的均匀网格,对三维枝晶生长实现并行处理,分别用点对点通信与集合通信对数据进行传输,并将计算所需的时间进行比较.当相场的计算规模较小,网格规模为300×300×300时,点对点通信与集合通信的时间统计如图4所示.通过比较可以看出,在实验集群环境下,点对点通信与集合通信的2种并行计算时间相差不是很明显.考虑可能是因为实验计算规模较小,整体的计算时间相对较短.为了更进一步了解点对点通信与集合通信2种并行计算的效率问题,扩大计算规模,当网格数为1 000×1 000×1 000时,2种计算方式的时间统计如图5所示.通过图5可以看出,在大规模计算任务时,集合通信较点对点通信表现出了更高的通信效率,点对点通信在计算过程中需要考虑预防死锁、阻塞与非阻塞、同步与异步,以及各节点间的执行顺序问题,因此在数据传输过程中花费了许多通信开销.随着处理器个数的增加,计算所需时间随之减少,但当处理器的个数增加到10个以后,计算时间减少得并不明显,这主要是因为在任务规模不变时,随图5 网格数为1 000×1 000×1 000时,2种方式的计算时间着处理器个数增加,各处理器之间的通信开销变大,从而影响了整个程序的运行时间,当处理器大于14个时,计算时间逐步趋于稳定.通过实验得出在三维枝晶生长模拟的并行计算中,集合通信比点对点通信更具计算效率,点对点通信与集合通信有各自的传输信息特点.通过对2种通信方式测试，目的在于更明确地了解二者在三维枝晶模拟生长中的优劣性,以便于在并行计算中更有针对性地利用MPI不同的通信方式来解决大量数据的计算问题.采用基于MPI的编程模型,力求提高计算效率的同时,使计算结果能体现较大区域下的非受限生长.图6中为没有加入热噪声时t分别为15 000Δt、20 000Δt、25 000Δt、30 000Δt的三维相场枝晶生长形貌图,可以看出,没有加入热噪声时,整个三维枝晶的界面生长平滑,并不接近现实中的枝晶生长形貌.为了使枝晶的生长形貌更具真实效果,加入热噪声幅值Fu=10-3,程序的计算结果如图7所示,图中为加入热噪声时t分别为15 000Δt、20 000Δt、25 000Δt、30 000Δt的三维相场枝晶生长形貌,从图可以看出，在界面前沿形成持续扰动,并在距尖端几个波长的后方出现侧枝,实现了模拟三维枝晶生长的目的.1) 采用基于MPI的并行编程求解三维相场模型,提高了模拟计算能力,较大尺度地实现了三维枝晶定量模拟,增大了计算区域网格数,扩大了计算规模,解决了在单CPU 下计算规模小的问题.2) 并行程序在求解过程中,分别采用点对点通信与集合通信对各节点间数据进行传输,结果显示，在大规模任务情况下,集合通信比点对点通信更具计算效率,验证了MPI在并行计算三维枝晶模拟生长问题上的性能状况.3) 加入热噪声幅值参数后,三维枝晶生长在界面前沿形成持续扰动,并在距尖端几个波长的后方出现侧枝,实现了模拟三维枝晶生长的目的.致谢：本文得到兰州理工大学红柳杰出人才基金(J201304) 的资助,在此表示感谢. 【相关文献】[1] JOHNSON A E,VOORHEES P W.A phase-field model for grain growth with trijunction drag [J].Acta Materialia,2014,67:134-144.[2] BERG B A,WU H.Fortran code for SU (3) lattice gauge theory with and without MPI checkerboard parallelization [J].Computer Physics Communications,2012,183(10):2145-2157.[3] 朱昌盛,王军伟,王智平,等.受迫流动下的枝晶生长相场法模拟 [J].物理学报,2010,59(10):7417-7423.[4] SUWA Y,SAITO Y,ONODERA H.Three-dimensional phase field simulation of the effect of anisotropy in grain-boundary mobility on growth kinetics and morphology of grain structure [J].Computational Materials Science,2007,40(1):40-50.[5] SUWA Y,SAITO Y,ONODERA H.Phase field simulation of grain growth in three dimensional system containing finely dispersed second-phase particles [J].Scripta Materialia,2006,55(4):407-410.[6] 邬延辉,陆鑫达,曾志勇,等.消息传递接口在偏微分方程中的并行计算 [J].上海交通大学学报,2003,37:416-419.[7] 卢照,张锦娟,师军,等.MPI 动态负载平衡策略的研究与实现 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Google_云计算三大论文中文版
Google_云计算三大论文中文版Google公司是全球最大的搜索引擎和云计算服务提供商之一。
Google的云计算架构和算法在业界受到广泛关注，其通过一系列论文来介绍这些技术，并分享了它们的最佳实践。
本文将针对Google公司发表的三篇云计算论文（论文名称分别为《MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters》、《The Google File System》、《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》），进行分类讲解，以帮助读者更好地了解云计算领域的相关技术。
一、MapReduce：Simplified Data Processing on Large ClustersMapReduce论文是Google公司云计算领域中的重要代表作之一，它的作者是Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat。
MAPREDUCE是一种大规模数据处理技术，其主要目的是在一个大型集群中分Distribute and Parallel Execution（分布式和并行执行）处理任务。
MapReduce将计算逻辑分解成两个部分- Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，数据被按键提取；在Reduce阶段，数据被收集以计算结果。
这两个阶段可以在许多物理节点上并行执行，大大提高了计算效率。
此外，该论文引入了GFS分布式文件系统，为MapReduce提供了强大的文件系统支持。
二、The Google File SystemGFS是由Sanjay Ghemawat、Howard Gobioff和Shun-TakLeung共同编写的一篇论文。
它旨在解决分布式文件系统上的问题，以应对Google的大规模数据集和两台甚至三台以上的机器发生故障的情况。
GFS可以处理超过100TB以上的数据集，加速数据读取和写入，处理大规模数据存储集群。
关于计算机系统的论文毕业论文范文2篇
关于计算机系统的论文毕业论文范文2篇关于计算机系统的论文范文一：计算机系统企业管理论文一、计算机在企业管理中应用的发展阶段通常情况下，mis阶段与dss阶段是同时进行的，在不断通过mis收集企业管理信息的过程中，dss系统就已经在不断地自动化或者半自动化地为决策者提供企业管理决策的依据，主要包括在一些信息数据的模型，表格，决策环境塑造上。
但是我们必须意识到，在企业管理决策上发挥统领作用的还在于人，不论是mis 还是dss仅仅是通过对信息的处理加工为企业管理者提供依据，以此来提高企业管理决策的质量。
二、计算机在企业管理中的应用领域简单地介绍了计算机系统在企业管理过程中经历的阶段，我们将更加全面地了解计算机系统在企业日常管理的过程中具体还发挥着哪些作用。
通常情况下，计算机系统在企业的日常经营管理过程中主要在以下几个方面发挥作用。
1.日常文字处理计算机技术的应用可以说在我们的日常生活中随处可见。
比如打印文件、编辑材料、制作表格等在企业中应用非常广泛。
计算机在日常做文字信息处理时与手写相比有很大的优势,手写较慢而且不工整,而计算机编写就要快的多,而且格式工整字迹清晰;手写出现错误时不容易修改,计算机操作出现错误时,只需要返回上一层就可以轻松解决,不留任何痕迹。
基于这些优势,企业当中计算机的应用非常广泛,也是企业发展的必然趋势。
计算机技术在21世纪迅速发展，很大程度上改变了以往的企业经营活动状态，例如，在企业报表的处理上，企业将更加依赖于计算机的处理，原因在于计算机处理的信息更加美观，并且相比于手工操作具有巨大的优势，计算机处理企业管理中的材料速度十分快，熟练的计算机操作者往往能以非常惊人的速度完成一份电子信息的处理。
同时，计算机处理的信息由于是电子化处理，可以保证格式的规范以及在修改过程中通过基于电子化的处理保证企业信息文件的美观、简洁。
日常生活中我们见到的打印文档、材料编辑与处理、表格的制作与修改都是通过计算机来完成的。
计算机创新论文范文3篇
计算机创新论⽂范⽂3篇计算机应⽤技术创新论⽂⼀、计算机应⽤技术的概述计算机应⽤技术作为⼀门学科，其与社会经济的发展密切相关，对其也产⽣了重要的影响。
计算机应⽤技术即指，计算机的相关知识能够和社会中不同的⾏业、⼯作的领域相互融合，发挥其重要功能。
作为计算机专业的学⽣，计算机应⽤技术使其必修的⼀门课程。
计算机应⽤技术的学习，不仅要求学⽣要有相应的专业知识，⽽且对除计算机以外的课程要有所了解，并且能够将计算机的专业知识同其它知识相互柔和。
计算机应⽤技术主要有两类，⼀个是数值型，还有⼀类是⾮数值型。
这两类各具特⾊，各有所长，都有利于其它学科的进步和创新。
⼆、创新在计算机应⽤中的体现1、应⽤技术。
⽬前很多电⼦元件其性能⽅⾯都有⼀定的局限，⽽纳⽶技术的出现以及其在计算机领域当中的运⽤，能够成功地解决该问题，使得计算机能够充分地发挥其性能，同时量⼦计算机结合了纳⽶技术，其性能也得到了很⼤的提⾼，这是我国⽬前计算机的发展趋势。
纳⽶技术的受限制因素很少，计算机的运⾏速度对其影响不⼤，同时纳⽶技术在⽹络⽅⾯也有很⼤的发展空间。
2、结构创新。
⽬前，我国很多计算机所采⽤的体系结构是并⾏计算。
这是每个计算机都具备的⼀项功能，能够同时处理很多不⼀样的问题。
在体系结构的创新⽅⾯，集群系统的成功运⽤，能够使得⽤户在使⽤计算机过程中，信息的安全程度更⾼。
3、对专业⼈员的培训。
计算机技术的不断创新和发展，离不开⼀群技术开发⼈员。
针对背后的⼯作团队，⼀定要保证每个⼈都有扎实的计算机功底，对计算机的系统、硬件、软件开发与操作，都能够熟练掌握。
同时也要求其能够了解最基本的数据库系统运⾏模式，办公软件的使⽤⽅法和应⽤。
同时，也要能够具备编写程序的专业技能。
三、计算机应⽤技术创新⾯临的困境（⼀）开发团队综合素质低。
⼀项计算机技术的开发，离不开⼀个专业的开发团队。
我国⽬前计算机技术的开发过程中，遇到最⼤的问题不是专业技能的⼈员匮乏，⽽是很多从事计算机技术开发的⼈员，没有⾜够的专业知识，其⾃⾝的综合素质较低，对计算机应⽤技术这⼀⽅⾯了解不够。
基于MPI与OpenMP混合并行计算技术的研究
基于MPI与OpenMP混合并行计算技术的研究李苏平，刘羽，刘彦宇（桂林理工大学信息科学与工程学院，广西桂林541004）摘要：针对多核机群系统的硬件体系结构特点，提出了节点间MPI消息传递、节点内部OpenMP共享存储的混合并行编程技术。
该编程模型结合了两者的优点，更为有效地利用了多核机群的硬件资源。
建立了单层混合并行的Jacobi求对称矩阵特征值算法。
实验结果表明，与纯MPI算法相比，混合并行算法能够取得更好的加速比。
关键词：混合编程模型；多核机群；MPI; OpenMPTP312：A：1672-7800(2010)03-0050-031 MPI与OpenMP混合模型MPI( Message Passing Interface)是消息传递并行编程模型的代表和事实标准，可以轻松地支持分布存储和共享存储拓扑结构；OpenMP是为共享存储环境编写并行程序而设计的一个应用编程接口，是当前支持共享存储并行编程的工业标准。
在SMP机群系统中，混合编程模型已经有一些成功的应用，对于多核PC机群的混合编程模型研究才开始起步。
在多核PC 机群中，结合MPI与OpenMP技术，充分利用这两种编程模型的优点，在付出较小的开发代价基础上，尽可能获得较高的性能。
按照在MPI进程间消息传递方式和时机，即消息何时由哪个或哪些线程在MPI进程间传递进行分类，混合模型可以分为以下两种：(1)单层混合模型(Hybrid master- only)。
MPI调用发生在应用程序多线程并行区域之外，MPI实现进程间的通信由主线程执行。
该混合模型编程易于实现，即在基于MPI模型程序的关键计算部分加上OpenMP循环命令#pramgma omp par-allel- -即可。
(2)多层混合模型(Hybrid multiple)。
MPI调用可以发生在应用程序多线程并行区域内，进程间通信的可由程序任何区域内的任何一个或一些线程完成。
在该模型中，当某些线程进行通信时，其它的非通信线程同时进行计算，实现了通信与计算的并行执行，优化了进程间的通信阻塞问题。
基于MPI并行计算的信号稀疏分解
信号处理理论的发展 ，近 年来信号 的非正交 分解 引起 了学者 越来越多的重视 。Ｍａ ａ ｌ ｔ和 Ｚ ａｇ于 １ ９ ｌ ｈｎ ３年提 出了信号在 ９ 过完备库上分解的思想…：将信号 分解在 一组过完备 的非正 交基上 ，由分解的结 果，可 以得到信号 的一个非常简洁 的表
系统 实现信 号稀疏 分解的 方法 。该方法利用 ８台微机 ， 用 ＭＰ 消息传递机 制 ，以 １０ 高速 以太网作为 互联 网络，构建 了一套 Ｂ ｏ ｕ 采 Ｉ ０ Ｍ ｅｗ ｌ ｆ 并行计算 系统，在此系统上通过编制并行程序来实现 ＭＰ算法。实 际测试表 明这种方法具有很 高的并行计 算效率 ，分解时 间从单机 ７ ｉ ５ ｎ ｍ 左 右下降到 ８ 并行 １ ｍ ｎ 右，大大提 高了信 号稀疏 分解的速度。 机 １ ｉ左 关健 诃 ：稀疏 分解 ；匹配追踪 ；并行计 算；ＭＰ 消息传递 Ｉ
Ｍｅ ｓｇ — ａ ｓ ｇ ｌｔｒ ｃ （ １． ｎ ０ Ｍｂ ｓ ｉｈ ｓ ｅ ｄＥ ｈ ｒ ｅ ｅｗｏ ｋｉｔｒｏ ｎ ｃｓ ｌ Ｐ ． ｅ ｔ ｓ ｄ ｓ ｇｐ ａ ｅ ｏ ｕｉ ｇｐｏ ｒ ｍ ｓａ ｅＰ ｓｉ — ｅ ｆ ｅ ＭＰ ） ａ ｄａ １ ０ ／ ｈｇ ｅ ｔｅｎ ｔ ｔ ｒ ｅｃ ｎ ｅ ｔ ａｌ Ｃｓ Ｔ ｓ ｉ ｍａ ｅｕ ｉ ａ ｌ ｌ ｍｐ ｔ ｒｇ ａ ｎ ｎ ａ ｐ ｎ ｎ ｎ ｒ ｌ ｃ ｎ
ｓ ｅ ｄ ｏ Ｐ ａ ｇ ｒｔ ｍ， ｎ ｔｄ ｓ ｒｂｅ ｗ Ｏ ｂｕ ｌ ｏ ｐ ｅ ｆＭ ｌ ｏ ｉ ｈ ａ ｄｉ ｅｃ ｉ ｓｈｏ ｔ ｉｄ ａ Ｂｅ ｗｕ ｆｐ ａ ｌ ｌｃ ｌ ａ ｌｅ ｏｍｐｕ ｉ ｇ ｓ ｓｅ ｗｉ ｒ ｔ ｙ ｔ ｍ ｔ ８ ＰＣｓ Ｉｓｐ ａ ｌ ｌｃ ｍｐｕ ａ ｉ ｎ ｉ ｍｐ ｅ ｎ ｈ ． ｔ ａ ｌ ｏ ｒ ｅ ｔｔｏ ｓ ｉ ｌ ｍｅ ｔｄ ｂ ｎｅ ｙ
计算数学毕业论文范文
计算数学毕业论文范文一、论文说明本团队专注于毕业论文写作与辅导服务，擅长案例分析、编程仿真、图表绘制、理论分析等，论文写作300起，具体价格信息联系二、论文参考题目计算数学在二甲苯异构体色谱重叠峰解析中的应用研究思路：色谱法作为常用的分离、分析手段广泛应用于大气、水质、土壤、生物、食品、环境污染物等方面的监测。
但常碰到一些即使改变色谱条件也难以分离的重叠色谱峰问题，严重制约了检测及研究工作的进行。
本课题首次把卡尔曼滤波和岭回归计算数学应用。
题目：语境视角下的有限元法发展史思路：计算数学是现代数学的一个非常重要的分枝,但国内对计算数学发展史研究很不充分。
本文研究了计算数学中一种成熟而有效的计算方法——有限元法的发展史,并且对有限元法发展史作了语境分析。
有限元法的发展历程可以分为提出(1943)、发展(1944-1960)和完善(1961-二十世纪九十年代)三个阶段。
有限元法。
题目：基于折截面法的双圆弧齿轮弯曲应力计算数学模型研究思路：双圆弧齿轮传动是机械传动中很重要的一种传动方式,对双圆弧齿轮的弯曲强度进行分析是应用双圆弧齿轮传动,对其承载能力、振动、啮合特性、齿形修正设计等进行研究的基础。
因此,应用精确的双圆弧齿轮数学模型,建立比较精确实用的双圆弧齿轮弯曲应力数学模型,准确地求解双圆弧齿轮任一点的弯曲应力具有重要的意义。
本。
题目：水力过渡计算数学模型及其水锤计算精度问题分析思路：随着我国经济的迅猛发展和随着人口的迅速增加而引起的水资源的不合理利用及水污染，这些都使我国的水资源的供求矛盾变得异常的尖锐和突出，已经严重阻碍了城市的发展。
为了解决这些问题，政府投入了相当大的人力物力去修建更多的输水工程。
在这些工程中，我们近常会遇到的事是输水管线的水锤防护等问题，所以为计算水锤以更好的防护，水力过渡计。
题目：火电厂SCR烟气脱硝物料计算数学模型的建立与应用思路：火电厂选择性催化还原(SCR)脱硝技术是当今国内外最为有效的一种脱硝技术,SCR的物料计算在脱硝工艺中起着极为重要的作用,如何建立良好的数学模型从而得到准确的物料计算对脱硝系统以及整个机组有着重要的意义。
人工智能硬件技术应用论文
人工智能硬件技术应用论文随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今世界最具革命性的技术之一。
它不仅极大地推动了信息技术的进步，而且在各行各业中都展现出了巨大的应用潜力。
本文旨在探讨人工智能硬件技术的应用，分析其在不同领域的实际应用情况，并展望未来的发展趋势。
引言人工智能硬件技术是指为实现人工智能算法而设计的专用硬件系统。
这些硬件系统包括但不限于图形处理单元（Graphics Processing Units, GPUs）、专用集成电路（Application-Specific Integrated Circuits, ASICs）、神经网络处理器（Neural Network Processors, NPU）等。
这些硬件技术的发展，为人工智能的深度学习、模式识别、自然语言处理等提供了强大的计算支持。
人工智能硬件技术的发展历程人工智能硬件技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时的计算机科学家们开始尝试用机器模拟人类智能。
然而，由于计算能力的限制，早期的人工智能硬件发展缓慢。
直到21世纪初，随着半导体技术的进步和计算能力的大幅提升，人工智能硬件技术才迎来了快速发展的黄金时期。
人工智能硬件技术的应用领域1. 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车利用人工智能硬件进行环境感知、决策制定和车辆控制。
通过搭载的传感器和处理器，汽车能够实时分析道路情况，实现安全驾驶。
2. 智能制造：在制造业中，人工智能硬件技术被用于优化生产流程、提高产品质量和降低成本。
通过机器学习和数据分析，智能工厂能够实现自动化生产和智能化管理。
3. 医疗健康：人工智能硬件技术在医疗领域的应用包括辅助诊断、患者监护和手术机器人等。
通过图像识别和数据分析，AI能够帮助医生更准确地诊断疾病。
4. 金融服务：在金融行业，人工智能硬件技术被用于风险管理、欺诈检测和个性化金融服务。
通过大数据分析，AI能够预测市场趋势，为投资者提供决策支持。
毕业论文--浅谈云计算技术的应用与发展
毕业论文--浅谈云计算技术的应用与发展毕业论文论文（设计）题目：浅谈云计算技术的应用与发展毕业设计（论文）任务书浅谈云计算技术的应用与发展内容摘要：“云计算”一词首次出现是在1995年移动增值业务商General magic与AT&T、Motorola联合推出的利用网络计算弥补PDA运算能力不足的产品中，但由于理念过于超前，云计算未获得应有的重视和积极影响。
在接下来的技术与应用发展中，出现了Google这个知名的企业，但当时刚起步的Google创业者买不起昂贵的商用服务器实现搜索引擎，采用了众多廉价PC提供搜索服务；为了更好地提供优质的搜索服务，Google创业者们进行了创新性的技术研究，并在2003-2006年连续发表了4篇关于分布式文件系统、并行计算、数据管理和分布式资源管理的研究文稿，奠定了云计算发展的基础，形成了所谓的云计算技术，并将这种技术成功地应用到运营实践中。
云计算产业链由云计算基础设施提供商、云计算服务提供商和云用户三个部分组成。
云计算基础设施提供商是为云计算服务提供商提供构建云计算所需的一切软硬件设施，包括存储设备、服务器等；目前云计算基础设施提供商主要是一些传统网络设备制造商、IT 设备制造商、芯片厂商，以及掌握虚拟化、自动化等核心技术的软件公司，这是提供云计算的基础。
云计算服务提供商是云计算产业的核心环节和推动者，通过构建自己的云计算平台，向云用户提供包括计算、存储、安全、平台和应用在内的各种云服务；实力雄厚的IT 企业和掌握网络资源的电信运营商是云计算服务提供商的主要构成者。
云用户处在整个产业链的最上层，他们根据自身需求定制云供应商的云服务，按实际使用量付费，是促进云计算发展的重要动力。
当然，随着云计算的发展和产业链的不断拓展，云计算产业链的各个环节正在呈现不断互相渗透的趋势，IT 和CT（通信技术）领域边界日渐模糊，IT企业和电信运营商正在以自身优势为基础不断进入对方的传统领域以拓展自身的发展空间。
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浅谈基于SMP集群系统的并行编程模式（作者：赵玉雪班级：软件1112班学号：1120126238）摘要并行计算技术是计算机技术发展的重要方向之一，SNIP与集群是当前主流的并行体系结构。
当前并行程序设计方法主要采用基于消息传递模型的MPI和基于共享存储模型的OpenMP，两种编程模式各有特点和适用范围。
对SMP集群以及MPI和OpenMP的特点进行了分析，介绍了在SMP集群系统中利用MPI和OpenMP 混合编程的可行性方法。
关键词并行计算；集群；SMP；MPI；OpenMPTalking about Parallel Programming M odelBased on SM P Cluster System Abstract：Parallel computing is one of the most important techniques of computing ．SMP and cluster are mainly parallel architecture currently．MPI(which is based Oil the message passing mode1)and OpenMP(which is based on the shared memory mode1)are become mainly methods for parallel program design．Discussed and analyzed the characteristic of SMP，cluster，MPI and OpenMP，then introduced the feasible methods of parallel programming with hybridMPI/OpenMP．Keywords：Parallel Computing；Cluster；SMP；MPI；OpenMP0引言并行计算是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
当前，并行计算已经成为解决重大问题的关键，它的基本思想是用多个处理器来协同解决同一问题，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。
与之相关的高性能计算HPC(High Performance Computing)科学已经成为继理论科学和实验科学之后人类进行各种科学研究的第三大支柱。
与此同时，集群系统以其良好的可扩展性和性能价格比，已迅速成为高性能计算领域的主流体系结构。
随着SMP(对称多处理器)系统和集群技术的发展，并行处理在科学研究、工程计算以及商业计算等领域得到了广泛的应用。
1SMP与集群系统1.1SMP系统对称多处理器SMP计算机中的各个处理器是对称的，所谓“对称”，主要是指：(1)各个处理器在硬件系统中的地位是相同的；(2)处理器在内存存取上是平等的，每个处理器都能够通过总线共享全部内存，每个处理器存取所有内存空间时的开销是一致的；(3)各个处理器通过总线进行通信。
从SMP的系统架构来看，SMP最大的优势在于共享内存，对内存统一编址。
但也正是这一点为SMP的发展带来很大障碍，因为共享内存资源必然引起资源冲突。
换言之，要保持SMP系统从2路到64路的线性或接近于线性增长，其SNIP 架构下的系统总线、高速总线等同样需要线性增长，而在短时期内要解决通信带宽的急速增长问题是极其困难的。
1.2集群系统近年来，集群系统得到了高速发展，成为提升计算机系统性能的一个较为有效的解决办法。
所谓集群(Cluster)系统，就是指利用网络将计算机(主要是商用服务器)按照某种结构连接起来，在并行计算环境下支持统一调度的并行系统。
计算机集群系统允许使用低成本的商品化计算机来构造具有高可伸缩性和高可用性的高性能计算机网络系统，即今天所讲的集群系统。
其性能通过数年的技术研究，已经逐渐接近甚至超越同时期同规模的大SMP系统。
集群系统的主要特点和优点有：(1)性能价格比高；(2)可靠性高；(3)可扩展性好；(4)使用方便；(5)应用领域广泛。
1.3SMP与集群系统的融合SMP系统和集群各有其特点，目前采用SMP技术构造集群节点已成为一个趋势。
计算机集群系统的发展，使得通过成熟的商业化产品组建的集群系统同时具备低价高性能成为可能。
其组成部分主要包括节点机系统、网络系统、存储系统、控制系统、电源及散热系统等。
集群系统的节点机本身就是一个经济型的SMP系统，具备SMP所具备的优点，并且具有得天独厚的价格优势。
由于构建集群系统核心的节点机系统是依托开放的商业计算机系统，使得集群系统具备良好的扩展能力。
如可通过双路、四路SMP系统构造传统的集群系统，也可以通过8路及8路双核构造星群系统，通过并行系统的优化满足用户不断变化的应用需求。
2主流并行编程模型当前最流行的并行编程方法是扩展现有串行语言，通过增加函数调用或编译指导语句来表示低层语句，因为此方法只需要开发一个子程序库或函数库即可，现有的语言及其编译器仍然可原样使用。
采用MPI和OpenMP是当前广泛使用的编程方式。
2.1MPI简介MPI(Message Passing Interface)是消息传递接口的工业标准，用于开发基于消息传递的并行程序，目的是为用户提供一个实际可用的、可移植的、高效、灵活的消息传递接口库。
相对其他并行编程环境，它具有如下特点：(1)MPI程序既可以在分布式系统又可以在共享内存系统中运行。
(2)MPI程序可以移植到包括NT和Unix在内的几乎所有系统；(3)特别适合粗粒度并行；(4)存在大量优化的商业MPI库；(5)每个进程都有自己的局部内存；(6)以消息的方式，通过显式的收发函数调用完成数据在各自局部内存间的复制。
2.2OpenMP简介OpenMP是共享内存编程的工业标准。
它规范了一系列编译制导、子程序库和环境变量。
制导语句提供对并行区域、工作共享的支持，且支持数据私有化。
OpenMP实现的是线程级并行，通过共享变量实现线程问通信，采用Fork—Join 的并行执行模式。
它具有如下特点：(1)OpenMP程序仅在共享内存机器上运行；(2)编程简单；(3)允许粗粒度和细粒度并行；(4)支持增量并行；(5)各个线程共享相同的全局内存，同时具有各自的私有内存；3在SMP集群系统上融合MPI与OpenMP今商业集群日益普及，很多集群是由双CPU甚至四CPU结点组成的S 集群系统，所以由MPI与OpenMP混合编写的程序，可能更适合由多处理器计算机组成的多机集群系统，从而得到更好的性能。
使用MPI与OpenMP混合编程在很多情况下比单纯用MPI编写的程序执行效率更高，主要原因和措施有以下几方面：(1)更少的通信开销。
例如，一个由n个结点组成的集群系统，每个结点有p个CPU，如果要利用所有的CPU运行使用MPI编写的程序，必须要创建np 个进程，在程序运行过程中，这些进程是要一直存活并相互通信的。
如果采用混合编程模式，则只需创建n个进程，在代码的并行区，工作负载被分配到每个结点的P个线程中，这样，尽管每个CPU都被利用了，但由于在通信过程中只有n个进程，从而减少了通信开销，提高了加速比。
(2)采用轻量级线程将一些计算并行化。
例如，串行程序A运行时间为150s，其中用在可被完全并行化的部分Al上的时间为120s(占总执行时间80％)，用在执行内部串行操作的部分A2的时间为15s，剩余的15s是那些可以并行执行，但将会带来很大通信开销的部分A3。
由于对于MP1函数调用需要时间较多，所以对于A3，并不将其并行化，而是在各个进程中均保留。
下面来看一下加速比，假设使用了8个双CPU结点，在共l6个MPI进程的情况下，根据Amdahl定律，最大加速比为4。
如果在共享存储环境中，A3部分的并行化将是可行的，假设这些操作在两个CPU上执行时，并行开销忽略不计，那么，在8个MPI进程上执行程序A，每个进程内使用双线程，A1部分由l6个线程执行；A2部分仍串行执行因而效率不变；而在各结点间复制的A3部分代码，由两个线程执行，从而可将速度提升至两倍，最大加速比为5。
比较两种情况，混合编程模式比单纯MPI编程速度提高了20％。
(3)派生线程来利用空闲CPU。
例如，某应用程序在多处理机集群上执行，在某个结点上，仅有一个进程忙碌而其它进程在等待消息传递，那么忙碌的进程如果派生出一些线程来利用空闲的CPU执行一些操作将会提高执行速度。
4结束语混合并行编程模型最贴近于SMP集群的体系结构，期望为SMP集群提供最优的并行策略。
目前SMP集群系统是大型计算机系统的一个发展趋势，每个计算节点是一个相对独立的SMP系统，适合采用共享内存的Op~nMP编程，系统由使用MPI通信的计算节点构成。
因此，大型并行程序设计的第一步往往是“OpenMP程序并行化”，程序员首先通过OpenMP程序并行化使程序运行在SMP节点上，随着计算要求的提高和计算量的增大，再使用MPI编程模式把程序扩展到集群上。
理论分析和测试结果都证明MPI／OpenMP混合编程模式是与SMP集群结构相匹配的最佳并行编程模式，并将成为今后一个时期研究和应用的重点。
参考文献[1] SnirM,OttoS,Huss LederlTkqnS．et a1.MPI The Complete Reference[M]．London：MIT Press.1996．[2] 陈国良.并行计算：结构,算法,编程[M].北京：高等教育出版社,2003．[3] 黄铠、徐志伟，《可扩展并行计算技术、结构与编程》，机械工业出版社，2000年5月．[4] 宋伟,宋玉.基于SMP集群系统的并行编程模式研究与分析[J],计算机技术与发展2007,17,2:164-167.[5] 王惠春,朱定局,曹学年,樊建平.基于SMP集群的混合并行编程模型研究[J],计算机工程2009,35,3:271-273.。