并行算法设计与性能优化

陈国良编著

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并行计算Parallel Computing

主讲人徐云

Spring, 2014

第二篇并行算法的设计

第五章并行算法与并行计算模型第六章并行算法基本设计策略第七章并行算法常用设计技术第八章并行算法一般设计过程

第六章并行算法基本设计策略6.1 串行算法的直接并行化

6.1.1设计方法描述

6.1.2快排序算法的并行化

6.2 从问题描述开始设计并行算法6.3借用已有算法求解新问题

设计方法的描述

方法描述

发掘和利用现有串行算法中的并行性，直接将串行算法

改造为并行算法。

评注

由串行算法直接并行化的方法是并行算法设计的最常用

方法之一；

不是所有的串行算法都可以直接并行化的；

一个好的串行算法并不能并行化为一个好的并行算法；

许多数值串行算法可以并行化为有效的数值并行算法。国家高性能计算中心（合肥）4

第六章并行算法基本设计策略6.1 串行算法的直接并行化

6.1.1设计方法描述

6.1.2快排序算法的并行化

6.2 从问题描述开始设计并行算法6.3借用已有算法求解新问题

快排序算法的并行化（1） SISD上的快排序算法6.1

输入：无序序列（A

q

……Ar）

输出：有序序列（A

q

……Ar）

Procedure Quicrsort(A，q，r);

Begin

if q

(1) x=A

q

(2)

研究了快速排序算法,并在其基础上提出了基于多核技术的OpenMP并行编程模型的快速排序算法。实验结果表明,该并行算法具有较高的并行加速比和并行效率。

的实现

编程模型的快速排序算法。实验结

算法是对冒泡排序算法的一种改现代计算机的多核、核技术正在快速发展，何利用众如进， C A. Hor在 16由 . R. ae 9 2年提出。的基本思想是：过它通一

多核实现并行计算提高计算效率，已成为高性能计算技术领域研究的热点。对于配置了多核 C U的共享存储计算机系 P统，目前 O eMP已是一种共享存储并行编程模型的工业标 pn准，有良好的可编程性，具能够显著提高编程和计算效率。

次排序将数据分割成独立的两部分，中一部分的所有数其

据都比另外一部分的所有数据都要小，后再按照此方法对然

这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归并行处理，以此达到整个数据变成有序序列。3 2串行算法描述 .设要排序的数组为 A[】… N.]首先任意选取一 0 . A[ I, .个数据 (常选用第一个数据 )为关键数据，后将所有比通作然它小的数都放到它之前，有比它大的数放到它之后，个所这

本文分析 O eMP的并行编程模型特点， pn应用 O eMP pn 设计和实现一种快速

电力系统潮流并行算法的研究进展

清华大学学报(自然科学版)2002年第42卷第9期

CN1122223 N.42,No.9JTsinghuaUniv(Sci&Tech),2002,Vol15 37

119221195,1199

电力系统潮流并行算法的研究进展

薛　巍1,　舒继武2,　王心丰1,　郑纬民2

(1.清华大学电机工程与应用电子技术系,北京100084;2.清华大学计算机科学与技术系,北京100084)

摘　要:随着高性价比可扩展集群并行系统的逐步成熟和应用,大规模电力系统潮流并行计算和分布式仿真成为可能。法,分析了算法中存在的困难。4力系统潮流并行算法:和逆矩阵法,实用效果,,并指出基。关键词:潮流并行算法;大型稀疏线性方程组;电力系统中图分类号:TM744

文章编号:100020054(2002)0921192204

文献标识码:A

,,而高效。随着并行机与并行计算技术的不断发展和成熟,潮流问题的并行计算研究近年来得到了长足的发展,为真正解决大电网快速、详细的仿真计算开辟了新路。

本文主要综述了迄今为止的潮流并行算法研究成果。指出了各种算法的优点和局限性。针对不同并行体系结构特点,提出了潮流并行算法的研究方向。

1　潮流计算模型

Advan

工程地质学报１００４—９６６５／２０１０／１８（１）一０１４０—０５

应用并行ＰＥＳＴ算法优化地下水模型参数

董艳辉①

李国敏①郭永海②

徐海珍①

（①中国科学院地质与地球物理研究所北京１０００２９）（②核７－＿业北京地质研究院北京１０００２９）

摘要基于列文伯格一马夸尔特（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ—Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）算法的ＰＥｓＴ参数优化程序具有寻优速度快、健壮性好的优点，在地下水模型参数优化研究中有许多成功的应用实例。但是，对于大尺度、高精度和高复杂性的大规模地下水模拟，使用ＰＥＳＴ进行参数优化需要大量的计算时间，优化效率较低。本文应用ＯｐｅｎＭＰ并行编程方法对ＰＥＳＴ算法进行了并行化，使之可以在共享存储并行计算机上进行参数优化的并行计算。并将此方法应用于甘肃北山区域地下水模型的参数优化中，并行实验表明，使用并行化的ＰＥＳＴ可以将地下水模型参数优化效率提高３．７倍。关键词ＰＥＳＴ

ＭＯＤＦＬＯＷ参数优化甘肃北山

文献标识码：Ａ

并行计算

中图分类号：Ｐ６４１．７３

ｏＰＴＤ江ＩＺＡＴＩＯＮＯＦ

ＭＯＤＥＬＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ

ＦＯＲ

ＧＲｏＵＮＤＷＡＴＥＲＦＬｏＷ

ＵＳＩＮＧＰＡＲＡＬＬＥＬＩＺＥＤＰＥＳＴ

ＭＥＴＨＯＤ

ＤＯＮＧＹａｎｈｕｉ①ＬＩＧｕｏｍｉｎ①

ＧＵＯＹｏｎｇ

工程地质学报１００４—９６６５／２０１０／１８（１）一０１４０—０５

应用并行ＰＥＳＴ算法优化地下水模型参数

董艳辉①

李国敏①郭永海②

徐海珍①

（①中国科学院地质与地球物理研究所北京１０００２９）（②核７－＿业北京地质研究院北京１０００２９）

摘要基于列文伯格一马夸尔特（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ—Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）算法的ＰＥｓＴ参数优化程序具有寻优速度快、健壮性好的优点，在地下水模型参数优化研究中有许多成功的应用实例。但是，对于大尺度、高精度和高复杂性的大规模地下水模拟，使用ＰＥＳＴ进行参数优化需要大量的计算时间，优化效率较低。本文应用ＯｐｅｎＭＰ并行编程方法对ＰＥＳＴ算法进行了并行化，使之可以在共享存储并行计算机上进行参数优化的并行计算。并将此方法应用于甘肃北山区域地下水模型的参数优化中，并行实验表明，使用并行化的ＰＥＳＴ可以将地下水模型参数优化效率提高３．７倍。关键词ＰＥＳＴ

ＭＯＤＦＬＯＷ参数优化甘肃北山

文献标识码：Ａ

并行计算

中图分类号：Ｐ６４１．７３

ｏＰＴＤ江ＩＺＡＴＩＯＮＯＦ

ＭＯＤＥＬＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ

ＦＯＲ

ＧＲｏＵＮＤＷＡＴＥＲＦＬｏＷ

ＵＳＩＮＧＰＡＲＡＬＬＥＬＩＺＥＤＰＥＳＴ

ＭＥＴＨＯＤ

ＤＯＮＧＹａｎｈｕｉ①ＬＩＧｕｏｍｉｎ①

ＧＵＯＹｏｎｇ

解线性方程组的迭代法及其并行算法

《计算方法》实验报告

实验四、解线性方程组的迭代法及

其并行算法

1、实验目的：

① 会用Matlab编程进而编写雅可比迭代法和高斯－塞德尔迭代法，用Matlab的程序来解线性方程组等的具体问题，同时加深对雅可比迭代和高斯塞德尔迭代的具体算法的理解及其应用。能很好的熟练掌握并深入体会计算方法这门课的重要性以及广泛的应用性。 ② 熟悉并熟练掌握Matlab编程环境。

2、实验要求:

用雅可比迭代和高斯－塞德尔迭代法来解线性方程组以及判断它们的收敛情况。

3、实验内容：用雅可比迭代和高斯－塞德尔解线性方程组

如下所示：

4、实验题目：用雅可比迭代和高斯－塞德尔解线性方程组

10x1+2x2+3x3=14, 2x1+5x2+2x3=18,以及判断雅可比迭代法的收敛 3x+x+5x=20,23 1

性和高斯-赛德尔迭代法的收敛性.

5、实验原理：

判断收敛性：是根据n*n阶矩阵是严格对角占优的，(所谓占优解释指对角线元素的绝对值大于其它同行或同列的绝对值之和)则线性方程组有唯一的解。且对于任意初始量产生的迭代向量都收敛来解雅可比迭代。如果n*n阶矩阵是正定的对称矩阵，则对于任

解线性方程组的迭代法及其并行算法

意初始向量产

第20卷 第1期 2008年1月HIGHPOWERLASERANDPARTICLEBEAMS强激光与粒子束Vol.20,No.1 Jan.,2008 文章编号: 1001-4322(2008)01-0011-06

自适应光学系统几种随机并行优化控制算法比较

杨慧珍1,2*, 李新阳, 姜文汉11

(1.中国科学院光电技术研究所,成都610209;2.中国科学院研究生院,北京100039)

摘 要: 直接对系统性能指标进行优化是自适应光学系统中一种重要的波前畸变校正方法,选择合适的

随机并行优化控制算法是该技术成功实现的关键。以32单元变形镜为校正器,基于多种随机并行优化算法建

立自适应光学系统仿真模型。从算法的收敛速度、校正效果、局部极值3个方面对遗传算法、单向扰动随机并

行梯度下降、双向扰动随机并行梯度下降及模拟退火算法进行了比较。仿真结果表明,遗传算法收敛速度太

慢,不适用于需要实时控制的自适应光学系统;双向扰动随机并行梯度下降算法收敛速度、校正效果要优于单

向扰动随机并行梯度下降,且能够适应各种情况下的扰动电压;模拟退火几乎以概率1收敛到全局极值附近,

且收敛速度是上述算法中最快的。

关键词: 自适应光学系统; 随机并行梯度下降算法; 模拟退火; 遗传算法;

算法效率与程序优化

在信息学竞赛中，常遇到程序运行超时的情况。然而，同一个程序设计思想，用不同算法，会有不同的运行效率；而即使是同样的算法，由于在代码的细节方面设计有所不同，执行起来效率也会有所不同。当遇到所需时间较长的问题时，一个常数级优化可能是AC的关键所在。下面，我们就从代码细节与算法设计两方面，比较不同程序执行时间的异同，从而选择其中较优的算法，提高程序运行效率。

本试验所采用的环境是： CPU Celeron 3.06GHz，内存248M，操作系统Windows XP SP2，程序语言C。编译环境Dev-c++。以下称为1号机。配置略好于NOIP标准测试机CPU 2.0GHz。

第一章 各种运算的速度

一、基本运算的速度

为了增强算法效率的计算准确性，我们采用重复试验20次取平均值的做法。每次试验运行100000000次。

基本运行时间，是指在准备计算的运算复杂度之外，只包括循环控制变量的加减与比较所消耗的时间。要从实际运行时间中减去基本运行时间，才是这种运算真正的运行时间，称为净运行时间。

#include main() { int i,j;

double a,b,sum=0; for(j=0;j<20;j++)

{ //此处添加随机数

算法效率与程序优化

在信息学竞赛中，常遇到程序运行超时的情况。然而，同一个程序设计思想，用不同算法，会有不同的运行效率；而即使是同样的算法，由于在代码的细节方面设计有所不同，执行起来效率也会有所不同。当遇到所需时间较长的问题时，一个常数级优化可能是AC的关键所在。下面，我们就从代码细节与算法设计两方面，比较不同程序执行时间的异同，从而选择其中较优的算法，提高程序运行效率。

本试验所采用的环境是： CPU Celeron 3.06GHz，内存248M，操作系统Windows XP SP2，程序语言C。编译环境Dev-c++。以下称为1号机。配置略好于NOIP标准测试机CPU 2.0GHz。

第一章 各种运算的速度

一、基本运算的速度

为了增强算法效率的计算准确性，我们采用重复试验20次取平均值的做法。每次试验运行100000000次。

基本运行时间，是指在准备计算的运算复杂度之外，只包括循环控制变量的加减与比较所消耗的时间。要从实际运行时间中减去基本运行时间，才是这种运算真正的运行时间，称为净运行时间。

#include main() { int i,j;

double a,b,sum=0; for(j=0;j<20;j++)

{ //此处添加随机数