并行计算与分布式计算的区别有哪些

随着网络技术的发展,利用网上资源构建分布式并行计算系统已经成为并行计算的一个重要发展方向,在无需投入大型高速计算机的情况下,提出了一种简便而实用的基于CORBA核心服务技术的分布式并行计算方式,并应用在实际课题中,取得了良好的效果。

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第2 2卷第 1期 120 0 2年 1月 1文章编号：0 1 0 120 ) 1 09—0 10—98 (02 1—05 3

计算机应用C mp trAp l ain o ue p i to s c

Vo . 2. o 1 12 N . 1No, 0 2 v. 2 0

基于 C R A核，务的分布式并行计算的实现 O B 6N赵刚，明生，海明赵杨

(清华大学电子工程系，北京 108 004)摘要：随着网络技术的发展，用网上资源构建分布式并行计算系统已经成为并行计算的一个利

重要发展方向。在无需投入大型高速计算机的情况下，出了一种简便而实用的基于 C R A核心服 提 OB务技术的分布式并行计算方式，应用在实际课题中，得了良好的效果。并取 关键词：O B; C R A命名服务；事件服务；并行计算中图分类号：T 3 3 T 3 1 1 P 9;P 1 .1 文献标识码： A

1前言 随着科学技术和信息技术的发

Windows下MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方

法

1 MATLAB分布式并行计算服务器介绍

MATLAB Distributed Computing Server可以使并行计算工具箱应用程序得到扩

展，从而可以使用运行在任意数量计算机上的任意数量的worker。MATLAB Distributed Computing Server还支持交互式和批处理工作流。此外，使用 Parallel Computing Toolbox 函数的 MATLAB 应用程序还可利用 MATLAB Compiler（MATLAB 编译器）编入独立的可执行程序和共享软件组件，以进行免费特许分发。这些可执行应用程序和共享库可以连接至 MATLAB Distributed Computing Server的worker，并在计算机集群上执行MATLAB同时计算，加快大型作业执行速度，节省运行时间。

MATLAB Distributed Computing Server 支持多个调度程序：MathWorks作业管理器（随产品提供）或任何其他第三方调度程序，例如 Platform LSF、Microsoft Windows Compute Cluster

并行处理及体系结构实验报告

Parallel Computing and architecture Experiment Report

班级：计算机科学与技术25班 学号：S15081200029 姓名：陶双男 指导教师：王璿

信息学院 2015年 10 月

实验一 MPI安装与程序编译、运行和调试

一、实验题目 MPI安装与程序编译、运行和调试 二、实验目的

1、学会搭建MPI并行编程环境，能够开发运行并行程序。

2、学习并行程序的编写、编译、运行步骤，了解系统结构对编程模式和环境工具的影响。 三、实验内容

1、搭建MPI并行编程环境（Windows下MPI环境的搭建）

1)首先以管理员的身份登录主机，在主机上建立一个MPI账户。用户名：mympi，密码：mympi。然后安装MPICH2，运行mpich2-1.4.1p1-win-ia32，将MPICH2虚拟机安装到计算机上并测试MPI是否安装成功前首先需要注册一个用户，具体操作如下：“开始”按钮-->所有程序-->MPICH2 -->wmpiregister.exe。输入用户名、密码，即我们第一步建立的系统管理员账户和系统登录密码。如图1.1所示：

XX大学本科毕业设计（论文）

云计算中MapReduce分布式并行处理框架的

研究与搭建

Research and Build of MapReduce Distributed Parallel Processing

Framework in Cloud Computing

学 院（系）： 计算机科学与技术学院 专 业： 计算机科学与技术 学 生 姓 名： XXX 学 号： XXXXX 指 导 教 师： XXX 评 阅 教 师： 完 成 日 期： XXX年XX月

云计算中MapReduce分布式并行处理框架的研究与搭建

摘 要

大数据（Big Data），是随着计算机技术及互联网技术的高速发展而产生的独特数据现象。现代社会正以不可想象的速度产生大数据，幸运的是，计算机技术与互联网技术的发展，在产生大数据的同时，也给人们带来了全新的云计算技术。云计算技术带来的大数据处理能力，使得分析和掌握大数据中蕴藏的无尽信息、知识和智慧成为可能。

分布式计算（D

先说区别：

一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。

1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。

分布式中的每一个节点，都可以做集群。而集群并不一定就是分布式的。

举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。

而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多，但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。

分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，哪这个业务就不可访问了。

2：简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。

例如：

如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行该任务需10小时。

采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）

而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服

计算机技术与发展第21卷 第2期.2Vo.l21 No

基于Lucene的分布式并行索引

唐华姣,何友全,徐小乐,徐 澄

2.重庆交通大学管理学院,重庆400074)

摘 要:索引技术是搜索引擎的核心技术之一,索引技术的好坏直接影响到搜索引擎的查准率以及对用户的响应速度。Lucene是一个优秀的全文检索引擎架构,采用高度优化的倒排索引结构并支持增量索引。但在实际应用Lucene时存在一个值得关注的问题:随着被索引文件的增多,索引时间成线性增长,导致建索引的过程会影响搜索体验;在搜索引擎应用中,当索引文件量达到一定等级时,搜索引擎就遇到性能瓶颈。在深入分析和研究Lucene索引机制的基础上,采用以内存为缓冲区建索引文件的分布式并行索引技术形成了一个可扩展的搜索引擎解决方案,极大地缓解了建索引给搜索带来的瓶颈问题。

关键词:索引技术;Lucene;搜索引擎;分布式并行索引

中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1673-629X(2011)02-0123-04

1

1

1

2

(1.重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074;

DistributedParallelIndexBasedonLucene

分类号：ＴＰ３１９

密级：

洳≥：ｊ～＇－４

硕士学位论文

⑧

论文题目分布式流式计算平台的设计与实现

吴峻

邵健副教授作者姓名指导教师

肖俊副教授

学科（专业）

所在学院

提交日期计算机应用计算机科学与技术２０１４年１月２０日

ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＺｈｅｊｉａｎｇ

ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆ

ＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ１—１一

⑧

ＴＩＴＬＥ旦曼墨ｉｇ坠垒旦鱼ｉ堡卫！星堡星巫丛ｉＱ里Ｑ垂垒

ｓｔｒｅａｍｃｏｍｐｕｔｍＲｐｌａｔＩＯｎｎ

Ａｕｔｈｏｒ：ＪｕｎＷｕ

Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ａｓｓｏｃ．Ｐｒｏｆ．ＪｉａｎＳｈａｏ

ＡＳＳＯＣ．Ｐｒｏｆ．ＪｕｎＸｉａｏ

Ｓｕｂｊｅｃｔ：

Ｃｏｌｌｅｇｅ：

ＳｕｂｍｉｔｔｅｄＤａｔｅ：２０１４．．１．．２０

浙江大学硕士学位论文摘要

摘要

在当今的信息时代，每天世界各地的传感器、移动设备、在线交易和社交网络都会实时产生海量数据。许多服务需要对于这些源源不断的产生的各种类型的数据做出迅速响应。由于数据的流速、流向随时可以发生变化。擅长大吞吐量批量式处理的传统的分布式处理模式并不能很好地加以处理。在这种情况下，专门针对流式数据的计算平台应运而生，强调实时性，能对输入数据进行迅速的复杂处理，实时返回

并行计算实验报告

课程：并行计算 姓名：郑波

学号：2013211644

班级：计算机科学与技术13-2班 日期：2015年12月7日

实验一：OpenMP基本使用

一、实验目的

1、熟悉OpenMP编程。

2、比较串行算法与并行算法在执行时间上的差别； 3、考察线程数目使用不同对并行算法执行时间的影响； 4、考察运算规模N对串、并行算法执行时间上的影响。

二、实验内容

1、使用OpenMP进行两个矩阵A和B的加法，并分析串行、并行时间的差别以及问题规模对程序运行时间的影响

三、实验步骤

1、整个程序的设计流程 ①全局变量设置三个宏定义过的size×size的二维数组啊a,b,c。 ②初始化a数组为全1，b数组为全2 ③通过omp_set_num_threads()库函数设置线程数 ④调用openMP库函数omp_get_wtime()获取当前时间start #pragma omp parallel for开始做并行区部分 …

结束后再次调用omp_get_wtime()获取时间end，end-start即为并行消耗时间 ⑤再次调用时间函数更新strat 串行做一边矩阵相加 更新end,end-start即为

基于linux集群的并行计算

　 1064 　　　　　

计算机测量与控制.2004.12(11)　

ComputerMeasurement&Control　

工业控制

文章编号:1671-4598(2004)11-1064-03　　　　　　中图分类号:TP273　　　　　文献标识码:A

基于linux集群的并行计算

李俊照,罗家融

(中国科学院等离子体物理研究所,安徽合肥　230031)

摘要:集群计算机技术是高性能并行计算机系统中的一个研究热点。对于有密集运算需求的企业和研究机构来说,集群系统是他们的最佳选择。本文简要介绍了linux集群技术和并行程序设计的概念,,对linux集群系统进行了性能评测。

关键词:linux;集群;并行计算;MPI

ParallelCluster

Junzhao,LuoJiarong

ofPhysics,ChineseAcademyofSciences,Heifei　230031,China)

Abstract:Clustercomputerisahotspotinhighperformanceparallelcomputersystem.Ifenterpriseandresearchinstitutionhavethede2m

2014年《并行计算系统》复习题

1. （15分） 给出五种并行计算机体系结构的名称，并分别画出其典型结构。

①并行向量处理机（PVP）

②对称多机系统（SMP）

③大规模并行处理机（MPP）

④分布式共享存储器多机系统（DSM）

⑤工作站机群（COW）

2. （10分）给出五种典型的访存模型，并分别简要描述其特点。 ①均匀访存模型（UMA）： 物理存储器被所有处理机均匀共享 所有处理机访存时间相同 适于通用的或分时的应用程序类型 ②非均匀访存模型（NUMA）： 是所有处理机的本地存储器的集合 访问本地LM的访存时间较短

访问远程LM的访存时间较长

③Cache一致性非均匀访存模型（CC-NUMA）： DSM结构

④全局Cache访存模型（COMA）：

是NUMA的一种特例，是采用各处理机的Cache组成的全局地址空间

远程Cache的访问是由Cache目录支持的 ⑤非远程访存模型（NORMA）：

在分布式存储器多机系统中，如果所有存储器都是专用的，而且只能被本地存储机访 问，则这种访问模型称为NORAM 绝大多数的NUMA支持NORAM 在DSM中，NORAM的特性被隐匿的

3. （15分）对于如下的静态互连网络，给出其网络直径、节点