并行计算是并行计算机最主要的工作特点

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：

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

学生学号 0121214410203 实验课成绩

学 生 实 验 报 告 书

实验课程名称 开 课 学 院 指导教师姓名 学 生 姓 名 学生专业班级

并行计算 理学院 余新华 罗云 信计1202班

2014 —— 2015 学年 第 2 学期

班级 姓名 学号 实验名称 所用软件 实 验 目 的 及 内 容 信计1202 罗云 日 期 2014.06.09 成绩评定 实验室 0121214410203 数学207 老师签名 Linux的安装与使用入门 VMware workstation 1、在虚拟机上实践Linux系统的安装 2、掌握linux命令的使用入门 一、 linux系统的安装 1、 首先，下载一份CentOS 6.5 的系统镜像文件，装进虚拟机的虚拟光驱。 实 验 原 理 步 骤 2、 开机瞬间按F2，设定BIOS从CD-ROM启动系统。保存设置后重启，则开机自动加载镜像。 3、 进入CentOS系统引导设置界面，语言、时区、网卡等使用默认选项。调整分区时为linux系统分配/boot、/root、/home和swap块，/boot为引导区分配200MB左右即可，其他区块大小应根

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

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浅析并行计算编程技术

作者：曾升 谢鹏 张瑾

来源：《数字技术与应用》2016年第06期

摘要：计算机技术的不断发展也推动了各行各业对性能和运算需求的增加，各种规模庞大、运算复杂的应用也相继问世，不同的并行计算编程技术和开发模式得到广大开发者的认同。本文从并行计算编程技术的概念分析开始，介绍了当前主流的并行计算编程技术开发模式，并详细描述了CUDA框架的GPU并行技术方法，旨在对并行程序的运行、调试有初步的认识，也能让开发者根据自身编程特点和应用场景选择合适的并行计算编程技术，提高开发效率。

关键词：并行计算 编程 高性能 GPU开发 调试

中图分类号：TP311.11 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）06-0243-01 1 并行计算编程技术概念介绍和研究方法

所谓并行计算编程，就是通过高性能计算机，实现计算的并行处理，它也是反映高性能计算和超级计算的一项重要指标。长期以来，通过并行计算编程求解的过程主要表现为：给定一个应用，首先将其转化为数值计算范畴；随后为该数值计算设计一套并

关于ansys程序运行大内存多核CPU的设置问题转载 近期出现这些问题找了些资料并整理下放这里了。下面这些方法并没有一一试过。 1.ansys结果文件过大如何处理 解决超大结果文件的方案主要有四种方法 方法一将磁盘格式转换为NTFS 方法二在begin level的时候加上一条命令/configfsplitvalue其中value is the size of file the final size equal to nvalven is the number of sub-file在PC机上面一般1单位4M则/configfsplit750 生成每个分割后的文件都是3G的大小在这个命令下不只是rst文件被分割只要是由ansys所产生的binary文件都会。 如下面命令大概会产生6个rst文件 /configfsplit1 14MB /prep7 et145 mpex12e11 mpprxy10.3 blc41011 esize0.1 vmeshall /solu da5all sfa2pres0.1 solve 方法三将不同时间段内的结果分别写入一序列的结果记录文件使用/assign命令和重启动技术ANSYS采用向指定结果记录文件追加当前计

第一部分：并行程序设计基础

1． 什么是并行计算机：

并行计算机即能在同一时间内执行多条指令或处理多个数据的计算机,并行计算机是并行计算的物理载体。

2． 并行计算机的基本划分：

根据一个并行计算机能够同时执行的指令与处理数据的多少可以把并行计算机分为SIMD （Single-Instruction Multiple-Data ）单指令多数据并行计算机和MIMD （Multiple-Instruction Multiple-Data ）多指令多数据并行计算机。SIMD计算机同时用相同的指令对不同的数据进行操作；SIMD计算机同时用相同的指令对不同的数据进行操作。

按同时执行的程序和数据的不同又提出了SPMD（Single-Program Multuple-Data ）单程序多数据并行计算机和MPMD

（Multiple-ProgramMultiple-Data ）多程序多数据并行计算机的概念，这种划分方式依据的执行单位不是指令而是程序。显然其划分粒度要大得多。一般地SPMD并行计算机是由多个地位相同的计算机或处理器组成的,而MPMD并行计算机内计算机或处理器的地位是不同的,根据分工的不同它们擅长完成的工作也不同,因此可以根据需要将不同的程序任务放到MPM

都是网上找的相关资料自己做了一个归纳。

一使用的软件和硬件： 主机(作者使用的计算机) :P4 3.00GHz、超线程、内存 2.00G、硬盘 80G、内置网卡； 副机 A:P4 2.8GHZ、超线程、内存 1.00G、硬盘 80G、集成网卡； 副机 B:P4 2.4GHZ、超线程、内存 640MB、硬盘 80G、双网卡、一个 HUB。 上述三台计算机都是使用 WINDOWS XP 操作系统。 使用的网络： 主机和副机 A 都是通过副机 B 连接成局域网的，在并行设置前，这三台计算机都是可以在网络 邻居里互相看到对方，登陆到对方的机器中。 以上是进行并行计算的硬件和软件的环境了，接下来开始并行计算的工作了： 1、 安装 FLUENT 6.2.16 这一步作者就不多说了，相信大家都是可以做到的。安装完毕后，请立刻就将安装文件夹设置为共 享！千万不要忽略了。 2、 启动 MS-DOS 命令提示符，输入 rshd -install (中间要有空格隔开) ,安装 FLUENT 自带 的远程数据交换软件，这个文件在 FLUENT\ntbin\ntx86 下，文件很小，只有 60k。 3、 回到桌面上，右击我的电脑->管理->服务和应用程序->服务->双击

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并行计算在矩阵中的应用

作者：王涛 赵映诚 刘鑫源 来源：《计算机时代》2017年第09期

摘 要： 在解决许多实际问题时，经常需要计算一些高阶矩阵。然而传统的串行计算方法往往效率比较低。因此，需将串行程序并行化来提高计算效率。文章分别研究了Windows API、OpenMP、MPI、PPL这四种并行计算方法在矩阵乘法并行化中的应用。通过测试不同规模的矩阵，根据加速比衡量并行化的加速效果，对这四种并行化方法的加速效果进行了对比。结果表明，这四种方法都可以提高计算效率，其中MPI的加速效果最好。 关键词： 计算效率； 串行计算； 并行化； 加速比

中图分类号：TP338.6 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2017）09-33-04 Abstract： In solving many practical problems， some high-order matrices often need to be calculated. However， the traditional serial computi