多核计算机上并行计算的实现与分析 (1)

　第18卷第3期

2009年9月

淮海工学院学报(自然科学版)

Journal of Huaihai Institute of Technology (Nat ural Science Edition )Vol.18　No.3Sep.2009

DOI :10.3969/j.issn.167226685.2009.03.009

多核计算机上并行计算的实现与分析

王顺绪

(淮海工学院理学院,江苏连云港　222005)

摘　要:研究多核计算机上OpenM P 编程模式和M PI 消息传递机制编程模式的运行效能,并在双

核和四核计算机上,分别使用传统算法和并行算法计算了和式

∑n

i =1

i 和n ×n 矩阵的乘积以及矩阵

的Cholesky 分解,数值试验结果表明,传统的串行程序只能利用二分之一的双核CPU 资源和四分

之一的四核CPU 资源,而并行程序在双核和四核计算机上的并行效率很高,并且OpenM P 编程模式的运行效率比M PI 编程模式的运行效率稍高。关键词:多核编程;OpenMP ;M PI 中图分类号:TP338;O246 文献标识码:A 文章编号:167226685(2009)0320030204

Implementation and Analyses of Parallel Computation on

Multi 2core Computers

WAN G Shun 2xu

(School of Science ,Huaihai Institute of Technology ,Lianyungang 222005,China )

Abstract :Parallel programming in Fort ran using OpenM P and M PI on multi 2core comp uters are st udied.The serial and concurrent experiment s of matrix 2mat rix multiplication ,summation of 1+2+…+n and Cholesky factorization are implemented on 22core and 42core comp uters respec 2tively.Experiment result s show t hat t he serial p rogram can only use one core of multi 2core com 2p uters.Meanwhile ,t he parallel efficiency of the program using OpenMP and MPI is very high ,and the efficiency of the program using OpenMP is a little higher than that of the program using MPI.K ey w ords :multi 2core programming ;OpenMP ;M PI

20世纪90年代前,国内只有为数不多的几个重要部门才拥有并行计算机。PVM (parallel virt u 2al machine )和M PI (message passing interface )的出现给需要使用并行计算的科技工作者带来了方便,人们可使用这两个软件在实验室建立并行环境。

由于单核CPU 速度提升的局限性,提升计算机速度的主要途径是使用多核CPU 。多核CPU 的普及对数值计算的发展产生了历史性的改变,由于多核和单核CPU 设计理念的不同,单核CPU 上运

行良好的软件或者以前的算法不能使多核CPU 发挥其最大效能,要想高效利用多核CPU ,就必须改进原有的老程序,融进并行算法的思想。著名的软件开发专家SU T TER H 在文献[1]中指出,并行计算的时代终于到来,在这个时代人们购买新的计算机是并行机,这需要人们转换观念,将编程思想从“串行”转变到“并行”。并行算法和多核编程已受到人们普遍的关注,高等学校及研究机构是并行编程或多核编程的强力推动者[223]。

3收稿日期:2008212216;修订日期:2009207204

基金项目:淮海工学院科研经费资助项目(KQ08031);淮海工学院教学改革立项课题(5509002)

作者简介:王顺绪(1962-),男,江苏连云港人,淮海工学院理学院副教授,主要从事计算数学方面的研究,(E 2mail )wsxlyg @https://www.sodocs.net/doc/d110361845.html, 。

1　多核处理器简介

111　多核处理器的诞生

最近几年,AMD 和Intel 公司推出了拥有大型机品质的用于个人计算机的多核CPU 。多核处理器将多个执行核嵌入到同一个处理器芯片内,这些核是相互独立的处理器,它们可以共享或单独拥有自己的Cache ,并共享一个主存,每个指令都具有一个完整的硬件执行环境,线程间实现了真正意义上的并行[4]。多核CPU 结构如图1和图2所示[4]

。

112　多核计算机上实现并行计算的一般方法

可以使用M PI 在多核计算机上实现并行计算,但简单有效的多核编程方法是使用OpenM P +For 2t ran 或OpenM P +C 的方法设计并行程序。充分使

用!＄OM P paralle do ,!＄OM P end parallel do 并行引导语句,对一些大型复杂的问题,还要使用其它的OpenM P 并行引导语句,同时要考虑单元的存取冲突问题。在编程的细节问题上可以参考相应的

用户手册,OpenM P +Fort ran 的编程问题可参阅文

献[5]。

113　多核处理器中并行计算加速比分析

一个算法使用多核的效果可以用加速比

S p =t 1/t p

(1)

来衡量,其中:t 1代表最佳串行计算时间,t p 代表使用p 个核并行计算的时间。实际操作时,t 1也往往表示使用一个核计算的时间。文献[4]根据式(1)和Amdahl 定律讨论了拥有多核CPU 计算机的并行计

算加速比,假设算法中串行部分的比例为s ,处理器的核数为p ,在不考虑系统开销的情况下,多核处理器上并行算法的理论加速比为

S ′p =

1

s +(1-s )/p

,(2)

S p 和S p ′的差距反映系统的性能和算法的优劣。

下面通过算例,讨论多核环境下串行程序和并行程序的执行情况,通过加速比分析多核计算机的并行计算效果,并对OpenM P 编程模式和使用MPI 编程模式的效果作了比较。

2　多核计算的几个算例

数值试验的环境是两台多核计算机,一台是主频为2GHz ,内存1G B 的双核计算机,另一台是主频为213GHz ,内存2G B 的四核计算机。对数列求和,采用的算法是每个核计算和的一个部分,理论加速比S p ′=p 。对矩阵乘积而言,其理论加速比S p ′

=p 。通过这两个算例的实际加速比和理论加速比

大小的比较可以看出多核CPU 并行计算的实际效果。算法1至3分别描述求和运算的串行算法、OpenM P 通讯机制的求和算法和M PI 并行模式下

的求和算法,算法4到6描述的是矩阵乘积的串行算法、OpenM P 通讯机制的矩阵乘法和M PI 分布式并行模式下矩阵相乘算法,所有算法都使用Fort ran 语言代码描述,其中的Nproc 代表创建的进程或线程数。

211　归约求和算例

算例1分别使用串行编程模式、OpenM P 编程

模式以及M PI 编程模式计算

∑n

i =1

i ,实现该计算的3

种编程模式的算法如算法1、算法2和算法3。

算法1(串行的归约求和算法)

for i =1,n sum =sum +i 3110

1

3　第3期王顺绪:多核计算机上并行计算的实现与分析

end for

算法2(使用OpenMP的归约求和算法) CALL omp-set-num-t hreads(Np roc) !＄OM P parallel do reduction(+:sum) do i=1,n

Sum=Sum+i3110

enddo

!＄OM P end parallel do

算法3(使用MPI的归约求和算法)

DO I=M YID+1,N,Nproc

Sum1=Sum1+i3110

ENDDO

CALL M PI-REDUCE(SUM1,SUM,1,mpi-do uble-precision,M PI-SUM,0,

MPI-COMM-WORLD,IEE)

在四核计算机上,使用双精度计算sun,分别使用算法1、算法2和算法3作计算,在n=109时并行计算的结果如表1和表2所示,其中t O,S Op,ηO,t M, S Mp和ηM分别代表OpenM P环境和MPI环境下的并行计算时间、加速比和并行效率,其中S Op和S Mp 的含义见式(1),而ηO=S Op/p,p代表本次计算中使用的执行单元的数量。

表1　双核计算机上求和并行计算加速比和效率

T able1　Speedup and p arallel eff iciency of summ ation on du al2core computers

p t M/s S MpηM/%t O/s S OpηO/% 14160801535 22156911798917013281163181155

表2　四核计算机上求和并行计算加速比和效率

T able2　Speedup and parallel eff iciency of summ ation on42core computers

p t M/s S MpηM/%t O/s S OpηO/% 14101501430 2210191198999143012161199199153 3113482197999128011442198699153 4110523181795141011093194598162

算法1的运行时间是31891s,从任务管理器中看出,算法1只利用了25%的CPU资源,即只使用了四核中的一个。求和算法在OpenM P+Intel Fort ran环境下的加速比几乎是完美的,并且单核运行时间也比其它环境下单核运行时间少,原因是In2 tel Fort ran编译器本身的特性决定的。

212　矩阵乘积算例

算例2分别使用串行算法、OpenM P编程模式以及M PI编程模式计算n阶的矩阵A和B的乘积,实现该计算的3种编程模式的算法如算法4、算法5和算法6。

算法4(矩阵乘积的串行算法)

For i=1,n

For j=1,n

For k=1,n

　c(i,j)=c(i,j)+a(i,k)3b(k,j)

Enddo

Enddo

Enddo End

算法5(OpenMP环境下矩阵乘积并行算法) CALL omp-set-num-t hreads(Np roc)

!＄omp parallel

!＄OM P do reduction(+:cc)

do i=1,n

do j=1,n

do k=1,n

cc=cc+a3b

enddo

c(i,j)=cc

enddo

enddo

!＄OM P end do

!＄omp end parallel

算法6(MPI环境下矩阵乘积算法)

　n1=n/n p

If(myid==0)t hen

Do i=1,n p-1

23淮海工学院学报(自然科学版)2009年9月

Call mpi-send(b(1,i3n1+1),n13n,mpi-real,i,i,mpi-comm-world,ie)

Enddo

Endif

If(myid/=0)t hen

Call mpi-recv(b(1,myid3n1+1),n13n, mpi-real,0,myid,mpi-comm-world,stat us,ie) Endif

Do i=1,n

Do j=myid3n1+1,myid3n1+n1

Do k=1,n

C(i,j)=c(i,j)+a(i,k)3b(k,j)

Enddo

Enddo

Enddo

在n=500时分别使用算法4到6计算A×B,并行计算的结果如表3和表4所示,在四核计算机上矩阵乘积串行程序的运行时间是11297s,而且从任务管理器中可以看出,串行程序同样只使用了四核中的一个,算法5的效果最好。

表3　双核环境下矩阵乘积并行计算加速比和效率

T able3　Speedup and parallel eff iciency of m atrix multiplication on du al2core computers

p t M/s S MpηM/%t O/s S OpηO/% 11145001563 2017571191685177013121180590122

表4　四核环境下矩阵乘积并行计算加速比和效率

T able4　Speedup and parallel eff iciency of m atrix multiplication on42core computers

p t M/s S MpηM/%t O/s S OpηO/% 11127601484 2016391199799184012431199299159 3014282198199138011632196998198 401354316059011101125318729618

213　OpenMP环境下矩阵的Cholesky分解在四核计算机上用OpenM P+Fot ran对正定矩阵A进行Cholesky分解。当矩阵阶数较高时,计算量很大,于是人们考虑使用并行计算,分布式计算效果往往不佳,而简单地使用OpenM P的编程思想。在串行程序中简单加上并行语句就可使效果得到很大提升。n=3000时串行Cholesky分解的计算时间是46173s,使用双核计算的时间是31138s,四核计算的时间是25121s。该算例说明对一些串行问题,只要稍加修改就可获得满意的多核并行效果。

3　结语

通过以上算例在各种环境下的运行结果可以看出,拥有多核CPU的计算机实际上是并行计算机,串行程序只使用了多核CPU的一个核,由于多核CPU拥有共享主存,因此对于细粒度的并行算法使用OpenM P的编程模式更合适,对粗粒度的并行算法使用MPI的编程模式比较合适。

参考文献:

[1]　SU T TER H,L ARUS J.Software and the concurrency

revolution[J].Computer and Information Science,

2005,3(7):54262.

[2]　薛巍.多核课程建设[J].计算机教育,2007(11):402

43.

[3]　陈天洲.多核课程建设探索与实践[J].计算机教育,

2007(3):51255.

[4]　A KH TER S,ROB ER TS J.多核程序设计技术[M].李

宝峰,富弘毅,李韬,译.北京:电子工业出版社,2007.

[5]　周振红,徐进军,毕苏萍,等.Intel Visual Fortran应用

程序开发[M].郑州:黄河水利出版社,2006.

(责任编辑:吉美丽)

33

　第3期王顺绪:多核计算机上并行计算的实现与分析

大数据与并行计算

西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：

前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。

MSC_MARC单机多核并行计算示例教学文案

M S C_M A R C单机多核并行计算示例

MSC MARC2011单机多核并行计算示例 并行计算可以有效利用本地或者网络计算机计算资源，提高计算效率，特别是针对一些计算规模相对较大的问题。本文作为MARC单机多核并行计算的一个示例。 测试平台：WIN7 64Bit MARC2011 0、提前设置 将电脑名字最好改为administrator，或者通过修改电脑名称，会使user和display后面的名子保持一致。 改电脑名字： 计算机右键—属性—更改设置—更改—计算机名

1、启动多核运算 打开dos界面输入 （1）D：按enter回车键（d为marc所在盘）

（2）cd+空格+ D:\MSC.Software\Marc\2010\marc2010\intelmpi\win64\bin按 enter回车键 （3）ismpd+空格+ –install 按enter回车键 （4）出现上图中的 关闭窗口。 2、基本配置 （1）在MARC安装目录下的intelmpi\win64\bin目录（32Bit计算机选择 win32文件夹），运行wmpiregister.exe. （2）输入用户名(登陆windows的账户名，通常为administrator)及密码（若密码为空，需要重新设置一个密码），点击register按钮，下面的对话框中会出现“Password encrypted into the Registry”信息。

（3）运行ismpd.exe，或者到dos提示符下，进入该目录，运行ismpd -install。 假如提示都正常的话，到此即完成进行并行计算的前提条件了。 3、测试 （1）在MARC安装目录下的intelmpi\win64\bin目录（32Bit计算机选择win32文件夹），运行wmpiconfig.exe （2）依次点击下面1和2.

并行计算1

并行计算 实 验 报 告 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pi的值，熟悉linux下pthread 形式的多线程编程，对实验结果进行统计并分析以及加速比曲线分析，从而对并行计算有初步了解。 二、实验原理 本次实验利用中值积分定理计算pi的值 图1 中值定理计算pi 其中公式可以变换如下： 图2 积分计算pi公式的变形 当N足够大时，可以足够逼近pi，多线程的计算方法主要通过将for循环的计算过程分到几个线程中去，每次计算都要更新sum的值，为避免一个线程更新sum 值后，另一个线程仍读到旧的值，所以每个线程计算自己的部分，最后相加。三、程序流程图 程序主体部分流程图如下：

多线程执行函数流程图如下： 四、实验结果及分析

令线程数分别为1、2、5、10、20、30、40、50和100，并且对于每次实验重复十次求平均值。结果如下： 图5 时间随线程的变化 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。 五、实验总结

本次试验的主要内容是多线程计算pi的实现，通过这次实验，我对并行计算有了进一步的理解。上学期的操作系统课程中，已经做过相似的题目，因此程序主体部分相似。不同的地方在于，首先本程序按照老师要求应在命令行提供参数，而非将数值写定在程序里，其次是程序不是在自己的电脑上运行，而是通过ssh和批处理脚本等登录到远程服务器提交任务执行。 在运行方面，因为对批处理任务不够熟悉，出现了提交任务无结果的情况，原因在于windows系统要采用换行的方式来表明结束。在实验过程中也遇到了其他问题，大多还是来自于经验的缺乏。 在分析实验结果方面，因为自己是第一次分析多线程程序的加速比，因此比较生疏，参考网上资料和ppt后分析得出结果。 从自己遇到的问题来看，自己对批处理的理解和认识还比较有限，经过本次实验，我对并行计算的理解有了进一步的提高，也意识到了自己存在的一些问题。 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 PI_3013216011.cpp -o pi pbs脚本(runPI.pbs)如下： #!/bin/bash #PBS -N pi #PBS -l nodes=1:ppn=8 #PBS -q AM016_queue #PBS -j oe cd $PBS_O_WORKDIR for ((i=1;i<=10;i++)) do ./pi num_threads N >> runPI.log

并行计算 - 练习题

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、节点的度数、对剖宽度，说明该网络是否是一个对称网络。 网络直径：8 节点的度数：2

对剖宽度：2 该网络是一个对称网络 4. （15分）设一个计算任务，在一个处理机上执行需10个小时完成，其中可并行化的部分为9个小时，不可并行化的部分为1个小时。问： （1）该程序的串行比例因子是多少，并行比例因子是多少？ 串行比例因子：1/10 并行比例因子:9/10 （2）如果有10个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？10/(9/10 + 1) = 5.263 （3）如果有20个处理机并行执行该程序，可达到的加速比是多少？10/(9/20 + 1)= 6.897 5.（15分）什么是并行计算系统的可扩放性？可放性包括哪些方面？可扩放性研究的目的是什么？ 一个计算机系统（硬件、软件、算法、程序等）被称为可扩放的，是指其性能随处理机数目的增加而按比例提高。例如，工作负载能力和加速比都可随处理机的数目的增加而增加。 可扩放性包括: 1.机器规模的可扩放性

高性能复习提纲答案

高性能计算（并行计算）复习提纲 第一章并行计算机系统及其结构模型 1．了解并行计算机系统互联网络及其分类 不同带宽与距离的互连技术: 总线、SAN、LAN、MAN、WAN 1，静态互联网络：是指处理单元之间有着固定连接的一类网络，在程序执行期间，这种点到点的连接不变。典型的静态网络有一维线性阵列、二维网孔、树连接、超立方网络、立方环、洗牌交换网、蝶形网络等。2，动态互联网络：是用开关单元构成的，可按应用程序的要求动态的改变连接组态。典型的动态网络包括总线、交叉开关和多级互连网络等,3，标准互联网络 2.并行计算机系统结构，参见图1.20（P23）五种结构，要求理解这几种结构的硬件组成及工作方式。 2，并行计算机系统结构： 行向量处理机pvp ：硬件：向量处理机vp、共享存储器SM。工作方式：高带宽的交叉开关网络将vp连向共享存储模块，存储器可以以兆字节每秒的速度想处理器提供数据。通常使用向量寄存器和指令缓冲器。 对称多处理机SMP：硬件：商品微处理器（具有片上或外设高速缓存）、共享存储器、 I/O设备。工作方式：微处理器由总线或交叉开关连向共享存储器。每个处理器可同等的访问共享存储器、I/O设备和操作系统

服务。 ＭPP一般是指超大型计算机系统，它具有如下特性：①处理节点采用商品微处理器；②系统中有物理上的分布式存储器；③采用高通信带宽和低延迟的互连网络；④能扩放至成百上千乃至上万个处理器；⑤它是一种异步的MIMD机器，程序系由多个进程组成，每个都有其私有地址空间，进程间采用传递消息相互作用DSM分布式共享存储多处理机 高速缓存目录DIR用以支持分布高速缓存的一致性。ＤＳＭ和ＳＭＰ的主要差别是，ＤＳＭ在物理上有分布在各节点中的局存从而形成了一个共享的存储器。对用户而言，系统硬件和软件提供了一个单地址的编程空间. COW工作站机群 机群往往是低成本的变形的MPP。COW的重要界线和特征是：①每个节点都是一个完整的工作站(不包括监视器、键盘、鼠标等），一个节点也可以是一台PC或SMP；②各节点通过一种低成本的商品（标准）网络互连（；③各节点内总是有本地磁盘④节点内的网络接口是松散耦合到I/O 总线上的，⑤一个完整的操作系统驻留在每个节点中，而MPP中通常只是个微核，COW 的操作系统是工作站ＵＮＩＸ，加上一个附加的软件层以支持单一系统映像、并行度、通信和负载平衡等。 3并行计算机的几种访问存储模型。 访问存储模型：

并行计算-期末考试模拟题原题

Reviews on parallel programming并行计算英文班复习考试范围及题型：（1—10章） 1 基本概念解释；Translation (Chinese) 2 问答题。Questions and answer 3 算法的画图描述。Graphical description on algorithms 4 编程。Algorithms Reviews on parallel programming并行计算 1 基本概念解释；Translation (Chinese) SMP MPP Cluster of Workstation Parallelism, pipelining, Network topology, diameter of a network, Bisection width, data decomposition, task dependency graphs granularity concurrency process processor, linear array, mesh, hypercube, reduction,

prefix-sum, gather, scatter, thread s, mutual exclusion shared address space, synchronization, the degree of concurrency, Dual of a communication operation, 2 问答题。Questions and answer Chapter 1 第1章 1) Why we need parallel computing? 1）为什么我们需要并行计算？ 答： 2) Please explain what are the main difference between parallel computing and sequential computing 2）解释并行计算与串行计算在算法设计中的主要不同点在那里？ 答： Chapter 2 第2章 1) What are SIMD, SPMD and MIMD denote? 1）解释SIMD, SPMD 和 MIMD是什么含义。 答： 2) Please draw a typical architecture of SIMD and a typical architecture of MIMD to explan. 2）请绘制一个典型的SIMD的体系结构和MIMD的架构。 答：

小学数学总复习简便运算400题(有答案)

小学数学简便运算专项练习400题 第一部分(1-50题) 12.06＋5.07＋2.94 30.34＋9.76－10.34 83 ×3÷83 ×3 25 ×7×4 34÷4÷1.7 1.25÷32×0.8 102×7.3÷5.1 17 73+174-773 195－137－95 11 32+752+353 933-15.7-4.3 41.06 －19.72－20.28 752－383+83 8 74+295-95 700÷14÷5 18.6 ÷2.5÷0.4 1.96÷0.5÷4 1.06 ×2.5×4

13×1917÷1917 29÷2713×2713 19.68－（2.68＋2.97） 5.68＋（5.39＋4.32） 19.68－（2.97＋9.68） 7 172+(185-172) 576-(83-71 ) 0.74 ÷(71×10074) 1.25×（ 8 ÷0.5） 0.25 ×（ 4 × 1.2） 1.25×（ 213×0.8） 9.3 ÷(4÷93100) 24×(1211-83-61+31) (12+ 72) ×7 0.92×1.41＋0.92×8.59 516×137-53×137 1.3×11.6－1.6×1.3 59 ×11.6＋18.4×59

9999+999+99+9 4821-998 3.2×12.5×25 1.25×88 7.6÷0.25 3.5÷0.125 1.8×99＋1.8 3.8 ×9.9＋0.38 257×103-257×2-25 7 1.01×9.6 102×0.87 2.6 ×9.9 327 ×31+327 1712×32+32÷517 第二部分（51-100题） 3733 ×36 3733×38

并行计算第一次实验报告

并行计算上机实验报告题目：多线程计算Pi值 学生姓名 学院名称计算机学院 专业计算机科学与技术时间

一. 实验目的 1、掌握集群任务提交方式； 2、掌握多线程编程。 二.实验内容 1、通过下图中的近似公式，使用多线程编程实现pi的计算； 2、通过控制变量N的数值以及线程的数量，观察程序的执行效率。 三.实现方法 1. 下载配置SSH客户端 2. 用多线程编写pi代码 3. 通过文件传输界面，将文件上传到集群上 4.将命令行目录切换至data，对.c文件进行编译 5.编写PBS脚本，提交作业 6.实验代码如下： #include

#include #include #include #include #include static double PI=0; static int N=0; static int numOfThread=0; static int length=0; static int timeUsed=0; static int numOfThreadArray[]={1,2,4,6,8,10,12,14,16,20,24,30}; static int threadArraySize=12; static int nTime=4; static int repeatTime=30; static double totalTime=0; struct timeval tvpre, tvafter; pthread_mutex_t mut; clockid_t startTime,endTime;

并行算法设计与分析考题与答案

《并行算法设计与分析》考题与答案 一、1.3，处理器PI的编号是： 解：对于n ×n 网孔结构,令位于第j行，第k 列（0≤j，k≤n-1）的处理器为P i（0≤i≤n2-1）。以16处理器网孔为例,n=4（假设j、k由0开始）： 由p0=p(j,k)=p(0,0) P8=p(j,k)=p(2,0) P1=p(j,k)=p(0,1) P9=p(j,k)=p(2,1) P2=p(j,k)=p(0,2) P10=p(j,k)=p(2,2) P3=p(j,k)=p(0,3) P11=p(j,k)=p(2,3) P4=p(j,k)=p(1,0) P12=p(j,k)=p(3,0) P5=p(j,k)=p(1,1) P13=p(j,k)=p(3,1) P6=p(j,k)=p(1,2) P14=p(j,k)=p(3,2) P7=p(j,k)=p(1,3) P15=p(j,k)=p(3,3) 同时观察i和j、k之间的关系，可以得出i的表达式为：i= j * n+k

一、1.6矩阵相乘（心动算法） a)相乘过程 设 A 矩阵= 121221122121 4321 B 矩阵=1 23443212121121 2 【注】矩阵元素中A(i,l)表示自左向右移动的矩阵，B(l,j)表示自上向下移动的矩阵，黑色倾斜加粗标记表示已经计算出的矩阵元素,如12, C(i,j)= C(i,j)+ A(i,l)* B(l,j) 1 2、

4、

6、

8、

10 计算完毕 b)可以在10步后完成，移动矩阵长L=7，4*4矩阵N=4,所以需要L+N-1=10

(完整版)简便运算的练习题和答案汇总

运算定律练习题 （1）乘法交换律：a×b＝b×a 乘法结合律：（a×b）×c＝a×（b×c） 38×25×4 42×125×8 25×17×4 （25×125）×（8×4） 49×4×5 38×125×8×3 (125×25)×4 5 ×289×2 （125×12）×8 125×（12×4） (2) 乘法交换律和结合律的变化练习 125×64 125×88 44×25 125×24 25×28 （3）加法交换律：a＋b＝b＋a 加法结合律：（a＋b）＋c＝a＋（b＋c） 357＋288＋143 158＋395＋105 167＋289＋33 129＋235＋171＋165

378＋527＋73 169＋78＋22 58＋39＋42＋61 138＋293＋62＋107 （4）乘法分配律：（a＋b）×c＝a×c＋b×c 正用练习 （80＋4）×25 （20＋4）×25 （125＋17）×8 25×（40＋4）15×（20＋3） （5）乘法分配律正用的变化练习： 36×3 25×41 39×101 125×88 201×24 （6）乘法分配律反用的练习： 34×72＋34×28 35×37＋65×37 85×82＋85×18

25×97＋25×3 76×25＋25×24 （7）乘法分配律反用的变化练习： 38×29＋38 75×299＋75 64×199＋64 35×68＋68＋68×64 ☆思考题：（8）其他的一些简便运算。 800÷25 6000÷125 3600÷8÷5 58×101－58 74×99 【思路导航】在除法里，被除数和除数同时乘或除以一个相同的数，商不变。 325÷25 =（325×4）÷（25×4） =1300÷100 =13 【练一练1】（1）450÷25（2）525÷25 （3）3500÷125

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

22进程、线程与并行计算(windows 编程技术)

第22章 进程、线程与并行计算 进程是正在运行的程序，线程是轻量级的进程。多任务的并发执行会用到多线程（multithreading ），而CPU 的多核（mult-core ）化又将原来只在巨型机和计算机集群中才使用的并行计算带入普通PC 应用的多核程序设计中。 本章先介绍进程与线程的概念和编程，再给出并行计算的基本概念和内容。下一章讨论基于多核CPU 的并行计算的若干具体编程接口和方法。 22.1 进程与线程 进程（process ）是执行中的程序，线程（thread ）是一种轻量级的进程。 22.1.1 进程与多任务 现代的操作系统都是多任务（multitask ）的，即可同时运行多个程序。进程（process ）是位于内存中正被CPU 运行的可执行程序实例，参见图22-1。 图22-1 程序与进程 目前的主流计算机采用的都是冯·诺依曼（John von Neumann ）体系结构——存储程序计算模型。程序（program ）是在内存中顺序存储并以线性模式在CPU 中串行执行的指令序列。对于传统的单核CPU 计算机，多任务操作系统的实现是通过CPU 分时（time-sharing ）和程序并发（concurrency ）完成的。即在一个时间段内，操作系统将CPU 分配给不同的程序，虽然每一时刻只有一个程序在CPU 中运行，但是由于CPU 的速度非常快，在很短的时间段中可在多个进程间进行多次切换，所以用户的感觉就像多个程序在同时执行，我们称之为多任务的并发。 22.1.2 进程与线程 程序一般包括代码段、数据段和堆栈，对具有GUI （Graphical User Interfaces ，图形用户界面）的程序还包含资源段。进程（process ）是应用程序的执行实例，即正在被执行的程进程（内存中） 可执行文件（盘上） 运行

拥抱多核时代-GIS并行计算

告别免费午餐拥抱多核时代 —SuperMap空间分析并行计算实践Written by:Objects 2013-3-12 11:20:00 SuperMap空间分析并行计算实践 信息技术（InformationTechnologies，简称IT）领域，绝大多数定律都会随着技术的进步被人们淡忘，但有一些却可以经受住时间的考验，对信息技术发展带来持久而深远的影响，“摩尔定律”便是其中典型代表。“摩尔定律”支配下的信息技术，64位系统和多核计算日益普及，如何充分利用64位系统和多核环境下的计算资源成为系统设计和开发人员必 须面对的问题。地理信息系统（Geographic InformationSystem，简称GIS）中的空间分析服务具有算法逻辑复杂、数据规模庞大的特点，属于一种计算密集型服务。针对该特点，我们将并行计算技术引入传统空间分析计算过程，充分利用64位大内存和多核计算资源，大幅提升空间分析 计算性能。 一、摩尔定律下的免费午餐 摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出。其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的电子元件数目，约每隔24个月（现在普遍流行的说法是每隔18个月）便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，相同性能的芯片产品，每隔18个月价钱就会降 低一半。该定律自1965年提出以来，始终较好的预测了半导体产业的

发展趋势，又由于半导体产业的巨大影响力，该定律辐射到包括微处理器、移动电话、个人电脑、互联网等在内的众多IT领域。几十年来，包括处理器速度、内存容量、网络传播速度等关键IT指标的发展大都符合摩尔定律的描述。我们有理由认为，摩尔定律在一定程度上揭示与展现了信息技术令人惊讶的进步速度。诞生于1946年的世界上第一台电子计算机，其计算速度是每秒5000次加减法运算，而今天个人电脑的计算速度是每秒500亿次浮点运算。三十五年前的英特尔8086处理器仅有三万个晶体管，而今天一个基于Nehalem架构的英特尔酷睿i7处理器集成了7.74亿个晶体管。

计算机体系结构 习题与答案

第二章习题（P69-70） 一、复习题 1．简述冯?诺依曼原理，冯?诺依曼结构计算机包含哪几部分部件，其结构以何部件为中心？ 答：冯?诺依曼理论的要点包括：指令像数据那样存放在存储器中，并可以像数据那样进行处理；指令格式使用二进制机器码表示；用程序存储控制方式工作。这3条合称冯?诺依曼原理 冯?诺依曼计算机由五大部分组成：运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备，整个结构一般以运算器为中心，也可以以控制器为中心。 (P51-P54) 2．简述计算机体系结构与组成、实现之间的关系。 答：计算机体系结构通常是指程序设计人员所见到的计算机系统的属性，是硬件子系统的结构概念及其功能特性。计算机组成（computer organization）是依据计算机体系结构确定并且分配了硬件系统的概念结构和功能特性的基础上，设计计算机各部件的具体组成，它们之间的连接关系，实现机器指令级的各种功能和特性。同时，为实现指令的控制功能，还需要设计相应的软件系统来构成一个完整的运算系统。计算机实现，是计算机组成的物理实现, 就是把完成逻辑设计的计算机组成方案转换为真实的计算机。计算机体系结构、计算机组成和计算机实现是三个不同的概念，各自有不同的含义，但是又有着密切的联系，而且随着时间和技术的进步，这些含意也会有所改变。在某些情况下，有时也无须特意地去区分计算机体系结构和计算机组成的不同含义。 (P47-P48) 3．根据指令系统结构划分，现代计算机包含哪两种主要的体系结构？ 答：根据指令系统结构划分，现代计算机主要包含：CISC和RISC两种结构。 (P55) 4．简述RISC技术的特点？ 答：从指令系统结构上看，RISC 体系结构一般具有如下特点： (1) 精简指令系统。可以通过对过去大量的机器语言程序进行指令使用频度的统计，来选取其中常用的基本指令，并根据对操作系统、高级语言和应用环境等的支持增设一些最常用的指令; (2) 减少指令系统可采用的寻址方式种类，一般限制在2或3种; (3) 在指令的功能、格式和编码设计上尽可能地简化和规整，让所有指令尽可能等长; (4) 单机器周期指令，即大多数的指令都可以在一个机器周期内完成，并且允许处理器在同一时间内执行一系列的指令。 (P57-58) 5．有人认为，RISC技术将全面替代CISC，这种观点是否正确，说明理由？ 答：不正确。与CISC 架构相比较，RISC计算机具备结构简单、易于设计和程序执行效率高的特点，但并不能认为RISC 架构就可以取代CISC 架构。事实上，RISC 和CISC 各有优势，CISC计算机功能丰富，指令执行更加灵活，这些时RISC计算机无法比拟的，当今时代，两者正在逐步融合，成为CPU设计的新趋势。 (P55-59) 6．什么是流水线技术？ 答：流水线技术，指的是允许一个机器周期内的计算机各处理步骤重叠进行。特别是，当执行一条指令时，可以读取下一条指令，也就意味着，在任何一个时刻可以有不止一条指令在“流水线”上，每条指令处在不同的执行阶段。这样，即便读取和执行每条指令的时间保持不变，而计算机的总的吞吐量提高了。 (P60-62) 7．多处理器结构包含哪几种主要的体系结构，分别有什么特点？ 答：多处理器系统：主要通过资源共享，让共享输入/输出子系统、数据库资源及共享或不共享存储的一组处理机在统一的操作系统全盘控制下，实现软件和硬件各级上相互作用，达到时间和空间上的异步并行。 SIMD计算机有多个处理单元，由单一的指令部件控制，按照同一指令流的要求为他们

MSC-MARC单机多核并行计算示例

MSC MARC2011单机多核并行计算示例 并行计算可以有效利用本地或者网络计算机计算资源，提高计算效率，特别是针对一些计算规模相对较大的问题。本文作为MARC单机多核并行计算的一个示例。 测试平台：WIN7 64Bit MARC2011 0、提前设置 将电脑名字最好改为administrator，或者通过修改电脑名称，会使user和display后面的名子保持一致。 改电脑名字： 计算机右键—属性—更改设置—更改—计算机名

1、启动多核运算 打开dos界面输入 （1）D：按enter回车键（d为marc所在盘） （2）cd+空格+ D:\MSC.Software\Marc\2010\marc2010\intelmpi\win64\bin按enter回车键 （3）ismpd+空格+ –install 按enter回车键 （4）出现上图中的

关闭窗口。 2、基本配置 （1）在MARC安装目录下的intelmpi\win64\bin目录（32Bit计算机选择win32文件夹），运行wmpiregister.exe. （2）输入用户名(登陆windows的账户名，通常为administrator)及密码（若密码为空，需要重新设置一个密码），点击register按钮，下面的对话框中会出现“Password encrypted into the Registry”信息。 （3）运行ismpd.exe，或者到dos提示符下，进入该目录，运行ismpd -install。 假如提示都正常的话，到此即完成进行并行计算的前提条件了。 3、测试 （1）在MARC安装目录下的intelmpi\win64\bin目录（32Bit计算机选择win32文件夹），运行wmpiconfig.exe （2）依次点击下面1和2.

浅谈多核CPU、多线程与并行计算

0.前言 最近发觉自己博客转帖的太多，于是决定自己写一个原创的。笔者用过MPI 和C#线程池，参加过比赛，有所感受，将近一年来，对多线程编程兴趣一直不减，一直有所关注，决定写篇文章，算是对知识的总结吧。有说的不对的地方，欢迎各位大哥们指正：） 1.CPU发展趋势 核心数目依旧会越来越多，依据摩尔定律，由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题，普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心（或者16核32线程），我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加？编程也要与时俱进。笔者斗胆预测，CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连：），因为全相连太过复杂，单总线又不够给力。而且应该是非对称多核处理器，可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器。 2.多线程与并行计算的区别 (1)多线程的作用不只是用作并行计算，他还有很多很有益的作用。 还在单核时代，多线程就有很广泛的应用，这时候多线程大多用于降低阻塞（意思是类似于 while(1) { if(flag==1) break;

sleep(1); } 这样的代码）带来的CPU资源闲置,注意这里没有浪费CPU资源，去掉sleep(1)就是纯浪费了。 阻塞在什么时候发生呢？一般是等待IO操作（磁盘，数据库，网络等等）。此时如果单线程，CPU会干转不干实事（与本程序无关的事情都算不干实事，因为执行其他程序对我来说没意义），效率低下（针对这个程序而言），例如一个IO操作要耗时10毫秒，CPU就会被阻塞接近10毫秒，这是何等的浪费啊！要知道CPU是数着纳秒过日子的。 所以这种耗时的IO操作就用一个线程Thread去代为执行，创建这个线程的函数（代码）部分不会被IO操作阻塞，继续干这个程序中其他的事情，而不是干等待（或者去执行其他程序）。 同样在这个单核时代，多线程的这个消除阻塞的作用还可以叫做“并发”，这和并行是有着本质的不同的。并发是“伪并行”，看似并行，而实际上还是一个CPU在执行一切事物，只是切换的太快，我们没法察觉罢了。例如基于UI 的程序（俗话说就是图形界面），如果你点一个按钮触发的事件需要执行10秒钟，那么这个程序就会假死，因为程序在忙着执行，没空搭理用户的其他操作；而如果你把这个按钮触发的函数赋给一个线程，然后启动线程去执行，那么程序就不会假死，继续响应用户的其他操作。但是，随之而来的就是线程的互斥和同步、死锁等问题，详细见有关文献。 现在是多核时代了，这种线程的互斥和同步问题是更加严峻的，单核时代大都算并发，多核时代真的就大为不同，为什么呢？具体细节请参考有关文献。我

并行计算(陈国良版)课后答案

第三章互连网络 对于一颗K级二叉树（根为0级，叶为k-1级），共有N=2^k-1个节点，当推广至m-元树时（即每个非叶节点有m个子节点）时，试写出总节点数N的表达式。 答： 推广至M元树时，k级M元树总结点数N的表达式为： N=1+m^1+m^2+...+m^（k-1）=(1-m^k)*1/(1-m); 二元胖树如图所示，此时所有非根节点均有2个父节点。如果将图中的每个椭圆均视为单个节点，并且成对节点间的多条边视为一条边，则他实际上就是一个二叉树。试问：如果不管椭圆，只把小方块视为节点，则他从叶到根形成什么样的多级互联网络 答：8输入的完全混洗三级互联网络。 四元胖树如图所示，试问：每个内节点有几个子节点和几个父节点你知道那个机器使用了此种形式的胖树 答：每个内节点有4个子节点，2个父节点。CM-5使用了此类胖树结构。 试构造一个N=64的立方环网络，并将其直径和节点度与N=64的超立方比较之，你的结论是什么 答：A N=64的立方环网络,为4立方环（将4维超立方每个顶点以4面体替代得到），直径d=9，节点度n=4 B N=64的超立方网络，为六维超立方（将一个立方体分为8个小立方，以每个小立方作为简单立方体的节点，互联成6维超立方），直径d=6，节点度n=6 一个N=2^k个节点的 de Bruijin 。 。。。试问：该网络的直径和对剖宽度是多少 答：N=2^k个节点的 de Bruijin网络直径d=k 对剖宽带w=2^(k-1)

一个N=2^n个节点的洗牌交换网络如图所示。试问：此网络节点度==网络直径==网络对剖宽度== 答：N=2^n个节点的洗牌交换网络，网络节点度为=2 ，网络直径=n-1 ，网络对剖宽度=4 一个N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络如图所示。试问：此网络节点度=网络直径=网络对剖宽度= 答：N=（k+1）2^k个节点的蝶形网络，网络节点度=4 ，网络直径=2*k ，网络对剖宽度=2^k 对于如下列举的网络技术，用体系结构描述，速率范围，电缆长度等填充下表中的各项。（提示：根据讨论的时间年限，每项可能是一个范围） 答： 如图所示，信包的片0，1，2，3要分别去向目的地A，B，C，D。此时片0占据信道CB，片1占据信道DC，片2占据信道AD，片3占据信道BA。试问： 1）这将会发生什么现象 2）如果采用X-Y选路策略，可避免上述现象吗为什么 答： 1）通路中形成环，发生死锁

并行计算总复习之秘笈

并行计算总复习 第一章： 1并行计算与串行计算在算法和编程上有哪些显著差异？ 答：·并行算法设计与并行计算机处理器的拓扑连接相关 ·并行算法设计和采用的并行计算模型有关。 ·并行计算有独自的通讯函数 ·并行算法设计时，如何将问题分解成独立的子问题是科学研究问题，并非所有的问 题都可以进行分解。 2多核与多处理机的异同点？ 多处理机：把多个处理器通过网络互连形成一个新机器。可以是专用，也可以是通用。拓扑连接是可以改变的。 多核：在过去单个处理器芯片上实现多个“执行核”。但这些执行核都有独立的执行命令集合和体系结构。这些独立的执行核+超线程SMT技术组成多核处理器 3对单处理器速度提高的主要限制是什么？ 答：晶体管的集成密度，功耗和CPU表面温度等 第二章 1 SIMD 和MIMD 所代表的计算模型是什么？主要区别和各自的系统结构示意图。SPMD的含义是什么？ SIMD指单指令多数据流模型；MIMD指多指令多数据流模型； SPMD指单程序多数据流模型，在SIMD中把指令改为程序表示每个处理器并行的执行程序。 SIMD MIMD 硬件较少处理器较多处理器 内存一个寻址系统，存储 量小多个寻址系统，存储量大 耗费较高，难开发易于开发（多个商业 组件可用） 加速高取决于应用

2 若按通讯方式对并行算法进行分类有几种分类方法，各自的特点是什么？ 基于共享地址空间：并行平台支持一个公共的数据空间，所有处理器都可以访问这些空间。处理器通过修改存储在共享地址空间的数据来实现交互。 基于消息传递：消息传递平台有p个处理节点构成，每个节点有自己的独立地址空间。运行在不同节点上的进程之间的交互必须用消息来完成，称为消息传递。这种消息交换用来传递数据、操作以及使多个进程间的行为同步。 3 在理想并行计算模型中（并行随机访问计算机parallel random access machine(PRAM), EREW, ERCW CREW, 和CRCW表示的意思是什么？ EREW：互斥读互斥写，这一类的PRAM独占访问内存单元，不允许并发的读写操作。最弱的PRAM模型，对内存访问提供最小的并发性。 CREW：并发读互斥写。对内存单元允许多读，但对内存位置多写是串行的 ERCW：互斥读并发写。对内存单元允许多写，但多读是串行的。 CRCW：并发读并发写。对内存单元允许多读多写。最强大 4 能画出多处理机系统中处理单元的基本互连结构图，Mesh, hypercube, 网络，注意对顶点 编号的要求。

传统并行计算框架与MR的区别

现在MapReduce/Hadoop以及相关的数据处理技术非常热，因此我想在这里将MapReduce的优势汇总一下，将MapReduce与传统基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较，也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。 随着互联网数据量的不断增长，对处理数据能力的要求也变得越来越高。当计算量超出单机的处理能力极限时，采取并行计算是一种自然而然的解决之道。在MapReduce出现之前，已经有像MPI这样非常成熟的并行计算框架了，那么为什么Google还需要MapReduce，MapReduce相较于传统的并行计算框架有什么优势，这是本文关注的问题。 文章之初先给出一个传统并行计算框架与MapReduce的对比表格，然后一项项对其进行剖析。 MapReduce和HPC集群并行计算优劣对比 ▲ 在传统的并行计算中，计算资源通常展示为一台逻辑上统一的计算机。对于一个由多个刀片、SAN构成的HPC集群来说，展现给程序员的仍旧是一台计算机，只不过这台计算拥有为数众多的CPU，以及容量巨大的主存与磁盘。在物理上，计算资源与存储资源是两个相对分离的部分，数据从数据节点通过数据总线或者高速网络传输到达计算节点。对于数据量较小的计算密集型处理，这并不是问题。而对于数据密集型处理，计算节点与存储节点之间的I/O将成为整个系统的性能瓶颈。共享式架构造成数据集中放置，从而造成I/O传输瓶颈。此外，由于集群组件间耦合、依赖较紧密，集群容错性较差。 而实际上，当数据规模大的时候，数据会体现出一定的局部性特征，因此将数据统一存放、统一读出的做法并不是最佳的。 MapReduce致力于解决大规模数据处理的问题，因此在设计之初就考虑了数据的局部性原理，利用局部性原理将整个问题分而治之。MapReduce集群由普通PC机构成，为无共享式架构。在处理之前，将数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(map)，将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点)，避免了大量数据的传输，提高了处理效率。无共享式架构的另一个好处是配合复制(replication)策略，集群可以具有良好的容错性，一部分节点的down机对集群的正常工作不会造成影响。 硬件/价格/扩展性 传统的HPC集群由高级硬件构成，十分昂贵，若想提高HPC集群的性能，通常采取纵向扩展的方式：即换用更快的CPU、增加刀片、增加内存、扩展磁盘等。但这种扩展方式不能支撑长期的计算扩展(很容易就到顶了)且升级费用昂贵。因此相对于MapReduce集群，HPC集群的扩展性较差。 MapReduce集群由普通PC机构成，普通PC机拥有更高的性价比，因此同等计算能力的集群，MapReduce集群的价格要低得多。不仅如此，MapReduce集群