LBGK模型的分布式并行计算
万方数据
２ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的并行计算
２．１数据分布
将流场划分成Ｎ。ｘＮ，的网格。设有Ｐ＝只×Ｐｖ个进程参与并行计算，进程号Ｐ。＝Ｈ以（０≤ｉ＜只，０≤Ｊ＜尸ｖ）。将数据按照重叠一条边的分块分布到各进程中。其中，进程Ｐ。存储并处理的数据网格点集，如图ｌ所示。
图１进程珊存储并处理的区域（斜线处为重叠部分）
２．２交替方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信
Ｊａｃｏｂｉ迭代是一类典型的通信迭代操作。文献［４】主要讨论了一个方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代。根据数据分布及计算要求，需要采用２个方向交替的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信操作。本文认为，“即发即收”的通信策略能有效避免完全的“先发后收”可能造成的通信数据“堆积”过多，从而避免数据的丢失。进程Ｐｌｉ的通信操作如下（见图２）：
（１）Ｉｆｉ≠只一１ｔｈｅｎ发送数据到进程Ｐ¨，；
（２）Ｉｆｉ≠０ｔｈｅｎ从进程Ｐｆ＿Ｊ，接收数据；
（３）Ｉｆ，≠只－１ｔｈｅｎ发送数据到进程Ｐｍｌ；
（４）ＩｆＪ≠０ｔｈｅｎ从进程Ｐ—ｌ接收数据。
各进程并行执行上述操作。
图２交普方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代
２．３通信时间理论
由一般的通信模型可知，若发送、接收信息长度为ｎ字节的数据所需时间为：丁（ｎ）＝口＋ｎ∥，其中，常数口为通信启动时间；∥为常系数，则上述一次交替方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信操作的时间约为
２０ｅ＋２ｆｌ＇Ｎ、．Ｐ，＝１
Ｐ。＝１
其他
其中，∥７＝∥ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ）。
一般情况下，当等３鲁，即等＝鲁时，通信的数据量（字节数）是最少的，为４口＋４∥，．／丝堡。可见，通信的信息
Ｖ只×０
总量和通信时间随进程总数只×尸ｖ的增加而减少。
由于ｃ语言中数组是按“行”存放的（Ｆｏｒｔｒａｎ是按“列”存放的），当存放、发送列数据时，需要一定的辅助操作，这就增加了并行计算的计算时间，因此在只：Ｐｖ无法恰好等于Ｎｘ：Ｎ。时，需要综合考虑流场形状及大小、数据在内存中的按“行”（或按“列”）的存放方式，以确定数据的最佳分布方案。
３数值实验
数值实验是在“自强３０００”计算机上进行的ｏｕ自强３０００”计算机拥有１７４个计算结点，每个计算结点上有２个３．０６ＣＰＵ，２ＧＢ内存。本文的实验使用了其中的３２个计算结点共６４个ＣＰＵ。程序采用ＭＰＩ及Ｃ语言编写，程序执行时，每个计算结点中启动２个进程。数值实验针对不同规模的网格划分、不同进程数以及不同的数据分布方案进行了大量实验，测得如下结果：不同的流场规模对应着各自的最佳网格划分方式；计算次数越多，加速比越大，越能体现并行计算的优越性。
由表１数据可以得知，对于规模为Ｎｘ×Ｎ、，＝４００ｘ４００，数据划分成６×６块时的加速比最高，而对于ＭＸＮｙ＝６００ｘ２００，数据划分为１２×３块则更具优越性。合适的划分方式可以使总体通信量减至最少，从而提高加速比和并行效率。另外，计算规模越大，加速比越大。
表１并行计算Ｄ２Ｑ９模型的加速比（进程数为３６）
在固定计算规模，增加处理器的情况下，并行系统的加速比会上升，并行效率会下降；在固定处理器数目，增加计算规模的情况下，并行系统的加速比和效率都会随之增加。
从表２可见，流场规模越大，并行计算的优越性越显著。因为此时计算规模（粒度）较大，相对于通信量占有一定的优势。由图３可见，加速比随进程数呈线性增长，这表明ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的并行计算具有良好的可扩展性。
表２漉场规模固定时并行计算Ｄ２Ｑ９模型的加速比
０８１６２４３２４０４８５６６４
ｎｕｍｏｆｐｒｏｃｅｓｓ
图３藐场规模固定时Ｄ２Ｑ９模型并行计算的加速比
４结束语
本文讨论了ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的分布式并行计算，通过大量的数值实验重点研究了数据分布方案如何与问题规模匹配，以获得更高的并行效率的问题。展示了ＬＢＧＫ模型方法良好的并行性和可扩展性。得到了二维ＬＢＧＫ模型并行计算数据分布的一般原则、交替方向Ｊａｃｏｂｉ迭代的通信策略。这些结论对进一步开展三维ＬＢＧＫ模型的并行计算及其他类似问题的并行计算有一定的指导意义。（下转第１０４页）
一１０１—万方数据
万方数据
并行计算综述
并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
并行计算-练习题
2014年《并行计算系统》复习题 （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） （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 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 （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 系统性能是如何随着处理机数目的增加而改善的 2.问题规模的可扩放性 系统的性能是如何随着数据规模和负载规模的增加而改善 3.技术的可扩放性 系统的性能上如何随着技术的改变而改善 可扩放性研究的目的: 确定解决某类问题时何种并行算法与何种并行体系结构的组合，可以有效的利用大量的处理器； 对于运用于某种并行机上的某种算法，根据在小规模处理机的运行性能预测移植到大规模处理机上的运行性能; 对固定问题规模，确定最优处理机数和可获得的最大的加速比 （15分）给出五个基本的并行计算模型，并说明其各自的优缺点。 ①PRAM：SIMD-SM 优点： 适于表示和分析并行计算的复杂性； 隐匿了并行计算机的大部底层细节（如通信、同步），从而易于使用。 缺点： 不适于MIMD计算机，存在存储器竞争和通信延迟问题。 ②APRAM:MIMD-SM 优点： 保存了PRAM的简单性； 可编程性和可调试性（correctness）好； 易于进行程序复杂性分析。 缺点： 不适于具有分布式存储器的MIMD计算机。 ③BSP：MIMD-DM 优点: 把计算和通信分割开来； 使用hashing自动进行存储器和通信管理； 提供了一个编程环境。 缺点： 显式的同步机制限制并行计算机数据的增加； 在一个Superstep中最多只能传递h各报文。
PPP项目财务测算模型分析
PPP项目财务测算模型分析 一、财务测算在项目识别、准备、采购阶段的作用 财务测算是在合理假设的前提进行，与未来实际情况存在差异，进而影响项目实际的内部收益率。财务测算实际上是和实施方案、物有所值和财政承受能力互相依托，为政府提供参考依据，为引进社会资本和招标或磋商时设定合理标的，对项目的落地实施加以保障。 物有所值指标是现值概念，判断是否采用PPP模式代替传统政府投资运营提供公共服务的一种评价方法。财政承受能力指标是年度指标，是规范PPP项目财政支出管理、控制财政风险的定量分析方法。二者应用的场景和作用不同。 二、PPP项目财务模型要素表 PPP项目中咨询机构需要根据以上财务报表建立财务测算模型，清晰准确呈现PPP项目全生命周期存在的成本、利润、风险和项目收益情况。根据财务测算模型，编制物有所值评价报告、财政承受能力论证报告、项目实施方案以及PPP项目协议中与项目回报机制相关的财务内容。 三、不同类PPP项目测算模型的异同 （一）不同行业，PPP项目涉及的运营维护内容和成本项则不同。 （二）PPP项目投资建设形成的固定资产，项目公司拥有的资产使用权和收益权，不论折旧还是摊销，都是以投资建设形成的资产原
值（包括建设期利息）为基数进行分摊，有的咨询机构忽略国家相关部门对固定资产折旧的最短年限做出规定，例如，房屋、建筑物为20年，市政道路和高速公司的大中小修最长年限等。 （三）打包类型的PPP项目，存在将经营性、准经营性、非经营性子项目分别建立现金流量表，对不同类型子项目分开进行财务可行性和政府补贴测算。可能导致经营性项目收益未能弥补到可行性缺口补贴中，政府未能从经营性子项目中获利，却为准经营性和非经营性子项目支付大量的财政补贴。 （四）融资比例不同财务杠杆不同，导致同一项目因融资比例变化而使得项目收益高低不同，从未导致政府对项目缺乏合理的判断标准，也导致投融资比例和交易结构设计变得困难，在项目规模和融资比例两者均发生变化的情况下，项目内部回报率则变得多样。 四、PPP项目财务评价指标 我国目前项目投资财务评价指标体系是以贴现现金流量指标为主，非贴现现金流量指标为辅的多种指标并存的指标体系，PPP项目中财务评价指标主要是内部收益率、净现值和投资回收期等。 （一）利润率和内部收益率 1、概念比较 （1）内部收益率（IRR）是项目生命期内各年净现值为零的折现率。一般来说，内部收益率反应项目自身盈利能力的指标，即项目占用的未收回资金的获利能力，包含融资成本在内的真实回报率，是判断社会资本方收益是否合理的关键指标。
LBGK模型的分布式并行计算
万方数据
２ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的并行计算 ２．１数据分布 将流场划分成Ｎ。ｘＮ，的网格。设有Ｐ＝只×Ｐｖ个进程参与并行计算，进程号Ｐ。＝Ｈ以（０≤ｉ＜只，０≤Ｊ＜尸ｖ）。将数据按照重叠一条边的分块分布到各进程中。其中，进程Ｐ。存储并处理的数据网格点集，如图ｌ所示。 图１进程珊存储并处理的区域（斜线处为重叠部分） ２．２交替方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信 Ｊａｃｏｂｉ迭代是一类典型的通信迭代操作。文献［４】主要讨论了一个方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代。根据数据分布及计算要求，需要采用２个方向交替的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信操作。本文认为，“即发即收”的通信策略能有效避免完全的“先发后收”可能造成的通信数据“堆积”过多，从而避免数据的丢失。进程Ｐｌｉ的通信操作如下（见图２）： （１）Ｉｆｉ≠只一１ｔｈｅｎ发送数据到进程Ｐ¨，； （２）Ｉｆｉ≠０ｔｈｅｎ从进程Ｐｆ＿Ｊ，接收数据； （３）Ｉｆ，≠只－１ｔｈｅｎ发送数据到进程Ｐｍｌ； （４）ＩｆＪ≠０ｔｈｅｎ从进程Ｐ—ｌ接收数据。 各进程并行执行上述操作。 图２交普方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代 ２．３通信时间理论 由一般的通信模型可知，若发送、接收信息长度为ｎ字节的数据所需时间为：丁（ｎ）＝口＋ｎ∥，其中，常数口为通信启动时间；∥为常系数，则上述一次交替方向的Ｊａｃｏｂｉ迭代通信操作的时间约为 ２０ｅ＋２ｆｌ＇Ｎ、．Ｐ，＝１ Ｐ。＝１ 其他 其中，∥７＝∥ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ）。 一般情况下，当等３鲁，即等＝鲁时，通信的数据量（字节数）是最少的，为４口＋４∥，．／丝堡。可见，通信的信息 Ｖ只×０ 总量和通信时间随进程总数只×尸ｖ的增加而减少。 由于ｃ语言中数组是按“行”存放的（Ｆｏｒｔｒａｎ是按“列”存放的），当存放、发送列数据时，需要一定的辅助操作，这就增加了并行计算的计算时间，因此在只：Ｐｖ无法恰好等于Ｎｘ：Ｎ。时，需要综合考虑流场形状及大小、数据在内存中的按“行”（或按“列”）的存放方式，以确定数据的最佳分布方案。 ３数值实验 数值实验是在“自强３０００”计算机上进行的ｏｕ自强３０００”计算机拥有１７４个计算结点，每个计算结点上有２个３．０６ＣＰＵ，２ＧＢ内存。本文的实验使用了其中的３２个计算结点共６４个ＣＰＵ。程序采用ＭＰＩ及Ｃ语言编写，程序执行时，每个计算结点中启动２个进程。数值实验针对不同规模的网格划分、不同进程数以及不同的数据分布方案进行了大量实验，测得如下结果：不同的流场规模对应着各自的最佳网格划分方式；计算次数越多，加速比越大，越能体现并行计算的优越性。 由表１数据可以得知，对于规模为Ｎｘ×Ｎ、，＝４００ｘ４００，数据划分成６×６块时的加速比最高，而对于ＭＸＮｙ＝６００ｘ２００，数据划分为１２×３块则更具优越性。合适的划分方式可以使总体通信量减至最少，从而提高加速比和并行效率。另外，计算规模越大，加速比越大。 表１并行计算Ｄ２Ｑ９模型的加速比（进程数为３６） 在固定计算规模，增加处理器的情况下，并行系统的加速比会上升，并行效率会下降；在固定处理器数目，增加计算规模的情况下，并行系统的加速比和效率都会随之增加。 从表２可见，流场规模越大，并行计算的优越性越显著。因为此时计算规模（粒度）较大，相对于通信量占有一定的优势。由图３可见，加速比随进程数呈线性增长，这表明ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的并行计算具有良好的可扩展性。 表２漉场规模固定时并行计算Ｄ２Ｑ９模型的加速比 ０８１６２４３２４０４８５６６４ ｎｕｍｏｆｐｒｏｃｅｓｓ 图３藐场规模固定时Ｄ２Ｑ９模型并行计算的加速比 ４结束语 本文讨论了ＬＢＧＫＤ２Ｑ９模型的分布式并行计算，通过大量的数值实验重点研究了数据分布方案如何与问题规模匹配，以获得更高的并行效率的问题。展示了ＬＢＧＫ模型方法良好的并行性和可扩展性。得到了二维ＬＢＧＫ模型并行计算数据分布的一般原则、交替方向Ｊａｃｏｂｉ迭代的通信策略。这些结论对进一步开展三维ＬＢＧＫ模型的并行计算及其他类似问题的并行计算有一定的指导意义。（下转第１０４页） 一１０１—万方数据
MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方法Word版
Windows下MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方 法 1MATLAB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 Server（CCS）、Altair PBS Pro，以及TORQUE。 使用工具箱中的Configurations Manager（配置管理器），可以维护指定的设置，例如调度程序类型、路径设置，以及集群使用政策。通常，仅需更改配置名称即可在集群间或调度程序间切换。 MATLAB Distributed Computing Server 会在应用程序运行时在基于用户配置文件的集群上动态启用所需的许可证。这样，管理员便只需在集群上管理一个服务器许可证，而无需针对每位集群用户在集群上管理单独的工具箱和模块集许可证。 作业（Job）是在MATLAB中大量的操作运算。一个作业可以分解不同的部分称为任务（Task），客户可以决定如何更好的划分任务，各任务可以相同也可以不同。MALAB中定义并建立作业及其任务的会话（Session）被称为客户端会话，通常这是在你用来编写程序那台机器上进行的。客户端用并行计算工具箱来定义和建立作业及其任务，MDCE通过计算各个任务来执行作业并负责把结果返
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：
20100428第三章 并行计算模型和任务分解策略
第三章并行计算模型和任务分解策略 首先，我们将研究不同类型的并行计算机，为了不严格限定于某个指定机型，我们通过模型把并行计算机抽象为几个特定属性。为了说明并行程序中处理器之间的通信概念模型我们讨论了不同的程序模型，另外为了分析和评估我们算法的性能，我们讨论了多计算机架构下评估并行算法复杂度的代价模型。在介绍并分析的各种代价模型的基础上给出了改进型的代价模型。 其次我们定义这样几个指标如负载均衡和网络半径等用来研究图分解问题的主要特性。并把图分解问题归纳为一般类型和空间映射图类型。我们重点研究的是后者，因为多尺度配置真实感光照渲染算法可以很方便的描述成空间映射图形式。 3.1 并行计算机模型 以下给出并行计算机的模型的概述，根据其结构并行计算机大致可分为以下几类。 多计算机(Multicomputer)：一个von Neumann计算机由一个中央处理器(CPU)和一个存储单元组成。一个多计算机则由很多von Neumann计算机通过互联网络连接而成的计算机系统。见图3.1。每个计算机(节点)执行自己的计算并只能访问本地的存储。通过消息实现各计算机之间的互相通讯。在理想的网络中，两个计算节点之间的信息传送代价与本地的计算节点和它的网络阻塞无关，只和消息的长度相关。以上多计算机和分布式存储的MIMD机器之间的主要区别在于后者的两个节点间的信息传输不依赖于本地计算和其它网络阻塞。 分布式存储的MIMD类型的机器主要有IBM的SP, Intel的Paragon, 曙光4000系列, Cray 的T3E, Meiko的CS-2, NEC的Cenju 3, 和nCUBE等。通过本地网络的连接的集群系统可以认为是分布式存储的MIMD型计算机。 多处理器(Multiprocessor)：一个多处理器型并行计算机(共享存储的MIMD计算机)由大量处理器组成，所有的处理器都访问一个共同的存储。理论上理想的模型就是PRAM模型(并行的随机访问系统)，即任何一个处理器访问任一存储单元都是等效的(见图3.2)。并发存储访问是否允许取决于所使用的真正的模型【34】。 混合模型：分布式共享存储(DMS)计算机，提供了一个统一的存储访问地址空间但是分布式物理存储模块。编译器和运行时系统负责具体的并行化应用。这种系统软件比较复杂。 图3.1 多计算机模型图3.2 PRAM 模型 SIMD计算机：在一个SIMD(单指令流多数据流)计算机中在不同数据流阶段所有的处理器执行同样的指令流。典型的机型有MasPar的MP, 和联想机器CM2。 多计算机系统具有良好的可扩展性，价格低廉的集群式并行计算机就属于这种模型，本文中的算法主要基于多计算机体系结构。 3.2 程序模型 并行程序的编程语言如C或Fortan。并行结构以某种类库的形式直接整合进这些编程语言中。编程模型确定了并行程序的风格。一般可分为数据并行、共享存储和消息传递等模型[35]。 数据并行编程：数据并行模型开始于编写同步SIMD并行计算机程序。程序员需要在每个处理器上独立执行一个程序，每个处理器均有其自己的存储器。程序员需要定义数据如何分配到每个局部存储中。实际应用中大量的条件分支的需要使得其很难高效的运行在SIMD型的机器上。 共享存储编程：共享存储模型是一个简单的模型，因为程序员写并行程序就像写串行程序一样。一个程序的执行与几个处理器独立，也不需要同步。一个处理器的执行状态独立于其它处理器的运
分布式与并行计算报告
并行计算技术及其应用简介 XX （XXX，XX，XXX） 摘要：并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。在本文中从并行计算的发展历程开始介绍，总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术，来对并行计算的现状进行阐述。常用的并行架构分为SMP（多处理系统）、NUMA （非统一内存存储）、MPP（巨型并行处理）以及集群。涉及并行计算的编程模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB及Cilk++等。并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。 关键词：并行计算；框架；编写模型；应用；实验 A Succinct Survey about Parallel Computing Technology and It’s Application Abstract:Parallel computing is the main technology to implement high performance computing. This paper starts from the history of the development of Parallel Computing. It summarizes the problems faced in the development of parallel computing and the important technologies in the course of its development. Through the analysis of framework and technology commonly used in parallel computing currently,to explain the current situation of parallel computing.Framework commonly used in parallel are SMP(multi processing system),NUMA(non uniform memory storage),MPP(massively parallel processing) and cluster.The programming models of parallel computing are MPI, PVM, OpenMP, TBB and Cilk++, etc.Explored the application of parallel computing combined with cloud computing and big data which are very popular in current research.Finally ,through the MPI programming model,a simple experiment of parallel programming is carried out. Key words:parallel computing; framework; programming model; application; experiment 1引言 近年来多核处理器的快速发展，使得当前软件技术面临巨大的挑战。单纯的提高单机性能，已经不能满足软件发展的需求，特别是在处理一些大的计算问题上，单机性能越发显得不足。在最近AlphaGo与李世石的围棋大战中，AlphaGo就使用了分布式并行计算技术，才能获得强大的搜索计算能力。并行计算正是在这种背景下，应运而生。并行计算或称平行计算时相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。其中空间上的并行，也是本文主要的关注点。 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，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。并行计算系统既可以是专门设计的，含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互联的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。 目前常用的并行计算技术中，有调用系统函数启动多线程以及利用多种并行编程语言开发并行程序，常用的并行模型有MPI、PVM、OpenMP、TBB、Cilk++等。利用这些并行技术可以充分利用多核资源适应目前快速发展的社会需求。并行技术不仅要提高并行效率，也要在一定程度上减轻软件开发人员负担，如近年来的TBB、Cilk++并行模型就在一定程度上减少了开发难度，提高了开发效率，使得并行软件开发人员把更多精力专注于如何提高算法本身效率，而非把时间和精力放在如何去并行一个算法。
华南理工大学分布式计算期末考试卷题整理
华南理工大学分布式计算期末考试卷题整 理 第一章：分布式 1）并行计算与分布式计算区别？ （1）所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能 解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些 计算结果综合起来得到最终的结果。 与并行计算不同的是，并行计算是使用多个处理器并行执行单个计算。 2）分布式计算的核心技术是？ 进程间通信IPC！！！ 3）解决进程间通信死锁的两种方法？ 超时和多线程 4）分布式系统的CAP理论是什么？ 一致性，可用性，分区容忍性 第二章：范型 1)网络应用中使用的最多的分布式计算范型是？ 客户-服务器范型（简称CS范型） 2)消息传递范型与消息中间件范型异同？ 消息传递：一个进程发送代表请求的消息，该消息被传送到接受者；接受者处理该请求，并发送一条应答消息。随后，该应答可能触发下一个请求，并导致下一个应答消息。如 此不断反复传递消息，实现两个进程间的数据交换. 基于该范型的开发工具有Socket应用程序接口（Socket API）和信息传递接口（Message Passing Interface，MPI）等 消息系统模型可以进一步划分为两种子类型：点对点消息模型（Point- to-point message model）和发布订阅消息模型（Public/Subscribe message model）。 在这种模型中，消息系统将来自发送者的一条消息转发到接收者的消息 队列中。与基本的消息传递模型不同的是，这种中间件模型提供了消息 暂存的功能，从而可以将消息的发送和接受分离。与基本的消息传递模 型相比，点对点消息模型为实现异步消息操作提供了额外的一层抽象。 如果要在基本的消息传递模型中达到同样的结果，就必须借助于线程或 者子进程技术。 3)一个分布式应用能否使用多个分布式计算范型？ 可以，部分。
分布式与并行计算报告
分布式与并行计算报告
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并行计算技术及其应用简介 ＸX (XXX,ＸX，XＸＸ) 摘要：并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。在本文中从并行计算的发展历程开始介绍,总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术,来对并行计算的现状进行阐述。常用的并行架构分为SMＰ（多处理系统)、NＵMA(非统一内存存储)、MPＰ（巨型并行处理）以及集群。涉及并行计算的编程模型有ＭPＩ、PVM、Oｐe ｎMP、TＢＢ及Ｃiｌk+＋等。并结合当前研究比较多的云计算和大数据来探讨并行计算的应用。最后通过MPI编程模型，进行了并行编程的简单实验。 关键词：并行计算;框架;编写模型；应用;实验 A Sucｃiｎct SurvｅyａboutＰarａlleｌCｏmputing Technology ａｎd It’ｓApplicaｔion Ａｂstract：Paｒａlｌel comｐutｉng is tｈe maｉn tecｈnoｌｏｇy ｔo implemｅnt high peｒfｏrmance comｐuting. Thisｐaｐer starｔs ｆrｏｍtｈe historyｏｆtｈe deｖelopment of Paraｌlel Computｉｎg. It sｕmｍariｚｅs tｈe prｏblems ｆaced in ｔhe developmｅnt of pａｒａllｅl coｍpｕtingａｎd the i ｍpoｒtant ｔeｃhnologies ｉn the courｓe of ｉtｓｄeveｌｏpment. Tｈrｏugh thｅanalｙsis of framework ａnｄtｅchnoｌoｇyｃommｏnｌy ｕsed ｉnｐａrａllel ｃｏmｐuting currenｔly，to expｌain the ｃｕrrent ｓituatioｎoｆｐarａlｌｅｌcomputing.Fｒamewｏrk commonlｙused in pａrallｅl arｅSMＰ（ｍuｌti ｐｒoceｓsｉng ｓysteｍ），NUMA(non uｎiｆoｒm meｍoｒy ｓtｏragｅ),ＭＰP(ｍasｓivel ｙpａraｌlｅl ｐroｃesｓiｎg)ａnd cluｓtｅｒ.The programming ｍodels of parallｅlｃｏmputｉｎg ａrｅMPI, PVM，OｐenMP, TＢB and Ｃilk+＋，eｔｃ.Eｘｐlｏred tｈe applｉcation oｆpaｒaｌlel cｏmputiｎg coｍbinｅｄwｉtｈcloｕｄcoｍputiｎgａnd bｉg ｄata ｗhicｈaｒe ｖｅry popular iｎcu ｒreｎtｒｅseａrｃh.Finaｌly ,thrｏugh ｔhe MPI prograｍmｉng ｍoｄel,ａsimpｌe experimｅnt oｆｐaraｌｌｅl programｍing iｓcaｒｒied ｏuｔ. Keｙwords:paｒａllel compｕｔｉｎg; fｒamｅｗｏrk；pｒogramｍing moｄel；appｌicａtｉｏn; expeｒiｍeｎt 1引言 近年来多核处理器的快速发展,使得当前软件技术面临巨大的挑战。单纯的提高单机性能,已经不能满足软件发展的需求，特别是在处理一些大的计算问题上,单机性能越发显得不足。在最近AｌphaＧo与李世石的围棋大战中，AｌphaＧo就使用了分布式并行计算技术,才能获得强大的搜索计算能力。并行计算正是在这种背景下,应运而生。并行计算或称平行计算时相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法,目的是提高计算速度,及通过扩大问题求解规模,解决大型而复杂的计算问题。可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。其中空间上的并行，也是本文主要的关注点。 并行计算（Ｐaraｌlel Ｃompｕｔinｇ）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题,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。并行计算系统既可以是专门设计的，含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互联的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理,再将处理的结果返回给用户。 目前常用的并行计算技术中，有调用系统函数启动多线程以及利用多种并行编程语言开发并行程序,常用
房地产开发项目投资收收益测算模型
房地产开发项目投资收收益测算模型 作者：时间：2012年12月04日信息来源:经理人网 众所周知，房地产属资金密集型行业，经营风险也很大，仅就单个房地产项目来说，其投资额少则数亿，多则上十几亿，可以说，一个项目投资失败，对企业的打击就是致命的。因此，做好房地产项目投资收益管理十分重要。根据自己的经验和体会，要做好房地产项目投资收益管理，应从以下四个方面进行。 一、构建适合企业的投资收益测算模型 1. 建立投资收益模型的目的 个人认为，建立投资收益模型，其目的有三个。第一，跨区域发展时，保持多项目间的收益对比，指导投资决策。第二，作为项目实施目标和实施效果评价标尺。投资收益模型是企业在项目销售定价、项目投入甚至项目核心节点（如开盘、融资）等方面的重要目标；在项目结案后，还可将实际数据代入模型，对项目收益及管理团队业绩进行评价。第三，规范投资收益测算、提高工作效率。投资模型一旦建立，必将促进测算工作规范进行，同时，对不同项目测算时只需调整一些基础数据即可完成，可以大大提升测算效率。 2. 销售型物业投资收益测算模型 关于销售型物业的经济评价指标很多，但归结起来，其核心指标关注两个，静态指标为销售利润率，动态指标为内部收益率。要得出上述指标，将形成三张主表、若干辅表。
主表一：项目利润表。本表为静态指标测算表，应按分期（分期下设产品形态）和分产品形态分别测算。前者反映项目各期的利润状况，了解每期对项目利润贡献，特别是在项目比较大的情况下更应分期考虑。后者反映每类产品形态对项目利润的贡献。 主表二：现金流量表。本表为动态指标测算表，在内容上，分为现金流入、现金流出、现金净流入。现金流入主要是销售回款，现金流出为各类成本、费用、税金支出。在时间维度上，为了反映项目动态指标，本表以季度或月度为单位编制。本表不同于会计上的现金流量表，它只反映现金流量表中的经营活动产生的现金流量这一内容。 主表三：资金计划表。本表主要反映项目融资和还本付息的情况。 要形成上述三张主表，还需要一些辅助表单作为依据。 辅表一：项目核心关键节点表。此表主要反映项目开发进度的核心节点，如开盘时间，四证齐全时间、物业竣工时间等，为形成项目销售进度、投资进度、融资进度等提供依据。 辅表二：销售回款进度表。本表要以项目区域、规划楼栋为基础，梳理产品形态，确定产品形态的销售量价走势，为分期、分产品形态确定利润提供依据。 辅表三：投资估算及投资进度表。此表编制相对复杂，首先要规划好成本科目，保证成本科目既满足管理要求、又方便项目测算。 辅表四：成本分配表。本表主要反映项目投资成本在各类产品形态之间的分配情况，为从不同角度测算项目利润提供数据支撑。分配规则可以结合税务对土地增值税及所得税清算口径进行。
ANSYS分布式并行计算步骤
ANSYS11.0分布式并行计算步骤 Example: Running Distributed ANSYS on Windows 一、准备工作 （1）在主从机上分别安装ansys11.0到相同的目录下。 （2）在主从机上分别注册相同的用户名（管理员身份）和密码。 （3）在主从机上分别安装dotnetfx.exe。 （4）在主从机上分别为ansys创建相同的工作目录。 （5）把测试例题命令流tutor1_carrier_win.inp复制到主机的工作目录下。 命令流位于C:\Program Files\ANSYS Inc\v110\ANSYS\data\models的目录下。 二、安装mpich2并进行测试 （1）在主从机上分别安装mpich2-1.0.3-1-win32-ia32.msi，此文件在C:\Program Files\ANSYS Inc\v110\ANSYS\MPICH2中，采用默认安装目录见下图。 （2）在运行开始>程序>MPICH2>wmpiregister，输入用户名和密码，单击register，单击OK，如图所示。 （3）单机测试：在主从机上分别在DOS模式下进入C:\Program Files\Ansys Inc\v110\ANSYS\bin\intel，运行ansys110 -np 2 -mpitest命令，见下图所示。 （3）打开C:\Program Files\Ansys Inc\v110\ANSYS\bin\intel，用记事本打开machines，进行编辑，见下图，其中A13A7DA13157493为主机计算机名，PC-200907230929为从机计算机名。必须为偶数个结点，每两个核构成一个结点，所以为核数为奇数。例如A13A7DA13157493电脑为4核，设置了2核，PC-200907230929为2核，设置了1核，3核构成2个结点。
模型投资项目预算报告
模型投资项目 预算报告规划设计 / 投资分析
一、预算编制说明 本预算报告是xxx实业发展公司本着谨慎性的原则，结合市场和业务 拓展计划，在公司预算的基础上，按合并报表要求编制的，预算报告所选 用的会计政策在各重要方面均与本公司实际采用的相关会计政策一致。本 预算周期为5年，即2019-2023年。 二、公司基本情况 （一）公司概况 公司全面推行“政府、市场、投资、消费、经营、企业”六位一体合 作共赢的市场战略，以高度的社会责任积极响应政府城市发展号召，融入 各级城市的建设与发展，在商业模式思路上领先业界，对服务区域经济与 社会发展做出了突出贡献。 公司引进世界领先的技术，汇聚跨国高科技人才以确保公司产业的稳 定发展和保持长期的竞争优势。 未来公司将加强人力资源建设，根据公司未来发展战略和发展规模， 建立合理的人力资源发展机制，制定人力资源总体发展规划，优化现有人 力资源整体布局，明确人力资源引进、开发、使用、培养、考核、激励等 制度和流程，实现人力资源的合理配置，全面提升公司核心竞争力。鉴于 未来三年公司业务规模将会持续扩大，公司已制定了未来三年期的人才发 展规划，明确各岗位的职责权限和任职要求，并通过内部培养、外部招聘、竞争上岗的多种方式储备了管理、生产、销售等各种领域优秀人才。同时，
公司将不断完善绩效管理体系，设置科学的业绩考核指标，对各级员工进行合理的考核与评价。 （二）公司经济指标分析 2018年xxx有限责任公司实现营业收入21029.97万元，同比增长18.21%（3239.44万元）。其中，主营业务收入为17024.61万元，占营业总收入的80.95%。 2018年营收情况一览表 根据初步统计测算，2018年公司实现利润总额4592.75万元，较2017年同期相比增长809.20万元，增长率21.39%；实现净利润3444.56万元，较2017年同期相比增长673.12万元，增长率24.29%。
并行计算的基本概念
并行计算的基本概念 [转贴2008-02-25 09:57:26] 1、并行计算：并行计算是指同时对多个任务或多条指令、或对多个数据项进行处理。完成此项处理的计算机系统称为并行计算机系统，它是将多个处理器通过网络连接以一定的方式有序地组织起来。 2、指令流：机器执行的指令序列； 3、数据流：由指令流调用的数据序列，包括输入数据和中间结果。 4、SIMD计算机：有一个控制部件和许多处理单元,所有的处理单元在控制部件的统一控制下工作。控制部件向所有的处理单元广播同一条指令，所有的处理单元同时执行这条指令，但是每个处理单元操作的数据不同。 5、MIMD计算机没有统一的控制部件，含有多个处理器，各处理器可以独立地执行不同的指令，每个处理器都有控制部件，各处理器通过互连网络进行通信。 6、并行向量处理机（PVP）在并行向量处理机中有少量专门定制的向量处理器。每个向量处理器有很高的处理能力。并行向量处理机通过向量处理和多个向量处理器并行处理两条途径来提高处理能力。 7、大规模并行处理机（MPP）大规模并行处理机一般指规模非常大的并行计算机系统，含有成千上万个处理器。它一般采用分布的存储器，存储器一般为处理器私有，各处理器之间用消息传递的方式通信。大规模并行处理机的互连网络一般是专门设计定制的。 8、分布式共享存储器多处理机（DSM）分布式共享存储器多处理机的主要特点是它的存储器在物理上是分布在各个结点中的，但是通过硬件和软件为用户提供一个单一地址的编程空间，即形成一个虚拟的共享存储器。它通过高速缓存目录支持分布高速缓存的一致性。 9、机群(COW或NOW) 是由高档商品微机（包括工作站）用高速商品互连网络（有的商用机群也使用定制的网络）连接而成，每个结点都是一台完整的计算机（可能没有鼠标、显示器等外设）。 10、对称多处理机（SMP）对称多处理机的最大特点是其中的各处理器完全平等，无主从之分。所有的处理器都可以访问任何存储单元和I/O设备。存储器一般使用共享存储器，只有一个地址空间。因为使用共享存储器，通信可用共享变量（读写同一内存单元）来实现。 11、UMA UMA是Uniform Memory Access（均匀存储访问）模型的缩写。在这种并行机中所有的处理器均匀共享物理存储器。所有处理器访问任何存储字需要相同的时间（此即为均匀存储访问名称的来源）。每台处理器可以有私有高速缓存。UMA结构适用于通用或分时应用。 12、NUMA NUMA是Nonuniform Memory Access（非均匀存储访问）模型的缩写。在NUMA中，共享存储器在物理上是分布的，所有的本地存储器构成了全局地址空间。NUMA与UMA的区别在于处理器访问本地存储器和群内共享存储器比访问远程存储器或全局共享存储器快。 13、COMA COMA是Cache-Only Memory Architecture（全高速缓存存储结构）模型的缩写。COMA 实际是NUMA的一种特例，将NUMA中的分布存储器换成高速缓存就得到了COMA。在COMA 中，每个结点上没有存储层次结构，所有的高速缓存构成了全局地址空间。访问远程高速缓存要借助分布的高速缓存目录。 14、CC-NUMA CC-NUMA是Cache-Coherent Nonuniform Memory Access（高速缓存一致性非均匀存储访问）模型的缩写。CC-NUMA结构的并行机实际上是将一些SMP机作为结点互连起来而构成的并行机，绝大多数商用CC-NUMA多处理机系统使用基于目录的高速缓存一致性协议；它的存储器在物理上是分布的，所有的局部存储器构成了共享的全局地址空间。 15、NORMA NORMA是No-Remote Memory Access（非远程存储访问）模型的缩写。在NORMA 中，所有的存储器都是处理器私有的，仅能由其处理器访问。各处理器之间通过消息传递方式通信。 16、静态网络（Static Networks）静态网络是指结点间有着固定连接通路且在程序执行期间，这种连接保持不变的网络 17、动态网络（Dynamic Networks）动态网络是用开关单元构成的，可按应用程序的要求动态地