并行处理技术与并行计算机
并行处理技术与并行计算机
[摘要]：本文从计算机的体系结构和软件系统两方面阐述了并行处理技术的主要技术，并介绍了并行计算机发展的现状和趋势。
[关键词]：并行处理，并行计算机
[ABSTRACT]:In this paper,we summarize the primary technology of parallel processing from two aspect--------architecture and software,and we also introduce the status in quo and trend of parallel computer.
[KEYWORDS]:Parallel Processing;Parallel Computer;
引言
计算机系统发展到今天,其性能价格已经极大的满足了多数人的需要,VLSI技术的发展使得计算机系统的性能得以飞速的提高..单处理机系统提高运算速度的主要途径是体系结构和电路工艺上的改进.结构上包括流水线结构,向量处理和指令级并行性的开发等,它只能把速度提高大约十倍,电路上的新材料还未成熟,而微小化几乎要接近极限.
在80年代中期,美国科技政策署就提出了巨大挑战(Grand Challenges)的任务,其中的气候模拟,半导体模拟,受控核聚变研究,海洋环流等需要大量复杂计算的问题都需要运算速度比现有的系统高的多的超级计算机.
早在80年代初,各种16/32位的高性能微处理机的并行机系统就出现了,并行处理技术以其高性能,广大的发展潜力,必将成为21世纪制造高性能计算机的关键计算.对并行处理技术的研究包括了并行机硬件和并行软件系统.本文将在这两方面进行探讨,最后说明目前并行计算机的一些发展概况及趋势.
并行处理技术
1.并行机的体系结构
对于计算机系统，存在着几种不同的分类法。本文将根据并行计算机的基本结构特点，分成以下四种结构：传统的向量并行机VPP，多处理机MP，工作站机群NOW及大规模并行处理机MPP。
1.1VPP传统的向量并行机
向量机已经使用了十几年，到现在，其编译技术日益成熟，适用范围逐步扩大。向量机发展到现在，已经遇到了严重的障碍，主要有三个方面：首先，它的效率取决于应用程序中可向量化语句所占的比例。仅仅采用向量流水技术，加速比不会很高。另一方面，提高向量机性能的主要途径是加快主频，而现在主频的再提高潜力不大。其次，向量机主要开发低层次的并行性，而低层次的并行有一定的限度。最后是它的可伸缩性。复杂度不允许连接太多的处理机。
一些主要的向量机有CD C7600,Cyber205,ETA-10,CRAY1,CRAY YMP/C90,Fujitsu VP200VP500,NEC的SX-3等。
1.2多处理机MP
MP(Multiprocessor)结构具有两台以上的处理机，在操作系统控制下通过共享的主存或输入输出子系统或高速通讯网络进行通讯。多处理机属MIMD系统。
MP系统有两种不同的系统结构：紧耦合系统（TCS）和松耦合系统（LCS）.紧耦合是通过共享主存实现处理机间的互相通信，处理机间的相互联系比较紧密。按所用处理机类型是否相同及对称，又可分为同构或异构及对称或非对称的形式。常见组合是同构对称式和异构非对称式多机系统。同时它有两种典型的形式：一种是不带高速缓冲存储器（如CMMP 多机系统）；另一种是带专用高速缓冲寄存器（如IBM3084多机系统）。松耦合是通过消息传递方式来实现处理机间的相互通信，而每个处理机是由一个独立性较强的计算机模块组成。
在多机系统中，无论使用什么耦合的结构，在处理机之间，处理机和主存之间以及处理机和I/O之间都要通过互联网络实现信息交换。多机系统的性能在很大程度上依赖于互联网络。多处理机之间数据的交换可以使用串口，并口，DMA，共享存储器和双端口RMA 等方法达到此目的。
衡量多处理机调度性能好坏的主要参数通常有：完成所有任务所需最少时间；完成所有任务所需最少处理机数；最小平均流时间即执行每个任务所需平均时间；处理机的最大利用率或最小空闲时间
1.3工作站群NOW（Network of Workstations）
NOW是用互联网将两个以上高性能的工作站连接在一起，并配以相应的支撑软件，构成一个分布式并行计算机系统，工作站之间的程序执行和消息传递都是并行的。具有并行计算性能的NOW，能加速作业的执行，NOW的互联可以采用Ethernet，FDDI，VLTRA net，ATM等。它是一种新兴的并行机结构，充分利用各工作站或微机资源，统一调度，协调处理，以实现高效并行处理。NOW具有用户投资风险小，编程方便，结构灵活，可扩展性好等优点。需要解决的关键问题是实现高带宽，低延迟的互联网技术。
一些NOW有：SGI公司的Power Challenge Array(CPU数128个，速度46.1GFLOPS),DEC公司的TurboLaser Cluster(CPU数96个，速度57，6GFLOPS)。
1.4大规模并行处理机MPP
MPP用各种互联网络把成百上千个处理器互联起来，具有很好的可扩充性，处理器间的同步是以消息传递为主，没有共享存储器。通常处理器数量有100个以上，有两种常见的结构：SIMD（单指令流多数据流）和MIMD（多指令流多数据流）。SIMD将大量重复设置的处理单元按一定方式互连成阵列，在单一控制部件CU(Contrul Unit)控制下对各自所分配的不同数据并行执行同一指令规定的操作，是操作并行的SIMD计算机。MIMD是系统由多个处理器自动的对不同数据执行不同的操作，它是实现作业，任务，指令和数组各个级别的全面并行处理的理想结构。
MPP的处理器间的连接方式主要有：hypercube，mesh，tree结构等。而对于诸如单总线结构，单环结构，星形结构，全互连结构等则不适宜于MPP系统。对单总线或单环结构，总线瓶颈严重，当结点数超过数十台后系统性能随结点数增加而急剧下降，虽然为改善这一不足出现了双总线，双环等结构，但对于超大规模（结点数上千时）MPP系统来说，系统性能仍然很低。对于星型结构，中央节点将成为系统的瓶颈，而且一旦中央节点故障，整个系统就瘫痪。对于全互连结构，虽然理论上来说时最佳互连结构，但当互连结点数很多情况下，物理上实现极为困难。即使能实现代价也会很高。
如何减少通信开销和同步开销是MPP技术的关键所在，当前的研究集中在如何获得高效的通信技术上，其目的是提高应用中的计算通信比。通信开销有以下几个来源：网络接口，通信延迟，收发开销。要想尽可能的减少通信开销，有效的途径是改善网络接口，减小或重叠通信延迟和降低发收开销。由于网络接口与结点体系结构有事不可分的一个整体，因而对
高效的通信技术的研究和追求正是MPP体系结构迅速进步的巨大动力。
决定互连网络性能的另一个重要因素是网络的路由算法。近年来被广为采用的“虫蛀式”路由算法（Wormhole Routing）将流水线技术的原理用于数据传输技术，不但减少了设备量，提高了数据传输速度，更为重要的是，它在相当程度上减轻了传送一个信息包所需时间与结点间距离的相关性，从而使用户编程时不必过多的考虑系统的拓扑结构。这种算法已成为当前的主流技术。
目前MPP一般采用低价格，高性能的通用微处理机芯片做处理单元，因而性价比高，通用性好。典型代表有Cray公司的T3D（CPU数1024个，速度152GFLOPS），Intel公司的Paragon XP/S(CPU数3680个，速度184GFLOPS)。
2并行软件
并行机使用的效率和方便性的解决有赖于并行软件（Parallel Software）的发展。对并行软件的讨论包括：并行操作系统，
2.1并行操作系统
任何操作系统的功能都有两个：一是对计算机资源进行管理，二是为用户使用计算机提供支持。对并行机而言，一般可以划分成两类：主从式结构和浮动式结构。在主从式系统中，在一个或多个处理机上运行主操作系统，在其他大量的处理机上运行从操作系统。主操作系统具有完善的操作系统功能，并为从系统分配任务；从系统是一个简单的操作系统内核，负责对主系统分配的多个运行任务进行管理和调度。在浮动式结构中，每个处理机上的操作系统都是一个完整的系统，它们具有完全相同的功能。所谓浮动，是指各处理机上的操作系统都可以作为主系统与其他处理机发生关系，也都可以作为从系统承担运算任务。
并行操作系统的主要研究内容有：机间通信和处理机负载平衡；进程通信；线程机制。较著名的并行操作系统有：Mach，SVR，4.2/MP，Solaris及OSF/1等。
2.2并行算法
并行算法是研究在各种并行计算机上求解问题，处理数据的算法。它由一些独立的，可以并行运算的计算模块组成，这些模块彼此间能互相通信。把一个问题分解成为互相独立，但彼此又有联系的若干问题（或若干进程）是并行算法研究的主要方法和手段。
并行算法的特点可归纳为“多，分，高，模，混，序”。所谓“多”是指“多重”，“多层”，“多步”等方法；“分”是指“分裂”，“分解”，“分块”，“分片”，“分区”等一系列：分而治之方法；“高”，是指“高精度”，“高维化”等；“模”是一批有效的物理或数值模拟方法，如求解大型组合优化问题用的模拟退火法SAA。“混”主要指“混乱迭代”等异步并行方法。“序”是指重新排序。
并行算法按不同处理范畴分为数值并行算法和非数值并行算法。按照指令流分为SIMD算法和MIMD算法；按是否同步分为同步算法和异步算法。同步算法是某些进程必须等待别的进程的一类并行算法；异步算法是指诸进程不必相互等待的一类并行算法。一般，当有K(>1)个进程时，可以同一分为：SIMD算法（1个指令流保证同步）；同步MIMD算法（K个指令流需同步）；异步算法（K个指令流中MIMD不需同步）。
并行算法的主要来源于两个方面：一是将串行算法改写成并行算法。这种较容易实现，当受到串行框架的限制，难以取得较高并行度的算法；二是从数学模型出发直接构造并行算法。这比较难实现，但深入研究会使并行算法的设计有所突破。现已形成了一些理论和技术：NC理论，并行复杂度理论，下界技术，倍增技术，划分原理，对称技术，平衡树法，分治策略，流水线技术等。
2.3并行语言
并行语言是描述和设计并行程序的工具，人们从七十年代开始才将并行程序设计的概念引入程序设计语言，开发出了并发Pascal，ModulaII和Ada等并行语言；八十年代在通用的串行语言基础上进行功能性扩充。目前实现通用语言并行化的方法有三种：(1)在原语言的基础上增加一些并行处理的语言描述成分。(2)增加一个并行程序库，用户通过使用库函数实现并行处理。(3)把前两种方法结合起来，即在语言中增加必要的描述成分和一个并行程序库；
并行程序程序设计主要有以下两种方法：自动并行化以及设计并行程序
2.4并行编译
并行程序的性能在很大程度上取决于并行编译产生的目标程序的质量。编译系统并行化的技术难点是对一个源程序自动识别出可并行自行的部分，并将其并行化，同时保证这个程序正确运行。并行识别的目标是完成串行程序向并行程序的自动转化，由语言编译器实现，关键是充分开发并行性。著名的并行编译系统有Illinois大学的Parafrase系统，ParafraseII 系统，Rice大学的PFC系统，IBM的Ptran系统等。
2.5并行程序开发环境
由于并行计算机程序设计设计程序分割，数据分配，进程同步，负荷均衡，性能优化等诸多方面的问题，其难度比传统的单机程序开发大得多，因此提供功能完备的并行程序开发环境是降低并行计算机编程难度，促进并行计算机的推广应用的关键。并行程序开发环境主要包括并行语言及其编译系统，程序优化重构工具，图形可视化工具，编辑工具及智能性工具等，较流行的并行程序开发环境有PPME，Express及PVM等。
并行计算机的现状及前景
并行计算机已有20多年的历史。九十年代，无疑是并行处理，超并行处理飞速发展的年代。目前如COMPAQ的Systempro以及ATT的Star ServerE等微机多机系统已开始发展并逐渐成熟。
并行机产品目前分为两种：共享存储器式和分布存储器式（报文传递式）。其中共享存储器式应用最为普遍，其中总线式共享存储器的并行计算机更为突出。分布式存储器并行系统的扩展性却要比前者好的多。
当前世界上凡是有能力研制巨型机的厂商，已大多转向研制并行机或者是研制向量技术与并行技术相结合的向量处理机高度并行化的系统。美，日以及西欧各国围绕超级计算机已展开了激烈的争夺战。美国政府从八十年代初期就开始大力支持并行计算机的发展，先后提出了HPCC计划、DOCModernization计划、ASCI计划等发展并行计算机。美国政府为了继续保持核大国的地位，由能源部出资10亿美元发起了ASCI（Adanced Strategic Computing Initiative）计划，研制高性能的计算机，缩小或弥补目前已有的计算能力与实现计算机模拟核试验所需要的计算性能之间的巨大差距，ASCI计划致力于研制100Flops的并行计算机。已经研制成了ASCI Red、ASCI Blue pacircc、ASCI Btue Mountion三种并行计算机。日本也制订了自己的高性能计算机发展计划，成立了由日本国内的16家大企业和几十家研究所组成的机构，并且吸收了德国GND、瑞典SIVS、荷兰的SNN和新加坡的ISS四家外国公司参加。世界上许多国家也在致力于发展自己的并行机事业，但目前并行机市基本上被日美两国把持着。
大规模的并行计算机（其数目超过一百）也成为各大公司研制的目标。国外推出了很多较成功的SIMD大规模并行计算机产品，其中有Applied Intelligent System公司的AIS，Active Memory Technology公司的DAP，Maspar Compute公司的Masper以及Thinking Machines公司的Connection Machines等。属于MIMD的产品有Intel公司的IPSC，nCUBE
公司及Alliant公司CAMPUS/800等。
我国于80年代早期由国防科技大学研制成银河—Ⅰ亿次向量计算机，90年代初研制成银河Ⅱ十亿次向量计算机，97年研制成银河—Ⅲ百亿次MPP并行计算机。除银河系列计算机外，国家智能计算机研究中心还研制成功了全对称多处理机（SMP）曙光1、大规模并行计算机（MPP）曙光1000、神州等并行计算机系统。北京航空航天大学研制成功并行计算机群系统（BBP-SPC）该系统采用基于总线桥的互连技术，由8台异构的高性能微机和工作站组成，其中总线桥互连技术应用于并行机群中在国际上尚属首例；打破了日、美两国，尤其是美国在超级计算机技术上的封锁格局，使我国的计算机技术有了长足的发展。有的机器还出口到国外。我国并行计算机发展的前景是光明的。
结束语
本文介绍了并行处理技术，并对并行计算机的现状和发展方向做了简单的阐述。当前并行计算机的发展还面临着许多的问题和挑战，但是可以坚信的是，并行处理和并行机是将来的主要趋势。
参考文献
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《并行计算机》章锦文，马远良
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《大规模并行处理系统互连通信的新技术研究》郑世荣，李晓峰
《一个并行程序开发环境的研究与实现》钱德沛，钱强
《计算机系统结构》陆鑫达高等教育出版社
并行处理技术习题2012
1、针对PVP，SMP，MPP，DSM，COW五种并行结构，指出每一种结构的2 个独特特性（独特特性指在任何其它模型中没有）。 2、写出三个可扩展定律的加速比：固定工作负载加速比、固定时间加速比和受 限于存储器加速比。 Ch2： 1、比较超标量处理器和超流水线处理器。 2、就指令系统规模、指令格式、寻址方式以及每条指令周期数5个方面，比较RISC和CISC 处理器的指令系统。 Ch3： 1、比较WI，WU，WT，WB。 2、从存储器结构的角度列出MIMD的详细分类。
1、对于n维带环立方体(CCC，Cube-Connected Cycles)、具有N个结点的完全二叉树(Binary Tree)网络和具有N个结点的二维网格（2D Mesh），填写下列空格： 2、请画出用2×2开关(switch)和均匀洗牌拓扑连接(Perfect Shuffle)的8×8 Omega (?) 网络。
Ch5&Ch6： 1、专用机群和非专用机群比较。 2、如图为一个共享磁盘的双结点机群，假定只有结点会发生故障，且每个结点的可用性为99%。系统中其他部分（如：互连结构和共享的RAID磁盘）为100%可用。另外假定当一个结点发生故障时，将它的工作负载转移到其他结点上所用的时间为0。 a.如果忽略预期关机时间，机群的可用性为多少？ b.如果机群每月要用1小时维护，其可用性是多少？ Ch7: 1、比较SIMD，MIMD，SPMD，MPMD四种执行方式。 2、在以下的代码中，进程P向进程Q发送包含在变量M中的一个消息，Q将此消息接收到它的变量S中： 进程P 进程Q M = 10; S = -100; Send M to Q; Receive S from P; M = 20; X = S + 1; Output（X）； 试分别在同步、锁定和非锁定方式下，分析可能的结果（X的可能值）。
TMS320C55xDSP并行处理技术分析与应用(精)
TMS320C55x DSP并行处理技术分析与 应用 TMS320C55x DSP并行处理技术分析与应用 类别：单片机/DSP TMS320C55x DSP是一种高性能的数字信号处理器，其强大的并行处理能力能够进一步提高其运算能力。本文介绍了C55xDSP的内核结构以及用户自定义并行指令时必须遵守如下3条并行处理基本规则，并介绍了6种典型的并行处理应用。利用本文介绍的方法使用并行处理能力将有效提高程序执行效率，同时降低系统功耗。 德州仪器公司(TI)的TMS320C55x(简称C55x)DSP内核是在 TMS320C54x(简称C54x)基础上开发出来的，并可以兼容C54x的源代码。C55x 的内核电压降到了1V，功耗降到0.05mW/MIPS，是C54x的1/6。C55x的运行时钟可以达到200MHz，是C54x的两倍，再加上C55x在C54x结构上作了相当大的扩展，程序执行时可以大量采用并行处理，这样使得C55x的实际运算能力可以达到300MIPS以上。 C55x DSP已越来越多地应用于各种手持便携终端当中。以下我们将通过详细介绍C55x的CPU内核结构，讨论其并行处理技术的应用。 C55x DSP内核结构 C55x DSP是一款采用改良型哈佛结构，高度模块化的数字信号处理器拥有比普通DSP更为丰富的硬件资源，能够有效提高运算能力。其内核结构如图1所示，整个处理器内部分为5个大的功能单元：存储器缓冲单元(M单元)、指令缓冲单元(I单元)、程序控制单元(P单元)、地址生成单元(A单元)和数据计算单元(D单元)，各个功能单元之间通过总线连接。C55x DSP中有1条32位程序数据总线(P总线)，1条24位程序地址总线(PA总线)，5条16位的数据总线(B、C、D、E、F总线)和5条24位的数据地址总线(BA、CA、DA、EA、FA总线)。这种高度模块化的多总线结构使得C55x DSP拥有超强的并行处理能力。 M单元主要管理数据区(包括I/O数据区)与中央处理器(CPU)之间的数据传送，使得高速CPU与外部相对低速的存储器之间在吞吐量上的瓶颈可以得到一定程度的缓解。 I单元从程序数据总线接收程序代码，并将其放入指令缓冲队列(IBQ)中，然后利用指令译码器将指令缓冲队列中的程序代码进行译码，最后再将译码后的指令送给P单元、A单元、D单元进行处理。 P单元主要是通过判断是否满足条件执行指令的条件来控制程序地址的产生，达到控制程序流程的目的。程序控制单元中还含有程序控制寄存器、循环控制寄存器、中断寄存器和状态寄存器等硬件寄存器。通过循环控制寄存
计算机科学与技术学科各专业
计算机科学与技术学科各专业 攻读硕士学位研究生培养方案 一、培养目标 计算机科学与技术一级学科包含计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术和信息安全4个二级学科、专业。 为适应我国现代化建设的需要，培养德、智、体全面发展的计算机科学与技术学科各专业的硕士学位专业人才。具体目标是： 1.掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和三个代表重要思想，拥护党的基本路线，树立正确的世界观、人生观和价值观，遵纪守法，具有较强的事业心和责任感，具有良好的道德品质和学术修养，愿为社会主义现代化建设事业服务。 2.在计算机科学与技术学科相关专业中，掌握扎实的基础理论和系统的专业知识，具有从事科学研究、教学工作或担任专门技术工作的能力。 3.掌握一门外国语，能流利的进行交流，能运用该外语比较熟练地阅读本专业的文献资料。 4.身心健康。 二、研究方向 （一）计算机软件与理论专业主要研究方向 1.软件工程 研究大型软件工程化方法的基本理论、技术与实施策略；自动程序设计、程序变换、软件设计理论、程序正确性理论、面向对象软件开发方法及相关技术； 研究支撑软件开发全过程的各类智能工具及相应环境、智能计算机辅助软件工程及其基础理论方法和技术；软件开发环境。 研究软件规范的形式化的工具、形式语义学、程序逻辑及程序验证以及以上理论在软件工程中的应用和实现； 研究软件可靠性模型与理论、软件的评估与测试、软件工程规范、软件可靠性与安全性保证技术。 2.计算语言学 研究用计算机模拟人类对语言的使用，建立具有自然语言知识的软件系统，包括能理解
自然语言的用于数据库查询的自然语言界面、通用自然语言描述事件或场景的多媒体软件以及进行不同自然语言之间互译的翻译系统。 3.数据库理论与技术 研究数据仓库、数据挖掘、Web数据库、空间数据库、信息安全数据库、多媒体数据库及其数据模型与语言。 4.并行计算 研究各种分布式系统的模型、神经网络计算模型、基于细胞自动机理论的大规模并行计算模型与算法、基于网络分布式系统的并行虚拟机(PVM)及信息传递界面(MPI)的分布式计算与并行计算及软件、分布并行语言的形式语法与语义、数值和非数值计算。 5.演化计算 研究演化计算，包括仿生(演化算法、演化软件和演化硬件)与拟物算法，如遗传算法、演化策略和模拟退火算法等，及其在智能计算中的应用。 6.移动计算 Agent模型、方法、软件系统；分布并行处理模型、方法、软件系统；计算网格、信息网格、服务网格和数据网格技术、软件系统等。 （二）计算机应用技术专业主要研究方向 1.信息系统与电子商务技术 计算机信息管理系统，数据仓库与数据挖掘技术，系统集成技术，办公自动化系统，地理信息系统及应用，智能代理及应用，电子商务技术。 2.计算机决策支持系统 模型库及其管理技术，知识库及其管理技术，智能决策支持系统，群体决策支持系统，决策支持系统工具与生成器，网络化决策支持技术，谈判支持系统。 3.可视化技术及应用 科学计算可视化及应用，多维数据可视化，视频数据库技术，关系结构可视化。 4.多媒体技术及应用 数据压缩技术，图像处理，计算机辅助教学技术，多媒体数据传输技术。 5.计算机网络的应用技术 网络系统工程，网络管理技术，网络安全，宽带网技术及应用，无线移动网络技术，网络计算。 6.数据库技术及应用 7.人工智能与专家系统 包括知识工程，数据挖掘和知识发现，神经网络和机器学习，非规范知识表示和处理。 8.计算机控制与仿真 9．生物信息工程 10.计算机图形学与CAD 计算机图形学，计算机辅助几何设计，VR技术与虚拟空间。机械工程CAD与CAM，土木、水利工程CAD，计算机辅助城市建筑与规划设计。 （三）计算机系统结构专业主要研究方向
计算机系统结构与并行处理
第 1 页 ( 共 8 页 ) 命题纸使用说明：1、字迹必须端正，以黑色碳素墨水书写在框线内，文字与图均不得剪贴，以保证“扫描”质量； 2、命题纸只作考试（测验）命题所用，不得移作他用。 大学 2003 ～ 2004 学年 秋 季学期试卷 课程名:计算机系统结构与并行处理(一) 学分：_4_ 学号：_______ 姓名：_________ 院：计算机学院 一．填充题： （每小题3分、共12分） 1．计算机系统结构定义是程序设计者所看到的计算机属性，即概念性，结构，功能性。 2．虚拟存储系统，辅存容量为228Byte ，主存容量为216Byte ，页面为1Kbyte ，则MEM 系统提供的程序空间有 218 页，对应实存空间 26 页，若采用组相联，则整个虚存应分为 212 区。 3．流水线结构的并行性是采用 时间重迭 的技术途径。 4．在系统结构中，程序访问局部化性质应用于 cache ， 流水线， 虚拟存储器 等方面。 二．简答题： （每小题4分、共24分） 1．简述系列机的概念。 先设计一种系统结构；按其设计它的系统软件； 按照器件状况和硬件技术，研究这种结构的各种实现方法； 按速度，价格等不同要求分别提供不同速度，不同配置的各档机器。 成 绩
第 2 页 ( 共 8 页 ) 2．存储器层次结构是怎样的？其容量、速度、价格是怎样分布的。 速度越来越快，价格越来越高寄存器组 cache 主存储器 辅助存储器 后援存储器 容量越来越 大 3．简述虚拟计算机概念。 计算机只对观察者而存在；功能体现在广义语言上；对该语言提供解释手段；作用在信息处理或控制对象上；简言之，是由软件实现的机器。 4．What is the policy of “write back” when writing to the cache? (answer in English) The information is written only to the block in the cache. The modified cache block is written to main memory only when it is replaced.
流水线与并行处理技术
流水线与并行处理 1. 概述 流水线技术导致了关键路径的缩短，从而可以提高时钟速度或采样速度，或者可以在同样速度下降低功耗。在并行处理中，多个输出在一个时钟周期内并行地计算。这样，有效采样速度提高到与并行级数相当的倍数。与流水线类似，并行处理也能够用来降低功耗。 考虑3阶有限冲激响应（FIR ）数字滤波器： y(n) = ax(n) + bx(n-1) + cx(n-2) （1-1） 其框图实现示意图如图1所示： 图1 一个3阶FIR 滤波器 关键路径（或者处理一个新样点所需要的最小时间）由1个乘法与2个加法器时间来限定。如果T M 是乘法所用的时间，T A 是加法操作需要的时间，T sample 是采样周期，则必须满足： T sample ≥ T M + 2T A （1-2） 因而，采样频率（f sample ）（也称为吞吐率或迭代速率），由下式给出： f sample ≤ A M T T 21 （1-3） 流水线采用沿着数据通路引入流水线锁存器（本人理解是寄存器）的方法来减小有效关键路径（effective critical path ）。并行处理提高采样频率是采用复制硬件的方法，以使几个输入能够并行的处理，而几个输出能够在同一时间产生出来。 2. FIR 数字滤波器的流水线 其流水线实现是通过引入两个附加锁存器而得到的，如图2所示：
图2 流水线FIR滤波器，其中垂直虚线代表一个前馈割集关键路径现在由T M + 2T A减小为T M + T A。在这种安排下，当左边的加法器启动当前迭代计算的同时，右边的加法器正在完成前次迭代结果的计算。 必须注意到，在一个M级流水线系统中，从输入到输出的任一路径上的延时原件数目是（M-1）,它要大于在原始时序电路中同一路径上的延时元件数。虽然流水线技术减小了关键路径，但是它付出了增加迟滞（latency）的代价。迟滞实质上是流水线系统第一个输出数据的时间与原来时序系统第一个输出数据时间相比的滞后。流水线技术缺点：增加了锁存器数目和增加了系统的迟滞。 下面要点需要注意： （1）一个架构的速度（或时钟周期）由任意两个锁存器间、或一个输入与一个锁存器间、或者一个锁存器与一个输出间、或输入与输出间路径中最长的路径限定。 （2）这个最长的路径或“关键路径”可以通过在架构中适当插入流水线锁存器来减小。 （3）流水线锁存器只能按照穿过任一图的“前馈割集（feed-forward cutset）”的方式插入。 割集：割集是一个图的边的集合，如果从图中移去这些边，图就成为不相连的了。 前馈割集：如果数据在割集的所有边上都沿前进的方向移动，这个割集就称为前馈割集。
并行计算机访存模型
并行计算机体系结构讲义 I、引入： 一、计算机系统结构的分类（从计算机系统结构的并行性能出发） 弗林（Flynn）分类法 1966年M.J.Flynn按照指令流和数据流（所谓指令流是计算机在计算过程中执行的一串指令；而数据流是指令执行过程中的一串数据。）的不同组织方式，把计算机系统的结构分为以下4类： 1. 单指令流，单数据流(SISD)——这就是一个单处理器。 2.单指令流，多数据流(SIMD)——同一指令由多个处理器执行，这些处理器使用不同数据流，有各自的数据内存，但共享一个指令内存和控制处理器（负责存取和发送指令）。处理器通常是专用的，不要求通用性。
3. 多指令流，单数据流(MISD)—— 4. 多指令流，多数据流(MIMD)——每个处理器存取自己的指令，操作自己的数据。处理器通常就采用普通的微处理器。 这是一个粗略的模型分类，许多机器是这些类型的混合体。SISD是传统的顺序处理计算机。SIMD以阵列处理机为代表。MISD在实际中代表何种计算机，存在着不同的看法。MIMD 的代表是多处理机。 二、并行性技术 一个理想的计算机系统结构应在处理速度、存储容量和I/O吞吐能力三者之间取得平衡。而并行性技术是实现这种平衡的主要手段。并行性技术包括时间并行、空间并行、时间并行+空间并行、资源共享4种方法。 也就是说, 计算机系统中提高并行性的措施就其基本思想而言，可归纳如下4条途径：
(1) 时间重叠：即多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转时间而赢得速度。因此时间重叠可称为时间并行技术。 (2) 资源重复：在并行性概念中引入空间因素，以数量取胜的原则，通过重复设置硬件资源，大幅度提高计算机系统的性能。随着硬件价格的降低，这种方式在单处理机中广泛使用，而多处理机本身就是实施“资源重复”原理的结果。因此资源重复可称为空间并行技术。 (3) 时间重叠+资源重复：在计算机系统中同时运用时间并行和空间并行技术，这种方式在计算机系统中得到广泛使用，成为并行性主流技术。 (4) 资源共享：这是一种软件方法，它使多个任务按一定时间顺序轮流使用同一套硬件设备。例如多道程序、分时系统就是遵循“资源共享”原理而产生的。资源共享既降低了成本，又提高了计算机设备的利用率。 II、讲授内容： 一、并行性的概念： 并行性，是指计算机系统具有可以同时进行运算或操作的特性，它包括同时性与并发性两种含义。 同时性——两个或两个以上的事件在同一时刻发生。 并发性——两个或两个以上的事件在同一时间间隔发生。 计算机系统中的并行性有不同的等级。从处理数据的角度看，并行性等级从低到高可分为： (1)字串位串：同时只对一个字的一位进行处理。这是最基本的串行处理方式，不存在并行性。 (2)字串位并：同时对一个字的全部位进行处理，不同字之间是串行的。这里已开始出现并行性。 (3)字并位串：同时对许多字的同一位进行处理。这种方式有较高的并行性。 (4)全并行：同时对许多字的全部位进行处理。这是最高一级的并行。 从执行程序的角度看，并行性等级从低到高可分为： (1)指令内部并行：一条指令执行时各微操作之间的并行。 (2)指令级并行：并行执行两条或多条指令。 (3)任务级或过程级并行：并行执行两个以上过程或任务(程序段)。
大数据处理技术ppt讲课稿
大数据处理技术ppt讲课稿 科信办刘伟 第一节Mapreduce编程模型： 1.技术背景: 分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。 谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。 为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。这个模型就是mapreduce。 谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。 学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统 2. mapreduce的概念： MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 mapreduce成功的最大因素是它简单的编程模型。程序员只要按照这个框架的要求，设计map和reduce函数，剩下的工作，如分布式存储、节点调度、负载均衡、节点通讯、容错处理和故障恢复都由mapreduce框架（比如hadoop）自动完成，设计的程序有很高的扩展性。所以，站在计算的两端来看，与我们通常熟悉的串行计算没有任何差别，所有的复杂性都在中间隐藏了。它让那些没有多少并行计算和分布式处理经验的开发人员也可以开发并行应用，开发人员只需要实现map 和reduce 两个接口函数，即可完成TB级数据的计算，这也就是MapReduce的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并行计算就可以得到更广泛的应用。 3.mapreduce的编程模型原理 开发人员用两个函数表达这个计算：Map和Reduce，首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合，然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值，就完成了大数据的处理，剩下的工作由计算机集群自动完成。 即：(input)
并行程序设计
并行程序设计 一、并行编程硬件基础 1 并行程序设计引言 1.1 并行计算的基本概念 利用多个节点（计算机或者CPU核）计算能力的迭加达到提高系统计算能力的目的。 并行计算：并行机上所作的计算，又称高性能计算或超级计算。 并行计算技术是现代计算机技术研究的一个重要方向。 1.2 并行计算机的简述 并行计算机： 由一组处理单元组成，这组处理单元通过相互之间的通信与协作，以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务。 两个最主要的组成部分： 计算节点 节点间的通信与协作机制 出现背景: 60年代初期，晶体管以及磁芯存储器的出现，处理单元变得越来越小，存储器也更加小巧和廉价。出现规模不大的共享存储多处理器系统，即大型主机（Mainframe）。 60 年代末期，同一个处理器开始设置多个功能相同的功能单元，流水线技术也出现了，在处理器内部的应用大大提高了并行计算机系统的性能。 Flynn根据指令流和数据流的不同组织方式，把计算机系统的结构分为以下四类： 单指令流单数据流（Single Instruction stream Single Data stream, SISD） 单指令流多数据流（Single Instruction stream Multiple Data stream, SIMD） 多指令流单数据流（Multiple Instruction stream Single Data stream, MISD） 多指令流多数据流（Multiple Instruction stream Multiple Data stream, MIMD） 并行计算机系统结构分类 分布式存储器的SIMD处理机 向量超级计算机（共享式存储器SIMD） 对称多处理器（SMP） 并行向量处理机（PVP） 集群计算机 多核 单芯片多处理器（Chip multiprocessors，简称CMP） CMP是由美国斯坦福大学提出的 两个或多个独立运行的内核集成于同一个处理器上面 双核处理器=一个处理器上包含2个内核 多核处理器= 一个处理器上包含2个或多个内核
分布并行计算技术
Hadoop部署 所需要的软件 使用VMwareWorkstationPro搭建虚拟机，安装操作系统 Ubuntu14.04。 JDK1.8 Hadoop2.6.0 1.在Ubuntu中安装JDK 将JDK解压缩到 /home/kluas/java 在~/.bash_profile中配置环境变量，并通过source~/.bash_profile生效。 #java export JAVA_HOME=/home/kluas/java/jdk export JRE_HOME=/home/kluas/java/jdk/jre export PATH=$JAVA_HOME/bin;$JRE_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH 检验JDK是否安装成功 java –version 2.配置ssh信任关系，实现无密码登录 生成机器A的公私密钥对：ssh-keygen -t rsa，之后一路回车。在~/.ssh 目录下生成公钥id_rsa.pub，私钥id_ras。 拷贝机器A的id_rsa.pub到机器B的认证文件中： cat id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 这时候机器A到机器B的信任关系就建立好了，此时在机器A可以不需要密码直接ssh登录机器B了 3.安装Hadoop2.6.0 解压hadoop软件包，编辑/etc/profile文件，并追加 export HADOOP_HOME=/usr/kluas/Hadoop export PATH=HADOOP_HOME/bin:$PATH 运行 source /etc/profile命令 修改配置文件hadoop目录etc/Hadoop/Hadoop-env.sh追加： export JAVA_HOME=/home/kluas/java/jdk 修改配置文件hadoop目录下etc/Hadoop/core-site.xml追加：
计算机科学与技术重点学科建设的
计算机科学与技术 目录 第一部分：子项目申请验收报告…………………………………… 一、子项目申请验收报告……………………………………… 二、学校“211工程”法人组织意见………………………… 三、子项目建设领导小组成员名单…………………………… 四、广西大学“211工程”建设项目计划责任书……………第二部分：子项目建设总结报告…………………………………… 一、子项目建设总结报告……………………………………… 附一、子项目建设成效表……………………………………… 附二、子项目学科学术梯队成员情况表………………………第三部分：子项目经费运行情况……………………………………… 一、子项目经费财务报告………………………………………… 二、子项目经费财务审计报告……………………………………第四部分：子项目仪器设备购置情况…………………………………第五部分：子项目专家验收评价意见………………………………… 一、子项目验收结论……………………………………………… 二、子项目验收专家成员签名表…………………………………
第二部分：子项目建设总结报告 一子项目建设总结报告 一、子项目形成简述，主要建设内容 （一）项目简述 1、项目简述 计算机科学与技术重点学科建设是一个以计算机软件与应用技术为中心，以信息技术与产品开发为主体的建设项目。学科坚持“面向应用，面向地方经济建设，以应用促发展”的方针，紧密结合广西的信息产业发展和信息化工程，重新确定了学科发展方向，重点建设并行分布式技术实验室，以并行分布计算、CAD理论与应用、网络通信技术作为主攻方向，逐步形成了学科的优势和特色。五年来，我们在学科队伍建设、人才培养、实验室建设、科学研究、高新技术产品开发等方面开展了大量的工作，在并行分布计算、CAD理论与应用、混沌通信技术、计算机控制理论、数据库技术、粗集理论、遗传算法在工程设计优化中的应用等方面承担了一批国家自然科学基金项目、自治区自然科学基金项目、跨世纪人才基金项目，开发出一些高新技术产品，取得了较好的科研成绩，部分研究成果达到国内领先和国际先进水平，为广西的经济建设和信息化服务做出了一定的贡献。经过五年的建设，学科综合实力的明显增强，人才培养质量不断提高，实验环境大为改善，学术梯队已经形成，科研能力大大提高，学科具备了承担国家和自治区级重大科研项目的能力，具备了进行大型应用软件开发和软件产品商品化的能力。本学科已经成为培养广西高层次计算机技术人才的基地，正在成为解决广西重大计算机科学与技术问题的教育、研究、开发及应用中心。为今后学科的更大发展打下了坚实的基础。 2、子项目管理机构设置与子项目管理工作 五年来，我们严格遵守《广西大学“211工程”建设实施管理细则》等各项规章制度，规范学科建设项目的规划、实验室建设、人才培养、设
计算机并行计算的基本问题及现状
计算机并行计算的基本问题及现状 引言 工作中，我们总是希望我们自己工作得更有效率，用更少的时间解决更多的问题。在计算机里，这就是并行计算的基本初衷。全世界第一台计算机ENIAC中就己经出现了并行计算的概念。它有20个累加器，可以并发执行多个加减运算，可谓开并行计算的先河。在随后的20世纪五六十年代，由于晶体管和集成电器的发明，出现了更多更快的计算机。IBM是这一时期的主角，同期计算机编程语言的出现，由软件完成处理并行计算的思想进一步深化。但这一时期的计算还是大型机时代，没有几个平民能用得起这些昂贵的东西。计算机和软件技术还锁在研究院和大学校园里。 20世纪70年代，随着微电子技术的发展，出现了微型处理器(CPU)接着,1974年，全世界第一台个人电脑牛郎星顺利出炉。紧随其后，看到市场前景的苹果和IBM推波助澜，计算机开始进入个人时代。个人计算机同时又催生了软件业的高速发展，软件又带动CPU不断升级换代。这为并行计算摆脱高端路线，进入平民化时代打下了基础。 1并行计算的基本问题 1.1为什么需要并行计算 在个人计算机诞生后的几十年里，程序员们编写了大量的应用软件，这些软件决大部分了采用串行计算方法。所谓串行，是指软件在PC 上执行，在进入CPU前被分解为一个个指令，指令在CPU中一条条顺
序执行。任一时间内，CPU只能够运行一条指令。这种方式很符合我们对现实世界的思考习惯。至于软件的运行速度，则依赖硬件的处理能力，尤其CPU的处理速度。这种思维方式到了2005年遇到了挑战。在那一年，受限于制造CPU的半导体材料限制，左右CPU发展的摩尔定律开始失效了。但芯片业很快找到了一个变通的办法:在一块芯片中植入多个处理核心，通过多核的共同运算，提高运行速度。不幸的是，采用串行方法编写的软件面临着一个尴尬的局面:如果仍采用串行编程方式，运行速度将停滞不前。这样，原来需要CPU完成的提速工作，被迫需要软件自己来完成。在另一个领域:互联网，由于网络数据极速膨胀，数据量己经远远超过一台或者几台大型计算机的处理能力，需要更大数量的计算机协同完成。面对这些问题，主要的解决方案就是:并行计算。 1.2并行计算的涵义 并行计算目前还是一门发展中的学科。并行计算是相对串行计算而言的，并行计算可以分为时间上的并行计算和空间上的并行计算。 时间上的并行计算就是流水线技术，即采用指令预取技术，将每个指令分成多步，各步间叠加操作，当前指令完成前，后一指令准备就绪，缩小指令执行的时钟周期。典型的以时间换空间。 空间上的并行计算是指由多个处理单元(不仅是CPU)执行的计算，是以空间换时间。空间上的并行计算分为两类:单指令多数据流(SIMD)和多指令多数据流(MIMD) SIMD是流水技术的扩展，可以在一个时钟周期处理多个指令，我们
并行处理技术与并行计算机
并行处理技术与并行计算机 [摘要]：本文从计算机的体系结构和软件系统两方面阐述了并行处理技术的主要技术，并介绍了并行计算机发展的现状和趋势。 [关键词]：并行处理，并行计算机 [ABSTRACT]:In this paper,we summarize the primary technology of parallel processing from two aspect--------architecture and software,and we also introduce the status in quo and trend of parallel computer. [KEYWORDS]:Parallel Processing;Parallel Computer; 引言 计算机系统发展到今天,其性能价格已经极大的满足了多数人的需要,VLSI技术的发展使得计算机系统的性能得以飞速的提高..单处理机系统提高运算速度的主要途径是体系结构和电路工艺上的改进.结构上包括流水线结构,向量处理和指令级并行性的开发等,它只能把速度提高大约十倍,电路上的新材料还未成熟,而微小化几乎要接近极限. 在80年代中期,美国科技政策署就提出了巨大挑战(Grand Challenges)的任务,其中的气候模拟,半导体模拟,受控核聚变研究,海洋环流等需要大量复杂计算的问题都需要运算速度比现有的系统高的多的超级计算机. 早在80年代初,各种16/32位的高性能微处理机的并行机系统就出现了,并行处理技术以其高性能,广大的发展潜力,必将成为21世纪制造高性能计算机的关键计算.对并行处理技术的研究包括了并行机硬件和并行软件系统.本文将在这两方面进行探讨,最后说明目前并行计算机的一些发展概况及趋势. 并行处理技术 1.并行机的体系结构 对于计算机系统，存在着几种不同的分类法。本文将根据并行计算机的基本结构特点，分成以下四种结构：传统的向量并行机VPP，多处理机MP，工作站机群NOW及大规模并行处理机MPP。 1.1VPP传统的向量并行机 向量机已经使用了十几年，到现在，其编译技术日益成熟，适用范围逐步扩大。向量机发展到现在，已经遇到了严重的障碍，主要有三个方面：首先，它的效率取决于应用程序中可向量化语句所占的比例。仅仅采用向量流水技术，加速比不会很高。另一方面，提高向量机性能的主要途径是加快主频，而现在主频的再提高潜力不大。其次，向量机主要开发低层次的并行性，而低层次的并行有一定的限度。最后是它的可伸缩性。复杂度不允许连接太多的处理机。 一些主要的向量机有CD C7600,Cyber205,ETA-10,CRAY1,CRAY YMP/C90,Fujitsu VP200VP500,NEC的SX-3等。 1.2多处理机MP
大数据处理关键技术教学教材
在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？ 大数据环境下的数据处理需求 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。 传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求！ 大数据的处理流程包括哪些环节？每个环节有哪些主要工具？ 大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各个处理环节中都可以采用MapReduce等方式进行并行处理。 大数据技术为什么能提高数据的处理速度？ 大数据的并行处理利器——MapReduce 大数据可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度。MapReduce的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理，对数据一致性要求不高，其突出优势是具有扩展性和可用性，特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。
MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，因此具有更强的并行处理能力。作为一个简化的并行处理的编程模型，MapReduce还降低了开发并行应用的门槛。 MapReduce是一套软件框架，包括Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。 MapReduce的工作原理其实是先分后合的数据处理方式。Map即“分解”，把海量数据分割成了若干部分，分给多台处理器并行处理；Reduce即“合并”，把各台处理器处理后的结果进行汇总操作以得到最终结果。如右图所示，如果采用MapReduce来统计不同几何形状的数量，它会先把任务分配到两个节点，由两个节点分别并行统计，然后再把它们的结果汇总，得到最终的计算结果。 MapReduce适合进行数据分析、日志分析、商业智能分析、客户营销、大规模索引等业务，并具有非常明显的效果。通过结合MapReduce技术进行实时分析，某家电公司的信用计算时间从33小时缩短到8秒，而MKI的基因分析时间从数天缩短到20分钟。
分布式计算机并行处理技术英文翻译
A MODERN COURSE ON PARALLEL AND DISTRIBUTED PROCESSING Lubomir Ivanov Department of Computer Science Iona College 715 North Avenue New Rochelle NY 10801 tel.: 914-633-2342 email: livanov@https://www.360docs.net/doc/ba3471491.html, 摘要 在发展和并行计算系统的使用LED为训练有素的专业人员提供的硬件和软件方面的并行和分布式计算的飞速发展，知识的需要。本课程旨在帮助学生准备工作要求的给他们的实践经验与并行计算机另外，本课程强调软件基本联系计算机科学与其他学科如生物学生物化学，物理学和天文学，使用并行计算是平凡的。 I 简介 并行计算，多年来被视为一个纯粹的学术努力，逐渐成为现代主流的计算有很多原因的必要性：目前的微处理器技术似乎是最后到达极限的时钟速度，CPU可以操作与合理的冷却经典的并行计算技术，如SIMD已重新在上下文中的通用微处理器的另一方面的迅速发展，生物化学，物理学和天文学的急剧增加，需要更强大的计算平台的建模和模拟复杂的现实世界的现象和过程的新的领域如生物计算浸没在计算机科学与其他学科之间的界限，要求更大的广度和深度的知识和这些技能包括技术从业人员深入了解并行计算从硬件和软件的角度来看D只能通过丰富的实践工作经验的并行系统和项目。 准备这样受过高度训练的专业人士能够设计、实施和运行并行系统的软件和硬件水平的计算机科学课程必须包括一个覆盖面更广的并行计算在他们的课程，传统的课程作为选修课教并行计算是老年人或研究生课程通常包括典型的并行计算的历史概述主要的建筑方法历史意义的机加上一个简短的介绍各种不同的并行编程范式在现代并行体系结构和并行编程需要这样的治疗的主体是不够的同时学习ILLIAC IV和Cray YMP可能是有趣的从研究的角度设计的多样性决定，在这些早期的体系结构没有准备的学生适应现代的并行处理本文对平行轮廓上级本科课程的结构和内容，分布式计算，重点主要集中在并行和线程编程得到充分接触到现代的并行体系结构和理论课围绕基于目前感兴趣的问题，科学界的这些项目都是由使用支持线程的语言学生实施了一些比较大型的项目，现代技术（如Java）和并行编程库，如消息传递接口（MPI）除了开发并行算法的思想和编程技巧的学生学会估计他们的软件的预期的性能，通过分析其算法的运行时间的数目作为一个功能各种类型的过程的物理处理器和互连网络的通信能力，学生熟悉一些关键的现代并行体系结构研究CE某些方面的分布式操作系统的开发和理解映射虚拟流程，以最大限度地提高性能的机器的底层物理硬件的问题。 在本文余下的部分中，我们列出了需要并行和分布式计算的讨论的一个基本分类的并行体系结构和软件考虑一些现代的潮流并行计算和提出我们的并行和分布式计算过程的细节。
并行和分布计算技术现状及发展策略
计算1112 潘森林 2011810045 并行和分布计算技术现状及发展策略 摘要：随着网络的发展，网速已经不再成为技术上的制约，由原来的每秒几kb至今的几百兆。随之而来的云计算技术也逐渐趋于成熟。那么什么是云计算呢？本文将为你介绍云计算与分布式计算和并行计算的关系 关键字：云计算并行计算分布式计算 并行计算机从70年代的开始，到80年代蓬勃发展和百家争鸣，再到90年代体系结构框架趋于统一，近年来其快速发展，并行机技术日趋成熟。首先是市场的需求，一直是推动并行计算机发展的主要动力，大量实际应用部门，如天气预报、核武器、石油勘探、地震数据处理、飞行器数值模拟以及其他大型事务处理等，都需要每秒执行数十万亿次乃至数百万亿此浮点运算的计算机，基于这些应用问题本身的限制，并行计算是满足它们的唯一可行途径。而分布式计算技术随着云计算的兴起，也逐渐趋于成熟，分布式计算技术是把网络上分散于各处的资源汇聚起来,利用空闲的计算容量完成各种大规模、复杂的计算和数据处理任务。
?并行算法的基本原理 并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤，其执行过程是指将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题，然后使用多台计算机同时求解它，从而最终求得原问题的解。并行算法是并行计算中一个非常重要的问题。并行算法的研究应该确立一个“理论－设计－实现－应用”的系统方法，形成一个完善的“架构—算法—编程” 方法论，这样才能保证并行算法不断发展并变得更加实用。简单的说，算法就是求解问题的方法和步骤。并行算法，就是在并行机上用很多个处理器联合求解问题的方法和步骤。 ?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。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括:利用非本地资源，节约成本―使用多个"廉价"计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。传统地，串行计算是指在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行软件写操作。CPU 逐个使用一系列指令解决问题，但其中只有一种指令可提供随时并及时的使用。并行计算是在串行计算的基础上演变而来，它努力仿真自然世界中的事务状态:一个序列中众多同时发生的，复杂且相关的事件。 ?并行计算的特点:将工作分离成离散部分，有助于同时解决；随时 并及时地执行多个程序指令；多计算资源下解决问题的耗时要少于
并行计算机的发展趋势与应用前景
并行计算机的发展趋势与应用前景 国家智能计算机研究开发中心 曙光信息产业有限公司 李国杰 以市场大量销售的主流微处理机芯片、主板甚至微机或工作站为基本单元构成并行计算机已成为发展高性能计算机的主要方向。微处理机芯片与并行处理是促使计算机性能飞速增长的两项主要技术。传统的以独家使用的芯片为主的高性能计算机将逐渐退出市场。过去人们常用的巨、大、中、小、微计算机分类也将逐步被两大类机器取代：一类是只有单处理机的微机与工作站(除了操作系统不同以外，高档微机与工作站的界限也日益模糊。)，另一类是各种不同档次的并行计算机，机器的性能与规模将取决于系统所包含的处理机数目。以并行处理技术为基础的高性能计算机被认为是高技术的一个致高点，美、日、西欧等发达国家和一些发展中国家都制定了国家科研计划下大力气发展高性能计算机。我国也开始重视发展以并行处理技术为基础的高性能计算机产业和推广应用并行计算机。并行计算机的发展趋势与应用前景如何?从研制和使用并行机的角度出发，人们应注重哪些关键技术?我们在推广并行机时应消除哪些误解，注意哪些问题?本文就上述问题谈一些初浅看法，供大家参考。 一、并行计算机的发展趋势 并行处理机80年代初开始较大量地进入市场。一开始多数采用SIMD和向量机方式，以Cray公司为代表，保持巨型机的领先地位。从80年代中期基于RISC技术的微处理芯片问世以来，计算机的性能有明显提高。86年以前向量机与小巨型机的性能每年平均增长35％左右，86年以后，微机工作站与基于微处理机的多处理机性能平均每年增加55％以上，也就是说，每隔一年半左右，计算机的性能就翻一番。由于MIMD计算机性能价格比高，可扩展性强，近几年发展较快，逐步抢占了传统向量机的市场。目前人们一致认为传统的向量机
并行计算机的现状与发展趋势(转载)
并行计算机的现状与发展趋势(转载) 本文是作者根据在中国计算机学会"当代计算机体系结构、操作系统的发展 "学术研讨会上的报告修改而成 谈谈现状和未来。 发信人: leejiyun(阿骆), 信区: HPC 标题: 并行计算机的现状与发展趋势 发信站: 交大兵马俑BBS站(2002年05月22日15:39:12 星期三), 站内信件 陈树清 最近几年，超级计算机领域连续出现了一些令人担忧的事情。由于冷战结束，世界政治格局发生了变化。于是，美国政府大幅度削减军费，停止执行"星球大战"计划， 这一切成为以上变故的直接原因。 表1所列事件包括以"超级计算之父"CRAY命名的、在超级计算机领域独领风骚10多年的两家公司，以及在90年代初享誉超级计算机界的MPP制造商TMC。无情的事实足以说明，高性能计算机领域正经历着转折期的困难。 面对如此风云变幻的形势，我们必须冷静思考，认真分析。冷战和历史上的战争有可能促进技术的进步，然而这种作用只能是暂时的、局部的；和平与发展才是科学技术 的春天。作为三大科学研究手段之一的高性能计算机，其发展的根本动力来自于各类科 学技术对计算机性能永无止境的需求和生产的实际需要。 在1996年的"SuperComputing'96"大会上，美国政府HPCC计划全国协调委员会主席JohnToole在题为"危机、创新与机会：HPCC将向何处去"的报告中对此做了很好的说明。他指出，高性能计算与通信对美国的国家安全及保持美国在未来的优势至关重要。美 国政府将在高端计算机与通信、大规模网络、高可信系统等5个方面制定10～15年的长期计划，保持长期持续性投资。 过去的10年是超级计算机、特别是并行机飞速发展、走向成熟的10年。10年中CPU芯片的性能翻了几番，计算机工作者发明了Wormhole（虫蚀寻径）技术，找到了更符合实际的LogP并行计算模型，创造了成百的不同规模、不同拓扑结构的并行平台。特别是，由于多种软硬件技术的进步，使既具有可扩展性、又具有可编程性的、分布式共享存贮 结构的并行机成为可能。并行计算机是当今超级计算机的主流，本文对超级计算机(Sup erComputer)和并行计算机(ParallelComputer)不做严格区分。 一、并行计算机的现状：可扩展性与可编程性当今的并行计算机，除大家熟悉的SM P（共享存储多机系统）和MPP（大规模并行处理系统）外，还有向量并行机（PVP，或称VPP），以及工作站群集（NOW，或称COW）。 PVP与SMP的主要不同是CPU，后者是标准的RISC芯片，而前者是各个厂家自行研制的向量处理机。PVP承袭了向量机的优势，技术成熟，效率高，可将互连网络的路由器插入其中，方便地进行各种优化组合设计。但是，PVP的向量CPU与已经形成上千万生产规模的RISC相比，在规模效应和性价比上相差悬殊。另外，RISC的生命力在于不断吸收超级计算机领域的最新技术，目前的目标之一就是增加向量处理的功能。果能如此，SMP与P VP就完全统一了。将工作站群集NOW作为并行计算机的一个类别，概念上有点含糊。TOP 500中没有NOW这一类。 当然，具有"单一系统形象（SingleSystemImage）"的工作站群集，特别是同构的，其本质与MPP没有差别。不同的并行计算机各有特点，但它们也有区别于其它计算机的