一种面向移动Agent的多任务并行计算模型及算法

一种面向移动Agent的多任务并行计算模型及算法
一种面向移动Agent的多任务并行计算模型及算法

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。

蒙特卡罗方法并行计算

Monte Carlo Methods in Parallel Computing Chuanyi Ding ding@https://www.360docs.net/doc/2d7572101.html, Eric Haskin haskin@https://www.360docs.net/doc/2d7572101.html, Copyright by UNM/ARC November 1995 Outline What Is Monte Carlo? Example 1 - Monte Carlo Integration To Estimate Pi Example 2 - Monte Carlo solutions of Poisson's Equation Example 3 - Monte Carlo Estimates of Thermodynamic Properties General Remarks on Parallel Monte Carlo What is Monte Carlo? ? A powerful method that can be applied to otherwise intractable problems ? A game of chance devised so that the outcome from a large number of plays is the value of the quantity sought ?On computers random number generators let us play the game ?The game of chance can be a direct analog of the process being studied or artificial ?Different games can often be devised to solve the same problem ?The art of Monte Carlo is in devising a suitably efficient game.

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

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:

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

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

蒙特卡罗方法的计算程序

关于蒙特卡罗方法的计算程序已经有很多,如:EGS4、FLUKA、ETRAN、ITS、MCNP、GEANT 等。这些程序大多经过了多年的发展,花费了几百人年的工作量。除欧洲核子研究中心(CERN)发行的GEANT主要用于高能物理探测器响应和粒子径迹的模拟外,其它程序都深入到低能领域,并被广泛应用。就电子和光子输运的模拟而言,这些程序可被分为两个系列:1.EGS4、FLUKA、GRANT 2.ETRAN、ITS、MCNP 这两个系列的区别在于:对于电子输运过程的模拟根据不同的理论采用了不同的算法。EGS4和ETRAN分别为两个系列的基础,其它程序都采用了它们的核心算法。 ETRAN(for Electron Transport)由美国国家标准局辐射研究中心开发,主要模拟光子和电子,能量范围可从1KeV到1GeV。 ITS(The integrated TIGER Series of Coupled Electron/Photon Monte Carlo Transport Codes )是由美国圣地亚哥(Sandia)国家实验室在ETRAN的基础上开发的一系列模拟计算程序,包括TIGER 、CYLTRAN 、ACCEPT等,它们的主要差别在于几何模型的不同。TIGER研究的是一维多层的问题,CYLTRAN研究的是粒子在圆柱形介质中的输运问题,ACCEPT是解决粒子在三维空间输运的通用程序。 NCNP(Monte Carlo Neutron and Photo Transport Code)由美国橡树林国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)开发的一套模拟中子、光子和电子在物质中输运过程的通用MC 计算程序,在它早期的版本中并不包含对电子输运过程的模拟,只模拟中子和光子,较新的版本(如MCNP4A)则引进了ETRAN,加入了对电子的模拟。 FLUKA 是一个可以模拟包括中子、电子、光子和质子等30余种粒子的大型MC计算程序,它把EGS4容纳进来以完成对光子和电子输运过程的模拟,并且对低能电子的输运算法进行了改进。

ECLIPSE 并行运算实现方法_JiangSu

Schlumberger Private ECLIPSE 并行运算实现方法 1. 在MODEL_NAME.DATA 文件中的RUNSPEC 部分添加下列关键字: PARALLEL 4 / 2. 在并行机上自己的数据文件夹中创建一个新的文件,如名为:hosts. 若想用4个CPU 计算模型,则此模型内容可作如下设置,从而制定运算所用的节点及CPU : js031 js031 js032 js032 等。 其中js031, js032为并行机中各计算节点的名字。 3. 在此文件夹内执行并行运算,所用命令如下: @mpieclipse –hostfile hosts MODEL_NAME (黑油模型) 或 @mpie300 –hostfile hosts MODEL_NAME (组分模型) 4. 然后会出现如下状态信息,提示选择并行链接方式: [ecl@gri01 e100]$ @mpieclipse -hostfile hosts PARALLEL Specify Parallel InterConnect required ? 1 - Ethernet / Gigabit 2 - Myrinet 3 - Scali Select 1-3 [default 1 - Ethernet / Gigabit] : 1 5. 此时,选择1,出现如下信息: Running version 2006.1 Running Parallel Eclipse 100 on Machine type linux_x86_64 Local config file ECL.CFG exists, OK to use ('n' deletes local file) (Y/n)?: y 5. 选择Y ,出现如下信息,模拟运算即可正常运行: Using local config file ECL.CFG Running MPICH software from /apps/ecl/tools/linux_x86_64/mpich_x86_64 Number of processors required is = 4 Running Parallel Eclipse 100 on Machine type linux_x86_64 version 2006.1 …… 1 READING RUNSPEC 2 READING TITLE

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。

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

第7章 蒙特卡罗方法 (附录)

第7章附录 7.2.1 均匀分布随机数 例题7.2.1计算程序 ! rand1.for program rand1 implicit none real r integer n,c,x,i open(5,file='rand1.txt') n = 32768 c = 889 x = 13 do i = 1,1000 x = c*x-n*int(c*x/n) r = real(x)/(n-1) write(5,'(f8.5)') r end do end !!!!!!rand2.for!!!!! program rand2 implicit none integer, parameter :: n=1000 integer ix,i real r open(5,file='rand2.txt') ix=32765 do i=1,n call rand(ix,r) write(5,'(f8.6)') r end do end program rand2 subroutine rand(ix,r) i=ix*259 ix=i-i/32768*32768 r=float(ix)/32768 return end

7.2.3 随机抽样 例题7.2.2计算程序 % 例题7_2_2.m figure(1); set(gca,'FontSize',16); t = rand(1000,1); y = -log(t); z = exp(-y); plot(y,z,'.'); xlabel('图7.2-2 例题7.2.2-指数分布抽样') ==================================================== 例题7.2.5计算程序 ! 例题7.2.5 program scores parameter(nmax=10,mmax=13) real(8) x(nmax),y(nmax),l(0:nmax),z(mmax),ys(mmax),r integer i,j,k data x/5.0,15.0,25.0,35.0,45.0,55.0,65.0,75.0,85.0,95.0/ data y/0,0,0,0,0.08,0.19,0.31,0.27,0.11,0.04/ open(2,file='scores_old.txt') open(5,file='scores_new.txt') ! mmax个抽样学生成绩 open(7,file='scores_sample.txt') write(2,'(2f15.5)') (x(i),y(i),i=1,nmax) ix=32765 l(0)=0 do i=1,nmax l(i)=l(i-1)+y(i) end do do j=1,mmax call rand(ix,r) do k=1,nmax if(r.le.l(k)) goto 11 end do 11 z(j)=x(k) end do write(5,*) (z(i),i=1,mmax) ys=0 do i=1,mmax k=z(i)/float(nmax) ! 确定抽样学生所在的分数段

蒙特卡罗方法计算VAR的并行实现

2017年第5期 信息与电脑 China Computer&Communication 算法语言 蒙特卡罗方法计算VAR 的并行实现 周 阳 (中国石油大学(华东) 理学院,山东 青岛 266580) 摘 要:当今经济全球化、金融全球化进程加快,市场竞争愈演愈烈。建立一个良好的风险管理系统已成为各金融单位面临的重要问题。在众多的风险管理方法中最具代表性的是Value at Risk(VAR)方法。而计算VAR 常见的三种方法中,Monte Carlo 模拟最为有效。由于蒙特卡罗模拟需要大量数据,所以并行计算在计算VAR 中非常重要。笔者基于Monte Carlo 方法计算VAR 的原理构造C++算法,并用基于API、OpenMP、MPI 三种多核并行算法,比较分析出了适合科学计算研究的并行算法。 关键词:在险价值;并行算法;API;OpenMP;MPI 中图分类号:TL329.2 文献标识码:A 文章编号:1003-9767(2017)05-109-04 Monte Carlo Method for Parallel Implementation of VAR Zhou Yang (College of Science, China University of Petroleum, Qingdao Shandong 266580, China) Abstract: Nowadays, the economic globalization and financial globalization are speeding up, and the market competition is becoming much fiercer. Establishing a good risk management system has become an important issue for financial institutions. Among the many risk management methods, the most representative is the Value at Risk (VAR) method. Among the three common methods for computing VAR, the Monte Carlo simulation is most effective. Since Monte Carlo simulation requires a large amount of data, parallel computing is very important in computing VAR. The author calculates the principle of VAR and constructs C++ algorithm based on the Monte Carlo method, and compares parallel algorithms based on API, OpenMP, MPI and three multi-core parallel algorithms to compare the parallel algorithms which are suitable for scientific computing research. Key words: insurance value; parallel algorithm; API; OpenMP; MPI 1 串行算法 1.1 蒙特卡罗模拟VAR 的具体步骤 (1)确定反映价格变化的随机模型和分布,并估计相关参数。由于资产价值的变动在时间上不相关,其离散形式可表示为: 1 11(t t t t t S S t S S S μ+++?=?+?=? (1) 其中S t 表示t 时刻的资产价格,即t 时刻的收盘价,μ表示资产收益率的均值,σ表示资产收益率的标准差,ε表示随机变量。 (2)随机模拟价格走势。先生成正态随机数εi (i =1,2,…,n)。假设t 为当前时刻,T 为目标时刻,在t 时刻对T 时刻 的价格进行模拟,记τ=T -t 是时间间隔,/t n τ?=,当前的价格为S i ,根据上述随机模型,按(i =1,2,…,n)依次产生相应的模拟价格: 121111(((t t t t t t t n t n t n T S S S t S S S t S S S t S μσεμσεμσε++++++?+?=+?+=+?+=+?+ (2) 这样就模拟出了资产价格S 的未来走势及目标时刻T 的资产价格S T 。 (3)计算VAR 。多次重复第二步,这样就得到目标时 刻T 时的一系列资产价格12,,,k T T T S S S (重复k 次)。将T 时刻的价格按升序排列,在给定置信水平为(1-α)下,找 作者简介:周阳(1996-),女,黑龙江青冈人,本科在读。研究方向:高性能并行计算。 — 109 —

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