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  • ABAQUS多处理器进行并行计算的效果研究
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    2021-01-14 15:35:45

    环境:

    ABAQUS6.3+8 IntelXeon 700MHz CPU+4G Ram+Win2k AdvServer SP3

    在命令行模式下,abaqus命令的下面三个参数进行并行计算的控制:

    [cpus=number-of-cpus]

    [parallel={loop | domain | supernode | tree}]

    [domains=number-of-domains]

    ABAQUS/Explicit:

    parallel参数可选domain,loop

    domain进行拓扑域并行,loop进行循环级并行(默认)

    但在NT系统下,不支持loop参数

    cpus数要可以整除domains数,也就是一个cpu可以进行多个domain的计算

    以Getting Started with ABAQUS/Explicit

    6.5 Example: circuit board drop test

    circuit.inp分析为例(standard_memory = "256 Mb")

    1cpu:

    abaqus job=circuit int

    cup利用率100%,运行时间506s

    2cpu:

    abaqus job=circuit parallel=domain domains=4 cpus=2 int

    每个cup利用率接近100%,运行时间402s

    4cpu:

    abaqus job=circuit parallel=domain domains=4 cpus=4 int

    每个cup利用率为80%左右,运行时间297s

    8cpu:

    abaqus job=circuit parallel=domain domains=8 cpus=8 int

    每个cup利用率为40%左右,运行时间364s

    ABAQUS/Standard:

    parallel参数可选supernode,tree

    supernode(默认)对单波前进行并行处理,tree对多波前同时进行并行处理

    domains参数无效

    对于线性方程并有稀疏刚度矩阵的模型并行计算有效

    以ABAQUS Release Notes

    2.7 Parallel sparse solver

    t1-std.inp分析为例(standard_memory = "1000 Mb")

    1cpu:

    abaqus j=t1-std int

    cup利用率为70%左右,运行时间390s

    4cpu (supernode):

    abaqus j=t1-std parallel=supernode cpus=4 int

    所有系统cpu均被使用,每个cpu利用率运行过程中不断大幅变化,运行时间454s

    4cpu (tree):

    abaqus j=t1-std parallel=tree cpus=4 int

    所有系统cpu均被使用,每个cpu利用率运行过程中不断大幅变化,运行时间352s

    8cpu (supernode):

    abaqus j=t1-std parallel=supernode cpus=8 int

    每个cpu利用率接近100%,运行40多分钟后还无法结束

    8cpu (tree):

    abaqus j=t1-std parallel=tree cpus=8 int

    每个cpu利用率接近90%,运行时间545s

    结论:

    多CPU并行处理对Explicit效果显著,对Standard在很多情况下效果不明显,甚至可能

    使运算更慢,只使用Standard的同学基本可以不用考虑买多cpu的机器

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  • 多处理器分配

    2021-07-31 09:36:06
    多处理器是指系统中包含两台或多台功能相近的处理器,处理器之间彼此可以交换数据并独立工作。...中文名多处理器分配外文名multiprocessor allocation学科计算机定义多个处理器分配给线程或进程有关术语处理器领...

    多处理器是指系统中包含两台或多台功能相近的处理器,处理器之间彼此可以交换数据并独立工作。多处理器分配是指将多个处理器分配给线程或进程。现在计算机系统中,一般至少都有2个处理器,但系统中线程数目远远多于处理器数目,因此多处理器分配会采取一些分配策略。

    中文名

    多处理器分配

    外文名

    multiprocessor allocation

    学    科

    计算机定    义

    多个处理器分配给线程或进程

    有关术语

    处理器

    领    域

    计算机系统

    多处理器分配简介

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    语音

    中央处理器 (Central Processing Unit,CPU),是计算机的主要设备之一,功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。多处理器分配是指将多个处理器分配给线程或进程。即多处理分配一般对应着多线程。多处理分配差不多是现代操作系统提供一项基本系统服务。不过在不同类型的操作系统中,多处理分配重要性是不同的,例如,在分布式系统和多处理器系统中,多处理分配对整个系统性能有很重要的影响。

    多处理器分配分布式系统

    编辑

    语音

    是一种结构和处理功能都分散的多处理机或多计算机系统,一般属于中等耦合系统.通常每台处理机或计算机均有其单独的操作系统,各自都可完成系统中指定的一部分功能或执行一部分处理任务,并共享系统资源。它通常是由一台大型计算机和若干台小型计算机或微型计算机组成。各处理机或各计算机分布在不同地点,通过互联网络连结在一起。这种系统可以是分布处理机系统,其中各处理机共享一主存储器;也可以是更为常见的分布计算机系统,其中每台计算机都有自己的存储器。它具有对本地事件响应迅速、节省数据传输、减轻主计算机的负担、简化系统程序设计等优点[1]

    多处理器分配多线程

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    语音

    多线程(multithreading),是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个执行绪,进而提升整体处理性能。具有这种能力的系统包括对称多处理机、多核心处理器以及芯片级多处理(Chip-level multithreading)或同时多线程(Simultaneous multithreading)处理器。

    软件多线程。即便处理器只能运行一个线程,操作系统也可以通过快速的在不同线程之间进行切换,由于时间间隔很小,来给用户造成一种多个线程同时运行的假象。这样的程序运行机制被称为软件多线程。如微软的Windows作业系统和Linux就是在各个不同的执行绪间来回切换,被称为单人多任务作业系统。而DOS这类文字接口作业系统在一个时间只能处理一项工作,被视为单人单工作业系统。

    除此之外,许多系统及处理器也支持硬件多线程技术。对称多处理机(SMP)系统具有多个处理器,所以具有真正的同时执行多个线程的能力;CMP技术通过在一块芯片上集成多个核心(Core)也具有真正的多线程能力;CMT技术则稍有不同,有的是依靠硬件执行线程切换来获得多线程能力,操作系统不再负责线程切换,因而这部分开销可以减少甚至消除,这方面典型的例子是Sun的UltraSPARC T1,它同时综合了CMP和CMT。微软的Windows 2000以后的操作系统皆支持多线程与超线程技术。

    多处理器分配多处理器分配策略准则

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    语音

    多处理器分配CPU利用率

    CPU是计算机系统中最重要的资源之一,所以应尽可能使CPU保持在忙状态,是这一资源利用率最高。

    多处理器分配系统吞吐量

    系统吞吐量表示单位时间内CPU完成作业的数量。长作业需要消耗较长的处理器时间,因此会降低系统的吞吐量。而对于短作业,他们所需要消耗的处理器时间端,因此能提高系统的吞吐量。调度算法和方式的不同,也会对系统的吞吐量产生较大的影响。

    多处理器分配周转时间

    周转时间是指从作业提交到作业完成所经历的时间,包括作业等待、在就绪队列中排队、在处理器上运行以及进行输入输出操作所花费的时间的总和。

    作业的周转时间=作业完成时间-作业提交时间

    多处理器分配等待时间

    等待时间是指进程处于等处理器状态时间之和,等待时间越长,用户满意度越低。处理器调度算法实际上并不影响作业执行或输入输出操作时间,只影响作业在就绪队列中等待所花的时间。因此,衡量一个调度算法优劣常常只需简单地考察等待时间。

    多处理器分配响应时间

    响应时间是指从用户提交请求到系统首次产生响应所有的时间。在交互式系统中,周转时间不可能是最好的评测准则,一般采用响应时间作为衡量调度算法的重要准则之一。从用户的角度来看,调度策略应尽量降低响应时间,使响应时间处在用户能够接受的范围之内。

    多处理器分配常见策略

    编辑

    语音

    多处理器分配FIFS先来先服务调度算法

    特点:算法简单,但是效率低;有利于长作业,不利于短作业;有利于CPU繁忙型作业而不利于IO繁忙型作业。

    多处理器分配短作业优先调度算法

    短作业(进程)优先调度算法是指对短作业祸端进程优先调度的算法。短作业优先调度算法是从后备队列中选择一个或若干个估计运算时间最短的作业,将他们呢掉入内存运行。

    SJF调度算法的缺点:

    1) 该算法对长作业不理。

    2) 该算法完全未考虑作业的紧迫程度

    3) 由于作业的长短只根据用户所提供的估计执行时间而定的,而用户又可能会有意或无意的缩短其作业的估计运行时间,致使该算法不一定能真正做到算作业优先调度。

    4) 注意:SJF调度算法的平均等待时间、平均周转时间最少。

    多处理器分配多级反馈队列调度算法

    多级反馈队列调度算法主要是时间片轮转调度算法和优先级调度算法的综合和发展。通过动态调整进程优先级和时间片大小,多级反馈队列调度算法可以兼顾多方面的系统目标。

    参考资料

    1.

    《数学辞海》编辑委员会.数学辞海 第五卷:中国科学技术出版社 ,2002-08

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    1、并行(Parallelism)

    并行是说同一时刻做很多操作。多进程是实现并行的有效方法。因为它可以将许多任务分配到计算机的多个核心上。多进程很适合计算密集型的任务,因为它充分地利用了多个CPU。

    2、多进程(MultiProcessing)

    根据上面叙述,多进程将多个任务分配到不同的cpu上,从而实现同一时刻,处理多个任务。它很适合计算密集的任务。
    从上面的介绍也可以看出,如果计算机只有一个cpu,那么多进程也是无法实现并行的。

    3、并发(Concurrency)

    并发是比并行更加宽泛的概念,它指的是,多个任务可以交叉重叠进行。用一个例子来说明下并发和并行两个概念。假设你开了一个餐馆,只有一个厨师,但同时有两桌客人点了菜。简称A桌和B桌,为了让两桌客人都满意,你可以安排厨师,交叉地为两桌客人做菜。为A桌做一道菜,再为B桌做一道菜,如此交叉进行,直到做完所有的菜。这个只能叫并发,不能叫并行。如果你多雇一个厨师,两个厨师,一个做A桌的菜,一个做B桌的菜,这个就算并行了。

    4、多线程(Threading)

    多线程是实现并发的一个手段。一个进程可以拥有多个线程。当有多个cpu时,多个线程是可以同时执行的,这时就是并行。如果只有一个cpu,那么多个线程可以交叉重叠执行,这时就是并发了。

    多进程和多线程比较起来,多线程一般适用于IO密集型的任务。多进程适用于计算密集型的任务。

    5、多核和多处理器
    多核处理器:一个处理器有多个核心,每个核心有单独的独立寄存器和运算单元,但多个核心共享最后一级cache,因此多核之间交换数据不需要内存。
    在这里插入图片描述

    多处理器:多个CPU,CPU之间交换数据需要通过内存。
    在这里插入图片描述

    进程,线程与多核,多cpu之间的关系

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  • 思维导图 引言  这篇文章中的主要内容是对并行处理器的简单总结。在广告词中我们经常听见四核,八核什么的,其实,他们就是并行处理器的一种,还有... 任务级并行使用多个处理器同时运行独立的程序 并行处...

    思维导图

    引言

        这篇文章中的主要内容是对并行处理器的简单总结。在广告词中我们经常听见四核,八核什么的,其实,他们就是并行处理器的一种,还有不同于此类的其他处理器。

    首先,多处理器是有较小的计算器连接构成的。为了利用多个处理器,一般有两种方法。其一是任务级并行,其二是并行处理程序

    • 多处理器:至少含有两个处理器的计算机系统。
    • 任务级并行:使用多个处理器同时运行独立的程序
    • 并行处理程序:同时运行在多个处理器上的单一程序

        如上文所述,并行处理器是有差别的,有集群和多核微处理器之分。而多核微处理器一般会共享一个单独的物理地址空间,所以称之为共享内存处理器

    • 集群:通过局域网连接一组计算机,其作用等同于一个大型的多处理器
    • 多核微处理器:在单一的集成电路上包含多个处理器的微处理器。目前,基本上所有的台式电脑用的都是此类处理器。一个处                           理器称为一“核“。
    • 共享内存处理器:共享一个物理地址空间的处理器

        事实上,并行程序的实现具有相当程度的困难。打个比方来说,当前任务是需要写一篇文章,一个人写,则比较流畅,但是花费的时间相当的多,让多个人互相配合写一篇文章,所花销的时间久比较少,但是,由于是多个人配合我完成一篇文章,所以会遇到每个人到底干那一部分,如何分配,相互之间如何通讯,开销几何等等一系列的问题,这就是创建并行处理程序的难点。

    使用加速比可以部分的衡量并行处理所提高的速度。

    • 加速比:加速比 = 改进前的执行时间 / ((改进前的执行时间 - 受影响的执行时间) + 受影响的执行时间、改进量)

        假如在某一个任务的分配过程中,其中某一个处理器所执行的任务量是其他任务的几倍,那么,这个这个任务完必须等到任务量最多的处理器执行完成,这会相当大程度的影响到加速比。如何分配任务量就是负载均衡了。

     

    一.并行硬件的分类

    在20世界60年代提出了一种并行硬件的分类方法并沿用至今。其原理是根据指令流的数量和数据流的数量进行分类。

    根据分类依据,理论上存在SISD和MISD,其中SISD有实现的例子,即Intel Pentium4,MISD则至今都没有实现。

    1.1 SIMD

    • SIMD:单指令流多数据流。同样的指令在多个数据流上操作。

    SIMD有两种获得并行的方法:

        SIMD在使用for循环语句处理数组是最为有效,因为需要对数据进行相同的处理,而为了在SIMD中并行工作,就必须有大量结构相同的数据。一般称之为数据级并行

    • 数据级并行:对不同数据执行相同操作所获得的并行

    第二种称之为向量机,使用大量的寄存器和流水线获得并行

    • 向量机:从存储器中手机数据源,并将之按顺序放在一大组寄存器中,然后在寄存器中使用流水化的执行单元一次操作,最                后将结果写回存储器

     

    1.2MIMD

    • MIMD:多指令流多数据流

        实现MIMD编程模型的常用方式是将编程人员编写的单一程序通过运行在MIMD计算机的所有处理器上,使用条件控制语句使不同的处理器执行不同的代码片段,这种方式称之为SPMD

    • SPMD:单程序多数据流,一个程序运行在所有处理器上

    1.2.1硬件多线程

        因为MIMD是依靠多个进程或者线程来努力是多个处理器处理忙碌的状态,所以需要使用硬件多线程技术,以允许多个线程以重叠的方式共享一个处理器的功能单元

    • 硬件多线程:在线程阻塞是可以切换到另一线程的实现

    硬件多线程的实现方式有三种:

    • 粗粒度多线程:仅在重要事件之后进行线程切换
    • 细粒度多线程:在每条指令之后都进行线程切换
    • 同时多线程:利用多发射,动态调度微体系机构中的资源实现多线程,从而减低开销。

    其运作原理如下图:

    二.常用的多处理器

        由于需要对原有程序进行重写,是之在并行硬件上很好的运行,设计者会使用两种方法来简化如何共享地址空间的工作。一种是共享内存处理器,一种是集群。

    2.1共享内存处理器(SMP)

    • 共享内存处理器:为程序员提供跨越所有处理器的单一物理地址空间的多处理器。程序不需要考虑数据在什么地方。

    而共享内存处理器有两种类型:

    • 统一存储访问:无论访存那个处理器或那个字,时间大致相同
    • 非统一存储访问:访存速度和访存那个处理器,那个字相关

    由于数据是共享的,所以需要同步,同步的一种方式则是使用锁

    • 同步:对可能运行与多个处理上的多个进程的行为进行协调的过程
    • 锁:一个时刻仅允许一个处理器访问数据的同步装置

    以下是概念图:

    2.2集群:

    让每个处理器都具有自己私有的物理地址空间也可以解决共享地址空间的问题

    • 集群:通过标准的网络开关将I/O链接起来的计算机集合,以此来构建消息传递机制的多处理器

        这种多处理器必须通过显示的消息传递进行通信,传统上也称为消息传递计算机。只需要系统提供发送消息例程和接收消息例程,协调工作就可以通过消息传递完成。

    • 发送消息例程:具有私有存储器的机器中一个处理器将消息发送给另一个处理器的例程
    • 接收消息例程:具有私有存储器的机器中一个处理接收来自其他处理器消息的例程

    以下是概念图:

                                             

    2.3图形处理单元

        由于图形和游戏行业的蓬勃发展,处理器必须提高处理图形数据的能力,又由于图形和游戏开发与微处理器开发有不同的目标,所以采用了另一套处理风格和术语,将处理器称之为GPU,即图形处理单元,以区分CPU。

    GPU在本质上是由多个SIMD处理器组成的MIMD处理器,只对数据级并行问题的处理有效果。

    2.3.1  NVIDIA GPU  体系结构

        GPU通过SIMD线程调度器准备好的SIMD指令线程送给分派单元,然后,使用线程块调度器将线程块分配到多线程SIMD处理器上

    下图为概念图:

    2.3.2  NVIDIA GPU  存储结构

        我们称每个多想成SIMD处理器专用的片上存储器为局部存储器,整个GPU和所有线程块共享的片外存储器则叫GPU存储器

    下图为概念图:

     

    注:本篇文章由《计算机组成与设计》第六章-从客户端到云的并行处理器  总结而来,由于本人非计算机专业出身,许多知识实在是理解不能,总结有相当多的遗漏,乃是我看不懂所致,更别说其中内容肯定有大量的理解错误,万望大家提出批评,我好改正。

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