精华内容
下载资源
问答
  • 并发性与并行性 并发性与并行性

    千次阅读 2017-07-18 09:57:24
    我们包括的最后一个定义是在您的系统中同时运行多个任务时讨论并行性,并讨论并发性,以解释程序员必须与任务及其对共享资源的访问权限进行同步的不同技术和机制。 可以看出,这两个概念非常相似,随着多核处理器...
    Concurrency versus parallelism
    Concurrency and parallelism are very similar concepts. Different authors give different definitions to these concepts. The most accepted definition talks about concurrency when you have more than one task in a single processor with a single core and the operating system's task scheduler quickly switches from one task to another, so it seems that all the tasks run simultaneously. The same definition talks about parallelism when you have more than one task that run simultaneously at the same time, in a different computer, processor, or core inside a processor. 
    Another definition talks about concurrency when you have more than one task (different tasks) running simultaneously on your system. One more definition discusses parallelism when you have different instances of the same task running simultaneously over different parts of a dataset.
    The last definition that we include talks about parallelism when you have more than one task that runs simultaneously in your system and talks about concurrency to explain the different techniques and mechanisms programmers have to synchronize with the tasks and their access to shared resources.

    As you can see, both concepts are very similar and this similarity has increased with the development of multicore processors.

    并发和并行是非常相似的概念。不同的作者对这些概念给出了不同的定义。当您在单个处理器中使用单个核心拥有多个任务并且操作系统的任务计划程序可以快速从一个任务切换到另一个任务时,最接受的定义就涉及并发性,因此似乎所有任务都同时运行。当同一时间同时运行多个任务时,在处理器中的不同的计算机,处理器或核心中,同样的定义将讨论并行性。
    当您的系统上同时运行多个任务(不同的任务)时,另一个定义会谈到并发。当同一任务的不同实例同时运行在数据集的不同部分时,还有一个定义讨论了并行性。
    我们包括的最后一个定义是在您的系统中同时运行多个任务时讨论并行性,并讨论并发性,以解释程序员必须与任务及其对共享资源的访问权限进行同步的不同技术和机制。
    可以看出,这两个概念非常相似,随着多核处理器的发展,这种相似性也在增加。

    展开全文
  • 并行性与并发性

    千次阅读 2017-11-27 13:18:23
    Verilog语句分为可综合语句和不可综合语句,可综合语句是指语句具有描述组合逻辑和时序逻辑的能力,即为硬件描述语言;不可综合语句用于对可综合设计进行仿真验证,即搭建Testbench等。 程序一般指命令处理器执行...

    Verilog语句分为可综合语句和不可综合语句,可综合语句是指语句具有描述组合逻辑和时序逻辑的能力,即为硬件描述语言;不可综合语句用于对可综合设计进行仿真验证,即搭建Testbench等。
    程序一般指命令处理器执行一系列指令的语句的集合,而硬件描述语言并不是在命令处理器处理指令,其本身描述实际上是一个数字逻辑电路,所以硬件描述语言并不是程序。
    在单核处理器中,从时钟周期这一微观角度上看,指令是按顺序执行的,在操作系统中,从宏观上看,进程可以并发执行,但即使进程具有并发属性,从微观上看来,处理器还是按指令顺序执行应用程序。与并发性不同,并行性是指所有组成部分同时工作。
    数字逻辑系统的设计依赖于硬件描述语言,综合出来是一个数字电路,因此,数字逻辑系统中所有的电路都是同时工作的(即为并行性)。然而仿真是一个软件行为,软件行为存在并发性而不存在并行性。
    Verilog语句既包含可综合成硬件电路、具有并行性的硬件描述语言,又包含不可综合、具有并发性的仿真语言,这就是Verilog语句的双重特性。

    展开全文
  • Matlab 并行代码

    千次阅读 2019-04-09 15:56:24
    转自:并行代码 1 并行问题的由来——从抛硬币说起 举个简单的例子:抛100次硬币统计正面向上的次数...问题来了,必须保证这2个硬币完全相同以及抛硬币者的动作一致,才能确保该并行试验的完备。那么怎么能...

           转自:并行代码

     

    1 并行问题的由来——从抛硬币说起

           举个简单的例子:抛100次硬币统计正面向上的次数。我们可以拿一个硬币重复地抛100次。但有人嫌麻烦,就想能不能再叫一个人带另外一个硬币过来,两个人同时抛,这样每个人就能只抛50次了,节约了时间,并行的思想初现。问题来了,必须保证这2个硬币完全相同以及抛硬币者的动作一致性,才能确保该并行试验的完备性。那么怎么能够保证这两个条件呢?几乎不可能。但我们的计算机软件就能保证试验对象的完全一致性,因为我们可以设置伪随机数的初始种子在每次重复试验的时候一模一样,计算机软件在整数域上的计算上只要不溢出,是100%正确的。

           回到现实,可能很多人都会说自己的仿真好慢好慢,有时候一个仿真可能要1个月。其实,究其根本,仿真之所以这么慢,并不是我们的算法复杂度有多高,根本原因是我们仿真的问题大多情况下是一个随机过程,我么需要不停地拿随机数据去验证算法是否正确。不管是电子、金融,航空航天,亦或是其它领域,我们所面对的问题都是一个随机过程。在概率论中就有一条很著名的公理:当试验的次数趋于无穷大的时候,事件发生的频率才等于概率。该理论思想也导致了蒙特卡洛仿真模型的诞生。所以,为了验证自己算法设计的准确性,我们一般都需要尝试很多次试验,即仿真很大的数据量,这样才能和我们自己推出的理论结果进行有意义的比较。

           由此,从这里切入并行的概念。我们可以让不同的人或者计算机同时进行相同的试验,这就叫并行。用更专业的解释:利用多核、多处理器或者计算机集群进行运算都可以叫做并行处理。目前我们电脑中常用的软件基本都是串行的,在数字IC/FPGA领域,很多的EDA软件都支持并行,比如,Quartus中的P&R就可以并行。当然,并不是所有软件能设计为并行,并行软件的设计是要有前提条件的,下一节会讲。

    2 能够并行运行的条件

           若要并行,必须满足以下2个条件之一:

    • 每次循环之间是相互独立的;
    • 循环执行完之后的结果和循环执行的先后次序无关。

    第1条的例子

    for k = 1 : 100

           a(k) = k;

    end

    即每次循环的k之间是互不相关的。

    第2条的例子

    s = 0;

    for k = 1 : 100

           s = s + k;

    end

    等差数列的和和加法的次序无关,可以从1顺序加到100,但也可以先加100,再加99……这种和循环执行的先后次序无关的操作在MATLAB中叫简约循环,也能在MATLAB中并行化。

           本人做通信相关,通信系统的仿真一般都要跑系统在不同SNR下的性能,其中每个SNR的仿真过程互不影响,满足以上并行的第一个条件。所以,这就是我们并行仿真的切入点。我们可以让不同的处理单元(Processing Unit)仿真不同SNR下的性能。

    3 MATLAB并行开关

           以matlabpool为关键字的命令。关于matlabpool的用法,Help中一大堆,这里就不细讲了,列举几个常用的命令:

    • matlabpool open % 以默认配置方式打开MATLAB并行开关
    • matlabpool open size % 打开MATLAB并行开关并指明并行的核数为size
    • matlabpool close % 关闭MATLAB并行开关

           目前Intel的CPU很多都支持超线程(Hyper Threading,HT)技术,双核4线程或者4核8线程的CPU比比皆是,在windows下最大的并行度只能到核数,而不是线程数,而在Linux下有告诉我说可以最多开到线程数的,我也没试过,这里就抛砖引玉吧。常用的就以上3条命令。

    4 MATLAB并行工作原理

           MATLAB并行基于client-worker模式。首先,MALTAB有个总体负责的client,它将任务合理分配给每个worker,worker的个数即为上一节matlabpool open size命令中的size。每个worker运行完之后将结果回传给client。这样,当client接收到所有的结果后,程序运行完成。

           打开了MATLAB并行开关之后,我们可以在任务管理器中看到MATLAB进程的数目是size+1,即为client和worker的数目和。在运行过程中,worker会满载CPU;但是client不会满载CPU,它只负责分配任务、传递数据和最后的数据采集。

    5 在MATLAB中编写并行代码

           好了,现在我们知道什么样的代码能够并行执行了,也知道如何在MATLAB中打开并行开关了,那么接下来就介绍如何在MATLAB中编写最简单的并行代码:parfor

           parfor,从字面意思就可以看出,parallel for,即并行的for循环。

           parfor循环把变量分为五类:循环变量、广播变量、临时变量、分段变量以及简约变量。虽然有时候我们把for直接改成parfor后没有出现什么问题,但一旦遇到稍微复杂的代码,就会不知所措。搞清楚这五类变量不仅能够避免语法错误,更重要的是能够提高MATLAB的效率,减小代码的运行时间。举例如下:

    a = 100;

    s = 0;

    parfor k = 1 : 100 % k为循环变量

        if a > 10 % 广播变量

            b = 10; % 临时变量

        end

        c(k) = k; % 分段变量,输入属性

        d = 1e3; % 临时变量

        s = s + k; % 简约变量

    end

    • 循环变量:即代码中的k。
    • 广播变量:该变量不是由worker产生,而是当client把任务分配给worker时传给worker的,每个worker都会接收到此类变量。
    • 临时变量:在worker中产生,worker执行完任务之后clear掉,也不会传递给client的变量。
    • 分段变量:这是parfor中最为重要的变量,可以具有输入和输出两类属性。
    • 简约变量:之前已经介绍过了,不再赘述。

           这5种变量的详细说明在Help中都有,要写出来的话会花大量的篇幅,省略。

    6 并行编程之优化

           从前面的描述已经知道,MATLAB的并行程序运行是基于client-worker模式,那么我们的优化目标也会集中在以下2方面:

    • 针对worker的优化;
    • 针对client和worker之间数据交互的优化。

           第一个问题,针对worker的优化,我的前一篇博文《MATLAB并行编程》已经说了一些技巧,这些技巧完全适用于此。

           第二个问题,针对client和worker之间数据交互的优化。我们要尽量减小client和worker之间传递的数据量以节省时间。

     

    一个关键的问题:还用预分配内存吗?上一篇博文《MATLAB并行编程》

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b597bfb01018sjm.html

    中曾经提到过要在循环之前预分配内存。但是到了并行编程,这个原则应当被摒弃。因为一旦在parfor之前预分配内存了,该分段变量就具备了输入属性,已在client中生成了,client再将其分段传递给不同的worker,这会消耗额外的时间。所以,我们的原则是:分段变量能不增加输入属性就不增加。

           假设单核运行某程序需要时间t,那么N核并行运行的程序的执行时间为t/N+e,这里的e代表的就是client和worker之间数据交互所占用的时间。只要我们这部分的优化做得好,是可以让e相对于t/N忽略不计的。

    7 并行编程之调试

           一般推荐先用for循环写好,程序运行正常之后把for改成parfor,这时如果运气好的话可以直接并行运行,但往往会报一些warning或者error,这就要考验我们对于上几节所说的变量分类了。而且就算没报warning或者error,程序在运行过程中也可能出错,往往这种错误不像串行程序报出是在哪一行的错误,并行的错误一般都会报出“No Remote Error Stack”,按照字面意思就知道,没有栈信息。因为按照普通的代码,调用函数前会先将变量入栈以及保护现场,而到了并行编程,每个worker出错的具体情况是不会回传给client的。因此,我们很难通过返回到command window的错误信息判断程序到底出了什么错。

           在parfor循环内部是不能加断点的,这其实也很好理解,本来不同的循环变量针对的就是不同的worker,在parfor内部加断点的话,软件根本不知道编程人员想要看哪个worker的数据。

           不过,MATLAB还提供了另一种并行调试模式——pmode,主要命令下面3条:

    pmode start % 开启并行调试(默认核数)

    pmode start size % 开启size个核的并行调试

    pmode exit % 退出并行调试模式

           但自己用过一段时间pmode,老实说,不好用。用该调试模式的话需要手动一行一行输m语言。而且在每个worker中的变量还需要手动传递到client,就是各种不方便。还是希望MATLAB以后能支持直接在Editor中的parfor循环内部加断点(虽然就像上段所说会有困难,但相信MathWorks公司的攻城狮一定能解决这个问题!),再加上一些labindex类似的调试语法规则,这样一定能大大提高程序设计人员的开发效率。

    8 其它MATLAB并行编程

      除了基于parfor的并行,MATLAB还支持其他种类的并行:

    • SPMD(Single Program Multiple Data),即单指令多数据,即假使我们有一个很大的数据文件,用串行的代码可能要读取很久,现在将数据文件分割,用相同的程序读取不同的数据。这种并行方式很适合目前炒的火热的海量数据处理。
    • 基于cluster的并行。parfor只能在一台电脑上的单CPU中的不同核上进行并行运算,这明显还是太弱了,MATLAB也支持在一台电脑的多CPU上并行,甚至还能支持多台电脑并行处理,往更大的说,即基于cluster的并行。不过,这时client和worker之间的通信已经不再是核间通信了或者一台电脑内部的CPU之间的通信了,而是基于局域网的通信,局域网的速度特会大大影响并行代码的执行效率。不过现在千兆以太网随处可见,只要通信量不是特别大,估计整个程序的瓶颈还是在每个worker上的代码优化。
    • 基于GPU的加速。最近2年GPU加速(不仅仅是针对MATLAB平台)也是炒的沸沸扬扬,很幸运MATLAB也支持GPU加速,不过对这部分的内容丝毫不懂。
    •  
    展开全文
  • 并行处理技术

    2009-12-28 14:39:00
    模型并行性是指在同一时刻或同一时间间隔内完成两种或两种以上性质相同或不相同的工作,只要在时间上互相重叠,都存在并行性。计算机系统中的并行性可从不同的层次上实现,从低到高大致可分为:(1)指令内部的并行...
    并行处理技术模型并行性是指在同一时刻或同一时间间隔内完成两种或两种以上性质相同或不相同的工作,只要在时间上互相重叠,都存在并行性。计算机系统中的并行性可从不同的层次上实现,从低到高大致可分为:
    (1)指令内部的并行:是指指令执行中的各个微操作尽可能实现并行操作。
    (2)指令间的并行:是指两条或多条指令的执行是并行进行的。
    (3)任务处理的并行:是指将程序分解成可以并行处理的多个处理任务,而使两个或多个任务并行处理。
    (4)作业处理的并行:是指并行处理两个或多个作业。如多道程序设计、分时系统等。另外,从数据处理上,也有从低到高的并行层次。
    (5)字串位并:同时对一个二进制字的所有位进行操作。
    (6)字并位串:同时对多个字的同一位进行操作。
    (7)全并行:同时对许多字的所有位进行操作。 并行处理技术图效1.时间并行

    时间并行指时间重叠,在并行性概念中引入时间因素,让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,以加快硬件周转而赢得速度。

    时间并行性概念的实现方式就是采用流水处理部件。这是一种非常经济而实用的并行技术,能保证计算机系统具有较高的性能价格比。目前的高性能微型机几乎无一例外地使用了流水技术。

    2.空间并行

    空间并行指资源重复,在并行性概念中引入空间因素,以“数量取胜”为原则来大幅度提高计算机的处理速度。大规模和超大规模集成电路的迅速发展为空间并行技术带来了巨大生机,因而成为实现并行处理的一个主要途径。空间并行技术主要体现在多处理器系统和多计算机系统。但是在单处理器系统中也得到了广泛应用。

    3.时间并行+空间并行

    指时间重叠和资源重复的综合应用,既采用时间并行性又采用空间并行性。显然,第三种并行技术带来的高速效益是最好的。

    并行处理技术中国大型并行计算机21世纪的计算机系统在不同层次上采取了并行措施,只有当并行性提高到一定层次时,具有了较高的并行处理能力,才能称为“并行处理系统”。一般有以下三种并行措施。

    时间重叠:时间重叠是在并行性概念中引入时间因素,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件,以加快硬件周转而赢得速度。这各并行措施表现在指令解释的重叠及流水线部件与流水线处理机。

    资源重复:资源重复是在并行性概念中引入空间因素。这种措施提高计算机处理速度最直接,但由于受硬件价格昂贵的限制而不能广泛使用。目前,随着硬件价格的降低,已在多种计算机系统中使用,如多处理机系统、陈列式处理机等。

    资源共享:资源共享也是在并行性概念中引入时间因素,它是通过软件的方法实现的。即多个用户按一定的时间顺序轮流使用同一套硬件设备;既可以是按一定的时间顺序共享cpu,也可以是cpu与外围设备在工作时间上的重叠。这种并行措施表现在多道程序和分时系统中,而分布式处理系统和计算机网络则是更高层次的资源共享。

    从第一台电子计算机发明,电子计算机已经经历了五代。计算机发展到第四代时,出现了用共享存储器、分布存储器或向量硬件选件的不同结构的并行计算机,开发了用于并行处理的多处理操作系统专用语言和编译器,同时产生了用于并行处理或分布计算的软件工具和环境。到出现的计算机称为第五代计算机,它们的主要特点是进行大规模并行处理。并行处理技术是在微电子、印刷电路、高密度封装技术、高性能处理机、存储系统、外围设备、通信通道、语言开发、编译技术、操作系统、程序设计环境和应用问题等研究和工业发展的产物。

    并行计算机具有代表性的应用领域有:天气预报建摸、vlsi电路的计算机辅助设计、大型数据库管理、人工智能、犯罪控制和国防战略研究等,而且它的应用范围还在不断地扩大。并行处理技术主要是以算法为核心,并行语言为描述,软硬件作为实现工具的相互联系而又相互制约的一种结构技术。本文就并行处理技术的算法策略、描述性定义及软硬件方面的实现做一个简单的介绍。

    并行处理技术图形介绍一、并行算法的基本策略
    在并行处理技术中所使用的算法主要遵循三种策略:
    1.分而治之法:也就是把多个任务分解到多个处理器或多个计算机中,然后再按照一定的拓扑结构来进行求解。
    2.重新排序法:分别采用静态或动态的指令词度方式。
    3.显式/隐式并行性结合:显式指的是并行语言通过编译形成并行程序,隐式指的是串行语言通过编译形成并行程序,显式/隐式并行性结合的关键就在于并行编译,而并行编译涉及到语句、程序段、进程以及各级程序的并行性。

    二、并行性描述定义
    利用计算机语言进行并行性描述的时候主要有三种方案:
    1.语言扩展方案:也就是利用各种语言的库函数来进行并行性功能的扩展。
    2.编译制导法:也称为智能编译,它是隐式并行策略的体现,主要是由并行编译系统进行程序表示、控制流的分析、相关分析、优化分析和并行化划分,由相关分析得到方法库管理方案,由优化分析得到知识库管理方案,由并行化划分得到程序重构,从而形成并行程序。
    3.新的语言结构法:这是显式并行策略的体现。也就是建立一种全新的并行语言的体系,而这种并行语言通过编译就能直接形成并行程序。

    并行处理技术软件模型并行软件可分成并行系统软件和并行应用软件两大类,并行系统软件主要指并行编译系统和并行操作系统,并行应用软件主要指各种软件工具和应用软件包。在软件中所牵涉到的程序的并行性主要是指程序的相关性和网络互连两方面。

    1.程序的相关性:

    程序的相关性主要分为数据相关、控制相关和资源相关三类。
    数据相关:说明的是语句之间的有序关系,主要有流相关、反相关、输出相关、i/o相关和求知相关等,这种关系在程序运行前就可以通过分析程序确定下来。数据相关是一种偏序关系,程序中并不是每一对语句的成员都是相关联的。可以通过分析程序的数据相关,把程序中一些不存在相关性的指令并行地执行,以提高程序运行的速度。

    控制相关:是语句执行次序在运行前不能确定的情况。它一般是由转移指令引起的,只有在程序执行到一定的语句时才能判断出语句的相关性。控制相关常使正在开发的并行性中止,为了开发更多的并行性,必须用编译技术克服控制相关。而资源相关则与系统进行的工作无关,而与并行事件利用整数部件、浮点部件、寄存器和存储区等共享资源时发生的冲突有关。软件的并行性主要是由程序的控制相关和数据相关性决定的。在并行性开发时往往把程序划分成许多的程序段——颗粒。颗粒的规模也称为粒度,它是衡量软件进程所含计算量的尺度,用细、中、粗来描述。划分的粒度越细,各子系统间的通信时延也越低,并行性就越高,但系统开销也越大。因此,在进行程序组合优化的时候应该选择适当的粒度,并且把通讯时延尽可能放在程序段中进行,还可以通过软硬件适配和编译优化的手段来提高程序的并行度。

    2.网络互连:

    将计算机子系统互连在一起或构造多处理机或多计算机时可使用静态或动态拓扑结构的网络。静态网络由点一点直接相连而成,这种连接方式在程序执行过程中不会改变,常用来实现集中式系统的子系统之间或分布式系统的多个计算结点之间的固定连接。动态网络是用开关通道实现的,它可动态地改变结构,使之与用户程序中的通信要求匹配。动态网络包括总线、交叉开关和多级网络,常用于共享存储型多处理机中。在网络上的消息传递主要通过寻径来实现。常见的寻径方式有存储转发寻径和虫蚀寻径等。在存储转发网络中以长度固定的包作为信息流的基本单位,每个结点有一个包缓冲区,包从源结点经过一系列中间结点到达目的结点。存储转发网络的时延与源和目的之间的距离(段数)成正比。而在新型的计算机系统中采用虫蚀寻径,把包进一步分成一些固定长度的片,与结点相连的硬件寻径器中有片缓冲区。消息从源传送到目的结点要经过一系列寻径器。同一个包中所有的片以流水方式顺序传送,不同的包可交替地传送,但不同包的片不能交叉,以免被送到错误的目的地。虫蚀寻径的时延几乎与源和目的之间的距离无关。在寻径中产生的死锁问题可以由虚拟通道来解决。虚拟通道是两个结点间的逻辑链,它由源结点的片缓冲区、结点间的物理通道以及接收结点的片缓冲区组成。物理通道由所有的虚拟通道分时地共享。虚拟通道虽然可以避免死锁,但可能会使每个请求可用的有效通道频宽降低。因此,在确定虚拟通道数目时,需要对网络吞吐量和通信时延折衷考虑。

    并行处理技术接口并行处理技术是解决需要长时间处理,特别是全3d模拟难题极为高效的方案。若拥有多台工作站,则可将它们当做一个处理机群来操作,然而,linux微机机群却拥有更高的性能/价格比。并行处理技术可适用于sunsolaris,sgiirix和linux运行环境,但不支持微机windows环境。并行处理技术使全3d模拟工作的可适用性得到极大程度地扩展。以往需要数天才能完成的处理任务,仅需几小时即可完成。例如油气系统模拟以往仅能作为研究工作,而现在则可以作为油气勘探风险评价的常规流程之一。清楚地展示出近几年在没有硬件成本增加的前提下处理速度的重大突破!petromod并行处理(pp)许可证iespetromod的并行处理(pp)许可证可按处理器的个数购买,折扣量与所购买的可并行处理的数目有关。并行处理的购置费和维护费都很低,但它们可灵活地应用于不同的工作中,因为不管如何应用,许可证只管您可拥有的并行处理数:-并行处理技术主要用于加速对大的全3d数据模型的处理能力。典型的处理器数介于8-12之间,并行处理的加速因子通常与处理器数接近,即8个处理器的加速能力近于原来的8倍,因为并行处理技术能够充分利用机群中所有内存。-并行处理技术还可用于对2d模型进行处理。-并行处理技术对petrorisk处理特别重要,因为每一个风险运算过程都对应一个处理器!这意味着多个风险运算过程可在并行机中同时运行,并且风险模拟可有机地融入全3d处理工作中。 并行处理技术技术分析遵循不同的技术途径,采用不同的并行措施,在不同的层次上实现并行性的过程,反映了计算机体系结构向高性能发展的自然趋势。

    在单处理机系统中,主要的技术措施是在功能部件上,即改进各功能部件,按照时间重叠、资源重复和资源共享形成不同类型的并行处理系统。在单处理机的并行发展中,时间重叠是最重要的。把一件工作分成若干相互联系的部分,把每一部分指定给专门的部件完成,然后按时间重叠措施把各部分执行过程在时间上重叠起来,使所有部件依次完成一组同样的工作。例如将执行指令的过程分为三个子过程:取指令、分析指令和执行指令,而这三个子过程是由三个专门的部件来完成,它们是取指令部件、分析指令部件和指令执行部件。它们的工作可按时间重叠,如在某一时刻第i条指令在执行部件中执行,第i+1条指令在分析部件中分析,第i+2条指令被取指令部件取出。三条指令被同时处理,从而提高了处理机的速度。另外,在单处理机中,也较为普遍地运用了资源重复,如多操作部件和多体存储器的成功应用。

    多机系统是指一个系统中有多个处理机,它属于多指令流多数据流计算机系统。按多机之间连接的紧密程度,可分为紧耦合多机系统和松耦合多机系统两种。在多机系统中,按照功能专用化、多机互连和网络化三个方向发展并行处理技术。

    功能专用化经松散耦合系统及外围处理机向高级语言处理机和数据库机发展。多机互连是通过互联网络紧密耦合在一起的、能使自身结构改变的可重构多处理机和高可靠性的容错多处理机。计算机网络是为了适应计算机应用社会化、普及化面发展起来的。它的进一步发展,将满足多任务并行处理的要求,多机系统向分布式处理系统发展是并行处理的一种发展趋势。

    并行处理技术中国第一代大型计算机国家重大基础研究项目课题以及国家高技术研究项目。中心的主要任务是为研究所的高性能计算提供相关的科学与技术支持,主要包括:
    1.高性能并行计算机环境的建设与管理
    2.高性能并行计算软件与理论研究
    3.大规模科学计算可视化软件与理论研究
    4.大规模数据管理软件与理论研究
    5.计算机网络技术的开发与应用
    6.虚拟现实技术研究
    •上海超级计算中心成立与2000年底,是上海市信息化建设的一个重要基础设施。该中心以上海市的科研教育和工业发展为基础,为汽车碰撞模拟、船舶设计等提供高性能计算能力。目前拥有国内top100排名第一的超级计算机曙光4000a。
    •中国科学院的超级计算中心成立于1996年,为中国科学院的科学研究提供计算环境,是中国科学院信息化建设的重要基础设施之一。

    转载于:https://www.cnblogs.com/kangderui/archive/2009/12/28/1634114.html

    展开全文
  • 并行计算机未来发展前景

    千次阅读 2016-11-24 20:37:47
    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,并行计算机得到突破的发展。现代计算机的发展历程可以分为2个时代:串行计算时代和并行计算时代。并行计算是在串行计算的基础上发展起来的。并行...
  • 异构并行

    千次阅读 2009-04-27 16:34:00
    并行与异构的并行,是今后体系结构发展的未来。1.1 并行-计算机体系结构的变迁并行,是人们在直觉上对计算机性能的一种改进措施。无论是从最底层面的指令集层并行,还是到高层的设备层面并行,这些措施早在几十年前...
  • [并行计算] 1. 并行计算简介

    万次阅读 多人点赞 2017-07-20 15:30:07
    这篇帖子旨在为并行计算这一广泛而宏大的话题提供一个非常快速的概述,作为随后教程的先导。因此,它只涵盖了并行计算的基础知识,实用于刚刚开始熟悉该主题的初学者。
  • Matlab并行编程

    2017-03-06 22:25:01
    1 并行问题的由来——从抛硬币说起  举个简单的例子:抛100次硬币统计...问题来了,必须保证这2个硬币完全相同以及抛硬币者的动作一致,才能确保该并行试验的完备。那么怎么能够保证这两个条件呢?几乎不可能。但
  • 这篇文章就计算体系结构展开讨论,从计算框架特别是异构系统下的计算模式和并行计算结构设计的角度,分析异构并行计算架构设计和软件编程技术。 并行计算体系结构 不同层次的并行化设计已成为现代计算体系设计的...
  • CUDA 高性能并行计算入门

    万次阅读 多人点赞 2018-03-09 10:40:08
    1.更新pitch索引操作的描述 概述 什么是CUDA? CUDA(Compute Unified Device Architecture)是 NVIDIA公司开发的一种计算架构,可以利用NVIDIA系列显卡对一些复杂的计算进行并行加速。 为什么要用CUDA加速? ...
  • MATLAB并行编程

    千次阅读 2015-10-08 10:26:29
    1 并行问题的由来——从抛硬币说起  举个简单的例子:抛100次硬币统计正面向上的次数。我们可以拿一个硬币重复地抛100次。但有人嫌麻烦,就想能不能再叫一个人带另外一个硬币过来,两个人同时抛,这样每个人就能...
  • CUDA异步并行

    千次阅读 2014-01-09 08:55:07
    异步函数使得主机端与设备端并行执行:控制在设备还没有完成前就被返回给主机线程;  包括:  kernel启动; 以Async为后缀的内存拷贝函数; device到device内存拷贝函数;存储器初始化函数,比如cudaMemset(),...
  • 并行学习总结

    万次阅读 2016-02-22 21:33:09
    另外,编写单进程多线程这样的服务器,在代码上非常容易出错,而且难以控制代码的稳定,有很多你难以琢磨的bug在等着你,因为有太多的锁,太多的全局变量需要处理,这也是函数式“纯函数”所反对的。     ...
  • 模型并行( **model parallelism** ):分布式系统中的不同机器(GPU/CPU等)负责网络模型的不同部分 —— 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器,或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器;...
  • 同时性和并行性是物质世界的一种普遍属性,具有实际物理背景的计算问题在许多情况下都可以划分成能够并行计算的多个子任务,例如:根据几十个常用应用软件的统计,60%-80%的标量计算可以被向量化,而90%左右的串行...
  • 分数阶扩散方程可以准确描述异常扩散的迁移过程,在自然科学和工程计算领域得到了广泛的应用。 本文提出了一种具有并行性质的数值方法,即时间分数次扩散方程的交替分段显式-隐式(ASE-I)和隐式-显式(ASI-E)差...
  • 先来描述Google在2012年发表在NIPS上的一个工作[2],虽然不是分布式机器学习系统的第一篇,但我相信是在近几年来影响最为深远的一篇,之后包括微软等公司纷纷研究自己的分布式系统Adam[12],Parameter Server[1][3][4...
  • 计算机并行接口大全

    千次阅读 2015-07-08 19:44:04
    计算机的并行接口,计算机的并行接口大全 IEEE1284信号及脚序 IEEE-1284定义了一对一的异步双向并行接口。其中PC机使用A型接头,DB-25孔型插座,包括17条信号线和8条地线,信号线又分为3组,控制线4条,状态线5...
  • 转载 在深度学习这一领域经常涉及到模型的**分布式**训练(**包括一机多GPU的...如果去查阅与分布式深度学习相关的资料,一般会看到两个词,模型并行和数据并行。 模型并行是指把模型的不同部分放置在各个设备上,这样
  • 有许多功能可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明。一些功能仅在某些模型上运行,并且仅在某些问题上运行,或者仅在小规模数据集上运行; ...
  • 并行遗传算法解决TSP问题

    千次阅读 2018-01-17 20:33:35
    并行遗传算法解决TSP问题一、问题描述旅行商问题(TSP)可简单描述为:一位销售商从n个城市中的某一城市出发,不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点,在所有可能路径中求出路径长度最短的一条。旅行商的路线可以...
  • 云计算+并行计算

    千次阅读 2012-10-27 20:43:07
    量子物理上有“电子云(electron cloud)”,在原子核周围运动的电子不是一个经验世界的轨道例如像天体一样的运行轨道,而是弥漫空间的、云状的存在,描述电子的运动不是牛顿经典力学而是一个概率分布的密度函数,用...
  • MATLAB并行编程(一)

    2016-03-18 14:10:59
    原文地址:MATLAB并行编程(一)作者:拉力力1 并行问题的由来——从抛硬币说起      举个简单的例子:抛100次...问题来了,必须保证这2个硬币完全相同以及抛硬币者的动作一致,才能确保该并行试验的完备。那
  • OpenMp是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的,并已被广泛接受的,用于共享内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导的编译处理方案(Compiler Directive)。OpenMP支持的编程语言包括C语言、C++和...
  • 并行计算与多核多线程技术   课程报告       专业 软件工程     班级 计133-2     学号 XXXXXXXXX     姓名 XX    成绩 ____________________      
  • 并行实现细胞自动机

    千次阅读 2007-02-10 11:41:00
    细胞自动机问题本身具有明显的并行性,使用编制合理的并行算法不但能够提高程序的执行效率,还能跟好地体现出问题内在并行的本质特点。本文使用的算法中,任务分配算法虽然简单易于实现,但是没有能动态地平衡各个...
  • IEEE1284信号及脚序 IEEE-1284定义了一对一的异步双向并行接口。其中PC机使用A型接头,DB-25孔型插座,包括17条信号线和8条地线,信号线又分为3组,控制线4条,状态线5条,数据线8条。 打印机使用B型接头,为36PIN 0...
  • 下面开始介绍一些在Alpha-Beta算法中引入并行化的方法和算法. 6.1 并行求值(Parallel Evaluation) 游戏的博弈程序经常要在搜索...一个在博弈树搜索中应用并行性的思想[6]就是将求职函数设计得较为复杂,并将它划
  • 先说分布式计算和并行计算的异同: 解决对象上:都是大任务化为小任务,这是他们共同之处。 但是分布式的任务包互相之间有独立,上一个任务包的结果未返回或者是结果处理错误,对下一个任务包的处理几乎没有什么...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 44,749
精华内容 17,899
关键字:

并行性的准确描述