FPGA（现场可编程门阵列）是一种可以通过软件编程来配置的集成电路，它允许用户设计特定的逻辑电路，以适应不同应用场景的需求。Xilinx公司生产的Virtex系列FPGA是其中的高端产品，具有高密度、大容量的特点，广泛应用于高性能计算、数字信号处理（DSP）、数字图像处理等领域。Virtex系列FPGA的配置方式多样，包括主串模式、从串模式、SelectMAP模式和边界扫描（JTAG）模式。每种配置模式都有其特定的应用场景和优势，其中SelectMAP模式为并行数据传输方式，可以实现快速配置，提高系统的响应速度。 SelectMAP模式是一种8位宽的数据接口，它允许8位数据并行传输至FPGA内部的配置存储器。相比串行配置模式，SelectMAP模式可以显著提高配置速度，这对于要求高效率和快速启动的应用尤为重要。SelectMAP配置接口电路的设计是FPGA设计和应用中的关键技术点之一，它涉及到如何有效地将外部存储设备中的配置数据通过该接口传送到FPGA芯片内。 在SelectMAP配置模式中，用户需要使用并行EPROM（可擦可编程只读存储器）来存储FPGA配置数据。并行EPROM能够在上电时将配置数据通过SelectMAP接口快速载入FPGA中，从而完成初始化。这种模式下的配置数据流通常由配置时钟（CCLK）进行控制，以确保数据正确地同步传输。在配置过程中，PROG（编程）、INIT（初始化）、DONE（完成）等信号用于指示配置状态，确保配置过程的正确性。 Virtex系列FPGA提供了强大的逻辑资源和可重配置能力，使得设计者可以在不改变硬件的情况下，通过更新配置文件来修改电路逻辑，从而适应新的应用需求。这种动态重构功能（dynamic reconfiguration）使得FPGA在片上系统（SoC）设计中具有很大的潜力，尤其是在要求快速调整和灵活应对变化的场景中。 尽管Virtex系列FPGA拥有强大的性能和配置灵活性，但在配置过程中仍然可能会遇到各种问题，如配置失败、配置速度不达标或配置数据损坏等。这些配置问题的解决往往需要设计者具备丰富的经验和深入的技术知识。因此，设计者在进行FPGA设计时，应详细掌握Virtex系列FPGA的配置方式，并了解各种模式下的特点和适用场景。在实际应用中，可能需要通过多次试验和调整来优化配置过程，以达到最佳的配置效果。 在进行SelectMAP并行配置时，还需要注意配置电路的设计细节，如选择合适的配置时钟频率、确保数据和控制信号的正确路径，以及在配置结束后进行必要的初始化和校验工作。此外，由于Virtex系列FPGA在运行过程中可以动态重构，设计者还需要确保在不同配置模式之间切换时系统的稳定性和可靠性。 在解决FPGA配置问题的过程中，设计者不仅需要具备扎实的理论知识，还应积累实践经验。通过分析配置失败的原因和经验教训，可以帮助后来者更高效地完成FPGA设计和调试工作。此外，随着EDA工具和仿真技术的发展，设计者还可以利用这些工具进行预配置模拟，提前发现和解决潜在的配置问题，从而提高设计的成功率和效率。

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共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）是一种在数值线性代数中解决大型对称正定矩阵线性系统的重要方法。它适用于求解大型稀疏矩阵问题，因为其迭代次数通常与矩阵的条件数相关，对于好的矩阵结构，如对角主导，其效率很高。在偏微分方程（PDEs）的数值解法中，共轭梯度法经常被用于求解线性化的方程组。 偏微分方程是描述许多物理现象的关键工具，如热传导、流体动力学等。在计算机模拟中，将连续域离散化为网格，通常采用有限差分方法（Finite Difference Method）来近似PDEs的解。五点法是一种有限差分方法，用于二维空间中的二阶偏微分方程，如泊松方程，通过在每个网格节点处的相邻五个点上定义差分表达式来逼近二阶导数。 在这个特定的实现中，描述提到了从无并行版本升级到MPI并行版本。MPI（Message Passing Interface）是分布式内存并行计算的一种标准，它允许在多台计算机或多个处理器之间交换信息。在解决大型计算问题时，如大规模的偏微分方程求解，使用MPI可以将任务分解到多个计算节点上，显著提高计算速度。 表达式模板（Expression Templates）是C++编程中一种优化技术，用于在编译时处理数学表达式，避免了不必要的临时对象创建，提高了代码执行效率。在科学计算库如Eigen中，表达式模板被广泛应用，使得在处理大型矩阵和向量运算时能保持高效。 结合这些标签和描述，这个C++程序很可能是使用MPI进行并行化，通过五点法有限差分对偏微分方程进行离散化，然后利用共轭梯度法求解由此产生的线性系统。同时，为了优化性能，可能采用了表达式模板技术来处理矩阵和向量操作。文件"ass5_final"可能是项目代码的最终版本，包含了这些算法和方法的实现。 理解并实现这样的程序需要扎实的数值分析基础，对C++编程、MPI并行计算以及线性代数的知识有深入的了解。调试和优化这样的代码也需要考虑内存访问模式、并行效率和计算精度等因素。对于希望深入学习科学计算和并行计算的学者来说，这是一个有价值的实践项目。

调度系统概述.mp4，本视频主要针对HPC或Linux并行计算用户，在集群上如何作业调度系统，提交作业等

中科曙光ParaStor300并行分布式云存储系统用户手册V1.1.pdf，内容丰富，原厂资料分享，欢迎下载使用

中国科学技术大学研究生并行程序设计课程08-18年真题试卷，部分含有真题解析答案。为学习该课程的同学提供复习参考，每年考试内容基本类似，各位可以通过往年试题对知识进行回顾模拟，具体内容主要包括依赖分析+openMP+mpi。

摘要：本文探讨了基于OpenMP的电磁场FDTD多核并行程序设计的方法，以期实现该方法在更复杂的算法中应用具有更理想的性能提升。针对一个一维电磁场FDTD算法问题，对其计算方法与过程做了简单描述。 　　在Fortran语言环境中，采用OpenMP+细粒度并行的方式实现了并行化，即只对循环部分进行并行计算，并将该并行方法在一个三维瞬态场电偶极子辐射FDTD 程序中进行了验证。该并行算法取得了较其他并行FDTD 算法更快的加速比和更高的效率。结果表明基于OpenMP的电磁场FDTD并行算法具有非常好的加速比和效率。 　　0 引言 　　随着多核技术的不断发展，并行方法已经成为一种处理较大规模问

基于Hadoop的MapReduce并行apriori算法，实验设计在3台虚拟机上，搭建步骤：（1） 虚拟机上安装ubuntu系统，安装JDK、SSH、Hadoop。 （2） 配置JDK、Hadoop环境变量及MapReduce组件。 （3） 配置SSH免密登录。 （4） 使用hadoop namenode -format命令格式化NameNode，使用start-all.sh命令启动所有Hadoop进程。 （5） 在各节点命令行输入jps检查是否启动成功，若成功，使用wordcount示例进行测试，Hadoop平台搭建完成。 （6） 将数据集从本地传输到HDFS上，使用hadoop jar命令，输入驱动类规定参数，使用Apriori.jar包，运行AprioriDriver驱动类，实现算法效果。 （7） 运行结束使用hadoop fs -cat /output命令查看结果。

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基于对称三对角矩阵特征求解的分而治之方法，提出了一种改进的使用MPI/Cilk模型求解的混合并行实现，结合节点间数据并行和节点内多任务并行，实现了对分治算法中分治阶段和合并阶段的多任务划分和动态调度.节点内利用Cilk任务并行模型解决了线程级并行的数据依赖和饥饿等待等问题，提高了并行性；节点间通过改进合并过程中的通信流程，使组内进程间只进行互补的数据交换，降低了通信开销.数值实验体现了该混合并行算法在计算效率和扩展性方面的优势.