天津大学计算机科学与技术专业 并行计算实验一

天津大学计算机科学与技术专业 并行计算作业合集

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采用java8的并行计算，完成1到400亿的数列求和，并行计算完成时间3秒左右，采用普通计算完成时间13秒左右，效果明显

库达霍夫 该项目的目的是通过使用带有C++的CUDA环境来实现 Hough-Transform 的 GPU加速版本。 为了处理图像的加载/存储和显示，使用了CImg库。 目前，用于检测直线的版本被实现为顺序和并行版本。 不保证两个版本的结果相同 转换采用 HoughParameterSet 类型的参数。 该对象包含 Theta 的维度 (minTheta, maxTheta)、R 的维度 (minR, maxR) 以及处理这些维度的精度（stepsPerRadian、stepsPerPixel）。 这些变量使用根据图像尺寸计算的合理值进行初始化，但您可能希望修改步长。 技术细节 GPU 上的图像以行优先格式表示为平面 (1D) 数组。 在整个并行版本中，使用了模板。 这在 C++ 中会变得非常混乱，所以这里是我们的模板类型名称命名约定： paramT - 霍夫变换参数的类型。 通常浮点

本代码是全局kmeans算法在异构架构下的实现，使用cuda c语言编写。（声明，改代码是一位大牛所写，希望对你有用）

应用于并行计算mpi并行编程的工具包，适用于linux系统。

OpenMP是由The Board of the OpenMP Architecture Review Board（ARB）提出的一套用于共享内存并行系统的多线程程序设计标准。目前，OpenMP仅支持C、C++和Fortran语言。由于OpenMP是一种共享存储的标准，所以在非共享存储系统上不能使用，如集群（Cluster）（目前在非共享存储系统上并行主要采用MPI）。简而言之，OpenMP就是一种多线程程序设计的标准，适合在个人计算机上进行并行计算。它提供了对并行算法的抽象描述，程序员只需在源代码中加入专用的pragma来指明，编译器将自动将程序进行并行。 主要内容： 一、一个简单的OpenMP例子 1 二、OpenMP概述 5 三、并行数目与并形体对运行效率的影响 8 四、求π例子 13 五、循环结构的并行 17 1、范围条件 17 2、shedule条件 22 3、threadprivate指令 24 六、分段并行 25 七、嵌套并行 29 八、OpenMP中的常用函数 33 1、设置线程数目 33 2、获取线程数目 33 3、获取最多线程数目 33 4、返回线程ID 33 5、获取程序可用的处理器数目 33 6、获取时间 34 7、是否处于并行中 34 九、同步 35 1、互斥同步 39 2、事件同步 42

经典的N皇后问题，采用递归回溯策略。这是Intel Parallel Studio中给出sample，用来指导如何使用这个软件进行并行计算的，我测试过了，采用并行策略时两个CPU核都会运行起来，速度显然要比平时的单核要快一倍，感觉很有用，就拿出来和大家分享一下，并行计算的效率的确很高，不过要打开的话需要使用Intel Parallel Studio才行。