优化后的PFC2D颗粒离散元数值模拟试验合集：直剪、单轴与双轴压缩并行高效运行代码集,优化后PFC2D颗粒离散元数值模拟试验合集：高效单直剪与单双轴压缩并行运行代码集,该模型是一个PFC2D颗粒离散元常用数值模拟试验合集： 直剪、单轴压缩、双轴压缩等多个常用代码均为优化修改后的代码，运行通畅效率高 并且本代码将单轴和双轴结合在一起，实现了单、双轴并行运行，效率高，速度快。 ,PFC2D;颗粒离散元;数值模拟试验;直剪;单轴压缩;双轴压缩;并行运行;高效率。,优化版PFC2D颗粒离散元模拟试验集：直剪、压缩并行运行高效模型

北航并行课程作业： 使用MPI 实现一个矩阵并行乘法程序，要求矩阵大小不小于8000*8000，且元素为双精度浮点数（double）类型；并在多核系统中，比较并行程序与串行程序的加速比；同时注意排除数据准备时间作程序运行时间，使程序有并行进程个数可变的可拓展性。 在当今的高性能计算领域，随着处理器核心数量的不断增多，如何有效地利用这些核心以提高程序运行效率，成为了研究的热点问题。本实验的核心在于掌握消息传递接口（MPI）这一并行编程工具，实现一个高效的并行矩阵乘法算法，并对其性能进行评估。具体来说，这项工作涉及以下几个方面： MPI作为一种广泛使用的并行编程模型，允许程序员在多个处理器之间进行数据传输和任务协调。MPI并行程序设计的基础是进程通信。程序中的每个进程都拥有自己的内存空间，通过发送和接收消息与其他进程交互。本实验中，矩阵乘法的并行化依赖于进程间的有效通信。 矩阵乘法是数值计算中的基础问题，其算法的效率直接影响到相关应用的性能。在传统的串行计算中，矩阵乘法的时间复杂度为O(n^3)，当矩阵规模较大时，计算变得非常耗时。通过并行化计算，可以将矩阵分割成更小的块，在多个处理器上并行处理，从而降低整体计算时间。 本实验对矩阵的大小有具体要求，即不小于8000*8000，并且矩阵元素类型为双精度浮点数（double）。这要求开发者需要处理大规模的数据，并对内存管理及通信开销有精细的控制。矩阵乘法算法通常包括分块矩阵乘法和稀疏矩阵乘法等策略，而在本实验中，可能需要设计一种适合并行处理的分块策略，确保负载均衡，减少通信开销。 在多核系统中，程序的加速比是衡量并行程序性能的重要指标。加速比定义为串行程序运行时间与并行程序运行时间的比值。一个理想的并行程序应该能够在增加处理器数量时，保持或接近线性加速比。然而，由于诸如通信延迟、同步开销等并行计算的固有开销，实际上很难达到理论上的最佳加速比。实验需要关注并记录并行程序在不同处理器核心数目下的实际加速比，并分析可能影响加速比的各种因素。 此外，为了更准确地衡量并行程序的性能，需要排除数据准备时间，只考虑程序实际运行时间。在并行程序中，数据准备可能包括数据的分块、分发和收集等步骤。实验中应当设计相应的机制，以确保这部分时间不计入程序的运行时间中。 为了实现上述目标，本实验需要编写源代码，并在具备MPI环境的多核系统上编译和运行。最终需要提交的是一个包含完整程序设计报告的压缩包。报告应当详细描述实验的设计思路、实现过程、测试结果和性能分析。同时，为了验证程序的可拓展性，报告中应当包含在不同并行进程个数下的性能测试数据。 本次实验不仅仅是对MPI编程技术的实践，更是对并行计算性能分析和优化能力的综合考察。通过本实验，学生可以深入理解并行编程模型，掌握大规模数据处理的方法，并获得宝贵的并行计算经验。

中的“松下PLC基于SSTP工序步进指令写的并行运行程序”指的是一项使用松下PLC（可编程逻辑控制器）的编程技术，它利用了SSTP（Sequential Step Programming，顺序步进编程）指令集来实现两路并行运行的控制程序。SSTP是一种编程方法，允许程序按照预定的顺序步骤执行，同时具备扩展性，可以处理多路并行任务。 进一步解释了这个程序的特点和应用。它提到程序是基于SSTP中的NSTL（Next Step Transfer Language，下一步转移语言）指令编写的，这种指令与三菱PLC中的SET STL（Set and Transfer to Next Step，设置并转移到下一步）指令类似。SET STL指令常用于流程控制，它在满足特定条件时使能下一个步骤，同时保持当前步骤的执行状态。在这里，松下PLC的NSTL指令也扮演了类似的角色，实现多路并行执行，意味着程序可以同时处理两个或多个任务，提高系统的处理效率。 描述还指出，这个程序已经过验证，确保没有错误（BUG），这意味着它在实际运行环境中表现稳定，可以信赖。其并行运行能力意味着它可以同时执行多条指令流，这对于需要快速响应和高效率的工业自动化应用来说至关重要。程序的可扩展性使得在原有基础上增加新的并行路径变得简单，只需在原程序基础上进行添加，而所有路径在执行完毕后会汇合，确保了流程的完整性和一致性。 "松下PLC程序"明确了这个话题专注于松下品牌的PLC及其编程技术。松下PLC广泛应用于制造业、自动化领域，以其可靠性、灵活性和易用性著称。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的“松下PLC基于SSTP写的并行运行程序实例.fp”很可能是该程序的源代码文件，使用了松下PLC的专用编程格式。用户可以通过查看和分析这个文件来学习如何使用SSTP和NSTL指令编写并行运行的控制程序。 总结以上，这个主题涵盖了以下几个关键知识点： 1. SSTP顺序步进编程：一种松下PLC的编程模式，允许按顺序执行步骤，同时支持并行操作。 2. NSTL指令：类似于三菱PLC的SET STL，用于流程控制和步骤间的转移。 3. 并行运行：程序可以同时处理多个任务，提高了系统效率。 4. 可验证性：经过测试，程序无错误，适合实际应用。 5. 扩展性：程序设计允许轻松添加新的并行路径，适应不同的控制系统需求。 6. 松下PLC：作为工业自动化领域的常见工具，其编程技术和应用技巧对于工程师来说至关重要。 7. 源代码实例：提供的文件“松下PLC基于SSTP写的并行运行程序实例.fp”是学习和实践SSTP编程的一个具体示例。

雷尼绍BISS-C协议编码器Verilog源码：灵活适配多路非标配置，高效率CRC并行计算，实现高速FPGA移植部署,雷尼绍BISS-C协议Verilog源码：多路高配置编码器，支持灵活时钟频率与并行CRC计算,雷尼绍BISS-C协议编码器verilog源码，支持18 26 32 36bit配置（也可以方便改成其他非标配置），支持最高10M时钟频率，由于是用FPGA纯verilog编写， 1)方便移植部署 2)可以支持多路编码器同时读取 3)成功在板卡跑通 4)CRC并行计算，只需要一个时钟周期 ,雷尼绍BISS-C协议;Verilog源码;18-36bit配置支持;方便移植部署;多路编码器支持;板卡验证通过;CRC并行计算。,雷尼绍BISS-C协议Verilog编码器源码：多路高配速CRC并行计算

异构嵌入式系统的自动并行化与分布式、并行和集群计算 异构嵌入式系统的自动并行化是指在异构嵌入式系统中实现自动并行化的技术，旨在提高系统的计算性能和效率。该技术通过在异构嵌入式系统中部署多核CPU、GPU、FPGA和Intel Xeon Phi等加速器，实现分布式、并行和集群计算。 在异构嵌入式系统中，GPU可以实现显着的性能提升，但是使用低级API（例如，CUDA、OpenCL）需要重写顺序代码，对GPU架构有很好的掌握另一方面，基于指令的编程模型（例如OpenACC、OpenMP）提供了底层硬件的高级抽象，从而简化了代码维护并提高了生产力。 OpenACC/OpenMP编译器的主要任务是从用户提供的指令中应用必要的优化，并生成利用GPU架构的高效代码。但是，生成的代码可能无法实现预期的加速，因为编译器没有整个应用程序的完整视图因此，使用OpenACC/OpenMP加速的代码与使用CUDA/OpenCL手动优化的代码之间通常存在显著的性能差异。 为了帮助程序员在GPU上使用基于指令的模型有效地加速他们的传统顺序代码，我们研究了OpenACC和OpenMP编程模型，并提出了一种有效的基于指令的应用程序并行化方法。我们的应用程序移植经验表明，仅仅插入OpenMP/OpenACC卸载指令来通知编译器必须编译特定代码区域以供GPU执行是不够的。将卸载指令与循环并行化结构相结合是非常必要的。 在选择好的循环时间表方面，我们揭示了挑战。编译器选择的默认循环时间表可能不会产生最佳性能，因此用户必须手动尝试不同的循环时间表以提高性能。 此外，我们还讨论了GPU代码中的指针别名问题，并提出了两个静态分析工具，自动执行源代码级别的类型限定符插入和标量提升，以解决别名问题。 异构嵌入式系统的自动并行化是指在异构嵌入式系统中实现自动并行化的技术，旨在提高系统的计算性能和效率。该技术通过在异构嵌入式系统中部署多核CPU、GPU、FPGA和Intel Xeon Phi等加速器，实现分布式、并行和集群计算，并使用基于指令的编程模型简化代码维护和提高生产力。

CUDA学习资料，英文版 The high-performance computing (HPC) landscape is always changing as new technologies and processes become commonplace, and the defnition of HPC changes accordingly. In general, it pertains to the use of multiple processors or computers to accomplish a complex task concurrently with high throughput and effciency. It is common to consider HPC as not only a computing architecture but also as a set of elements, including hardware systems, software tools, programming platforms, and parallel programming paradigms.

北航并行课程作业：实现一个使用pthread 的并行快速排序程序，要求数组大小不小于2000 万，且元素为双精度浮点数（double）类型；并在多核系统中，比较不同线程个数与串行程序的加速比；同时注意保持实验中数据一致性，排除数据准备时间作程序运行时间，使程序有并行线程个数可变的可拓展性。 在当今的计算机科学领域，随着多核处理器的普及，软件程序的并行化成为提升计算性能的重要手段。尤其在处理大规模数据集时，传统的串行程序由于受到单核心的性能瓶颈限制，效率已经无法满足需求。并行计算能够通过多个处理器协同工作，大幅缩短计算时间，提高程序的执行效率。本文将详细介绍一个并行排序编程实验，其核心是使用pthread库实现一个高效的并行快速排序程序。 实验的核心任务是在满足一定条件的情况下，对一个至少包含2000万双精度浮点数的数组进行排序。具体要求如下：数组的大小必须不小于2000万个元素；这些元素必须是双精度浮点数类型。这决定了程序在数据处理上必须能够有效管理大量数据，并且对双精度类型数据进行排序。 为了实现并行计算，实验中采用了pthread库，即POSIX线程库。这是一个常用于Unix/Linux平台的C语言线程库，它提供了一系列函数接口，用于创建和控制线程。通过pthread，可以创建多个线程，让它们并行执行排序任务，从而有效利用多核处理器的计算能力。在实验中，关键在于如何将数组分割并分配给各个线程，并确保线程之间的同步以及数据一致性。并行快速排序算法通常需要对数组进行划分，将每个划分分配给不同的线程处理，最后再将这些排好序的子数组进行合并。 实验中还需要对不同线程数量下的程序性能进行评估。这意味着程序需要设计成可以动态调整并行线程数量，以便在多核系统中比较单线程（串行程序）与多线程（并行程序）的加速比。加速比是衡量并行程序性能的常用指标，反映了并行化带来的性能提升。在理想情况下，并行程序的加速比应该接近线程数量，但在实际应用中，由于线程同步、资源竞争等因素，加速比往往达不到理论最大值。 在实验过程中，还需要特别注意数据一致性问题。数据一致性是指在并行计算环境中，各线程对于共享数据的访问不能出现矛盾，否则会导致数据错误。为保持数据一致性，可能需要使用锁、信号量等同步机制来控制对共享资源的访问。此外，实验要求排除数据准备时间作程序运行时间，这意味着实验设计应确保数据加载和初始化的时间不计入排序算法的运行时间。 最终，实验需要提交的成果包括一份完整的实验报告（HW-MP2.pdf）、源代码以及一个可执行程序。实验报告应该详细记录实验过程、分析结果，并对比不同线程数量下的性能表现。源代码需要展示如何实现并行快速排序算法，并保证其结构清晰、注释完整，以便于他人理解。可执行程序则是一个可以直接运行的程序，它应该能够接受不同的输入参数，例如数组大小、线程数量等，并输出排序结果和性能指标。 这个并行排序编程实验不仅仅是对快速排序算法的理解和实现，更是对并行计算原理、多线程编程技术以及性能评估方法的一次全面实践。通过对实验的详细分析和报告编写，学生可以加深对并行计算在解决实际问题中应用的理解，为未来在复杂计算环境下的软件开发打下坚实的基础。

### 并行体系结构知识点详解 #### 一、并行计算机概述 - **定义**：并行计算机是指能够同时执行多个任务或指令的计算机系统，它通过多个处理单元的协同工作来加速计算过程。 - **Flynn分类法**： - **SISD (Single Instruction Stream, Single Data Stream)**：单指令流单数据流，传统的冯·诺依曼架构计算机即属于此类。 - **SIMD (Single Instruction Stream, Multiple Data Streams)**：单指令流多数据流，适用于需要对大量数据执行相同操作的场景。 - **MISD (Multiple Instruction Streams, Single Data Stream)**：多指令流单数据流，实际应用较少。 - **MIMD (Multiple Instruction Streams, Multiple Data Streams)**：多指令流多数据流，最常见的一种并行处理模式。 #### 二、当代并行机系统 - **并行向量机(PVP)**：专门用于处理向量运算的并行计算机。 - **对称多处理机(SMP)**：多个处理器共享内存和总线的系统。 - **大规模并行处理机(MPP)**：多个节点各自拥有独立的内存，通过网络连接进行通信。 - **分布式共享存储(DSM)**：通过高速网络连接多个节点，每个节点有自己的本地内存，但整体形成一个统一的内存空间。 - **工作站机群(COW)**：由多台工作站组成的工作站集群，通过网络进行通信。 #### 三、并行计算机的需求与发展趋势 - **需求**： - 加快计算速度。 - 提高计算精度。 - 满足快速时效要求。 - 进行无法替代的模拟计算。 - **发展趋势**： - **位级并行**：利用数据的位宽来实现并行处理。 - **指令级并行**：在同一时钟周期内执行多条指令。 - **线程级并行**：通过多个线程的并发执行来提高性能。 #### 四、SIMD阵列机特点 - 使用资源重复方法来开拓计算问题空间的并行性。 - 所有处理单元必须同步工作。 - 与并行算法紧密结合可以提高效率。 - 通常用于特定领域的计算任务。 #### 五、多计算机系统演变 - **第一代(1983-1987)**：如Ipsc/1、Ameteks/14等。 - **第二代(1988-1992)**：如Paragon、Intel Delta等。 - **第三代(1993-1997)**：如MIT的J-machine。 #### 六、并行计算机的访存模型 - **UMA(Uniform Memory Access)**：所有处理器均等访问内存。 - **NUMA(Non-Uniform Memory Access)**：不同处理器访问内存的速度不同。 - **COMA(Cache Only Memory Access)**：所有数据只存在于缓存中。 - **CC-NUMA(Cache Coherent Non-Uniform Memory Access)**：结合了缓存一致性和NUMA的特点。 #### 七、性能评测 - **有效CPI**(Cycles Per Instruction)：衡量执行指令所需时钟周期的数量。 - **MIPS**(Million Instructions Per Second)：每秒百万条指令数，衡量计算机的性能。 - **CPU执行时间**：完成特定任务所需的总时间。 #### 示例题目解答 1. **题目**：使用40MHz主频的标量处理器执行一个典型测试程序，计算执行该程序的有效CPI、MIPS速率及总的CPU执行时间。 - **解答**： - **有效CPI**：\(1.55\) - **MIPS**：\(25.8\) - **CPU执行时间**：\(0.00375\)秒 2. **题目**：欲在40MHz主频的标量处理器上执行20万条目标代码指令程序，计算平均CPI和相应的MIPS速率。 - **解答**： - **平均CPI**：\(2.12\) - **MIPS**：\(18.9\) #### 八、并行机性能评测的意义 - 发挥并行机的优势，提高使用效率。 - 评估并行算法的性能，优化并行策略。 - 为并行计算系统的优化提供依据。 通过对《并行体系结构(陈国良版)》的学习，不仅可以了解并行计算的基本概念和技术，还能深入理解各种并行体系结构的特点及其适用场景，这对于从事高性能计算、大数据处理等领域的人来说尤为重要。同时，通过对书中习题的解答，可以帮助读者更好地掌握并行计算的核心知识和技术要点。

实验一 基于 MPI 实现埃拉托斯特尼筛法及性能优化 一．实验目的 本实验旨在让学生掌握分布式并行计算的基本概念和MPI（Message Passing Interface）编程技术，通过实现埃拉托斯特尼筛法，理解并行计算在解决大规模计算问题时的优势。同时，学生将学习如何进行并行程序的性能分析与优化，包括加速比、并行效率的计算，并对实验结果进行深入解读。 二．实验内容 1. 学习MPI的基本通信机制，包括进程创建、进程间消息传递等。 2. 编写并运行基于MPI的埃拉托斯特尼筛法程序，实现分布式环境下的素数筛选。 3. 对并行程序进行性能分析，包括计算加速比和并行效率。 4. 根据性能分析结果，对程序进行优化，提高并行效率。 三．实验要求 1. 使用C或Fortran语言，结合MPI库编写埃拉托斯特尼筛法的并行程序。 2. 设计合理的数据分配策略，如按块分配，确保并行计算的负载均衡。 3. 提供程序运行结果的截图，包括不同进程数下的运行时间，展示加速比和并行效率曲线。 4. 分析并解释加速比的变化趋势和并行效率降低的原因，探讨可能的优化方案。 四．实验报告 实验报告应包含以下内容： 1. 实验环境介绍：操作系统、MPI版本、编译器等。 2. 算法描述：简述埃拉托斯特尼筛法的原理。 3. 并行设计：详细说明并行化过程中数据的分配、同步和通信机制。 4. 实验结果：展示并解释不同进程数下的运行时间、加速比和并行效率曲线。 5. 性能分析：分析并行程序的性能瓶颈，解释加速比变化的原因。 6. 优化策略：提出并实施优化方案，对比优化前后的性能差异。 附录 1 MPI 环境配置 这部分提供配置MPI开发环境的步骤，包括安装MPI库、设置环境变量等。 附录 2 埃拉托斯特尼素数筛选原理 详细阐述埃拉托斯特尼筛法的数学原理，解释如何通过排除倍数来找到素数。 附录 3 埃拉托斯特尼筛法 MPI 实现 1. 数据块分配方法：描述如何将待筛选的整数范围划分给各个进程，确保工作负载的均衡。 2. 初始版并行代码代码说明：解析并行代码的结构，解释关键函数和通信过程。 附录 4 优化思路 1. 去掉待筛选偶数：由于所有偶数都不是素数（除了2），优化方案可以避免处理偶数，节省计算资源。 2. 其他可能的优化：如减少不必要的通信，利用局部信息减少全局同步等。 通过本实验，学生不仅能掌握并行计算的基本技能，还能培养解决实际问题的能力，为后续更复杂的并行算法设计和优化打下基础。

MATLAB下的ADMM算法在分布式调度中的并行与串行算法应用：基于YALMIP GUROBI的仿真研究,MATLAB代码：ADMM算法在分布式调度中的应用 关键词：并行算法(Jocobi)和串行算法（Gaussian Seidel, GS) 参考文档：《主动配电网分布式无功优化控制方法》《基于串行和并行ADMM算法的电-气能量流分布式协同优化》 仿真平台：MATLAB YALMIP GUROBI 主要内容：ADMM算法在分布式调度中的应用 复刻参考文档 ,关键词：ADMM算法; 分布式调度; 并行算法(Jocobi); 串行算法(Gaussian Seidel, GS); 主动配电网; 无功优化控制; 能量流分布式协同优化; MATLAB; YALMIP; GUROBI。,"MATLAB实现：ADMM算法在分布式调度中的并行与串行优化应用"