Автор: Пользователь скрыл имя, 15 Сентября 2011 в 17:02, курсовая работа
Данная работа состоит из трех взаимосвязанных тематических разделов.
Первый из них содержит информацию о математическом обеспечении параллельных вычислительных систем, о способах приема, обработки, хранения информации, о функционировании элементов высокопроизводительных систем.
Второй раздел работы посвящен аппаратной части параллельных вычислений. В этой части содержится информация о технологиях параллельных вычислений, классификации процессоров, принципах работы высокопроизводительных систем.
Третий раздел включает в себя информацию, касающуюся практического использования ресурсов и возможностей параллельных вычислительных систем в решении задач из разных областей науки и техники. Также здесь приводятся примеры нескольких вычислительных алгоритмов.
async-
и movable-методы, каналы,
обработчики связки
Async- и movable- методы являются единственным средством создания параллельных процессов (потоков) в языке MC#.
Основой взаимодействия параллельных процессов в языке MC# является передача сообщений (в отличие от другой альтернативы – использования общей (разделяемой) памяти). В языке MC#, средства взаимодействия между процессами оформлены в виде специальных синтаксических категорий – каналов и обработчиков канальных сообщений. При этом, синтаксически посылка сообщения по каналу или прием из него с помощью обработчика выглядят в языке как вызовы обычных методов.
Общий синтаксис определения async- и movable-методов в языке MC# следующий:
модификаторы {async | movable} имя_метода (аргументы)
{
<тело метода>
}
Ключевые слова async и movable располагаются на месте типа возвращаемого значения, поэтому синтаксическое правило его задания при объявлении метода в языке MC# имеет вид:
return-type::= type | void | async | movable
Задание ключевого слова async означает, что при вызове данного метода он будет запущен в виде отдельного потока локально, т.е., на данной машине, но без перемещения на другую машину. Ключевое слово movable означает, что данный метод при его вызове может быть спланирован для исполнения на другой машине. Как обычно, для любого параллельного языка программирования, реализация MC# состоит из компилятора и рантайм-системы. Главными функциональными частями рантайм-системы являются:
Компилятор переводит программу из MC# в C#, его главной целью является создание кода, реализующего: 1) выполнение movable-методов на других процессорах, 2) пересылку канальных сообщений и 3) синхронизацию методов, объединённых связкой. Эти функции предоставляются соответствующими методами классов рантайм-системы. Среди них:
Главные функции компилятора MC#:
3.3 Параллельные библиотеки
При
использовании библиотек
ATLAS
ATLAS (Automatically Tuned Linear Algebra Software) - библиотека, позволяющая автоматически генерировать и оптимизировать численное программное обеспечение для процессоров с многоуровневой организацией памяти и конвейерными функциональными устройствами. ATLAS требует некоторого времени для изучения основных параметров архитектуры целевого компьютера, а затем на основе этих параметров получает "оптимальный" код.
Aztec
Aztec - параллельная библиотека итерационных методов для решения систем линейных уравнений. Позволяет описывать части распределенной матрицы с использованием глобальной адресации.
DOUG
DOUG (Domain decomposition On Unstructured Grids) - параллельный решатель для finite element - систем, возникающих из дифференциальных уравнений с частными производными эллиптического типа.
GALOPPS
GALOPPS (Genetic ALgorithm Optimized for Portability and Parallelism System) - библиотека "обобщенных" генетических алгоритмов. Доступна многопоточная версия.
JOSTLE
JOSTLE - библиотека для распределения расчетов на сетках (mesh partitioning software). Реализована на С с помощью MPI.
NAMD
NAMD - параллельная
объектно-ориентированная
ParMETIS
PARMETIS - параллельная версия библиотеки METIS, включающей ряд алгоритмов над графами (parallel graph partitioning). Реализована с помощью MPI.
PETSc
Набор
процедур и структур данных для параллельного
решения научных задач с
ScaLAPACK
Библиотека
ScaLAPACK включает подмножество процедур
LAPACK, переработанных для использования
на MPP-компьютерах, включая: решение систем
линейных уравнений, обращение матриц,
ортогональные преобразования, поиск
собственных значений и др. Может быть
портирована на любую платформу, где поддерживается
PVM или MPI.
3.4
Классы задач, решаемые
с помощью параллелизма
3.5 Примеры решения задач
3.5.1 Вычисление чисел Фибоначчи
Последовательность чисел Фибоначчи есть бесконечный ряд из натуральных чисел
a0, a1, a2, a3, . . .
таких, что
a0 = 1,
a1 = 1, и
ai = ai-1 + ai-2, для i ³ 2.
Построим параллельную программу, находящую -ое ( ³ ) число в ряду Фибоначчи, т.е., элемент anпоследовательности.
Первый вариант
такой программы будет иметь
рекурсивную структуру, соответствующую
формуле определения чисел
class Fib {
public async Compute( int x, channel (int)sendResult ) {
if ( n <= 1 )
sendResult ( 1 );
else {
new Fib().Compute( n – 1, ic1 );
new Fib().Compute( n – 2, ic2 );
sendResult ( Get() );
}
}
Handler Get int() &channel ic1( int x )
&channel ic2(int y )
{
return x + y;
}
}
public class MainFib {
public static void Main( String[] args ) {
int n = System.Convert.ToInt32( args [0] ); // n естьномер
// искомого числа Фибоначчи ( n>= 1 )
MainFibmfib = new MainFib(); // Создание объекта
// необходимо для создания его каналов
// и обработчиков
Fib fib = new Fib();
fib.Compute( n, mfib.senResult );
Console.WriteLine( “For n = “ + n + “ value is “ +
mfib.Get() );
}
handler Get int() &channel sendResult( int x )
{
return x;
}
}
2) “Линейный алгоритм”
class Fib {
public static int threshold = 30;
public async Compute( int n, channel (int) sendResult ) {
if ( n < threshold )
sendResult(cfib( n ) );
else {
newFib().Compute( n – 1, c );
sendResult(cfib( n – 2 ) + Get() );
}
}
handler Get int() &channel c( int x )
{
return ( x );
}
Private int cfib( int n ) {
if ( n <= 1 )
return ( 1 );
else
return ( cfib( n – 1 ) + cfib( n – 2 ) );
}
}
public class MainFib {