【摘要】： 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,從數(shù)據(jù)處理到智能處理,計(jì)算機(jī)的應(yīng)用范圍越來越廣,處理問題的規(guī)模也越來越大。為了滿足大量實(shí)際應(yīng)用問題的需求,一個重要的解決途徑就是采用并行計(jì)算技術(shù)。在高速發(fā)展的計(jì)算機(jī)技術(shù)推動下,并行計(jì)算機(jī)的研制和使用達(dá)到了前所未有的高度,并行計(jì)算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)已經(jīng)從單核、單處理器、單節(jié)點(diǎn),發(fā)展到了多核、多處理器、多節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)間的通信能力達(dá)到了前所未有的高性能和低延遲,其性能也隨之得到了顯著的提高。 因此面對現(xiàn)在的多核甚至是眾核處理器時代,將共享存儲編程模型及分布式存儲編程模型相結(jié)合組成的多層次并行編程模型,已經(jīng)是一個主導(dǎo)方向。本文以高性能計(jì)算的應(yīng)用為目標(biāo),通過研究國內(nèi)外近十幾年來探討的多層次并行編程模型,實(shí)踐該編程模型下比較經(jīng)典的MPI與OpenMP多層次并行編程模型。MPI是消息傳遞編程模型的典型代表,而OpenMP是共享存儲事實(shí)上的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn),將兩者結(jié)合使用正是為了充分發(fā)揮現(xiàn)今的多核并行機(jī)群系統(tǒng)的優(yōu)勢。 本文以地震層析反演、參數(shù)反演等領(lǐng)域常用的LSQR串行算法為應(yīng)用基礎(chǔ),對它進(jìn)行深入分析,從而挖掘出LSQR算法內(nèi)在的并行性,通過對大型稀疏矩陣使用按行壓縮的存儲方法,依次實(shí)現(xiàn)大型稀疏矩陣與向量乘積的并行計(jì)算、大型稀疏矩陣的轉(zhuǎn)置與向量乘積的并行計(jì)算等,解決LSQR串行算法中計(jì)算密集之處的核心計(jì)算的并行化問題,最終在分布式機(jī)群系統(tǒng)上設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一套基于MPI的LSQR的并行算法。在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用MPI+OpenMP的多層次并行編程模型,分析LSQR串行算法中可細(xì)粒度并行計(jì)算的代碼,設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一套基于MPI + OpenMP的LSQR多層次并行算法,同時對基于MPI的LSQR并行算法和基于MPI+OpenMP的LSQR多層次并行算法進(jìn)行性能分析,驗(yàn)證多層次并行編程的并行計(jì)算性能。 此外,本文還探討了MPI-2新特性中的并行I/O及遠(yuǎn)程存儲訪問,將并行I/O中的顯式偏移量文件讀寫方式應(yīng)用于LSQR并行算法中,通過多進(jìn)程同時讀取同一文件來整體提高LSQR并行算法的性能。對于MPI-2的遠(yuǎn)程存儲訪問新特性,通過??用程序分析柵欄同步方式下的所有RMA操作的數(shù)據(jù)傳輸方式,并設(shè)計(jì)測試數(shù)據(jù)驗(yàn)證遠(yuǎn)程操作的正確性。 實(shí)驗(yàn)和分析表明,本文基于MPI+OpenMP的LSQR多層次并行算法和基于MPI的LSQR并行算法在測試平臺上都獲得了較好的性能,在同等計(jì)算要求條件下,MPI+OpenMP多層次并行編程模型性能高于純MPI編程模型的性能。此外,結(jié)合MPI-2的并行I/O新特性也大大縮減了算法的執(zhí)行時間,進(jìn)一步提高了算法的并行效率。
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：TP338.6
【圖文】：

表 3-3 生成隨機(jī)數(shù)部分代碼塊使用到 OpenMP 的 for 指導(dǎo)語句，而表 3則是在臨界區(qū)里使用 OpenMP 的編譯指導(dǎo)語句。表 3-4 中循環(huán)的迭代之間并不相互獨(dú)立，每次迭代都會讀取并更新變量 count 的值。這是一種競爭狀況，在這種情況下由于多個線程訪問共享變量時，計(jì)算會呈現(xiàn)非確定性的特征。因此對 count 變量的讀取和更改必須放在同一個臨界區(qū)內(nèi)部，同一時刻僅能有一個線程執(zhí)行這里的代碼。圖 3-6 為采樣點(diǎn)的數(shù)量等于 100000 時運(yùn)行該應(yīng)用程序的結(jié)果，而圖 3-7 為采樣點(diǎn)的數(shù)量等于 10000000 時運(yùn)行該應(yīng)用程序的結(jié)果。

而圖 3-7 為采樣點(diǎn)的數(shù)量等于 10000000 時運(yùn)行該應(yīng)用程序的結(jié)果。圖 3-6 蒙特卡洛法估算π 值采樣點(diǎn)的數(shù)量等于100000 時程序運(yùn)行結(jié)果

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 董仁舉;基于CMP集群的并行編程模型的研究與應(yīng)用[D];曲阜師范大學(xué);2011年

2 沈春來;隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的研究及其設(shè)計(jì)[D];南京郵電大學(xué);2012年

3 羅晴文;基于MVC模式的水利服務(wù)平臺系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];中山大學(xué);2012年

4 陳國棟;基于網(wǎng)絡(luò)流模型的統(tǒng)計(jì)費(fèi)用流相位解纏并行算法研究[D];成都理工大學(xué);2012年

5 孫卓毅;基于MPI的MASNUM海浪數(shù)值模式的并行化實(shí)現(xiàn)[D];中國海洋大學(xué);2012年

本文編號：2733752