以前没接触过MPI编程,对并行计算也没什么了解.朋友的期末课程作业让我帮忙写一写,哎,实现结果很一般啊.最终也没完整完成任务,惭愧惭愧. 问题大概是利用MPI完成矩阵和向量相乘.输入:Am×n,Bn×1  ,输出:Cm×1 附:程序中定义m=400,n=100,矩阵和向量的取值为随意整型数,为了便于显示并行效果,循环完成该计算任务100000次. 实现过程 1.实验环境:WINDOWS8.1 64位+ MPICH + VS2013   / kubuntu 14.04 + mpich 2.解题思路

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zz-boy/p/3648878.html 更多精彩文章在:http://www.cnblogs.com/zz-boy/ 最近看了Google在 WWW2007上发表的Scaling Up All Pairs Similarity Search,觉得还不错,分享一下作者的思路. 在基于用户协同过滤方法的推荐系统中,用户相似度的计算是最终推荐的基础步骤:用户向量是用户的行为向量,其每一维度是物品,值是用户对该物品的喜爱程度,这种场景尤其

通过上一篇关于并行计算准备部分的介绍,我们知道MPI(Message-Passing-Interface 消息传递接口)实现并行是进程级别的,通过通信在进程之间进行消息传递.MPI并不是一种新的开发语言,它是一个定义了可以被C.C++和Fortran程序调用的函数库.这些函数库里面主要涉及的是两个进程之间通信的函数.MPI可以在Windows和linux环境中都有相应的库,本篇以Windows10作为演示开发环境. 1.Windows10+VS 2015上搭建MPI开发环境 下载 mpi for

几乎所有人的第一个程序是从“hello,world”程序开始学习的 #include "mpi.h" #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]) { int rank, numproces; int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_

我们目前的计算机都是基于冯偌伊曼结构的,在MIMD作为主要研究对象的系统中,分为两种类型:共享内存系统和分布式内存系统,之前我们介绍的基于MPI方式的并行计算编程是属于分布式内存系统的方式,现在我们研究一种基于OpenMP的共享内存系统的并行编程方法.OpenMP是一个什么东东?首先我们来看看来之百度百科中的定义:OpenMp是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的,并已被广泛接受的,用于共享内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导性的编译处理方案(Comp

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算

cuda作为gpu计算中的代表,拥有着超级高的计算效率,其原因是gpu实际相当与一台超级并行机组,使用过MPI做并行计算的人们可能知道,所谓的并行计算,简单讲就是用多个U(计算单元)来完成一个U的计算任务,MPI中将其叫做核,我们知道一个cpu有一个或2,4,8个核,超级厉害的也就16个吧,原来人们为了做大规模的并行计算,将一大堆cpu装在柜子里,组成计算集群,但是那种设备大的吓人,而且又有多少人会用呢.gpu则不同,一个小小的芯片上就存在着成千上万的线程,是由分为grid,block,thre

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理

1.2Hadoop与云计算的关系1.什么是云计算:一种基于互联网的计算,在其中共享的资源.软件和信息以一种按需的方式提供给计算机和设备 , 就如同日常生活中的电网一样. 什么是Hadoop:Hadoop 是Apache 旗下的一款开源软件 ,它实现了包括分布式文件系统 HDFS 和 MapReduce 框架在内的云计算软件平台的基础架构,并且在其上整合了数据库.云计算管理.数据仓储等一系列平台 . Hadoop 不等于云计算, Hadoop 是一种技术的实现,而云计算更偏重于业务的建设 . 更具

一个不错的英文的MPI教程:http://mpitutorial.com 中科大的MPI学习资料:http://micro.ustc.edu.cn/Linux/MPI/ 清华大学的并行计算资料:http://202.197.191.206:8080/06/#

总结 以上从多个角度阐述了Laxcus主要组成部分和应用情况.所有设计都是基于现实环境下的评估.对比.测试和考量.设计的基本思路很明确,就是将各项功能分解.细化.归类,形成一个个可以独立.小的模块,每个模块承担一项职能,再把这些模块组织起来,在一个松耦合框架管理下,协同合作,来完成大规模的数据存储和计算工作. 设计中的主要问题源自有限的基础设施和变化中的应用需求之间的矛盾.如何在不损失处理性能的前提下,将有限的基础设施资源利用率做到最大化,是设计考虑的重点.这也是一个和硬件密切相关的问题. 在核

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零開始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由非常多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其它芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完毕大规模的(尤其是并行度高的)计

#coding=utf-8 #Python 3.4 https://docs.python.org/3.4/library/ #IDE:Eclipse +PyDev Window10 import atexit import os import sys import time import winsound import code import codecs import math import csv import base64 import re import smtplib from em

折腾了三天终于配置成功了,在此写下编译配置的全部步骤和遇到的很多坑. 整体介绍: OpenCV 中 CUDA 实现的函数还不是太多,使用前要在OpenCV的官网上确认以下你想要的功能是否已经实现,否则费了老鼻子劲配个环境不能用,太浪费时间了. 编译的时候要编译Release 和Debug 两个版本,我的电脑 i5-4460 3.20GHz ,每个版本大概需要两个半小时左右,电脑配置不一样时间也会有些不同.编译完成之后整个文件夹19.7G(MD,这么大,吓死宝宝了~). 环境: Windows10

根据摩尔定律,每18个月,硬件的速度翻一番.纵使CPU的主频会越来越高,但是其核数受到了极大的限制,目前来说,最多只有8个或者9个核.相比之下,GPU具有很大的优势,他有成千上万个核,能完成大规模的并行计算,势必影响未来计算机发展的潮流. 运行GPU的计算机语言有很多种,但是NVIDIA的CUDA程序较为普遍.本博文主要介绍CUDA编程,分为两部分来阐释,第一部分简单配置一下编程环境,第二部分编写一个源程序并实现一个简单的功能. 一.环境配置 根据计算机系统,直接下载安装CUDA6.0的tool

阿里巴巴采用了 15 个节点组成的 Hadoop 集群,用于处理从数据库中导出的商业数据的排序和组合. Ebay 使用了 32 个节点组成的集群,包括 8 532 个计算核心以及 5.3 PB 的存储.该公司大量使用了 Java 编写的 MapReduce 应用,以及 Pig . Hive 和 HBase 的组合应用以研究搜索优化.* Facebook 主要使用 Hadoop 来存储内部日志和结构化数据源的副本,并且将其作为数据报告.数据分析和机器学习的数据源. 什么是Hadoop? Apach

http://blog.csdn.net/wu_nan_nan/article/details/45603299 声明: 本文部分内容来自网络.由于知识有限,有错误的地方还请指正.本帖为自己学习过程的记录帖,如果对您有帮助,我将荣幸之至.欢迎和我一起讨论,联系方式:新浪微博 @躺在草原看夕阳.   什么是显卡?     显卡(Video card,Graphics card)全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置.最重要的配件之一.就像电脑联网需要网卡,主机里的数据要显示在屏幕上就需

1.Hive是什么? Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 2.Hive数据结构-HDFS-Table-Partiton-Bucket Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的Bucket中

Hive 前言 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 数据组织格式 下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式 Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的Bucket中,每个Bucket是一个文

Overview zk是一个典型的发布/订阅模式的分布式数据管理与协调框架,开发人员可以使用它来进行分布式数据的发布与订阅. 另一方面,通过对zk中丰富的数据节点进行交叉使用,配合watcher事件通知机制,可以非常方便地构建一系列分布式应用中都会涉及的核心功能,如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等. 典型应用场景及实现 zk是一个高可用的分布式数据管理与协调框架.基于对ZAB算法的实现,该框架能很好地保证分布式环境中数据的一致