一.实验目的与实验要求 1.实验目的 (1)学会将串行程序改为并行程序. (2)学会mpich2的使用. (3)学会openmp的配置. (4)mpi与openmp之间的比较. 2.实验要求 (1)将串行冒泡程序局部并行化,以降低时间消耗. (2) 理论上求出时间复杂度之比,根据结果得出时间消耗之比,进行比对分析. 二.实验设备(环境)及要求 Vs2013,mpich2 三.实验内容与步骤 1.实验一 mpi并行 (1)实验内容 1.写出一个冒泡排序程序,求出其时间复杂度,并运行得到相应的时间消

这里我先对MPI进行一下简单的介绍,MPI的全称是Message Passing Interface,即消息传递接口. 它并不是一门语言,而是一个库,我们可以用Fortran.C.C++结合MPI提供的接口来将串行的程序进行并行化处理,也可以认为Fortran+MPI或者C+MPI是一种再原来串行语言的基础上扩展出来的并行语言. 它是一种标准而不是特定的实现,具体的可以有很多不同的实现,例如MPICH.OpenMPI等. 它是一种消息传递编程模型,顾名思义,它就是专门服务于进程间通信的. MPI

实验内容 N体问题是指找出已知初始位置.速度和质量的多个物体在经典力学情况下的后续运动.在本次实验中,你需要模拟N个物体在二维空间中的运动情况.通过计算每两个物体之间的相互作用力,可以确定下一个时间周期内的物体位置. 在本次实验中,N个小球在均匀分布在一个正方形的二维空间中,小球在运动时没有范围限制.每个小球间会且只会受到其他小球的引力作用.在计算作用力时,两个小球间的距离不会低于其半径之和,在其他的地方小球位置的移动不会受到其他小球的影响(即不会发生碰撞,挡住等情况).你需要计算模拟一定时间后

目录 MPI学习笔记 MPI准备 概述 前置知识补充 环境部署 1.修改IP及主机名 2.关闭防火墙 3.实现免密码SSH登录 4.配置MPI运行环境 5.测试 程序的执行 编译语句 运行语句 MPI编程 4个基本函数 MPI点对点通信函数 非阻塞MPI_Send/MPI_Recv 阻塞MPI_Isend MPI集合通信函数 1-n/n-1 n-n 常用函数 测试案例 send MPI_Scatter 与 MPI_Gather MPI学习笔记 研究课题需要用到并行化,这里记录学习笔记 MPI准备

学习参考地址:https://www.jianshu.com/p/2fd31665e816 编程使用的vs2015 社区版本(个人感觉比Vc6.0的丑界面看起来舒服多了) MPI基本函数 MPI调用借口的总数虽然庞大, 但根据实际编写MPI的经验, 常用的MPI调用的个数确什么有限. 下面是6个最基本的MPI函数. 1.  MPI_Init(…); 2.  MPI_Comm_size(…); 3.  MPI_Comm_rank(…); 4.  MPI_Send(…); 5.  MPI_Recv(

蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺.同时假设有一个圆与标靶内切.圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺.如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式 飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4 因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值. 伪代码如下: numb

平台Ubuntu 16.04,Linux下MPI环境的安装见链接:https://blog.csdn.net/lusongno1/article/details/61709460 据 Nagel-Schreckenberg 模型,车辆的运动满足以下规则: 1.   假设当前速度是 v ,和前一辆车的距离为d. 2.   如果 d > v,它在下一秒的速度会提高到 v + 1 ,直到达到规定的最高限速. 3.   如果 d <= v,那么它在下一秒的速度会降低到 d - 1 . 4.   前三条

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 决策树---------------------------------------------------------------------1.描述:以树为基础的方法可以用于回归和分类.树的节点将要预测的空间划分为一系列简单域划分预测空间的规则可以被建模为一棵树,所以这种方法也叫决策树方法bagging,随机森林,boosting 是多棵决策树组合起来采用投票方式产生一个预测结果的方法机制

最近在苦于思考kmeans算法的MPI并行化,花了两天的时间把该算法看懂和实现了串行版. 聚类问题就是给定一个元素集合V,其中每个元素具有d个可观察属性,使用某种算法将V划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高. 下面是google到该算法的一个流程图,表意清楚: 1.随机选取数据集中的k个数据点作为初始的聚类中心: 2.分别计算每个数据点到每个中心的距离,选取距离最短的中心点作为其聚类中心: 3.利用目前得到的聚类重新计算中心点: 4.重复步骤2

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,

▶ 并行计算八字原则:负载均衡,通信极小 ▶ 并行计算基本形式:主从并行.流水线并行.工作池并行.功能分解.区域分解.递归分治 ▶ MPI 主要理念:进程 (process):无共享存储:显式消息传递:松散同步 / 完全异步:SPMD 方式编程 ▶ MPI 的主要实现版本 ● MPICH,Argonne 国家实验室与 Mississippi 州立大学开发,是最早.最流行的实现 ● MVAPICH,Ohio 州立大学开发,基于 MPICH,强调对各类硬件和网络的个性化支持. ● OpenMPI,S

前言 本文对遗传算法中的几种选择策略进行了总结, 其中包括: Proportionate Roulette Wheel Selection Linear Ranking Selection Exponential Ranking Selection Tournament Selection 对于每种选择策略我都使用Python进行了相应的实现并以内置插件的形式整合进了本人所写的遗传算法框架GAFT中.对需要使用遗传算法优化问题以及学习遗传算法的童鞋可以作为参考. 项目链接: GitHub: ht

大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维,以及架构理念,比如Storm,Hive,Spark,ZooKeeper,HBase,Elasticsearch,等等 storm,在做热数据这块,如果要做复杂的热数据的统计和分析,亿流量,高并发的场景下,最合适的技术就是storm,没有其他 举例说明: Storm:实时缓存热点数据统计->缓存预热->缓存热点数据自动降级 Hive:Hadoop生态栈里面,做数据仓库的一个系统,高并发访问下,海量请求日志的批量统计分析,日报周报月报,接口调用情况,业务

文本主题模型提取 如下程序将句子主题提取后,将权重值存入dataframe. #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import math import warnings import jieba from gensim import corpora, models, similarities # 参数说明: # doc_to

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 1.3 问题 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 _launch_job 2.2 获取路由信息 2.3 run_controller 0x03 MPI 实验 3.1 问题点 3.2 名词解释 3.2.1 orterun

[源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 0x00 摘要 0x01 基本概念 0x02 设计思路 2.1 通信需求 2.2 概念 0x03 设置 0x04 点对点通信 0x05 集合通信 0x06 分布式训练 0x07 Ring-Allreduce 0x08 高级主题 8.1 通信后端 8.1.1 后端种类 8.1.2 使用哪个后端? 8.1.3 Gloo 后端 8.1.4 MPI后端

​  前言  目前比较常见的并行训练是数据并行,这是基于模型能够在一个GPU上存储的前提,而当这个前提无法满足时,则需要将模型放在多个GPU上.现有的一些模型并行方案仍存在许多问题,本文提出了一种名为PatrickStar的异构训练系统.PatrickStar通过以细粒度方式管理模型数据来更有效地使用异构内存,从而克服了这些缺点. 本文附上了PatrickStar的使用示例.PatrickStar与模型定义无关,在PyTorch脚本上添加几行代码可以带来端到端的加速. 本文来自公众号CV技术指南

用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式.由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点.大致过程如下: 1.进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程: 2.进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程: 3.其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离,然后标出每个点所属的聚类,并计算每个聚类所有点到其中心点的距离之和,最后将这

这个系列包括算法导论学习过程的记录. 最初学习归并算法,对不会使其具体跑在不同的核上报有深深地怨念,刚好算倒重温了这个算法,闲来无事,利用java的thread来体验一下并行归并算法.理论上开的thread会被分配在不同的核上(核没用完的情况下).当然利用c++来实现更好,这里主要体验一下思路. ========================================================= 基本Merge Sort Merge Sort的具体思路不再详诉,将其包装为Merge

前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多进程并行加速.并对加速效果进行了简单测试. 项目链接: GitHub: https://github.com/PytLab/gaft PyPI: https://pypi.python.org/pypi/gaft 正文 我们在用遗传算法优化目标函数的时候,函数通常都是高维函数,其导数一般比较难求取.这样我们的适应度函数计算通常都是比较费时的计算. 例如在使用遗传算法寻找最优结构时候通常需要调用量化软件进行