- •В.П. Гергель, р.Г. Стронгин Основы параллельных вычислений для многопроцессорных вычислительных систем
- •1. Принципы построения параллельных вычислительных систем
- •2. Моделирование и анализ параллельных вычислений
- •3. Оценка коммуникационной трудоемкости параллельных алгоритмов
- •4. Параллельные численные алгоритмы для решения типовых задач вычислительной математики
- •5. Модели функционирования параллельных программ
- •6. Учебно-практическая задача: Решение дифференциальных уравнений в частных производных
- •Введение
- •"Многопроцессорные системы и параллельное программирование"
- •1. Цели и задачи курса
- •1. Цель преподавания курса
- •2. Задачи курса
- •3. Дисциплины, изучение которых необходимо при освоении данного курса
- •2. Принципы построения параллельных вычислительных систем
- •4. Принципы разработки параллельных алгоритмов и программ
- •6. Параллельные численные алгоритмы для решения типовых задач вычислительной математики
- •Часть 2. Методы параллельного программирования для вычислительных систем с общей памятью
- •8. Практикум по использованию библиотек параллельных методов для решения сложных научно-технических задач - 4 часа
- •9. Практикум по методам параллельных вычислений для решения задач многомерной многоэкстремальной оптимизации -4 часа
- •Учебно-методические материалы по дисциплине Основная литература
- •Дополнительная литература
- •Учебно-методические пособия
- •Информационные ресурсы сети Интернет
- •1. Принципы построения параллельных вычислительных систем
- •1.1. Пути достижения параллелизма
- •1.2. Классификация вычислительных систем
- •1.3. Характеристика типовых схем коммуникации в многопроцессорных вычислительных системах
- •1.4. Высокопроизводительный вычислительный кластер ннгу
- •4. Параллельные численные методы для решения типовых задач вычислительной математики
- •4.1. Вычисление частных сумм последовательности числовых значений
- •Последовательный алгоритм суммирования
- •Каскадная схема суммирования
- •Модифицированная каскадная схема
- •Вычисление всех частных сумм
- •4.2. Умножение матрицы на вектор
- •Достижение максимально возможного быстродействия ()
- •Использование параллелизма среднего уровня ()
- •Организация параллельных вычислений при
- •Использование ограниченного набора процессоров ()
- •4.3. Матричное умножение
- •Макрооперационный анализ алгоритмов решения задач
- •Организация параллелизма на основе разделения данных
- •4.4. Сортировка
- •Параллельное обобщение базовой операции сортировки
- •Пузырьковая сортировка
- •Сортировка Шелла
- •Быстрая сортировка
- •4.5. Обработка графов
- •Нахождение минимально охватывающего дерева
- •Поиск кратчайших путей
- •6. Учебно-практическая задача: Решение дифференциальных уравнений в частных производных
- •6.1. Последовательные методы решения задачи Дирихле
- •6.2. Организация параллельных вычислений для систем с общей памятью
- •Использование OpenMp для организации параллелизма
- •Проблема синхронизации параллельных вычислений
- •Возможность неоднозначности вычислений в параллельных программах
- •Проблема взаимоблокировки
- •Исключение неоднозначности вычислений
- •Волновые схемы параллельных вычислений
- •Балансировка вычислительной нагрузки процессоров
- •6.3. Организация параллельных вычислений для систем с распределенной памятью
- •Разделение данных
- •Обмен информацией между процессорами
- •Коллективные операции обмена информацией
- •Организация волны вычислений
- •Блочная схема разделения данных
- •Оценка трудоемкости операций передачи данных
Министерство образования Российской Федерации Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
В.П. Гергель, р.Г. Стронгин Основы параллельных вычислений для многопроцессорных вычислительных систем
Учебное пособие
Издание 2-е, дополненное
Издательство Нижегородского госуниверситета Нижний Новгород 2003
Аннотация
В учебном пособии излагается учебный материал, достаточный для успешного начала работ в области параллельного программирования. Для этого в пособии дается краткая характеристика принципов построения параллельных вычислительных систем, рассматриваются математические модели параллельных алгоритмов и программ для анализа эффективности параллельных вычислений, приводятся примеры конкретных параллельных методов для решения типовых задач вычислительной математики.
По сравнению с первым изданием в пособии значительно расширены материалы по кластерным вычислительным системам, анализу трудоемкости коммуникационных операций, параллельным методам решения типовых задач вычислительной математики. В пособие включены результаты вычислительных экспериментов на кластере Нижегородского университета.
Учебное пособие предназначено для широкого круга студентов, аспирантов и специалистов, желающих изучить и практически использовать параллельные компьютерные системы для решения вычислительно трудоемких задач.
Авторы
Роман Григорьевич Стронгин – ректор Нижегородского государственного Университета им. Н.И.Лобачевского (http://www.unn.ru). На данный момент он также возглавляет кафедру математического обеспечения ЭВМ факультета ВМК. Р.Г. Стронгин является заслуженным учёным Российской Федерации, членом редакционной коллегии журнала "Global Optimization" (1991-1998) и международного теоретического журнала "Математика" (1998-~). Р.Г. Стронгин – главный редактор серии публикаций Нижегородского Университета по математическому моделированию и оптимальному управлению, постоянный член Российской Академии Естественных Наук. Его исследовательские интересы в настоящий момент – теория и практика принятия решений. Р.Г. Стронгин – автор новых параллельных методов для решения задач глобальной оптимизации. Им опубликованы три монографии и более 270 статей в журналах "Global Optimization", "Parallel Computing", "Optimization", "Stochastics and Stochastics Reports", "Pattern Recognition and Image Analysis", "Engineering Cybernetics", "Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems", "Журнал вычислительной математики и математической физики", "Кибернетика" и др. | |
|
|
Виктор Павлович Гергель – профессор кафедры математического обеспечения ЭВМ факультета ВМК (http://www.software.unn.ac.ru/mo_evm) в Нижегородского государственного Университета им. Н.И.Лобачевского. Он возглавляет Центр компьютерного моделирования и Отделение дополнительного компьютерного обучения. Его исследовательские интересы в настоящий момент – теория и применение параллельный вычислений и разработка методов и программных систем принятия решений. В.П. Гергель – автор новых параллельных методов для решения задач глобальной оптимизации. Им опубликованы три книги и более 120 статей в журналах "Global Optimization", "Optimization", "European Journal of Operation Research", "Pattern Recognition and Image Analysis", "Engineering Cybernetics", "Журнал вычислительной математики и математической физики" и др. |
Содержание
Введение
Учебная рабочая программа по общему курсу "Многопроцессорные вычислительные системы и параллельное программирование"