大规模并行处理机曙光1000上的并行数值计算

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1、刷解大规模并行处理机曙光1000上的并行数值计算1increasingthenumberofprocessorsdoesnotreducethecomputationtime，onthecontrary,thecomputationtimecouldbeprolonged．Byanalyzingthecommunicationdelayintheparallelcomputation，wepresentamethodtooptimizethenumberpfprocessorsSOaStOreachtheshortestcomputingtime．Th

2、ecorrectnessofourmethodhasbeenverifiedbytestingOntheproblemsofmatrixmultiplicationandGauss-SeideliterationinDawn-1000．Atlast,wesummarizeourresearchworkinthepastthreeyearsandgivesomeconclusionsonmassiveparallelnumericalcomputingonDawnin91000．Keywords：Dawningl000、ParallelComputing

3、、MessagePassingInterface周解大规模并行处理机曙光1000上的并行数值计算第一章引言并行计算就是在并行计算机或分布式计算机等高性能计算系统上所作的计算，其物质基础是高性能并行计算机(包括分布式网络计算机)。它和常说的高性能计算、超级计算是同义词，均是使用并行处理技术进行的计算【11。科学计算现在已经成为与理论分析和实验并列的第三种科学研究手段，并且充当越来越重要的角色。在诸如预测模型的构造和模拟、能源勘探、数值气象预报以及基础理论研究领域中都对计算提出了极高的要求。这些重大的计算问题涉及到非规则的系统结构、非均匀的复合材料、非线性

4、的动力学系统等各种复杂的数学物理问题。由于工艺水平和其它因素的限制，单处理机的性能已经无法满足对这些复杂的非线性数学物理方程进行大规模和高精度的计算需要，高端并行机的研制成功使得这些以前无法求解的问题现在成为可能。在现代，科学计算中的重大挑战性课题往往都是计算密集、数据密集或网络密集型的应用问题。这些问题的求解都离不开并行计算的支持。并行计算将在现在和未来发挥着不可估量的作用。§1．1并行计算机系统结构L1．1并行计算机分类现代的大型并行系统一般可分为6类：单指令多数据流机ShreD(Single·InstractionMultiple-Data)；并

5、行向量处理机PVP(ParallelVectorProcessor)；对称多处理机SMP(SymmetricMultiprocessor)；大规模并行处理机MPP(MassivelyParallelProcessor)；工作站机群COW(ClusterofWorkstation)和分布共享存储DSM(DistributedSharedMemory)多处理机。SIMD计算机多为专用，其余5种均属于多指令多数据流MIMD(Multiple-InstructionMultiple-Data)计算机【“。1．并行向量处理机PVPPVP系统中包含了少量的专门设计

6、定制的高性能向量处理器VP，每个至少具有1GFLOPS的处理能力。系统使用了专门设计的高带宽的交叉开关网络将VP连向共享存储模块，存储器可以兆字节每秒的速度向处理器提供数据。这样的机器通常不使用高速缓存，而是使用大量的向量寄存器和指令缓存器。典型扬捕大学硕士学位论文豹著行淘量娃瀵撬有CrayC．90、CrayT-90、NECSX-4饔菝莺豹镊海l号等。2．对称多处理机SMPSMP系统缓瘸亵弱擞处理器，宅稻经峦裹逡总线遗囱共事枣接器。逮砖极器主要应用于商务，例如数据库、在线事务处理系统和数据仓库等。其重要特，薤是系绞兹对拣牲，每个处理嚣可等同戆访翘共享存

7、德器、UO设备积攘{乍系统服务。难是对称。才能开拓较高的并行度；也难是共事存储，限制系统中的处理器不疑太多，阉蹲总线和交叉开关互连一旦做成也髌予扩展。典型的对称多处理机有IBMR50、SGIPowerChallenge、DECAlpha服务器8400和我国的曙光l号。3．大规模并行处理桃MPPMPP太规模并行处理机是一种异步的MIMD机器，它的处理节点采用商用微处瑷器，可以扩放至成百上千个处磁器，它们采用商带宽和低延迟的互连网络相逡，系统舆有物理上的分布存储器。在MPP中，程序由多个进程组成，每个都裔其私有堍址空间，进程闻通信采用消怠传递机涮。MPP的

8、主要应用是科学计算、工程模拟和信号处理等以计算为主的领域。熊型的大规模并行处理机有IntelP