雷尼绍BISS-C协议编码器Verilog源码：灵活适配多路非标配置，高效率CRC并行计算，实现高速FPGA移植部署,雷尼绍BISS-C协议Verilog源码：多路高配置编码器，支持灵活时钟频率与并行CRC计算,雷尼绍BISS-C协议编码器verilog源码，支持18 26 32 36bit配置（也可以方便改成其他非标配置），支持最高10M时钟频率，由于是用FPGA纯verilog编写， 1)方便移植部署 2)可以支持多路编码器同时读取 3)成功在板卡跑通 4)CRC并行计算，只需要一个时钟周期 ,雷尼绍BISS-C协议;Verilog源码;18-36bit配置支持;方便移植部署;多路编码器支持;板卡验证通过;CRC并行计算。,雷尼绍BISS-C协议Verilog编码器源码：多路高配速CRC并行计算

异构嵌入式系统的自动并行化与分布式、并行和集群计算 异构嵌入式系统的自动并行化是指在异构嵌入式系统中实现自动并行化的技术，旨在提高系统的计算性能和效率。该技术通过在异构嵌入式系统中部署多核CPU、GPU、FPGA和Intel Xeon Phi等加速器，实现分布式、并行和集群计算。 在异构嵌入式系统中，GPU可以实现显着的性能提升，但是使用低级API（例如，CUDA、OpenCL）需要重写顺序代码，对GPU架构有很好的掌握另一方面，基于指令的编程模型（例如OpenACC、OpenMP）提供了底层硬件的高级抽象，从而简化了代码维护并提高了生产力。 OpenACC/OpenMP编译器的主要任务是从用户提供的指令中应用必要的优化，并生成利用GPU架构的高效代码。但是，生成的代码可能无法实现预期的加速，因为编译器没有整个应用程序的完整视图因此，使用OpenACC/OpenMP加速的代码与使用CUDA/OpenCL手动优化的代码之间通常存在显著的性能差异。 为了帮助程序员在GPU上使用基于指令的模型有效地加速他们的传统顺序代码，我们研究了OpenACC和OpenMP编程模型，并提出了一种有效的基于指令的应用程序并行化方法。我们的应用程序移植经验表明，仅仅插入OpenMP/OpenACC卸载指令来通知编译器必须编译特定代码区域以供GPU执行是不够的。将卸载指令与循环并行化结构相结合是非常必要的。 在选择好的循环时间表方面，我们揭示了挑战。编译器选择的默认循环时间表可能不会产生最佳性能，因此用户必须手动尝试不同的循环时间表以提高性能。 此外，我们还讨论了GPU代码中的指针别名问题，并提出了两个静态分析工具，自动执行源代码级别的类型限定符插入和标量提升，以解决别名问题。 异构嵌入式系统的自动并行化是指在异构嵌入式系统中实现自动并行化的技术，旨在提高系统的计算性能和效率。该技术通过在异构嵌入式系统中部署多核CPU、GPU、FPGA和Intel Xeon Phi等加速器，实现分布式、并行和集群计算，并使用基于指令的编程模型简化代码维护和提高生产力。

CUDA学习资料，英文版 The high-performance computing (HPC) landscape is always changing as new technologies and processes become commonplace, and the defnition of HPC changes accordingly. In general, it pertains to the use of multiple processors or computers to accomplish a complex task concurrently with high throughput and effciency. It is common to consider HPC as not only a computing architecture but also as a set of elements, including hardware systems, software tools, programming platforms, and parallel programming paradigms.

北航并行课程作业：实现一个使用pthread 的并行快速排序程序，要求数组大小不小于2000 万，且元素为双精度浮点数（double）类型；并在多核系统中，比较不同线程个数与串行程序的加速比；同时注意保持实验中数据一致性，排除数据准备时间作程序运行时间，使程序有并行线程个数可变的可拓展性。 在当今的计算机科学领域，随着多核处理器的普及，软件程序的并行化成为提升计算性能的重要手段。尤其在处理大规模数据集时，传统的串行程序由于受到单核心的性能瓶颈限制，效率已经无法满足需求。并行计算能够通过多个处理器协同工作，大幅缩短计算时间，提高程序的执行效率。本文将详细介绍一个并行排序编程实验，其核心是使用pthread库实现一个高效的并行快速排序程序。 实验的核心任务是在满足一定条件的情况下，对一个至少包含2000万双精度浮点数的数组进行排序。具体要求如下：数组的大小必须不小于2000万个元素；这些元素必须是双精度浮点数类型。这决定了程序在数据处理上必须能够有效管理大量数据，并且对双精度类型数据进行排序。 为了实现并行计算，实验中采用了pthread库，即POSIX线程库。这是一个常用于Unix/Linux平台的C语言线程库，它提供了一系列函数接口，用于创建和控制线程。通过pthread，可以创建多个线程，让它们并行执行排序任务，从而有效利用多核处理器的计算能力。在实验中，关键在于如何将数组分割并分配给各个线程，并确保线程之间的同步以及数据一致性。并行快速排序算法通常需要对数组进行划分，将每个划分分配给不同的线程处理，最后再将这些排好序的子数组进行合并。 实验中还需要对不同线程数量下的程序性能进行评估。这意味着程序需要设计成可以动态调整并行线程数量，以便在多核系统中比较单线程（串行程序）与多线程（并行程序）的加速比。加速比是衡量并行程序性能的常用指标，反映了并行化带来的性能提升。在理想情况下，并行程序的加速比应该接近线程数量，但在实际应用中，由于线程同步、资源竞争等因素，加速比往往达不到理论最大值。 在实验过程中，还需要特别注意数据一致性问题。数据一致性是指在并行计算环境中，各线程对于共享数据的访问不能出现矛盾，否则会导致数据错误。为保持数据一致性，可能需要使用锁、信号量等同步机制来控制对共享资源的访问。此外，实验要求排除数据准备时间作程序运行时间，这意味着实验设计应确保数据加载和初始化的时间不计入排序算法的运行时间。 最终，实验需要提交的成果包括一份完整的实验报告（HW-MP2.pdf）、源代码以及一个可执行程序。实验报告应该详细记录实验过程、分析结果，并对比不同线程数量下的性能表现。源代码需要展示如何实现并行快速排序算法，并保证其结构清晰、注释完整，以便于他人理解。可执行程序则是一个可以直接运行的程序，它应该能够接受不同的输入参数，例如数组大小、线程数量等，并输出排序结果和性能指标。 这个并行排序编程实验不仅仅是对快速排序算法的理解和实现，更是对并行计算原理、多线程编程技术以及性能评估方法的一次全面实践。通过对实验的详细分析和报告编写，学生可以加深对并行计算在解决实际问题中应用的理解，为未来在复杂计算环境下的软件开发打下坚实的基础。

### 并行体系结构知识点详解 #### 一、并行计算机概述 - **定义**：并行计算机是指能够同时执行多个任务或指令的计算机系统，它通过多个处理单元的协同工作来加速计算过程。 - **Flynn分类法**： - **SISD (Single Instruction Stream, Single Data Stream)**：单指令流单数据流，传统的冯·诺依曼架构计算机即属于此类。 - **SIMD (Single Instruction Stream, Multiple Data Streams)**：单指令流多数据流，适用于需要对大量数据执行相同操作的场景。 - **MISD (Multiple Instruction Streams, Single Data Stream)**：多指令流单数据流，实际应用较少。 - **MIMD (Multiple Instruction Streams, Multiple Data Streams)**：多指令流多数据流，最常见的一种并行处理模式。 #### 二、当代并行机系统 - **并行向量机(PVP)**：专门用于处理向量运算的并行计算机。 - **对称多处理机(SMP)**：多个处理器共享内存和总线的系统。 - **大规模并行处理机(MPP)**：多个节点各自拥有独立的内存，通过网络连接进行通信。 - **分布式共享存储(DSM)**：通过高速网络连接多个节点，每个节点有自己的本地内存，但整体形成一个统一的内存空间。 - **工作站机群(COW)**：由多台工作站组成的工作站集群，通过网络进行通信。 #### 三、并行计算机的需求与发展趋势 - **需求**： - 加快计算速度。 - 提高计算精度。 - 满足快速时效要求。 - 进行无法替代的模拟计算。 - **发展趋势**： - **位级并行**：利用数据的位宽来实现并行处理。 - **指令级并行**：在同一时钟周期内执行多条指令。 - **线程级并行**：通过多个线程的并发执行来提高性能。 #### 四、SIMD阵列机特点 - 使用资源重复方法来开拓计算问题空间的并行性。 - 所有处理单元必须同步工作。 - 与并行算法紧密结合可以提高效率。 - 通常用于特定领域的计算任务。 #### 五、多计算机系统演变 - **第一代(1983-1987)**：如Ipsc/1、Ameteks/14等。 - **第二代(1988-1992)**：如Paragon、Intel Delta等。 - **第三代(1993-1997)**：如MIT的J-machine。 #### 六、并行计算机的访存模型 - **UMA(Uniform Memory Access)**：所有处理器均等访问内存。 - **NUMA(Non-Uniform Memory Access)**：不同处理器访问内存的速度不同。 - **COMA(Cache Only Memory Access)**：所有数据只存在于缓存中。 - **CC-NUMA(Cache Coherent Non-Uniform Memory Access)**：结合了缓存一致性和NUMA的特点。 #### 七、性能评测 - **有效CPI**(Cycles Per Instruction)：衡量执行指令所需时钟周期的数量。 - **MIPS**(Million Instructions Per Second)：每秒百万条指令数，衡量计算机的性能。 - **CPU执行时间**：完成特定任务所需的总时间。 #### 示例题目解答 1. **题目**：使用40MHz主频的标量处理器执行一个典型测试程序，计算执行该程序的有效CPI、MIPS速率及总的CPU执行时间。 - **解答**： - **有效CPI**：\(1.55\) - **MIPS**：\(25.8\) - **CPU执行时间**：\(0.00375\)秒 2. **题目**：欲在40MHz主频的标量处理器上执行20万条目标代码指令程序，计算平均CPI和相应的MIPS速率。 - **解答**： - **平均CPI**：\(2.12\) - **MIPS**：\(18.9\) #### 八、并行机性能评测的意义 - 发挥并行机的优势，提高使用效率。 - 评估并行算法的性能，优化并行策略。 - 为并行计算系统的优化提供依据。 通过对《并行体系结构(陈国良版)》的学习，不仅可以了解并行计算的基本概念和技术，还能深入理解各种并行体系结构的特点及其适用场景，这对于从事高性能计算、大数据处理等领域的人来说尤为重要。同时，通过对书中习题的解答，可以帮助读者更好地掌握并行计算的核心知识和技术要点。

实验一 基于 MPI 实现埃拉托斯特尼筛法及性能优化 一．实验目的 本实验旨在让学生掌握分布式并行计算的基本概念和MPI（Message Passing Interface）编程技术，通过实现埃拉托斯特尼筛法，理解并行计算在解决大规模计算问题时的优势。同时，学生将学习如何进行并行程序的性能分析与优化，包括加速比、并行效率的计算，并对实验结果进行深入解读。 二．实验内容 1. 学习MPI的基本通信机制，包括进程创建、进程间消息传递等。 2. 编写并运行基于MPI的埃拉托斯特尼筛法程序，实现分布式环境下的素数筛选。 3. 对并行程序进行性能分析，包括计算加速比和并行效率。 4. 根据性能分析结果，对程序进行优化，提高并行效率。 三．实验要求 1. 使用C或Fortran语言，结合MPI库编写埃拉托斯特尼筛法的并行程序。 2. 设计合理的数据分配策略，如按块分配，确保并行计算的负载均衡。 3. 提供程序运行结果的截图，包括不同进程数下的运行时间，展示加速比和并行效率曲线。 4. 分析并解释加速比的变化趋势和并行效率降低的原因，探讨可能的优化方案。 四．实验报告 实验报告应包含以下内容： 1. 实验环境介绍：操作系统、MPI版本、编译器等。 2. 算法描述：简述埃拉托斯特尼筛法的原理。 3. 并行设计：详细说明并行化过程中数据的分配、同步和通信机制。 4. 实验结果：展示并解释不同进程数下的运行时间、加速比和并行效率曲线。 5. 性能分析：分析并行程序的性能瓶颈，解释加速比变化的原因。 6. 优化策略：提出并实施优化方案，对比优化前后的性能差异。 附录 1 MPI 环境配置 这部分提供配置MPI开发环境的步骤，包括安装MPI库、设置环境变量等。 附录 2 埃拉托斯特尼素数筛选原理 详细阐述埃拉托斯特尼筛法的数学原理，解释如何通过排除倍数来找到素数。 附录 3 埃拉托斯特尼筛法 MPI 实现 1. 数据块分配方法：描述如何将待筛选的整数范围划分给各个进程，确保工作负载的均衡。 2. 初始版并行代码代码说明：解析并行代码的结构，解释关键函数和通信过程。 附录 4 优化思路 1. 去掉待筛选偶数：由于所有偶数都不是素数（除了2），优化方案可以避免处理偶数，节省计算资源。 2. 其他可能的优化：如减少不必要的通信，利用局部信息减少全局同步等。 通过本实验，学生不仅能掌握并行计算的基本技能，还能培养解决实际问题的能力，为后续更复杂的并行算法设计和优化打下基础。

MATLAB下的ADMM算法在分布式调度中的并行与串行算法应用：基于YALMIP GUROBI的仿真研究,MATLAB代码：ADMM算法在分布式调度中的应用 关键词：并行算法(Jocobi)和串行算法（Gaussian Seidel, GS) 参考文档：《主动配电网分布式无功优化控制方法》《基于串行和并行ADMM算法的电-气能量流分布式协同优化》 仿真平台：MATLAB YALMIP GUROBI 主要内容：ADMM算法在分布式调度中的应用 复刻参考文档 ,关键词：ADMM算法; 分布式调度; 并行算法(Jocobi); 串行算法(Gaussian Seidel, GS); 主动配电网; 无功优化控制; 能量流分布式协同优化; MATLAB; YALMIP; GUROBI。,"MATLAB实现：ADMM算法在分布式调度中的并行与串行优化应用"

系统参考西门子MOM智能制造Opcenter Camstar电子套件人机料法环数据建模业务对象和生产执行服务逻辑，采用面向对象分层设计与编程开发：包含企业人机料法环业务数据建模实体对象、数据实体持久化映射、数据工厂会话配置、车间生产服务抽象业务逻辑、Web数据建模代理服务、API数据建模业务集成、可配置建模数据控件等;适用中/大型离散生产制造企业，通过使用人机料法环可配置数据建模管理在制品生产业务功能变更；系统开箱即用，支持多工厂数据建模管理，生产历史数据双向/定向分库存储(读写分离), 并行工序可配置生产工艺流程管理和生产控制；低代码面向业务对象建模和生产服务逻辑开发，支持单服务/复合服务生产业务逻辑统一事务执行，业务逻辑方法可复用可定制和高扩展性，分布式数据代理和应用集群服务，开发门槛低成本低和高可维护性，二次开发敏捷高效。人机料法环业务功能模块可扩展定制开发；支持范式通用Api库,WebApi等接口技术/.net程序库等组件与企业上下游相关业务系统进行数据建模和业务集成.(感兴趣朋友联络提供Web数据代理接口库程序集,用于Web前端开发MES数据建模和生产服务执行用户功能界面)

FPGA（现场可编程门阵列）是一种可以通过软件编程来配置的集成电路，它允许用户设计特定的逻辑电路，以适应不同应用场景的需求。Xilinx公司生产的Virtex系列FPGA是其中的高端产品，具有高密度、大容量的特点，广泛应用于高性能计算、数字信号处理（DSP）、数字图像处理等领域。Virtex系列FPGA的配置方式多样，包括主串模式、从串模式、SelectMAP模式和边界扫描（JTAG）模式。每种配置模式都有其特定的应用场景和优势，其中SelectMAP模式为并行数据传输方式，可以实现快速配置，提高系统的响应速度。 SelectMAP模式是一种8位宽的数据接口，它允许8位数据并行传输至FPGA内部的配置存储器。相比串行配置模式，SelectMAP模式可以显著提高配置速度，这对于要求高效率和快速启动的应用尤为重要。SelectMAP配置接口电路的设计是FPGA设计和应用中的关键技术点之一，它涉及到如何有效地将外部存储设备中的配置数据通过该接口传送到FPGA芯片内。 在SelectMAP配置模式中，用户需要使用并行EPROM（可擦可编程只读存储器）来存储FPGA配置数据。并行EPROM能够在上电时将配置数据通过SelectMAP接口快速载入FPGA中，从而完成初始化。这种模式下的配置数据流通常由配置时钟（CCLK）进行控制，以确保数据正确地同步传输。在配置过程中，PROG（编程）、INIT（初始化）、DONE（完成）等信号用于指示配置状态，确保配置过程的正确性。 Virtex系列FPGA提供了强大的逻辑资源和可重配置能力，使得设计者可以在不改变硬件的情况下，通过更新配置文件来修改电路逻辑，从而适应新的应用需求。这种动态重构功能（dynamic reconfiguration）使得FPGA在片上系统（SoC）设计中具有很大的潜力，尤其是在要求快速调整和灵活应对变化的场景中。 尽管Virtex系列FPGA拥有强大的性能和配置灵活性，但在配置过程中仍然可能会遇到各种问题，如配置失败、配置速度不达标或配置数据损坏等。这些配置问题的解决往往需要设计者具备丰富的经验和深入的技术知识。因此，设计者在进行FPGA设计时，应详细掌握Virtex系列FPGA的配置方式，并了解各种模式下的特点和适用场景。在实际应用中，可能需要通过多次试验和调整来优化配置过程，以达到最佳的配置效果。 在进行SelectMAP并行配置时，还需要注意配置电路的设计细节，如选择合适的配置时钟频率、确保数据和控制信号的正确路径，以及在配置结束后进行必要的初始化和校验工作。此外，由于Virtex系列FPGA在运行过程中可以动态重构，设计者还需要确保在不同配置模式之间切换时系统的稳定性和可靠性。 在解决FPGA配置问题的过程中，设计者不仅需要具备扎实的理论知识，还应积累实践经验。通过分析配置失败的原因和经验教训，可以帮助后来者更高效地完成FPGA设计和调试工作。此外，随着EDA工具和仿真技术的发展，设计者还可以利用这些工具进行预配置模拟，提前发现和解决潜在的配置问题，从而提高设计的成功率和效率。

该资源是本人博客中与《使用MPI编译Linux平台下使用的并行SuperLU静态链接库》一文对应的工程资源，里面包含了工程源代码、头文件以及所有用到的编译好的库文件。所提供的是32位Linux i386/i686架构下的版本，使用请参考本人博客文章与相关文档资源！有疑惑请于博客讨论交流~