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

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。

调度系统概述.mp4，本视频主要针对HPC或Linux并行计算用户，在集群上如何作业调度系统，提交作业等

中国科学技术大学研究生并行程序设计课程08-18年真题试卷，部分含有真题解析答案。为学习该课程的同学提供复习参考，每年考试内容基本类似，各位可以通过往年试题对知识进行回顾模拟，具体内容主要包括依赖分析+openMP+mpi。

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基于对称三对角矩阵特征求解的分而治之方法，提出了一种改进的使用MPI/Cilk模型求解的混合并行实现，结合节点间数据并行和节点内多任务并行，实现了对分治算法中分治阶段和合并阶段的多任务划分和动态调度.节点内利用Cilk任务并行模型解决了线程级并行的数据依赖和饥饿等待等问题，提高了并行性；节点间通过改进合并过程中的通信流程，使组内进程间只进行互补的数据交换，降低了通信开销.数值实验体现了该混合并行算法在计算效率和扩展性方面的优势.

根据页岩气流动特点建立了考虑混合气体高压物性参数、渗透率与孔隙度随压力变化的页岩气流动方程，通过定义拟压力函数将页岩气流动的偏微分方程线性化。针对页岩气开发采用水平井多段压裂技术，采用 Newman乘积原理得到地层拟压力流动方程的解析解表达式。依据解析解的特征将解析解分解成适合并行计算的无限求和及积分形式，提出了一套基于CUDA的页岩气地层压力算法，将地层拟压力函数解析解划分为多个并行度较高的步骤，利用GPU的并行计算能力，设计每个步骤的CUDA核函数，在英特尔i3 540 CPU (3.07 GHz主频

Is Parallel Programming Hard [v20191222a # Paul E. McKenney]

⼤数据处理与并⾏计算 ⼤数据处理与并⾏计算 随着对地观测技术的发展，获取到的地理数据越来越精细，⽽数据量也越来越⼤，地理数据数据处理与分析的时间耗费就越⼤。因此，传统 的数据处理技术和串⾏计算技术难以满⾜⾼精细地理⼤数据处理的需求。SuperMap ⽀持并⾏计算，有效的提⾼了⼤数据处理的效率。 并⾏计算原理 并⾏计算是将⼀个任务分解成若⼲个⼩任务并协同执⾏以完成求解的过程，是增强复杂问题解决能⼒和提升性能的有效途径。并⾏计算可以 通过多种途径实现，包括多进程、多线程以及其他多种⽅式，SuperMap是通过多线程⽅式实现并⾏计算的，可充分和更加⾼效地利⽤多核 计算资源，从⽽降低单个问题的求解时间，节省成本，也能够满⾜更⼤规模或更⾼精度要求的问题求解需求。 下图对⽐了串⾏与并⾏两种计算⽅式。当⼀个任务被划分为 A、B、C 三个⼦任务时，串⾏需要依次执⾏三个⼦任务，⽽多线程并⾏则可以 通过三个线程同时执⾏三个⼦任务。 图1：并⾏计算⽰意图 下图是在并⾏计算⽀持下，⼀台普通的四核计算机上某次执⾏"提取等值线"分析时 CPU 的使⽤情况。当使⽤ 1 个线程分析时，CPU 利 ⽤率较低，只有⼀个 CPU 参与运算，当设置并⾏线程数为 4 时，所有四个 CPU 核⼼都参与运算，CPU 利⽤率最⾼可达 100%。 图2：CUP使⽤率 下⾯通过⼀个⽣成三维晕渲图的实例，对⽐多线程并⾏计算和单线程计算的操作时间。本实例应⽤的数据为某地区的DEM数据数据⾏列数 为15000*20000，数据量⼤⼩为884M，分别对其进⾏三维晕渲图操作，使⽤单线程的SuperMap iDesktop8C进⾏分析需要80秒（如 下图3所⽰），⽽通过并⾏计算只需15秒即可完成同样的操作（如下图4所⽰）： 图3：单线程分析 图4：并⾏计算 通过上述实例可知，同样的数据处理通过并⾏计算可节省3-5倍的时间，⼤⼤的节省了时间成本，提⾼了分析的性能及⼯作效率。 图5：并⾏计算与单线程耗时对⽐图 ⽀持并⾏计算的功能 ⽬前，SuperMap ⽀持并⾏计算的功能有：栅格分析、⽔⽂分析、⽹络分析、拓扑预处理、叠加分析、空间查询等。 栅格分析：栅格分析功能模块中⽀持并⾏计算的功能有：插值分析、提取等值线、提取等值⾯、坡度分析、坡向分析、栅格填挖⽅、⾯填挖 ⽅、反算填挖⽅、表⾯⾯积量算、表⾯体积量算、查找极值、⽣成三维晕渲图、⽣成正射三维影像、单点可视域分析、多点可视域分析、栅 格重采样、栅格重分级、栅格聚合等。 ⽔⽂分析：⽔⽂分析功能模块中的所有功能都⽀持并⾏计算，即填充洼地、流向分析、计算累积汇⽔量、计算流长、计算流域盆地、⽣成汇 ⽔点栅格、流域分割、河流分级、连接⽔系、提取⽮量⽔系都⽀持并⾏计算。 ⽹络分析：⽬前，⽹络分析模块中最佳路径分析、最近设施查找、旅⾏商分析和物流配送等四个交通⽹络分析功能⽀持并⾏计算。 拓扑：拓扑功能模块中的拓扑预处理⽀持并⾏计算。但是，拓扑预处理中的"调整多边形⾛向"处理不⽀持并⾏计算。如果只进⾏该项预处 理，修改线程数不会降低分析时间。 叠加分析：对线⾯叠加分析都⽀持并⾏计算，包括线⾯的裁剪、擦除、合并、相交、同⼀、对称差、更新。 空间查询：⾯对象的包含和求交查询⽀持并⾏计算。 设置线程数⽬ 线程数⽬的设置有两种⽅式，⼀种是直接在"环境"对话框中设置；另⼀种是修改配置⽂件。具体设置⽅式如下： l. 单击"⽂件"按钮，在菜单中选择"选项"，在弹出的"SuperMap iDesktop 8C选项"对话框的"环境"设置页⾯中，直接设置"并⾏ 计算线程数"即可； 2. 系统配置⽂件 SuperMap.xml 中的节点⽤于指定线程数⽬，初始值为 2。SuperMap.xml 位于组件产品安装⽬录\Bin ⽂件夹下。例 如，设置线程数⽬为 4，则配置⽂件应修改为： 4。 应⽤程序启动时会优先读取配置⽂件中的线程数，若在"并⾏计算线程数"处修改了线程数，则会⽴即⽣效，同时会⾃动修改配置⽂件中的 值；⽽配置⽂件中的线程数⽬只在应⽤程序启动时被读取⼀次，⼿动修改配置⽂件后，需要重新启动应⽤程序才能⽣效。线程数⽬的有效范 围为 1-16。如果配置⽂件中的线程数⽬超出范围，则设置⽆效，使⽤默认值 2；如果在"并⾏计算线程数"处设置的值⼤于16，则设置的 值会⾃动调整为16。 那么如何设置合理的线程数呢？您可参考⼀下两条建议进⾏设置： 1. 指定的多个线程将在计算机处理器所有核之间分配，当线程数⽬等于处理器总核数时，所有核都参与计算，可以充分利⽤计算机的计 算资源。 2. 线程数⽬多于计算机核数时，线程调度与负载均衡问题可能会导致占⽤更多时间，即使分析计算的时间进⼀步降低，也可能导致整体 性能提升不明显。因此不建议这样做。 地理空间分析具有算法逻辑复杂、数据规模⼤等普遍特点，是

为了解决在ABEEMσπ模型电荷分布计算中,基于Cholesky分解并行算法在通信过程中不断增长引起的通信开销和同步开销问题,采用linux并行计算集群系统层通信优化方法,设计并实现了系统层零拷贝通讯优化方法,以及可卸载的LKM模块机制缩短开发和测试时间,减少数据拷贝冗余的基于地址映射的零拷贝技术,解决了通讯延迟等问题。测试结果表明:基于零拷贝的通讯优化方法保证了数据信息的及时性、高效性与准确性,大大提高了Cholesky分解并行算法的通信性能。