并行化算法

MPI并行实现WARSHALL算法

探讨了在大数据分析中如何通过将传统聚类算法并行化来提高计算效率的方法。结合MapReduce分布式处理模型，作者对K-means、PAM和CLARA等三种常见算法进行了分布式化实验，并分析了数据规模和节点数量对并行算法性能的影响。实验结果表明，该方法有效地实现了聚类算法的并行化，并适用于分布式系统。

今天的软件并行程序开发工具与硬件潜力之间存在着一个巨大的软件鸿沟。这些工具需要程序员手动干预以实现代码的并行化。编写并行计算程序需要对目标算法或应用程序进行深入研究，比传统的顺序编程更为复杂。程序员必须了解算法或应用程序的通信和数据依赖关系。本书提供了探索为特定应用程序编写并行计算程序的技术。

Matlab、Python和R中的并行编程研讨会 受众：了解如何使用上述语言之一进行编码以执行串行任务，但希望了解如何进行并行编码的任何人。 先决条件：- 脚本语言之一- Linux基础知识- ssh进入远程系统- 文件系统导航- 在远程系统上编辑文件- 使用Matlab、Python或R进行编程 课程资料： 第1天 - 并行计算简介- 09:00 am - 09:15 am：介绍- 09:15 am - 10:15 am：并行计算基础- 10:15 am -10:30 am：休息- 10:30 am - 12:30 pm：并行计算最佳实践- 12:30 pm - 01:30 pm：午餐- 01:30 pm - 03:30 pm：在并行计算中使用Slurm- 03:30 pm - 03:45 pm：休息- 03:45 pm - 04:45 pm：分析您的代码 第2天 - 并行Matlab和高吞吐量计算- 09:00 am - 09:15 am：介绍

近年来，异质信息网络的研究受到全球广泛关注，涉及聚类、分类、推荐等多个领域。异质信息网络由不同类型的节点和边构成，具有复杂的结构和丰富的语义信息，能够全面反映系统中的组成对象及其关系。节点相似性度量是实现聚类、推荐等任务的基础。目前，国内外提出多种解决方法，HeteSim算法是典型代表。该算法基于双向随机游走，传统的单节点计算已无法满足其快速计算需求，因此开发适用于集群环境的并行化算法成为重要课题。基于Spark分布式计算框架，研究并实现了HeteSim的并行化算法，主要改进在于基于矩阵乘法的并行化策略，以解决传统算法的内存消耗、网络开销和执行时间长的问题。

并行随机存取机（PRAM）是计算机科学中的一种理论计算模型，用于设计和分析并行算法。该模型由同步处理器组成，每个处理器具有少量的局部内存，并共享一个大容量的主存储器。在每个时间步长内，每个处理器可以并行访问内存单元进行读写操作或执行本地计算。PRAM模型的变体包括EREW（独占读独占写）、CREW（并发读独占写）和CRCW（并发读并发写），分别控制处理器对内存的访问权限。尽管PRAM模型在实际系统中的应用有限，作为理论框架，它为并行算法的开发提供了重要指导。开发者可以专注于算法逻辑而无需深入考虑网络结构和技术细节。PRAM算法的基本编程构造类似于并行循环结构，用于描述多处理器同时操作内存的场景。尽管实际并行系统更复杂，PRAM模型简化了通信和同步问题，有助于理解和优化并行算法的性能。

基于CUDA的并行粒子群优化算法 该项目运用CUDA编程模型，将粒子群优化算法的核心计算环节迁移至GPU平台，实现了显著的性能提升。CPU主要负责逻辑控制，而GPU则承担了并行计算的重任，实现了比传统串行方法快10倍以上的加速效果，并且保持了高精度。 优势 加速计算: 利用GPU的并行计算能力，大幅提升算法执行效率。 高精度: 算法在加速的同时，依然保持了结果的精确性。 CPU/GPU协同: CPU负责逻辑控制，GPU专注于并行计算，实现高效分工。 应用领域 该算法可应用于各类优化问题，例如： 函数优化 工程设计 机器学习模型参数调优 路径规划

Matlab Hill代码存储库包含Matlab和Python类库，展示多种进化算法示例，包括多目标优化算法，作为NSGA-II学习的比较基准。该库支持并行适应性评估，适用于多核或集群计算机。

可并行化P2P应用擅长处理计算密集型任务，将大型任务分解成多个子任务，并在大量独立的对等端上并行执行。这一方法充分利用互联网上众多计算机的闲置算力，解决需要大量计算的复杂问题，例如使用不同参数的相同计算任务：外星生命搜索（SETI@home）、密码破解、风险预测、市场和信誉评估、人口统计分析等。 构件化应用尚未在P2P领域得到广泛认可，这类应用涉及在多个对等端上运行不同的构件，如Workflow、JavaBean、Web Services等。

Oracle在执行并行化散列连接时，将驱动表加载到RAM队列中的hash_area_size，然后使用专用的散列方法与较大的表进行连接。对于等值连接，散列连接常优于嵌套循环连接，特别是在驱动表小于hash_area_size时。但若驱动表过大，可能导致临时段写入TEMP表空间，影响查询速度。全表扫描和并行查询对表连接同样重要。