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基础篇1

第1章 引言1

1.1 并行计算的概念1

1.2 并行计算的发展历程2

1.3 并行计算的应用2

1.4 并行计算面临的技术挑战4

1.5 人类对高速计算的探索5

第2章 并行计算机体系结构6

2.1 并行计算机体系结构模型6

2.2 Beowulf机群7

2.3 并行机群网络互联拓扑结构实例11

第3章 PC机群的搭建13

3.1 安装和配置基本Linux系统13

3.2 安装NFS文件系统13

3.3 配置用户环境文件14

3.4 配置ssh公钥认证14

3.5 安装和配置MPICH15

3.6 并行环境配置中的疑难解析18

3.7 SHELL技巧在并行环境中的运用18

3.8 采用VMware在单台PC机上建立并行环境22

第4章 并行程序开发——MPI编程27

4.1 MPI简介27

4.1.1 MPI的定义和特点27

4.1.2 MPI的发展过程28

4.1.3 MPI的语言绑定28

4.1.4 目前主要的MPI实现28

4.1.5 Linux的程序编辑器vi29

4.2 MPI并行编程知识30

4.2.1 MPI程序的基本结构30

4.2.2 MPI常用函数33

4.2.3 MPI的错误码36

4.2.4 MPI程序的一些惯例37

4.3 MPI消息37

4.3.1 MPI消息的概念37

4.3.2 一个简单的MPI消息传递例子39

4.4 MPI程序示例40

4.4.1 获取数据传输时间40

4.4.2 计算π值的MPI程序41

4.4.3 MPI的错误退出方式42

4.4.4 数据的循环传送42

4.4.5 非阻塞通信程序43

4.4.6 矩阵相乘的并行算法45

4.5 MPI中的组通信47

4.5.1 组通信概述47

4.5.2 广播48

4.5.3 收集49

4.5.4 散发50

4.6 MPI综合编程实例——快速排序算法的并行化51

4.6.1 串行程序的并行化方法52

4.6.2 快速排序算法原理53

4.6.3 快速排序法的并行化及MPI程序54

第5章 并行机群的性能测试60

5.1 机器级性能评测60

5.1.1 CPU60

5.1.2 存储器60

5.1.3 通信开销61

5.1.4 机群的规模可扩展性61

5.2 算法级性能评测62

5.2.1 机群加速比62

5.2.2 机群效率63

5.3 基准程序级性能评测63

5.3.1 基准测试程序的分类63

5.3.2 Linpack基准测试程序64

5.3.3 其他基准测试程序73

第6章 机群监控75

6.1 机群监控介绍75

6.1.1 本地化机群监控75

6.1.2 网络化监控75

6.1.3 Linux系统中常用的监控方式76

6.2 ／proc文件系统介绍77

6.2.1 虚拟文件系统78

6.2.2 ／proc文件系统79

6.2.3 ／proc目录及文件内容82

6.3 基于／proc的机群监控系统实例85

6.3.1 系统总体结构86

6.3.2 部分模块实现例程87

应用篇91

第7章 并行数据挖掘91

7.1 并行数据挖掘概述91

7.1.1 数据挖掘的定义及分类91

7.1.2 数据挖掘的步骤92

7.1.3 数据挖掘算法的并行化策略92

7.1.4 并行挖掘算法中需解决的问题93

7.2 关联规则概述93

7.2.1 关联规则的基本概念93

7.2.2 关联规则挖掘过程94

7.3 串行关联规则算法94

7.3.1 Apriori算法94

7.3.2 AprioriTid算法97

7.4 并行关联规则算法99

7.4.1 CD算法100

7.4.2 DD算法102

7.4.3 FDM算法103

7.5 决策树概述107

7.5.1 决策树的构建107

7.5.2 决策树的剪枝108

7.5.3 决策树的测试108

7.6 串行决策树算法109

7.6.1 ID3算法109

7.6.2 ID3算法的改进111

7.7 并行决策树算法112

7.7.1 SLIQ算法及其并行化处理113

7.7.2 SPRINT算法及其并行化处理114

第8章 并行遗传算法120

8.1 遗传算法简介120

8.2 遗传算法的数学理论123

8.2.1 模式定理123

8.2.2 收敛定理125

8.3 基本遗传算法125

8.3.1 基本遗传算法描述125

8.3.2 基本遗传算法的实现技术126

8.4 并行遗传算法129

8.4.1 遗传算法的并行化129

8.4.2 并行遗传算法的分类129

8.5 函数极值问题的并行遗传算法133

8.5.1 函数极值问题描述133

8.5.2 传统求极值方法介绍133

8.5.3 串行遗传算法计算函数极值134

8.5.4 并行遗传算法计算函数极值135

第9章 并行迭代算法141

9.1 迭代算法的数学原理141

9.1.1 迭代算法的一般性原理141

9.1.2 雅可比迭代法141

9.1.3 高斯-赛德尔迭代法142

9.2 迭代算法的串行实现143

9.2.1 雅可比迭代的串行算法143

9.2.2 高斯-赛德尔迭代的串行算法143

9.3 并行迭代算法及实现144

9.3.1 初始化节点数据144

9.3.2 雅可比迭代并行算法145

9.3.3 高斯-赛德尔迭代并行算法146

9.3.4 J迭代与G-S迭代的结合算法147

9.4 并行迭代算法性能分析148

第10章 并行计算前沿150

10.1 量子并行计算150

10.1.1 量子计算机的出现150

10.1.2 量子计算机的指数并行能力150

10.2 隐含并行计算151

10.2.1 遗传算法的隐含并行性151

10.2.2 隐含并行性的物理解释152

10.2.3 量子算法与遗传算法的比较154

10.3 云计算155

10.3.1 云计算的基本原理155

10.3.2 云计算的实现156

10.3.3 云计算的应用157

附录 PROC重要目录及文件细解158

参考文献169