众文网1.毕业设计 我想阐述一下并行计算的发展
从20世纪40年代开始的现代计算机发展历程可以分为两个明显的发展时代：串行计算时代、并行计算时代。
每一个计算时代都从体系结构发展开始，接着是系统软件（特别是编译器与操作系统）、应用软件，最后随着问题求解环境的发展而达到顶峰。 并行计算机是由一组处理单元组成的。
这组处理单元通过相互之间的通信与协作，以更快的速度共同完成一项大规模的计算任务。因此，并行计算机的两个最主要的组成部分是计算节点和节点间的通信与协作机制。
并行计算机体系结构的发展也主要体现在计算节点性能的提高以及节点间通信技术的改进两方面。 节点性能不断进步 20世纪60年代初期，由于晶体管以及磁芯存储器的出现，处理单元变得越来越小，存储器也更加小巧和廉价。
这些技术发展的结果导致了并行计算机的出现。这一时期的并行计算机多是规模不大的共享存储多处理器系统，即所谓大型主机。
IBM 360是这一时期的典型代表。 到了20世纪60年代末期，同一个处理器开始设置多个功能相同的功能单元，流水线技术也出现了。
与单纯提高时钟频率相比，这些并行特性在处理器内部的应用大大提高了并行计算机系统的性能。伊利诺依大学和Burroughs公司此时开始实施Illiac Ⅳ计划，研制一台64颗CPU的SIMD主机系统，它涉及到硬件技术、体系结构、I/O设备、操作系统、程序设计语言直至应用程序在内的众多研究课题。
不过，当一台规模大大缩小的原型系统（仅使用了16颗CPU）终于在1975年面世时，整个计算机界已经发生了巨大变化。 首先是存储系统概念的革新，提出虚拟存储和缓存的思想。
以IBM 360/85和IBM 360/91为例，两者是属于同一系列的两个机型，IBM 360/91的主频高于IBM 360/85，所选用的内存速度也较快，并且采用了动态调度的指令流水线。但是，IBM 360/85的整体性能却高于IBM 360/91，惟一的原因就是前者采用了缓存技术，而后者则没有。
其次是半导体存储器开始代替磁芯存储器。最初，半导体存储器只是在某些机器中被用作缓存，而CDC7600则率先全面采用这种体积更小、速度更快、可以直接寻址的半导体存储器，磁芯存储器从此退出了历史舞台。
与此同时，集成电路也出现了，并迅速应用到计算机中。元器件技术的这两大革命性突破，使得Illiac Ⅳ的设计者们在底层硬件以及并行体系结构方面提出的种种改进都大为逊色。
处理器高速发展 1976年Cray-1问世以后，向量计算机从此牢牢地控制着整个高性能计算机市场15年。Cray-1对所使用的逻辑电路进行了精心的设计，采用了我们如今称为RISC的精简指令集，还引入了向量寄存器，以完成向量运算。
这一系列技术手段的使用，使Cray-1的主频达到了80MHz。 微处理器随着机器的字长从4位、8位、16位一直增加到32位，其性能也随之显著提高。
正是因为看到了微处理器的这种潜力，卡内基·梅隆大学开始在当时流行的DEC PDP-11小型计算机的基础上研制一台由16台PDP-11/40处理机通过交叉开关与16个共享存储器模块相连接而成的共享存储多处理器系统C.mmp。 从20世纪80年代开始，微处理器技术一直在高速前进。
稍后又出现了非常适合于SMP方式的总线协议。而伯克利加州大学则对总线协议进行了扩展，提出了Cache一致性问题的处理方案。
从此，C.mmp开创出的共享存储多处理器之路越走越宽。现在，这种体系结构已经基本上统治了服务器和桌面工作站市场。
通信机制稳步前进 同一时期，基于消息传递机制的并行计算机也开始不断涌现。20世纪80年代中期，加州理工学院成功地将64个i8086/i8087处理器通过超立方体互连结构连结起来。
此后，便先后出现了Intel iPSC系列、INMOS Transputer系列，Intel Paragon以及IBM SP的前身Vulcan等基于消息传递机制的并行计算机。 20世纪80年代末到90年代初，共享存储器方式的大规模并行计算机又获得了新的发展。
IBM将大量早期RISC微处理器通过蝶形互连网络连结起来。人们开始考虑如何才能在实现共享存储器缓存一致的同时，使系统具有一定的可扩展性。
20世纪90年代初期，斯坦福大学提出了DASH计划，它通过维护一个保存有每一缓存块位置信息的目录结构来实现分布式共享存储器的缓存一致性。后来，IEEE在此基础上提出了缓存一致性协议的标准。
20世纪90年代至今，主要的几种体系结构开始走向融合。 属于数据并行类型的CM-5除大量采用商品化的微处理器以外，也允许用户层的程序传递一些简单的消息。
Cray T3D是一台NUMA结构的共享存储型并行计算机，但是它也提供了全局同步机制、消息队列机制，并采取了一些减少消息传递延迟的技术。 随着微处理器商品化、网络设备的发展以及MPI/PVM等并行编程标准的发布，集群架构的并行计算机出现开始。
IBM SP2系列集群系统就是其中的典型代表。在这些系统中，各个节点采用的都是标准的商品化计算机，它们之间通过高速网络连接起来。
1.2 有限元并行计算的发展和现状 目前，在计算力学领域内，围绕着基于变分原理的有限元法 和基于边界积分方程的边界元法，以及基于现在问世的各种并行 计算机，逐渐形成了一个新的学科分支——有限元并。
2.并行算法的并行算法的研究内容
(1) 并行计算模型 并行算法作为一门学科，首先研究的是并行计算模型。并行计算模型是算法设计者与体系结构研究者之间的一个桥梁，是并行算法设计和分析的基础。它屏蔽了并行机之间的差异，从并行机中抽取若干个能反映计算特性的可计算或可测量的参数，并按照模型所定义的计算行为构造成本函数，以此进行算法的复杂度分析。
并行计算模型的第一代是共享存储模型，如SIMD-SM和MIMD-SM的一些计算模型，模型参数主要是CPU的单位计算时间，这样科学家可以忽略一些细节，集中精力设计算法。第二代是分布存储模型。在这个阶段，人们逐渐意识到对并行计算机性能带来影响的不仅仅是CPU，还有通信。因此如何把不同的通信性能抽象成模型参数，是这个阶段的研究重点。第三代是分布共享存储模型，也是我们目前研究所处的阶段。随着网络技术的发展，通信延迟固然还有影响，但对并行带来的影响不再像当年那样重要，注重计算系统的多层次存储特性的影响。
(2) 设计技术并行算法研究的第二部分是并行算法的设计技术。虽然并行算法研究还不是太成熟，但并行算法的设计依然是有章可循的，例如划分法、分治法、平衡树法、倍增法/指针跳跃法、流水线法破对称法等都是常用的设计并行算法的方法。另外人们还可以根据问题的特性来选择适合的设计方法。
(3)并行算法分为多机并行和多线程并行。多机并行，如MPI技术；多线程并行，如OpenMP技术。
以上是并行算法的常规研究内容。
3.计算机论文 并行遗传算法的性能参数
独立型—粗粒度模型（coarse-grained model）：将 种群分成若干个子群体并分配给各自对应的处理器，每个 处理器不仅独立计算适应度，而且独立进行选择、重组交 叉和变异操作，还要定期地相互传送适应度最好的个体， 从而加快满足终止条件的要求。
粗粒度模型也称岛屿模型（island model），基于粗粒度模型的遗传算法也称为分布 式遗传算法（Distributed Genetic Algorithm），也是目 前应用最广泛的一种并行遗传算法。（3）分散型—细粒度模型（fine-grained model）：为种 群中的每一个个体分配一个处理器，每个处理器进行适应 度的计算，而选择、重组交叉和变异操作仅在与之相邻的 一个处理器之间相互传递个体中进行，细粒度模型也称邻 域模型（neighborhood model），适合于连接机、阵列机和 SIMD 系统。
1.2 迁移策略迁移（migration）是并行遗传算法引入的一个新的算 子，它是指在进化过程中子群体间交换个体的过程，一般 的迁移方法是将子群体中最好的个体发给其它的子群体， 通过迁移可以加快较好个体在群体中的传播，提高收敛速 度和解的精度。最基本的迁移模型是环状拓扑模型，如图1 所示。
1.3 并行遗传算法的性能参数为了评价并行算法的性能，人们提出了许多不同的 评价指标，其中最重要的一个评价标准是加速比。设T 1 为 某算法在串行计算机上的运行时间，T P 是该算法在由p 个 处理机所构成的并行机上的运行时间，则此算法在该并行 机上的加速比S p 定义为： （1） 并行遗传算法的性能主要体现在收敛速度和精度两 个方面，它们除了与迁移策略有关，还与一些参数选取的 合理性密切相关，如遗传代数、群体数目、群体规模、迁 移率和迁移间隔。
2 计算机仿真 “系统仿真是通过对系统模型的实验，研究一个存在 的或设计中的系统”[2] 。对于给定目标，仿真过程可大致分 为仿真建模、程序实现、仿真结果的统计分析三大部分[3] 。
其中仿真建模是最基础的、关系整个仿真成败的环节。如 果有软件能够辅助用户方便快捷地完成仿真建模工作，那 么不仅可大大减少工作量，而且还可使用户集中精力于提 高建模质量[4] 。
通过以上的概念分析，可以看出：仿真成败的关键是 仿真前的建模，模型建起来以后对输入数据的优化也很重 要。因此，可以把并行遗传算法应用在计算机仿真中，从 而来提高仿真的准确度。
3 并行遗传算法在计算机仿真中的应用 并行遗传算法叙述如下： （ 1） 基于对待解问题的详细分析，建立详细的符合其 特点的并行遗传算法模型。 （ 2） 基于并行遗传算法模型确定仿真前各参数的实现 方案。
（3）运用蒙特卡罗方法生成的大量随机数，结合（2）的 实现方案对随机数进行优化。 （ 4） 进行仿真试验，得出仿真结果。
（ 5） 若这个结果和预期理论结果不相符，则说明仿真 失败，重新回到第一步。否则，此次仿真过程成功。
仿真 过程如图2 所示。 遗传算法在计算机仿真技术中的应用 张少刚 面随意地投掷长度为 l 的细针， 设细针与平行线的垂直方 向的夹角为a，则细针与平行线相交的概率为I=Ig∣cosa∣。
由于a 是在[0， π] 间均匀分布的，所以细针与平行线相交的概率等于1/ ∣cosa ∣da=2/ π。设进行了N 次投针试 验 毕业论文网，有M 次与平行线相交，当N 足够大时，细针与平行线相 交的频率就等于以上的概率，于是得到计算的π公式为： π=2N/M。
4.2 计算方法和结果 4.2.1 模型 在二维平面上画三条相距为O.5 ，长度为L 的平行线， 取细针长度为 O.5 ，如图 3 所示，因为本文所用随机数在 [0 ,1] 之间，所以平行线的有效长度为L ，也就是说所有投 掷试验都等效于在上述边长为 L 的正方形区域内进行的。 根据对这个问题的分析，可以确定该仿真例子适合 遗传算法的第（1） 类全局型—主从式模型，基于并行遗传 算法模型确定仿真前各参数为x1、x2、y1、y2，其实现方案见 以下算法。
4.并行计算模型的介绍
并行计算模型通常指从并行算法的设计和分析出发，将各种并行计算机（至少某一类并行计算机）的基本特征抽象出来，形成一个抽象的计算模型。从更广的意义上说，并行计算模型为并行计算提供了硬件和软件界面，在该界面的约定下，并行系统硬件设计者和软件设计者可以开发对并行性的支持机制，从而提高系统的性能。
5.并行设计的基本概念
并行设计（ConcurrentDesign）是世界市场竞争日益激烈的产物。随着经济的蓬勃发展，客户对产品款式、品种、性能的要求越来越高，对产品质量及售后服务质量的要求也越来越严格。为了提高竞争力，现代的各类制造业必须不断缩短新产品开发周期（Time），提高产品质量（Quality），降低设计生产成本（Cost），改进售后服务（Service），并增强环境保护意识（Environment），只有这样才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
并行设计是充分利用现代计算机技术、现代通信技术和现代管理技术来辅助产品设计的一种现代产品开发模式。它站在产品设计、制造全过程的高度，打破传统的部门分割、封闭的组织模式，强调多功能团队的协同工作，重视产品开发过程的重组和优化。并行设计又是一种集成产品开发全过程的系统化方法，它要求产品开发人员从设计一开始即考虑产品生命周期中的各种因素。它通过组建由多学科人员组成的产品开发队伍，改进产品开发流程，利用各种计算机辅助工具等手段，使产品开发的早期阶段能考虑产品生命周期中的各种因素，以提高产品设计、制造的一次成功率。可以缩短产品开发周期、提高产品质量、降低产品成本，进而达到增强企业竞争能力的目的。
并行设计技术可以在一个工厂、一个企业（包括跨地区、跨行业的大型企业）及跨国公司等以通信管理方式在计算机软、硬件环境下实现。其核心是在产品设计的初始阶段就考虑到产品生命周期中的各种因素，包括设计、分析、制造、装配、检验、维护、质量、成本、进度与用户需求等，强调多学科小组、各有关部门协同工作，强调对产品设计及其相关过程并行地、集成地、一体化地进行设计，使产品开发一次成功，缩短产品开发周期，提高产品质量。美国于20世纪80年代末首先在福特、通用和克莱斯勒三大汽车公司组织实施并行工程技术，取得了显著的经济效益。我国近年来在一些大型企业中也开始部分实施并行工程技术，这项技术是提高我国企业水平，参与全球化竞争的一个重要发展方向。 图1 传统产品开发过程 传统的产品设计，是按照一定的顺序进行的，它的核心思想是将产品开发过程尽可能细地划分为一系列串联的工作环节，由不同技术人员分别承担不同环节的任务，依次执行和完成。图1为传统的产品开发过程示意图。由图1可见，传统的产品开发过程划分为一系列串联环节，忽略了各个环节，特别是不相邻环节之间的交流和协调。每个阶段的技术设计人员只承担局部工作，影响了对产品开发整体过程的综合考虑。并且如果任一环节发生问题，都要向上追溯到某一环节中重新开始，从而导致设计周期冗长。
图2 并行设计工作模式 并行设计工作模式是在产品设计的同时考虑其相关过程，包括加工工艺、装配、检测、质量保证、销售、维护等。在并行设计中，产品开发过程的各阶段工作交叉进行，及早发现与其相关过程不相匹配的地方，及时评估、决策，以达到缩短新产品开发周期、提高产品质量、降低生产成本的目的。并行设计的工作模式如图2所示，设计从一开始就考虑到产品生命周期中的各种因素，将下游设计环节的可靠性以及技术、生产条件作为设计的约束条件，以避免或减少产品开发到后期才发现设计中的问题，以至再返回到设计初期进行修改。由图2可见，每一个设计步骤都可以在前面的步骤完成之前就开始进行，尽管这时所得到的信息并不完备，但相互之间的设计输出与传送是持续的。设计的每一阶段完成后，就将信息输出给下一个阶段，使得设计在全过程中逐步得到完善。
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