并行计算基础：CPM_P1.1练习指南与资源

资源摘要信息:"CPM_P1.1:第1部分练习1“并行和大规模计算”" 知识点梳理： 1. 计算机并行和大规模计算基础 并行计算是同时使用多个计算资源解决计算问题的过程，它能够显著提高计算速度和效率。大规模计算（Massive Computing）通常指的是在大规模数据集上进行的高性能计算。本练习题“CPM_P1.1”属于并行和大规模计算范畴，其目的是使学生理解并行计算的基本概念和原理，以及如何在实际计算环境中进行操作和编程。 2. SSH隧道和远程连接 练习中提到的SSH隧道是一种通过加密的网络连接来转发数据的方法。具体命令"ssh -NL 8283:zoo.lab.deim:22 NIF@portal1-deim.urv.cat"创建了一个本地端口转发，允许用户将本地的8283端口映射到远程主机上的22端口（SSH默认端口）。这意味着任何通过本地8283端口的数据都会被安全地转发到远程主机的SSH服务。接着，通过"ssh -X -p 8283 NIF@localhost"，用户可以创建一个通过SSH连接到远程服务器的会话，同时使用X11转发，这对于需要图形用户界面的应用程序尤其有用。最后，命令"scp -P 8283 <file> NIF@localhost:."用于通过加密的通道在本地和远程主机之间传输文件。 3. 并行编程概念 该练习还涉及到OpenMP并行化编程，这通常在C语言中使用。OpenMP是一种支持多平台共享内存并行编程的API，它提供了线程的创建和管理以及共享内存的同步。这对于编写并行程序来说非常关键，可以让程序员通过简单的指令就实现高效的并行算法。 4. 使用SLURM作业调度器 在实际的并行计算环境中，资源管理和调度通常由作业调度器来完成。本练习中提到了srun命令，这是SLURM作业调度器的一部分。SLURM（Simple Linux Utility for Resource Management）是一个开源的高性能计算集群管理和作业调度系统。通过使用srun命令，如"srun -p <machine> -c <numthreads> time <file>"，可以提交作业到集群并指定机器名、线程数和要执行的程序。这里机器名指的是集群中可用的计算节点，numthreads表示分配给作业的线程数。 5. 具体指令操作 - "srun -p <machine> -c <numthreads> time <file>"中，-p参数指定了计算作业分配到的分区（cluster partition），-c参数指定了需要的CPU核心数（即线程数），time命令用于测量执行时间，<file>是需要执行的程序文件名。 6. 实际计算资源 练习中还提到了可用的计算资源，如gat和roquer机器，它们分别能够提供最大4个和8个线程。这说明了在并行计算中，针对不同任务需求选择合适的计算资源是至关重要的。计算资源的选择需要依据任务的并行性、计算强度和资源的可用性来决定。 通过这些知识点，可以看出本练习题旨在教授学生如何设置并行计算环境、如何通过作业调度器提交并行作业，以及如何理解和应用并行编程模型，特别是OpenMP在C语言中的应用。掌握这些技能对于进行科学计算、数据分析、高性能计算等领域的研究和开发工作是极为重要的。