如果你也在 怎样代写并行计算Parallel Computing MPCS52060这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。并行计算Parallel Computing是一种计算类型，其中许多计算或进程同时进行。大型问题通常可以被划分为较小的问题，然后可以同时解决这些问题。有几种不同形式的并行计算：位级、指令级、数据和任务并行。并行主义长期以来一直被用于高性能计算，但由于妨碍频率扩展的物理限制，它获得了更广泛的关注。由于近年来计算机的功耗（以及随之而来的发热）已成为一个问题，并行计算已成为计算机架构中的主导范式，主要是以多核处理器的形式。
并行计算Parallel Computing与并发计算密切相关–它们经常被放在一起使用，而且经常被混为一谈，不过两者是有区别的：可以有并行而没有并发，也可以有并发而没有并行（比如在单核CPU上通过分时进行多任务处理）。在并行计算中，一个计算任务通常被分解成几个，通常是许多非常相似的子任务，这些子任务可以独立处理，完成后其结果被合并。相比之下，在并发计算中，各个进程往往不处理相关的任务；当它们处理时，如分布式计算中的典型情况，独立的任务可能具有不同的性质，在执行过程中往往需要一些进程间的通信。
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电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Estimating Speedup Factor and Communication Overhead
Let us assume we have a parallel algorithm consisting of $N$ independent tasks that can be executed either on a single processor or on $N$ processors. Under these ideal circumstances, data travel between the processors and the memory, and there is no interprocessor communication due to the task independence. We can write under ideal circumstances
$$
\begin{aligned}
T_p(1) &=N \tau_p \
T_p(N) &=\tau_p .
\end{aligned}
$$
The time needed to read the algorithm input data by a single processor is given by
$$
T_r(1)=N \tau_m,
$$
where $\tau_m$ is memory access time to read one block of data. We assumed in the above equation that each task requires one block of input data and $N$ tasks require to read $N$ blocks. The time needed by the parallel processors to read data from memory is estimated as
$$
T_r(N)=\alpha T_r(1)=\alpha N \tau_m,
$$
where $\alpha$ is a factor that takes into account limitations of accessing the shared memory. $\alpha=1 / N$ when each processor maintains its own copy of the required data. $\alpha=1$ when data are distributed to each task in order from a central memory. In the worst case, we could have $\alpha>N$ when all processors request data and collide with each other. We could write the above observations as
$$
T_r(N)\left{\begin{array}{llll}
= & \tau_m & \text { when } & \text { Distributed memory } \
= & N \tau_m & \text { when } & \text { Shared memory and no collisions } \
& N \tau_m & \text { when } & \text { Shared memory with collisions. }
\end{array}\right.
$$
电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|AMDAHL ’ S LAW FOR MULTIPROCESSOR SYSTEMS
Assume an algorithm or a task is composed of parallizable fraction $f$ and a serial fraction $1-f$. Assume the time needed to process this task on one single processor is given by
$$
T_p(1)=N(1-f) \tau_p+N f \tau_p=N \tau_p,
$$
where the first term on the right-hand side (RHS) is the time the processor needs to process the serial part. The second term on RHS is the time the processor needs to process the parallel part. When this task is executed on $N$ parallel processors, the time taken will be given by
$$
T_p(N)=N(1-f) \tau_p+f \tau_p,
$$
where the only speedup is because the parallel part now is distributed over $N$ processors. Amdahl’s law for speedup $S(N)$, achieved by using $N$ processors, is given by
$$
\begin{aligned}
S(N) &=\frac{T_p(1)}{T_p(N)} \
&=\frac{N}{(1-f) N+f} \
&=\frac{1}{(1-f)+f / N} .
\end{aligned}
$$
To get any speedup, we must have
$$
1-f \ll f / N .
$$
This inequality dictates that the parallel portion $f$ must be very close to unity especially when $N$ is large.
并行计算代写
电子工程代写|并行计算代写并行计算代考|估计加速因子和通信开销
让我们假设我们有一个由$N$个独立任务组成的并行算法，这些任务既可以在单个处理器上执行，也可以在$N$个处理器上执行。在这些理想情况下，数据在处理器和内存之间传输，由于任务独立性，处理器之间没有通信。我们可以在理想的情况下写
$$
\begin{aligned}
T_p(1) &=N \tau_p \
T_p(N) &=\tau_p .
\end{aligned}
$$
单个处理器读取算法输入数据所需的时间由
$$
T_r(1)=N \tau_m,
$$
给出，其中$\tau_m$是读取一块数据的内存访问时间。在上面的等式中，我们假设每个任务需要一个输入数据块，而$N$任务需要读取$N$块。并行处理器从内存读取数据所需的时间估计为
$$
T_r(N)=\alpha T_r(1)=\alpha N \tau_m,
$$
，其中$\alpha$是考虑到访问共享内存的限制的一个因素。$\alpha=1 / N$，当每个处理器维护所需数据的自己的副本时。$\alpha=1$，当数据从中央内存按顺序分配到每个任务时。在最坏的情况下，当所有处理器请求数据并相互碰撞时，可能会出现$\alpha>N$。我们可以把上面的观察结果写成
$$
T_r(N)\left{\begin{array}{llll}
= & \tau_m & \text { when } & \text { Distributed memory } \
= & N \tau_m & \text { when } & \text { Shared memory and no collisions } \
& N \tau_m & \text { when } & \text { Shared memory with collisions. }
\end{array}\right.
$$
电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|AMDAHL ‘ S LAW FOR MULTIPROCESSOR SYSTEMS
假设一个算法或一个任务是由可并行分数$f$和一个串行分数$1-f$组成的。假设在单个处理器上处理此任务所需的时间为
$$
T_p(1)=N(1-f) \tau_p+N f \tau_p=N \tau_p,
$$
，其中右侧的第一项(RHS)是处理器处理串行部分所需的时间。RHS的第二项是处理器处理并行部分所需的时间。当此任务在$N$并行处理器上执行时，所花费的时间将由
$$
T_p(N)=N(1-f) \tau_p+f \tau_p,
$$
给出，其中惟一的加速是由于并行部分现在分布在$N$处理器上。使用$N$处理器实现的加速$S(N)$的Amdahl定律由
给出
$$
\begin{aligned}
S(N) &=\frac{T_p(1)}{T_p(N)} \
&=\frac{N}{(1-f) N+f} \
&=\frac{1}{(1-f)+f / N} .
\end{aligned}
$$
为了得到任何加速，我们必须有
$$
1-f \ll f / N .
$$
这个不等式规定了平行部分$f$必须非常接近单位，特别是当$N$很大的时候
电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
