16、探索并行计算中的 SIMD 技术

探索并行计算中的 SIMD 技术

1. 并行计算概述

并行计算指的是同时执行两个或多个操作,在过去十年里引发了广泛关注。这种热度部分源于消费市场从单处理器(UP)系统向对称多处理系统(SMP)的转变,另一部分则得益于通用图形处理单元(GPGPU)编程的简化,使高度并行的向量处理从高性能计算(HPC)领域走向大众。

然而,人们常误以为并行就意味着快速,或者所有任务都适合并行化。实际上,许多任务并行化后性能未必提升,甚至可能比串行代码运行更慢。因此,运用并行计算时,需要仔细衡量和分析,以确定其是否适合特定问题。

并行计算常用的两种方式是多线程和多进程,选择哪种方式通常取决于两个组件之间的地址空间是共享还是隔离。在 Linux 系统中,线程和进程都可通过 clone(2) 系统调用创建,进程还能使用 fork(2) 系统调用创建。

1.1 管道与过滤器概念

管道与过滤器是 UNIX 哲学的基本概念,过滤器即应用程序,管道则是连接多个过滤器的纽带,用于将简单命令组合成复杂命令。每个过滤器的执行都始于创建新进程,这通过 fork(2) 系统调用实现,它会将调用进程复制为新进程。新进程若要执行不同命令,需调用 execve(2) 系统调用,该调用会用指定可执行文件的映像替换当前进程映像。

虽然 fork(2)/execve(2) 代码路径在 Linux 内核中经过了高度优化,但进程和线程的创建成本仍然较高。为避免不必要的数据复制,Linux 采用写时复制(COW)技术创建进程。在

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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