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基于采样的并行程序性能测量分析工具研究
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作者 胡家瑞 石京燕 郭超奇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第21期286-296,共11页
在实际运行中,并行计算程序的性能常常在理论峰值与预期存在较大差距。使用性能分析工具进行程序调优是解决这一问题的高效手段。然而,程序员和开发者在使用性能分析工具时往往面临选择困难、配置和使用复杂等挑战。研究基于采样的并行... 在实际运行中,并行计算程序的性能常常在理论峰值与预期存在较大差距。使用性能分析工具进行程序调优是解决这一问题的高效手段。然而,程序员和开发者在使用性能分析工具时往往面临选择困难、配置和使用复杂等挑战。研究基于采样的并行程序性能分析工具有助于解决上述问题。相比于插桩技术,基于异步采样的性能工具可以更好地控制测量开销和测量数据大小。着重研究了三种典型的基于采样的性能分析工具:VTune Profiler、HPCToolkit和Nsight Systems,分析了其原理和功能,并且结合VASP等实际应用程序对工具的软硬件分析能力和并行编程分析能力进行了详细的探究和对比。根据这些工具在不同的应用场景下表现出的不同适用性和分析效果,提出了综合运用多种工具进行性能分析的方案,为开发者和程序员提供有益的参考。 展开更多
关键词 性能分析工具 异步采样 硬件性能计数器 并行程序 程序调优
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基于数据库的文件系统管理工具设计与实现 被引量:5
2
作者 石京燕 陈德清 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1-5,共5页
传统的文件系统管理工具通过实时遍历文件目录树获取文件元数据信息,以实现管理监视功能。但对于大型文件系统,元数据信息的获取需要耗费大量时间,传统管理工具无法适应当前大数据背景下的管理需求。为此,基于数据库技术设计一种新的文... 传统的文件系统管理工具通过实时遍历文件目录树获取文件元数据信息,以实现管理监视功能。但对于大型文件系统,元数据信息的获取需要耗费大量时间,传统管理工具无法适应当前大数据背景下的管理需求。为此,基于数据库技术设计一种新的文件系统管理工具。该工具集成Robinhood策略引擎与TORQUE作业管理系统,通过分布式并行计算获取文件系统元数据信息,并将信息保存到My SQL数据库,同时基于数据库中的元数据信息,实现文件系统的监视、管理和备份功能。实验结果表明,采用分布式并行计算能够充分利用集群的计算资源,提高文件系统的遍历速率,保证文件系统监视、管理和备份的顺利进行。 展开更多
关键词 元数据 大数据 Robinhood策略引擎 TORQUE作业管理系统 分布式处理 MYSQL数据库
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国家高能物理科学数据中心分布式数据处理平台 被引量:4
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作者 石京燕 黄秋兰 +7 位作者 汪璐 李海波 杜然 姜晓巍 胡庆宝 郑伟 闫晓飞 张玄同 《数据与计算发展前沿》 CSCD 2022年第1期97-112,共16页
【目的】本文对国家高能物理科学数据中心分布式数据平台进行系统全面介绍,为高能物理及相关领域大科学实验的数据处理提供参考。【方法】文章介绍了国家高能物理科学数据中心分布式数据处理平台的总体构成、运行模式和智能运维等方面... 【目的】本文对国家高能物理科学数据中心分布式数据平台进行系统全面介绍,为高能物理及相关领域大科学实验的数据处理提供参考。【方法】文章介绍了国家高能物理科学数据中心分布式数据处理平台的总体构成、运行模式和智能运维等方面的关键技术。通过分析高能物理实验数据处理的计算特点与实际需求,介绍了数据中心“一平台多中心”的数据处理平台建设思想,阐述了平台为高能物理实验提供的跨地域资源共享、高性能海量数据访问以及用户实时交互服务等技术方案设计与实现。【结果】文章列举了数据中心分布式数据处理平台对两个高能物理实验的支持实例,助力科学研究成果获取。【结论】国家高能物理科学数据中心分布式数据处理平台已经成为高能物理学科的重要基础设施和组成,是学科融合、开展新研究方法的主要场所,满足了粒子物理、理论物理、空间天文、射线学科、加速器设计等科研领域的数据处理需求。 展开更多
关键词 分布式数据处理平台 跨地域资源共享 高性能计算 高通量计算
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基于R-GMA体系结构的Open PBS记账系统 被引量:3
4
作者 石京燕 孙功星 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期269-271,共3页
介绍了基于R-GMA体系结构的记账系统,在Open PBS环境下实现了对用户/组等细粒度的记账功能,系统以图表方式直观地显示了各种情况下计算集群资源使用情况的统计信息。由于采用R-GMA体系结构,因此该系统可以移植到网格计算环境中。
关键词 记账 网格计算 RRDtool图形工具
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大规模BES作业提交与管理系统的设计与实现
5
作者 石京燕 梁栋 +1 位作者 孙功星 陈刚 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期469-471,489,共4页
针对BES作业的特点设计了大规模高能物理作业的提交与管理系统,目的是为物理学家提供一个简洁高效的作业管理平台。系统根据用户要求可将作业发送至不同的计算环境运行,并实时监控作业运行状态,对发生错误的作业自动重新提交。针对数据... 针对BES作业的特点设计了大规模高能物理作业的提交与管理系统,目的是为物理学家提供一个简洁高效的作业管理平台。系统根据用户要求可将作业发送至不同的计算环境运行,并实时监控作业运行状态,对发生错误的作业自动重新提交。针对数据密集型物理作业的特点,可以将大作业拆分成大量小作业以实现大规模作业提交,从而达到高效并行运行目的。系统采用Web Service技术,选用GSOAP作为传输协议,屏蔽了计算机的异构性,为用户提供方便灵活的多平台作业提交模式。 展开更多
关键词 大规模作业提交 WEB服务 作业拆分 作业并行化运行
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大型高能物理计算集群资源管理方法的评测 被引量:7
6
作者 孙震宇 石京燕 +2 位作者 姜晓巍 邹佳恒 杜然 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期85-90,共6页
高能物理数据由物理事例组成,事例之间没有相关性。可以通过大量作业同时处理大量不同的数据文件,从而实现高能物理计算任务的并行化,因此高能物理计算是典型的高吞吐量计算场景。高能所计算集群使用开源的TORQUE/Maui进行资源管理及作... 高能物理数据由物理事例组成,事例之间没有相关性。可以通过大量作业同时处理大量不同的数据文件,从而实现高能物理计算任务的并行化,因此高能物理计算是典型的高吞吐量计算场景。高能所计算集群使用开源的TORQUE/Maui进行资源管理及作业调度,并通过将集群资源划分成不同队列以及限制用户最大运行作业数来保证公平性,然而这也导致了集群整体资源利用率非常低下。SLURM和HTCondor都是近年来流行的开源资源管理系统,前者拥有丰富的作业调度策略,后者非常适合高吞吐量计算,二者都能够替代老旧、缺乏维护的TORQUE/Maui,都是管理计算集群资源的可行方案。在SLURM和HTCondor测试集群上模拟大亚湾实验用户的作业提交行为,对SLURM和HTCondor的资源分配行为和效率进行了测试,并与相同作业在高能物理研究所TORQUE/Maui集群上的实际调度结果进行了对比,分析了SLURM及HTCondor的优势和不足,探讨了使用SLURM或HTCondor管理高能物理研究所计算集群的可行性。 展开更多
关键词 资源管理系统 作业调度器 计算集群 高吞吐量计算 高能物理计算
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大规模用户登录服务的负载平衡实现 被引量:6
7
作者 裴尔明 孙功星 +1 位作者 石京燕 于传松 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期139-140,180,共3页
以SNMP协议和LDAP目录服务为基础,利用DNS服务对用户请求进行调度,该文提出了一套符合本地实际情况的大量用户登录的解决方案,并实现了一个完整的登录调度系统,很好地解决了集群、网格环境下的大量用户登录的负载平衡问题。
关键词 网格 负载平衡 简单网络管理协议 轻型目录访问协议
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大规模异构计算集群的双层作业调度系统 被引量:4
8
作者 孙震宇 石京燕 +4 位作者 孙功星 杜然 姜晓巍 邹佳恒 谭宏楠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期187-195,共9页
高能物理计算平台中的HTCondor和SLURM计算集群为多个高能物理实验提供数据处理服务,然而HTCondor并行作业调度效率较低、SLURM难以应对大量串行作业,且计算平台整体资源管理及调度策略过于简单。为满足高能物理计算集群高负荷运行的需... 高能物理计算平台中的HTCondor和SLURM计算集群为多个高能物理实验提供数据处理服务,然而HTCondor并行作业调度效率较低、SLURM难以应对大量串行作业,且计算平台整体资源管理及调度策略过于简单。为满足高能物理计算集群高负荷运行的需求,在传统作业调度器上增加作业管理层,设计双层作业调度系统,通过高效调度串并行作业并兼顾实验组间资源的使用公平性,实现用户对作业的细粒度管理。测试结果表明,双层作业调度系统支持大批量高能物理作业的快速提交,并充分利用计算平台的总体资源,具有较好的作业调度性能。 展开更多
关键词 计算集群管理 作业调度器 高通量计算 高性能计算 高能物理计算
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基于Openstack的高能物理虚拟计算集群系统及应用 被引量:4
9
作者 黄秋兰 李海波 +4 位作者 石京燕 孙震宇 伍文静 程耀东 程振京 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期59-63,共5页
高能物理计算是典型的高性能计算的应用,运行时需要大量的CPU资源。如果系统的CPU资源利用率不高,会使得计算效率大大下降。传统的高能物理计算环境资源管理是静态的,很难同时满足突发、批处理、CPU密集型、数据密集型等不同类型的作业... 高能物理计算是典型的高性能计算的应用,运行时需要大量的CPU资源。如果系统的CPU资源利用率不高,会使得计算效率大大下降。传统的高能物理计算环境资源管理是静态的,很难同时满足突发、批处理、CPU密集型、数据密集型等不同类型的作业对于不同的物理资源的需求。文中基于Openstack构建的虚拟计算集群系统,实现以CPU核为粒度进行调度作业,根据当前的作业和虚拟资源情况,动态调度资源,大大提高了资源的利用率。首先介绍本系统的相关研究工作,包括KVM虚拟机的测试优化、高能物理作业在虚拟机上的性能测试及高能物理公共服务云IHEPCloud,这些工作进一步表明了高能物理实验的数据分析在虚拟机上的性能是完全可以被接受的;然后详细介绍了虚拟计算集群系统的设计与实现;最后给出虚拟机计算集群在高能物理计算中的实际应用情况,证明了虚拟计算集群系统能很好地满足高能物理的计算需求。 展开更多
关键词 高性能计算 OPENSTACK KVM 虚拟计算集群
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一种改进的DRF算法对BESIII集群资源管理的优化 被引量:4
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作者 霍菁 石京燕 +1 位作者 孙功星 阚博文 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1153-1158,共6页
根据BESIII集群的实际需求,在测试和研究了不同类型的高能物理数据处理作业不同配置机器上的运行效果的基础上,提出了一种改进的DRF资源分配算法,加入了机器性能评级和作业类型匹配两个因素作为资源调度的依据,对算法进行实现并使用真... 根据BESIII集群的实际需求,在测试和研究了不同类型的高能物理数据处理作业不同配置机器上的运行效果的基础上,提出了一种改进的DRF资源分配算法,加入了机器性能评级和作业类型匹配两个因素作为资源调度的依据,对算法进行实现并使用真实数据进行了实验测试。测试结果表明:新算法能够更加合理地分配资源,有效提高系统资源利用率,缩短作业运行时间。 展开更多
关键词 集群资源管理 DRF资源分配算法 Mesos TORQUE HADOOP
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基于Lustre的BES集群存储系统 被引量:4
11
作者 汪璐 石京燕 程耀东 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1574-1578,1589,共6页
满足BES计算庞大的I/O访问需求,需要先进的存储体系结构和合理的配置。描述了基于Lustre的BES集群存储系统的设计和实现。介绍了Lustre的组成和作为PetaScale级分布式文件系统的设计特点,描述了BES集群存储系统的具体实现,分析了系统的... 满足BES计算庞大的I/O访问需求,需要先进的存储体系结构和合理的配置。描述了基于Lustre的BES集群存储系统的设计和实现。介绍了Lustre的组成和作为PetaScale级分布式文件系统的设计特点,描述了BES集群存储系统的具体实现,分析了系统的负载特征。分析了硬件级、操作系统级和文件系统级的性能影响因素,并针对关键因素的不同配置做了测试,提出性能优化方案。 展开更多
关键词 LUSTRE BES集群计算I/O特征 磁盘存储系统性能优化
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物理分析平台建设研究2013年度报告
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作者 王萌 李卫东 +2 位作者 何苗 齐法制 石京燕 《科技资讯》 2016年第23期174-175,共2页
2013年,大亚湾实验已经进入稳定取数阶段,物理分析平台的任务是针对不断增加的数据量,提高计算能力和存储能力;根据物理分析的需求,开发或改进探测器刻度算法和重建算法,进行数据和模拟的比较,并提高物理分析的效率。在计算环境方面,我... 2013年,大亚湾实验已经进入稳定取数阶段,物理分析平台的任务是针对不断增加的数据量,提高计算能力和存储能力;根据物理分析的需求,开发或改进探测器刻度算法和重建算法,进行数据和模拟的比较,并提高物理分析的效率。在计算环境方面,我们扩大了CPU和硬盘资源,开发了计算资源监视系统,建立了计算环境监控管理系统。在数据存储方面,该年度建成了一个574 TB的磁盘存储系统。系统基于在高性能计算领域广泛应用的开源Lustre分布式文件系统,完全采用商品服务器和存储设备构建。课题组针对大亚湾现场网络和计算环境设计并实现了大亚湾现场网络系统运行支撑平台。在大亚湾现场和高能所都部署了传输系统的数据缓冲模块。并添加了传输监视系统。在软件算法方面,通过对同时穿过不同探测器、实验厅的缪子事例的触发时刻延迟分析,得到了各探测器之间的时间延迟。通过强制触发数据得到了阻性板室探测器的层噪声率和模块噪声率。开发了MC Tuning软件框来管理模拟参数,通过xml文件和txt文件对不同的参数进行分组管理。根据大亚湾物理分析的特点,设计了新的软件框架,确定了数据模型的定义,并设计、实现了满足分析需求的事例缓存机制。 展开更多
关键词 大亚湾 计算 存储 网络 软件框架 刻度 模拟
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Hadoop海量数据迁移系统开发及应用 被引量:16
13
作者 尹乔 魏占辰 +2 位作者 黄秋兰 孙功星 石京燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期66-71,共6页
当前高能物理实验产生的数据量越来越大,利用大数据处理平台Hadoop进行高能物理数据处理时,面临数据迁移的实际需求,而现有迁移工具不支持HDFS与其他文件系统间的数据传输,性能存在明显缺陷。从高能物理数据同步、归档等需求出发,设计... 当前高能物理实验产生的数据量越来越大,利用大数据处理平台Hadoop进行高能物理数据处理时,面临数据迁移的实际需求,而现有迁移工具不支持HDFS与其他文件系统间的数据传输,性能存在明显缺陷。从高能物理数据同步、归档等需求出发,设计和实现了一个通用的海量数据迁移系统,通过扩展HDFS数据访问方式,使用Map-Reduce直接在HDFS数据节点和其他存储系统/介质之间迁移数据。此外,系统设计实现了动态优先级调度模型,进行多任务的动态优先级评定和选取。该系统已经应用于大型高海拔空气簇射观测站(LHAASO)宇宙线等物理实验中的数据迁移,实际运行结果表明系统性能良好,能够满足各个实验的数据迁移需求。 展开更多
关键词 高能物理 数据迁移 GridFTP协议 动态优先级调度 多属性决策 Hadoop系统
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基于Linux的会话断点保存与恢复软件 被引量:1
14
作者 管文 裴尔明 +1 位作者 石京燕 孙功星 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第8期43-45,共3页
基于blcr软件,在Linux内核层,设计会话断点保存与恢复软件。该软件可在同一个会话内、进程间实现同步断点保存与恢复,无须改变进程间的相互依赖关系。应用结果表明,将该软件集成到Torque/Maui集群管理和调度系统中,可对用户运行程序进... 基于blcr软件,在Linux内核层,设计会话断点保存与恢复软件。该软件可在同一个会话内、进程间实现同步断点保存与恢复,无须改变进程间的相互依赖关系。应用结果表明,将该软件集成到Torque/Maui集群管理和调度系统中,可对用户运行程序进行透明的断点保存与恢复。 展开更多
关键词 断点保存 断点恢复 LINUX内核
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应用于JUNO实验的容器技术研究
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作者 谭宏楠 石京燕 +3 位作者 邹佳恒 杜然 姜晓巍 孙震宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1-5,共5页
江门中微子实验(JUNO)是以测定中微子质量顺序、精确测量中微子混合参数为主要目的的一项物理科学前沿研究实验,其实验规模庞大,数据处理流程繁杂,需借助统一高效的离线计算平台对数据进行分析处理。为此,利用Docker容器分层的镜像技术... 江门中微子实验(JUNO)是以测定中微子质量顺序、精确测量中微子混合参数为主要目的的一项物理科学前沿研究实验,其实验规模庞大,数据处理流程繁杂,需借助统一高效的离线计算平台对数据进行分析处理。为此,利用Docker容器分层的镜像技术将JUNO实验所需的环境依赖库打包在镜像文件中,为其制定针对不同操作系统作业的容器镜像,并将不同JUNO容器作业提交至作业调度器上运行,以实现资源共享。对物理机、容器、虚拟机3种平台的CPU性能、I/O性能及JUNO作业的实际运行效果进行对比测试,结果表明,Docker容器能够胜任JUNO离线数据处理,相比虚拟机具有更小的性能损耗。 展开更多
关键词 虚拟机 Docker容器 镜像 江门中微子实验 虚拟化技术
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Amplitude analysis of the decays D^(0)→π^(+)π^(−)π^(+)π^(−)and D^(0)→π^(+)π^(−)π^(0)π^(0)
16
作者 M.Ablikim M.N.Achasov +642 位作者 P.Adlarson O.Afedulidis X.C.Ai R.Aliberti A.Amoroso Q.An Y.Bai O.Bakina I.Balossino Y.Ban H.-R.Bao V.Batozskaya K.Begzsuren N.Berger M.Berlowski M.Bertani D.Bettoni F.Bianchi E.Bianco A.Bortone I.Boyko R.A.Briere A.Brueggemann H.Cai X.Cai A.Calcaterra G.F.Cao N.Cao S.A.Cetin J.F.Chang W.L.Chang G.R.Che G.Chelkov C.Chen C.H.Chen Chao Chen G.Chen H.S.Chen M.L.Chen S.J.Chen S.L.Chen S.M.Chen T.Chen X.R.Chen X.T.Chen Y.B.Chen Y.Q.Chen Z.J.Chen Z.Y.Chen S.K.Choi X.Chu G.Cibinetto F.Cossio J.J.Cui H.L.Dai J.P.Dai A.Dbeyssi R.E.de Boer D.Dedovich C.Q.Deng Z.Y.Deng A.Denig I.Denysenko M.Destefanis F.De Mori B.Fang S.S.Fang W.X.Fang Y.Fang Y.Q.Fang R.Farinelli L.Fava F.Feldbauer G.Felici C.Q.Feng J.H.Feng Y.T.Feng K.Fischer M.Fritsch C.D.Fu J.L.Fu Y.W.Fu H.Gao Y.N.Gao Yang Gao S.Garbolino I.Garzia P.T.Ge Z.W.Ge C.Geng E.M.Gersabeck B.Ding X.X.Ding Y.Ding Y.Ding J.Dong L.Y.Dong M.Y.Dong X.Dong M.C.Du S.X.Du Z.H.Duan P.Egorov Y.H.Fan J.Fang JA.Gilman K.Goetzen L.Gong W.X.Gong W.Gradl S.Gramigna M.Greco M.H.Gu Y.T.Gu C.Y.Guan Z.L.Guan A.Q.Guo L.B.Guo M.J.Guo R.P.Guo Y.P.Guo A.Guskov J.Gutierrez K.L.Han T.T.Han X.Q.Hao F.A.Harris K.K.He K.L.He F.H.Heinsius C.H.Heinz Y.K.Heng C.Herold T.Holtmann P.C.Hong G.Y.Hou X.T.Hou Y.R.Hou Z.L.Hou B.Y.Hu H.M.Hu J.F.Hu T.Hu Y.Hu G.S.Huang K.X.Huang L.Q.Huang X.T.Huang Y.P.Huang T.Hussain F.H\"olzken N.H\"usken N.in der Wiesche M.Irshad J.Jackson S.Janchiv J.H.Jeong Q.Ji Q.P.Ji W.Ji X.B.Ji X.L.Ji Y.Y.Ji X.Q.Jia Z.K.Jia D.Jiang H.B.Jiang P.C.Jiang S.S.Jiang T.J.Jiang X.S.Jiang Y.Jiang J.B.Jiao J.K.Jiao Z.Jiao S.Jin Y.Jin M.Q.Jing X.M.Jing T.Johansson S.Kabana N.Kalantar-Nayestanaki X.L.Kang X.S.Kang M.Kavatsyuk B.C.Ke V.Khachatryan A.Khoukaz R.Kiuchi O.B.Kolcu B.Kopf M.Kuessner X.Kui A.Kupsc W.K\"uhn J.J.Lane P.Larin L.Lavezzi T.T.Lei Z.H.Lei H.Leithoff M.Lellmann T.Lenz C.Li C.Li C.H.Li Cheng Li D.M.Li F.Li G.Li H.Li H.B.Li H.J.Li H.N.Li Hui Li J.R.Li J.S.Li K.Li L.J.Li L.K.Li Lei Li M.H.Li P.R.Li Q.M.Li Q.X.Li R.Li S.X.Li T.Li W.D.Li W.G.Li X.Li X.H.Li X.L.Li X.Y.Li Y.G.Li Z.J.Li Z.X.Li C.Liang H.Liang H.Liang Y.F.Liang Y.T.Liang G.R.Liao L.Z.Liao Y.P.Liao J.Libby A.Limphirat D.X.Lin T.Lin B.J.Liu B.X.Liu C.Liu C.X.Liu F.Liu F.H.Liu Feng Liu G.M.Liu H.Liu H.B.Liu H.H.Liu H.M.Liu Huihui Liu J.B.Liu J.Y.Liu K.Liu K.Y.Liu Ke Liu L.Liu L.C.Liu Lu Liu M.H.Liu P.L.Liu Q.Liu S.B.Liu T.Liu W.K.Liu W.M.Liu X.Liu X.Liu Y.Liu Y.Liu Y.B.Liu Z.A.Liu Z.D.Liu Z.Q.Liu X.C.Lou F.X.Lu H.J.Lu J.G.Lu X.L.Lu Y.Lu Y.P.Lu Z.H.Lu C.L.Luo M.X.Luo T.Luo X.L.Luo X.R.Lyu Y.F.Lyu F.C.Ma H.Ma H.L.Ma J.L.Ma L.L.Ma M.M.Ma Q.M.Ma R.Q.Ma X.T.Ma X.Y.Ma Y.Ma Y.M.Ma F.E.Maas M.Maggiora S.Malde A.Mangoni Y.J.Mao Z.P.Mao S.Marcello Z.X.Meng J.G.Messchendorp G.Mezzadri H.Miao T.J.Min R.E.Mitchell X.H.Mo B.Moses N.Yu.Muchnoi J.Muskalla Y.Nefedov F.Nerling I.B.Nikolaev Z.Ning S.Nisar Q.L.Niu W.D.Niu Y.Niu S.L.Olsen Q.Ouyang S.Pacetti X.Pan Y.Pan A.Pathak P.Patteri Y.P.Pei M.Pelizaeus H.P.Peng Y.Y.Peng K.Peters J.L.Ping R.G.Ping S.Plura V.Prasad F.Z.Qi H.Qi H.R.Qi M.Qi T.Y.Qi S.Qian W.B.Qian C.F.Qiao J.J.Qin L.Q.Qin X.S.Qin Z.H.Qin J.F.Qiu S.Q.Qu Z.H.Qu C.F.Redmer K.J.Ren A.Rivetti M.Rolo G.Rong Ch.Rosner S.N.Ruan N.Salone A.Sarantsev Y.Schelhaas K.Schoenning M.Scodeggio K.Y.Shan W.Shan X.Y.Shan J.F.Shangguan L.G.Shao M.Shao C.P.Shen H.F.Shen W.H.Shen X.Y.Shen B.A.Shi H.C.Shi J.L.Shi J.Y.Shi Q.Q.Shi R.S.Shi S.Y.Shi X.Shi X.D.Shi J.J.Song T.Z.Song W.M.Song Y.J.Song Y.X.Song S.Sosio S.Spataro F.Stieler Y.J.Su G.B.Sun G.X.Sun H.Sun H.K.Sun J.F.Sun K.Sun L.Sun S.S.Sun T.Sun W.Y.Sun Y.Sun Y.J.Sun Y.Z.Sun Z.Q.Sun Z.T.Sun C.J.Tang G.Y.Tang J.Tang Y.A.Tang L.Y.Tao Q.T.Tao M.Tat J.X.Teng V.Thoren W.H.Tian Y.Tian Z.F.Tian I.Uman Y.Wan S.J.Wang B.Wang B.L.Wang Bo Wang D.Y.Wang F.Wang H.J.Wang J.P.Wang K.Wang L.L.Wang M.Wang Meng Wang N.Y.Wang S.Wang S.Wang T.Wang T.J.Wang W.Wang W.Wang W.P.Wang X.Wang X.F.Wang X.J.Wang X.L.Wang X.N.Wang Y.Wang Y.D.Wang Y.F.Wang Y.L.Wang Y.N.Wang Y.Q.Wang Yaqian Wang Yi Wang Z.Wang Z.L.Wang Z.Y.Wang Ziyi Wang D.Wei D.H.Wei F.Weidner S.P.Wen Y.R.Wen U.Wiedner G.Wilkinson M.Wolke L.Wollenberg C.Wu J.F.Wu L.H.Wu L.J.Wu X.Wu X.H.Wu Y.Wu Y.H.Wu Y.J.Wu Z.Wu L.Xia X.M.Xian B.H.Xiang T.Xiang D.Xiao G.Y.Xiao S.Y.Xiao Y.L.Xiao Z.J.Xiao C.Xie X.H.Xie Y.Xie Y.G.Xie Y.H.Xie Z.P.Xie T.Y.Xing C.F.Xu C.J.Xu G.F.Xu H.Y.Xu Q.J.Xu Q.N.Xu W.Xu W.L.Xu X.P.Xu Y.C.Xu Z.P.Xu Z.S.Xu F.Yan L.Yan W.B.Yan W.C.Yan X.Q.Yan H.J.Yang H.L.Yang H.X.Yang T.Yang Y.Yang Y.F.Yang Y.F.Yang Y.X.Yang Z.W.Yang Z.P.Yao M.Ye M.H.Ye J.H.Yin Z.Y.You B.X.Yu C.X.Yu G.Yu J.S.Yu T.Yu X.D.Yu C.Z.Yuan J.Yuan L.Yuan S.C.Yuan Y.Yuan Z.Y.Yuan C.X.Yue A.A.Zafar F.R.Zeng S.H.Zeng X.Zeng Y.Zeng Y.J.Zeng Y.J.Zeng X.Y.Zhai Y.C.Zhai Y.H.Zhan A.Q.Zhang B.L.Zhang B.X.Zhang D.H.Zhang G.Y.Zhang H.Zhang H.C.Zhang H.H.Zhang H.H.Zhang H.Q.Zhang H.Y.Zhang J.Zhang J.Zhang J.J.Zhang J.L.Zhang J.Q.Zhang J.W.Zhang J.X.Zhang J.Y.Zhang J.Z.Zhang Jianyu Zhang L.M.Zhang Lei Zhang P.Zhang Q.Y.Zhang S.H.Zhang Shulei Zhang X.D.Zhang X.M.Zhang X.Y.Zhang Y.Zhang Y.Zhang Y.T.Zhang Y.H.Zhang Y.M.Zhang Yan Zhang Z.D.Zhang Z.H.Zhang Z.L.Zhang Z.Y.Zhang Z.Y.Zhang G.Zhao J.Y.Zhao J.Z.Zhao L.Zhao Lei Zhao M.G.Zhao R.P.Zhao S.J.Zhao Y.B.Zhao Y.X.Zhao Z.G.Zhao A.Zhemchugov B.Zheng J.P.Zheng W.J.Zheng Y.H.Zheng B.Zhong X.Zhong H.Zhou J.Y.Zhou L.P.Zhou X.Zhou X.K.Zhou X.R.Zhou X.Y.Zhou Y.Z.Zhou J.Zhu K.Zhu K.J.Zhu L.Zhu L.X.Zhu S.H.Zhu S.Q.Zhu T.J.Zhu W.D.Zhu Y.C.Zhu Z.A.Zhu J.H.Zou J.Zu 《Chinese Physics C》 SCIE CAS CSCD 2024年第8期6-33,共28页
Using e^(+)e^(−)annihilation data corresponding to an integrated luminosity of 2.93 fb^(−1)taken at the center-of-mass energy√s=3.773 GeV with the BESIII detector,a joint amplitude analysis is performed on the decays... Using e^(+)e^(−)annihilation data corresponding to an integrated luminosity of 2.93 fb^(−1)taken at the center-of-mass energy√s=3.773 GeV with the BESIII detector,a joint amplitude analysis is performed on the decays D^(0)→π^(+)π^(−)π^(+)π^(−)and D^(0)→π^(+)π^(−)π^(0)π^(0)(non-η).The fit fractions of individual components are obtained,and large interferences among the dominant components of the decays D^(0)→a_(1)(1260)π,D^(0)→π(1300)π,D^(0)→ρ(770)ρ(770),and D^(0)→2(ππ)_(S)are observed in both channels.With the obtained amplitude model,the CP-even fractions of D^(0)→π^(+)π^(−)π^(+)π^(−)and D^(0)→π^(+)π^(−)π^(0)π^(0)(non-η)are determined to be(75.2±1.1_(stat).±1.5_(syst.))%and(68.9±1.5_(stat).±2.4_(syst.))%,respectively.The branching fractions of D^(0)→π^(+)π^(−)π^(+)π^(−)and D^(0)→π^(+)π^(−)π^(0)π^(0)(non-η)are measured to be(0.688±0.010_(stat.)±0.010_(syst.))%and(0.951±0.025_(stat.)±0.021_(syst.))%,respectively.The amplitude analysis provides an important model for the binning strategy in measuring the strong phase parameters of D^(0)→4πwhen used to determine the CKM angleγ(ϕ_(3))via the B^(−)→DK^(−)decay. 展开更多
关键词 BESIII D^(0)meson decays amplitude analysis CP-even fraction
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Determination of the number ofψ(3686)events taken at BESⅢ
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作者 M.Ablikim M.N.Achasov +660 位作者 P.Adlarson O.Afedulidis X.C.Ai R.Aliberti A.Amoroso Q.An Y.Bai O.Bakina I.Balossino Y.Ban H.-R.Bao V.Batozskaya K.Begzsuren N.Berger M.Berlowski M.Bertani D.Bettoni F.Bianchi E.Bianco A.Bortone I.Boyko R.A.Briere A.Brueggemann H.Cai X.Cai A.Calcaterra G.F.Cao N.Cao S.A.Cetin J.F.Chang G.R.Che G.Chelkov C.Chen C.H.Chen Chao Chen G.Chen H.S.Chen H.Y.Chen M.L.Chen S.J.Chen S.L.Chen S.M.Chen T.Chen X.R.Chen X.T.Chen Y.B.Chen Y.Q.Chen Z.J.Chen Z.Y.Chen S.K.Choi G.Cibinetto F.Cossio J.J.Cui H.L.Dai J.P.Dai A.Dbeyssi R.E.de Boer D.Dedovich C.Q.Deng Z.Y.Deng A.Denig I.Denysenko M.Destefanis F.De Mori B.Ding X.X.Ding Y.Ding Y.Ding J.Dong L.Y.Dong M.Y.Dong X.Dong M.C.Du S.X.Du Y.Y.Duan Z.H.Duan P.Egorov Y.H.Fan J.Fang J.Fang S.S.Fang W.X.Fang Y.Fang Y.Q.Fang R.Farinelli L.Fava F.Feldbauer G.Felici C.Q.Feng J.H.Feng Y.T.Feng M.Fritsch C.D.Fu J.L.Fu Y.W.Fu H.Gao X.B.Gao Y.N.Gao Yang Gao S.Garbolino I.Garzia L.Ge P.T.Ge Z.W.Ge C.Geng E.M.Gersabeck A.Gilman K.Goetzen L.Gong W.X.Gong W.Gradl S.Gramigna M.Greco M.H.Gu Y.T.Gu C.Y.Guan Z.L.Guan A.Q.Guo L.B.Guo M.J.Guo R.P.Guo Y.P.Guo A.Guskov J.Gutierrez K.L.Han T.T.Han F.Hanisch X.Q.Hao F.A.Harris K.K.He K.L.He F.H.Heinsius C.H.Heinz Y.K.Heng C.Herold T.Holtmann P.C.Hong G.Y.Hou X.T.Hou Y.R.Hou Z.L.Hou B.Y.Hu H.M.Hu J.F.Hu S.L.Hu T.Hu Y.Hu G.S.Huang K.X.Huang L.Q.Huang X.T.Huang Y.P.Huang T.Hussain F.Hölzken N.Hüsken N.in der Wiesche J.Jackson S.Janchiv J.H.Jeong Q.Ji Q.P.Ji W.Ji X.B.Ji X.L.Ji Y.Y.Ji X.Q.Jia Z.K.Jia D.Jiang H.B.Jiang P.C.Jiang S.S.Jiang T.J.Jiang X.S.Jiang Y.Jiang J.B.Jiao J.K.Jiao Z.Jiao S.Jin Y.Jin M.Q.Jing X.M.Jing T.Johansson S.Kabana N.Kalantar-Nayestanaki X.L.Kang X.S.Kang M.Kavatsyuk B.C.Ke V.Khachatryan A.Khoukaz R.Kiuchi O.B.Kolcu B.Kopf M.Kuessner X.Kui N.Kumar A.Kupsc W.Kühn J.J.Lane P.Larin L.Lavezzi T.T.Lei Z.H.Lei M.Lellmann T.Lenz C.Li C.Li C.H.Li Cheng Li D.M.Li F.Li G.Li H.B.Li H.J.Li H.N.Li Hui Li J.R.Li J.S.Li Ke Li L.J.Li L.K.Li Lei Li M.H.Li P.R.Li Q.M.Li Q.X.Li R.Li S.X.Li T.Li W.D.Li W.G.Li X.Li X.H.Li X.L.Li X.Z.Li Xiaoyu Li Y.G.Li Z.J.Li Z.X.Li Z.Y.Li C.Liang H.Liang H.Liang Y.F.Liang Y.T.Liang G.R.Liao L.Z.Liao Y.P.Liao J.Libby A.Limphirat C.C.Lin D.X.Lin T.Lin B.J.Liu B.X.Liu C.Liu C.X.Liu F.H.Liu Fang Liu Feng Liu G.M.Liu H.Liu H.B.Liu H.M.Liu Huanhuan Liu Huihui Liu J.B.Liu J.Y.Liu K.Liu K.Y.Liu Ke Liu L.Liu L.C.Liu Lu Liu M.H.Liu P.L.Liu Q.Liu S.B.Liu T.Liu W.K.Liu W.M.Liu X.Liu X.Liu Y.Liu Y.Liu Y.B.Liu Z.A.Liu Z.D.Liu Z.Q.Liu X.C.Lou F.X.Lu H.J.Lu J.G.Lu X.L.Lu Y.Lu Y.P.Lu Z.H.Lu C.L.Luo J.R.Luo M.X.Luo T.Luo X.L.Luo X.R.Lyu Y.F.Lyu F.C.Ma H.Ma H.L.Ma J.L.Ma L.L.Ma M.M.Ma Q.M.Ma R.Q.Ma T.Ma X.T.Ma X.Y.Ma Y.Ma Y.M.Ma F.E.Maas M.Maggiora S.Malde Y.J.Mao Z.P.Mao S.Marcello Z.X.Meng J.G.Messchendorp G.Mezzadri H.Miao T.J.Min R.E.Mitchell X.H.Mo B.Moses N.Yu.Muchnoi J.Muskalla Y.Nefedov F.Nerling L.S.Nie I.B.Nikolaev Z.Ning S.Nisar Q.L.Niu W.D.Niu Y.Niu S.L.Olsen Q.Ouyang S.Pacetti X.Pan Y.Pan A.Pathak P.Patteri Y.P.Pei M.Pelizaeus H.P.Peng Y.Y.Peng K.Peters J.L.Ping R.G.Ping S.Plura V.Prasad F.Z.Qi H.Qi H.R.Qi M.Qi T.Y.Qi S.Qian W.B.Qian C.F.Qiao X.K.Qiao J.J.Qin L.Q.Qin L.Y.Qin X.S.Qin Z.H.Qin J.F.Qiu Z.H.Qu C.F.Redmer K.J.Ren A.Rivetti M.Rolo G.Rong Ch.Rosner S.N.Ruan N.Salone A.Sarantsev Y.Schelhaas K.Schoenning M.Scodeggio K.Y.Shan W.Shan X.Y.Shan Z.J.Shang J.F.Shangguan L.G.Shao M.Shao C.P.Shen H.F.Shen W.H.Shen X.Y.Shen B.A.Shi H.Shi H.C.Shi J.L.Shi J.Y.Shi Q.Q.Shi S.Y.Shi X.Shi J.J.Song T.Z.Song W.M.Song Y.J.Song Y.X.Song S.Sosio S.Spataro F.Stieler Y.J.Su G.B.Sun G.X.Sun H.Sun H.K.Sun J.F.Sun K.Sun L.Sun S.S.Sun T.Sun W.Y.Sun Y.Sun Y.J.Sun Y.Z.Sun Z.Q.Sun Z.T.Sun C.J.Tang G.Y.Tang J.Tang M.Tang Y.A.Tang L.Y.Tao Q.T.Tao M.Tat J.X.Teng V.Thoren W.H.Tian Y.Tian Z.F.Tian I.Uman Y.Wan S.J.Wang B.Wang B.L.Wang Bo Wang D.Y.Wang F.Wang H.J.Wang J.J.Wang J.P.Wang K.Wang L.L.Wang M.Wang N.Y.Wang S.Wang S.Wang T.Wang T.J.Wang W.Wang W.Wang W.P.Wang X.Wang X.F.Wang X.J.Wang X.L.Wang X.N.Wang Y.Wang Y.D.Wang Y.F.Wang Y.L.Wang Y.N.Wang Y.Q.Wang Yaqian Wang Yi Wang Z.Wang Z.L.Wang Z.Y.Wang Ziyi Wang D.H.Wei F.Weidner S.P.Wen Y.R.Wen U.Wiedner G.Wilkinson M.Wolke L.Wollenberg C.Wu J.F.Wu L.H.Wu L.J.Wu X.Wu X.H.Wu Y.Wu Y.H.Wu Y.J.Wu Z.Wu L.Xia X.M.Xian B.H.Xiang T.Xiang D.Xiao G.Y.Xiao S.Y.Xiao Y.L.Xiao Z.J.Xiao C.Xie X.H.Xie Y.Xie Y.G.Xie Y.H.Xie Z.P.Xie T.Y.Xing C.F.Xu C.J.Xu G.F.Xu H.Y.Xu M.Xu Q.J.Xu Q.N.Xu W.Xu W.L.Xu X.P.Xu Y.C.Xu Z.P.Xu Z.S.Xu F.Yan L.Yan W.B.Yan W.C.Yan X.Q.Yan H.J.Yang H.L.Yang H.X.Yang Tao Yang Y.Yang Y.F.Yang Y.X.Yang Yifan Yang Z.W.Yang Z.P.Yao M.Ye M.H.Ye J.H.Yin Z.Y.You B.X.Yu C.X.Yu G.Yu J.S.Yu T.Yu X.D.Yu Y.C.Yu C.Z.Yuan J.Yuan J.Yuan L.Yuan S.C.Yuan Y.Yuan Z.Y.Yuan C.X.Yue A.A.Zafar F.R.Zeng S.H.Zeng X.Zeng Y.Zeng Y.J.Zeng Y.J.Zeng X.Y.Zhai Y.C.Zhai Y.H.Zhan A.Q.Zhang B.L.Zhang B.X.Zhang D.H.Zhang G.Y.Zhang H.Zhang H.Zhang H.C.Zhang H.H.Zhang H.H.Zhang H.Q.Zhang H.R.Zhang H.Y.Zhang J.Zhang J.Zhang J.J.Zhang J.L.Zhang J.Q.Zhang J.S.Zhang J.W.Zhang J.X.Zhang J.Y.Zhang J.Z.Zhang Jianyu Zhang L.M.Zhang Lei Zhang P.Zhang Q.Y.Zhang R.Y.Zhang Shuihan Zhang Shulei Zhang X.D.Zhang X.M.Zhang X.Y.Zhang Y.Zhang Y.T.Zhang Y.H.Zhang Y.M.Zhang Yan Zhang Yao Zhang Z.D.Zhang Z.H.Zhang Z.L.Zhang Z.Y.Zhang Z.Y.Zhang Z.Z.Zhang G.Zhao J.Y.Zhao J.Z.Zhao Lei Zhao Ling Zhao M.G.Zhao N.Zhao R.P.Zhao S.J.Zhao Y.B.Zhao Y.X.Zhao Z.G.Zhao A.Zhemchugov B.Zheng B.M.Zheng J.P.Zheng W.J.Zheng Y.H.Zheng B.Zhong X.Zhong H.Zhou J.Y.Zhou L.P.Zhou S.Zhou X.Zhou X.K.Zhou X.R.Zhou X.Y.Zhou Y.Z.Zhou J.Zhu K.Zhu K.J.Zhu K.S.Zhu L.Zhu L.X.Zhu S.H.Zhu S.Q.Zhu T.J.Zhu W.D.Zhu Y.C.Zhu Z.A.Zhu J.H.Zou J.Zu 《Chinese Physics C》 SCIE CAS CSCD 2024年第9期8-20,共13页
The number ofψ(3686)events collected by the BESⅢdetector during the 2021 run period is determined to be(2259.3±11.1)×10~6 by counting inclusiveψ(3686)hadronic events.The uncertainty is systematic and the ... The number ofψ(3686)events collected by the BESⅢdetector during the 2021 run period is determined to be(2259.3±11.1)×10~6 by counting inclusiveψ(3686)hadronic events.The uncertainty is systematic and the statistical uncertainty is negligible.Meanwhile,the numbers ofψ(3686)events collected during the 2009 and 2012run periods are updated to be(107.7±0.6)×10~6 and(345.4±2.6)×10~6,respectively.Both numbers are consistent with the previous measurements within one standard deviation.The total number ofψ(3686)events in the three data samples is(2712.4±14.3)×10~6. 展开更多
关键词 ψ(3686) inclusive process Hadronic events BESⅢdetector
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基于Elasticsearch的实时集群日志采集和分析系统实现 被引量:12
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作者 胡庆宝 姜晓巍 +2 位作者 石京燕 程耀东 梁翠萍 《科研信息化技术与应用》 2016年第3期13-18,共6页
传统日志工具采集时间长、处理效率低下,无法支持大规模集群日志采集和分析需求。我们从实际需求出发,结合Flume和Elasticsearch设计实现了集群日志的实时采集和快速查询分析系统。通过预设日志规则库,实时统计并展示集群系统的运行状态... 传统日志工具采集时间长、处理效率低下,无法支持大规模集群日志采集和分析需求。我们从实际需求出发,结合Flume和Elasticsearch设计实现了集群日志的实时采集和快速查询分析系统。通过预设日志规则库,实时统计并展示集群系统的运行状态,提供预警信息。 展开更多
关键词 日志采集 FLUME elasticsearch 日志报警
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高能物理计算环境概述 被引量:12
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作者 程耀东 石京燕 陈刚 《科研信息化技术与应用》 2014年第3期3-10,共8页
本文介绍了高能物理的计算需求,探讨了典型的高能物理计算模型,详细介绍了常用的计算技术和系统,包括前端登录集群、海量存储系统、作业管理系统、虚拟计算系统、备份与分级存储、用户管理、软件自动部署、系统监视、网格系统等。对高... 本文介绍了高能物理的计算需求,探讨了典型的高能物理计算模型,详细介绍了常用的计算技术和系统,包括前端登录集群、海量存储系统、作业管理系统、虚拟计算系统、备份与分级存储、用户管理、软件自动部署、系统监视、网格系统等。对高能物理计算环境现状进行总结,并提出展望。 展开更多
关键词 高能物理 高性能计算 海量存储 网格
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基于OpenStack的虚拟资源调度技术研究
20
作者 李海波 黄秋兰 +1 位作者 石京燕 程耀东 《科研信息化技术与应用》 2016年第3期25-30,共6页
传统的高能物理计算系统基于物理机集群,主要通过Torque、Condor、LSF等资源管理和作业调度系统将作业调度到物理机器上运行,缺少对虚拟化计算的接口支持。我们选取OpenStack作为底层虚拟化平台,设计并实现上层调度系统与OpenStack之间... 传统的高能物理计算系统基于物理机集群,主要通过Torque、Condor、LSF等资源管理和作业调度系统将作业调度到物理机器上运行,缺少对虚拟化计算的接口支持。我们选取OpenStack作为底层虚拟化平台,设计并实现上层调度系统与OpenStack之间的桥梁,采用推拉结合的作业运行方式,构建虚拟计算集群。 展开更多
关键词 虚拟计算集群 PBS OPENSTACK 资源调度
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