先进中子学程序SCAP-N混合并行方法

为提高先进中子学程序SCAP-N的计算效率,提出并实现了1种MPI/OpenMP混合并行方案。采用MPI分布式并行模式,实现各分层2维堆芯计算间的并行及3维堆芯pin-by-pin输运计算的粗粒度区域分解并行。采用OpenMP共享存储式并行模式,实现分层2维堆芯内部非均匀输运计算的并行及3维堆芯pin-by-pin输运计算各MPI分区内部的细粒度并行。数值结果表明,该混合并行方法可有效实现SCAP-N程序的并行化,显著缩短程序计算时间,减少堆芯高精度中子输运计算区域分解数目,缓解源迭代格式退化,提高程序计算稳定性和收敛效率。

混合并行遗传算法求解TSP问题

该文应用多种群遗传并行进化的思想,对不同种群基于不同的遗传策略,如变异概率,不同的变异算子等来搜索变量空间,并利用种群间迁移算子来进行遗传信息交流,以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题,对于TSP(Traveling Salesman Problem)进行了求解,仿真结果表明,该文算法的收敛性能优于经典遗传算法。

CPU/GPU异构混合并行的栅格数据空间分析研究——以地形因子计算为例

海量数据背景下传统GIS栅格数据空间分析计算效率已经不能满足快速计算的需求,为此以地形因子计算为例,分析并测试了基于共享内存模型的CPU多核并行模式与基于流处理器模型的GPU众核并行模式的计算性能,在此基础上详细实现了负载均衡的设备间任务划分,进行CPU与GPU异构混合的并行技术改良研究。实验结果表明,基于相同的单机硬件环境,与多核共享内存模型或众核流处理器的单一计算平台并行方案相比,CPU/GPU异构混合并行计算方法对于栅格数据分析具有更好的加速效果。

混合并行技术在FDTD计算中的应用研究

为提高网络环境下细粒度并行FDTD计算的性能,引入局域网两层并行能力的概念,发展了一种高性能的混合并行FDTD算法。在该算法中,通过利用MPI与OpenMP多线程技术,在传统域分解FDTD算法基础上,实现了数据与任务的两层并行化。作为算法实现的应用,对一种常见的车载隐藏式印刷天线进行了模拟研究。计算在不同数量的PC机上执行,并与传统的网络并行FDTD算法进行了比较。数值结果表明,当域分解粒度较小时,该混合并行方法能够有效地提高局域网并行FDTD的算法性能。

一种混合并行算法及其在多相交直流混合电力系统中的应用

综合电力系统是典型的多相交直流混合电力系统,多由多相电机和电力电子设备构成。由于多相电机计算量大、端口数多,采用传统并行算法难以提高综合电力系统电磁暂态仿真效率,为此提出一种混合并行算法,该算法由元件级并行和网络级并行2部分组成。其中前者通过将计算量大的多相电机元件分拆为多个互相耦合的电机,以大幅减少单个元件的计算量和显著提高系统分区的灵活性;后者则利用元件级并行实现系统切分方案的优化设计和计算流程中等待时间的高效利用,从而显著提高网络并行计算的总体效率。典型综合电力系统算例的仿真结果验证了所提出算法的正确性和有效性。

蒙特卡罗中子输运程序的MPI/OpenMP混合并行研究

消息传递/共享内存混合并行方法具有适应分布共享式集群计算机的发展趋势、有助于解决蒙特卡罗计算内存问题、改善并行性能等优势。本文基于一维中子蒙特卡罗输运程序,实现MPI/OpenMP混合并行,研究影响混合并行性能的因素,提出针对共享内存访问竞争、锁竞争、伪共享等问题的解决方法。测试结果表明,混合并行程序和纯粹MPI并行程序有相近的加速效果,同时大量节省了程序的内存使用,对于实现中子蒙特卡罗输运程序的大规模并行有重要意义。

混合并行技术在激光化学反应模拟中的应用

为提高激光化学反应模拟效率,在半经典分子动力学模拟中引入混合并行技术和双层并行思想。基于MPI+OpenMP混合模型设计并实现激光化学反应双层并行模拟算法,上层基于MPI实现节点间的原子分解并行,下层基于OpenMP实现节点内的多线程矩阵并行乘法。在SMP集群中测试表明,模拟大分子体系激光化学反应并行效率可达60%以上。因此,应用混合并行技术可有效提高激光化学反应模拟效率。

多核集群系统下的混合并行遗传算法研究

为应对传统遗传算法在处理大规模组合优化问题面临的进化速度缓慢,难以达到实时要求的严峻挑战,提出了一种在多核PC集群系统上实现"粗粒度-主从式"混合并行遗传算法的模型:通过把"粗粒度-主从式"并行遗传算法映射到多核PC集群上,结合消息传递和共享存储两种并行编程模型,在节点间使用消息传递模型(MPI),对应的遗传算法为粗粒度并行遗传算法,在节点内使用共享存储模型(OpenMP),对应的遗传算法为主从式并行遗传算法,用MPI和OpenMP混合编程的方式以进程和线程两级并行在多核集群上实现具体的混合并行遗传算法。理论分析和实验结果表明,提出的实现模型有较好的性能,可大大改进传统遗传算法的缺陷。为利用并行遗传算法在普通多核PC集群上处理大规模组合优化问题提出了一种有效、可行的解决方案。

基于混合并行遗传算法和阈值限定法的基因调控网络构建

为了解决传统基因调控网络构建算法准确度不高的问题,提出了一种基于混合并行遗传算法和阈值限定法的新型基因调控网络构建算法。该算法分缩小解空间和参数拟合两部分,缩小解空间阶段先用奇异值分解法限定数学上可行的基因调控网络,减少不必要计算,然后用阈值限定法将每个基因的控制基因限定到一定规模,提高计算效率的同时更合乎生物信息学规则。参数拟合部分先用并行遗传算法在整个解空间快速寻优,而后采用爬山法进行小范围细致求解,提高计算精度。实验部分将本文算法应用于人类复杂疾病的皮肤黑色素瘤和2型糖尿病基因调控网络的构建上。本文计算结果与真实网络作对比,验证了本文算法的有效性。同时将本文计算结果与传统遗传算法,粒子群算法进行比较,证明本文算法具有更高的执行效率。

混合并行机调度问题的多目标优化模型及算法

针对生产工序的合并造成一种串并联共存的生产布局,研究了一种特殊的混合并行机调度问题,并考虑以最小化总流水时间和最小化总延迟工件数量为目标的多目标调度问题,建立了混合整数规划模型.针对模型特点,设计了一种改进的非支配排序遗传算法进行求解,采用基于启发式方法的初始种群生成方式以提高种群的质量和多样性,并引入一种局域搜索策略以改善求解算法所获得的非支配解的质量及分布性.通过对大量数值算例进行仿真实验,并与典型的多目标优化算法进行比较,结果表明所提出的模型和算法在收敛性、分布性及极端点质量方面均具有优势,能够较好的解决多目标混合并行机调度问题.

MPI+TBB混合并行编程模型在分子动力学中的应用

为了提高分子动力学模拟在对称多处理(SMP)集群上的计算速度,在分子动力学并行方法中引入MPI+TBB的混合并行编程模型。基于该模型,在分子动力学软件LAMMPS中设计并实现混合并行算法,在节点间采用MPI及空间分解技术实施进程级并行,节点内采用TBB及临界区技术实施线程级并行。在SMP集群中的测试表明,该方法在体系较大以及节点数较多时可以明显减少通信时间,使加速比在纯MPI模型上提高45%。结果表明,MPI+TBB混合并行编程模型可促进分子动力学并行模拟且效率明显提升。

一种混合并行XML解析方法

设计了一种混合并行XML解析方法.该方法由轻量级事件划分、事件级并行解析和后处理三阶段组成.使用SIMD指令来加速事件划分.阶段级处理使用软件流水线并行技术.同时使用了事件级数据并行技术和流水线并行技术,所以该方法是一种混合并行方法.与其他方法相比,该方法具有高效并行解析和低通信开销的优势.在基于8核Intel Xeon X7560 CPU、Linux操作系统机器上的测试结果表明,与现有其他方法相比,该方法能够达到更高的加速以及更好的可扩展性.

基于CMP多核集群的混合并行编程技术研究

高性能科学计算(High Performance Science Computing,简称HPC)是验证某些理论和测试计算机系统处理能力的一种有效的实验手段。鉴于目前CMP(Chip Multi-processor)多核集群已变得越来越普及,尝试对由MPI和OpenMP两种不同并行编程技术构成的混合编程模式做一些实验性的研究。通过对程序执行时间和加速比的实验数据分析,可以看出在多核和多节点集群上采用细粒度的混合并行编程方法较单一使用MPI并行编程方法更加合理和高效,也更能体现出系统硬软件的特性与优势。

混合并行计算在海洋水龄谱模拟中的应用研究

在海洋水龄谱数值模拟过程中应用并行计算技术可以显著提高运算效率。将适用于分布式存储环境的消息传递接口(Message Passing Interface,MPI)与适用于共享存储环境的开放式多处理(Open Multi-Processing,OpenMP)两种并行计算技术相结合,提出了一种适用于海洋水龄谱数值模拟的混合并行计算模型。对比了其与传统的纯MPI方式在多核心(Chip Muti-processors)集群上的运算效率,并在此基础上研究了混合模型的系统资源利用情况以进一步了解其扩展能力。实验结果表明,MPI+OpenMP混合并行水龄谱模型具有更高的运算效率,同时系统资源消耗明显低于纯MPI方式。

面向混合并行计算系统编程环境的研究与实现

分析了基于CMP节点的混合并行计算系统并行处理模式,基于分层次的自顶向下、逐步细化的思想,设计并实现了面向此类混合并行计算系统的编程环境,从而大大降低程了序设计人员在此类环境下编写并行应用程序的复杂度,减少了程序编码错误,提高了编程人员的效率。

接触问题的MPI+OpenMP混合并行计算

针对接触计算问题中需要大量全局通信的特点,结合当前流行的多处理器集群系统,采用了MPI+OpenMP的混合并行模式,实现了接触问题的并行计算。以双重区域剖分并行算法为基础,内力计算部分在采用MPI并行基础上,使用基于分块结构的OpenMP并行编程,使得接触力并行计算中涉及的全局通信时间无需增加,从而进一步提高了并行效率。数值模拟实验表明,这种并行方式能在上百处理器上实现千万自由度接触问题的并行计算。

一种基于粗粒度—主从式的混合并行遗传算法

为了解决串行遗传算法的收敛速度和早熟问题 ,人们开始研究遗传算法的并行执行 ,并取得了很好的结果。本文提出了一种基于分布式集群环境的层次结构 (粗粒度—主从式 )的并行遗传算法—混合并行遗传算法。仿真表明 ,采用混合并行遗传算法可以有效的提高优化的速度和解的精度。

时空间混合并行框架及其在并行计算实验教学中的应用

结合处于研究前沿的时间并行理论和传统的空间并行技术,设计开发了一个时空混合并行计算框架,用于并行计算和数值模拟相关课程的实验教学。该框架提供了基础的时空间并行功能和部分常用的数值求解器,又支持在更高层面完成对问题的建模和分解,有助于学生全面理解和掌握科学计算和工程模拟的相关知识,同时便于积累教学成果,探索和培育新课题。

多群粒子输运问题在多核集群系统上的混合并行计算

本文分析了非结构网格多群粒子输运Sn方程求解的并行性,拟合多核机群系统的特点,设计了MPI/OpenMP混合程序,针对空间网格点采用区域分解划分,计算结点间基于消息传递MPI编程,每个MPI计算进程在计算过程中碰到关于能群的计算,就生成多个OpenMP线程,计算结点内针对能群进行多线程并行计算。数值测试结果表明,非结构网格上的粒子输运问题的混合并行计算能较好地匹配多核机群系统的硬件结构,具有良好的可扩展性,可以扩展到1024个CPU核。

二维双曲型初边值问题的双层混合并行求解算法

本文对带Dirichlet边界条件的二维双曲型方程初边值问题,使用块三对角奇偶约化和双层混合并行算法进行数值求解。通过组合并行算法的性能,提出保证并行效率和计算精度的分治策略。在上海大学超级计算机"自强3000"上,使用128个节点进行了此方法的数值实验,实验的结果与理论分析一致。即保证了精度,也得到线性加速比,并行效率达到90%以上,说明此方法有良好的可扩展性。