一种基于MPICH的高效矩阵相乘并行算法

根据MPICH并行编程环境中任务间通信的特点,设计了一种基于MPICH的矩阵相乘并行算法。根据运行在COW(工作站机群)上的进程数目将矩阵A按行划分成相应数目的子矩阵,每个进程完成一个子矩阵与矩阵B的相乘运算。实验结果表明,该算法提高了机群并行环境中资源的利用率,提高了程序的运行效率。

MPICH在PC集群系统中的应用

采用MPICH并行技术,建立了基于PC局域网平台的并行集群系统,并通过VC++6.0调用消息传递库MPI函数编写并行遗传算法,完成了相关并行计算实例。计算结果表明:在现有并行集群系统下能有效地利用现有计算机资源,大幅度提高计算效率,并可获得可观的加速比,为一些复杂问题的求解提供了可行方案。

基于MPI的并行最大最小蚂蚁系统

现有蚁群系统在求解大规模组合优化问题时所需的计算时间较长。针对该不足,提出基于消息传递接口的粗粒度异步协作并行最大最小蚂蚁系统,能在保证解质量的前提下,降低并行计算中的通信开销。在曙光4000L并行机上进行的数值实验结果表明,该系统具有较优的并行加速比和加速效率,且适合于大规模TSP问题的求解。

基于消息传递接口的并行图像处理算法研究

对于大数据量图像和复杂图像处理算法,并行处理是一种有效的解决方法.基于消息传递接口,设计了一种并行图像边缘检测算法,并在曙光4000L并行机上予以实现.数值实验结果表明,并行图像处理能显著减少计算时间,更多的计算节点能得到更大的加速比,该并行图像处理算法对于大数据量图像更加有效.

基于RapidIO的MPI设备层的设计与实现

针对RapidIO网络的特点,分析MPICH2的层次设计以及建立在TCP,SCTP网络通信协议上的MPI通信方法,通过重新定义ADI3下的CH3层,设计并实现了一种基于RapidIO的MPI设备层,建立了从MPI到RapidIO的通信通道并实现了多流通信的思想。通过在装有RapidIO网卡机器上的实验表明,在带宽和延迟通信性能上,这种专用的MPI设备层要比以太网模拟器表现出色,而且对于大数据量的通信,性能表现更好。

随机模式匹配并行算法在工作站机群上的实现

对随机模式匹配算法进行了改进,并根据MPICH并行编程环境中任务间通信的特点,设计了一种基于MPICH的改进的随机模式匹配并行算法。根据运行在COW(工作站机群)上的进程数目将文本串进行重叠划分,每个进程完成一个文本子串的模式匹配。实验结果表明,该改进的随机模式匹配并行算法有效地加快了模式匹配的速度,提高了工作站机群的资源利用率。