基于小波分析的电力多级冗余数据校验系统

针对电力多级数据体量的增大,冗余数据量随之增大,造成电力大数据应用质量降低的问题,设计基于小波分析的电力多级冗余数据校验系统。预处理电力多级数据后,引入小波分析算法分解处理电力多级数据,提取最大权重系数对应分解部分数据的代表特征。基于流水线策略检测电力多级冗余数据,并通过并行化技术对其进行消除处理,从而实现电力多级冗余数据的校验。实验数据显示,应用设计系统后,冗余数据查全率最大值达到了97.56%,冗余数据校验误差最小值为2%,证实了设计系统具有较好的冗余数据校验效果。

面向FT-M7002的阈值分割算法优化实现

在国产高性能DSP的快速发展过程中,缺乏能充分发挥其体系结构优势的高性能图像处理算法。针对以上问题,对应用比较广泛的Otsu阈值分割算法进行面向FT平台的并行优化。在分析FT-M7002体系结构以及Otsu阈值分割算法的基础上,使用飞腾向量指令集进行手工向量化改写以充分利用FT-M7002平台超长向量寄存器,从而减少数据访存次数提高数据级并行性。在多种图像矩阵规模下进行性能测试,结果显示,阈值分割中的阈值比较模块优化后获得了3.74~4.39倍的加速效果,Otsu阈值分割算法总体优化实现获得了1.77~1.87倍的加速效果。

SIMD自动向量化编译优化概述

SIMD扩展部件是集成到通用处理器中的加速部件,旨在发掘多媒体程序和科学计算程序的数据级并行.首先介绍SIMD扩展部件的背景和研究现状,然后从发掘方法、数据布局、多平台向量化这3个角度介绍了SIMD自动向量化的研究问题、困难和最新研究成果,最后展望了SIMD编译优化未来的研究方向.

基于数据级任务分解的配电网分布式并行计算平台

为实现大规模配电网的实时分析计算,构建了基于数据级任务分解的配电网分布式并行计算平台。结合配电网运行结构和设备配置,以配电网馈线作为分析单元,采用数据级并行计算方式对配电网计算任务进行分解。配置管理模块、实例、执行端和客户端4个子系统,分别实现任务生成、任务分解、任务派发以及子任务计算等功能,形成分布式并行计算平台框架。引入消息中间件ZeroMQ技术,采用不同类型套接字的组合实现分布式系统内部的N-N高效通信及与外部系统的数据交互。为验证该平台的实用性及并行计算性能,在平台上实现了山东省某市的城市配电网全局状态估计的分布式并行计算。算例分析表明:在配电网节点达到一定规模时,采用该平台进行分布式并行计算具有明显的速度优势。

萤火虫2:一种多态并行机的硬件体系结构

提出了一种新型的多态高效并行阵列机结构——萤火虫2号阵列机。该结构的处理单元可以在SIMD和MIMD两种模式下运行,兼有异步执行机制,还可以实现分布式指令级并行处理。采用了硬件的多线程管理器和高效通信机制,这些机制使得此种阵列机能够实现效率很高的线程级并行运算、数据级并行运算和分布式指令级并行运算。尤其值得指出的是,此种阵列机的流处理性能堪与专用集成电路匹敌。该结构还能有效实现静态与动态数据流计算,可以高效实现图形、图像和数字信号处理任务。

DSP体系结构发展的新趋势

CISC→RISC设计思想对DSP体系结构设计中数据和指令级并行性开发产生了深刻影响,融合RISC和SIMD技术的单核处理器已经成为DSP体系结构设计的新趋势。

多态并行处理器中的SIMD控制器设计与实现

设计和实现了一种多态并行处理器中的SIMD控制器。为满足图像并行处理的需要,以实现高效的数据级并行计算为目标,采用状态机实现了行、列、簇控制器的设计,完成了SIMD指令的发送、数据的加载和远程数据的传输。在阵列机上分区并发实现了SIMD和MIMD两种计算模式,能够实现两种计算模式的切换。专用的硬件电路设计提高了该处理器处理并行数据的能力。

多态并行机上的3D图形渲染

针对多态同构阵列处理器,提出一种图形算法并行化的实现方法。该方法通过分析图形流水线中渲染算法的控制依赖、数据依赖关系,并对各个算法计算量进行估计,利用多态阵列处理机的能够结合不同类型的并行计算的特点,以处理器的负载均衡为依据,实现图形渲染的并行化计算。实验结果表明,该方法所实现的加速比按线性增长。

并行编译中一种线性数据和计算划分算法

对于高性能并行计算机而言,如何找到一种好的计算和数据划分,对数据和计算进行合理划分,增加数据本地化来减少处理器间的通信是提高其并行性能的关键。该文讨论了一种线性的自动进行无数据重组的计算和数据划分算法。

基于Spark的大数据热图可视化方法

针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题,结合Spark和LOD技术,以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架.首先利用Spark平台分层并以瓦片为单位并行计算,然后将结果分布式存储在HDFS上,最后通过web服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射,以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离,为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路.

流水安全法─—一个面向软件流水技术的新的数据相关性分析方法

软件流水是一种很有效的指令级并行优化技术，而能否进行尽可能精确的数据相关性分析是决定软件流水优化效果的一个非常重要的因素．本文通过分析软件流水技术本身的特点，从保障软件流水安全为出发点，导出了一组更严洛有效的相关方程和限制不等式，大大提高了相关性判别的能力，最后与现有工作进行了比较，并用一个例子加以验证．

基于多层循环并行化的负载平衡优化

负载平衡是并行处理中的一个重要概念。参与一个程序执行的各处理机所承担的工作量是否均衡直接影响该程序的并行性能。本文对面向MPP系统程序循环级并行化中负载平衡的优化进行了探讨，提出了优化策略及其实施算法。

简单高性能微处理器的设计

提高指令级并行度是处理器体系结构发展的重要方向 ,也是当前计算机组织、计算机结构课程的重要内容之一。为使学生对指令流水线、超标量等技术有更深入的理解和体会 ,本文介绍了一个简单的具有超标量流水线结构的微处理器模型的设计思想。针对在指令并行执行过程中出现的数据相关冲突 ,提出了指令相关性检查算法和数据相关性检查算法。论述了如何利用 VHDL语言的特点 ,准确描述硬件的并行性及系统模块的划分 。

流化H.264编码的数据并行方法

流模型是一种源于媒体处理的新型并行计算模型。然而H.264编码作为媒体处理领域中的重要应用,在与流模型适配时,却出现重要障碍,主要是由于相关性问题极大地限制了流化过程中数据级并行的开发。针对这个问题,首先根据编码算法分析了编码过程中遇到的相关性问题,然后为各主要编码模块分别提出解除相关性限制的数据并行编码方法。采用这些方法能够保证大数据并行粒度,最终达到高效并行流化编码的目的。实验表明采用数据并行流化编码方法,帧间预测、帧内预测、熵编码和去块滤波模块都获得了显著加速。

可逆处理器指令流水线的设计与仿真

为实现可逆处理器的指令流水线,提出一种适合可逆指令流水的数据通路图。明确可逆指令流水线的7个阶段(即读指令、指令译码、读寄存器、运算/访问存储器、写寄存器、指令编码、返回指令)以及各阶段任务,分析在可逆约束下指令流水可能遇到的数据冒险和控制冒险,通过转发和阻塞技术解决此类冒险。通过仿真系统验证该指令流水线的正确性,仿真结果表明,该方法能有效实现可逆处理器中的指令级并发,在保证程序功能不变的前提下交换一些指令的位置,显著提高流水线性能。

面向SLP的多重循环向量化

如今,越来越多的处理器集成了SIMD(single instruction multiple data)扩展,现有的编译器大多也实现了自动向量化的功能,但是一般都只针对最内层循环进行向量化,对于多重循环缺少一种通用、易行的向量化方法.为此,提出了一种面向SLP(superword level parallelism)的多重循环向量化方法,从外至内依次对各个循环层次进行分析,收集各层循环对应的一些影响向量化效果的属性值,主要包括能否对该循环进行直接循环展开和压紧、有多少数组引用相对于该循环索引连续以及该循环所包含的区域等,然后根据这些属性值决定在哪些循环层次进行直接循环展开和压紧,最后通过SLP对循环中的语句进行向量化.实验结果表明,该算法相对于内层循环向量化和简单的外层循环向量化平均加速比提升了2.13和1.41,对于一些常用的核心循环可以得到高达5.3的加速比.

支持数据重分布通信的计算和数据分解算法

对于分布内存体系结构的并行计算机而言,如何对计算和数据进行合理划分以增加数据本地化减少处理器间的通信是提高其并行性能的关键,但在数据划分过程中,重分布通信有时不可避免,如何进行合理的数据和计算划分以减少通信并最大限度的利用程序的并行性是并行编译中的一个重要问题。该文主要讨论了一种支持数据重分布的自动进行计算和数据划分的算法。

多核系统上任意2序列公共元素的并行查找

文章依据多核系统共享二级缓存和私有一级缓存的容量,采用数据多级分块技术、数据局部性原理和循环并行优化方法,设计了多核系统上存储高效、线程级并行、扩展性好的任意2序列公共元素的并行查找算法。结果表明,该文所给算法充分发挥了多核系统的软硬件特性,获得了良好的加速比和可扩展性。