基于状态机与线程级多任务并行模型的数据采集传输调度设计

为解决水质污染物数据采集传输系统中多任务事件响应及数据传输不稳定问题,将数据采集传输功能分为若干子任务模块,引入状态机理论作为多任务调度研究理论基础,设计线程级多任务并行模型作为调度研究支持,由状态机维护多任务、多线程数据请求,基于实际数据采集过程中建立采集传输事件与控制任务的关联关系,实现对采集传输事件的快速响应。采用基于线程级多任务并行模型调度方法实现自检、告警、配置和通信等功能,利用互斥锁达到通道隔离目的,提高系统的抗干扰性。最后对采集传输系统进行实地污染物数据采集监测实验。实验表明:基于状态机与线程级多任务并行模型的调度方法可以有效稳定地完成数据的采集和传输。

并行处理技术在雷达数据处理中的应用研究

为了解决雷达数据处理系统数据量日益增大,计算能力逐渐不足的问题,提出两种并行处理方法。第一种方法是对数据处理各步骤中的循环采用多个线程并行处理,属于细粒度并行;第二种方法是根据雷达数据的局部性特征,把雷达探测空域按照径向距离划分成多个部分,由多个子任务并行处理,属于粗粒度并行。实验结果显示,4线程细粒度并行雷达数据处理架构性能是原来的3倍,4任务粗粒度并行架构性能是原来的5倍,证明并行处理技术在雷达数据处理中的有效性,并且任务级的粗粒度并行架构更适合雷达数据处理。

基于BWDSP的HEVC熵编码的复杂度分析与优化

为了优化BWDSP平台上高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)熵编码算法,文章基于BWDSP仿真平台对熵编码复杂度进行了深入分析,并结合BWDSP搭载的硬件资源,从对不同尺寸的变换系数块熵编码算法结构的优化、存储器优化和线性汇编优化3个不同层级的组合优化方案进行优化处理,提出了一种基于乒乓缓存的DMA数据传输优化方案,设计了一种基于单核DSP的多任务级并行处理的优化方案。实验结果表明,经过优化的HEVC熵编码的运行速度显著提高,平均加速比达到15倍。

冷冻电镜三维重构在CPU-GPU系统中的并行性

为了有效地发掘和利用异构系统在应用和体系结构上的并行性,以冷冻电镜三维重构为例展示如何利用应用程序潜在的并行性.通过分析重构计算所有的并行性,实现了将动态自适应的划分算法用于任务在异构系统上高效的分发.在曙光星云系统的部分节点系统(32节点)上评估并行化的程序性能.实验证明:多层次的并行化是CPU与GPU异构系统上开发并行性的有效模式;CPU-GPU混合程序在给定问题规模上相对单纯CPU程序获得2.4倍加速比.