分布式并行计算环境:MPI

Message passing Interface (MPI) is a kind of network distributed parallel computing environments whichhave been widely used on super parallel computers and networks. First,this paper describes the rssearch backgroundand developing status of MPI. Then on this basis it will study and analyze the functions and features of MPI ,summa-rize its insufficiencies and gives some suggestions for modification.

局域网分布式并行计算环境的建立及应用

主要介绍了以PVM系统作为局域网并行计算平台,在工作站机群上,建立了局域网分布式并行计算环境,简单介绍了在此并行环境中开发的多层二维二相油藏数值模拟的并行计算软件,利用工作站机群开发并行油藏模拟软件是为了探索解决大规模油藏模拟的行之有效的方法。

基于R树的分布式并行空间索引机制研究

为提高分布式并行计算环境下海量空间数据管理与并行化处理的效率,基于并行空间索引机制的研究,设计一种多层并行R树空间索引结构。该索引结构以高效率的并行空间数据划分策略为基础,以经典的并行计算方法论为依据,使其结构设计在保证能够获得较好的负载平衡性能的前提下,更适合于海量空间数据的并行化处理。以空间范围查询并行处理的系统响应时间为性能评估指标,通过实验证明并行空间索引结构具有设计合理、性能高效的特点。

并行程序设计环境的研究

研究分析了目前集群系统广泛采用的消息传递机制,设计并实现了Windows与UNIX异种平台互联网络上的一个分布式并行计算环境——HPC(Heterogeneous Parallel Computing)系统。

一种面向并行空间查询的数据划分方法

在并行空间数据库中,空间数据集在各计算节点是否聚集划分,对提高空间并行查询效率起着关键的作用。Oracle Spatial采用的基于格网的划分方法只考虑了数据集在各节点是否均衡划分,而未考虑空间数据的拓扑特征。基于空间数据聚集划分的目的,提出了一种基于K-平均聚类算法的空间数据划分方法。实验证明,该方法极大地提高了空间数据并行检索和查询效率。

并行R树空间索引中叶节点大小的确定方法研究

并行R树空间索引结构中叶节点的大小是影响索引效率的主要因素,其确定方法是并行R树索引结构性能优劣的关键。本文讨论并设计了一种多层并行R树空间索引结构,文中以系统的查询响应时间作为性能评估指标,给出了并行R树叶节点大小的确定方法,并通过实验验证了该方法的有效性和适用性,同时也论证了本文所设计的多层并行R树索引结构是合理的和高效的。

Ada语言可并行成分的自动识别

通过对Ada95分布程序级并行性的分析,利用控制依赖性分析与数据依赖性分析,构造了一系列算法实现了该理论,使得对Ada源程序的自动并行性识别成为可能.

在PC机群上搭建并行虚拟机

本文实现了基于消息传递系统的并行虚拟机在PC机群上的搭建 ,给出了详细的搭建步骤 。

利用位序法求标准拉丁方算法

文章根据排列与组合可计数的特点,给出了利用位序法求标准拉丁方的算法。在实现此算法时,构造了一套字符化的大整数运算系统,解决了随拉丁方阶数增大位序值剧增在计算机上无法表示或处理的问题。通过在分布式并行计算环境MPIBD中的实验,给出了所有4阶与5阶标准拉丁方。