布尔矩阵乘的分布式异构并行优化

布尔多项式求解是当今密码代数分析中的关键步骤,F4算法是布尔多项式求解的高效算法。分析了Lachartre为F4矩阵专门设计的高斯消去算法,针对其中布尔矩阵乘这一耗时的计算步骤,设计并实现了分布式异构(CPU+MIC)并行算法。布尔矩阵相对于普通矩阵主要体现在矩阵元素取值区间不一样上,由于布尔矩阵元素(0,1)导致矩阵乘操作的特殊性,普通矩阵乘的优化方法不能很好地满足布尔矩阵乘的需求。分别从布尔矩阵的存储、OpenMP多线程组织、访存、任务划分和调度等方面进行了性能优化,实现了布尔矩阵乘的分布式异构并行算法。通过随机生成布尔矩阵测试,优化后的分布式异构并行程序相较于分布式同构并行程序达到了2.45的加速比,体现了良好的性能提升。

混合果蝇算法求解分布式异构并行机调度

以工业生产中面临的实际生产问题为背景,提出了分布式异构并行机的调度问题模型,进而针对该问题设计了一种混合果蝇优化算法,用于最小化最大完工时间。在算法中,首先,在初始化阶段加入竞争机制,有效地提高了初始解的质量;其次,在嗅觉搜索阶段引入了自适应搜索半径,实现了对解空间的有效搜索;最后,在更新阶段融入了三阶段局部搜索,使全局搜索和局部搜索达到了较好平衡。仿真实验和算法比较验证了所提混合果蝇优化算法的有效性和鲁棒性。

异构系统雷达任务调度算法仿真

针对传统单处理器处理复杂多样雷达任务效果欠佳问题,提出在分布式异构系统中结合改进指派算法和匈牙利算法的优点并行调度雷达任务的算法.在原始指派问题每次给每个处理器指派一项任务基础上,改进算法引入处理器雷达任务堆积量实时检测技术,设定处理器任务堆积量阈值,每次对空闲的和任务堆积量小于阈值的节点分配任务,其它处理节点不分配.对不同任务堆积量阈值和不同处理性能差别的集群利用改进算法仿真并与原始算法仿真结果对比,改进算法明显缩短了任务处理时间,改进了系统环境负载平衡,且对处理性能差别较大的集群雷达任务并行调度改进效果更好.