基于动态冗余机制的数据并行型计算网格模型

在由多个普通计算机机群构成的网格环境下,为了解决大规模数据并行型计算加速比问题、容错问题和动态负载均衡问题,提出了一个基于动态冗余机制的数据并行型网格模型。给出了由多个计算机机群组成的数据并行型计算网格等一系列形式化定义。利用逻辑计算机机群、机群逻辑环、计算节点逻辑环和m-冗余策略,研究了动态冗余、动态负载均衡技术。根据这些技术,描述了网格环境下的数据并行型计算过程。理论分析和实践表明,该模型有效地解决了大规模数据并行型计算所需的负载均衡、容错和资源优化问题。该模型适合基于网格的数据并行型计算。

并行型Ramsey数DNA计算模型

求解Ramsey数的困难在于需要搜索的解空间太大,而传统的电子计算机无法在有效的时间和存储空间上进行求解.由于DNA计算具有巨大的并行性和高密度存储能力等优点,文中研究了Ramsey数的DNA计算模型.针对传统的Ramsey数DNA计算模型存在的DNA序列量过多和序列过长的不足,利用DNA分子的特性以及生物操作将非解尽可能较早地消除,提出了并行型Ramsey数DNA计算模型,并以R(3,10)为例,给出了具体的求解步骤.

一个数据并行型计算的网格资源的管理模型

在由多计算机集群构成的数据网格环境下,挖掘网格计算节点的空余资源来支持数据并行型计算(Data Parallel Compu-ting,DPC),提出了一个基于分类、统计机制的数据网格管理模型。根据不同时间的网格资源的空余、各类DPC以及逻辑计算机机群,研究了支持DPC的网格资源管理模型。实验表明,该模型有效地解决了网格环境下数据并行型计算所需的空余资源优化使用问题。

基于滤波器组并行交替型ADC系统通道失配误差的分析

通道失配误差(如偏置误差、增益误差和时间相位误差)严重降低了并行交替型ADC(time-interleaved ADC,TIADC)系统的信纳比.我们给出了基于滤波器组的三种通道失配误差详尽的分析,表明增益误差和时间相位误差相互影响,而偏置误差则单独起作用;同时对在信号分析领域占重要地位的正弦信号进行了分析,给出了通道失配误差的频谱图像;并进一步推导了信纳比的公式和无伪波动态范围的公式;给出了时钟抖动和量化噪声对TIADC的影响.这些公式可为TIADC通道失配误差的容忍范围提供参考,也可为消除TIADC通道失配误差提供理论依据.

实值离散Gabor变换块时间递归算法的并行格型结构实现方法

Gabor变换在很多领域被认为是非常有用的方法 ,如语音与图像处理 ,雷达、声纳、振动信号的处理与理解等 ,然而实时应用却因其很高的计算复杂性而受到限制 .为了减小计算复杂性 ,我们曾提出了实值离散Gabor变换法 .本文首先简单回顾了作者曾提出的实值离散Gabor变换及其与复值离散Gabor变换的关系 ,然后为了有效地和快速地计算实值离散Gabor变换 ,提出了在临界抽样条件下和在过抽样条件下 ,一维实值离散Gabor变换系数求解的块时间递归算法以及由变换系数重建原信号的块时间递归算法 ,研究了两算法使用并行格型结构的实现方法 ,并讨论和比较了算法的计算复杂性和优越性 .

基于最小最大遗憾的同型并行机鲁棒调度模型

研究了加工时间不确定的最小化总完工时间的同型并行机调度问题.在仅知加工时间所在区间的条件下,基于最小最大遗憾准则建立了同型并行机的鲁棒调度模型.估计出了最大遗憾值的情景(即最坏情景)发生在工件加工时间取区间上端点或下端点处,并指出任意调度的最大遗憾可以通过求解一个指派问题得到.证明了同型并行机鲁棒调度问题的最优解与经典的确定性问题的最优解在工件配置上相同.该问题可以转化为一个单机器鲁棒调度问题来处理.

适合于分布式并行计算的一种并行广义乘积型双共轭残差方法(英文)

针对求解大型稀疏非对称线性方程组,提出适合于分布式并行环境的一种并行广义乘积型双共轭残差(GPBiCR)方法(简记为PGPBiCR方法).通过重构GPBiCR方法,新方法将原方法中的三个全局同步点降低到了一个,且内积所需的通讯时间可与向量校正的计算时间有效地重叠.代价仅是稍微增加了一些计算量,而相比于全局通讯时间的降低,这是可以忽略不计的.性能和等效率分析表明,PGPBiCR方法比GPBiCR方法具有更好的并行性和可扩展性,其中可扩展性可改进3倍,而并行通讯性能可改进66.7%.数值试验得到了与理论分析相吻合的结果.

二维实值离散Gabor变换时间递归算法的双层并行格型结构实现方法

本文首先简单回顾了作者曾提出的二维实值离散Gabor变换及其与复值离散Gabor变换的简单关系,然后着重探讨了二维实值离散Gabor变换快速计算问题,提出了二维实值离散Gabor变换系数求解的时间递归算法以及由变换系数重构原图像的块时间递归算法,研究了双层并行格型结构实现两算法的方法,计算复杂性分析及与其它算法的比较证明了双层并行格型结构实现方法在实时处理方面的优越性。

并行格型结构实现一维块时间递归实值离散Gabor变换

为了有效和快速地计算实值离散Gabor变换,本文提出了在临界抽样条件下,一维块时间递归实值离散Gabor变换系数求解算法和由变换系数重建原信号算法,并研究了并行格型结构实现这两种算法的方法。

并行格型结构实现基于DCT的2D实值离散Gabor变换

虽然2D Gabor变换在图像处理等很多领域认为是非常有用的时频分析的方法,然而实时应用却因其很高的计算复杂性而受到限制。文中回顾了基于DCT的2D的实值离散Gabor变换,为了有效地和快速地计算实值离散Gabor变换,提出了在临界抽样条件下,二维实值Gabor变换系数求解的块时间递归算法以及由变换系数重建原信号的块时间递归算法,研究了该算法使用并行格型结构的实现方法,并讨论和比较了算法的计算复杂性和优越性,证明了基于DCT的2D实值离散Gabor变换块时间递归算法并行格结构在计算复杂性的高性能。

抛物型方程的一种新型的时空并行算法

给出了抛物型方程的一类新的时空并行算法。此类算法不仅在空间上可以并行,在时间上也可以并进,很大地提高了算法并行度,发展了传统的只能在空间并行而在时间上是步进的并行算法。

基于遗传算法的离散型并行生产的调度排优

在分析了CIM体系结构中离散型并行生产调度问题的基础上,基于遗传算法,针对调度排优问题,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的数学模型,并设计了遗传算法的编码、交叉、变异算子,详细描述了遗传算法的各个组成部分·利用数据库技术,开发了实现该算法的可视化软件,并在实际应用中实现了调度系统与CIMS其他模块之间的集成·理论分析与实践表明,遗传算法简明、有效并且实用,所求解得到的优化作业排序对于并行生产的车间作业调度具有很好的指导意义·

块时间递归离散Gabor变换的并行格型结构实现方法

虽然Gabor变换在语音与图象处理、雷达、声纳、振动信号的处理与理解等很多领域被认为是非常有用的方法,然而实时应用却因其很高的计算复杂性而受到限制。为了有效地和快速地计算离散Gabor变换,论文提出了在临界抽样条件下和在过抽样条件下,一维离散Gabor变换系数求解的块时间递归算法以及由变换系数重建原信号的块时间递归算法,研究了两算法使用并行格型结构的实现方法,并讨论和比较了算法的计算复杂性和优越性。

双参数并行Jacobi型迭代法的收敛性

双参数并行Ｊａｃｏｂｉ型迭代法的收敛性张志华（数学系）求线性方程组的解始终是一个重要课题．近年来，已取得许多成果．１９８３年Ｍｉｓｓｉｒｌｉｓ提出了并行Ｊａｃｏｂｉ型方法［１］，胡家赣１９９２年将这个方法推广到两参数的情形，称之为双参数并行Ｊａｃｏｂ...

BUS结合型并行机的关键技术及解决手法

BUS结合型并行机是在冯·诺依曼体系机基础上发展起来的一种并行机。本文仅就BUS结合型并行机的关键技术及解决手法进行简要论述 ,包括在多处理机下 :BUS的传输机能、BUS的仲裁、Cache的一致性内容。

多机群网格中的并行计算实现方法

在由多计算机机群构成的网格环境下,为了实现数据并行型计算,给出了由多计算机机群组成的网格、逻辑计算机机群、数据并行型计算和一系列Agent的定义;利用管理智能体、协同计算智能体、通信智能体以及协同计算组之间的协同计算机制来实现数据并行型计算。根据计算节点的主态、冗态和失效状态,描述了动态资源划分机制和网格计算过程。实践表明,该模型有效地适应了多机群网格环境的异构性、动态性等特性,降低了并行计算的失效率,其上运行的并行计算的加速比呈近线性趋势。该模型适合于基于多机群网格的并行型计算。

基于强化学习的多机群网格资源调度模型

在由多个计算机集群构成的多机群网格环境下,为了解决数据并行型计算(DPC)与计算资源的有效匹配问题,提出了一个基于强化学习机制的网格资源调度模型;给出了由多个计算机机群组成的多机群网格、逻辑计算机机群、数据并行型计算和一系列Agent的定义;利用多Agent的协作做竞争机制、基于强化学习的匹配知识库的修正方法,研究了逻辑计算机机群与DPC资源供需之间的有效匹配问题;描述了网格的资源调度模型。理论分析和实践表明,该模型有效地解决了多机群网格环境之下数据并行型计算所需的资源优化使用问题。该模型适合于基于多机群网格的数据并行型计算。

三类知识价值链企业模型

通过对知识价值链、企业价值链和实体价值链的比较,建立支持型、并行型和独立型三类知识价值链企业模型。并通过对27家企业的抽样调查,运用聚类分析方法对该模型进行了验证。

基于多智能体的多机群网格模型

在由多计算机机群构成的网格环境下,为了实现数据并行型计算,提出了一个基于多智能体机制的网格开发模型。给出了由多计算机机群组成的网格、逻辑计算机机群、数据并行型计算和一系列Agent的定义。利用管理智能体、独立计算智能体、协同计算智能体以及协同计算组之间的协同计算机制来实现数据并行型计算。描述了网格计算过程。实践表明,该模型有效地适应了多机群网格环境的异构性、动态性等特性,提高了计算资源的利用率。该模型适合于基于网格的并行型计算。