特征结构配置的并行方法

提出特征结构可精确配置的一个充要条件，讨论在保证极点精确配置条件下特征向量按指定值进行最佳近似配置的方法，并且给出针对各极点同时配置系统特征对的并行算法。

并行方法在机器人化装配工艺规划中的应用研究

并行方法强调人们的协同工作，并行地进行产品及其有关过程的设计，注重信息与知识财富的开发与共享，本文提出一种并行方法下的机器人化装配工艺规划方法，该方法注重信息的共享，突出多任务的并行交叉实施及各项任务间信息的通讯与协调，在专家系统支持下，完成了中小型机电产品的机器人化装配工艺分析及规划。

基于曙光-2000的MPI循环并行方法

曙光-2000并行机系统是分布式存储系统，在此类系统上直接写并行程序是很困 难的。该文通过详细分析书写MPI程序的各种模式，结合曙光-2000并行机，给出一种将串行 程序改写成MPI并行程序的方法：分析串行程序的循环体，考虑数据依赖关系，加以适当的 M PI函数，使之并行化。

刚性积分微分方程的几类高效隐式并行方法

为求解刚性积分微分方程提供几类高效隐式并行方法,通过数值实验,进一步证实了李寿佛建立的刚性Volterra泛函微分方程数值方法B-理论有关猜想的正确性,同时通过对并行多值混合方法和Lobatto IIIC方法的数值结果进行分析和比较,发现李寿佛所创立的并行多值混合方法比Bellen极力推荐的Lobatto IIIC方法更具优势.

双向抛物方程的并行方法研究

提出了基于OpenMP(Open Multi Processing)的双向抛物方程并行方法,可快速求解多障碍物环境中的电波传播问题.分别以双刃峰环境和十五刃峰环境为例,验证了并行双向抛物方程的正确性和高效性.计算结果表明:在具有16个计算核心的计算机上,采用并行方法后,双向抛物方程的计算速度提升了8.8倍,有效地提高了仿真效率;最后,采用并行双向抛物方程模拟了实际地形中全球移动通信系统GSM(Global System for Mobile Communication)基站天线的电磁覆盖特性,数值结果表明该方法具有很好的加速效果.

卷积神经网络并行方法研究

随着训练数据集的增大和神经网络的日益复杂,训练深度神经网络非常耗时,在有效的时间内训练深度神经网络成为一大挑战。卷积神经网络具有网络参数分布不均匀的特点。提出一种同时使用数据并行和模型并行的卷积神经网络并行方法,并基于国产超级计算机系统和深度学习框架Caffe进行实验。实验结果表明,对某些全连接层,使用模型并行相比使用数据并行加速可达33倍。

基于OpenGL的三维地形场景绘制及并行方法探讨

三维地形场景的真实感绘制常被应用于一些大规模综合分布仿真系统中。这些仿真系统有时有并行绘制的需求,例如远程显示场景等。而OpenGL作为一种开放式的图形工业标准,利用它可以方便高效地实现三维场景的真实感绘制。本文在分析OpenGL内在特点的基础上,举例说明基于openGL的三维地形场景真实感绘制的一般过程,然后讨论基于局域网的O penG L三维地形场景真实感绘制程序的并行方法。

Navier-Stokes/Navier-Stokes耦合方程的时间解耦局部并行方法

针对Navier-Stokes/Navier-Stokes耦合方程,本文提出了基于空间非迭代Newton格式的时间解耦局部并行方法。首先,解耦耦合区域,将耦合区域内Navier-Stokes/Navier-Stokes耦合方程的求解转换为子区域内非定常Navier-Stokes方程的求解。其次,在空间上运用非迭代Newton格式线性校正,时间上直接求解广义线性Stokes问题,从而使得非线性方程转换为线性方程。最后,剖分解耦后的两个子区域,将子区域内单一非定常Navier-Stokes方程的求解转换为并行区域内的各自求解。数值实验表明:与空间非迭代Newton格式的欧拉时间推进方法相比,时间解耦的局部并行方法在保证精度的情况下,运行时间较短,在一定程度上提高了耦合问题的求解效率,保证了其高效性。

基于空间非迭代Oseen格式的时间解耦局部并行方法

基于空间非迭代的Oseen格式,以软件FreeFem++的MPI功能为平台,提出时间解耦的局部并行方法来求解Navier-Stokes/Navier-Stokes耦合方程。通过解耦复杂区域,将耦合方程的求解转换为并行区域上单一非定常Navier-Stokes方程的求解。在空间上利用Oseen格式一步线性校正,时间上按照步长直接推进。数值实验表明,与空间非迭代Oseen格式的欧拉时间推进方法相比,该方法在保证精度的情况下,运行时间较短,显现了耦合方程求解的高效性。

一种基于敏捷集群计算系统的并行GMRES方法

随着通信系统和人工智能的飞速发展,以智慧城市、智慧工厂和智能制造等为代表的多种新型应用场景不断涌现,使得通信、感知和计算等系统的一体化成为技术发展的新趋势。人工智能新型应用场景对大规模高效敏捷计算提出了新的要求,基于敏捷集群计算系统,提出了一种并行广义最小残差(Generalized Minimal Residual, GMRES)方法,主要通过并行矩阵向量乘法和并行高瘦矩阵QR(Tall and Skinny QR,TSQR)分解实现Krylov子空间的高效并行构造,充分利用集群计算系统的计算和通信性能,实现大规模线性方程组Ax=b的快速求解,其中A为一个n×n的矩阵,在工程实践中,n可达数十万甚至百万规模。通过求解二维泊松方程的有限元离散得到的刚度方程,验证了算法的有效性。

基于B/S架构的海量空间数据并行上传方法研究

传统海量空间数据并行上传方法直接对空间数据上传系数指标进行计算,未对空间数据进行划分,造成上传效率低。文章提出基于B/S架构的海量空间数据并行上传方法。对空间数据进行划分,根据划分结果计算空间数据上传系数指标,从而进行空间数据预处理,基于B/S架构空间数据上传流程实现海量空间数据并行上传,并设计对比实验。实验结果表明,该研究方法具有更高的上传效率,更具有应用价值。

面向执行-学习者的在线强化学习并行训练方法

近年来,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)已经成为了人工智能领域中的研究热点.为了加速DRL训练,人们提出了分布式强化学习方法用于提升训练速度.目前分布式强化学习可以分为同策略方法、异策略方法以及最新的近同策略方法.近同策略方法改善了同策略方法和异策略方法的问题,但是由于其共享内存并行模型的限制,近同策略模型难以扩展到以网络互连的计算集群上,低可扩展性限制了近同策略方法能够利用的资源数量,增加了计算节点的负载,最终导致训练耗时增加.为了提升近同策略方法的可扩展性,提升收敛速度,本文提出了一种以消息传递为基础,使用Gossip算法与模型融合方法的并行执行者-学习者训练框架(Parallel Actor-Learner Architecture,PALA),这一方法通过增强训练的并行性和可扩展性来提升收敛速度.首先,该框架以Gossip算法作为通信基础,借助全局数据代理并使用消息传递模型创建了一套可扩展的多个并行单智能体训练方法.其次,为了保证探索-利用的同策略性,维持训练稳定,本文创建了一套可以用于多机之间进行隐式同步的进程锁.其次,本文面向含有CUDA张量的模型数据,提出了一种序列化方法,以保证模型数据能够通过节点间网络传递、聚合.最后,本文使用模型聚合方法对训练进行加速.基于上述优化和改进,PALA训练方法能够将负载均衡地映射到整个计算集群上,减少由于高负载而造成的长等待时间,提升收敛速度.实验表明,相较于之前使用共享内存模式的方法,PALA训练的智能体在达到相同水平时,训练时间缩减了20%以上,同时,PALA还有着较好的可扩展性,PALA可以扩展的硬件资源数量是原有方法的6倍以上.与其他方法相对比,PALA训练的智能体最终策略在几乎所有测试环境中达到了最优水平.

高速网络超点检测的并行数据流方法

超点检测对于网络安全、网络管理等应用具有重要意义.由于存在着高速网络环境下海量网络流量与有限系统资源之间的矛盾,在线准确地监测网络流量是一个极大的挑战.随着多核处理器的发展,多核处理器的并行性成为算法性能提高的一种有效途径.目前,针对基于流抽样的超点检测方法存在计算负荷重、检测精度低、实时性差等问题,提出了一种并行数据流方法(parallel data streaming,简称PDS).该方法构造并行的可逆Sketch数据结构,建立紧凑的节点链接度概要,在未存储节点地址信息的情况下,通过简单地计算重构超点的地址,获得了良好的效率和精度.实验结果表明:与CSE(compact spread estimator),JM(joint data streaming and sampling method)方法相比,该方法具有较好的性能,能够满足高速网络流量监测的应用需求.

一种可用于大型电力系统数字仿真的复杂故障并行计算方法

在电力系统在线动态稳定评估和实时数字仿真计算中,并行处理是一种极有发展前途的技术。复杂故障计算是电力系统仿真计算中最重要、计算量最大的部分之一,已经成为大型电力系统实时仿真的瓶颈。由于求解故障端口间等值阻抗的复杂性,传统方法不适用于并行处理。作者提出了一种可用于大型电力系统数字仿真的复杂故障并行计算方法。算法中采用了故障处理局部化、降维网络方程的构造和线性方程组并行处理等多种技术,以减少并行计算量和通讯量。在原有串行程序的基础上,作者在PC机 群上实现了复杂故障的并行算法。实际系统的计算结果表明,文中所提出的复杂故障并行计算方法是正确和有效的。

电力系统并行计算方法比较研究

并行处理技术相对于传统的串行处理,具有无可比拟的优越性。以代数方程组和微分方程组的求解为线索,对并行算法在电力系统分析计算中的应用进行了总结,指出了各类算法的优缺点及适用范围。

DTS中电力系统动态仿真并行计算方法

对调度员培训仿真器 (DTS)动态仿真中最为耗时的模块构造了并行的计算形式 ,利用Jacobian迭代法易于并行 ,容易实现处理机负载均衡的优点 ,构造了网络代数方程 Jacobian迭代并行求解方法。文中所述并行方法对原有串行计算方法改动量较小 ,有利于软件维护。实际算例表明 。

粒子输运离散纵标方程基于界面修正的并行计算方法

为了改造粒子输运方程求解的隐式格式,研究设计适应大型并行计算机的并行计算方法,介绍一类求解粒子输运方程离散纵标方程组的基于界面修正的源迭代并行计算方法.应用空间区域分解,在子区域内界面处首先采用迎风显式差分格式进行预估,构造子区域的入射边界条件,然后,在各个子区域内部进行源迭代求解隐式离散纵标方程组.在源迭代过程中,在内界面入射边界处采用隐式格式进行界面修正.数值算例表明该并行计算方法在精度、并行度、简单性诸方面均具有良好的性质.

基于渐进式虚拟原型的并行设计方法

现有的并行设计多采用基于知识的方法和基于约束的方法 ,它们要求必须有明确的问题表述 ,并且缺乏对概念设计正确性的确认手段 ,因此难以适应创新设计的要求 ,应用范围有限 针对上述问题 ,给出了渐进式虚拟原型的概念 ,用原型树模型刻画了渐进式虚拟原型的构成方式和进化过程 ,并在螺旋模型的基础上 ,提出了基于渐进式虚拟原型的并行设计方法 该方法可以有效地减少大的设计过程反复 ,提高设计活动的并行度 基于已开发的并行设计环境 ,该方法已经应用到实际的设计中 。

基于P-不变量的Petri网并行化方法的研究

为使Petri网系统能够并行执行或模拟运行,提出了基于P-不变量的Petri网并行化方法。根据Petri网系统具有同步与并发的特点,给出基于P-不变量的Petri网模型分割、进程创建条件与并行化分析。在此基础上,提出并行进程创建条件拓展定理并给予证明和实例验证。给出实现并行化所需要解决的Petri网模型行为规范的形式化、P-不变量求解与基于P-不变量的Petri网并行化方法。实验结果表明,基于P-不变量的Petri网系统的并行化方法是可行和有效的。

广义对角占优矩阵的判定及其并行计算方法

本文绘出了一个n阶方阵A是否为广义对角占优矩阵的一种行之有效的判定方法,并对其并行计算算法及实现问题进行了研究。