并行计算集群在经济学实验室中的应用

现代经济学研究的最新特征对经济研究中所使用的计算方法与速度提出了更高的要求,并行计算方法的引入成功地解决了许多传统PC难以解决的运算问题。介绍了并行计算在经济学研究中的作用,并结合国外研究型大学经济学实验室并行计算集群建设的经验,提出在我国研究型大学经济学实验室中建设高性能计算集群的必要性与可行性。最后,结合实际建设经验提出建设方案及使用效果评价。

基于大系统分解协调和多核集群并行计算的流域梯级水电中长期调度

为提高流域梯级水电的库容和电力补偿效益,建立了水电精细化调度模型,将各决策变量转换为状态变量的表达式,模型更加直观清晰,并应用水位约束空间收缩方法缩减寻优尺度。以分析各水电站特征及空间分布格局为切入点,基于大系统分解协调思想将流域梯级水电系统分解为多个子系统,并进行逐区调度和协调优化,从寻优空间降维的角度改善"维数灾"问题。分析优化调度动态规划方法的并行特征,搭建Matlab多核集群并行计算平台进行并行计算,提高算法执行效率。最后以乌江干流"4库7梯级"水电系统为例进行仿真,结果表明:应用大系统分解协调方法计算精度较高,降维效果明显,多核集群并行计算显著提高计算效率,具有较高的实用价值。

航空遥感影像正射纠正集群并行算法

正射纠正是生成正射影像的关键步骤。随着航空遥感影像数据量的急剧增加,正射纠正的处理速度问题越来越受到关注。并行处理是解决正射纠正速度问题的有效途径。在对遥感影像正射纠正算法进行分析的基础上,重点对并行正射纠正算法中的数据划分,负载平衡等关键问题进行深入研究,并提出一种适合遥感影像快速正射纠正的负载平衡并行算法。在同构集群环境下的实验结果表明,该算法能够实现集群处理节点基本的负载平衡,达到良好的并行加速比,适合于航空遥感影像的快速正射纠正。

集群环境下的影像并行匹配算法

遥感影像的快速匹配是3维信息实时获取的关键,而采用并行处理技术能够有效地解决匹配的速度问题。在对基于概率松弛的匹配算法进行分析的基础上,结合集群并行计算平台的特点,从负载平衡和数据通信两个方面出发,对并行匹配算法中的数据划分关键问题进行了深入讨论,提出一种负载平衡的并行匹配算法。实验结果证明,该算法能够达到计算节点的负载平衡,通信开销更小,适合在集群计算平台进行高性能影像匹配处理。

结构高性能计算中的并行有限元方法

综述了在结构高性能计算中的并行有限元方法的研究现状,其中包括利用普通微机构建的并行计算集群(通常称为Beowulf系统),对该领域的未来发展趋势作了展望;指出了在未来结构高性能计算中,网络并行计算集群环境下的并行有限元方法必定成为一种重要的必不可少的方法。

集群先进计算机的结构分析平台

本文讨论了在集群计算机环境下实现并行结构分析平台的可行性和具体实现过程.首先探讨了并行计算环境的软硬件实现条件.其次关注并行结构分析平台的并行策略、整体刚度矩阵的并行组集和结构平衡方程组的并行求解等.文末给出了具体的计算实例并做了讨论.

基于多核集群并行计算框架的中长期梯级水电联合优化方法

流域梯级水电站联合优化是提升水电站综合效益的重要方法。然而由于梯级水电复杂的运行特性,梯级水电联合运行成为电力系统调度优化中的一大难题。尤其是在中长期时间尺度下的梯级水电优化运行通常由于问题规模大、变量多等因素限制,求解效率低、求解时间长,不能满足实际工程需要。为此,以梯级水电效益最大化为目标,构建了中长期时间尺度下的梯级水电联合优化模型;通过分析该模型优化求解中存在的并行特征,利用MATLAB软件中内嵌的多核集群并行计算模块设计了中长期梯级水电联合优化的实施框架。最后基于某流域梯级水电实际数据构造算例,验证了所提出的求解算法在优化分析上的高效性。