基于全局优化算法的多学科优化计算构架

比较了MDF计算构架与分解类构架对多学科连续性约束的处理策略,并分析了MDF计算构架对多学科分析提出的计算需求。在此基础上,将多学科分析(MDA)的求解问题转化为全局优化问题,结合具有全局搜索特性的遗传算法和具有较好局部收敛特性的复合形法,建立了一种全局优化算法GACA,以满足MDA的计算需求。基于GACA,对MDF计算构架进行改进,建立了两级优化MDF计算构架BL-MDF。典型算例的计算结果表明,本文的计算构架具有较好的计算性能,同时算例也验证了本文对MDF与分解类计算构架的比较结论。

CPU-GPU混合计算构架在岩土工程有限元分析中的应用

计算机技术的快速发展促进了岩土工程数值模拟技术的进步和有限元仿真技术的应用。对于三维有限元建模,有限元离散所获得的线性方程系统规模较大,这些线性方程系统的求解通常支配着整个有限元计算的时间。为了提高有限元求解的效率,需要采用先进的基础迭代算法和高性能计算构架。使用性价比较高的GPU计算硬件对目前流行的预处理Krylov子空间迭代法进行了加速,重点研究了GPU对Krylov子空间迭代过程中矩阵矢量乘积的加速效果。由于预处理迭代方法的计算性能依赖于计算构架,采用数值算例对几种流行的预处理迭代方法在不同计算构架下的计算性能进行了评测,对在不同计算构架下采用何种预处理迭代方法给出了相应的建议。

以网络为核心的计算构架Jini技术剖析

主要剖析Jini技术的设计思想、Jini的结构、Jini自治网络的构建，以及Jini技术的优势所在。

物联网与云计算构架环境中物流园区供应链管理平台的设计与分析

基于物联网、云计算技术为构架,进行物流园区供应链管理平台的建立,有助于解决园区内信息交流不畅、查询不便等问题,使物流园区现代化管理效果得以提升。

基于梯度自适应光照模型的统一计算设备构架实时体绘制技术研究

医学体绘制技术中,在组织轮廓清晰显示的前提下,同时显示组织内部和外部结构是非常困难的。因为增加透明度会造成结构之间的混淆,而剖切显示则会带来结构上下文信息的缺失。针对上述问题,提出了一种基于体素梯度的自适应光照模型,该模型中环境光等参数根据体素梯度自动调整;同时采用统一计算设备构架(Compute Unified Device Architecture)技术对算法进行加速。实验结果表明,该方法在保证实时交互的同时,能够达到保留组织上下文信息的效果。

基于多核处理器并发计算软件构架设计与实现

目前在诸多IT应用领域中,对处理器芯片的实时并发处理能力的要求越来越高,促使多核处理器芯片以及以多核处理器为核心的高性能应用系统迅猛发展。本文提出的基于异构多核处理器系统在高性能并发处理应用中的三层软件构架,充分利用了异构处理器的多核结构,为并发处理应用进行加速;同时,该构架大大简化了异构多核平台的应用开发编程。该软件构架的有效性在基于Cell处理器平台的面向电信应用的语音会议原型系统中得到了初步试验验证。

关于移动云计算架构下的能效保护分析

随着现代科学技术日新月异的发展,全球范围内建立起了关于移动云计算数据的广泛部署。移动云计算作为一种环保的大量使用的新型数据计算方式,研究在移动云计算下的能效保护如何达到最优就显得极具现实意义。通过实验和仿真研究移动云计算在移动设备使用过程中、通信过程中和云基础设施3方面的能效保护,提出了移动云计算环境下能效保护的策略、方法和措施。通过对移动云计算中能效保护的研究得出的移动云计算下能效最优的方法和技巧,在现实生活中可以借鉴这些策略、方法改进工作模式和流程,提高相关领域的工作效率,为社会创造一定的经济效益。

CUDA并行计算的应用研究

统一设备架构(CUDA)是NVIDIA公司提出的一个基于GPU通用计算的开发环境,它针对GPU多处理单元的特性,通过并行计算提高大规模运算的速度。根据CUDA技术的特点,提出了基于CUDA的并行图像锐化、中值滤波和字符搜索算法,并论述其关键技术和基本执行流程。试验结果表明,提出的方法相对于CPU方法在运算速度上有不同程度的提高和下降。这同时体现了CUDA的优势和局限性,为其更复杂的应用提供了参考和依据。

烟草企业计算虚拟化架构的设计实现

随着烟草企业的发展,烟草企业的工作平台、办公模式需要进行转变,才可以满足日常工作需求。当前信息化技术的发展,带动了企业的发展,在很多企业中日常工作的开展越来越离不开计算机和信息化,烟草企业同样如此。本文基于烟草企业计算虚拟化构架的设计实现为目的,通过对计算虚拟化技术、虚拟化构架等知识分析研究的方法,结合烟草企业计算虚拟化构架的设计试验,得出烟草企业计算虚拟化构架设计的结论。

GPU加速MOC输运计算性能分析研究

特征线方法(MOC)在求解堆芯规模中子输运方程时面临计算时间长的问题,加速和并行算法是目前研究的热点。基于MOC在特征线和能群层面的并行特性,采用统一计算设备构架(CUDA)编程规范,实现了基于图形处理器(GPU)的并行二维MOC算法。测试了菱形差分和步特征线法分别在双精度、混合精度及单精度浮点运算下的计算精度、效率及GPU加速效果。采用性能分析工具对GPU程序性能进行了分析,识别了程序性能瓶颈。结果表明:菱形差分和步特征线法在不同浮点运算精度下均表现出良好的计算精度;相比于CPU单线程计算,GPU加速效果在双精度和单精度情况下分别达到35倍和100倍以上。

基于龙芯2E的AMC处理器模块设计

介绍基于国产通用处理器的嵌入式高级夹层卡(AMC)处理器模块的设计和实现。该模块以龙芯2ECPU为核心,板卡设计符合AMC规范,可以直接应用于符合新型先进电信计算构架规范的计算机系统。模块配有适用于嵌入式系统互联的串行RapidIO接口,可以提供充足的有效带宽用于数据通信和系统配置。给出模块的芯片组设计和软件配置。

基于GPU的变型SIFT算子实时图像配准

针对SIFT变型算法描述向量维数过高实、时性差的问题,分别在建立高斯尺度金字塔、关键点的亚像素定位等方面进行改进与并行化。利用CUDA设备构架在GPU硬件上实现多线程,一方面避免了PCA方法造成的关键点信息流失,另一方面使得配准速度达到了工程中的实时性要求。在VS2005平台上通过C语言实现混合CUDA编程,结果表明该方法使得配准速度和点对匹配正确率都有较大提升。

GPU加速下脉冲压缩雷达的点迹凝聚

GPU具有很高的显存带宽和大量计算单元,随着其可编程性的不断提高,GPU越来越多地用于图像渲染以外的其他通用计算。研究了利用GPU丰富的运算资源并行加速实现脉冲压缩雷达的点迹凝聚问题。首先研究了每个目标的点迹采用一个CUDA线程的粗粒度并行方式,结果发现处理时间反而有所增加,分析了处理时间加长的原因。然后增加了并行的尺度,对单个目标的凝聚过程进行并行分解。结果表明大尺度细粒度的并行方式可以有效利用GPU强大的运算能力,加快脉冲压缩雷达的点迹凝聚速度。

改进的电大目标电磁散射弹跳射线算法

针对传统弹跳射线方法(SBR)在处理电大尺寸目标电磁散射问题时存在效率不高的问题,提出了改进的电大目标电磁散射弹跳射线算法。该算法在采用层次包围的二叉树加速数据结构的基础上,提出了在图形处理器(GPU)端实现射线管的分裂和追踪更新的计算统一设备构架(CUDA)并行计算SBR算法。通过实验算例验证表明,该方法可有效提高SBR方法处理电大尺寸目标电磁散射问题的的计算效率。

信息系统的网络安全技术及实施方法

本文介绍了我院网络系统进行安全防护的措施,分别从计算机网络构架、防病毒系统、防火墙、化分网段及建立系统安全方面进行了着重阐述。旨在当今Internet迅猛发展而计算机病毒泛滥之时,提供给大家几点有效的防攻击手段,保障网络安全。

基于GPU的图像处理算法研究

随着计算机处理技术不断发展,PC级微机得到了普及,这一趋势使计算机图形应用发生了重大变革,改变了以往工作站处理方式的格局,并且较大地影响了虚拟现实领域、仿真技术等图像处理领域。而这些变革之所以能够付诸现实,很大程度上依赖于图形处理硬件技术的发展,尤其是图形处理器(GPU)性能的大幅提升极大地满足了日益复杂的图像处理要求。本文在实践的基础上探讨了CUDA框架和C++语言构建的图像处理算法,证实GPU图像处理所具有的明显优势。

基于CUDA的超声二维声场EFIT仿真

随着图形处理器(GPU)的快速发展,基于计算设备统一构架(CUDA)可以方便地将并行计算技术应用于超声声场数值仿真计算,极大地提升计算效率。阐述了弹性动力学有限积分算法(EFIT)的原理,在采用CPU实现带吸收边界的钢材料二维点源激励声场仿真的基础上,基于GPU实现了仿真模型的并行计算,介绍了GPU程序的设计流程和参数优化方法,包括纹理内存使用、吸收边界优化和数据传输优化。对比了相同条件下CPU和GPU仿真计算的耗时和平均计算效率,定量分析了GPU对于EFIT模型效率的提升。比对结果表明,EFIT具有良好的并行计算条件,采用并行计算方法能够有效提升模型计算速度,对于复杂声场仿真应用具有广阔的应用前景。

InSAR图的计算统一构架干涉滤波并行计算

作为InSAR处理中的重要操作,干涉图滤波是比较耗时的步骤之一。针对广泛应用的Goldstein滤波算法,文章设计了一种基于GPU的滤波加速方法,定量评价了滤波效果,并探讨了基于GPU加速的滤波时间与数据大小和滤波窗口大小的关系,讨论了当前GPU的核心设计在并行计算中的缺点。在取得与CPU处理结果相同精度的前提下,此方法获得大约22倍的加速比。

基于TCA的航电串行背板总线设计研究

为解决航天电子系统背板内总线因采用自定义专用设计,继承性较差、内总线信号难以监控测试等弊端,对基于电信计算构架(TCA)的航天电子串行背板总线设计进行了研究。介绍了TCA总线中先进电信构架(ATCA)和微型电信构架(MTCA)的类型、分区和用途。讨论了基于TCA总线的背板总线设计:按信号分为分级数据管理总线、数据更新接口、电源分配区、时钟分配与触发、自定义信号和测试6个功能区,通过背板资源的分区规范化管理、内总线测试接口设计和基于交换策略的冗余设计,分别采用交换结构和串行背板技术设计功能区。给出了一个基于TCA设计的开放式、可扩展、可测试、适应不同码率需求的通用型可靠背板内总线构架,具可靠性高、带宽大等优点。研究表明TCA可作为航天电子背板总线设计的一种可选方案。

基于GPU的快速调强算法研究

研究了使用图形处理器(GPU)对调强放射治疗计划系统(IMRT)中分子动力学优化方法的加速方法及效果。利用统一计算设备构架(CUDA)平台,分别对4个临床肿瘤调强病例的笔束剂量响应矩阵的乘积运算进行GPU并行优化加速。比较和分析GPU并行加速笔束剂量响应矩阵的乘积运算的结果。结果表明,GPU平台上的计算结果与CPU平台的计算结果存在一定的差异,其最大相对误差为5.822×10^(-7),这一差异在临床上是可以接受的,GPU并行运算可以使计算速度提升9-12倍。