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。

集群并行机在地震处理中的应用

寻找新油田、探明储量是各大油田的重要任务,而地震资料处理又是其中的一个重要环节。叠前深度偏移技术有效地解决了构造复杂地区理想成像效果的问题,不足之处是其数据量和计算量巨大,而集群并行机的出现较好地解决这一问题。集群并行机具有计算性能强大、性能价格比高和容易实现等优点,因而被广泛应用。

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。

高性能并行集群计算环境的构建与性能测试

高性能并行集群系统在大规模科学计算中发挥着越来越重要的作用 .本文介绍了一个集群系统的硬件和软件环境的设置 。

MPI集群环境下图像语义分类算法的并行化设计

为缩小图像的底层特征相似和高层语义相关之间的差距,常利用良好拟合能力的BP神经网络进行图像的多种语义分类.针对单BP神经网络在处理大规模图像数据和复杂分类模式中存在的学习时间长和分类效率低的问题,提出并建立了图像语义分类的多BP神经网络并行集成模型.在MPI集群环境下采用主从对等混合并行算法、对图像样本数据按类预分组等方法实现训练与分类,有效地完成BP神经网络图像多语义分类.实验结果取得了较高的查全率和准确率,趋近线性的加速比验证了该并行算法的正确性和高效性.

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。

基于集群的Web并行超高分辨率显示技术

如何有效地快速显示超高分辨的互联网资源一直是卫星遥感、城市环境监控预警、智慧城市管理中心等领域的研究热点和难点.本文提出了一种基于集群的Web并行超高分辨显示技术,完美结合Web技术和集群并行处理技术,克服了传统集中信息处理显示和采用DLP投影拼接技术存在显示分辨率有限、系统拼接困难、信息显示处理速度慢、无法异地共享显示等问题,实现Web资源的实时超高分辨显示.通过对比实验,本文研究的基于集群的Web并行超高分辨率显示技术能够高效地、高清晰度的显示网页资源,为海量的Web信息内容的实时、超高分辨显示提供了有效的解决方案.

基于GPU的并行集群系统的发展

基于GPU的并行集群系统的各类产品遍布我国的生产,生活。本文将介绍GPU的并行集群的技术和其在我国的发展状况。

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。

基于骨干网的并行集群入侵检测系统

骨干网的大流量要求实现骨干网入侵检测系统必须改变传统的入侵检测系统结构模型并采用高效的入侵检测技术.在对骨干网入侵检测系统的关键技术进行深入研究的基础上,设计并实现了一种适用干骨干网的基于规则的入侵检测系统BNIDS(Backbone Network Intrusion Detection System).讨论了BNIDS系统的并行集群检测模型、报文捕获机制和基于规则的分析引擎.试验结果表明,可扩展的BNIDS系统能够对骨干网流量进行实时入侵检测分析.

在Linux平台下基于MPI的并行PC集群搭建的实现

并行集群带给我们一种新的高性能计算的解决途径，该文简要阐述了集群系统和MPI的特点，具体介绍了一种在Linux平台下基于MPI的并行计算PC集群的搭建过程，运用中尺度数值天气预报模式MM5作为实例进行了实验和分析，得出结论。并对它的应用和前景进行了展望。

基于MPI的并行PC集群搭建的实现

本文阐述了在Linux和Windows系统下,搭建基于MPI的并行PC集群的过程,实现了各个节点的互通和基于MPI的并行计算。

面向大数据的分布式并行集群存储技术研究

本文研究了面向大数据的分布式并行集群存储技术,分别介绍了面向大数据的分布式内存数据库技术原理、分布式并行集群存储及其优势,对于大数据的整合、处理更加便捷。

使用DM Multipath构建高性能并行集群存储系统

DM Multipath是一款优秀的存储多路径开源软件,适合应用于构建高性能并行集群存储系统。论文从软件的工作机制、并行集群存储体系架构、部署配置与优化等方面进行了分析与探讨。构建的并行集群存储系统经过测试与运行验证该系统的正确性与优越性,并在多个石油物探地震资料处理项目上得到广泛应用,取得良好的效果。

软件集群路由器体系结构的研究

分析了集群路由器的研究现状,而后提出了软件集群路由器的两个参考模型:SCR-RM(software-based cluster router reference model)和PCR-RM(parallel cluster routing reference model),给出两个参考模型的具体描述。这两个参考模型将为集群路由器的后续研究提供参照系统、实验系统和IP流处理场景。

一致性哈希算法在数据库集群上的拓展应用

在数据库集群的研究中,可扩展性是一个重要的性能指标。为实现在数据高速增长或部分集群服务器故障情况下,数据依然能够快速、可靠、安全的分布到新的集群服务器节点上的目的,就必须合理设置数据划分的策略。将Key-Value存储技术中使用的一致性哈希算法思想借鉴运用到并行分析型数据库集群中,提出针对大规模结构化类特殊数据的一致性哈希划分方法,并在MapReduce框架下设计具体的数据划分方案。最后,以TPC-DS作为测试基准,与同类系统进行性能对比测试,实验结果表明方案不仅有良好的划分性能,且扩展性也较好。

地震场景下无人机群路径规划与任务分配均衡联合优化

无人机(UAV)群路径规划和任务分配是UAV群救援应用的核心,然而传统方法分开求解路径规划与任务分配,导致资源分配不均。为了解决上述问题,结合UAV群的物理属性与应用环境因素,改进蚁群算法(ACO),提出联合并行蚁群(JPACO)模型。首先,借助分级信息素增强系数机制更新信息素,以提高JPACO任务分配均衡性和能耗均衡性;其次,设计路径平衡因子和动态概率转移因子优化蚁群模型易陷入局部收敛的情况,从而提高JPACO的全局搜索能力;最后,引入集群并行处理机制,以降低JPACO运算耗时。将JPACO与自适应动态蚁群算法(ADACO)、扫描动态蚁群算法(SMACO)、贪婪策略蚁群算法(GSACO)和交叉蚁群算法(IACO)在公开数据集CVRPLIB上对比最优路径、任务分配均衡、能耗均衡和运算耗时。实验结果表明:与IACO和ADACO相比,JPACO处理小规模运算的最优路径平均值分别降低7.4%和16.3%;处理大规模运算的求解耗时与GSACO、ADACO相比降低8.2%和22.1%。以上结果验证了JPACO在处理小规模运算时能够改善最优路径,处理大规模运算时任务分配均衡、能耗均衡和运算耗时明显优于对比算法。

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PSCAD/EMTDC的大规模新能源并网电磁暂态并行仿真

随着大规模新能源并网,大量电力电子元器件的接入使传统电网电磁暂态特性发生了很大改变,无论从算法还是计算规模上都对电网仿真提出了新要求。在PSCAD(电力系统计算机辅助设计)上搭建了含新能源接入的内蒙古电网电磁暂态模型,实现全网的电磁暂态精确仿真;基于集群并行仿真技术,解决了因计算规模过大导致无法计算或仿真效率低的问题;进一步提出了基于节点矩阵规模的网络均衡整合方法,减少了计算资源的占用率。仿真结果表明,集群并行技术可有效提升新能源并网电磁暂态模型的仿真效率;同时,在保证仿真速度的前提下创新研究的网络均衡整合方法,可实现计算资源的利用效率优化。