Technique Development and Application——Construction of a Beowulf Cluster for Parallel Computing

The large-scale computations are often performed in science and engineering areas such as numerical weather forecasting, astrophysics, energy resources exploration, nuclear weapon design, and plasma fusion research etc. Many applications in these areas need super computing power. The traditional mode of sequential processing cannot meet the demands of those computations, thus, parallel processing（PP） is the main way of high performance computing （HPC） now.

基于Beowulf集群的大电力系统可靠性评估蒙特卡罗并行仿真

研究了大电力系统可靠性评估并行仿真问题:分别采用状态采样法和系统状态转移采样法进行Monte-Carlo并行仿真。建立了与收敛判据相结合的任务分配拓扑结构,并根据2种采样方法的不同需要采用了不同的伪随机数生成方式,详细地分析了配合收敛控制的异步模拟过程,最后基于构建的Beowulf集群环境进行测试系统的可靠性评估计算。2种Monte-Carlo并行仿真方法均得到较高的加速比和并行效率,其可靠性指标的计算结果亦与串行环境下得到的结果基本保持一致。该文所做工作是对国外若干电力系统可靠性评估并行仿真研究的深入和发展。

基于Beowulf集群的大规模电力系统方程并行PCG求解

研究基于Beowulf集群的大规模电力系统方程并行PCG求解问题,采用常见的硬件设备和廉价且广为传播的软件构建出Beowulf分布式集群环境,基于这一环境,彻底摒弃矩阵的传统直接分解算法,采用多项式预处理的PCG法并行求解大型稀疏线性方程组。文中方法无需进行任何形式的电网络划分,也无需进行任何的矩阵三角分解和前推回代过程,适合各种类型的大规模电力系统方程的并行求解。本文分别在潮流计算、状态估计和静态安全分析中对大规模电力系统方程实现了并行求解,并获得一定的加速比和并行效率,为大规模电力系统快速、准确的仿真计算和在线分析提供一种可行的新途径。

高性能BLAS在类Beowulf机群系统上的实现

Beowulf计划关于“基于 COTS技术以满足特殊计算需要”的思想使得机群计算成为高性能计算的一个重要流派 .本文针对类 Beowulf机群的 Intel微处理器特点 ,讨论了 BL AS的优化技术 ,在以软件 DSM系统作为并行编程环境的类

基于Beowulf机群中改进粒子滤波的3D人体运动跟踪

针对标准的粒子滤波算法在视频三维人体运动跟踪中存在的计算量巨大、粒子退化、跟踪失效而无法同时满足跟踪精度和跟踪实时性要求的问题,提出了基于Beowulf机群中改进的粒子滤波新算法。新算法通过三维人体模型参数的自动初始化、粒子数目和模板的调整来实现跟踪失效的自动恢复,基于任务动态分配策略、低开销通信策略设计的Beowulf机群中的迁移式粒子滤波并行算法克服了粒子退化问题和提高了计算速度。实验结果显示:新方法有效地减轻了粒子退化和跟踪失效问题,降低了计算时间,提高了跟踪精度,能够同时满足三维人体运动跟踪精度和实时性的要求。

基于MPI的Beowulf集群系统构建及评测

Beowulf集群系统是基于广泛应用于通用网络环境下由一些微机组成的计算机群系统,它可以运行于多种操作系统(如Linux、Windows等)。主要研究了在WindowsXP操作系统下异构Beowulf集群系统的构建,利用计算圆周率的并行算例进行了系统性能测试,并与Sun高性能服务器测试结果进行了比较。测试结果表明实验构建的Beo-wulf集群具有很高的并行计算效率和并行加速比,能够达到比较好的实际效果。

基于BEOWULF的PC集群系统设计及并行编程的研究

介绍了机群的概念,重点介绍了Beowulf集群。在此基础上,构建了BeowulfPC集群,并详细介绍其软硬件的配置.最后,通过对MPI的介绍,结合实例,对系统进行了性能评测。此系统已运用于实际工作中,取得了良好的效果。

基于负载均衡的企业级工业Beowulf集群

针对企业设备升级而导致现有工业设备的大量浪费而提出基于负载均衡的企业级工业Beowulf集群系统的一种低价高性能解决方案,其主要内容包括基于调度均衡器的企业异构Beowulf集群系统构建和动态均衡调度算法的建模与应用,以及整个基于工业异构Beowulf集群集成的拓扑结构研究和分析。

基于Beowulf集群的可扩展性模型的研究

可扩展性是衡量并行算法与并行系统匹配程度的一项重要指标。分析了传统的等并行开销计算比评价准则,指出其优缺点。为了适用于基于Beowulf集群的分布式并行计算环境,对传统的等并行开销计算比评价准则进行改进,得到Beowulf环境下的新的可扩展函数。该可扩展函数能够直观地反映基于Beowulf集群的分布式并行系统在机器规模和问题规模扩展时,其性能的扩展特性。用该评价准则分析并论证了编制的并行算法与Beowulf集群相结合的可扩展性。

基于beowulf集群的透明工厂型工业以太网

本文探讨和研究了基于beowulf集群的“透明工厂型”工业以太网的构架以及关键技术,对“透明工厂型”工业以太网的研究和建设提供了一套可行切实的解决方案,对相关的研究具有指导意义。

提高预处理共轭梯度法计算大型电网潮流时并行性能的方法

研究了如何提高预处理共轭梯度(preconditioned conjugate gradient,PCG)法计算大网络交流潮流时的并行性能,提出了一种新的并行处理方法——并行节点分配法,即将节点导纳矩阵和节点出力的数据以节点为单位分派给各个处理器,在各个处理器中完成余下的计算处理部分。算例分析表明,在使用PCG法进行大网络交流潮流计算时,并行节点分配法在并行性能上具有一定的优势,进而为PCG法在大网络交流潮流并行计算中的应用提供了可借鉴的经验。

并行PCG算法在电法勘探中的应用研究

采用有限元法进行电法勘探时,会产生大型稀疏线性方程组,如何提高方程组的求解效率成为物探研究的关键。针对传统直接法难以实现并行求解的缺点,提出了在Beowulf集群环境下,采用并行PCG算法求解物探系统线性方程组。在集群环境下,该算法具有机器间相互通讯少、时间复杂度低等优点,并且易于并行实现。实验结果表明,采用PCG算法获得了良好的并行效果。

并行PCG算法在电法勘探中的应用研究

采用有限元法进行电法勘探时,会产生大型稀疏线性方程组,如何提高方程组的求解效率成为物探研究的关键。针对传统直接法难以实现并行求解的缺点,提出了在Beowulf集群环境下,采用并行PCG算法求解物探系统线性方程组。在集群环境下,该算法具有机器间相互通讯少、时间复杂度低等优点,并且易于并行实现。实验结果表明,采用PCG算法获得了良好的并行效果。

基于集群的EBE-PCG算法在物探中的应用

采用有限元法进行电法勘探时,会产生大型稀疏线性方程组,如何提高方程组的求解效率成为物探研究的关键。提出了在Beowulf集群环境下,采用粗粒度EBE-PCG算法处理物探问题。在集群环境下,该算法具有机器间相互通信少,易于并行实现等优点。实验结果表明,采用EBE-PCG算法获得了良好的并行效果。

并行计算平台的搭建及其在探测器设计中的运用

为了满足采用Monte-Carlo方法(下面简称MC方法)进行探测器设计的计算资源要求,本文构建了一个基于MPI的Beowulf集群系统,并给出了在MPI环境下的求解探测器效率的并行算法和具体实现。结果表面,Beowulf集群系统能够在基于MC方法的探测器设计计算方面取得接近线性加速比的良好性能,在4个处理器的情况下,加速比达到3.59。

一种高可用集群头节点的实现

基于Beowulf Linux集群结构,比较几种头节点的高可用模型,利用已成熟的软件模块,采用容错的头节点系统服务方法,提供连续可靠的系统服务。