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.

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。