构建基于Windows和MPI的Beowulf并行计算系统

利用普通微机构建并行计算集群(常称为Beowulf系统),能够以低廉的价格获得强大的计算能力。文章介绍了利用16台微机构建一套Beowulf并行计算系统,节点微机上运行Windows2000操作系统,采用MPI(Message-Passing-Interface)的MPICH最新版本:MPICH.NT1.2.3作为并行计算的支撑环境,并以100Mbps高速交换式以太网作为互连网络。通过编制的并行计算程序对该Beowulf系统进行了并行效率的实际测试,测试结果表明该Beowulf系统能够达到非常高的并行加速比和并行效率。

Beowulf并行计算系统的研究与实现

由高档微机或RISC工作站通过高速局域网连接而成的集群系统的实现,使高性能计算机从研究与应用领域走进普通领域。该文介绍了如何在Linux操作系统下基于分布式存储结构构造一个由普通微机组成的Beowulf并行计算系统的方法。通过编制的并行计算算法对该Beowulf系统进行了并行效率的实际测试,测试结果表明该Beowulf系统具有很高的并行计算效率和并行加速比。

Beowulf并行计算系统的可用性建模研究

可用性是并行计算系统非常重要的系统属性。在系统设计和分析阶段对系统可用性进行建模和分析具有重要意义。使用广义随机petri网建立Beowulf并行计算系统的可用性模型。根据Beowulf系统的特点和采用的容错策略,可用性模型在主控节点和从节点部分的基础上,描述任务运行的具体情况。并对模型做出可达图分析。

基于FPGA并行实现SVM训练的可重构计算系统

针对支持向量机在处理大规模数据集时所面临的计算复杂度高和训练时间长的问题,设计了一种基于FPGA并行实现支持向量机训练的可重构计算系统,并分析了不同量化方式下的硬件资源消耗与加速性能。通过采用随机梯度下降法训练支持向量机,使得需要求解的维度与样本的维度相关联,相较于传统的基于二次规划的求解方法可以显著降低计算复杂性。同时,利用基于FPGA的可重构硬件平台设计了专用并行计算结构以加速支持向量机的训练过程。对设计的完整系统进行了软硬件联合仿真,在4个公共数据集上的仿真结果表明,整体模型预测准确率达到90%以上;在训练阶段,相较于采用相同算法的软件实现,所提出的浮点数表示下硬件实现的单个样本处理时间至少减少了2个数量级;定点数表示下硬件实现的单个样本处理时间最大减小了3个数量级;与基于二次规划问题求解的硬件实现相比,单个样本处理速度最快提升了394倍。

Beowulf型并行计算系统的管理软件研究

基于Winsock网络通信函数和MPI并行通信函数,采用Visual Basic和Visual Fortran混合编程的方法,编写了一套针对Beowulf并行系统的管理软件.该管理软件可在任意一台节点机上,完成整个并行系统中各个节点机的状态检测、文件远程拷贝、内存驻留进程查询、速度测试、远程关机、重新启动和注销等操作.该管理软件已成功运行于一套由16台微机组成的Beowulf并行系统上,大幅度地简化了该系统的操作,提高了管理效率.

基于GPU的zk-SNARK中多标量乘法的并行计算方法

针对zk-SNARK(zero-knowledge succinct non-interactive argument of knowledge)中计算最为耗时的多标量乘法(multiscalar multiplication,MSM),提出了一种基于GPU的MSM并行计算方案。首先,对MSM进行细粒度任务分解,提升算法本身的计算并行性,以充分利用GPU的大规模并行计算能力。采用共享内存对同一窗口下的子MSM并行规约减少了数据传输开销。其次,提出了一种基于底层计算模块线程级任务负载搜索最佳标量窗口的窗口划分方法,以最小化MSM子任务的计算开销。最后,对标量形式转换所用数据存储结构进行优化,并通过数据重叠传输和通信时间隐藏,解决了大规模标量形式转换过程的时延问题。该MSM并行计算方法基于CUDA在NVIDIA GPU上进行了实现,并构建了完整的零知识证明异构计算系统。实验结果表明:所提出的方法相比目前业界最优的cuZK的MSM计算模块获得了1.38倍的加速比。基于所改进MSM的整体系统比业界流行的Bellman提升了186倍,同时比业界最优的异构版本Bellperson提升了1.96倍,验证了方法的有效性。

PB级地震数据并行计算系统调优最佳实践

随着地震勘探采集力度加大,地震数据的体量更是达到了新的高度,同时也使得地震数据的处理规模和处理周期线性增长,对软硬件系统设备在计算特征、计算需求、计算性能等方面提出了更高的要求,对资源利用率性能要求也水涨船高。针对这些问题,结合实际生产环境,提出了一套系统化的解决方案,通过地震数据的计算特征,设计开发布控了一套能处理PB级地震数据体量的系统结构和高并行处理模式;在计算需求方面,对系统和软件性能进行了统一优化,提高了资源利用率,整个解决方案不仅能够满足PB级地震数据的高并发的处理需求,还具有良好的经济性、可扩展性,在对实际推广使用大规模集群体系结构有很好的参考价值。

计算机系统结构中的并行计算与多核处理器架构

本文探讨了计算机系统在现代社会中的重要性,强调了其在信息处理、生活方式改变、创新和发展方面的关键作用。介绍了并行计算的概念,包括数据级并行和任务级并行,以及并行计算的优势。详细介绍了多核处理器的定义、工作原理、同步与异步多核和超线程技术。探讨了并行计算与多核处理器之间的关系,包括并行计算在多核处理器中的应用和多核处理器如何支持并行计算。讨论了多核处理器的发展趋势、软件并行性的挑战以及融合异构计算资源的前景。

新能源电力系统细粒度并行与多速率电磁暂态仿真

随着可再生能源的快速发展,电力系统设备类型越来越多,系统振荡特征越来越复杂,对电磁暂态仿真的精度和效率提出了更高要求。基于大规模集成电路设计中所使用的延迟插入法(LIM),提出了新能源电力系统的细粒度建模方法,并结合图形处理器(GPU)的资源优势,实现了算法的并行求解。所提方法将传统交流电网与电力电子设备进行解耦,并基于混合数值稳定性判据和局部截断误差的方法确定了各子系统的步长。然后,通过插值实现了新能源电力系统的多速率仿真。最后,基于GPU硬件平台,以含新能源接入的改进39节点系统为例验证了所提方法的精度,并以不同规模的新能源接入、不同仿真步长的组合验证了所提方法在仿真效率方面的优势。

三维地震动场数值模拟并行计算系统

并行计算系统是进行三维复杂场地地震动场数值模拟的基础。本文作者利用10台微机构建了一套并行计算集群(常称为Beowulf系统),节点微机上运行Windows2000操作系统,采用MPI标准的MPICH1.2.4版本作为并行计算的支撑环境,并以100Mbps高速交换式以太网作为互连网络。利用编制的并行计算程序对该并行计算系统性能进行了测试。结果表明:该系统能够达到非常高的并行加速比和并行效率。该系统将用于三维地震动场数值模拟研究。

一种可用于大型电力系统数字仿真的复杂故障并行计算方法

在电力系统在线动态稳定评估和实时数字仿真计算中,并行处理是一种极有发展前途的技术。复杂故障计算是电力系统仿真计算中最重要、计算量最大的部分之一,已经成为大型电力系统实时仿真的瓶颈。由于求解故障端口间等值阻抗的复杂性,传统方法不适用于并行处理。作者提出了一种可用于大型电力系统数字仿真的复杂故障并行计算方法。算法中采用了故障处理局部化、降维网络方程的构造和线性方程组并行处理等多种技术,以减少并行计算量和通讯量。在原有串行程序的基础上,作者在PC机 群上实现了复杂故障的并行算法。实际系统的计算结果表明,文中所提出的复杂故障并行计算方法是正确和有效的。

化工过程系统优化的分布式并行计算

针对大规模化工过程系统优化计算能力不够的情况 ,讨论用机群系统建构成并行优化计算环境 .在分析并行计算的原理和现状后 ,对优化算法的并行化进行探讨 ,并且深入讨论了大规模优化算法SQP的并行化和如何提高机群系统效率的问题 .通过精馏塔优化算例 。

广域电力系统整体建模的并行计算技术

在分析广域电力系统整体建模需求的基础上,提出广域电力系统整体建模并行化的方案,设计基于粒子群算法的并行优化算法,开发相关软硬件系统.通过算例系统进行测试,结果证明了广域电力系统整体建模的可行性与有效性,显示了并行化方法在整体建模计算时间上的优越性.表明该电力整体建模的并行计算技术具有较强的工程实用价值.

多体系统传递矩阵法分布式并行计算研究

多体系统传递矩阵法作为一种多体系统动力学新方法,在进行多体系统动力学分析时无需系统总体动力学方程、涉及矩阵阶次低计算速度快的优点,已被广泛用于各种多管火箭、自行火炮、坦克等复杂大型机械系统动力学分析与设计。为了提高多体系统传递矩阵法计算速度,研究了分布式并行计算的原理和方法,将MPI(Message Parallel Interface)分布式并行计算环境引入到多体系统传递矩阵法计算中。针对变截面梁的多体系统传递矩阵法动力学计算算例,设计了并行算法,分析了单机多核和分布式网络环境对计算时间的影响,结果显示通过并行计算能够大幅度提高计算效率。

用于并行计算的PC集群系统构建

在注射成形模拟研究过程中,涉及材料的牛顿和非牛顿黏性流动模拟和注射成形后期的冷却过程模拟,以及随时间变化各处的压力变化等科学和工程领域经常应用大规模科学计算。随着基于网格的计算和数据处理日益复杂,很多计算一般PC系统无法满足要求,需要超级计算环境。因为不断追求更高的计算精度和日益复杂的对象而扩大计算规模,传统的串行处理方式难以满足这些要求。因此,现代高性能计算的低成本、高效率成为选择并行计算的解决方式。重点阐述如何构建一个用于并行计算的PC集群系统,结合实例阐明MPI的实现方法,以及对PC集群系统进行了性能评测。

可热扩展的三维并行散热集成方法:用于大规模并行计算的片上系统关键技术

现有的三维(3D)垂直集成技术无法实现热扩展,受限于过高的温度,难以通过众多器件层的叠放来实现性能的最大化.文中提出了一种具有热扩展性的3D并行散热集成方法,将每个器件层平行于散热方向进行叠放,器件层为长条形,其短边平行于散热方向,长边垂直于散热方向,这样就保证了每个器件层均可以凭借自身所拥有的高导热性硅衬底(而不是导热过孔)来获得独立而较短的散热通道,保证3D并行散热集成芯片最高温度与所叠加的器件层数无关.文中提出了一种用于3D并行散热集成芯片最高衬底温度计算的分析模型,推导出3D芯片最高衬底温度的解析表达式,从理论上说明了该方法具有热扩展性.通过对未来用于千核并行计算的芯片进行3D集成设计表明:该文3D并行散热集成方法具有热扩展性、不需要导热过孔、良品率高等优点.

LINUX系统下PC机局域网并行计算环境的实现与测试

为了解决CFD技术在实际使用中碰到的计算资源紧张问题,提出了PC机局域网并行计算的思路.对LINUX操作系统、局域网的组建和网络并行环境MPI的实现进行了研究.搭建了并行计算平台,并利用商用CFD软件对该平台的基本工作性能进行了测试.结果表明:当网格数量超过50万时,两台计算机并行效率超过67.9%;四台计算机并行效率超过52.8%,随着网格数量增加,并行效率逐步得以提高,当网格数量接近200万时,并行效率分别达到168.58%和145.62%,出现了超线性现象.

多核并行计算技术在风险监测系统中的应用

风险监测系统需要对核电站风险水平进行实时分析计算,对计算速度的要求较高,并且核电站相关人员制定的维修计划中存在多个状态,传统的计算方法是在普通计算机上串行执行所有的计算任务,没有充分利用多核的计算资源。本文提出了一种基于多核技术的并行计算方法,对多核并行计算技术在概率安全评价领域的应用进行了初步探讨。实验结果表明,原本需要数小时的串行计算工作可以转化成数分钟完成的并行任务,计算速度得到了有效提升,从而能够更快的进行实时风险的分析。

实现并行计算的群集系统

由于工作站性能快速增强和ＬＡＮ带宽提高，群集系统逐渐成为并行计算领域中的重要分支。本文描述了群集系统的特征并讨论了其实现中的一些关键技术，如互连网络，ＰＶＭ和ＭＰＩ，最后肯定了群集系统的发展前景。

网络并行计算系统模型

网络并行计算系统是以网络为基础的并行计算系统，该系统在近些年中随着高性价比CPU和高速网络技术的发展逐渐引起人们的关注。文章正是从这种情况出发，对网络并行计算环境进行了抽象的分析和描述，并建立了一个网络并行计算系统的模型，该模型为理解、分析和评价一个实际的网络并行计算系统提供了有力的工具。