基于数据-模型混合驱动的电力系统机电暂态快速仿真方法

数据驱动建模方法改变了发电机传统的建模范式,导致传统的机电暂态时域仿真方法无法直接应用于新范式下的电力系统。为此,该文提出一种基于数据-模型混合驱动的机电暂态时域仿真(data and physics driven time domain simulation,DPD-TDS)算法。算法中发电机状态变量与节点注入电流通过数据驱动模型推理计算,并通过网络方程完成节点电压计算,两者交替求解完成仿真。算法提出一种混合驱动范式下的网络代数方程组预处理方法,用以改善仿真的收敛性;算法设计一种中央处理器单元-神经网络处理器单元(central processing unit-neural network processing unit,CPU-NPU)异构计算框架以加速仿真,CPU进行机理模型的微分代数方程求解;NPU作协处理器完成数据驱动模型的前向推理。最后在IEEE-39和Polish-2383系统中将部分或全部发电机替换为数据驱动模型进行验证,仿真结果表明,所提出的仿真算法收敛性好,计算速度快,结果准确。

地震叠前逆时偏移算法的CPU/GPU实施对策

相较于单程波偏移算法而言,逆时偏移成像方法以其物理基础为依托优势,几十年来一直备受国内外地球物理学家的青睐.目前的逆时偏移(RTM)若直接采用双程波动方程进行延拓,尽管可以回避上下行波的分离处理,然就已有算法而言,其计算量和I/O(输入/输出)量却是最大的.针对此问题,本文在分析现行逆时偏移的多种算法基础上,提出利用CPU/GPU(中央处理器/图形处理器)作为数值计算核心,建立随机边界模型,从而克服存储I/O难题和提高计算效率.在实际的数据测试中,本文的方法可以大幅度的提高计算效率和减少存储单元,从而促使其高效地应用于生产实际.

多核CPU-GPU异构平台下并行Agent仿真负载均衡方法

多核中央处理器(central processing unit,CPU)-图形处理器(graphic processing unit,GPU)异构平台为并行Agent仿真提供了一个新的硬件执行平台,而负载均衡方法是充分利用硬件计算资源、提高并行仿真运行性能的一个有效途径。针对多核CPU-GPU异构平台下并行Agent仿真的负载均衡问题,建立了面向多核CPU-GPU的并行Agent仿真多层负载分配模型,提出了基于带约束的k-means空间聚类算法的并行Agent仿真静态负载划分方法和动态负载均衡策略,并给出了划分子集间的可交互性判定,以过滤掉大量不会发生交互关系的Agent之间的交互判定计算。最后通过实验验证了本文提出方法的有效性。

独立翅片式液体自循环CPU散热器

通过试验,分析了一种独立翅片式液体自循环CPU散热器分别使用不同工质时的散热性能以及充灌率等因素对其散热性能的影响,结果表明,该散热器具有良好的散热性能,CPU表面温度平稳,不出现大幅波动,在R123、R11、R113这3种载热介质中,R123的散热性能最好且最佳充液率为80%～100%。

多核CPU和GPU加速分子动力学模拟

在多核中央处理器(CPU)—图形处理器(GPU)异构并行体系结构上,采用OpenMP和计算统一设备架构(CUDA)编程实现了基于AMBER力场的蛋白质分子动力学模拟程序。通过合理地将程序划分为CPU单线程、CPU多线程和GPU多线程执行部分,高效地利用了计算机的处理能力。性能测试结果表明,相对于优化后的CPU串行计算,多核CPU-GPU异构并行计算模型有强大的性能优势,特别是将占整个程序执行时间90%的作用力的计算移植到GPU上执行,获得了最高可达12倍的计算加速比。

基于嵌入式CPU-GPU的高清鱼眼视频实时校正系统

在安防监控领域,需要鱼眼实时监控系统实现360°×180°大范围高质量无死角全景实时监控,现有的鱼眼校正系统存在成本较高,灵活性差,特别是清晰度不高和实时性差等方面的问题。针对如何提高全景高清鱼眼视频校正的实时性问题,提出了基于嵌入式平台STi H418的CPU-GPU高速通信协议和基于可编程着色器的嵌入式CPU-GPU内存共享方法,并利用GPU的纹理映射技术实现了全景高清鱼眼视频实时校正系统。实验结果表明,与相关校正系统相比,该系统很好地兼顾到算法效率、图像校正效果和完整性,可以完全满足360°×180°的全景高清(400万像素,2 048×2 048p30)鱼眼视频实时监控,而且与使用PC服务器相比嵌入式系统降低了系统整体成本,ARM CPU软件生成更新校正算法和可事时实时和事后的虚拟PTZ提高系统灵活性和稳定性,因此该系统具有很高的实用价值。

关于CPU+GPU异构计算的研究与分析

在PC技术领域,CPU和GPU始终是相辅相成,在二者已经发展到出现新的瓶颈时,"结合"也许是明智的解决方案,而关于整合CPU和GPU的方案就一直被人们所津津乐道。本文研究了CPU+GPU的异构化计算算法的优势和未来应用的可能性,特别是随着通用计算程序接口(OpenCL)的发布,CPU+GPU的异构化计算这种看起来像是CPU和GPU混合体的出现,相信这将使计算机处理器又将迈上一个新台阶,这种异构化成就的是更加高性能,更加高性价比的处理器,而这必将掀起GPU和CPU革命的高潮。

一种CPU模块的测试设计

论述了对一种CPU模块的测试设计,此测试设计为了检测该种CPU模块的功能和性能。在设计过程中,首先,对该CPU模块的功能和性能进行了分析,并在此基础上,提出了测试需求,同时根据测试需求设计了测试方法。最后,通过对这种CPU模块的功能和性能进行测试和验证,为设计人员提供了设计和测试建议。

高性能CPU电源Droop检测优化设计实现

高性能中央处理器(CPU)进入到纳米工艺设计时代,集成度和性能大幅度提高的同时,功耗和时钟之间的平衡优化已经成为当前面临的主要问题。物理供电寄生阻抗增加明显,功耗急速增加过程导致电源网络动态压降明显,抑制了主频进一步提高。本文提出了一种基于全数字快速高精度Droop Sensor的供电监测优化方法。该方法采用易于集成于处理器核数字域内的单数字供电Droop Sensor进行本地供电实时监测。当Droop Sensor检测到电压快速垂降时,实时指导所在处理器核的时钟域进行时钟降频,帮助处理器度过低压危险时期,待垂降结束后再恢复正常的时钟频率。实现了局部压降的针对性时钟优化,避免了整体功耗性能损失。本文采用12 nm数字工艺实现了Droop Sensor设计。仿真结果表明,该传感器可在100 ps内进行一阶Droop的快速响应,帮助CPU度过瞬间大幅度的压降期;高阶Droop响应的阈值调节精度可达3%,支持CPU的供电水平多阈值控制。

基于负载均衡的CPU-GPU异构计算平台任务调度策略

针对中央处理单元-图形处理单元(central processing unit-graphics processing unit,CPU-GPU)异构计算系统中,CPU和GPU负载不均导致系统性能降低的问题,提出了一种基于队列的混合调度策略.该策略通过探测获得CPU和GPU处理指定任务的计算能力,将计算任务按照探测比例分配给CPU和GPU;将并行任务存入双向队列,以降低调度带来的额外开销.结果表明,使用该策略的基准测试程序系统性能平均提升了28.07%.总体而言,该调度策略能够缩短CPU与GPU完成各自计算任务后的等待时间,有效平衡系统CPU与GPU之间的负载,提升系统性能.

关于GPU+CPU整合发展的趋势探索

在PC技术领域,CPU和GPU始终是相辅相成,在二者已经发展到出现新的瓶颈时,"结合"也许是明智的解决方案,而关于整合CPU和GPU的方案就一直被人们所津津乐道。随着,NVIDIA率先引入了Tesla通用GPU计算架构,其最终目的是将CPU和GPU合二为一,然而NVIDIA并没有CPU的研发历史,在整合的道路上遇到了重重困难。另一方面,AMD又计划推出内建GPU核心的Fusion处理器,而Intel整合GPU的Nehalem处理器将与之正面交火,各大计算机巨头的行为似乎在预示处理器将全面进入整合GPU时代。

基于多核CPU的脑网络拓扑属性并行分析方法

针对脑网络研究中需计算的网络数目过多造成执行时间过长的问题,提出一种基于多核CPU(central processing unit)的并行计算方法。通过SPMD(single program multiple data)机制利用CPU的多核同时执行,实现并行计算多个网络的属性,利用循环打包方法降低SPMD机制中循环控制的时间,得到并行计算多个网络指标的时间,同串行计算时间相比,可得到此方法的并行计算效果。与传统并行单个算法的策略相比,该方法利用不同脑网络之间计算的独立性,采取同时计算多个网络的策略。在一台多核CPU的主机上,分析CPU核数、网络节点规模这两个因素对网络指标计算并行效果影响。在利用12个CPU核并行计算网络节点规模为3000的指标时,加速比均达到2以上,其中效果最好的是网络同配系数的计算,加速比达到6倍以上。实验结果表明,基于SPMD机制和循环打包方法的并行计算架构对脑网络指标计算的并行效果显著,加速比随着CPU核数、网络节点规模的增长呈上升趋势。

基于Dymola的大数据可视化教学辅助系统

大数据可视化教学辅助系统运算较为复杂,导致系统中央处理器(CentralProcessingUnit,CPU)占用率增加,影响系统的稳定运行,因此设计基于Dymola的大数据可视化教学辅助系统。硬件方面,设计MC68HC908GP32芯片和SDIN5C2-8GB存储器。软件方面:建立教学辅助权限控制模块,对不同的权限实体采用不同的权限控制;基于Dymola构建大数据可视化教学辅助模型,简化系统运算程序,从而提高系统的运行稳定性。测试结果表明,该系统的CPU占用率更低,能够保持良好的运行状态。

基于FPGA的核级安全显示装置研究

核级安全显示装置(SVDU)是核电站保护系统的重要组成部分。针对工业控制计算机的SVDU存在独立验证与确认工作量大、可验证性差、测试难、安全性和可靠性不能充分验证、体积大、功耗高等问题,提出了以现场可编程门阵列(FPGA)为核心、摆脱中央处理器(CPU)和操作系统的SVDU。主要从SVDU所必需的外部接口、数据存储量和带宽、人机交互、软件可验证性等方面进行研究。装置的硬件精简;软件从底层驱动到上层应用全部自主开发,代码全部为明码。研究结果表明,基于FPGA的核级SVDU体积小、功耗低、可完全独立验证,其安全性、可靠性大大提高,硬件成本和独立验证与确认成本大幅降低。基于FPGA的SVDU在显控领域提供了新的技术路线,在核电领域已成功应用,并可向其他高安全、高可靠领域推广。

基于OpenMP的分子动力学并行算法的性能分析与优化

为提高分子动力学模拟在共享内存式服务器上的计算速度,对基于OpenMP的分子动力学并行算法(Critical方法)进行了性能分析与优化。通过在多核服务器上的测试,以及加速比和并行效率的计算分析了Critical方法的并行性能,进而提出优化的三角形方法。所提方法中每个线程所计算的粒子数固定,且粒子数目呈阶梯状上升,使得各线程能够错时到达临界区。从而使程序在临界区的闲置时间比Critical方法减半,加速比明显提高。

异构计算平台上列存储系统的并行连接优化策略

GPU以及集成式的CPU-GPU架构凭借其强大的并行处理能力和可编程流水线方式,已经成为数据库领域的研究热点。为充分利用异构平台的并行计算能力,提升列存储系统的查询性能,在研究异构平台结构特性的基础上,首先提出了GPU多线程平台上进行连接的数据划分策略——ICMD(Improved CMD),利用GPU流处理器并行处理各个子空间上的连接,然后利用任务评估分配模型实现查询负载的动态分配,使得查询操作能在多核CPU、GPU上高效并行执行。同时利用片上全局同步机制、局部内存重用技术优化ICMD连接算法。最后采用SSB基准测试集测试,结果表明:Intel~?HD Graphics 4600平台上并行连接查询相比于CPU版本获得了35%的性能提升,较GPU查询引擎的Ocelot性能上提升了18%。

基于UCOS-Ⅱ的矿用数据采集单元(DTU)系统设计

为了实现矿用数据采集单元(DTU)的相关功能,提出了采用基于UCOS-Ⅱ的DTU系统设计。该DTU的处理器选用STM32F103VE,并把实时操作系统UCOS-Ⅱ移植到该CPU上。介绍了系统硬件和软件的设计方案。通过使用实时操作系统,简化了软件的编写过程,增加了软件的可维护性。通过调试,该DTU系统能够满足企业的需求。

时域有限元运算提速的一种新方法

提出一种全新的时域有限元运算加速方法——应用图形处理器(GPU)实现对时域有限元运算的提速。在GPU上通过OpenGL编程完成时域有限元运算,从而利用GPU的并行处理功能达到提高运算速度的目的。文中介绍了编程实现过程,并分析讨论了GPU提速过程中处理数据量不同具有不同表现的现象,进而得出随着处理数据量的增加,GPU相对于CPU的处理速度将会更快。文中以时域有限元的辐射算例验证了该算法的正确性和有效性,为时域有限元运算提速提供了一条有效途径。

计算机中央处理器液体自循环散热器的试验研究

介绍了一种液体自循环散热器,对研制的原型机进行了比较全面的试验研究。试验结果表明该散热器具有无耗能、无噪声等显著优点,非常适合计算机中央处理器(CPU)使用。可以满足现有的主流计算机CPU的散热要求。与风冷散热器相比较,使用该散热器后,计算机的耗电量和噪声都有明显降低。

计算机反病毒技术探讨

计算机病毒已成为全球的一大公害,每年造成数千亿的损失,文章详细介绍各种反病毒技术,提出反病毒技术的发展方向。