基于vtk-m的并行流线可视化算法优化

流线是矢量场可视化最具表现力的方法之一。随着计算机硬件和计算方法的发展,流场数据规模日趋增大,传统的流线算法在数据加载与积分计算存在瓶颈,导致算法效率低。开源的vtk-m算法库中提供的流线算法将积分任务划分为基本任务单元,理论上可调用海量线程并行处理,算法性能虽有提升,但在实践研究中发现并行效率低。针对这一问题,提出了基于动态结点树的并行流线可视化优化算法。主要通过粗粒度和细粒度两次划分,并行构建动态结点树对数据进行组织管理,利用索引关系缩小积分备选区域,实现对网格单元的快速定位;其次使用数据属性抽取与种子点任务并行执行等方法在算法其他环节进行优化,减小程序内存需求并提高对计算资源的利用率。在不同规模数据集下的实验结果表明优化后算法的有效性。

并行计算时间最短处理器规模数学估算方法

并行程序运行测试耗时长,成为并行软件投入应用的主要瓶颈问题之一。深入研究并行程序的运行本质,指出可以通过并行程序的计算量表达计算时间,提出数学估算模型。所提模型通过数学公式表达并行计算时间函数,求取该函数导数为零时处理器规模值,该值即为并行计算时间最短时处理器规模参考值。所提模型能够极大地减少程序运行次数,并且由于求导计算去掉了单位数据量计算时间和系统软、硬件开销影响,能够实现平台无关性处理。实验结果表明该方法的有效性。

数字油田解决方案浅析

数字油田建设是一项庞大的系统工程 .通过分析数字油田建设中的任务特点及当前油田建设的实际情况 ,结合数据科学化管理及分析的需求以及当前网络技术发展的主流 ,认为网格计算及GIS是当前实现数字油田的最重要的技术 .并以网格计算及GIS在数字油田中的应用为主线 ,结合油田在建设及勘探开发中的实际需要 ,给出了应用网格计算及GIS技术解决数字油田问题的途径 .

非差模式的GNSS数据并行解算设计及实现

基于精密单点定位技术的非差模式是当前GNSS数据处理的主要策略之一。随着测站规模的增大,非差模式的处理时间也线性递增,传统的串行处理方法需消耗大量的计算时间。采用工厂模式和责任链模式实现了非差精密单点定位;利用轻量级的并行编程技术从底层设计并实现了基于任务的非差多核并行解算;进一步在网络多节点环境中建立并发布非差计算服务,实现了网络多节点协同并行解算GNSS数据。通过大量数据的测试与试验,验证了多核多节点的非差并行解算方案的高效性。试验结果表明,单节点多核并行、双节点网络并行、四节点网络并行、六节点网络并行的计算效率分别比单节点串行方案平均提高了2.74,5.30,9.38和14.69倍。

测控系统中高性能实时集群的研究与实现

集群系统以其高可用性、高可扩展性、高性价比优势,成为关键应用场所的重要选择。文章设计和实现了一个应用于测控领域的高性能实时集群系统,对系统的体系结构和操作平台进行了阐述;针对高密度串行通信技术难点,分析了系统网络互联和流量;最后讨论了系统应用软件设计,介绍了各节点驻留的应用进程。作为国内首部投入工程实用的高性能实时集群,系统具有较高的可用性和实时性。

基于集群计算机的保护定值在线校核

采用分布式计算技术,研究并实现了基于集群计算机的保护定值在线校核并行计算方法。首先分析了保护定值校核计算的计算量和计算特点,接着对可能采用的并行计算方法进行比较,最后选择了基于电网分块的并行计算方法。采用协调机加计算子机的计算模式,在协调机上执行分块算法,通过基于主导节点的图划分方法把电网分成几块,每台计算子机只校核1块电网内的保护定值,最后由协调机收集汇总计算结果。现场应用证明,该并行计算方法正确、有效。

大规模数据下的社交网络结构洞节点发现算法研究

随着社会网络数据规模的递增,结构洞节点计算涉及的计算量呈几何级增长,如何构建有效的并行化算法并缩短算法运行的时间成为当前研究的难点。针对大规模数据量下结构洞节点发现算法的不足,利用并行化思想设计实现了基于MapReduce的结构洞节点发现算法。该算法通过DBLP,YouTube和Califonia公路网这3组规模不同的数据集在Hadoop集群上运行的实验结果表明,增加DataNode机器节点的数量能够缩短算法运行的时间,提高运行效率且具有良好的并行加速比和扩展性能。

一种适合移动云节点的可靠存储模型

多维异构的情况下,完全副本的存储方式网络传输负担重,单个节点的能耗消耗大,可用性低。针对于此,该文提出了两种适合移动节点的存储模型:1)交叉存储策略;2)比例存储策略。模型中移动节点不再存储数据的完全副本,同时根据移动节点的带宽差异性的特点,将存储和并行传输统筹考虑,降低速度缓慢节点对于整体性能的影响。实验表明,该文并行传输模型相比传统的传输算法,既聚集了较大的带宽,也节省了存储空间。

基于社区极大类发现的大数据并行聚类算法

为了能在大数据中准确快速地寻找到网络结构,该文提出一种基于社区极大类的大数据聚类算法。对于初始节点不确定和适应度函数计算所带来的时间消耗,引入局部关键节点和对适应度公式进行改进来减少时间消耗。对于初始社区的形成,引入了极大团的概念并通过分析极大团的特性,得出社区的核心类别是由极大团构成,同时提出通过极大团的发现来得到局部核心类别的方法并提出了极大团发现算法的并行策略,然后提出整个算法的并行策略并在真实数据集上实验。实验结果证明该文提出的算法是可行和有效的,适用于大规模数据的网络结构发现。

GPU加速窦房结计算机仿真的实现及优化

针对窦房结电生理计算机仿真运算量巨大、耗时长的问题,提出了基于高性能图形处理单元(GPU)实现并行计算及优化的方法。首先考虑窦房结细胞中央和边缘的差异,构建了一维非匀质窦房结组织模型;利用算子分裂方法使模型的解算任务具备并行性。根据具体解算过程提出了三种并行化策略,并对其中耗时最短的策略从线程块设置、数据交换频率以及存储模式等方面进行了进一步优化。结果表明:对于500个细胞的仿真,CUDA程序较串行程序的执行时间下降了60%,进一步优化后,CUDA程序的执行时间可下降84%;窦房结组织越大,GPU的加速效果越明显。结果验证了GPU加速解算方法可显著提高窦房结模型的解算速度,降低实际执行时间。

使用程控开关的超级立方体计算机系统

结点间的通信速度是并行处理系统的成败关键之一,超级并行计算机采用超立方体拓扑结构已成主流,本文提出的程控开关型超立方体拓扑结构大幅度提高了通信速度,为超立方体型超级并行计算机提供了强有力的支持。

基于WCCS架构的渲染农场的实现

在分析WCCS操作系统特点的基础上提出了基于WCCS架构部署渲染集群的新方法,并利用WCCS强大的集群和作业管理功能实现了分布式渲染农场计算系统。分别从硬件结构和软件框架两个方面详细讨论了渲染农场的具体构建方法,并给出了利用WCCS技术进行动漫渲染的对比结果。实验结果表明,应用该方法构建的渲染农场具有强大的功能并且易实现,易操作。

k元n立方网络的k圈排除问题的递归算法

为了度量以k元n立方网络为底层网络拓扑的并行计算机系统的容错能力,通过构造k元n立方网络中使得所有的k元1立方子网都发生故障的最小节点集合的方法,提出求解其k元1立方子网排除点割集的一种递归算法;证明了要使k元n立方网络中所有k元1立方子网都发生故障至少需要破坏掉kn-1个节点。结果表明,在不超过kn-1-1个节点被破坏的情况下,以k元n立方网络为底层拓扑构建的并行计算机系统中依然存在无故障的k元1立方子网。

DwsM动态并行计算技术

针对DWSM计算模式鲁棒性低、计算时间长、无法实现多核计算等局限性,对模型的算法和存储规则进行相应改进。在遵从DWSM计算逻辑顺序的基础上,抛弃原计算单元顺序表模式关于虚拟河道的假设,采用流域分区概念进行河网树结构的模式设计,在基于叶节点并行计算的基础上研究动态分级并行计算技术,以进一步完善计算模式。以黄河宁蒙段流域为实例,计算结果表明,算法的优化极大地提高了DWSM的计算效率,增强了其对大范围、具有复杂河网结构流域水沙规律研究的适用性。

微机群并行计算机安全开机系统的研发

随着计算机技术的飞速发展,并行计算机用户环境的设计日益成为一个至关重要的问题;并行计算机用户环境的优劣将直接影响到高性能计算机的发展和应用;论文就MPMD型微机群并行计算机的开机方式进行了有意义的改进;MPMD型微机群并行计算机在开启时,需经人工按压开关开启各个节点,多达64个;改进后系统利用MCS-51单片机系统,在实验的基础上确定了开启节点的最佳时间段,实现了利用微处理器开启多节点的程控开关,可方便地实现了多节点的自动安全连续启动。

三维不规则窦房结电生理模型的建立及其图形实现

针对窦房结三维电生理建模复杂、仿真运算量大等问题,提出了一种有效的解决方法。首先利用建模软件建立右心房三维不规则立体模型,再利用网格划分软件剖分为四面体网格,最后根据网格的位置赋予窦房结和心房细胞属性建立电生理模型。数值解算时采用算子分裂法和有限体积法,分别对反应-扩散方程和单纯描述电扩布的微分方程进行了处理,同时利用高性能图形处理单元(GPU)在CUDA(compute unified device architecture)编程环境下实现程序的并行加速。另外,从减少CPU和GPU间的数据交换频率、参量存储方式等多方面对程序加以优化。计算结果表明,所建模型无论是单细胞动作电位还是膜电位的传导均符合正常的电生理特征。通过与串行程序及基于4核8线程CPU编写的共享内存式OpenMP并行程序进行比较,基于GPU的CUDA程序可将运行耗时减少90%以上,CPU和GPU间的数据交换仅占总耗时的3%,且组织模型越大,网格划分越细致,GPU的加速效果愈显著。

一个基于集群的并行计算模型——NHCBL

当前,集群是流行的并行计算平台,既具有所有并行计算都具备的一般特性,又具有自己独有的特性———节点计算资源的异构性、节点计算资源的非独占性、对节点间通信的敏感性。针对基于集群环境的并行计算,对非独占、异构、同步LogGP模型NHBL(Nondedicated Heterogeneous Barrier Log GP model)进行改进,提出了一种更实用的计算模型,即考虑网络拥塞的非独占、异构、同步LogGP模型NHCBL(Nondedicated Heterogeneous Barrier Log GP model considering Conges-tion)。NHCBL模型既比较准确地描述了并行计算的一般特性,又比较准确地描述了基于集群的并行计算独有的节点计算资源的异构性、节点计算资源的非独占性、对节点间通信的敏感性,其描述比NHBL模型更全面也更准确。

基于流式计算的系统优化及分区技术研究

理想的流式计算系统，按功能划分，模块功能有重迭，影响了系统的安全性和可靠性。本文提出对理想的流式计算系统进行优化，确定了模块功能。讨论了用于输入的流数据选择计算节点和流数据存储所用到的分区技术。

多目标逆特征值问题的并行计算研究

由模型设计和直升机旋翼设计问题出发 ,归纳出一类多目标逆特征值问题并提出一种适合在并行计算机上实现的并行算法。该算法的思路是 ,根据要达到的目标构造一个泛函 ,然后求其极小值。虽然 ,求极小值的方法有多种 ,对于并行方法在求极小值过程中不仅要关心加速比 ,更要关心计算效率。本文研究如何提高这类算法的计算效率。对于目标数据和节点机数目存在整数倍关系这种情况 ,设计了一种计算方案 。

一种基于FPGA的变电站仿真模型并行解法

为降低变电站培训仿真系统的建设成本,研究一种基于可编程逻辑器件(field-programmable gate array,FPGA)的变电站仿真模型并行解法。在分析梯形法和因子表法求解仿真模型的基础上,设计一种以乘–除–加运算为基本粒度的并行计算平台。为方便地进行消去节点排序和消去任务分配,用单线图描述变电站结构,并给出节点消去计算量与节点度之间的关系。为缩短仿真模型的求解时间,采用基于最小视在消去计算量的消去节点安排方法,以及等待方式与替代方式相结合的消去任务分配方法。实践表明,采用所提出的并行计算平台和任务分配策略,一个具有88?4个节点的变电站一次系统能以50?s仿真步长在一块EP3C120上运行。