基于嵌入式操作系统的并行任务开发技术研究

随着芯片开发技术在嵌入式系统中的发展,单位面积上晶体管数量不再无限制的增长,为追求嵌入式系统整体性能的提高,代码的执行效率逐渐被重视起来。多核处理器在嵌入式系统中应用越来越广泛,要进一步大规模地提高计算效率,更好的发挥出多核处理的优势,必须引入并行开发技术。文章采用openmp3.1作为并行框架,支持在嵌入式应用中进行c/c++语言开发,通过生成识别openmp指令的GCC4.8.1编译器,来解决openmp应用代码的编译问题,将openmp框架适配到嵌入式系统中,以可配置代码库的方式融入到操作系统应用层,深入分析openmp框架代码,提出了四个方面的优化策略,最后以FTD2000为目标机,多种算法作为测试用例,取得了优异的并行效果。

基于OpenMP的快速并行分层算法

为了充分利用现有的多核CPU计算资源,提出一种基于OpenMP框架的快速并行分层算法,并对其性能进行讨论.该算法利用模型自然分组特征建立拓扑关系分组,使得模型拓扑数据结构的建立时间缩短;在此基础上,采用基于OpenMP的多线程计算,将拓扑结构的建立过程和求取层片轮廓的过程并行化计算,可以取得接近CPU核数的加速比,因此分层时间明显降低.对于复杂三维模型的超大STL文件进行分层处理,实例计算表明文中算法是一种高效且易于实现的方法.

雷达组网探测系统协同引导软件设计与实现

针对多目标复杂场景下装备协同引导信息处理流程复杂,计算量大,难以保证引导数据率要求的问题,本文提出了一种服务/应用分离的分布式并行计算软件架构。服务层软件侧重于引导消息生成及分发,在服务访问方面采用微服务架构以及主备机冗余设计均衡系统负载、提高系统稳定性,在信息处理方面采用多线程技术配合openMP并行计算库提高计算效率。应用层软件侧重于引导信息显示及控制,基于Qt实现了多进程插件式集成框架,提高了拓展性和安全性。本文验证了饱和攻击场景下不同软件架构引导信息生成的指标,本文提出的软件架构在平均耗时、数据率达成率、丢帧率、重帧率等指标上大为改善,具备很高的实用价值。

适用于任意网格的大规模并行CFD计算框架PHengLEI

针对计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)大规模并行计算的需要,我们设计了适用于任意网格类型的并行计算框架风雷(PHengLEI)软件,同时支持结构网格、非结构网格和重叠网格.为了实现并行通信与网格类型无关且与物理求解器开发者隔离,我们设计了通用的通信模式和一种基于网格块的“三合一”的数据交换模式,即将多块结构网格块、并行分区网格块和结构/非结构网格块间的交界面数据完全标准化为数据底层后,在数据底层统一进行交换,使得数据交换不依赖于网格类型和数据类型,从而实现任意网格类型并行通信模式的统一.作为气动数据生产的“数值风洞”,要求代码将并行隔离至底层,为此针对主流计算机系统的特点,设计了粗粒度MPI/OpenMP混合并行模式,领域专家只需关注求解器开发而无需关注并行通信,在提高可移植性、可扩展性的同时尽可能兼顾封装性.针对大规模并行计算的实际工程需求,设计了并行分区、大规模并行文件存储模式,以缩短前置处理和文件I/O时间.最后,分别基于结构网格、非结构网格和重叠网格,给出了工程应用领域的标模算例,以说明PHengLEI并行计算框架对不同网格类型的适应性.大规模网格测试结果表明,国产定制集群上16.38万核并行效率达83%以上,“天河二号”上近10万核并行效率达95%以上,展现了较好的可扩展性和并行计算效率.

一种跨平台的并行编程框架设计与实现

并行程序设计的复杂性及并行计算平台的多样性导致程序可移植性较差。为此,设计并实现一种跨平台、分层次的并行编程框架OpenCH。该框架通过两层并行函数库和层次化的API设计,对上层应用程序隐藏并行化细节,为基于不同计算平台的库函数设计了统一的函数接口,使底层平台的变化对上层应用程序透明。根据底层函数库的开发,给出一种填充式的编程方法和任务调度系统。将OpenCH应用于遥感影像分类,实验结果证明,基于该框架开发的并行程序可运行于多种并行计算平台,并具有较高的并行加速比,编程框架本身造成的时间开销低于15%。