并行构件技术研究综述

并行构件技术作为并行软件工程的主要内容之一,对提高并行计算软件的生产率具有重要意义,也是并行软件工程的重要研究内容。并行构件技术研究现状包含并行构件模型、并行构件体系结构规范、并行构件框架3个方面。并行构件、接口、框架的定义和实现是区分不同并行构件体系结构规范的主要标准。如何在实现并行构件复用性的同时提高并行构件组成的应用系统性能,是这些技术发展的共同思想。单构件多数据、多构件多数据编程模型、多语言互操作技术、并行远程方法调用、MxN问题的解决方法、不同模型构件间的互操作都是并行构件领域的研究成果。并行构件技术的发展方向是开展对多语言互操作、性能预测、自适应构件、构件模型的互操作、多核硬件上的并行构件体系结构技术的研究。     

基于异构多核的CCA并行构件模型

并行构件技术的出现提高了并行软件的开发效率,但现有的并行构件技术缺乏对异构多核平台的支持.为了提高并行构件程序在异构平台上的执行性能,扩展CCA(通用构件体系结构)并行构件模型支持CCA异构并行构件,提出了一种异构的CCA并行构件模型.使用管理者—工人模式调度CCA异构并行构件内的计算任务到异构多核平台上加速执行.在CCA构件工具包的基础上实现了支持扩展CCA并行构件模型的编译系统和运行时框架.在CELL BE和GPU两种异构多核处理器上进行的实验证明了提出的方法比原始的CCA构件程序具有较优的性能.提出的并行构件模型应用在并行程序开发中可以提高并行程序的性能.     

函数类构件的并行检索与合成

探讨组合软件设计中构件并行检索与合成。将组合软件自底向上设计归结为函数复合问题。提出一种适用于处理具有函数映射特征的软构件－函数类构件并行检索与合成方法。通过过程抽象、模型定义、函数规范实现、简化检索与合成手续和范围,使可操作性大大提高。     

层次化WebGIS构件系统的设计与实现

给出了一个实用的WebGIS对象构件系统模型Geo Union .它由 4个层次组成 :存储层、服务层、构件层和应用层 ,其中服务层又可分为客户端和服务器两个层面 .详细论述了Geo Union各层的结构、对象组成以及相互之间的关系 ,并对Geo Union中所采取的关键技术———空间数据模型、ORDB、空间索引以及空间缓存等进行了总结和分析 ,同时还给出了Geo Union的Web应用模式 .最后 ,对WebGIS进一步的工作 ,如互操作问题、安全问题、分布与并发问题以及智能Agent技术等进行了展望     

基于PVM的C++对象分布并行机制的初步研究

对象具有内在的并行性.将面向对象程序设计与分布并行处理相结合,可产生既具有面向对象特征,又充分利用资源,还可缩短作业运行时间的对象分布并行系统.提出了一种基于PVM(parallelvirtualmachine)的C++对象的分布并行机制.该机制以协议和pvmlib作了向后兼容扩充的PVM系统为对象分布并行支撑;用预处理器将用户作业的并行类分离,并派遣到(PVM)系统中的目标机进行异地编译、加载执行;通过把并行类映射为PVM任务,请求对象消息映射为请求PVM任务消息来实现并行类对象的分布并行.实验结果表明,此对象分布并行机制(当问题规模达到一定程度时)可提高系统资源利用率和程序运行效率,并能简化PVM应用编程.     

分布式系统中对象获取方法的研究

1 引言 DCOM是微软公司提出的一种分布式组件对象模型(Distributed Component Object Model)。DCOM起源于动态数据交换(DDE)技术,实现应用程序之间共享数据的动态交换,对象连接与嵌入OLE就是从DDE引伸而来。随后引入的组件对象模型(Component Object Model),形成了对象之间实现互操作的二进制标准。DCOM是COM在分布计算方面的自然延续,它为分布在网络不同节点的COM构件提供了互操作的基础结构。     

支持互操作的构件库管理系统

本文针对构件库互操作问题提出了基于软件适配器的构件库互操作模型,并应用此模型设计和实现了相应的构件库管理系统。文章介绍了构件库管理系统的组成及功能,重点阐述了互操作模型的设计思想,并通过实例对模型如何支持互操作的实现方法进行了说明。     

一种基于群机系统的对象并行模型的探讨与实践

对象并行是面向对象技术与并行技术相结合的产物。如何在面向对象语言Ｃ＋＋中实现数据并行、任务并行等并行思想,是当前亟待解决的一个问题。该文探讨了在群机系统上进行对象并行所面临的新问题,并提出了一种新的对象并行模型,给出了在３台ＲＳ６０００工作站上的初步实验结果。     

一种基于群同系统的对象并行模型的探讨与实践

对象并行是面向对象技术与并技术相结合的产物,如何在面向对象语言Ｃ＋＋中实现数据行行,任务并行等并并行思想,是当前亟待解决的一个问题。该文探讨了在群机系统上进行对象并行所面临的新问题,并提出了一种新的对象并行模型,给出了在３台ＲＳ６０００工作站上的初步实验结果。     

实时系统时间并行模型确定性分析

研究实时并行系统的确定性,采用面向执行体构件建模和广义测度固定点理论研究系统收敛条件.把实时系统构建为用时间信号联系的面向执行的构件集合,采用超致密时间(SDT)表示混合系统信号标签模型,定义构件为时间模型上的偏序集函数,构成有反馈作用的偏序集函数组合,用广义超测度空间固定点理论分析时间并行模型因果构件的收敛性和系统响应的存在和唯一性.     

并行图形绘制技术综述

为研究并行图形绘制技术,介绍图形绘制的流水线过程,对其内在的可并行性进行分析,研究并行绘制的实现方式,包括流水线并行、数据并行和作业并行,以及前分布拼接合成、中分布拼接合成和后分布拼接合成,讨论并行绘制面临的主要问题及其发展趋势。     

Parallel execution of Prolog with granularity control

This paper presents a system for parallel execution of Prolog supporting both independent conjunctive and disjunctive parallelism. The system is intended for distributed memory architecture and is composed of a set of workers with a hierarchical structure scheduler. The execution model has been designed in such a way that each worker's environment does not contain references to terms in other environments, thus reducing communication overhead. In order to guarantee the improvement of the performance by the parallelism exploitation, a granularity control has been introduced for each kind of parallelism. For conjunctive parallelism PDP applies a control based on the estimation provided by CASLOG. The features of the system allow to introduce this control without adding overhead. For disjunctive parallelism PDP controls granularity by applying a heuristic-based method, which can be adapted to other parallel Prolog systems. Different scheduling policies have also been tested. The system has been implemented on a transputer network and performance results show that it provides a high speedup for coarse grain parallel programs.     

Pipeline pattern in an object‐oriented,task‐parallel environment

Task parallelism is an approach to parallel programming that has recently gained traction because of its compatibility with the predominant object‐oriented languages and its low overhead compared to threading approaches. Parallel Task is an Open Source task‐parallel compiler and runtime system for object‐oriented languages, in particular Java. It is very flexible and expressive, demonstrated by the fact that it can be directly employed to implement most parallel computing patterns. The only notable exception has been the pipeline pattern where many data items are streamed through a number of processing stages. This is not surprising, as task parallelism is generally not compatible with the pipeline pattern. In this paper, we investigate how the pipeline pattern can be elegantly and efficiently implemented in a task‐parallel environment. To do so, we extend Parallel Task with the concept of implicit futures to allow creating pipelines in an intuitive and object‐oriented manner. Our experimental evaluation uses the extended Parallel Task to implement pipelines of different lengths and characteristics and compares with manual implementations. The evaluation demonstrates very good performance and scalability of the proposed task‐parallel pipeline approach. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于分布对象的并行程序设计方法研究

研究分布式对象的并行实现及优化,提出一种基于分布式对象的并行程序设计方法,构建一个基于分布式对象的并行程序设计模型,并以此方法完成虚拟计算机网络实验系统的设计和实现实验结果表明,该虚拟计算机网络实验系统并行性较好、响应速度适中,证明基于分布式对象的并行程序设计方法在改善微机系统并行性上具有一定的作用     

基于嵌套循环分类的并行识别技术

传统的分布存储并行编译系统大多是在共享存储并行编译系统的基础上开发的.共享存储并行编译系统的并行识别技术适合OpenMP代码生成,实现方式是将所有嵌套循环都按照相同的识别方法进行处理,用于分布存储并行编译系统必然会导致无法高效发掘程序的并行性.分布存储并行编译系统应根据嵌套循环结构的特点进行分类处理,提出适合MPI代码生成的并行识别技术.为解决上述问题,根据嵌套循环的结构和MPI并行程序的特点,提出了一种新的嵌套循环分类方法,并针对不同的嵌套循环分别提出了相应的并行识别技术.实验结果表明,与采用传统并行识别技术的分布存储并行编译系统相比,按照所提方法对嵌套循环进行分类,采用相应并行识别技术的编译系统能够更高效地识别基准程序中的并行循环,自动生成的MPI并行代码其性能加速比提高了20%以上.     

Work stealing for GPU‐accelerated parallel programs in a global address space framework

Task parallelism is an attractive approach to automatically load balance the computation in a parallel system and adapt to dynamism exhibited by parallel systems. Exploiting task parallelism through work stealing has been extensively studied in shared and distributed‐memory contexts. In this paper, we study the design of a system that uses work stealing for dynamic load balancing of task‐parallel programs executed on hybrid distributed‐memory CPU‐graphics processing unit (GPU) systems in a global‐address space framework. We take into account the unique nature of the accelerator model employed by GPUs, the significant performance difference between GPU and CPU execution as a function of problem size, and the distinct CPU and GPU memory domains. We consider various alternatives in designing a distributed work stealing algorithm for CPU‐GPU systems, while taking into account the impact of task distribution and data movement overheads. These strategies are evaluated using microbenchmarks that capture various execution configurations as well as the state‐of‐the‐art CCSD(T) application module from the computational chemistry domain. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

CORBA体系中ORB互操作性实现机理的研究

对象请求代理ORB是支持CORBA构件相互作用的“软总线”，它保证了在分布式异构环境中，透明地向对象发送和接收请求，帮助实现应用组件之间的互操作。而ORB互操作性问题是CORBA技术的核心，就此，总结并分析了ORB互操作性实现的机理以及具体实现的技术和方法。     

异构分布式对象互操作模型研究

分布式对象技术,如EJB(EnterpriseJavaBeans)、CORBA(CommonObjectRequestBrokerArchitecture)、COM(CommonObjectModel),允许运行在一台机器上的对象被不同计算机上的客户端应用程序使用。该文在研究上述三种主流分布式对象标准及其两两互操作技术的基础上,提出了一种三种标准间互操作的模型及总体设计,并实现了桥中当已经得到某种标准的客户调用请求后对另外标准对象的调用。     

Object Clustering for High Performance Parallel Computing

In this article we present a new parallel programming environment, called distributed object-oriented virtual computing environment (DOVE), for clustered computers based on distributed object model. In DOVE, a parallel program is built as a collection of concurrent objects each of which has its own computing power and which interacts with one another by remote method invocation. The parallelism is encapsulated within distributed objects, which can be handled the same way as local objects. The main goal of DOVE is to provide users with an easy-to-use transparent parallel programming environment while supporting efficient parallelism encapsulated and distributed among objects. For the experiment and evaluation of DOVE, two parallel application programs have been developed both on DOVE and PVM.