基于Windows平台的PC集群并行计算技术

介绍一种基于Windows系统平台的、用于实现高性能计算的PC机群并行环境,详细描述了它的体系结构及其构建中的关键技术;并结合一个实际系统的应用实例简单说明了其构建方法和在其环境中进行并行程序设计的基本过程。     

基于多线程的导弹与空间碎片碰撞预警方法

空间环境的日益恶化给远程弹道导弹空间飞行安全带来了严重威胁。针对空间碎片的数目繁多使得导弹与空间碎片碰撞预警耗时很长的问题,为了减少碰撞预警时间,提高预警效率,分析碰撞预警模型和多线程多CPU特点,提出了基于多线程技术的远程弹道导弹与空间碎片碰撞预警算法,并运用仿真比较了算法的预警效率。仿真表明该算法能有效减少预警时间,提高预警效率。该算法可为发射前碰撞预警提供技术支持。     

基于图形处理器的形态学重建系统

形态学重建是医学图像处理中非常基础和重要的操作。它根据掩膜图像的特征对标记图像反复进行膨胀操作，直到标记图像中的像素值不再变化为止。对于传统基于中央处理器（CPU）的形态学重建系统计算效率不高的问题，提出了使用图形处理器（GPU）来加速形态学重建。首先，设计了适合GPU处理的数据结构：并行堆集群；然后，基于并行堆集群，设计和实现了一套基于GPU的形态学重建系统。实验结果表明，相比传统基于CPU的形态学重建系统，基于GPU的形态学重建系统可以获取超过20倍的加速比。基于GPU的形态学重建系统展示了如何把基于复杂数据结构的软件系统高效地移植到GPU上。     

塔机多工况有限元分析并行求解的研究

对塔机不同工况条件进行有限元分析有利于确保塔机可靠性与安全性。有限元法是结构分析重要的方法,但目前主流的商业有限元软件一次仅能加载一个工况,多工况加载需要按载荷步分批次进行,当工况数量很大时批量工况求解费时费力,难以实现。利用Fortran语言结合APDL参数化语言开发了塔机多工况有限元分析求解器,对同一塔机模型,同时读取任意多个载荷工况文件,利用多线程并行计算方法实现了同一塔机模型同时加载求解任意多个工况。可大大缩短工况数量庞大的塔机有限元分析求解速度,可获得不同工况下塔机任意杆件的内力和应力值,并建立数据库。大规模工况下的求解结果可为塔机安全评估提供大量数据。     

Hadoop平台下新型图像并行处理模型设计

Hadoop在处理海量小图像数据时，存在输入分片过多以及海量小图像存储问题。针对这些问题，不同于采用HIPI、SequenceFile等方法，提出了一个新型图像并行处理模型。利用Hadoop适合处理纯文本数据的特性，本模型使用存储了图像路径的文本文件替换图像数据作为输入，不需要设计图像数据类型。在Map阶段直接完成图像的读取、处理、存储过程。为了简化图像处理算法，将OpenCV和Map函数结合并设计了对应的存储方法，实现小图像文件的存储。实验表明，在Hadoop分布式系统平台下，模型不论在小数据量还是在大数据量的测试数据环境中，都具有良好的吞吐性能和稳定性。     

基于CUDA的动态摄影测量系统关键算法并行设计优化

在动态摄影测量系统中,应用CUDA技术对特征点中心提取的现有并行算法进行分析和优化。针对特征点中心提取的图像预处理算法,利用GPU存储器特性进行优化,使算法的处理时间减少20%-30%。针对ROI区域提取,利用CPU主机端分配锁页内存方法进行优化,在点中心数达到20000时,并行算法比串行算法加速了近6倍。将CUDA并行技术应用于特征点匹配算法,对畸变校正、极线约束和距离判断算法进行了并行设计。试验表明,在特征点数达到20000时,并行算法相对于串行算法的速度提高了4.5倍,有效提高了动态摄影测量系统的处理速度。     

认知负荷理论指导下的并行计算实验教学探究

在认知负荷理论的指导下,从教学内容、教学材料、教学方法等方面进行探讨,阐述如何通过降低学生学习中的内在认知负荷和外在认知负荷,提高关联认知负荷,以激发学生的学习兴趣,进而掌握并行计算的基本方法,具备思维能力,为提高并行计算课程的教学质量提供新路径。     

改进变分光流法并行算法实现

通过天气雷达回波并使用变分光流方法的改进算法对雷达数据进行风场反演,计算回波的光流场变化而得到运动的矢量场。把Horn&Schunck方法和Lucas&Kanade方法结合在一起,加入高阶平滑项,再运用九点平滑算法得到矢量场。外推预报采用Semi-Lagrange方法进行。实验表明,该方法的效果优于Horn&Schunck方法和Lucas&Kanade方法。通过Join-Fork模式运用共享内存处理并行算法实现了大范围三维矢量场的快速计算,其加速比可达5. 05,减少实时业务所需时间。