基于分割提速法的并行股票预测研究与仿真

关于股票准确预测问题,针对股票预测中计算时间复杂度大,数据库操作速度慢等缺点,为提高数据挖掘的速度和效率,提出了一种分割提速法的并行股票预测模型。模型特点采用广播拓扑结构,使用多线程并行计算方法,将计算量平均分配给所有参与计算的计算机,同时又使用网络编程技术实时同步回收结果,从而有效地缩短了股票关联规则的计算时间。实验结果表明,上述方法有效地减少了算法时间复杂度,较大程度地提高了股票预测的效率,从而为股票投资者提供有力的帮助。     

“天河一号”大规模科学与工程计算应用

安装在国家超级计算天津中心(以下简称天津超算中心)的"天河一号"超级计算机系统是目前世界上最快的超级计算机,已广泛应用于多个高性能计算领域,并取得了一系列具有国际影响力的应用成果。本文主要介绍了"天河一号"在石油勘探数据处理、生物信息与生物医药、环境科学、工程仿真、磁约束聚变领域的最新应用成果,其成果表明"天河一号"在上述领域具有良好的可扩展性和并行效率,对自主科技创新和产业技术提升给予了巨大支撑。     

并行计算在光线追踪中的应用

目前,计算机图形学的技术包括有光栅化,光线追踪,辐射度3种主流算法.而光线追踪又以其绘制的真实感性及实现的方便性,受到了广泛的应用.但光线追踪的最大问题在于性能.围绕光线追踪中的核心算法-射线与三角形相交算法展开讨论,引入基于Intel TBB并行编程工具的线程级并行技术以及基于SIMD的指令并行技术,提高其算法的速度.其加速技术可以使光线跟踪的性能在计算机多核的情况下,相对于串行跟踪方法有明显的改善.     

基于ADSP21060的并行信号处理系统设计

实时识别目标在现代高科技战争中具有重要军事意义。设计了一个由5片ADSP21060组成的并行处理系统。该系统采用基于环网的数据块处理策略,主DSP将数据分割为长度相等的块,并分配给各从DSP进行处理。以FIR滤波器并行算法为例,验证了本设计在运算速度方面显著优于单DSP系统。该设计可应用到对实时性能要求苛刻的军事领域。     

一种基于分布式并行模型的海量机载LiDAR点云数据快速滤波方法

机载Li DAR点云数据是遥感大数据的重要组成部分,基于单机的处理算法已经无法满足海量点云数据处理的要求。首先,针对现有单机多级移动曲面拟合滤波算法存在粗差和拟合曲面精度不高的问题,提出适合海量机载Li DAR点云数据滤波的多级多窗口移动曲面拟合滤波算法(WHMCFA);其次,设计并实现基于MapReduce的PWHMCFA并行滤波算法;最后,实验证明这种并行滤波算法在保证精度的前提下实现了海量机载Li DAR点云数据的快速滤波。     

蚁群算法用于TSP的并行策略及模型*

蚁群算法是一种元启发式算法,其经典应用是解决旅行商问题。该算法有着先天的并行特性。介绍了该算法的两种并行实现策略,给出了蚁群算法的并行实现模型,分析了该算法并行实现需要解决的问题。     

针对无网格并行计算的基于模糊均值聚类的分区方法*

针对国际上普遍采用的基于回归几何二分的分区方法的缺陷,提出了基于模糊均值聚类的均匀模糊均值聚类分区算法。采用该方法对不同类型的无网格几何模型进行了分区,并根据分区信息对三维实体模型进行了并行计算。通过与基于回归几何二分法的比较,充分验证该算法的有效性和可行性。     

基于GOS的远程实时可视化系统设计与实现*

提出了一个并行计算程序的远程实时可视化系统.通过实时可视化处理计算程序在计算过程中输出的数据文件,实现了对计算程序计算过程的可视化跟踪和实时分析;同时该系统采用GOS作为网格中间件,屏蔽了复杂的异构环境.     

并行计算在化工系统中的应用

化工过程的模拟与优化得到了越来越广泛的应用,随着计算机技术的迅速发展,采用并行计算提高化工系统中计算能力已成必然.本文介绍了目前比较流行的PC机群系统及利用并行算法实现化工系统中的模拟与优化.     

图像Laplace变换在异构多核工程科学计算加速协处理器上的实现

基于自主研发的新颖异构多核工程科学计算加速协处理器(ESCA)体系结构,实现了图像Laplace变换算法。针对ESCA架构特点,采用子字并行计算和访存延迟隐藏等机制,进行了一系列并行算法优化,并在四核ESCA处理器原型上对图像Laplace变换算法的进行了性能评测。实验结果表明,对于计算密集型计算任务,ESCA处理器具有良好的计算加速效果。