基于MPI并行开发平台的并行库研究

本文介绍了支持网络并行计算的并行开发平台ＭＰＩ，并讨论了ＭＰＩ在其支撑技术一消息传递上所估的改进与补充，表明ＭＰＩ支持面向平观网络并计计算的并行库的开发，文章最后介绍了作者以ＭＰＩ为开发平台研制并行库的工作。     

MPI自动并行化编译系统中消息传递代码生成算法

传统MPI自动并行化编译系统从数据重分布的角度,生成面向分布式存储系统的消息传递程序,但是大量数据重分布通信的额外开销导致其加速比低。为了解决此问题,在基于Open64的MPI自动并行化编译系统后端,提出了一种消息传递代码生成算法。该算法以统一数据分布为中心,根据给定的并行化循环集和通信数组集,通过修改WHIRL表示的串行代码语法结构树,生成更精确的消息传递代码。实验结果表明,该算法能够较大程度地降低消息传递程序的通信开销,并且明显提升其加速比。     

基于MPI的并行程序设计

在介绍消息传递接口标准(MPI)和分析并行程序设计方法的基础上,提出了在并行程序设计中需要进行算法级分析和程序级测试,以此来对影响具体的并行程序执行效率的因素进行分析,并用实例验证了分析结果。最后对MPI的实现之一———MPICH1.2.5版本的不足,提出了改进的方法。     

大规模生物网络马尔可夫聚类的并行化算法

马尔可夫聚类算法（MCL）是在大规模生物网络中寻找模块的一个有效方法，能够挖掘网络结构和功能影响力较大的模块。算法涉及到大规模矩阵计算，因此复杂度可达立方阶次。针对复杂度高的问题，提出了基于消息传递接口（MPI）的并行化马尔可夫聚类算法以提高算法的计算性能。首先，生物网络转化成邻接矩阵；然后，根据算法的特性，按照矩阵的规模判断并重新生成新矩阵以处理非平方倍数矩阵的计算；其次，并行计算通过按块分配的方式能够有效地实现任意规模矩阵的运算；最后，循环并行计算直至收敛，得到网络聚类结果。通过模拟网络和真实生物网络数据集的实验结果表明，与全块集体式通信（FCC）并行方法相比，平均并行效率提升了10个百分点以上，因此可以将该优化算法应用在不同类型的大规模生物网络中。     

基于消息传递接口的大规模生物网络比对并行化算法

为有效降低生物网络比对算法的时间复杂度,提出一种基于可扩展的蛋白质相互作用网络比对(SPINAL)算法的消息传递接口(MPI)并行化实现方法。该方法将MPI并行化思想运用在SPINAL算法中,在多核环境中采用并行排序代替算法原本的排序方式,并结合负载均衡策略合理分配任务。实验结果表明,与未使用并行排序以及负载均衡策略相比,该方法在处理大规模生物网络比对时能有效地缩短计算时间,提高运算效率,对于不同组比对数据都有较为稳定的优化保障,具有良好的可扩展性。     

基于MPI的并行蚁群算法的实现

蚁群算法是新兴的仿生进化算法,具有并行计算、正反馈等特点,与其它各种启发式算法相比该算法具有明显的优越性。该文将实现蚁群算法的并行化,并用来求解TSP问题,结果证明能显著提高蚁群算法的收敛速度。     

基于瓦片算法的并行 QR 分解及其实现

本文介绍了一种基于瓦片算法的稠密矩阵并行 QR 分解及其实现方法。瓦片算法的思想是将完整的矩阵分块,并使每个块内的数据连续存储。各个瓦片块先独立进行分解,其他块接收当前块分解产生的数据,来更新自身块内的矩阵。我们分别实现了串行瓦片算法和并行瓦片算法,采用基于 MPI 和 OpenMP 混合并行编程模型,在“元”超级计算机上验证了该并行算法,并与 PLASMA 软件包进行对比,程序效率和可扩展性优于 PLASMA。 在多个节点上运行时,展现了良好的扩展性。     

MPI环境下的聚类并行化研究

根据集群的特点和聚类的特性,从理论上探讨了聚类并行化的可行性,并在此基础上用实验进行了验证,结果表明通过这些改进能够获得比较理想的性能。     

基于MPI的并行多目标粒子群算法

为了进一步提高速度受限的多目标粒子群算法(SMPSO)求解多目标优化问题的效率和精度,文中提出基于消息传递接口(MPI)的并行化SMPSO算法(M-SMPSO).采用主从模式的MPI并行程序设计模式,将整个种群分成几个子种群,各子种群分别执行独立进化计算,提高算法效率.此外,为了均衡考虑算法的分布性与收敛性,提出自适应的全局最优解选择策略.使用标准测试函数验证算法性能,实验表明,相比其它多目标算法,文中算法能获得更高的加速比,更快收敛到多目标优化问题的Pareto前沿.     

一种基于MPI的并行体绘制算法

介绍了基于MPI并行程序开发平台实现的一种三维重建并行处理算法。算法采用了Master-Slave并行计算模型，针对射线投射方法的特点，为减少运算时间，选择对图像空间进行任务划分的策略，并用任务池方法实现了动态负载平衡。通过对虚拟中国人女性一号(VCH-FI)的头部和脚部数据集的重建，表明该算法在任务规模和节点规模上具有较好的可扩展性。     

基于MPI的伪谱法大涡模拟并行计算的研究

使用伪谱方法的大涡模拟准确、高效,但在高雷诺数情况下,计算量仍然非常巨大,需要采用并行方法,但是快速傅里叶变换的并行算法在实际应用中有很大的困难。针对这一问题,提出了一种新的基于MPI的伪谱法大涡模拟的并行计算方法。通过实例验证,该方法准确、易行、稳健,并且可以大幅提高计算速度,节省计算时间,这对大涡模拟在工程中的广泛应用具有重要意义。     

基于MPI的伪谱法DNS并行计算方法研究

使用伪谱方法的直接数值模拟准确、高效,但在高雷诺数情况下,计算量非常巨大,需要采用并行方法,但是快速傅里叶变换的并行算法在实际应用中有很大的困难。针对这一问题,提出了一种新的基于MPI的伪谱法直接数值模拟的并行计算方法。通过实例验证,该方法准确、易行、稳健,并且可以大幅提高计算速度,节省计算时间,这对直接模拟在科学研究和工程实际中的广泛应用都具有重要意义。     

基于MPI的并行PSO混合K均值聚类算法

传统的串行聚类算法在对海量数据进行聚类时性能往往不尽如人意,为了适应海量数据聚类分析的性能要求,针对传统聚类算法的不足,提出一种基于消息传递接口(MPI)集群的并行PSO混合K均值聚类算法。首先将改进的粒子群与K均值结合,提高该算法的全局搜索能力,然后利用该算法提出一种新的并行聚类策略,并将该算法与K均值聚类算法、粒子群优化(PSO)聚类算法进行比较。实验结果表明,该算法不仅具有较好的全局收敛性,而且具有较高的加速比。     

基于MPI的层状地层并行可视化技术

为了提高层状地层的可视化绘制速度,结合地质探勘数据的特点,基于MPI开发地层的并行可视化程序,并采用Kriging方法对多个地层的数据进行并行插值计算。利用多台PC机搭建Windows2000 操作系统下的并行计算环境,计算时间统计数据对比表明并行计算方法能有效地节省计算时间。     

基于曙光-2000的MPI循环并行方法

曙光-2000并行机系统是分布式存储系统，在此类系统上直接写并行程序是很困 难的。该文通过详细分析书写MPI程序的各种模式，结合曙光-2000并行机，给出一种将串行 程序改写成MPI并行程序的方法：分析串行程序的循环体，考虑数据依赖关系，加以适当的 M PI函数，使之并行化。     

P4并行环境的建立过程分析

在使用Linux构建的工作站集群环境下,对支持并行编程的C函数库P4（Portable Programs for Parallel Processors）的初始化过程进行了研究,重点剖析了进程创建和通信建立这两个部分,并对源代码中涉及到的主要数据结构及其使用给出了详尽的分析说明。对研究和开发并行编程工具有一定的参考价值。     

Voronoi图k阶邻近并行矩阵迭代算法

针对Voronoi图k阶邻近矢量法构建复杂发生元困难,栅格法耗时长、精度受限等问题,提出了一种基于矩阵迭代的并行计算方法。以刀片机作为并行计算的硬件平台,采用Arcgis软件将MapInfo格式矢量数据转换为栅格数据,实现了MPI并行环境中Voronoi图k阶邻近的栅格计算新方法。实验结果表明,改进后的Voronoi图k阶邻近栅格并行算法明显地提高了计算效率,且在栅格Voronoi图精度较高时,运行时间的拐点后移,加速比提高。     

基于主从式并行遗传算法的S盒优化算法

针对传统遗传算法优化高阶S盒中适应度评价值计算量相对大的问题,利用MPI+C环境结合主从式并行遗传算法框架来改进传统串行遗传算法,在MPP处理机——“深腾-1800”（联想）上进行测试,实验结果表明,运用此并行算法优化6阶、8阶的双射S盒,只在优化8阶的情况下能得到更好的加速比,从而验证了主从模式在解决适应度评价值计算量大的问题时,可达到接近线性的加速比。     

基于MPI的三维CT并行重建实现

分析了三维CT近似重建FDK快速算法理论基础,采用基于MPI并行环境地并行实现方案实现三维CT的并行重建,得到比较理想的重建时间结果和比较理想的加速比与效率。     

MPI并行编程环境的研究

以RISC工作站或高档微机通过LAN连接的机群系统已经成为并行计算的主流技术，研究适应机群系统的并行编程环境自然重要起来。在众多的并行编程环境中，应用较为广泛的有消息传递接口(MPI)标准和并行虚拟机(PVM)环境。本文重点分析了MPI编程环境，并出给了MPI并行程序设计的基本方法。