基于MPI的并行Kriging空间降水插值

为减少空间降水插值的计算时间,以MPI并行接口为技术手段,采用数据划分建模方法,实现改进Kriging算法的并行算法.在Linux操作系统上搭建并行计算环境,试验数据表明,该并行算法能有效节省计算时间并具有良好的加速比、并行效率和扩展性.为Kriging插值算法的并行化实现和应用提供有意义的参考.     

基于混合并行的Kriging插值算法研究

普通Kriging方法是进行空间降水插值的一种有效方法。然而一方面由于海量数据插值计算量大,另一方面该算法的时间复杂度大,为减少空间降水插值的计算时间,采用OpenMP和MPI混合并行技术,实现Kriging并行算法。在Windows操作系统上搭建并行计算环境,实验数据表明,该并行算法能有效地节省计算时间。     

粒度可调的并行Kriging地层空间插值算法

为提高层状地层空间数据插值的计算速度和实现系统负载平衡,在采用动态调整并行粒度策略的基础上开发混合粒度的并行Kriging插值算法.在此算法中,根据CPU与地层层数之间的数量关系动态调整并行计算的粒度,优先使用粗粒度的并行计算策略,同时利用中粒度并行算法平衡负载.基于Windows2000 操作系统搭建了PC机群并行环境,大量的试验统计数据表明该方法具有良好的可扩展性和并行计算效率.     

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。     

模拟退火算法的并行化策略研究

模拟退火算法是一种能应用到求最小值问题或连续更新的学习过程（随机或决定性的）。在此过程中,每一步更新过程的长度都与相应的参数成正比,这些参数扮演着温度的角色。标准模拟退火算法仅进行串行优化,其效率很难提高。因此,考虑引入多种群群体优化机制构造并行算法,并对接受准则进行讨论。     

模拟退火算法的并行化策略研究

模拟退火算法是一种能应用到求最小值问题或连续更新的学习过程(随机或决定性的)。在此过程中,每一步更新过程的长度都与相应的参数成正比,这些参数扮演着温度的角色。标准模拟退火算法仅进行串行优化,其效率很难提高。因此,考虑引入多种群群体优化机制构造并行算法,并对接受准则进行讨论。     

普通Kriging方法建立宏观地层的验证与评价

空间插值方法对空间变异性和空间相关性的反映程度及其准确性与精度直接影响到三维地质模型的真实性。普通Kriging方法应用于数字地层中,其变异函数模型和参数选择对结果影响很大,利用最值、方差、相关系数、平均误差以及误差分布统计为主要比较指标,采用交叉验证方法结合误差分析,对球状模型、指数模型、线性模型进行比较研究,初步得出线性有块金模型优于其他变异函数模型的结论,对数字地层的工程应用及其真实性评价有一定指导意义。     

MPI＋OpenMP混合并行编程的分析

简要综述并行计算的思想,并对分布式内存结构和共享式内存结构两种结构的特点进行比较。叙述如何应用OpenMP和MPI进行混合编程,以及相应的混合编程模型。通过一个实例,针对多核CPU组成的SMP构架的集群,实现OpenMP和MPI混合编程的性能对比和结论分析。     

基于MPI的并行医学图像处理

本文就并行计算技术在医学图像处理领域应用的优势和现状,论述了医学图像处理算法的并行实现方法,并在并行计算集群上实现了CT图像Sobel算子边缘检测及基于互信息的单模PET图像配准的MPI并行算法。针对这两种不同应用和不同的机群规模分析了并行计算的性能,说明了并行计算技术在该领域的适用范围。     

并行程序设计环境的研究

MPI(MessagePassingInterface)是目前一种比较著名的应用于并行环境的消息传递标准。MPICH是MPI1.2标准的一个完全实现,也是应用范围最广的一种并行及分布式环境。MPICH除包含MPI函数库之外,还包含了一套程序设计以及运行环境。本文将简要介绍如何应用MPICH的Windows版本,建立一个基于Windows的并行程序设计及运行环境。     

基于Delaunay三角网的克里金并行算法优化

当采样点数据量较大时, 可以采用Delaunay三角剖分建立三角网来使用局部邻域采样点进行克里金插值. 但是该算法需要对每个插值点拟合半变异函数, 插值点规模大时造成巨大开销. 为此, 本文提出了一种以三角形为单位拟合半变异函数的克里金插值方法, 采用CPU-GPU负载均衡将部分计算优化, 充分考虑不均匀样本对克里金插值效果的影响. 结果表明, 本文算法能够保证不均匀样本集的插值效果, 提升了计算性能且能够保证较高的精度.     

Parallel ordinary kriging interpolation incorporating automatic variogram fitting

This work introduces a methodology for reducing the execution time of the kriging interpolation method without losing the quality of the model results, as occurs in simplified moving neighborhood solutions. The proposed solution distributes the computation applying parallel programming using MPI (Message Passing Interface) libraries in a HPC (High Performance Computing) environment. For the solution to be automatic and adaptable to different spatial patterns the variogram was automatically fitted; this preliminary modeling step is usually interactive in this interpolation method. The experimental results show the validity of the implemented solution, as it significantly reduces (in one of the examples the execution time decreases from 2 h 38 min to only 3 min) the final execution time of the entire process. The proposed solution is not exclusive to a particular architecture or operating system and can be applied in various environments and spatial resolutions of the generated raster model as well as at different magnitudes of the data to be interpolated.     

基于linux集群的并行计算

集群计算机技术是高性能并行计算机系统中的一个研究热点。对于有密集运算需求的企业和研究机构来说,集群系统是他们的最佳选择。本文简要介绍了linux集群技术和并行程序设计的概念,并给出了一个并行程序实例,对linux集群系统进行了性能评测。     

Fresnel层析成像并行算法研究

与射线层析成像相比,Fresnel层析成像考虑波频率的影响,具有较高的分辨率,但所需的存储空间和计算量更大,因此提出了Fresnel层析成像的并行算法.把大型层析反演方程组的求解,转化成对其中的各个方程进行相互独立的计算,避免了大型系数矩阵的存储问题;把一个Fresnel带的正演和反演计算放在一个进程,不同Fresnel带的计算相互独立进行,不需要信息传递,达到了极高的并行度;从进程之间没有通信,仅当从进程计算结束后,在主进程与各从进程之间有少量的数据传递,使通信开销达到了极小的程度.应用MPI在LinuxPC集群环境下实现了该算法,实际测试表明,该算法具有较高的并行度和加速比.     

Windows平台下机群并行编译环境配置

现行的并行计算多是在Linux平台下进行的,为了能够在Windows平台下进行机群并行计算,以Fortran90为开发语言,介绍了Windows XP平台下MPICH2的Fortran90并行编译环境的配置,并进一步介绍在MPICH2环境下Fortran90并行程序的编译、连接和运行方法,从而实现了Windows平台下机群的并行计算。     

基于克里金插值的SWAT参数率定大规模并行方法

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）水文模型是近几年国内外使用最广泛的分布式水文模型,因其良好的精度、广泛的适应度得到了众多水文工作者的欢迎。但由于其参数率定部分过高的计算量,给水文工作者建模调参过程中造成了大量的不便。为了提高SWAT参数率定的运行效率,本文基于克里金插值理论,对于SWAT原有的优化算法进行改进,提出了一种基于随机过程的参数率定方法,通过一种“期望优化”的方式对拟合曲面进行寻优。并通过Intel MKL和一个对等式并行框架加以并行实现。大大提高了SWAT参数寻优的计算效率以及参数精度,并通过天山北坡流域的模拟验证了此并行模型的有效性,说明了克里金优化方法在水文模拟参数寻优的过程中能够达到良好的精度。