基于网络的分布式机群并行仿真平台开发

该文介绍了基于网络的分布式机群并行仿真软件平台SIMNOWs的基本情况及开发。由主服务器、节点机构成基于局域网络的分布式机群并行仿真平台体系结构。作为整个系统的核心，服务器端管理系统根据两个守护进程而设计出节点管理系统和作业管理系统，采用了动态抢先式的动态负载平衡解决并行中的负载问题。     

构架Linux环境下基于MPICH的工作站机群

本文详细地介绍了在Linux环境下如何构架基于MPICH的工作站机群,给出了具体的步骤和基本配置过程。最后采用并行求和算法、矩阵相乘并行算法和Multisets并行归并算法在该机群上进行实验测试。测试结果表明,该机群并行计算环境运行正常、稳定,该机群比在windows2000环境下的并行效率高1.12%。     

Linux环境下构架基于PVM的并行机群

详细地介绍了在Linux环境下如何构架基于PVM的工作站机群．给出了具体的步骤和基本配置过程。最后采用并行求和算法在4节点机群上采用Master／Slave编程模型进行实验测试。测试结果表明,该机群并行计算环境运行正常、稳定,数据规模越大．并行效率越高。当数据规模达到10^9数量级时,其并行效率达到100％。     

基于图像的虚拟场景实时漫游

提出一种基于图像的并行绘制算法 ,通过分割图像显示窗口并行绘制 ,实现了三维场景的高分辨率图像的实时绘制 该算法按各节点计算性能分配任务 ,实现了负载平衡 利用三维场景漫游时相邻帧之间的相关性 ,采用RLE(RunLengthEncoded)压缩方法传输图像 ,降低了传输开销 实验结果表明 ,在 4台PC组成的机群上 ,实现了5 12× 5 12大小的图像的实时绘制     

基于工作站机群的有限元结构分析并行计算

并行计算正成为科学和工程计算中的一个新趋势。将采用区域分裂技术的并行有限元方法应用于工作站机群的分布式并行环境。提出了基于单元区域分裂的共轭梯度并行算法。在工作站机群上对坝体结构进行求解,对其并行性能进行分析。     

局部熵差图像分块匹配并行算法

本文围绕局部熵差图像匹配的并行化算法设计,综合运用了折叠求和、"叠加窗口"映射、递推求列和与递推求行和等策略,实现了局部熵差图像分块匹配的并行算法.经模拟实验表明,本文设计的并行算法具有很好的并行效率.     

基于动态基线倾角与基线距离最大化的凸壳并行新算法

本文根据同构化凸壳构造基本定理,整合了"动态基线倾角最大化"凸壳并行算法思想与"动态基线距离最大化圈绕凸壳"凸壳串行算法思想的各自优点,并对后者施以多域化扩展与并行化改造,从而提出效率更高的基于动态基线倾角与动态基线距离最大化的凸壳并行新算法.该凸壳并行新算法的特点是:1) 其机群分为4个子机群,其数据分布域分为4个子分布域,其各子分布域内凸壳顶点的圈绕寻找方向共有4个,即各子分布域均各由自己的逆时针寻找方向;2)对各子分布域的当前动态基线,均并行地找出其当前动态基线倾角最大点与当前动态基线距离最大点,并作为其各子分布域内凸壳的新顶点.     

块带状线性方程组的分布式并行算法

本文首先根据分而治之的思想提出一种新的求解块三地角线性方程组的分布式并行算法,然后将该算法推广到块五对角线性方程组和块七地角线方程组的并行求解,并对算法进行了性能分析。 ＳＧＩ工作站机群和５８６微机群上试算表明,加速比呈线性增加。     

基于COW系统的并行求和算法研究

针对并行求和问题,在Linux环境下组建了一个COW系统,并介绍了在COW系统上的并行求和算法的设计和实现,分析了影响算法性能的因素并提出改进方法,最后给出了并行求和算法在改进前后的实验数据.实验结果表明,当n=2000000时,用改进的算法在两台联想启天4000上测得并行求和效率为80%,而算法改进前在相同的条件下测得并行效率为66.7%,并行效率明显提高.     

基于有效并行求解策略的显式有限元分析并行算法

针对大规模结构非线性动力问题的有限元分析非常耗时,基于消息传递接口（MPI）机群环境,提出多种基于并行求解策略的显式有限元并行算法。基于显式消息传递的区域分解技术,采取重叠、非重叠区域分解技术及动态任务分配方法,通过将计算与通信重叠,优化处理器间的通信,对非重叠通信区域分解并行算法、重叠通信区域分解并行算法、群动态任务分配算法、动态任务分配算法及动态负载平衡算法进行研究。为在机群环境下实现非线性动力有限元分析,开发了基于有效并行求解策略的显式有限元并行算法。编写了基于消息传递编程模式的并行有限元程序,在工作站机群上实现了数值算例,分析了算法的性能,并与传统的Newmark算法进行了比较。算例表明：群动态任务分配算法的性能优于动态任务分配算法,低于区域分解算法的性能,动态负载平衡算法最优。对相同规模的问题提出的算法比Newmark算法快,优于Newmark算法。对结构非线性动力问题的有限元分析,所提出的并行算法是可行有效的。     

采用VMware构建虚拟并行计算网

基于并行技术的发展和并行程序开发的需要,提出了一种采用VMware虚拟机软件在一台普通PC机上模拟并行计算网络的方法。该方法的原理是在VMware上安装多个Lmux操作系统模拟多台独立的计算机,在进行并行环境的设置后使其成为一个和真实并行计算环境完全相同的虚拟并行网络,通过MPI程序的测试证明这种方法是可行的,且对于搭建基于Itanium架构的高性能计算平台的研究提供了一个良好的途径,并能降低研究开发资金的投入。     

基于模式的并行编程环境中任务队列模式的研究与实现

并行程序的设计是并行计算的难点之一。本文在基于模式的并行编程方法的基础上,对一种典型的并行计算与通信模式-任务队列模式进行了深入的研究,并在基于模式的并行编程环境中对该模式进行了实现。本文将通过两个典型的应用实例说明在基于模式的并行编程环境中使用任务队列模式进行问题的并行求解与并行程序开发的过程,并从实现效率和可编程性方面对使用任务队列模式的并行程序和传统的MPI/PVM实现的并行程序进行了分析与比较。     

并行程序设计模型和语言

并行计算技术的发展已有20多年的历史了.时至今日,高性能并行计算仍然缺乏有效的并行程序设计方法和工具,使得编写并行程序、理解并行程序的行为、调试和优化并行程序的性能都很困难.从分析并行程序设计困难的原因入手,指出了当前各种高性能并行机系统支持的并行程序设计方法存在的诸多问题,综述了并行程序设计模型和语言的研究现状,给出了并行程序设计模型的评价标准,并提出了这一研究领域所面临的挑战性问题,指出了一些未来可能的发展方向.     

A New Parallel Skeleton for General Accumulative Computations

Skeletal parallel programming enables programmers to build a parallel program from ready-made components (parallel primitives) for which efficient implementations are known to exist, making both the parallel program development and the parallelization process easier. Constructing efficient parallel programs is often difficult, however, due to difficulties in selecting a proper combination of parallel primitives and in implementing this combination without having unnecessary creations and exchanges of data among parallel primitives and processors. To overcome these difficulties, we propose a powerful and general parallel skeleton, accumulate, which can be used to naturally code efficient solutions to problems as well as be efficiently implemented in parallel using Message Passing Interface (MPI).     

并行模糊系统的预测和辨识收敛性

自1965年L.A.Zadeh提出模糊集理论以来,模糊理论已经在非线性系统辨识、函数逼近、模式识别、机器学习等领域得到了极广泛的应用。由于人的推理在本质上是模糊的,因此使用模糊理论处理实际问题时更符合人的处理过程,这就极大地提高了人类解决问题的能力。在模糊理论的应用当中,非线性系统辨识是最重要的方向之一。一般说来,模糊系统可以以两种方式用于非线性系统辨识:串并行方式和并行方式(见图1,图2)。其中TDL表示时间延迟逻辑,RS表示待辨识的实际系统,FS表示模糊系统。图1称为串并行方式,图2称为并行方式。在大部分实际应用当中使用的是串并行方式,     

Parallel preconditioned WENO scheme for three-dimensional flow simulation of NREL Phase VI Rotor

The preconditioned weighted essentially non-oscillatory (P-WENO) solver for viscous flows (Huang et al. (2009) [9]) is extended to non-inertial reference frames. In the present scheme, patched multi-block grid system is employed and parallel computing is adopted as well. With the present parallel P-WENO solver, three-dimensional flows of the Phase VI Rotor from National Renewable Energy Laboratory (NREL) can be simulated and analyzed for different wind speeds. Our simulation results show good agreement with the numerical predictions based on incompressible Navier–Stokes (N–S) equations as well as the available wind tunnel data from NREL. The flow phenomena, including separation and attachment line, can be captured by the present scheme. The parallel strategy adopted is a block-domain decomposition method for the patched multi-block grid system. To balance the load among different computing nodes, a Tabu search algorithm is adopted for the parallelization. The parallel efficiency of the parallel P-WENO scheme is examined for node numbers ranging from 1 to 64. It is found that the parallel efficiency is monotonically decreased as the node number adopted is increased; the parallel efficiency is retained over 90% for all cases of different node numbers. Due to the high parallel efficiency, our parallel P-WENO solver is validated for applying to practical fluid problems from compressible to incompressible limits.     

空间信息合作与并行处理

面向海量空问信息的网络地理信息系统是当前空间信息领域的发展方向，合作和并行是多Agent系统的特点．介绍一个基于Agent的分布式地理信息系统系统Geo-Agents，该系统主要由GuServer，Facilitator，接口Agent，GIS功能Agent等组成．对Geo-Agents系统中的合作和并行模式进行了分析和探讨．合作主要体现在两个方面：接口Agent间的合作以及在接口Agent控制下的合作；并行则主要依靠GIS功能Agent来完成，可以分为三种类型：同构合作并行、异构合作并行以及互斥并行．最后，以空问数据导航和叠加分析作为实例，验证了Geo-Agents系统对空间信息的合作和并行处理。     

基于性能预测的并行软件模块设计研究

并行计算软件库,如scalapack和plapack,通过提供大量并行计算子过程来提高并行计算软件开发效率。为方便用户使用并行软件库,该文提出了一种基于性能预测技术来开发并行计算软件库的方法,这是一种隐藏并行计算细节的有效途径。并就构成该软件库的神威超级计算机系统并行软件开发工具,并行线性代数软件库的数据自动分布的方法和供用户调用并行软件库的接口设计技术进行了讨论。实验结果表明,这种技术能有效提高并行计算软件效率。     

分布式系统并行编程的简单方法

本文以并行矩阵乘法为例子,给出在PVM, EXPRESS以及NX环境上的并行程序实现.通过对这个简单例子的分析,归纳出在一般情况下并行程序设计应采取的策略.这里介绍的并行程序设计方法,特别对大型应用问题的并行移植是非常有用的,其目的是为想写并行程序的科研人员提供参考.     

平行系统和数字孪生的一种数据驱动形式表示及计算框架

旨在为平行系统及ACP方法建立一种数据驱动的数学形式和计算框架, 该形式与框架也适用于数字孪生系统.首先, 基于动态系统状态方程方法论, 给出了平行系统的虚实双系统表示方法, 基于此表示方法为平行系统问题提供了一种数学表示.围绕该表示, 讨论了虚实系统互动、平行系统与数字孪生系统异同等问题.然后, 为ACP方法提供了一种计算框架, 详细解释了人工系统(Artificial systems, A)、计算实验(Computational experiments, C)、平行执行(Parallel execution, P)的数学计算求解过程, 并讨论了“学习与训练”、“实验与评估”、“管理与控制”、灵捷–聚焦–收敛(AFC)、小数据-大数据-小智能等概念的相关数学表示, 并讨论了智能科学与平行系统数学架构的关系以及平行智能的内涵.最后, 以大学校园园区能源管理系统为案例, 为平行系统数学架构和方法提供一个直观的算例.