多核并行编程技术在中文分词程序优化中的应用

为了充分利用多核处理器的硬件资源和计算能力,提出了多核并行编程技术在中文分词程序中的优化方案.根据中文分词最大正向匹配算法的特点,由传统的串行程序,改为并行程序.利用多核并行编程模式的思想,设计了一个混合并行编程模式,通过Intel的性能分析工具,找出了该算法的热点和瓶颈,对其进行优化.实验结果表明,优化过后的执行时间较原来串行程序的执行时间缩短了50%～60%,同时提高了程序的加速性能,取得了良好的效果.     

OpenMP的多核并行程序设计

介绍一种多核并行编程标准OpenMP,对循环并行化的指令和使用方法进行详细解释,并给出实例证明使用OpenMP对多核环境下程序效率的提高。     

多核并行技术在分子动力学模拟中的应用

为了充分利用多核处理器资源,研究了一种用于分子动力学模拟中的多核并行技术。在多核处理器上利用OpenMP技术实现多线程创建与同步、动态设置子线程的调度运行方式以及负载均衡以减少子线程执行等待时间。通过对不同分子体系结构下的动力学模型测试,得出在不同子线程下并行计算的时间,并且得到了良好的性能加速比。实验结果表明,采用OpenMP并行技术可有效地提高电荷求解过程在分子动力学模拟运算中的时间效率,以及多核计算机资源的利用率。     

基于多核平台的多线程动态优化框架

动态优化是计算系统虚拟化的重要支撑技术之一.本文通过对DynamoRIO、Jrpm等单核平台上典型动态优化系统的分析,总结出传统动态优化机制在多核平台下面临的问题与挑战,据此提出一种面向多核平台的多线程动态优化框架,分析其组织结构和工作原理,并通过实验验证了该框架的可行性.     

Win32平台基于通信的多核并行编程方法

随着计算机硬件的发展,多核并行计算在计算机软件及应用领域的出现率也越来越频繁。目前的多核编程模型采用线程级并行模型,现有的多线程并行编程模型主要有线程库、指令模型和任务式模型三种。提出一种与MPI并行编程模型相似的基于通信的方法在Win32平台上来实现并行编程,在此基础上实现MTI并行编程模型。通过若干典型的测试给出使用MTI进行并行编程的执行结果,结果表明MTI是有效、易用的。     

单线程程序到多线程程序的自动转换

给出了一种将单线程程序自动变为多线程程序的一种方法.该方法基于依赖性分析,将依赖性分析的结果用有向无环图表示出来,然后将有向无环图分解成多个存在依赖关系的集合,同一集合内的元素却不存在依赖关系,它们之间是可以并行执行的,集合间是有执行先后顺序的.然后将各个集合看作各个并行域,并行域内部的程序并行执行,处理并行域的时候,可以用各种模型,如:Thread and Lock,OPENMP等,最后生成相应的并行程序.     

多核机群上数据密集型应用并行程序性能优化

在异构多核机群系统上利用数据任务块的动态调度策略和全锁定技术,给出一种面向数据密集型应用的结点内主存和可用的共享二级缓存大小中动态调度数据块的多进程级和多线程级并行编程机制,给出了优化数据密集型应用并行程序性能的策略和技术。在多核计算机组成的异构机群上并行求解随机序列多关键字查找的实验结果表明,所给出的多核并行程序设计机制和性能优化方法可行和高效。     

多核集群系统下的混合并行遗传算法研究

为应对传统遗传算法在处理大规模组合优化问题面临的进化速度缓慢,难以达到实时要求的严峻挑战,提出了一种在多核PC集群系统上实现“粗粒度一主从式”混合并行遗传算法的模型:通过把“粗粒度一主从式”并行遗传算法映射到多核PC集群上,结合消息传递和共享存储两种并行编程模型,在节点间使用消息传递模型(MPI),对应的遗传算法为粗粒度并行遗传算法,在节点内使用共享存储模型(OpcnMP),对应的遗传算法为主从式并行遗传算法,用MPI和OpenMP混合编程的方式以进程和线程两级并行在多核集群上实现具体的混合并行遗传算法。理论分析和实验结果表明,提出的实现模型有较好的性能,可大大改进传统遗传算法的缺陷。为利用并行遗传算法在普通多核PC集群上处理大规模组合优化问题提出了一种有效、可行的解决方案。     

内存OLAP多核并行查询优化技术研究

随着以大内存和多核为代表的计算机硬件技术的发展,以cache-conscious算法为中心的查询优化技术逐渐转向以multicore-conscious为中心的查询优化技术,来提高多核处理器的并行处理性能.该文的研究目标是具备复杂星型连接特点的联机分析处理OLAP技术,以查询执行代价最大的星型连接为研究对象,提出同时满足cache-conscious和multicore-conscious的多核并行连接算法DDTA-MPJ.该算法包括基于事实表水平分片和维属性列共享访问模式的查询内多核并行算法IntraDDTA-MPJ、基于QuerySlots的查询间多核并行算法InterDDTAMPJ以及中位数多核并行算法Median-MPJ.实验结果表明该算法具有良好且稳定的并行查询处理性能,线性查询处理模型能够更好地利用多核处理器的先进性能.     

面向神威高性能多核处理器的并行编译优化方法

在神威高性能多核服务器上,自动并行化编译系统为识别和申明程序中的并行性,产生的OpenMP程序没有经过充分的优化,其采用简单的fork-join模型,存在大量的并行循环嵌套,导致运行效率低。为提升自动并行化编译系统产生的OpenMP程序的运行效率,提出一种并行域重构优化技术。并行域重构技术通过合并程序中的并行域和扩展嵌套循环中的并行域范围,减少OpenMP程序的并行域数目,降低线程组频繁创建和合并等控制开销,将简单fork-join模型的OpenMP程序转换为性能更为高效的单程序多数据模型的OpenMP程序。实验结果表明,在新一代神威高性能多核服务器SW1621平台上,并行域重构技术在NPB3.3-OMP测试集和SPEC OMP2012测试集上的运行效率分别提高了10.77%和7.94%的,可有效提升自动并行化编译系统OpenMP程序的执行效率。     

非线性方程的多核并行蒙特卡洛求解方法

采用多核技术。通过使用Win32API、OpenMP、MPI三种并行模式将求解非线性方程的蒙特卡洛方法的串行方法并行化,得到5种并行化方法。根据数值试验结果,对各种并行方法进行比较,发现Win32API并行模式计算速度最快,最终将结论加以推广。     

数据流驱动的多线程模式在嵌入式多核系统中的应用

数据流驱动相比控制流驱动计算模式,更容易发掘应用程序的并行性,多线程是其必然结果.在嵌入式多核系统中,采用分布和并行的多个处理核来提供高计算能力.数据流驱动的多线程计算模式抽象其中的并行计算、通信、存储和资源限制等模式.适合用来描述多核系统的行为,对性能进行分析和预测.并指导系统设计和开发.     

基于分布对象的并行程序设计方法研究

研究分布式对象的并行实现及优化,提出一种基于分布式对象的并行程序设计方法,构建一个基于分布式对象的并行程序设计模型,并以此方法完成虚拟计算机网络实验系统的设计和实现实验结果表明,该虚拟计算机网络实验系统并行性较好、响应速度适中,证明基于分布式对象的并行程序设计方法在改善微机系统并行性上具有一定的作用     

多核计算环境下快速排序并行算法的实现

研究了快速排序算法,并在其基础上提出了基于多核技术的OpenMP并行编程模型的快速排序算法.实验结果表明,该并行算法具有较高的并行加速比和并行效率.     

Windows环境下CRNG多核并行算法的设计实现

多核技术的出现给人们带来了一种大幅提升计算机运行速度的方法,大量的并行算法也被设计并应用到各个场合中。文中目的在于设计一种新的用于组合随机数发生器CRNG（Combined Random Number Generator）的并行算法,以提高传统算法的运算速率。文中采用并行编程方法中的任务级的并行模式,对传统组合随机数发生器的运算过程进行任务分解,将其分配到四个执行核上并行执行,以产生最终的随机数序列。最后在Windows环境下,使用常用的并行编程工具-OpenMP对新算法进行了编程验证,结果证实该算法可充分利用现有计算机所能提供的多核计算资源,其加速比高于3。     

基于Linux集群的并行环境简单架设*

并行计算在各个领域的应用越来越广泛,而基于Linux集群的MPI并行环境是一个廉价、高效的并行计算系统。介绍了两种简单的基于Linux集群的MPI并行环境的构建方法,并且提供了软件的详细配置过程。     

多核微机基于OpenMP的并行计算

随着四核微机走向市场和八十核处理器在实验室研制成功,多核正引领软件研发发生基础性变化。开发人员需要在代码中添加线程来利用系统所提供的多个内核,从而提升PC应用软件的功能和性能。文中探讨在多核微机上进行并行计算的实现技术。介绍了共享存储系统并行编程接口OpenMP的模型、指令和库函数,以及Intel C 编译器9.1和Microsoft Visual Studio 2005等对OpenMP的支持;着重探讨了二维离散快速傅里叶变换并行算法的设计、实现与优化技术;展望了高性能并行计算软构件库的开发前景。     

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。     

一种优化MPI程序性能的改进方法

在分布式存储系统上,MPI已被证实是理想的并行程序设计模型。MPI是基于消息传递的并行编程模型,进程间的通信是通过调用库函数来实现的,因此MPI并行程序中,通信部分代码的效率对该并行程序的性能有直接的影响。通过用集群通信函数替代点对点通信函数以及通过派生数据类型和建立新通信域这两种方式,两次改进DNS的MPI并行程序实现,并通过实验给出一个优化MPI并行程序的一般思路与方法。