一个基于机群系统的面向对象并行程序 开发环境的研究与实现

面向对象程序设计技术可以降低并行程序设计的复杂性,提高并行程序的可读性、可维护性、可移植性.因此提供面向对象的并行程序设计环境,可以减少并行程序开发难度,有效地利用并行计算机系统的潜能.可扩展并行机群系统是随着网络技术迅速发展而出现的一种网络并行计算系统.其主要特点是适于粗粒度任务并行,适于采用消息传递机制.文中在可扩展机群系统上实现了面向对象的并行程序开发环境ParaObject,它由对象平台、并行对象和邮件对象组成,并行程序以并行对象为单位并行执行,通过邮件对象传送数据,具有良好的封装性和可移植性,友好的用户编程接口,使用方便.     

一种基于并行对象的可视化描述

一、前言随着并行计算机应用的深入,人们对并行程序的开发需求不断增加。相对于串行程序而言,并行程序必须考虑同步、互斥、通信等问题,使得并行程序设计难度较大,要求科技研究人员具备编写高效的并行程序的能力,影响了并行机的应用水平。将并行机制引入面向对象语言构成并行面向对象语言已成为当前面向对象技术的一个重要研究方向。利用面向对象的特点来有效实现并行任务的划分、数据的分配、并行进程间的通信和同步,可以降低并行程序设计难度。我们设计的适用于MPP机或集群系统的并行C~++语言(SPC~++),是一个面向对象的并行程序设计语言,充分体现了C~++语言面向对象的程序设计思想和特点,将对象机制和并行机制有机结合起来,大大降低并行程序设计难度。SPC~++利用了C~++语言的对象封装性、函数重载、操作符重载等功能对对象消息传递模型进行抽象,简化消息函数的使用。     

一个基于机群系统的面向对象并行程序开发环境的研究与实现

面向对象程序设计技术可以降低并行程序设计的复杂性、提高并行程序的可读性,可维护性、可移植性,因此提供面向对象的并行程序设计环境,可以减少并行程序开发难度,有效地利用并行计算机系统的潜能,可扩展并行机群系统是随着网络技术迅速发展而出现的一种网络并行计算系统,其主要特点是适于粗糙度任务并行,适于采用消化传递机制,文中在可扩展机群系统上实现了面向对象的并行程序开发环境ＰａｒａＯｂｊｃｃｔ,它由对象平台,     

并行分布计算中的任务调度及其分类

并行分布计算中的任务调度问题就是根据一定的调度规则和调度策略,把组成并行程序的一组任务或构成工作负载的一组作业,按照一定执行时序分配到并行分布系统的多个计算结点上,以期取得较好的系统执行性能。目前许多基于并行分布处理的高性能计算中心的计算环境是由多种并行机或网络工作站机群系统构成的异构多应用系统,并且某些并行机的内部计算结点也可能是异构的（如Ｐaragon系统中有些结点的内存为１６Ｍ,有些结点的内存为３２Ｍ;或者有些结点为单ＣＰＵ,有些结点为双ＣＰＵ）,这时不同的应用层次对任务调度有不同的要求,下面就从作业调度、任务划分与一般任务调度概念的区别出发,讨论并行分布计算中的任务调度问题。     

集群程序设计环境

集群计算机发展缓慢的一个主要原因是可以高效利用集群计算机的程序难以编写。集群设计为连续性编程增加了一个整体的界面；不仅要求指定操作执行的时间，还要求指定操作执行的地点。通信软件包(如MPI和PVM)显式的描述了在集群结点间的通信．另一方面，面向对象的调度机制强调透明调度，程序员不用显式的描述并行机制了。事实上，这两种机制的效宰有很大的不同，使用MPI／PVM系统的应用明显优于基于Java的应用。     

微粒群并行聚类在客户细分中的应用 *

提出了基于自适应微粒群优化的并行聚类算法 ,采用了任务分布方案和部分异步并行通信 ,降低了计算时间。这种并行自适应微粒群算法结合了并行微粒群算法的快速寻优能力和自适应参数动态优化特性 ,保持了群体多样性从而避免了种群退化。最后将该算法应用于电信客户细分中。实验证明 ,该算法在并行机群上具有了较好的准确性、加速性和可扩展性。     

对象/关系映射框架的研究与应用

在软件工程的各个阶段运用并体现面向对象的思想,已经成为软件设计开发的主旋律。占主导地位的关系数据库成为了面向对象系统架构中对象与关系数据库转换的“瓶颈”。论文着眼于面向对象系统中的类及其实例与关系数据库中表的映射,分析了类及其实例与关系数据库的映射模型,比较了几种映射解决方案的优缺点,重点研究了Castor在O/R(对象/关系)映射方面的优势及应用。     

有限元并行程序设计与实现

1．引言有限元并行计算的一个主要途径是利用子结构方法山;并行对各子结构进行静凝聚,再并行求解界面方程,然后并行回代求内点位移和计算应变、应力．并行程序的设计与有效实现强烈地依赖于并行机硬件的计算模型．网络并行计算由于具有巨大的计算潜能、良好的性能价格比和可扩展性,以及灵活的体系结构等优点,和以PVM,MPI,EXPRESSP[2,3]等为代表的一批基于消息传递的并行程序设计软件平台的出现,使得可伸缩分布式网络并行有限元成了有限元并行计算的一个重要方向．本文详细介绍了基于PVM的分布式网络并行环境下有限元并行分…     

基于PVM的协调检查点设置关键技术

本文论述了基于PVM的并行程序运行回卷恢复系统设计和实现过程中的退出再加入PVM机制、任务号隐式映射机制、任务结束前同步机制、防止PVM库重入机制，信号与消息协同触发机制、应用任务初始化机制以及作为前述各机制实现基础的函数包裹与换名机制等关键技术。这些技术已经成功地应用于我们自主开发的ChaRM系统中，证明了技术的正确性和有效性。     

基于快速消息传递的高性能PVM

并行虚拟机(parallelvirtualmachine,简称PVM)是并行工作站机群系统中流行的并行软件环境之一.分析了PVM的实现机制,指出PVM低效的原因,并给了基于高速精简通信层调整消息传递(fastmessagepassing,简称FMP)的高性能PVM(high-performancePVM,简称HPVM)的详细设计和实现.     

Object Clustering for High Performance Parallel Computing

In this article we present a new parallel programming environment, called distributed object-oriented virtual computing environment (DOVE), for clustered computers based on distributed object model. In DOVE, a parallel program is built as a collection of concurrent objects each of which has its own computing power and which interacts with one another by remote method invocation. The parallelism is encapsulated within distributed objects, which can be handled the same way as local objects. The main goal of DOVE is to provide users with an easy-to-use transparent parallel programming environment while supporting efficient parallelism encapsulated and distributed among objects. For the experiment and evaluation of DOVE, two parallel application programs have been developed both on DOVE and PVM.     

Loop parallelisation for pvm-based distributed-memory systems

Writing programs for a distributed-memory system (DMS) is a difficult job. In this paper, a method for parallelising sequential programs for DMS is presented. The input programs are C programs and the output parallel versions are programs containing routines for the Parallel Virtual Machine (PVM). PVM allows a group of computers in a network to be specified as a DMS and provides the routines for task activation and communication. The main task in this parallelisation of program is to process the loops in the source program and determine if there exists any data dependences or not. If the loop iterations are independent, the body will be transformed to tasks that will run independently for PVM.     

WAVE:一个基于对象技术的广域虚拟计算中间件

WAVE是使用面向对象技术开发的基于校园网络的广域虚拟计算系统的中间件，它运行在现有主机操作系统和通用网络协议之上，WAVE通过多级层次对象模型建立，定位，管理、删除和迁移WAVE对象，中间件使用面向对象技术为用户提供友好的人机交互界面，统一的编程环境，可靠的通信协议和高效的任务调度算法，并提供与流行的并行编程软件如PVM和MPI的接口。通过WAVE，用户可以实现应用程序的高效调度和运行。     

一种基于PVM的矩阵相乘并行算法

研究了一种运行于PVM并行计算平台的矩阵相乘的并行算法。在工作站数量不为某个数的平方数时，Cannon算法在PVM环境下不能充分地利用机群系统中的资源。根据PVM并行编程环境中任务间通信的特点，文中设计了一种基于PVM的矩阵相乘并行算法，该算法根据工作站数量来确定子任务的数量，并对矩阵A进行分块，每个子任务可以计算一个分块。实验表明，该算法提高了机群并行环境中资源的利用率，提高了程序的运行效率。     

曙光1000A上消息传递与共享存储的比较

分布式共享存储虽然有易于编程的优点,但往往被认为效率不高、完全由软件实现的分布式共享存储系统（又称为虚拟共享存储系统）更是如此,文中以典型的消息传递系统ＰＶＭ与分布式共享存储系统ＪＩＡＪＩＡ粉列,报这两种并行程序设计环境的特点,并用７个应用程序在曙光１０００Ａ上分别比较了这两个系统的性能,实验３结果表明,ＪＩＡＪＩＡ的与ＰＶ玎当,但基于ＪＩＡＪＩＡ的并行程序设计却比ＰＶＮ简单得多。     

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。     

微机环境下基于PVM的网络并行程序开发方法

并行虚拟机ＰＶＭ是一种通用的网络并行程序开发环境,它可以把连网的巨型机,大规模并行机,工作站以及微机作为一大型并行机使用,供人们开发并行算法或运行并行系统。此文对ＰＶＭ的基本情况和最新进展进行介绍,讨论了基于ＰＶＭ的网络并行程序开发方法,最后给出了具体的实例。     

PVM环境下的高性能机群计算机系统探究

机群是指借助一些网络连接,将一些独立的计算机组构成一个系统。机群系统有着显著的经济性好、结构简洁、应用方便、可扩展性好等特点,与大型的专用计算机系统相比而言,其性价比要高出很多。并行计算机模型多种多样,其中消息传递型相对而言更易于理解,且具有较强的操作性,其并行编程环境中PVM是应用最广泛的一种。探讨了基于PVM环境高性能机群计算机系统的构建与编程。     

Quantifying the Performance Differences between PVM and TreadMarks

This paper compares two systems for parallel programming on networks of workstations: Parallel Virtual Machine (PVM), a message-passing system, and TreadMarks, a software distributed shared-memory (DSM) system. The eight applications used in this comparison are Water and Barnes–Hut from the SPLASH benchmark suite; 3-D FFT, Integer Sort (IS), and Embarrassingly Parallel (EP) from the NAS benchmarks; ILINK, a widely used genetic linkage analysis program; and Successive Over-Relaxation (SOR) and Traveling Salesman (TSP). Two different input data sets are used for five of the applications. We use two execution environments. The first is a 155 Mbps ATM network with eight Sparc-20 model 61 workstations; the second is an eight-processor IBM SP/2. The differences in speedup between TreadMarks and PVM depend mostly on the applications, and only to a much lesser extent on the platform and the data set used. In particular, the TreadMarks speedup for six of the eight applications is within 15% of that achieved with PVM. For one application, the difference in speedup is between 15% and 30%, and for another, the difference is around 50%. We identified four important factors that contribute to the lower performance of TreadMarks: (1) extra messages due to the separation of synchronization and data transfer, (2) extra messages to handle access misses caused by the use of an invalidate protocol, (3) false sharing, and (4) diff accumulation for migratory data. We have quantified the effects of the last three factors by measuring the performance gain when each is eliminated. Of the three factors, TreadMarks' use of a separate request message per page of data accessed is the most important. The effect of false sharing is comparatively low. Reducing diff accumulation benefits migratory data only when the diffs completely overlap. When these performance impediments are removed, all of the TreadMarks programs perform within 25% of PVM, and for six out of eight experiments, TreadMarks is less than 5% slower than PVM.     

面向对象的顺控输送系统编程方法

将面向对象方法引入复杂逻辑顺序控制系统，提出将逻辑关系分成两部分，设备及相关的自有逻辑经抽象与封装成为设备对象，设备之间的逻辑则被封装到虚拟的流程对象中，通过对象之间的消息交互实现顺序控制功能。采用面向对象方法，顺序控制系统编程可以从实现复杂的逻辑运算转变成创建两类对象和建立对象之间的消息传递机制以一个输送系统为例阐明面向对象方法可以显著提高编程效率，增强系统的可扩充性，面向对象方法为顺控系统的建模、优化等进一步研究提供了一个新思路。