结构动力数值仿真两级并行计算系统开发及应用

根据分布式存储并行计算机的体系结构特点,设计了一个结构动力数值仿真两级并行计算系统.首先通过两级分区为并行计算准备数据,并将数据分布式存储在各节点的局部存储器上;在结构动力分析过程中,通过进一步缩减问题规模和有效地提高通信效率大幅度减少了界面方程求解时间以及系统求解总时间.文中详细阐述了该系统工作原理、并行计算流程和系统实现的相关软件开发工具.最后通过典型数值算例验证了该系统的有效性.     

栅元有效共振积分的CUDA算法设计与实现

核反应堆中需要实时精确地计算堆芯和增殖材料的有效共振积分或群截面来实现反应堆的安全控制。整个计算过程因为涉及大量的积分运算和庞大的核素截面数据,采用常规的计算方法,计算时耗相当大。基于统一计算设备架构(CUDA)平台,利用图形处理器(GPU)的计算能力,对整个计算过程进行并行化分解,多线程同时运算,大幅度提升计算速度,降低时耗。实验结果表明,在GPU上并行计算所得结果与原始数据没有明显差异,且加速效果显著。     

大屏独显内置光驱 华硕S56引领超极本性能革命

大屏独显内置超薄光驱华硕S56超极本,拥有15.6inch高清大屏,还搭配NVIDIA GT635M独立显示核心(2GB DDRⅢ显存),不仅在视频和图形处理能力上表现得游刃有余,在图像渲染、镶嵌、着色与纹理压缩处理等方面也实现了大幅提升。另外,在只有21mm的机身中,内置超薄光驱(选配),提高了整机性能。固态硬盘Ivy Bridje平台华硕S56超极本搭载Intel酷睿最新第三代Ivy Bridge处理平台,支持DirectX11和OpenCL1.1两种GPU并行计算。Ivy     

为互联网和数据中心业务定制的服务器——云计算资源池的最佳选择

随着云计算技术的不断发展,基于云计算定制的服务器在互联网和数据中心的应用日益广泛,各种解决方案层出不穷。本文通过分析服务器和云计算的技术特点,比较各种硬件解决方案的异同,确定最适合云计算资源池应用的硬件支撑方案。     

MapReduce:新型的分布式并行计算编程模型

MapReduce是Google提出的分布式并行计算编程模型,用于大规模数据的并行处理。Ma-pReduce模型受函数式编程语言的启发,将大规模数据处理作业拆分成若干个可独立运行的Map任务,分配到不同的机器上去执行,生成某种格式的中间文件,再由若干个Reduce任务合并这些中间文件获得最后的输出文件。用户在使用MapReduce模型进行大规模数据处理时,可以将主要精力放在如何编写Map和Reduce函数上,其它并行计算中的复杂问题诸如分布式文件系统、工作调度、容错、机器间通信等都交给MapReduce系统处理,在很大程度上降低了整个编程难度。MapReduce日益成为云计算平台的主流编程模型。Apache Hadoop项目提供开源的MapReduce系统还有待进一步完善。     

基于GPU的社会化网络关系计算研究

随着网络不断地社会化、普及化,网络社区的规模也越来越大,这给社会化网络关系的计算带来了巨大的计算量。这些计算包括个人关系及计算与生成、全局关系计算与生成以及关系的挖掘等。虽然这些工作的计算量很大,但却适合并行处理。基于此,本文通过详细分析GPU的高性能运算及其在CUDA编程模型上的具体实现,讨论利用基于CUDA硬件架构的GPU来进行社区用户关系的并行计算。     

面向对象有限元并行计算框架PANDA的多物理场耦合服务

针对结构分析软件面向多物理场的应用,分析讨论面向对象有限元并行计算框架PANDA的多物理场耦合服务设计,即多物理场分析类型的扩充能力、不同物理场间的数据传递和多物理场耦合分析的求解策略.在PANDA提供的多物理场耦合服务的基础上,开展热-力耦合分析功能的程序开发,实现热弹性分析功能.热弹性分析算例计算结果与ANSYS的...     

基于PANDA框架的并行有限元模态分析程序开发和应用

为提高大型结构振动分析的规模、精度和效率,基于面向对象有限元并行计算框架PANDA和高性能矩阵特征问题并行求解算法,开发出适用于大规模结构振动问题计算的并行有限元模态分析程序;在超级计算机银河YH和曙光5000A上,通过不同算例验证该程序的正确性和可靠性.以某靶室结构为研究对象演示该程序的应用,指出实际应用时需注意加速...     

基于TSpaces的并行计算环境

讨论TSpaces技术的通讯和同步机制,提出一种基于TSpaces的并行计算模型,设计基本并行函数。实验结果表明该并行计算环境的可行性、实用性。     

Observer模式在．NET多线程并行计算中的应用

对观察者（Observer）设计模式进行了分析,并利用．NET框架对其进行了改进;基于．NET Framework4．0,将改进后的模型应用到多线程并行程序的设计中,从而简化了开发过程,并且使系统结构更清晰,便于扩展和维护。