基于树型结构的MapReduce并行模型

MapReduce是Google提出的一种分布式计算模型,已在海量数据处理领域得到了广泛的应用。提出一种基于树型结构的新型MapReduce并行模型。该模型适合于利用Internet或Intranet环境下不可靠的桌面PC资源进行海量科学数据分析。该模型以P2P的形式将计算节点进行组织,模型的底层采用了P2P-MPI框架,采用基于消息传递的模式来实现MapReduce应用层。在MapReduce应用层的实现中,在Map阶段采用广播的形式来分发数据块,在Reduce阶段建立反向二叉树来实现有效的结果合并和化简。将提出的MapReduce模型与现有主流MapReduce模型进行了比较,结果表明,基于树型结构的MapReduce并行模型在容错性能方面具有较优的性能,且系统简单,易于应用开发。     

GMRES算法在新型轻量级网格平台XtremWeb上的实现

通过使用很多数量未利用的空闲计算资源，网格计算可以获得高计算吞吐量。文章介绍通过使用一个新型轻量级网格系统Xtrem Web实现一个典型的并行方法GMRES算法。这个全局计算平台，和很多个流行的网格系统一样，利用窃取CPU周期技术，致力于解决多参量一般型应用。一个解决大型非对称线性问题的重要算法GMRES（m）算法就在这个平台上实现。     

桥接桌面网格和服务网格

介绍一项新的欧盟第7框架基础架构研究项目:EDGeS(Enabling Desktop Grids for e-Science).该项目致力于搭建推动桌面网格和服务网格间互用性的桥梁技术.还对现有的网格系统进行了分类:桌面网格(例如BONIC和Xtrem Web)与服务网格(例如EGEE).然后进一步描述了对于桌面网格和服务网格应用间转换的解决方案.探讨了现有的、流行的桥梁技术,用户访问问题,分布式数据的部署与应用开发的问题.     

基于Gossip协议的拜占庭共识算法

区块链是一种对等网络的分布式账本系统,具备去中心化、不可篡改、安全可信等特点,因此受到了广泛关注。在区块链系统中,典型的拜占庭错误包括操作错误、网络延迟、系统崩溃、恶意攻击等。现有共识算法不仅对区块链中拜占庭节点的容错能力低,而且对区块链系统的可扩展性差。针对这一问题,文中提出了基于Gossip协议的拜占庭共识算法,使系统可以容忍小于一半的节点为拜占庭节点,能够达到XFT共识算法的容错能力。同时,因为采用了统一的数据结构,所以系统具有更好的可扩展性,并且有利于正确节点识别区块链系统中的恶意节点。在该算法中,提案节点随着区块链长度的变化而转移,系统中所有节点都处于对等的地位,从而避免了单点故障问题,进而使得系统具有更好的动态负载均衡的性能。     

基于MPI和OpenMP混合编程的非负矩阵分解并行算法

非负矩阵分解(NMF)作为一种数据降维和特征提取的有效工具,已经在文本聚类、推荐系统等多个领域得到应用,但是其计算过程比较复杂。对此,提出一种基于MPI+OpenMP的混合层次化并行NMF方法,其充分利用基于MPI的消息传递模型和基于OpenMP的共享存储模型各自的优势,并基于多核节点集群进行测试。实验结果表明,所设计的并行NMF算法达到了较高的加速比,能有效处理高阶矩阵的非负分解,极大地提高了计算的效率。     

基于区块链的智能合约技术与应用综述

随着以比特币为代表的区块链技术的蓬勃发展,区块链技术已经开始逐步超越可编程货币时代而进入智能合约时代.智能合约(smart contract)是一种由事件驱动的、具有状态的代码合约和算法合同,随着区块链技术的深入发展而受到广泛关注和研究.智能合约利用协议和用户接口完成合约过程的所有步骤,允许用户在区块链上实现个性化的代码逻辑.基于区块链的智能合约技术具有去中心化、自治化、可观察、可验证、可信息共享等特点,可以有效构建可编程金融和可编程社会,广泛应用于数字支付、金融资产处置、多重签名合约、云计算、物联网、共享经济等多个领域.首先阐述了智能合约技术的基本概念、全生命周期、基本分类、基本架构、关键技术、发展现状以及智能合约的主要技术平台;然后探讨了智能合约技术的应用场景以及发展中所存在的问题;最后,基于智能合约的理论知识,搭建了以太坊实验环境并开发了一个众筹智能合约系统,旨在为基于区块链的智能合约技术的研究与发展提供参考与借鉴.