论GPU-CPU协作计算模式的应用研究

根据GPU计算特点和任务划分的特点,提出一种类似主从模型的GPU-CPU协作计算的处理模式,本文对GPU-CPU协作计算模式的特点进行介绍,再对GPU-CPU协作计算模式的应用进行研究,最后对GPU-CPU协作计算模式的发展展望。     

基于GPU通用计算平台的乐谱自动识别系统设计

在GPU通用计算平台上实现了一个钢琴独奏乐曲的乐谱识别系统,它读取WAV格式音频文件,利用GPU通用计算技术加速自相关函数算法来实现音高的识别,并综合考虑短时能量和基音周期的变化进行节拍划分。通过实际测试,验证了该乐谱识别系统的准确性,并证明了GPU并行计算对系统计算效率提升的效果：将计算时间减少到传统CPU计算时间的16%左右。     

基于通用GPU计算的分析与实现

根据GPU和CPU在硬件组成以及数据处理的区别引入了通用GPU计算的概念.通过计算流体粒子模拟的实际数学模型来详细介绍了通用GPU计算的实现方式,并且给出了具体程序的设计算法,最终使用计算数据测试验证通用GPU计算对与离散型大规模数据计算的高效性.     

国产芯片在材料计算模拟中的性能探究

第一性原理材料计算模拟是化学、物理、材料等科学研究的重要手段，发展国产计算芯片及建设软件生态是提升我国材料计算模拟效率的重要环节之一。文中以极端条件下金刚石的结构优化和电子结构计算为典型算例，探究维也纳从头算模拟软件包（VASP）在国产中央处理器（CPU）和国产图形计算加速卡（GPU）上的计算可靠性及运行效率。计算结果表明，国产CPU和GPU在VASP计算模拟的各种算法中关联的数学库呈现极好的稳定性和优异的计算效率。不同芯片计算平台下相同计算任务消耗的时间对比结果表明，国产CPU芯片在体系价电子数小于500的计算模拟体系中能够取得更好的计算性能，而国产GPU计算加速卡在体系价电子数大于500的计算模拟体系中能够取得显著的加速效果，最高加速是常用Intel CPU计算平台的42倍。国产材料计算模拟平台已趋成熟，能够在我国催化反应机理、半导体器件设计、材料极端物性等领域发挥重要作用。     

基于GPU的BWA序列比对算法分析与加速

文中实现了GPU平台加速的BWA-MEM算法,将BWA-MEM算法中的两个热点模块:SMEM查找和chain生成模块利用GPU平台进行加速,通过重构算法流程、精简需要向CUDA设备传输的数据结构,采用合理的任务划分方式来提升BWA-MEM在GPU平台的性能。论文对BWA-MEM算法的特点进行了深入分析,总结了BWA-MEM算法在GPU平台加速效果受到限制的原因。     

多Stream并行DAG任务映射策略

伴随大数据量的应用任务在中央处理器(CPU)与图形处理器(GPU)组成的异构处理平台上的部署日益广泛,如何高效利用GPU硬件中的并行资源,成为亟待解决的问题。通过对单GPU任务映射策略进行研究,提出多Stream有向无环图(MS-DAG)任务映射策略。通过分析DAG图中的节点依赖关系,根据节点依赖关系的不同,划分合理的并行分支,利用多Stream流水线并行的方式,实现适合GPU硬件特点的任务映射策略。通过与HEFT在不同条件下的性能对比,可以看出：当HEFT算法中的各处理器性能不一致时,MS-DAG任务映射策略的任务映射效率相比HEFT算法有约10%的提升;当HEFT算法中的各处理器性能一致时,MS-DAG任务映射策略的任务映射效率相比HEFT算法有30%的提升。     

基于GPU的并行APSP问题的研究

Floyd-Warshall算法是图论中APSP(All-Pair Shortest Paths)问题的经典算法,为了加快计算速度,提出使用GPU通用计算来实现。文章先从算法的原理入手,层层深入,提出了可以在GPU上运行的并行F-W算法。之后,又根据矩阵分块的原理和GPU共享存储器的使用,实现了改进的GPU并行F-W算法。通过大量测试实验,得到了该GPU并行程序相对于传统CPU并行程序产生超过百倍的加速比的结论。     

低轨卫星协作边缘计算任务迁移和资源分配算法

研究了基于星间链路的低轨卫星协作边缘计算任务迁移和资源分配问题,为偏远地区用户提供边缘计算服务.采用部分任务迁移机制,以地面用户加权总能耗最小化为目标建立优化问题,提出了一种低轨卫星协作边缘计算的任务迁移和资源分配算法,基于优化问题的非凸性,将其分解为任务迁移子问题和资源分配子问题,分别采用标准凸优化方法和拉格朗日对偶...     

NOMA-MEC系统中基于改进遗传算法的协作式计算卸载与资源管理

为平衡网络负载与充分利用网络资源,针对超密集异构的多用户和多任务边缘计算网络,在用户时延约束下,该文构造了协作式计算任务卸载与无线资源管理的联合优化问题以最小化系统能耗。问题建模时,为应对基站超密集部署导致的严重干扰问题,该文采用了频带划分机制,并引入了非正交多址技术(NOMA)以提升上行频谱利用率。鉴于该目标优化问题具备非线性混合整数的形式,根据多样性引导变异的自适应遗传算法(AGADGM),设计出了协作式计算卸载与资源分配算法。仿真结果表明,在严格满足时延约束条件下,该算法能获取较其他算法更低的系统能耗。     

GPU计算液晶自适应光学波前重构的并行性研究

研究了图形处理器(GPU)计算液晶自适应波前重构的并行性。介绍了液晶自适应光学的Zernike模式波前重构算法,论述了GPU的通用架构和GPU实现波前重构的方法。在此基础上提出了利用GPU拥有的RGBA4个颜色通道进行并行计算,进一步加快计算速度,最后给出了实验结果。结果表明:在GPU计算波前重构时,利用RGBA颜色通道的并行计算,将计算速度提高了3倍多。     

云计算与网格计算

分布式处理、并行处理和网格计算的发展推动了计算机产业的发展,云计算运动随之产生。介绍了云计算服务类型,云计算和网格计算的相似与不同,同时探讨了云计算优于网格计算的地方,两者面临的共同问题以及一些安全方面的问题。     

Context-Aware Computing and Nature-Inspired Computing

Mobile Networks and Applications - The part of this special issue with the title of “Context-aware Computing and Nature-inspired Computing: ICCASA and ICTCC 2019” edited by Prof. Phan...     

云计算驱动了雾计算的发展

认为雾计算/边缘计算(MEC)是云计算的延伸,其发展源自物联网(IoT)实时反馈型应用需求的驱动,通过雾计算/MEC将数据采集、数据处理和应用分析程序集中在网络边缘设备中,使云端计算、网络、存储能力得以向边缘扩展。提出在IoT中采用中枢智能与边缘智能的两级架构,实现雾计算与云计算的协作,提高IoT处理效率。     

Cloud Computing

In the last five years,great progress has been made in cloud computing,es pecially in virtualization,standardization,and automation.This has result ed in numerous cloud services,such as Infrastructure as a Service,Plat form as a Service,and Software as a Service.Many cloud technologies have matured and have been commercialized.However,issues such as information security,mobility,energy efficiency,and infrastructure optimization are becoming more serious.The key causes of these issues are increased scale of data centers,convergence of IT and CT,increased user concern about information security,     

云计算

云计算是目前被广泛讨论的互联网热点,各大IT巨擘都推出了自己的云计算产品。本讲座将分3期对云计算技术进行讨论：第一讲从云计算服务的使用者角度简单叙述云计算的由来、基本特点以及当前的典型应用;第二、三讲从技术角度探讨云内部的具体内容,分析云计算的组成、体系结构、计算模型,比较云计算与其他分布式计算技术的区别,探讨云计算的成功案例、云计算商业模式、相关的经济技术问题、云计算发展趋势等。     

Computing Commonsense

How can we build systems with 'commonsense', the thinking skills that every ordinary person takes for granted? In this paper, we describe a multi-agent architecture for enabling commonsense reasoning which is in development at the Media Lab. The system reasons about the kinds of fundamental entities that show up in nearly all situations — such as people, objects, events, goals, plans and mistakes. The architecture supports multiple layers of reflective reasoning, mechanisms for coherent reasoning across multiple representations, and large-scale control structures called 'ways to think'. We first describe the main features of our architecture and then discuss its application and evaluation to an artificial life scenario.     

云计算

推荐理由：云计算作为一种业务模式的创新,实现了IT产业从提供产品到提供服务的巨大转变,将使众多的企业、机构和个人用户告别IT系统“自给自足”的局面,创造出一个巨大的云服务市场。云计算不仅将改变ICT产业的面貌,也将深刻改变社会经济生活的方方面面,未来信息社会的朝阳正从“云朵”之后冉冉升起。     

云计算

云计算是目前被广泛讨论的互联网热点。各大IT巨擘都推出了自己的云计算产品。本讲座将分3期对云计算技术进行讨论：第一讲从云计算服务的使用者角度简单叙述云计算的由来、基本特点以及当前的典型应用;第二、三讲从技术角度探讨云内部的具体内容,分析云计算的组成、体系结构、计算模型,比较云计算与其他分布式计算技术的区别,探讨云计算的成功案例、云计算商业模式、相关的经济技术问题、云计算发展趋势等。