一种基于C扩展的SIMD的并行程序设计语言

ＳＩＭＣ（ＳＩＭＤＣ）是通过对Ｃ语言进行语法扩展（未进行语义扩展）得到的支持ＳＩＭＤ（ｓｉｎｇｌｅｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｍｕｌｔｉｐｌｅｄａｔａ）并行程序设计的并行语言．ＳＩＭＣ可方便地描述ＳＩＭＤ并行算法，具有ＳＩＭＤ计算机系统结构定义能力，可支持多种系统结构上的并行算法研究．ＳＩＭＣ语言的模拟执行系统已在单机上实现，并作为作者研究开发的ＳＩＭＤ计算机程序设计及性能评价模拟环境的并行程序设计语言，用于ＳＩＭＤ计算机算法及结构的性能评价.     

DDR小常识

ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ的全称（Ｄｏｕｂｌｅ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ），就是双倍数据传输率的意思。也称ＳＤＲＡＭ ＩＩ，是目前ＳＤＲＡＭ的更新产品。它是由ＶＩＡ、ＩＢＭ、ＡＭＤ等一大批原来ＰＣ１３３ ＳＤＲＡＭ标准的倡导者们，于１９９８年１２月正式确定的完全开放式的新一代内存规范。１９９９年的５月第一批 １８４－ｐｉｎ的 ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ ＤＩＭＭ模组正式获得了认可。 ＤＤＲ的核心建立在ＳＤＲＡＭ的基础上，但在速度和容量上有了提高。首先它使用了更多、更先进的同步电路。其次，ＤＤＲ使用了Ｄｅｌａｙ－Ｌｏｃｋｅｄ Ｌ…     

SPMT:一种支持混合型问题求解的并行执行方式

并行执行方式是影响并行编译器效率的关键因素之一。本文首先介绍两种典型的并行执行方式：支持数据并行语言的ＳＰＭＤ方式和支持任务并行语言的ＭＰＭＤ方式,然后,分析这两种并行执行方式在实现多范式并行语言时所存在的问题。最后,提出一种并的并行执行方式：ＳＰＭＴ。     

一种关于DO—loop并行划分的新观点与新方法

本文提出了一个分配相关新概念以及与此相应的基于迭代空间等价分类的ＤＯ－ｌｏｏｐ并行划分的新观点与新方法，这种方法的主要特点是：（１）是关于ＤＯ－ｌｏｏｐ并行划分的一个一般的统一的方法，能解决所有ＤＯ－ｌｏｏｐ的并行划分问题。（２）能准确地挖掘出程序中所有ＤＯ－ｌｏｏｐ的并行性，并且同时自动完成数据划分与计算划分。（３）最适用于ＭＩＭＤ与ＳＰＭＤ的大粒度并行划分。（４）可以和任务给并行划分技术，向量     

采用标准数据接口SDAI的CAD／CAM系统集成

如何将ＳＴＥＰ的方法和规范应用于系统开发是解决计算机集成制造系统（ＣＩＭＳ）开发的关键问题之一。集成化ＣＡＤ／ＣＡＭ系统是ＣＩＭＳ的核心，实现将ＣＡＤ的工程设计功能和ＣＡＭ的制造功能的结合。本文讨论通过ＳＴＥＰ的标准数据接口ＳＤＡＩ实现系统集成的集成方法，采用ＳＴＥＰ的数据交换、建模思想，实现了一个产品模型为核心的ＣＡＤ、ＣＡＭ集成系统－ＧＨＣＡＤ（高化ＣＡＤ）。     

C＊数据并行语言

Ｃ＊语言是通过对ＡＮＳＩＣ语言进行语法和语义的扩展得到的支持ＳＩＭＤ模式的数据并行语言。它允许用户基于一个ＳＩＭＤ虚拟机描述数据在各个虚处理机上的分布以及对这些数据的并行计算操作，提供了一种简单，有效并与任何特定的机器无关的数据并行编程模型。     

一种关于DO－loop并行划分的新观点与新方法

本文提出了一个分配相关新概念以及与此相应的基于迭代空间等价分类的ＤＯ－ｌｏｏｐ并行划分的新观点与新方法．这种方法的主要特点是：①是关于以ＤＯ－ｌｏｏｐ并行划分的一个一般的统一的方法，能解决所有ＤＣ－ｌｏｏｐ的并行划分问题．②能准确地挖掘出程序中所有ＤＯ－ｌｏｏｐ的并行性，并且同时自动完成数据划分与计算划分．③最适用于ＭＩＭＤ与ＳＰＭＤ的大粒度并行划分．④可以和任务级并行划分技术、向量化技术、流水线技术结合起来，从而全面挖掘各主要抽象级并行性．     

交互式多模型滤波器及其并行实现研究*

本文研究交互式多模型滤波器（ＩＭＭＦ）．ＩＭＭＦ对于动态模式具有随机突变的一类混合系统的估值具有良好的性能。本文首先给出ＩＭＭＦ的数学描述，揭示ＩＭＭＦ的机理特征，针对ＩＭＭＦ的结构特点，以ＰＤ－１００多机处理系统为基础，研究了ＩＭＭＦ并行实现的处理器拓扑结构、ＩＭＭＦ任务划分、分配和ＩＭＭＦ并行映射实现，给出了ＩＭＭＦ并行实现算法。在ＰＤ－１００系统上的仿真表明，本文的并行算法具有加速比线性好，     

MSSQLServer中IMAGE类型数据的存取方法

阐述了利用ＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＤＢ－Ｌｉｂｒａｒｙ ｆｏｒＣ访问ＭＳ ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ ＩＭＡＧＥ类型数据的基本思想和方法,并给出示例程序。     

分布存储并行计算机优化数据安放一种方法

本文分析了面向分布存储ＳＩＭＤ／ＭＩＭＤ并行机的并行程序的优化数据安放问题，在ＦＯＲＡＬＬ程序模型和ＭＥＳＨ通信模型上，研究了数据分解过程中减少通信代价的优化要求，我们使用编好图描述并行数组之间的对准需求，通过消除维偏好图中的冲突，可得到维对准对准图，一个维对准图就对应一个数据安放方案，维对准图的总代价越大，对应的通信代价就越小，文中给出了最大代价维对准图的一个近似算法。     

Data management and control-flow aspects of an SIMD/SPMD parallellanguage/compiler

Features of an explicitly parallel programming language targeted for reconfigurable parallel processing systems, where the machine's N processing elements (PEs) are capable of operating in both the SIMD and SPMD modes of parallelism, are described. The SPMD (single program-multiple data) mode of parallelism is a subset of the MIMD mode where all processors execute the same program. By providing all aspects of the language with an SIMD mode version and an SPMD mode version that are syntactically and semantically equivalent, the language facilitates experimentation with and exploitation of hybrid SIMD/SPMD machines. Language constructs (and their implementations) for data management, data-dependent control-flow, and PE-address-dependent control-flow are presented. These constructs are based on experience gained from programming a parallel machine prototype and are being incorporated into a compiler under development. Much of the research presented is applicable to general SIMD machines and MIMD machines     

数据并行计算：概念,模型与系统

一、引言并行计算,或者并行处理,指的是这样一种努力和相关的研究:利用多个具有计算能力的部件来共同完成一个计算工作,以获得比用一个部件来完成要快的效果。这显然是一个很自然的想法。历史地看,几乎是自从有了计算机,就有了并行处理的想法和实践。在80年代后期到90年代初期,以寻求对人类面临的若干重     

Tlib—a library to support programming with hierarchical multi-processor tasks

The paper considers the modular programming with hierarchically structured multi-processor tasks on top of SPMD tasks for distributed memory machines. The parallel execution requires a corresponding decomposition of the set of processors into a hierarchical group structure onto which the tasks are mapped. The result is a multi-level group SPMD computation model with varying processor group structures. The advantage of this kind of mixed task and data parallelism is a potential to reduce the communication overhead and to increase scalability. We present a runtime library to support the coordination of hierarchically structured multi-processor tasks. The library exploits an extended parallel group SPMD programming model and manages the entire task execution including the dynamic hierarchy of processor groups. The library is built on top of MPI, has an easy-to-use interface, and leads to only a marginal overhead while allowing static planning and dynamic restructuring.     

共享内存结构并行程序的编译器优化

共享内存结构上的程序自动并行化通常实现循环级并行,采用fork-join执行模式,并行性能有待提高。论文结合fork-join和SPMD两种执行模式的优势,在并行化编译过程中通过并行区合并和扩展,实现fork-join和SPMD混合执行模式,并在SPMD并行区中实现了基于跨处理器相关图的barrier同步优化。分析验证表明,这些优化策略减少了并行区和barrier同步的数目,有效地提高了生成并行程序的性能。     

适合机群OpenMP系统的制导扩展

OpenMP以其易用性和支持增量并行的特点成为共享存储体系结构的编程标准．机群OpenMP系统在机群上实现了OpenMP计算环境，它将OpenMP的易编程性和机群的可扩展性结合起来，是很有意义的．OpenMP的编程方式主要有循环级和SPMD两种，其中循环级方式易于编程而SPMD方式难于编程．然而在机群OpenMP系统中获得高性能OpenMP程序，必需采用SPMD方式．该文描述了适合机群OpenMP系统的一个简单的OpenMP制导扩展子集(包括数据分布制导、循环调度模式)，并在机群OpenMP系统OpenMP／JIAJIA上进行了实现．应用测试表明，利用这些制导扩展进行编程，既保持循环级方式的易编程性又获得与SPMD方式相当的性能，是有效的编程方式．     

一种可扩展的线性规划并行算法

由于线性规划在理论和实践中的重要性，对求解大规模规划问题并行算法的研究已引起许多学者的兴趣．本文根据Galperin提出的线性规划的一种线性时间的立方算法特别适合并行的特点，提出了一种基于SPMD模型和主从式MPI的线性规划并行算法，并对算法性能进行了深入分析，理论分析和在曙光3000上的实验结果表明：该算法具有粗粒度并行、良好的可扩展性和理想加速比模型等优点，明显优于目前为止求解同类不对称线性规划问题的其他并行算法，可用于求解此类大规模线性规划问题的高性能计算．     

Shared Variable Oriented Parallel Precompiler for SPMD Model

For the moment,commercial parallel computer systems with distributed memory architecture are usually provided with parallel FORTRAN or parallel C compliers,which are just traditional sequential FORTRAN or C compilers expanded with communication statements.Programmers suffer from writing parallel programs with communication statements. The Shared Variable Oriented Parallel Precompiler (SVOPP) proposed in this paper can automatically generate appropriate communication statements based on shared variables for SPMD(Single Program Multiple Data) computation model and greatly ease the parallel programming with high communication efficiency.The core function of parallel C precompiler has been successfully verified on a transputer-based parallel computer.Its prominent performance shows that SVOPP is probably a break-through in parallel programming technique.     

关于电脑集群系统的混合编程的研究

计算机集群以其较高的性价比、很好的可扩展性被广泛应用于各种计算密集的任务中。在面向话题的文本检索研究中,由于所需处理的文本量巨大,使用IMB公司的BladeCenter JS21计算机集群,采用SPMD（Single ProgramMultiple Data）并行算法模式实现了数据的并行处理。本文主要介绍有关混合编程语言程序设计、编程技巧以及调试等方面的经验。     

基于依赖分析的SPMD程序隐式同步检测及处理算法

SPMD翻译是指将一种特定类型的SPMD程序编译到多种设备上,当前的细粒度SPMD翻译研究建立在线程之间相互独立的假定上,线程之间只通过显式同步进行通信。但线程之间还隐含存在着各种数据依赖,如隐式同步,这导致了 SPMD 翻译在处理隐式同步时的正确性缺陷。为了对隐式同步进行处理,对细粒度 SPMD 模型 CUDA中的隐式同步进行了系统的分析,指出了当前翻译CUDA程序到多核平台的相关研究在处理隐式同步上的不足,提出了基于依赖分析的隐式同步检测方法。在检测出隐式同步的基础上,设计了循环重排序的优化处理算法,对显式同步和隐式同步进行了统一处理。实验结果表明,与现有的SPMD翻译方法相比,该检测及处理算法能够正确而快速地检测并翻译CUDA中的各种隐式同步,代价较小,有助于编译器产生正确而有效的翻译结果。