指令级并行中谓词分析技术的研究

谓词支持是IA 6 4体系结构的新特征 ,它为发掘指令级并行提供了更多的机会 ,同时给编译器的设计者增加了难度 .谓词是条件执行的依据 ,是提高指令级并行的新途径 .该文介绍在ORC(IA 6 4OpenResearchCompiler)中首次设计实现的基于谓词划分图的谓词分析技术及其在指令调度中的应用 .利用谓词分析技术建立了谓词关系数据库、指令调度查询谓词关系数据库提高指令级并行 .文章着重论述了谓词关系数据库的核心———谓词划分图的建立 ,在谓词划分图的基础上实现了谓词关系的计算和查询 ,实际结果表明谓词分析技术有显著优化效果 .     

优化处理并行数据库查询的并行数据流方法

本文使用并行数据流技术优化和处理并行数据库查询的方法,提出了一整套相关算法,并给出了一个基于并行数据流方法的并行数据库查询优化处理器的完整设计.这些算法和相应的查询优化处理器已经用于作者自行设计的并行数据库管理系统原型.实践证明,并行数据流方法不仅能够快速有效地实现并行数据库管理系统,也能够有效地进行并行数据库查询的优化处理.     

基于遗传算法的多连接表达式进行查询优化

多连接表达式的并行查询优化是提高数据库性能的关键问题之一，提出了使用遗传算法来解决多连接表达式的并行查询优化问题。为了提高查询处理器的执行效率，采用启发式规则来搜索最优的多连接表达式并行调度执行计划。文中给出了详细的测试结果和性能分析。实验结果表明，结合启发式知识的遗传算法是解决多连并行查询优化的有效途径，对提高数据库 的性能起到重要作用。     

基于并行对象的可视化模型

提出了一种基于并行对象的可视化模型,该模型中吸取了数据流图、Petri-net和UML技术中的基本思想,通过使用数据流图来确定数据加工状态,从而初步得到并行对象的雏形,然后使用Petri-net来描述并行对象的动态特征,最后使用UML对并行对象的静态信息进行描述。通过静态描述和动态描述自动为用户生成并行程序的代码框架。     

多核环境下编译器辅助消息驱动的动态调度

计算密集型应用中存在大量的并行性,如何优化并行处理任务,充分利用多核处理器的并行资源是当前多核编程领域亟待解决的重要问题.针对此问题,文中提出编译器辅助消息驱动的动态调度模型来优化任务调度;设计出新的编程模型DFBrook,以便更好地支持数据级和任务级的并行;采用编译器辅助的方式,由编译器产生将在运行时创建数据流图的代码;调度器对数据流图进行分析和解除任务依赖,并将任务分发到各处理核,处理核执行完任务后提供反馈信息给主控核进行调度决策.实验结果表明,调度模型具有较好的扩展性,并保持了较高的负载均衡效率和较低的通信开销.     

多数据流上共享窗口连接查询的降载策略

数据流模型作为一种新型的模型，在许多应用中扮演着重要的角色．基于数据流模型的查询处理技术也得到了广泛的研究．为了提高查询系统的性能，现有的研究成果主要可以划分为两类：调度优化和降低负载方法．调度优化方法通过改变元组执行次序来提高查询性能．降低负载方法在负载超出系统处理能力时，通过减少输入流量来提高吞吐率．然而，同时运用这两种方法来提高查询性能的研究工作还很少．结合共享滑动窗口查询操作的调度优化方法和降低负载方法，提出了两种在burst环境下提高查询吞吐率的策略：均匀降载策略和小窗口准确降载策略．理论分析和实验结果均证明这两种策略能显著提高系统的性能．     

基于并行数据库的海量商务数据管理系统研究

为了使海量商务数据得到高效、稳定、安全的处理,提出了一种针对基于并行数据流技术的海量数据管理系统,详细探讨了该系统中并行数据加载模块和并行数据查询模块的关键技术及具体体系结构,并对其中的并行查询技术提出相关的优化方案。     

并行分布计算中条件分支的静态调度

并行程序中的不确定性给任务调度带来了困难，采用动态调度的方法有时开销很大。本文以并行程度设计中的条件分支为例，介绍了如何利用分支图和前趋图来描述并行程序，并通过对这两种任务图的归约把不确定性转化为确定怀，然后根据确定性图的调度技术，来构造珠调度方案。     

多核处理平台上任务图模型的并行调度策略研究

凭借着高性能,低功耗的特性,多核处理器已经占据了目前的主要市场.提出一种多核处理平台上基于任务图模型的调度策略.建立了多核平台上任务图的空间与时间并行调度模型;针对任务图的空间并行与时间并行调度模型提出了并行节点合并、分配的优化算法与流水线并行的优化算法.最后,提出将优化的空间与时间并行调度技术相结合的并行调度策略.通过实验验证,本文提出的算法比其他多核并行调度算法降低了处理器核心间的通信与同步开销,提高了系统的计算效率与吞吐量.     

基于进程投机并行的运行时系统设计与优化

投机并行化是解决遗留串行代码并行化的重要技术,但以往投机并行化运行时系统面临着诸多的性能问题,如任务分配不均衡、通信频繁、冲突代价高,以及进程启动,结柬频繁而导致开销过高等。为此,提出一种基于进程实现的投机并行化运行时系统。采用隐式单程序多数据的并行任务划分和执行模式。通过实现重甩进程的投机任务调度策略和委托正确性检查技术,降低投机进程启动/结束和通信的开销,提高投机进程的利用率,同时利用守护进程与投机进程协同执行的方式,确保在投机进程出现异常情况时程序也能正确执行。实验结果表明,该基于进程实现的投机运行时系统比同类型系统的性能提高231%。     

基于遗传算法的多连接表达式并行查询优化

多连接表达式的并行查询优化是提高数据库性能的关键问题之一.提出了使用遗传算法来解决多连接表达式的并行查询优化问题.为了提高查询处理器的执行效率,采用启发式规则来搜索最优的多连接表达式并行调度执行计划.文中给出了详细的测试结果和性能分析.实验结果表明,结合启发式知识的遗传算法是解决多连并行查询优化的有效途径,对提高数据库的性能起到重要作用.     

并行处理任务级仿真环境的研究及实现

并行处理仿真为并行系统的建模分析，并行算法的模拟执行以及并行环境的性能评价提供支持，本文利用任务相关仿真时钟和重叠时间片建立了一种支持完全并和用户并发方式的并行多任务模型，并结合对不同调度算法和互连结构的仿真实验，着重分析了任务调度对系统性能的影响以及互连网络技术与通信开销的关系。同时，仿真环境还提供模拟执行的并发度曲线和任务执行踪迹供和户分析调试并行程序。     

一种支持容错的任务并行程序设计模型

任务并行程序设计模型已成为并行程序设计的主流,其通过发掘任务并行性来提高并行计算机的系统性能.提出一种支持容错的任务并行程序设计模型,将容错技术融入到任务并行程序设计模型中,在保证性能的同时提高系统可靠性.该模型以任务为调度、执行、错误检测与恢复的基本单位,在应用级实现容错支持.采用一种Buffer-Commit计算模型支持瞬时错误的检测与恢复;采用应用级无盘检查点实现节点故障类型永久错误的恢复;采用一种支持容错的工作窃取任务调度策略获得动态负载均衡.实验结果表明,该模型以较低的性能开销提供了对硬件错误的容错支持.     

柔性作业调度的串并行模型对比与求解

作业处理中的柔性使得作业调度更为灵活,作业中操作的执行顺序满足拓扑排序是作业调度的前提。是否允许没有优先关系的操作在不同的机器上同时执行是区分串行和并行调度的条件。文中以共生进化算法求解一个复杂的作业调度模型为例,给出了算法实现串行调度和并行调度的具体区别,并给出了串行和并行调度的结果。结果表明,并行相对于串行对算法效率的提高与柔性大小相关,与作业的规模成反比。     

数据流系统中的一种查询调度及负载脱落模型

如何在资源有限的情况下,快速执行查询处理并最大限度地减少查询精度的损失是数据流查询处理的主要任务之一.从操作符的优化调度和负载脱落两个方面研究了这一问题.分析了影响操作符调度的主要因素,结合操作符对不同元组的不同处理特性以及系统运行状态,设计并实现了一个基于优先级的调度模型.其中采用人工神经元网络中的算法对影响操作符优先级的权重系数进行训练,实现了基于动态优先级的调度.使用负载脱落技术可以使系统在大量突发数据流元组进入系统而系统无法处理时及时脱落其中的部分数据,维持系统的正常运转,提高系统查询处理的可用性.针对存在两个数据流连接操作符的查询请求,研究了负载脱落和反脱落的时机、数量、位置、谓词等问题,设计并实现了一个基于语义的负载脱落模型.算法和模型的运行结果表明该模型在过载时系统能够及时降载,在欠载时能及时进行反脱落操作,减少了性能的损失.     

数据流计算机复合函数级并行的开发

数据流计算机开销过大的基本原因是并行的粒度太细。本文研完在数据流计算模型中引入复合函数级并行的开发,讨论它在SDS模型的抽象机上的实现方法,并介绍以此为基础的模型机SDS-1系统。     

萤火虫2：一种多态并行机的硬件体系结构

提出了一种新型的多态高效并行阵列机结构--萤火虫2号阵列机。该结构的处理单元可以在SIMD和MIMD两种模式下运行,兼有异步执行机制,还可以实现分布式指令级并行处理。采用了硬件的多线程管理器和高效通信机制,这些机制使得此种阵列机能够实现效率很高的线程级并行运算、数据级并行运算和分布式指令级并行运算。尤其值得指出的是,此种阵列机的流处理性能堪与专用集成电路匹敌。该结构还能有效实现静态与动态数据流计算,可以高效实现图形、图像和数字信号处理任务。     

基于流机制的并行查询执行技术

1 引言在并行数据库的研究中,查询执行计划的调度与执行因其复杂性而受到人们的关注。查询优化时,优化器必须采用有效策略大幅度裁剪搜索空间,以降低优化开销,但这很可能会丧失掉更优的执行计划。另一方面,当系统吞吐量很高时,一个查询从优化到执行可能有一个较大的时间差,在查询计划执行时一些重要系统参数可能已经发生了较大变化,从而使该执行计划变得不优甚至难于执行。目前解决这一问题的一种方法是将查询优化与查询执行分开,在查询执行阶段通过有效的调度策略来弥补查询执行计划的缺陷,并进一步平衡系统的负载。     

基于LBT树的并行数据库查询优化方法

本文提出了一种基于LBT(Linear-Bushy-Tree)树的查询优化方法，它是对基于浓密树(Bushy-Tree)查询优化方法的一种改进。这种优化方法大大地缩减了查询执行计划空间，确保了并行查询执行计划的优化性。这种优化方法已经在我们自主研制的并行数据库管理系统PDBMS^[1,4]中得到实现。     

基于Petri网的并行测试系统任务过程建模

针对并行测试系统中的测试过程复杂的问题,提出测试任务分解的原则和方法.对分解后的子任务构造任务相关图,并在任务相关图和资源占用情况的基础上,通过任务过程模型算法建立基于Petri网的并行测试任务过程模型,清晰描述测试任务执行过程中的顺序、并发等特性以及测试资源的使用情况.利用模型可分析子任务间的并行性,可为测试系统并行任务调度提供依据.