多核处理器并行编程模型的研究与设计

为了在多核处理器上充分利用多核资源以提升程序性能,研究了多核处理器的体系结构和多核环境下可能影响并行程序性能的因素,实现了基于任务的并行编程模型.该模型提供了单任务数据并行和多任务并行两种并行处理方式,其中单任务数据并行使用cache块技术划分数据集,多任务并行使用任务密取的任务调度策略.用该模型实现了计算斐波那契数列的递归算法,实验结果表明,使用该模型编写多核并行程序可以达到较高的相对于串行计算的加速比.     

模糊C均值聚类算法的并行化研究

使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案.基于Intel并行库TBB(线程构建模块)和OpenMP运行时库函数,对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计.     

光线跟踪程序PBRT的并行化及性能优化

随着多核处理器的出现和迅速发展,将以前经典的串行程序并行化,更好地利用多核体系结构提高其性能,成为了当前多核处理器应用研究值得关注的-个问题.以并行化光线跟踪程序PBRT为例,深入研究了串行程序并行化中的并行模型的设计与实现、正确性验证,以及并行化后的性能优化等问题.优化后的并行PBRT取得了4个线程时近3.5倍的加速比,证明了所给出的并行化及性能优化有良好的效果.     

面向多核处理器平台的并行Hash JOIN算法设计与实现

利用多核处理器提供的强大计算能力提升数据库系统性能是当前国内外数据库研究的重要问题.利用基于多核处理器上的并行编程模型MSI和Intel处理器上的SIMD(单指令流多数据流)指令有效地加速了数据库查询的Join操作,与串行实现相比其最大加速可以达13倍.同时,还对比不同数据分块大小情况下对算法的影响,找到了优化的数据分块方法.     

内存OLAP多核并行查询优化技术研究

随着以大内存和多核为代表的计算机硬件技术的发展,以cache-conscious算法为中心的查询优化技术逐渐转向以multicore-conscious为中心的查询优化技术,来提高多核处理器的并行处理性能.该文的研究目标是具备复杂星型连接特点的联机分析处理OLAP技术,以查询执行代价最大的星型连接为研究对象,提出同时满足cache-conscious和multicore-conscious的多核并行连接算法DDTA-MPJ.该算法包括基于事实表水平分片和维属性列共享访问模式的查询内多核并行算法IntraDDTA-MPJ、基于QuerySlots的查询间多核并行算法InterDDTAMPJ以及中位数多核并行算法Median-MPJ.实验结果表明该算法具有良好且稳定的并行查询处理性能,线性查询处理模型能够更好地利用多核处理器的先进性能.     

关联规则挖掘算法的多核并行优化

分析了并行关联规则挖掘算法存在的不足,提出了一种改进的关联规则挖掘的多核并行优化算法。该算法对Apriori算法的压缩矩阵进行了改造,并在多核平台下利用OpenMP技术和TBB技术对串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计,最大限度地实现并行关联规则挖掘。     

光线跟踪程序PBRT的并行化及性能优化

随着多核处理器的出现和迅速发展,将以前经典的串行程序并行化,更好地利用多核体系结构提高其性能,成为了当前多核处理器应用研究值得关注的一个问题。以并行化光线跟踪程序PBRT为例,深入研究了串行程序并行化中的并行模型的设计与实现、正确性验证,以及并行化后的性能优化等问题。优化后的并行PBRT取得了4个线程时近3．5倍的加速比,证明了所给出的并行化及性能优化有良好的效果。     

基于多核CPU的表约束并行传播模式研究

并行传播是并行约束程序领域中的一个研究方向,其研究内容是如何并行执行在约束上的过滤算法.根据维持表约束网络广义弧相容（generalized arc consistency,简称GAC）的串行传播模式,提出了维持表约束网络临时广义弧相容（temporary generalized arc consistency,简称TGAC）的并行传播模式,该模式基于多核CPU,由并行传播算法和并行过滤算法两部分组成;之后,给出了并行传播模式的可靠性证明,而且通过对并行传播模式的最坏时间复杂度分析,可以认为并行传播模式在平均过滤时间较长的实例上要快于串行传播模式;最终的实验结果也验证了上述结论,并行传播模式在多数实例集上取得了从1.4~3.4不等的加速比.     

高性能应用软件并行优化策略的研究

多核时代的来临对现有的应用软件提出了严重挑战,串行代码难以充分发挥硬件资源的性能;软件的并行优化成为亟待解决的重要问题。本文综合了 MPI,OpenMP,众核编程模型 CUDA 三个编程模型进行研究,讨论了适用于不同软件并行优化的方法,提出了适用于企业级应用的软件并行优化策略,最后总结和展望了软件并行优化的挑战和前景。     

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.