SMP集群系统上可扩展并行特征问题求解器研究

基于对称三对角特征问题的分而治之方法，提出了一个适合SMP集群环境的多级混合并行算法。SMP节点内的并行求解采用了粗粒度和细粒度两种OpenMP并行。为了改善纯MPI算法中的负载不平衡，混合并行算法使用了动态任务分配方法。在深腾6800上的试验表明，混合并行算法具有好的扩展性和加速比。 关键词：SMP集群；MPI+OpenMP；混合并行；并行求解器     

多层次并行体绘制算法的研究与应用

三维数据场的体绘制技术是科学可视化中一个重要的研究方向,本文在研究和总结体绘制的发展历程与关键技术的基础之上,着重研究了体绘制中的光线投射算法,结合多核处理器机群系统,提出并实现了一种基于多层次并行编程模型的并行光线投射体绘制算法,并成功地将该算法应用于三维城市浅层地质模型,取得了良好的可视化效果。分别对MPI环境和多层次并行编程MPI+OpenMP环境下的光线投射算法进行了不同计算规模的性能比较实验。实验和分析表明,多层次并行光线投射体绘制算法加快了体绘制的速度,MPI+OpenMP多层次并行模型性能高于纯MPI编程模型的性能。     

基于SMP集群系统的并行编程模式研究与分析

并行计算技术是计算机技术发展的重要方向之一,SMP与集群是当前主流的并行体系结构。当前并行程序设计方法主要采用基于消息传递模型的MPI和基于共享存储模型的OpenMP,两种编程模式各有特点和适用范围。对SMP集群以及MPI和OpenMP的特点进行了分析,介绍了在SMP集群系统中利用MPI和OpenMP混合编程的可行性方法。     

基于SMP集群系统的并行编程模式研究与分析

并行计算技术是计算机技术发展的重要方向之一，SMP与集群是当前主流的并行体系结构。当前并行程序设计方法主要采用基于消息传递模型的MPI和基于共享存储模型的OpenMP，两种编程模式各有特点和适用范围。对SMP集群以及MPI和OpenMP的特点进行了分析，介绍了在SMP集群系统中利用MPI和OpenMP混合编程的可行性方法。     

混合并行技术在激光化学反应模拟中的应用

为提高激光化学反应模拟效率,在半经典分子动力学模拟中引入混合并行技术和双层并行思想。基于MPI+OpenMP混合模型设计并实现激光化学反应双层并行模拟算法,上层基于MPI实现节点间的原子分解并行,下层基于OpenMP实现节点内的多线程矩阵并行乘法。在SMP集群中测试表明,模拟大分子体系激光化学反应并行效率可达60%以上。因此,应用混合并行技术可有效提高激光化学反应模拟效率。     

基于SMP集群系统的并行编程模式研究

并行计算技术是计算机技术发展的重要方向之一,SMP与集群是当前主流的并行体系结构。当前并行程序设计方法主要采用基于消息传递模型的MPI和基于共享存储模型的OpenMP,两种编程模式各有特点和适用范围。本文对SMP集群以及MH和OpenMP的特点进行了分析．并介绍了在SMP集群系统中利用MH和OpenMP混合编程的可行性方法。     

基于SMP集群的混合并行编程模型研究

提出一种适用于SMP集群的混合MPI＋OpenMP并行编程模型。该模型贴近于SMP集群的体系结构且综合了消息传递和共享内存2种编程模型的优势,能获得较好的性能。讨论该混合模型的实现机制以及MPI消息传递模型的特点。实验结果表明,在一定条件下,该混合并行编程模型是SMP集群的最优选择。     

SMPCluster：如何开发两级并行

本文由基础的Linux操作系统入手，考察在一个SMP系统内部的两种不同的并行实现机制：代表共享存储模型的线程模型（和OpenMP模型）和代表消息传递模型的MPI模型。然后，通过分析应当如何结合节点和节点内两级并行得出：从效率和易用性的综合考虑，在LinuxSMP Cluster上应当直接使用利用共享内存进行通信的MPI进行编程。     

GRAPES动力框架中大规模稀疏线性系统并行求解及优化

赫姆霍兹方程求解是GRAPES数值天气预报系统动力框架中的核心部分,可转换为大规模稀疏线性系统的求解问题,但受限于硬件资源和数据规模,其求解效率成为限制系统计算性能提升的瓶颈。分别通过MPI、MPI+OpenMP、CUDA三种并行方式实现求解大规模稀疏线性方程组的广义共轭余差法,并利用不完全分解LU预处理子（ILU）优化系数矩阵的条件数,加快迭代法收敛。在CPU并行方案中,MPI负责进程间粗粒度并行和通信,OpenMP结合共享内存实现进程内部的细粒度并行,而在GPU并行方案中,CUDA模型采用数据传输、访存合并及共享存储器方面的优化措施。实验结果表明,通过预处理优化减少迭代次数对计算性能提升明显,MPI+OpenMP混合并行优化较MPI并行优化性能提高约35%,CUDA并行优化较MPI+OpenMP混合并行优化性能提高约50%,优化性能最佳。     

面向层次化NoC的混合并行编程模型

为更好发挥多核处理器的硬件性能,针对层次化的片上网络架构,提出MPI/OpenMP混合并行编程模型。运用基于MPI的任务级并行模型实现片内簇间的高效通信,采用OpenMP模型实现簇内四核的通信、同步和数据交换。实验结果表明,与单一并行编程模型相比,混合并行编程模型加速比提高了20%~50%。     

大规模结构有限元分析程序在多核集群计算环境中的性能分析和优化

通过对基于MPI编程模型实现的开源有限元计算分析软件在多核集群计算平台中的程序性能的分析,找出程序瓶颈及其原因,实现了基于MPI编程模型的并行程序在多核计算环境中的性能优化。根据程序性能瓶颈的分析,提出了基于MPI/OpenMP混合并行编程模型的大规模线性/非线性方程组求解和多线程多进程同时进行消息通信的两种程序性能优化方案。不同计算规模的实验结果表明,在多核集群计算平台中,MPI/OpenMP混合编程模型实现的大规模非线性方程组求解器相对于单纯基于MPI编程模型实现的并行程序,其性能有2倍到3倍的提升;多线程多进程同时消息传递的优化方案虽然对程序能够起到性能优化作用,但是对解决程序消息通信瓶颈的问题不是最好的方法。两个方案总体性能分析结果表明,基于MPI/OpenMP混合编程模型实现的并行程序,在多核集群计算平台中能够更好地发挥硬件系统的计算能力。     

GROMACS软件并行计算性能分析

分子动力学模拟是对微观分子原子体系在时间与空间上的运动模拟,是从微观本质上认识体系宏观性质的有力方法.针对如何提升分子动力学并行模拟性能的问题,本文以著名软件GROMACS为例,分析其在分子动力学模拟并行计算方面的实现策略,结合分子动力学模拟关键原理与测试实例,提出MPI+OpenMP并行环境下计算性能的优化策略,为并行计算环境下实现分子动力学模拟的最优化计算性能提供理论和实践参考.对GPU异构并行环境下如何进行MPI、OpenMP、GPU搭配选择以达到性能最优,本文亦给出了一定的理论和实例参考.     

基于OpenMP/MPI并行编程模型的N体问题的优化实现

多核集群的层次化并行编程模型一直是高性能计算的研究热点。以SMP集群为例,从硬件上可分为节点间和节点内的两层架构。阐述了层次化并行编程的实现技术,针对N体问题算法进行了基于Hybrid并行编程模型的并行化研究。提出了一种块同步MPI/OpenMP细粒度N体问题的优化算法。基于曙光TC5000A集群,将该算法与传统的N体并行算法进行了执行时间与加速比的比较,得出了几句总结性具体论述。     

Exploiting Distributed-Memory and Shared-Memory Parallelism on Clusters of SMPs with Data Parallel Programs

Clusters of SMPs are hybrid-parallel architectures that combine the main concepts of distributed-memory and shared-memory parallel machines. Although SMP clusters are widely used in the high performance computing community, there exists no single programming paradigm that allows exploiting the hierarchical structure of these machines. Most parallel applications deployed on SMP clusters are based on MPI, the standard API for distributed-memory parallel programming, and thus may miss a number of optimization opportunities offered by the shared memory available within SMP nodes. In this paper we present extensions to the data parallel programming language HPF and associated compilation techniques for optimizing HPF programs on clusters of SMPs. The proposed extensions enable programmers to control key aspects of distributed-memory and shared-memory parallelization at a high-level of abstraction. Based on these language extensions, a compiler can adopt a hybrid parallelization strategy which closely reflects the hierarchical structure of SMP clusters by automatically exploiting shared-memory parallelism based on OpenMP within cluster nodes and distributed-memory parallelism utilizing MPI across nodes. We describe the implementation of these features in the VFC compiler and present experimental results which show the effectiveness of these techniques.     

PC机群上共享存储与消息传递的比较

共享存储和消息传递是目前两种主流的并行编程模型.一般认为,消息传递的可编程性不及共享存储友好.OpenMP是目前共享存储编程的实际工业标准.机群OpenMP系统在机群上提供了OpenMP编程环境,具有易编程和可扩展的特点,但是其性能如何一直是关注的热点.以机群OpenMP系统OpenMP/JIAJIA和典型的消息传递系     

嵌入式零树小波压缩和解压缩的并行化算法

嵌入式零树小波压缩算法是图像压缩技术中有效的压缩算法,但其压缩时间较长.对该算法进行了研究,并在多核机群系统下实现了该算法的并行算法,提高了算法的性能.实现了MPI和MPI+OpenMP两种并行算法,并将串行算法、MPI并行算法与MPI+OpenMP并行算法进行比较.结果显示,随着数据量的增多,MPI并行算法和MPI+OpenMP并行算法相对于串行算法的运行效率都有明显提高,其中MPI+OpenMP并行算法的效率更好.