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付朝江 《计算机工程与应用》2008,44(23):236-238
并行计算正成为科学和工程计算中的一个新趋势。将采用区域分裂技术的并行有限元方法应用于工作站机群的分布式并行环境。提出了基于单元区域分裂的共轭梯度并行算法。在工作站机群上对坝体结构进行求解,对其并行性能进行分析。 相似文献
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该文在研究石油领域并行仿真需求的基础上,给出了四种并行仿真模式。这些并行仿真模式已在基于机群的石油勘探仿真系统中得到了很好的应用。它们同样适用于其它应用领域,用以提高并行仿真系统的性能。 相似文献
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片级三维寄生电容的并行提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着多核CPU和分布式机群的日益普及,并行计算被日益广泛地应用于科学与工程实践中,以解决复杂的数值模拟问题.提出片级三维寄生电容的并行提取算法,它基于三维层次式块边界元素法,应用双向重叠组合思想将芯片划分为4类大小不同的"窗口";采用可变长的动态混合队列进行静态/动态结合的任务调度方法将全部"窗口"分配到不同进程,并在稀疏矩阵求和及进程间的规约求和运算中采用了提高并行效率的技术,达到了较好的负载平衡和较高的加速比.在分布式机群上采用消息传递接口编程的实验,验证了文中算法的有效性. 相似文献
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针对利用各向异性扩散方程的去噪模型在求解中存在计算量大、耗时长、影响实时性等缺点,本文充分利用并行知识,提出了有效的解决方案。即基于各向异性扩散去噪模型,设计工作站机群平台,对噪声图像进行条状重叠的数据划分,以便实现算法节点内与节点间的两级并行策略:在机群结点内部采用共享内存结构,机群节点间采用分布内存结构,以二者的最优结合实现并行的层次结构化,从而得到一种高效的多层次并行图像去噪算法。实验结果表明,在基于混合模型的并行环境下,该算法能在一定程度上提高原算法的计算效率,不仅有效地缩短了运行时间,而且仍能获得与其相当的图像去噪质量。 相似文献
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韩雨涝 《计算机工程与应用》2020,56(12):87-92
针对无线传感器网络覆盖空洞影响网络服务质量问题,提出非并行二分法的分布式覆盖空洞修复算法CHRND,算法采用非并行方式选择具有劣弧的空洞边界节点作为覆盖空洞修复的驱动节点,采用基于弧二分法确定移动节点最佳目标位置。仿真实验结果表明,移动节点引入使得空洞不被分割基础上,CHRND算法能以较少数量移动节点实现覆盖空洞的完全修复。 相似文献
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分布式并行数据库中基于调度的多线程通信模型之研究 总被引:3,自引:0,他引:3
分布式并行数据库系统以其高性能倍受关注,高效合理的内部通信系统是分布式并行数据库系统极其关键的组成部分、为此,在分析现有多种通信模型的基础上,建立了一种基于调度的多线程通信模型,该通信模型采用多个线程收发数据,并根据节点运行情况动态调度接收线程和发送线程,既保证了内部通信的通信性能,又不会使系统的时外处理能力成为新的瓶颈.该模型已被成功应用于成都市电子政务的系统平台——分布式并行数据库系统DPSQL。 相似文献
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基于机群架构的高性能计算机已经被应用到很多领域,如大气预测、油藏模拟、CFD仿真模拟和Web服务等.随着数据量的爆炸式增长,传统的集中式的数据库系统已经难以满足各种应用的需求,基于机群式架构的并行数据库系统为增强海量数据的存储以及处理能力提供了一种途径.对以前实现的一个基于机群架构的并行数据库中间件系统ParaMidSQL进行了改进.通过对并行选择、并行排序、并行连接等关键操作的测试,给出对并行数据库中间件系统改进后的性能分析. 相似文献
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建立一个适用于整数序列排序的数据分配模型,在多核计算节点组成的异构机群上设计通信高效的整数序列并行算法。所提出的数据分配模型依据机群中各节点不同的计算能力、通信速率和存储容量,动态计算出调度分配给各节点的数据块的大小以平衡各个节点的负载。所设计的并行排序算法利用整数序列的特性,主节点采取两轮分发数据与接收结果的方法,从节点运用分桶打包方式返回有序的整数子序列给主节点,主节点采用桶映射方法将各个有序子序列直接整合成最终有序序列,以减少需要耗费较多通信时间的数据归并操作。分析与实验测试结果表明,给出的多核机群上的整数序列并行排序算法高效,具有良好的可扩展性。 相似文献
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一种对象化并行计算框架 总被引:1,自引:1,他引:0
分布式计算、并行计算、内存计算是目前提高计算性能的关键技术和热点研究领域。在大数据环境下,针对数据型统计分析系统性能劣化明显、不能满足用户使用需求的问题,提出了一种轻量级高性能对象化并行计算架构,研制了该架构的对象服务组件、对象管理服务组件和客户端代理组件,并将该架构和组件在国家电网资产质量监督管理系统中进行了验证应用,其效果表明该框架能大幅提升大数据处理效率。 相似文献
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Replication of information across a server cluster provides a promising way to support popular Web sites. However, a Web‐server
cluster requires some mechanism for the scheduling of requests to the most available server. One common approach is to use
the cluster Domain Name System (DNS) as a centralized dispatcher. The main problem is that WWW address caching mechanisms
(although reducing network traffic) only let this DNS dispatcher control a very small fraction of the requests reaching the
Web‐server cluster. The non‐uniformity of the load from different client domains, and the high variability of real Web workload
introduce additional degrees of complexity to the load balancing issue. These characteristics make existing scheduling algorithms
for traditional distributed systems not applicable to control the load of Web‐server clusters and motivate the research on
entirely new DNS policies that require some system state information. We analyze various DNS dispatching policies under realistic
situations where state information needs to be estimated with low computation and communication overhead so as to be applicable
to a Web cluster architecture. In a model of realistic scenarios for the Web cluster, a large set of simulation experiments
shows that, by incorporating the proposed state estimators into the dispatching policies, the effectiveness of the DNS scheduling
algorithms can improve substantially, in particular if compared to the results of DNS algorithms not using adequate state
information.
This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date. 相似文献
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云计算集群服务器系统监控方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着云计算技术越来越多地应用到信息产业的各个领域,云计算环境下集群服务器系统的监控与管理的需求越来越大。云计算下的集群服务器系统主要是通过一系列基于分布式架构的服务器集群组成,其下的服务器数量可能多达上万台。要管理好数量如此大的云计算集群服务器系统,保证其高性能运行,必然需要一套有效的云计算集群监控系统对其进行监测与调控。但是,传统的集群监测系统存在一些不足与弊端。本文对于云计算集群系统的高性能监测调度方案进行了研究,从云监控系统的架构、数据采集、负载均衡调度方面进行了探讨,构建了一个保证云计算集群系统高性能运营的云系统方案。 相似文献
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Cluster/distributed computing has become a popular, cost-effective alternative to high-performance parallel computers. Many parallel programming languages and related programming models have become widely accepted on clusters. However, the high communication overhead is a major shortcoming of running parallel applications on cluster/distributed computing environments. To reduce the communication overhead and thus the completion time of a parallel application, this paper introduces and evaluates an efficient Key Message (KM) approach to support parallel computing on cluster computing environments. In this paper, we briefly present the model and algorithm, and then analytical and simulation methods are adopted to evaluate the performance of the algorithm. It demonstrates that when network background load increases or the computation to communication ratio decreases, the analysis results show better improvement on communication of a parallel application over the system which does not use the KM approach. 相似文献
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集群体系下的大规模并行计算,是高性能计算的基础。遥感图像处理效率的提高,有赖于并行计算技术的应用。在分析已有网格计算环境下分布式任务分配方法的基础上,针对海上遥感图像目标物数量相对较少的特点,首先利用四叉树结构理念对目标区域进行划分,同时采用动态负载均衡的任务分配策略与并行计算思想,提出对目标区域图像进行融合处理的集群体系任务分配算法处理模型。通过对比验证,表明该集群体系下算法模型能有效地提高图像融合的速度。 相似文献
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The computing power provided by high performance and low-cost PC-based clusters with Grid platforms are attractive and they
are equal or superior to supercomputers and mainframes. In this paper, we present implementation and design rationale of Visuel
toolkit for MPI parallel program performance measurement and analysis in cluster and grid environments. Most of performance
visualization tools available today for high-performance platforms show solely system performance data (e.g., CPU load, memory
usage, network bandwidth, server average load), and thus, being suitable for computing system activity visualization. The
Visuel (Visuel (in French language) = to visualize) toolkit is web-based interface designed to show performance activities
of all computing nodes of a distributed environment involved in the execution of MPI parallel program, such as CPU load level
and memory usage of each computing node. In addition, this toolkit is able to display comparative performance data charts
of MPI parallel applications and multiple executions under investigation. The usage of this toolkit shows that it outperforms
in easing the process of investigation of parallel applications.
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Hsun-Chang ChangEmail: |
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云计算环境下仿真计算机取证研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章首先介绍了传统的计算机取证技术的困境,然后引出云计算环境下仿真计算机取证的系统构建方法和结构体系.该系统充分利用了云计算环境的高效计算、海量存储、并行处理等特点,利用服务器虚拟化技术和桌面虚拟化技术,以及成熟的分布式并行计算框架,将传统的计算机取证模式转化为动态、并行、高效的云取证模式. 相似文献
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结合集群系统中服务节点负载变化的不确定性和随机性的特点,提出WPLS-SVM组合的Linux服务器集群系统负载预测模型。该模型能够依据采样值对集群中节点的负载情况做出预测,根据节点的负载预测结果结合随机区间调度算法可以有效地实现对请求任务的分配与调度。仿真结果表明,较传统的负载均衡算法该算法克服了响应速度慢、预测精度差等缺点,提高了集群系统的利用率。 相似文献