应用GPU集群加速计算蛋白质分子场

针对生物化学计算中采用量子化学理论计算蛋白质分子场所带来的巨大计算量的问题,搭建起一个GPU集群系统,用来加速计算基于量子化学的蛋白质分子场.该系统采用消息传递并行编程环境(MPI)连接集群各结点,以开放多线程OpenMP编程标准作为多核CPU编程环境,以CUDA语言作为GPU编程环境,提出并实现了集群系统结点中GPU和多核CPU协同计算的并行加速架构优化设计.在保持较高计算精度的前提下,结合MPI,OpenMP和CUDA混合编程模式,大大提高了系统的计算性能,并对不同体系和规模的蛋白质分子场模拟进行了计算分析.与相应的CPU集群、GPU单机和CPU单机计算方法对比,该GPU集群大幅度地提高了高分辨率复杂蛋白质分子场模拟的计算效率,比CPU集群的平均计算加速比提高了7.5倍.     

多核并行AOI系统软件框架设计

针对现有自动光学检测(AOI)难以满足大规模高速、高精度和高灵敏TFT在线检测要求的问题,提出AOI混合多核计算机集群体系架构,研究AOI系统的软件框架设计及其关键软件技术。结果表明,采用基于OpenMP, MPI, OpenCV和IPP等技术的并行图像处理融合编程模型及其实现策略可有效克服TFT缺陷检测的性能瓶颈。     

MPI＋OpenMP混合并行编程的分析

简要综述并行计算的思想,并对分布式内存结构和共享式内存结构两种结构的特点进行比较。叙述如何应用OpenMP和MPI进行混合编程,以及相应的混合编程模型。通过一个实例,针对多核CPU组成的SMP构架的集群,实现OpenMP和MPI混合编程的性能对比和结论分析。     

多群粒子输运问题在多核集群系统上的混合并行计算

本文分析了非结构网格多群粒子输运Sn方程求解的并行性,拟合多核机群系统的特点,设计了MPI/OpenMP混合程序,针对空间网格点采用区域分解划分,计算结点间基于消息传递MPI编程,每个MPI计算进程在计算过程中碰到关于能群的计算,就生成多个OpenMP线程,计算结点内针对能群进行多线程并行计算。数值测试结果表明,非结构网格上的粒子输运问题的混合并行计算能较好地匹配多核机群系统的硬件结构,具有良好的可扩展性,可以扩展到1024个CPU核。     

多核集群系统上的混合编程模型研究

对采用多核处理器作为SMP集群系统的计算节点的系统上的一种混合编程模型-MPI+OpenMP混合编程模型进行了深入的研究.建立了两个矩阵乘的混合并行算法,在多核集群平台上与纯MPI算法分别进行了实验,并进行了性能方面的比较.试验表明,混合编程具有更好的性能.     

蚁群算法的三种并行模型分析

在单机多核下分别构造基于OpenMP和MPI的并行蚁群算法模型,在多核集群机下构造基于MPI和MPI+OpenMP的并行蚁群算法模型,并提出动态蚁群择优策略及分段周期交流策略。基于实际路网的路径寻优问题对上述模型进行比较,实验结果表明,在单机多核下,基于MPI的模型与基于OpenMP的模型相比,运行时间短,加速比高,在多核集群机下,基于MPI+OpenMP的混合模型相比基于MPI的模型,在进程数较多时仍具有较高的加速比。     

MPI和OpenMP混合并行模型下的遥感编目信息检索

目的 空间位置检索是遥感影像检索中的关键步骤,为进一步提高海量遥感影像编目数据定位检索效率,降低误检率,提出一种基于MPI和OpenMP混合编程模型对射线法进行多层次并行化实现。方法 首先完善传统射线法处理点在多边形边上以及射线与边的端点相交的情况;其次采用MPI实现基于程序层面多机并行,OpenMP实现算法层面单机多线程并行,通过开启多个线程同时处理多边形的各个点,判断它们是否在另一个多边形的内部。结果 当系统中所有节点开启线程数之和等于主节点的最佳线程数时,全局计算速度达到最佳。混合并行算法相比串行算法检索时间减少50%以上,效率更高。结论 MPI+OpenMP混合并行比普通的串行执行、单纯MPI并行或单纯OpenMP并行执行空间定位检索算法效率显著提高,这种并行方案普遍适用于集群环境下的并行程序,并且可以进一步拓展到其他图像处理算法领域。     

多核集群系统下的混合并行遗传算法研究

为应对传统遗传算法在处理大规模组合优化问题面临的进化速度缓慢,难以达到实时要求的严峻挑战,提出了一种在多核PC集群系统上实现“粗粒度一主从式”混合并行遗传算法的模型:通过把“粗粒度一主从式”并行遗传算法映射到多核PC集群上,结合消息传递和共享存储两种并行编程模型,在节点间使用消息传递模型(MPI),对应的遗传算法为粗粒度并行遗传算法,在节点内使用共享存储模型(OpcnMP),对应的遗传算法为主从式并行遗传算法,用MPI和OpenMP混合编程的方式以进程和线程两级并行在多核集群上实现具体的混合并行遗传算法。理论分析和实验结果表明,提出的实现模型有较好的性能,可大大改进传统遗传算法的缺陷。为利用并行遗传算法在普通多核PC集群上处理大规模组合优化问题提出了一种有效、可行的解决方案。     

TBB多核编程及其混合编程模型的研究

多核处理器越来越普及,如何通过软件技术最大提升CPU每个核心的使用率,成为热点问题.引入多核并行编程模型Threading Building Blocks,并与raw threads、OpenMP进行各方面详细比较,分析了其优劣.并研究了TBB结合MPI在SMP集群系统上实现高效的混合并行计算应用的方法.最终发现TBB在多核编程方面有显著的优势.TTB和MPI的结合,又为多核处理器结点集群提供了并行层次化结构,大大优化集群的性能.     

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。     

基于Docker的MPI和OpenMP混合编程

针对当前搭建集群并行系统复杂且耗时等问题,提出基于Docker搭建并行系统。介绍轻量级虚拟化技术Docker的核心概念和基本架构,并基于Docker技术在Linux平台上搭建集群并行开发环境。简要阐述并行计算的思想,叙述MPI和OpenMP并行计算的基本概念和特点,针对矩阵并行乘法的算法建立MPI和OpenMP的混合编程模型,并给出混合编程模型与MPI并行编程模型以及OpenMP并行编程模型的性能对比,分析出现差异的原因。基于该混合编程模型比较Docker与传统物理机两者搭建的并行系统的并行效率。     

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集群的多层次并行编程模型与并行优化技术*

详细描述了适用于SMP集群这种多层次并行体系结构的混合并行编程模型MPI／OpenMP,它提供了实现SMP节点间和节点内多层次并行的机制。在此基础上结合实用的性能评价方法,分别介绍了MPI,OpenMP和单处理器三个层次上的一些常用和有效的并行优化技术,并指出单处理器性能优化是提高并行程序性能一个不容忽视的问题。     

Integrating Parallelizing Compilation Technologies for SMP Clusters

In this paper, a source to source parallelizing compiler system, AutoPar, is presentd. The system transforms FORTRAN programs to multi-level hybrid MPI/OpenMP parallel programs. Integrated parallel optimizing technologies are utilized extensively to derive an effective program decomposition in the whole program scope. Other features such as synchronization optimization and communication optimization improve the performance scalability of the generated parallel programs, from both intra-node and inter-node. The system makes great effort to boost automation of parallelization. Profiling feedback is used in performance estimation which is the basis of automatic program decomposition. Performance results for eight benchmarks in NPB1.0 from NAS on an SMP cluster are given, and the speedup is desirable. It is noticeable that in the experiment, at most one data distribution directive and a reduction directive are inserted by the user in BT/SP/LU. The compiler is based on ORC, Open Research Compiler. ORC is a powerful compiler infrastructure, with such features as robustness, flexibility and efficiency. Strong analysis capability and well-defined infrastructure of ORC make the system implementation quite fast.     

多核环境下AREM模式混合并行计算研究

使用多核处理器已成为构建高性能计算机系统的主流方式。结合多核高性能计算机系统集共享内存结构和分布式内存结构于一体的体系结构特点,对AREM模式开展MPI/OpenMP混合并行计算研究与实现。性能测试结果表明,使用MPI/OpenMP混合并行计算可以将并行应用扩展至更大处理机规模,缩短计算时间,不对原程序结构做大的改动、以增量方式和较小的并行化代价,取得比较好的并行计算效果。     

SMP集群系统上矩阵特征问题并行求解器的有效算法

对称矩阵三对角化和三对角对称矩阵的特征值求解是稠密对称矩阵特征问题并行求解器的关键步 .针对SMP集群系统的多级体系结构,基于Householder变换的矩阵三对角化和三对角矩阵特征值问题的分而治之算法,给出了它们的MPI OpenMP混合并行算法 .算法研究集中在SMP集群系统环境下的负载平衡、通信开销和性能评价 .混合并行算法的设计结合了粗粒度线程并行模式和任务共享的动态调用方法,改善了MPI算法中的负载平衡问题、降低了通信开销 .在深腾6800上的实验表明,基于混合并行算法的求解器比纯MPI版本的求解器具有更好的性能和可扩展性 .     

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。