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电脑文摘９４０１１用ＰＣ－ＡＴ按口卡实现ＦＤＤＩ双联站∥Ｍｉｃｒｏｐｒｏ－ｃｅｓｓｏｒｓａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ．—１９９３，１７（２）．—１０１～１０７介绍用ｐｃ－ＡＴ接口卡实现ＦＤＤＩ双联站的设计方法。研究采用的是供ＭＡＣ和ＰＨＹ控制器用的...     

Web方式下用CDO发送和接收电子邮件

本文简要介绍了 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　Ｅｘｃｈａｎｇｅ Ｓｅｒｖｅｒ和 ＣＤＯ,并给出了 Ｗｅｂ方式下, 通过调用 ＣＤＯ,用Ａｓｐ ＶＢＳｃｒｉｐｔ编写的发送和接收电子邮件的实例程序。     

在Visual Basic程序中调用Fortran动态链接库的方法

用于 ＶＢ应用程序的 Ｆｏｒｔｒａｎ动态链接库及在 Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ应用程序中调用 Ｆｏｒｔｒａｎ动态链接库的方法,给出了具体的应用程序示例。     

多媒体程序的开发方法及应用

阐述了用ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ５．０开发３２位Ｗｉｎｄｏｗｓ多媒体应用程序的四种基本方法,即使用ＶＢ５．０－般控件、ＯＬＥ、ＭＣＩ控件和调用ＡＰＩ函数的程序设计方法。并分别给出了应用实例。     

在VB中如何自动检测CD—ROM光驱

本文给出一种在ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ多媒体应用软件中实现自动检测ＣＤ－ＲＯＭ光盘驱动器的方法。其特点是通过调用ＷｉｎｄｏｗｓＡＰＩ函数来完成的，简单易行     

Web方式下用CDO发送和接收电子邮件

本文简要介绍了ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｃｈａｎｇｅＳｅｒｖｅｒ和ＣＤＯ,并给出了Ｗｅｂ方式下,通过调用ＣＤＯ,用ＡｓｐＶＢＳｃｒｉｐｔ编写的发送和接收电子邮件的实例程序。     

p-HPF并行编译系统核外计算的实现及优化策略

文中阐述了ｐ－ＨＰＦ编译系统中对核外计算的支持 以及采取的优化策略,通过对编程模型的扩充和并行Ｉ／Ｏ模型的构造,ｐ－ＨＰＦ编译系统已能对核外数组进行有效的处理。     

基于PVM的并行Lisp机制与实现

本文提出了一种基于分布存储结构和消息传递平台的并行Ｌｉｓｐ语言，给出了Ｌｉｓｐ语言的并行机制，举例说明了并行Ｌｉｓｐ程序的设计方法，并用一个实际系统ＰＡＲＬｉｓｐ阐明了在ＰＶＭ上的主要实现方法，给出了性能测试结果。     

分布计算环境的实现技术

本文论述了分布式计算环境以及远过程调用、线程、目录服务等支持机制的概念；并以ＯＳＦ（ＯｐｅｎＳｏｆｔｗａｒｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ）ＤＣＥ（ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇＥｎｖｉｒｏｒｍｅｎｔ）１．０为实例介绍ＤＣＥ的实现技术。ＯＳＦＤＣＥ提供了建立一个分布式应用的基础结构，随着它的逐步完善，建立在其上的分布式应用的增多，它趋向于成为分布式应用的标准平台。     

PARTER：一种适用于进行纹理识别的并行系统

９４０３４ＰＡＲＴＥＲ：一种适用于进行纹理识别的并行系统／／ＭｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ－ｌ９９３，１７（２）．－９３～９９ＰＡＲＴＥＲ是一种使用并行处理技术，完成数字图象上静态纹理识别的系统。该系统装配有训练程序，能...     

p—HPF支持多范例并行计算的并行编译技术

多范例并行是大规模并行应用系统的本质特征,实现p－HPF对多范例并行计算的编译支持不仅可以弥补数据并行示例本身的一些缺点,而且可以提高并行应用系统的效率,文中在论述cluster环境下Global,Local,Serial三种典型并行计算模型的基础上,给出了实现p－HPF对三种模型的典型代表F77＋MPI,ScaLAPACK调用的并行编译技术,包括参数重分布技术、存储转换技术、全局与局部信息交换技术以及局部数组参数的上下界处理技术等,给出了调用实例并分析了实现技术的正确性和有效性。     

Cluster环境下p—HPF编译器支持的并行计算范式

p-HPF是研制的一个符合HPF（high performance Fortran)规范的并行编译系统,以HPF为核心实现多范式并行计算是开发大型并行应用系统的基础。首先论述了Cluster环境下的并行运行范式,包括farm parallel范式、流水线并行、流循环并行、基于数据并行和组合数据并行等,抽象分析了它们的性能,接着给出了利用p-HPF的外部过程机制、任务并行机制以以FORALL,INDEPENDENT DO等典型并行语句实现几种典型并行范式的方法,给出了实例程序,对实例进行了实际运行并对运行结果进行了分析。     

COUPL+:并行PDE求解函数库

COUPL＋是一种基于消息传递模型的并行库,它将并行程序巾需要处理的数据划分、消息传递函数的调用等都封装在其函数中。COUPL＋可以简化在分布式存储结构并行机上编写基于网格的应用程序的任务。该文简要介绍了COUPL＋的基本原理,以及它与MPI、OpenMP和HPF的特性对比;并且使用COUPL＋实现了共轭梯度法和结构化网格计算两种并行计算中常用的任务,也对比了使用MPI和HPF的性能差异。     

Efficient parallel implementations of near Delaunay triangulation with High Performance Fortran

Unstructured mesh generation exposes highly irregular computation patterns, which imposes a challenge in implementing triangulation algorithms on parallel machines. This paper reports on an efficient parallel implementation of near Delaunay triangulation with High Performance Fortran (HPF). Our algorithm exploits embarrassing parallelism by performing sub‐block triangulation and boundary merge independently at the same time. The sub‐block triangulation is a divide & conquer Delaunay algorithm known for its sequential efficiency, and the boundary triangulation is an incremental construction algorithm with low overhead. Compared with prior work, our parallelization method is both simple and efficient. In the paper, we also describe a solution to the collinear points problem that usually arises in large data sets. Our experiences with the HPF implementation show that with careful control of the data distribution, we are able to parallelize the program using HPF's standard directives and extrinsic procedures. Experimental results on several parallel platforms, including an IBM SP2 and a DEC Alpha farm, show that a parallel efficiency of 42–86% can be achieved for an eight‐node distributed memory system. We also compare efficiency of the HPF implementation with that of a similarly hand‐coded MPI implementation. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

A generic interface for parallel access to large data sets from HPF applications

A critical performance issue for a number of scientific and engineering applications is the efficient transfer of data to secondary storage. Languages such as High Performance Fortran (HPF) have been introduced to allow programming distributed-memory systems at a relatively high level of abstraction. However, the present version of HPF does not provide appropriate constructs for controlling the parallel I/O capabilities of these systems. In this paper, constructs to specify parallel I/O operations on multidimensional arrays in the context of HPF are proposed. The paper also presents implementation concepts that are based on the HPF compiler VFC and the parallel I/O run-time system Panda. Experimental performance results are discussed in the context of financial management and traffic simulation applications.     

面向剖分面片模板的遥感影像并行处理方法

空间数据特别是遥感影像数据的快速增加和应用需求的扩大,其组织效率和处理速度已经成为制约技术应用的瓶颈,地球剖分理论和高性能计算为上述问题解决提供了一种可能途径。针对上述问题,在遥感影像剖分面片数据模型的研究基础上,提出了剖分面片模板并行计算模式,设计并实现了一种面向剖分面片模板的遥感影像并行处理方法;该方法基于MPI（Message Passing Interface）与OpenMP（Open Multi-Processing）混合并行计算框架,构建算法并行处理模型,形成算法并行化类库,通过调用其内部方法实现计算任务的并行执行。通过一个遥感影像剖分化并行分割处理实例,验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法具有较好的分割效果和加速比,有一定的示范意义,为进一步提高遥感影像应用能力提供了借鉴。     

一个用于数据并行语言计算划分的时序优化模型

一个程序中数据并行语句的计算划分(CP)对该程序的运行性能有决定性的作用.尽管人们对这一问题已经进行了广泛的研究,但这些研究的重点都集中在如何提高被选择计算划分的空间局部性上.针对并行循环结构的计算划分问题,提出了一个时序优化模型.在该模型中,一个计算划分被表示成一个有向图,在把并行语句中的操作映射到各个处理器的同时,给出了被分配到不同处理器上的操作之间的相关性.对于一条数据并行语句,时序优化模型对它的每个计算划分选择方案分别采用多种有效的优化策略进行优化;并综合考虑各个计算划分选择方案的负载平衡性、处理器间的操作依赖性、数据访问的空间局部性和时间局部性四个方面的因素,估算每个方案的执行效率;最后从这些方案中选择一个执行效率最优的方案作为该语句的计算划分.作者已在HPF编译器p-HPF采用时序优化模型实现了对FORALL结构的支持.实验结果表明,该模型具有非常好的通用性,对不同领域多种数据并行问题均取得了理想的加速比.同时,只需略微改动,该模型也可用于其他类型数据并行语句的计算划分.     

多相空间数值模拟并行化研究

1 引言三维绕流气体运动论数值模拟基于从稀薄流到连续流的气体运动论统一数值算法,是由中国空气动力研究与发展中心张涵信院士指导下发展起来的一种新算法,其数学模型和计算方法在文[1]中进行了详细论述。本文以此为例着重讨论多相空间并行化技术。三维绕流气体运动论数值模拟的计算空间是由离散速度坐标空间和位置空间组成的六维空间,形成二相空间。算法分成两个主要部分,一部分是在各个离散速度点处基于时间和     

MODELS AND TRENDS IN PARALLEL PROGRAMMING

This paper introduces and discusses programming models for parallel processing and recent trends in the area of parallel programming. The paper discusses different parallel programming languages and tools that reflect various parallel computation models. These language differ in expressiveness, portability and performance. Software design and implementation largely varies by using different languages that make the programmer task easy or complex. We describe here the design goals and the main issues of parallel programming models and languages belonging to the following categories: shared-space based languages, message-based languages, parallel toolkits, data-parallel languages, parallel declarative languages, parallel object-oriented languages, and parallel composition-based languages. Tools and languages such as HPF, Linda, Java, OpenMP, PVM, MPI, Parallel C+ +, Sisal, Orca, Mentat, SkieCL, BSP and others are described in some detail. Their main features for design and implementation of high performance applications are discussed. Finally, we outline directions of research and development in the parallel programming area with a special attention to novel approaches based on high-level programming structures that make transparent to the users the architectural details of parallel computing machines.