基于SOPC的多通道信号产生模块控制器的设计

通过并行测试技术硬件实现方式和软件实现方式的分析,为了降低并行测试过程中任务分解和任务调度的难度,建立了基于FPGA的并行多通道信号产生模型,采用SOPC技术设计并实现了具有专用资源架构特点的并行多通道信号产生模块;模块通过增加支持并行测试的多通道激励,可以同时产生多路激励信号,并可以控制激励信号波形的类型及频率,降低了并行测试过程中任务分解和任务调度的难度,支持并行测试系统的实现与传统自动测试系统的并行测试升级改造.     

基于国产YH系列并行机的并行算法设计分析与实现

基于国产 YH 并行机的并行算法的设计分析 ,实现程序高效并行。采用宏任务的并行方式 ,实现子程序级的并行 ,其并行粒度大 ,总的开销小 ,并行效果好。     

基于标记语言的跨平台并行编程框架设计

大量遗留的串行代码需要进行并行化改造,而并行程序复杂性及并行计算平台多样性导致改造成本较高.为此,设计了一种基于标记语言的三层并行编程框架,完成了从串行程序层到并行中间代码层、并行中间代码层到目标并行编程语言程序层的二个转换阶段.采用对串行代码进行语言标记的方法来实现并行中间代码层,该代码层实际是共享存储、分布式存储并行平台编程语言的一种抽象.该框架还实现了一种性能标记方法,可用于并行参数自动寻优.用于雷达数据处理的实验结果表明,实现了对应并行代码的生成,且并行加速比与人工实现的并行代码相当.     

并行ETL过程的研究与实现

文章首先介绍了ETL过程和实现并行ETL过程的意义。结合现有技术对并行ETL过程的设计与实现进行了探讨,归纳了当前实现中需要用到的核心技术。提出了一种利用集群系统和并行管道技术构建并行ETL过程的有效解决方案。     

蚁群算法用于TSP的并行策略及模型*

蚁群算法是一种元启发式算法,其经典应用是解决旅行商问题。该算法有着先天的并行特性。介绍了该算法的两种并行实现策略,给出了蚁群算法的并行实现模型,分析了该算法并行实现需要解决的问题。     

并行数据库系统中并行I／O的研究与实现

并行Ｉ／Ｏ是基于无共享结构的并行数据库系统提高性能的有效途径之一。它通过并行磁盘服务和网络传输并行化提供了高带宽Ｉ／Ｏ。文章设计实现了基于无共享结构的并行数据库系统的并行Ｉ／Ｏ,探讨了设计并行Ｉ／Ｏ时的几个关键问题及实现技术。     

一种基于PVM的并行BP神经网络

通过分析单计算机的BP神经网络学习和执行算法,提出了使用PVM构造多计算机的并行神经网络。该并行神经网络的实现灵活应用于高可靠性和大规模数据的分析和处理中,同时,该BP神经网络的并行设计与实现,可广泛应用于其他神经网络模型的并行计算机实现。     

共享内存结构并行程序的编译器优化

共享内存结构上的程序自动并行化通常实现循环级并行,采用fork-join执行模式,并行性能有待提高。论文结合fork-join和SPMD两种执行模式的优势,在并行化编译过程中通过并行区合并和扩展,实现fork-join和SPMD混合执行模式,并在SPMD并行区中实现了基于跨处理器相关图的barrier同步优化。分析验证表明,这些优化策略减少了并行区和barrier同步的数目,有效地提高了生成并行程序的性能。     

基于机群架构的并行数据库实现技术研究

在总结了现有并行数据库实现模型的基础上,基于"半重写变换"模型[1]实现了一个并行数据库系统的原型.通过对数据划分/重划分、并行选择、并行排序、并行连接等关键操作的实验分析,指出了.半重写变换"模型存在的缺陷,并提出了一种混合式的改进模型.从理论上说,在机群架构下实现并行数据库系统,这种混合模型较单一模型更有优势.     

基于面向方面和运行时反射技术的并行框架

针对使用并行库JOMP的程序在性能方面存在的不足,提出一个可以分离并行逻辑和功能逻辑的并行框架。该框架对程序中需要并行处理的部分进行标记,采用面向方面和运行时反射技术实现被标记部分的处理,其中面向方面技术用于实现并行逻辑的分离和编织,运行时反射技术用于获取运行时被标记部分的相关信息,以并行库(waxberry)的方式实现了该并行框架。使用基准测试程序JGF套件中的三个测试程序对并行库进行了测试,实验结果表明,应用该并行库的程序可以获得较好的性能。     

基于PRAM并行模型最大值查找的方法与改进

随着多处理器的出现,并行技术受到了广泛的关注,成为了加速处理问题速度的重要技术.但是使用并行技术在加速计算的同时也带来了对处理器数量需求的急剧提升,并行成本的显著增加.针对这一问题,通过研究基于PRAM （Parallel Random Access Machine）下的3种最大值查找并行算法中的不足,提出了一种比平衡树算法,快速查找法,双对数深度树方法并行成本（cost）更优的基于数据划分方法的最大值查找并行算法.基于数据划分方法的最大值查找算法有效的解决了现有并行方法中处理器工作量分配不均,对处理器需求过大,实现条件苛刻等问题.为此后类似并行算法降低并行成本提供一个方向.     

Study on Parallel Computing

In this paper, we present a general survey on parallel computing. The main contents include parallel computer system which is the hardware platform of parallel computing, parallel algorithm which is the theoretical base of parallel computing, parallel programming which is the software support of parallel computing. After that, we also introduce some parallel applications and enabling technologies. We argue that parallel computing research should form an integrated methodology of ＂architecture algorithm programming application＂. Only in this way, parallel computing research becomes continuous development and more realistic.     

The Hydra Parallel Programming System

The Hydra Parallel Programming System, a new parallel language extension to Java, and its supporting software are described. It is a fairly simple yet powerful language designed to address a number of areas that have not received much attention. One of these areas is the recompilation of parallel programs at runtime to allow a parallel program to adapt to the architecture it is executing on. The first version of this software system focuses on smaller Symmetric Multiprocessing and compatible architectures which are becoming more common. This particular class of machines has a great need for more options in the area of parallel programming among the vastly popular Java language programmers. Hydra programs will run as sequential Java on machines that do not have the parallel support or do not have an implemented Hydra runtime system without requirement of any modifications to the program. This paper describes the language, compares it with other languages (specifically with JOMP, an OpenMP implementation for Java), presents a brief discussion on compiling and executing Hydra programs, presents some sample benchmarks and their performance on three platforms, and concludes with a discussion of issues and future directions for Hydra. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

NOW系统上的并行快速排序算法

介绍了在NOW系统上的并行快速排序算法的设计与实现，分析了影响算法性能的因素及改进方法，最后给出了该算法对字符串排序的并行效率为49．15％。     

并行算法研究方法学

并行算法是计算机科学中重要的研究内容,已有几十年的发展历程.回顾一下其研究历程,既有高潮也有低谷,究其原因是,它没有形成自身的一套研究方法学.为此文中提出并行算法研究要建立起一套完整的"理论-设计-实现-应用"的学科体系,也就是所谓的并行算法研究的生态环境.只有这样才能够保持并行算法研究稳定、可持续发展,并使得并行算法的研究成果更加实用,从而更富有生命力.     

BaLinda Lisp: Design and implementation

BaLinda Lisp is a parallel Lisp dialect employing a shared memory model of parallel processing together with a subset of the Linda tuple space operators. Also included in the design is speculative processing. The aim is to have shared memory multiprocessing with the tuple space acting as the main data structure through which synchronization is done. The result is a flexible programming language. In this paper, we shall describe the design philosophy of BaLinda Lisp, discuss its implementation on three multiprocessing platforms, give examples of programs written in BaLinda Lisp and discuss future work on the language.     

关于并行随机数发生器的若干算法

１．引 言 随机数发生器是 Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ模拟方法的最基本工具．并行计算机的出现和发展,为并行 Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ方法的研究提供了有力的工具．Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ方法本身具有很强的并行性,但是,要把在串行计算机上使用Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ方法程序移植到并行计算机上运行,首先就需要解决随机数发生器的并行化问题．针对各类不同的并行计算机结构,可以构成不同的并行随机数发生器的算法． 乘同余发生器是应用最广泛的随机数发生器之一,无论是在串行计算机上,还是在并行计算机上都具有极大的影响和深人的应用．…     

一个基于Semijoin的并行join算法SBABJ

本文在并行ｊｏｉｎ法ＡＢＪ＾＋的基础上提出一个基于Ｓｅｍｉｊｏｉｎ的改进算法ＳＢＡＢＪ。我们在多台Ｓｕｎ工作站是实现了该算法，并对ＡＢＪ＾＋和ＳＢＡＢＪ＾＋进行了能测试。算法分析和实验结果表明了并行ｊｏｉｎ算法ＳＢＡＢＪ＾＋优于ＡＢＪ＾＋算法。     

Implementation of GAMMA on a Massively Parallel Computer

The GAMMA paradigm is recently proposed by Banatre and Metayer to describe the systematic construction of parallel programs without introducing artificial sequentiality.This paper presents two synchronous execution models for GAMMA and discusses how to implement them on MasPar MP-1,a massively data parallel computer.The results show that GAMMA paradign can be implemented very naturally on data parallel machines,and very high level language,such as GAMMA in which parallelism is left implicit,is suitable for specifying massively parallel applications.