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1.  基于代理的网格计算中间件  被引次数:11
   陈亚玲  桂小林  王庆江  钱德沛《计算机研究与发展》,2003年第40卷第12期
   WADE系统是基于代理技术实现的一个可屏蔽异构和分布性的动态自适应的校园计算网格,提出了基于代理技术在校园网络内实现并行计算的方法,详细论述了基于代理的网格计算中间件的体系结构和主要模块功能,阐述了利用代理实现异构编译、协同计算的过程,给出了代理的Java实现方法,利用软件代理实现网格计算中间件,可以解决异构计算平台下多种并行编程环境的协同计算问题,为用户提供统一的服务接口,这将大大增强系统的可用性。    

2.  元计算系统的批模式启发式任务调度算法研究  被引次数:4
   桂小林  钱德沛《计算机工程》,2001年第27卷第12期
   元计算系统是通过网络连接的地理上分散的主机、数据库和文件等资源。使用这些资源、可以运行用户的应用程序。研究元计算环境下的批模式启发式任务调度算法,论述Wade系统的应用任务的调度模型,比较4种调度算法的性能。    

3.  元计算系统的研究现状与趋势  
   桂小林 钱德沛《计算机科学》,2001年第28卷第12期
   元计算系统(metasystem)是可以作为虚拟的整体而使用的地理上分散的异构计算资源,这些资源包括通过高速网络连接的异构计算机、数据库、科学仪器、文件和超计算系统等。元计算系统在硬件和软件等方面均有异构特性,适合具有不同内在并行性的复杂应用的执行。现存的绝大多数并行系统都是同构的,不具有这一优势。因此,研究异构的并行系统很有现实意义。国外在元计算系统方面开展了实质性的研究工作,美国的研究领先于其它国家。十年前开始预研,1992年正式提出概念设计,现在元计算已经成长为高性能计算的一个新的研究热点,并有不同设计目标的原型或实验系统产生。而在国内,元计算的研究处于初研阶段,和国外相比还有较大差距,还无可用的系统问世。1 元计算的研究背景和意义    

4.  WADE系统的多级分布式对象命名体系的设计与实现  被引次数:2
   桂小林  钱德沛  董小社  许大炜《计算机研究与发展》,2002年第39卷第4期
   WADE是一个基于校园网络的面向对象的元计算系统,通过分布式对象模型实现广域异构资源的一致管理,提出了一种4级对象层次结构支持模型的组织与实现,对象命名代理负责用户与系统的接口,映射用户对象标识符UOID到系统对象标识符SOID,对象通信代理为对象绑定通信地址,建立通信对象标识符COID,对象存储管理器则负责对象的惰性保存,并通过永久对象标识符POID识别惰性对象,WADE采用了双Cache缓冲机制,有利于提高对象的操作与通信性能。    

5.  计算网格中多编程环境的研究与实现  
   陈亚玲  桂小林  王庆江  钱德沛《计算机工程与应用》,2004年第40卷第17期
   计算网格(也称元计算系统)聚集地理上分散的资源进行大型的分布式高性能计算。PVM和MPI是广泛使用的并行编程环境,它们需要作为并行计算的基本构建而集成到元计算系统中去。论文针对元计算资源的动态性、分布性、性能多变性和结点异构性等特点,实现了一个自适应的、一体化的多编程环境。论文论述了该多编程环境的体系结构,并利用代理技术实现远程编译、发现资源、屏蔽异构和优化调度。    

6.  基于异构多核的CCA并行构件模型  
   彭云峰  张炜《计算机应用研究》,2014年第31卷第12期
   并行构件技术的出现提高了并行软件的开发效率,但现有的并行构件技术缺乏对异构多核平台的支持.为了提高并行构件程序在异构平台上的执行性能,扩展CCA(通用构件体系结构)并行构件模型支持CCA异构并行构件,提出了一种异构的CCA并行构件模型.使用管理者—工人模式调度CCA异构并行构件内的计算任务到异构多核平台上加速执行.在CCA构件工具包的基础上实现了支持扩展CCA并行构件模型的编译系统和运行时框架.在CELL BE和GPU两种异构多核处理器上进行的实验证明了提出的方法比原始的CCA构件程序具有较优的性能.提出的并行构件模型应用在并行程序开发中可以提高并行程序的性能.    

7.  Java消息传递环境的研究  
   曾志勇 陆鑫达 等《计算机科学》,2001年第28卷第11期
   1 异构计算系统异构计算(Heterogeneous Computing,HC)的概念源于90年代初期,指由高速网络连接的一系列计算单元(处理机)协同完成某特定任务,使系统开销最小。其中异构是相对同构而言的(同构实际是异构的一个特例),即处理机计算速度、系统结构、负载以及数据传输格式和网络类型可能互不相同。异构并行计算孕育着无穷的机会,它有如下若干优点: ·使用现有硬件,减少计算成本; ·如果能够合理匹配和调度,可以实现超线性加速比; ·可以利用计算问题本身的异构性实现性能优化,即将特定类型的运算安排到专用机上运行,提高运行速度; ·虚拟机资源可以随时增减,这有助于采用最新的计算和网络技术。比如,可使用千兆以太网、FDDI(光纤分布数据接口)、HiPPI(高性能并行接口)、SONET(同步光纤网络)和ATM(异步传输模式)等先进网络技术来提高传输速率;    

8.  异构重构计算系统应用任务调度的性能分析  
   谭一鸣  曾国荪  郝水侠《小型微型计算机系统》,2012年第33卷第2期
   异构重构计算是目前高性能计算的研究热点.由于应用任务的异构性,以及体系结构的可重构性,导致异构重构计算的性能分析非常困难,现有的并行计算性能分析方法不再适用.本文提出一种基于应用任务调度的性能分析方法,该方法以异构重构计算系统模型和应用任务模型为基础,利用异构匹配、重构耦合矩阵,实现应用任务和处理部件的优化选择和耦合匹配,通过调度算法求出应用任务在异构重构计算系统中的完成时间,并进行了实例分析.    

9.  基于生物计算的分布式计算系统  
   张祖平  王丽《计算机工程》,2008年第34卷第2期
   分布式计算技术提供了充分利用现有网络资源的有效途径。该文论述了基于解决生物计算中难解问题的具有开放接口的分布式并行计算系统的设计与实现技术。系统兼有开放式、异构性、容错性与易用性等特点。讨论了系统的容错性机制、检查点策略及任务调度算法。对Motif Finding问题的求解验证表明,分布式并行计算机制能大大缩短问题的求解时间,为计算领域的难解问题提供有效的解决途径。    

10.  基于高速网络的广域高性能并行与分布式计算  被引次数:1
   卢锡城  肖侬  刘波《计算机工程与科学》,1998年第3期
   本文试图说明以下观点:越来越多的高性能应用要求利用地理上分布的、各式各样的计算和数据资源。这些应用希望能够通过高速网络将地理上分布、异构的各种高性能计算机、数据服务器、大型检索存储系统和可视化、虚拟现实系统等连接并集成起来,形成一个网络虚拟计算机(称为元计算机),来实现应用计算问题。这种元计算实质上就是基于高速网络的广域高性能并行与分布式计算。    

11.  融合遗传算法和蚁群算法动态网格任务调度算法研究  
   孙玉涛  毕殿杰《工业控制计算机》,2011年第24卷第2期
   网格计算是当今计算机科学领域最新兴起的一项有很高学术价值和应用价值的研究课题。未来互联网的发展方向是将网络中众多闲置的计算资源、存储资源以及科学仪器等可用资源充分合理的加以利用。如何高效地使用网格资源,即网格调度问题也随之成为研究的重点,虽然在传统的分布式并行计算中有很多成熟的任务调度算法,但由于网格的新特性,使得必须研究新的算法来解决一些新出现的问题,如调度问题的NP安全性,调度算法的高效性,资源的异构性以及资源分配决策的并行性和分布性等。    

12.  云计算平台展望  
   陈尚义  王洪亮  李勇《电信网技术》,2012年第2期
   1引言云计算是一个新型的网络技术和服务交付模式。云计算广泛地应用了包含资源分拆、聚合与转移的虚拟化技术、资源弹性伸缩与动态调配技术、海量数据处理技术、并行性分布式计算框架、异构资源与异构多业务体系支持技术和按需分配与微计量等技术,    

13.  数据库异构集群的性能模型研究  
   王元珍 龚卫华《计算机科学》,2006年第33卷第6期
   在OLTP应用中数据库集群是一种有效的并行处理方案,由于以前对数据库集群特别是异构情况下的性能评价不够完善,本文主要研究数据库异构集群的性能模型,分析了CPU和内存两种资源的异构带来性能影响,并给出了异构集群并行性的度量标准及系统有效性评估公式。最后,通过TPC-C实验表明数据库异构集群在OLTP处理中仍具有良好的可扩展性,次线性的加速比,以及高效费比的并行处理服务。    

14.  基于集成众核的高性能计算软件优化  
   杨志昱  张旭东《电子游戏软件》,2014年第21期
   在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算,基于异构计算的高性能计算技术是目前高性能计算领域的发展热点之一,异构计算技术具有计算能力强、可扩展性好、计算资源利用率高等优点。将现有的应用算法移植到异构计算平台是对软件性能不断优化的过程。本文将从一个开发者的角度讲述基于Intel集成众核(MIC)的架构和基于该架构的软件优化思路和技术手段。    

15.  国防科技大学计算机学院工学博士学位论文摘要  
   《计算机工程与科学》,2001年第23卷第4期
   分布式存储环境下并行计算可扩展性的研究与应用作者:陈军 (2000.10 )导师:李晓梅教授对本文的研究与创新工作概括如下:(1)并行计算模型是研究并行计算可扩展性的基础.本文在深入分析已有并行计算模型的基础上,对常用并行计算模型进行分类,指出了它们的适用范围和优缺点.(2)深入分析了可扩展性与执行时间、可扩展性与单机性能之间的关系.结果表明:如果片面强调执行时间或单机性能,可能会对可扩展性带来不利的影响.从理论和实验上分析了任务和数据分配策略对并行系统可扩展性的影响.(3)首次从费用有效性的角度提出了近优可扩展模型.它不仅可以描述并行系统的可扩展能力,而且可以根据小规模系统的性能指标,预测更大规模应用问题在接近最优条件下运行所需要的处理机数目,从而帮助用户实现合理的处理机配置.(4)提出了三种可扩展性度量方法,即时间可扩展性、效率可扩展性和收敛可扩展性.原有可扩展性度量方法难以衡量由算法实现差别导致的并行系统可扩展性的差异,新方法弥补了上述不足,并且有易于度量的优点.(5)提出了一套可扩展性分析准则,它可用来帮助确定并行系统可扩展性低的原因.(6)采用上述方法分析了核物理和CFD领域中的三个并行应用程序的可扩展性,并验证了上述结论.这三个程序分别是二维电磁等离子体粒子云网格法程序、跟踪界面活动网格法程序、三维高超声速流场数值模拟程序.同时对它们进行了资源需求分析.(7)针对异构系统,改进了一种性能模型,并提出了一种静态分配策略.实验结果表明, 这种分配策略可以较好地实现负载平衡.分析和发展了资源受限条件下有效利用资源的方法 .对一些典型算法的分析表明,这种方法可以预测在资源受限的异构计算环境下,并行算法获得最短执行时间所需的处理机数目.(8)异构计算是当前的研究热点,以往的可扩展性研究集中对同构系统的分析.本文针对基于同构网络的异构机群系统,提出一种可扩展模型.对一些典型算法的分析表明,该模型可描述算法在异构系统上的可扩展能力. (9)实现了超声速高阶面元法程序和欧拉方程数值模拟程序的并行化.并行化过程中考虑了并行程序的可扩展性,探索了可扩展性研究指导并行程序设计的应用.面向网络计算的移动智能体研究与实现作者:吴刚(2000.10 )导师:吴泉源教授本文围绕移动智能体的以下五个问题进行了探讨:(1)什么是移动智能体与移动智能体系统?文中分析了移动智能体的本质特性,通过形式化方法认识了移动智能体的核心属性与行为模型,给出了移动智能体的计算模型与生命周期模型,澄清了移动智能体系统的基本组成.(2)为什么要引入移动智能体?本文对移动智能体的效用作了深入地探讨,认为移动智能体并非一个全新的、替代性的计算模式,而是对当前网络计算模式的一个有益补充与归纳. 其优势在于提供了一个网络时代的通用计算框架,使得基于信息的分布式系统可以简单地、有效地建模与实现,智能体的迁移为分布式应用带来一些新的特性,如系统配置的灵活性. 文中除定性分析,还给出一个分布式应用的性能模型,通过实验模拟定量地说明移动智能体的效用.(3)移动智能体的形式化理论研究.本文以并发理论为研究起点,通过对Polyadic π演算的变种与扩充,得到一个异步的、高阶的π演算,用它作为智能体系统的形式化基础,可以直接描述智能体的通讯、移动和交互等特性.在此基础上,本文还给出了一个简单的AHπ演算的类型系统,使得对移动智能体系统中资源存取限制的形式化推导成为可能,其中的突出之处是引入了可递归类型.(4)移动智能体支撑系统的实现问题.本文在这部分给出了移动智能体支撑系统的基本体系结构,介绍了一种基于Java的移动智能体系统实现-Aglets.然后,讨论了移动智能体编程语言的选择标准,具体分析了Java语言作为一种移动智能体编程语言的优缺点,还介绍了主流移动智能体系统之间的基于CORBA的标准化进程.研究了由于智能体的自主移动所产生的可靠通讯问题,提出了一个用于移动智能体位置管理与可靠通信的新算法,它能保证在智能体的移动行为不可预测的情况下,可靠地完成信息传递,并承诺信息传递的exactly-once 语义.(5)如何应用移动智能体技术?提出了一个基于CORBA和移动智能体的分布式网管解决方案、一个基于移动智能体和工作流的电子商务解决方案、一个基于移动智能体的个性化数据处理计算模型.    

16.  异构环境下网格计算模式及体系结构研究  被引次数:1
   龚强《信息技术》,2009年第2期
   网格计算模式具有机群系统不可比拟的优势,它可以更好地解决资源的异构性问题,支持资源的柔性伸缩及多种并行编程环境,支持科学计算库与工具软件,支持可视化动态人机交互.网格计算模式的体系结构是具有一定智能的分层结构.参考五层沙漏结构思想和前人的研究成果,研究设计了具有资源底层、安全调度层、抽象接口层、中间件层、应用接口层和应用层等六个层面的网格计算系统多层体系结构.    

17.  关于异构环境下网格计算模式及体系结构的设计研究  
   龚强《黑龙江工程学院学报》,2009年第23卷第3期
   与机群系统相比,网格计算模式的优势在于:可以更好地解决资源的异构性问题,支持资源的柔性伸缩及多种并行编程环境,支持科学计算库与工具软件,支持可视化动态人机交互。网格计算模式的体系结构是具有一定智能的分层结构。参考5层沙漏结构思想和前人的研究成果,研究设计具有资源底层、安全调度层、抽象接口层、中间件层、应用接口层和应用层等6个层面的网格计算系统多层体系结构。    

18.  异构数据集成在数字校园中的应用  
   石绍应  冯勤群《空军雷达学院学报》,2010年第24卷第1期
   解决数字校园建设中存在的大量异构数据集成问题是目前教育信息化过程中的关键.针对异构数据导致的信息与资源分散,管理成本高,决策支持弱,网络基础服务平台与应用系统脱节等问题,提出了一种数字校园的异构数据集成方案一数字校园公共平台.然后根据数字校园公共平台的体系结构,详细描述了分层设计的体系结构的各层内容,给出了全局数据库模型建立、数字校园公共平台架构和统一数据访问等关键技术的实现.    

19.  面向节点异构GPU集群的编程框架  
   盛冲冲  胡新明  李佳佳  吴百锋《计算机工程》,2015年第2期
   基于异构GPU集群的主流编程方法是MPI与CUDA的混合编程或者其简单变形。因为对底层的集群架构不透明,程序员对GPU集群采用MPI与CUDA编写应用程序时需要人为考虑硬件计算资源,复杂度高、可移植性差。为此,基于数据流模型设计和实现面向节点异构GPU集群体系结构的新型编程框架分布式并行编程框架(DISPAR)。 DISPAR框架包含2个子系统:(1)代码转换系统StreamCC,是DISPAR源代码到MPI+CUDA代码的自动转换器。(2)任务分配系统StreamMAP,具有自动发现异构计算资源和任务自动映射功能的运行时系统。实验结果表明,该框架有效简化了GPU集群应用程序的编写,可高效地利用异构GPU集群的计算资源,且程序不依赖于硬件平台,可移植性较好。    

20.  基于可编程硬件的虚拟路由器数据平面设计与实现  
   刘中金  李勇  杨懋  苏厉  金德鹏  曾烈光《电子学报》,2013年第41卷第7期
    未来网络体系结构创新和验证亟需建设虚拟化网络实验平台,虚拟路由器作为其中的核心组网设备,其结构和性能决定了实验平台的灵活性和承载能力.本文提出基于并行流水线的虚拟路由器数据平面结构,结合并行包分类和异步多指针轮询调度机制,在同一物理底层上实现了多个相互隔离的并行异构路由器.本设计在可编程硬件上进行了原型实现,并结合商用及软件路由器在真实的网络环境中部署、测试与实验.实验结果表明与传统单流水线结构相比,本设计能以更高灵活性和并行性支持异构的路由器实例独立运行;在逻辑资源开销和延时特性未显著增加的情况下,并行虚拟路由器可以达到与硬件可比的线速转发能力.    

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