更实际的异构并行计算模型

通过结合多种代表性并行计算模型,给出异构环境中的ＨＢＳＰ模型和程序开销计算方法。采用基于消息长度的线性模型具有通信开销的计算更精确、程序和算法在异构环境中的设计灵活、且可解除原有ＢＳＰ模型对ｈ－ｒｅｌａｔｉｏｎ的限制等优点。当构成ＢＳＰ计算机的各处理机速度相同且原有ＢＳＰ算法达到最优（即各处理机上所分配的计算量与通信量完全均衡）时,ＨＢＳＰ模型等同于原有模型。     

一个基于QoS的网格编程方法

网格环境下的程序设计方法是当前研究的难点之一。网格服务的概念很好地屏蔽了网格资源的异构性，其提供统一的接口便于构建网格上的虚拟组织。基于QoS（Quality of Service）的服务使得为网格计算构建经济模型成为可能。考虑到BSP（Bulk—Synchronous Parallelism）并行计算模型具有程序性能可预测的优点和多Agent技术在开放环境中的灵活性，提出了网格环境下的Service BSP程序设计方法。该方法有助于网格服务相互协同，为开发可预测时间和经济开销的网格应用提供了可能．     

多步前进同步并行模型

提出一种并行计算模型——多步前进同步并行（delta-stepping synchronous parallel,简称DSP）模型和一种形式化表示方法.针对大同步并行（bulk synchronous parallel,简称BSP）模型同步次数多、收敛速度慢的特点,该模型能够有效地减少同步次数和通信开销,进而加速算法的收敛.通过形式化表示和迭代过程推导,发现DSP是一种比BSP更一般的并行计算模型.在BSP的基础上,DSP将BSP中执行1次的局部计算变为执行多次.理论分析和验证实验表明,新增加的局部计算步可以进一步挖掘和利用隐藏在数据分区中的局部性.同时,通过“计算换通信”原理增加的局部计算并非越多越好.最后的实验结果显示,DSP模型能够有效地效减少算法的迭代轮数及收敛时间,对BSP的加速可高达到数倍乃至数十倍.     

并行BSP模型在实时集群系统中的应用

分析BSP并行计算模型在多源数据处理中的应用特点。构建实时集群计算机系统的并行计算BSP模型。对多源任务数据处理的粒度进行了分析设计。给出了实时集群计算机系统中BSP模型的实现算法。实际应用验证了算法的有效性。     

异构机群系统中的最优处理机分配算法

在异构机群系统的并行计算中，处理机结点的划分及并行子任务在处理机上的映射将直接影响到应用程序并行计算的性能。本论文将通过对影响并行计算性能的主要参数的分析，提出一个基于人工智能Ａ算法的最优处理机分配算法，为高性能的异构机群系统并行计算提供理论支持。     

并行协同差异进化算法研究

在协同差异进化(CCDE)算法和整体同步并行(BSP)计算模型的基础上,提出一种并行协同差异进化算法。采用Archive协同机制取代 CCDE原有的协同机制,有助于得到算法最优解,并使用BSP模型实现CCDE的并行计算。利用标准测试函数进行仿真实验,结果表明,该算法具有较高的计算效率和计算质量。     

基于BSP并行计算模型的并行微粒群算法

在对标准微粒群算法分析的基础上,将它与BSP并行计算模型相结合,设计并实现了一种基于BSP并行计算模型的并行微粒群算法.这种基于BSP并行计算模型的并行微粒群算法改变了标准微粒群算法的结构,提高了算法求解效率.实验结果表明,该并行算法的性能比标准微粒群算法有了很大的提高.     

GPU加速分子动力学模拟中的电荷分布计算

在集群与GPU组成的异构并行计算平台上,使用MPI+CUDA混合编程模型,实现基于ABEEMσπ模型的分子动力学模拟中电荷分布的计算.通过对电荷分布分布求解中的计算部分移植到GPU上进行,并针对算法中通信开销大和资源未充分利用的问题,通过异构平台的异步并发方法进行优化,提高了求解效率.性能测试结果表明,相比于单纯MPI并行算法,优化后GPU加速的异构并行算法,在化学大分子模型电荷分布计算上,有着明显的性能优势.     

异构分布系统的实时任务轮转式容错调度算法

建立了一个异构分布式系统实时调度模型,对异构分布式系统中的任务及不同处理机资源进行了形式化描述.结合基版本/副版本技术,给出了用于异构分布式系统的实时任务轮转式容错调度算法.实例分析表明,该算法有效提高了异构处理机环境下的资源利用率以及整体计算性能.     

集群系统中BSP模型上的并行FFT设计

在并行计算模型中，BSP模型由于具有编程简单、独立于体系结构和执行性能可预测等特点而在总体上优于其它模型。NOWs正成为并行计算领域的一个新的发展热点，以太网构成的微机集群系统是NOWs的一种重要实现形式。文中研究了集群系统中BSP模型上的并行算法设计，以FFT算法为例，进行了设计和分析，并给出了测试结果。     

Hierarchical bulk synchronous parallel model and performance optimization

Based on the framework of BSP,a Hierarchical Bulk Synchronous Parallel(HBSP)performance model is introduced in this paper to capture the performance optimization problem for various stages in parallel program development and to accurately predict the performance of a parallel program by considering factors causing variance at local computation and global communication.The related methodology has been applied to several real applications and the results show that HBSP is a suitable model for optimizing parallel programs.     

一种异步BSP模型及其程序优化技术

基于BSP模型，该文提出了异步计算模型（CSA－BSP）。该模型更准确地描述了并行机的性能参数，引导用户编写高效率的并行程序，在CSA－BSP模型下，两个进程异步执行的位置至多相差p-1个超步；基于程序的执行时间，作者分析了BSP、A－BSP和CSA－BSP程序的效率，得出CSA－BSP程序的效率是最高的，在曙光并行机上，用“红黑格法”和“矩阵乘法”进行了验证，和BSP模型相比，这两个CSA－BSP程序的效率分别提高20％和37％；同时，其进程执行时间和最大可以降低8％，因此，按照CSA－BSP模型编程对于提高程序效率和改善系统的吞吐率，都有良好的效果。     

交互计算模型概述

由于计算机技术的发展日新月异，以算法为核心，以图灵机和Church论题等为理论依据的计算模型已无力继续成为今天计算科学的理论范式，介绍了一个崭新的计算模型－－交互计算模型的基本思想，它是对算法的扩展，并比算法具有更强的描述能力，一系列基本概念被扩展到交互。     

一个基于网络并行计算环境的动态负载分配算法

网络并行计算系统具有大量的自主的计算资源,如何充分发挥它们的潜在性能,这正是负载平衡的研究内容。文中描述一个基于网络并行计算环境的动态负载分配算法,该算法能够根据系统的状态和任务之间的通信关系动态地分配系统中的负载,以实现系统的动态负载平衡。通过应用实例测试说明该算法在稳定性和性能上,优于稳定的发送者动自适应算法。     

H-BSP: A Hierarchical BSP Computation Model

This paper presents a new parallel computing model, called H-BSP, which adds a hierarchical concept to the BSP(Bulk Synchronous Parallel) computing model. An H-BSP program consists of a number of BSP groups which are dynamically created at run time and executed in a hierarchical fashion. H-BSP allows algorithm designers to develop more efficient algorithms by utilizing processor locality in the program. Based on the distributed memory model, H-BSP provides a group-based programming paradigm and supports Divide & Conquer algorithms efficiently. This paper describes the structure of the H-BSP model, complexity analysis and some examples of H-BSP algorithm. Also presented is the performance characteristics of H-BSP algorithms based on the simulation analysis. Simulation results show that H-BSP takes advantages of processor locality and performs well in low bandwidth networks or in a constant-valence architecture such as 2-dimensional mesh. It is also proved that H-BSP can predict algorithm performance better than BSP, due to its locality-preserving nature.     

基于直接后继节点完成时间的异构调度算法

分布式环境下的异构计算系统（HCS）是大数据时代进行数据密集型计算不可或缺的,一个有效的任务调度算法可以提高整个异构计算系统的效率。在对异构环境下的任务调度进行有向无环图（DAG）建模的基础上,提出基于直接后继节点完成时间的异构调度算法（HSFT）。在计算开销和通信开销差异度较大的异构环境中,考虑两者之间的平衡,采用更为合理的以计算均值与标准方差的乘积和通信权值与任务节点出度的比值作为优先权值计算方法,并在考虑最快完成时间（EFT）的基础上,将直接后继节点完成时间（SFT）用于处理器分配策略。实验结果表明,HSFT在不增加算法时间复杂度的情况下,比HEFT、SDBATS、PEFT等算法有更短的调度长度（makespan）、更优的调度长度比和效率。     

基于集群的海洋遥感图像融合并行计算策略

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。     

基于Agent的Ada95分布计算调度算法

为实现Ａｄａ９５的分布并行计算,本语文探讨了如何利用Ａｇｅｎｔ实现分 计算的基本模型,提出了一个综合考虑计算量、通讯量的预分配算法和基于Ａｇｅｎｔ的动态负载平衡算法,预分配算法旨在均匀分配计算量的减少分布单元间的通讯开销,基于Ａｇｅｎｔ的动态负载平衡算法是为了弥补静态分配的不足,根据各工作站完成的计算量来进行均衡调度。