基于Linux的PC集群系统的构建

并行计算在各个领域的应用越来越广泛,基于Linux的PC集群系统是一个廉价、高效的并行计算系统。在实验室网络环境下,使用多台普通计算机完成了集群的构建,提供了软件的详细配置过程,为在集群上进行并行编程提供了一个实际的软硬件环境。     

Linux下集群系统的设计与实现

并行计算广泛地应用到各个领域,基于Liux集群的MPI并行环境是一个廉价而高效的并行计算系统.对网络文件系统NFS、Secure Shell(SSH)、消息传递接口MPI和集群系统作简单的介绍.详细记录配置NFS、SSH、MPI等软件的实现过程,并对设计的集群系统并行运算环境进行测试,测试结果说明这种并行计算环境具有良好的性能.     

基于Beowulf集群的可扩展性模型的研究

可扩展性是衡量并行算法与并行系统匹配程度的一项重要指标.分析了传统的等并行开销计算比评价准则,指出其优缺点.为了适用于基于Beowulf集群的分布式并行计算环境,对传统的等并行开销计算比评价准则进行改进,得到Beowulf环境下的新的可扩展函数.该可扩展函数能够直观地反映基于Beowulf集群的分布式并行系统在机器规模和问题规模扩展时,其性能的扩展特性.用该评价准则分析并论证了编制的并行算法与BeowuIf集群相结合的可扩展性.     

基于SSH协议的集群构建与性能测试

集群计算机技术具有高性能,高可靠性,成本低等特点。目前采用Telnet协议远程登录集群容易产生网络安全问题,为了解决这个问题,本文介绍了一个基于SSH协议的集群系统的构建方法,并利用通用的测试基准对集群系统的性能进行了测试和分析,测试结果说明这种并行计算环境具有良好的性能,可扩展性好。     

基于LSF集群系统的分布式并行计算

介绍了LSF集群系统和分布式并行计算的基本概念,基于LSF集群系统提出了一个分布式并行计算的基本结构和分级任务调度策略,另外在此结构上实现了矩阵相乘的分布式并行计算,并对此结构进行了性能评测,最后分析了基于LSF集群系统的分布式并行计算具有的优点和存在的不足.     

并行计算模型在集群环境下的适应性

分析了并行计算机模型和集群系统的特点，研究了BSP并行计算模型在集群环境下的适应性，指出通过合理地设计并行算法，某些算法在集群环境下可以获得近似线性的加速比，并用常用的线性规划标准形改进单纯型求最优解，在集群系统上的并行算法验证了该结论。     

云计算环境下基于分形的聚类融合算法研究

传统的聚类算法不适用于处理海量和高维数据。针对云计算环境下,利用集群系统的并行计算能力,实现海量数据的聚类问题,给出了云计算环境下基于分形维数的聚类融合算法。该算法首先对基于分形维数的聚类算法进行改进,使之更适用于并行计算,其产生聚类作为初始聚类成员;再结合投票算法的融合策略实现融合。最后,对基于分形维数的聚类融合算法在云计算环境下实现并行计算。通过在UCI数据集上的对比实验来验证该算法的有效性。     

构建基于Windows和MPI的Beowulf并行计算系统

利用普通微机构建并行计算集群(常称为Beowulf系统),能够以低廉的价格获得强大的计算能力。文章介绍了利用16台微机构建一套Beowulf并行计算系统,节点微机上运行Windows2000操作系统,采用MPI(Message-Passing-Interface)的MPICH最新版本:MPICH.NT1.2.3作为并行计算的支撑环境,并以100Mbps高速交换式以太网作为互连网络。通过编制的并行计算程序对该Beowulf系统进行了并行效率的实际测试,测试结果表明该Beowulf系统能够达到非常高的并行加速比和并行效率。     

基于Jini的集群网格并行计算平台的构建

研究如何使用分布式系统Jini体系来构建集群网格并行计算平台。首先介绍集群计算和Jini技术；然后给出基于Jini的集群计算系统模型JCCM，设计了一个在此模型上实现并行计算的通用算法，并在自强3000集群主机上对此模型及算法进行了测试，证实了该模型的可伸缩性和健壮性。     

高性能计算集群的Linpack测试及其在大数据中的应用

高性能计算集群用于高效并行计算,具有很高的性价比和良好的可扩展性,如何测试和评价集群系统性能成为一个关键问题。本文基于6个节点的集群进行Linpack测试,测试不同问题规模、计算节点数、求解矩阵数据分块NB、处理器网格拓扑P×Q、网络通信等重要因素,将单机与集群的计算性能进行对比,测试集群性能,结果表明：该集群的并行计算性能良好,可扩展性强,但硬件通讯能力需进一步改善。应用该集群到实际的地震大数据计算中,该集群的并行计算能力得到了很大的提升。     

PDF集群并行解析显示技术研究

针对大型拼接显示系统对PDF文件高分辨显示的需求,文中研究了集群并行高分辨信息显示平台的显示技术,分析了PDF在大屏显示系统中的重要性以及PDF文件格式和层次关系,研究并探讨了poppler库和mupdf库的优缺点,以及对PDF文件格式的解析与显示技术,并基于poppler库和mupdf库分别实现了PDF文件的解析和集群并行显示。通过对比实验,采用mupdf库能够更清晰、高效地实现PDF集群并行显示,验证了文中提出的PDF集群并行解析显示技术可极大地提高大型拼接显示系统对PDF文件的高分辨显示处理能力。     

网络集群计算系统中的并行任务调度

基于多处理机并行任务调度模型，探讨网络集群计算系统中的并行任务调度问题，首先证明了一般网络集群计算系统中调度算法的可近似性难度，然后提出了三种不同的启发式算法：最大长度优先调度算法、最大宽度优先调度算法和最大面积优先调度算法；然后根据大量的模拟实验对这些算法以及文献中已提出的调度算法进行了比较分析，结果表明该文的启发式算法比文献中的算法在性能上效果更好。     

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。     

基于安腾2的机群系统的实现与应用

本文设计并实现了一个基于安腾2处理器的机群计算系统，并结合安腾2处理器和机群系统的特性，对气象应用并行程序进行了I／O问题优化、通信优化、计算代价优化和通信数据的Cache利用率优化，以发挥该机群系统的长处，规避其弱点。测试结果表明，该机群系统适合气象应用并行软件的高效并行计算。     

一个适合大规模集群并行计算的检查点系统

分布式检查点系统是大规模并行计算系统容错的重要手段．协议开销和检查点映像存储成为困扰并行检查点系统可伸缩性的两大瓶颈．针对并行应用程序的执行特征和高性能集群的体系结构特点,C系统分别采用动态虚连接技术和分布存储检查点映像的方法来有效降低协同式检查点的开销,增强检查点系统的可伸缩性．初步测试结果表明,C系统的设计策略适合大规模并行计算的容错．     

基于并行容错网的对等服务器集群的设计与实现

为了提高服务器系统的可靠性、可用性和性能,并改变目前非对称式服务器集群资源利用率低的状况,我们提出了一种新的服务器集群实现方案一基于并行容错网的对等服务器集群。在服务器集群的实现中,我们采用了软件集群的方法,设计实现了服务器集群管理层和并行容错通信层。     

基于阶段并行模型的算法设计研究

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。阶段并行模型是BSP模型的改进,它更接近于表述实际的机器行为,同时具有编程简单、独立于体系结构和执行性能可预测等特点。文章研究了群集系统中阶段并行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。     

测控系统的集群计算机的设计

并行程序开发的复杂性是并行系统得到广泛应用的主要障碍,文章针对靶场测控系统复杂多源信息的特点,提出了一种基于任务数据结构表并行计算;通过复杂多源信息的任务分解、任务数据结构的描述,并行计算模型设计以及负载平衡的实现等方面来实现机群系统并行计算;最后对系统进行了可扩展性和可用性分析(Availability),经分析系统能适应新任务的要求,具有很好的扩展性并具有连续不间断运行工作能力满足高可用性要求。     

并行文件系统与并行I／O研究

集群计算系统中并行文件系统的研究是当前计算机与网络技术中的一个热点问题,而并行I/O是缓解系统数据输入输出瓶颈的一个技术途径。论文对当前集群系统中的并行文件系统与并行I/O做了研究,阐述了研究发展的现状、关键问题等,指出了在集群计算系统中的文件组织、分布以及其在磁盘上的实现、数据的访问特性、高性能网络文件系统、系统的负载平衡与缓冲和预取策略。