异构环境下基于松弛标记法的任务调度

提出了一种基于松弛标记法的任务调度算法(Relaxation labeling based task scheduling,RLBTS),将任务映射到异构资源(处理器计算能力和链路的通信能力不同)上.松弛标记法善于处理大量的约束条件,其核心思想是结点的标签分配通常受该结点的邻居结点某些属性的影响.依据邻居约束关系,可以逐渐排除不相关因素,迅速缩小搜索空间.该算法统筹兼顾了任务执行的计算需求和通信需求问题,实验结果表明对于通信和计算需求都很高的任务和通信密集型任务,RLBTS不失为一种有效的调度算法.     

协同移动边缘计算分层资源配置机制

针对车联网（IoV）中存在大量的车辆卸载任务计算需求,而本地端边缘服务器运算能力有限的问题,提出一种移动边缘计算分层协同资源配置机制（HRAM）。所提算法以多层式的架构合理分配与有效利用移动边缘计算（MEC）服务器的运算资源,减少不同MEC服务器之间的数据多跳转发时延,并优化卸载任务请求时延。首先构建IoV边缘计算系统模型、通信模型、决策模型和计算模型;然后利用层次分析法（AHP）进行多因素综合考虑以确定卸载任务迁移的目标服务器;最后提出动态权值的任务路由策略,调用整体网络的通信能力以缩短卸载任务的请求时延。仿真实验结果表明,HRAM算法相较于任务卸载单层式资源分配（RATAOS）算法和任务卸载多层式资源分配（RATOM）算法,分别降低了40.16%和19.01%的卸载任务请求时延;且所提算法在满足卸载任务最大可容忍时延的前提下,能够满足更多卸载任务的计算需求。     

适用于应用模式的网格结点选择方法研究

网格环境中的任务调度面临着海量的计算和通信资源环境,所以调度者需要考虑资源的选择问题.传统的资源选择方法一般只考虑计算能力或通信能力的最大化,没有考虑资源的通信模式与应用的匹配问题.本文在Remos研究的基础上,提出了一个完整的基于应用通信模式的网格结点选择算法.算法使用子图同构的辨识方法来判断网格结点的连通关系是否与应用模式相匹配,在满足通信模式约束的前提下,再用贪婪算法来选择计算和通信均较优化的结点.在通用算法的基础上,特别考虑了基于Master-Slave和All-to-All应用模式简化结点选择算法.最后,利用仿真方法,将本文的算法和随机选择法进行了比较,结果表明本文算法选择的网格结点不但满足应用的通信约束,而且性能较优.     

无线局域网下PCF结点切换时的资源预留方案

在无线局域网（WLAN）环境中，对VoIP等实时应用结点在漫游切换时，提前在邻居AP小区进行带宽资源预留是保障其获得持续、一致OoS的主要措施．但是目前的资源预留方法要么计算复杂，不符合WLAN的实际情况；要么效率低下，不能很好地为切换结点提供资源保证．在结合已有的预留算法的基础上，根据WLAN本身的特点，提出了一种PCF结点资源预留方法，使VoIP结点采用PCFAP轮询信道访问方式，通过VoIP结点漫游时发现邻居AP的存在，提前向邻居AP发出资源预留请求，同时邻居AP根据网络状况动态调整预留资源大小．仿真实验结果表明，在不浪费无线带宽资源的条件下，提出的方法相对于其他预留方案能够获得更低的切换连接掉线率．     

一种新的连通区域标记算法*

为了进一步提高标记效率,提出了一种连通区域标记的新算法RCL（run and contour based labeling algorithm）。该算法采用轮廓跟踪技术、行程技术和位操作等一系列加速技术,彻底消除了传统算法标记过程中对邻居像素信息的依赖。实验表明RCL算法的执行效率与传统的轮廓跟踪法相比提高了约80%,而且表现出稳定的性能和非常好的鲁棒性。     

基于遗传禁忌混合策略的二叉判定图最小化算法研究

提出了一种新的动态启发式二叉判定图（BDD）最小化算法．该算法将遗传算法的全局搜索能力和禁忌搜索的邻域搜索策略相结合来寻找BDD的最优变量排序，以实现BDD结点规模最小化．实验结果表明该算法性能优于其它启发式算法．     

基于消息反演的动态工作流引擎的研究与实现

本文提出了一种基于消息的动态工作流引擎的实现方式.该方式通过定义任务项的等价关系,由消息触发反演计算.该反演计算以结点-状态路由算法N-S实现基于能力的任务项的动态路由,使工作流引擎对流程实例进行动态流转,从而整个活动结点的负载能保持相对平衡,提高了流转的效率.     

融合聚集系数的链接预测方法

许多基于网络结构信息的链接预测算法利用节点的聚集程度评估节点间的相似性,进而执行链接预测;然而,该类算法只注重网络中节点的聚集系数,没有考虑预测节点与共同邻居节点之间的链接聚集系数对节点间相似性的影响。针对上述问题,提出了一种融合节点聚集系数和非对称链接聚集系数的链接预测算法。首先,计算共同邻居节点的聚集系数,并利用共同邻居节点对应的两个非对称链接聚集系数计算该预测节点的平均链接聚集系数;然后,基于Dempster-Shafer证据理论将两种聚集系数进行融合生成一个综合性度量指标,并将该指标应用于中间概率模型（IMP）,得到一个新的节点相似性指标（IMP_DS）。在9个网络数据上的实验结果表明,该算法的受试者工作特征（ROC）的曲线下方面积（AUC）与精度值（Precision）优于共同邻居（CN）、Adamic-Adar（AA）、资源分配（RA）指标和基于共同邻居的中间概率模型（IMP_CN）。     

自愿计算中重叠网络拓扑对面向结点能力的非集中式调度方法的影响分析

自愿计算在大规模计算模式中正在扮演着越来越重要的角色．目前的自愿计算环境大多是专用和集中控制的，因而存在着某些可用性和可扩展性的问题．最新的研究提出了基于对端重叠网络的自愿计算环境构造方式，通过在各参与结点间建立更灵活的连接形成对端重叠网络来实现计算资源更灵活、有效的共享．面向结点能力的调度方法是为适应这一变化而提出的自愿计算中的一种非集中式资源调度方法，具有简单易行的特点．这一方法的效果在很大程度上取决于底层的重叠网络拓扑结构．文中建立了相应的理论分析模型，计算了该调度方法在具有不同度均值和聚合系数的对端重叠网络中搜索步长和最终所定位结点能力水平的期望．模型计算通过迭代进行，将时间复杂度控制在O（n^3）．利用3种不同的拓扑生成算法所产生的不同特征的重叠拓扑结构进行了仿真验证．模型的理论计算结果与仿真结果吻合良好，表明在具有较小的聚合系数和较大结点度均值的重叠网络中，面向结点能力的资源调度方法具有更好的效果．     

无网格方法中的结点分布算法

本文针对无网格法的特点,设计了一种适应于气固两相流直接模拟计算的结点分布算法．该算法在计算域内均匀分布结点,在颗粒周围以辐射状分布结点,并删除其中距离过近以及强烈影响当地结点均匀度的结点．计算表明,该算法在分布结点过程中不需要借助网格,可以直接得到比较理想的结点分布,从而为无网格法应用于气固两相流的直接模拟计算打下坚实的基础．     

面向边缘智能计算的异构并行计算平台综述

边缘智能计算对硬件资源的需求复杂多元,传统计算平台难以为继,异构并行计算平台成为边缘智能算法落地的关键途径之一。以深度学习算法和边缘计算为牵引,对异构并行计算平台展开研究。一方面,阐述了传统计算平台适配实现边缘智能计算的优缺点,指出边缘端应用场景中传统计算平台算力与功耗矛盾突出等局限性,并以指令模型、通讯机制和存储体系三个关键技术为线索梳理技术发展脉络。另一方面,从运算速度、功耗等角度重点对比分析了近年来典型异构平台较新的代表性产品,然后针对不同应用场景和约束条件给出了异构平台的选择建议：优先选择CPU+X组合的异构平台。功耗要求严格约束下的应用建议优先选择CPU+FPGA组合;功能迭代更新快的场景建议优先选择CPU+GPU组合;算法成熟且对实时性和功耗均具有高要求的应用优先选择ASIC计算平台。提出了异构并行计算平台在指令模型统一、通讯机制轻量化、存储体系灵活性以及开发生态完备化四个方面的问题与挑战,期望能为该领域研究人员带来一定的启发。     

Task Scheduling in Distributed Systems Using Heap Intelligent Discrete Particle Swarm Optimization

The optimal mapping of tasks to the processors is one of the challenging issues in heterogeneous computing systems. This article presents a task scheduling problem in distributed systems using discrete particle swarm optimization (DPSO) algorithm with various neighborhood topologies. The DPSO is a recent metaheuristic population‐based algorithm. In DPSO, the set of particles in a swarm flies through the N‐dimensional search space by learning from both the personal best position and a neighborhood best position. Each particle inside the swarm belongs to a specific topology for communicating with neighboring particles in the swarm. The neighborhood topology affects the performance of DPSO significantly, because it determines the rate at which information transmits through the swarm. The proposed DPSO algorithm works on dynamic topology that is binary heap tree for communication between the particles in the swarm. The performance of the proposed topology is compared with other topologies such as star, ring, fully connected, binary tree, and Von Neumann. The three well‐known performance measures such as Makespan, mean flow time, and reliability cost are used for the comparison of the proposed topology with other neighborhood topologies. Computational simulation results indicate that the performance of DPSO algorithm has shown significant improvement with binary heap tree topology used for communication among the particles in the swarm.     

基于PCIe的高性能FPGA-GPU-CPU异构编程架构

异构计算作为一种特殊的并行计算方式,能根据计算任务的特点发挥不同计算资源的能力,在提高服务器计算性能、能效比和实时性方面有极大优势,但目前异构计算环境存在编程复杂、可信性无法保证的问题。针对以上问题,提出了一个基于状态变迁矩阵(STM)的编程框架,可以集成GPU和FPGA的资源。通过状态迁移矩阵对CUDA和Vivado的应用程序接口(API)进行集成,自动生成异构计算所需要的标准C代码。通过PCIe总线连接GPU和FPGA设备,从而可以在这些异构计算单元之间进行数据传输,中间无需使用系统CPU内存。并且 通过GPUDirect RDMA实现了FPGA作为主控器的PCIe通信,突破了GPU作为主控器的PCIe通信当中读取操作的短板。 实验表明,相比共享内存的通信方式, FPGA作为主控器的PCIe通信方式的通信效率提高了1.4倍, 实现的数据速率接近理论带宽的最大值。     

一个领域应用程序间通信协议的研究与实现

应用程序间通信（interapplication communication,IAC)是批晨导构计算机系统中不同程序进程进行有效数据交换的技术,它是实现软件协同计算和软件系统集成的基础。在分析石油计算机应用需求的基础上,给出了石油应用程序间的通信模型,研究了应用程序间的通信方式,通信消息的类型、结构及不同的传播模式,论述了一个石油应用程序通信协议P＿IAC的实现原理,协议已在石油软件集成框架的实现中得到应用。     

下一代高速铁路异构网络切换安全认证

近年来,随着高速铁路无线通信技术的快速发展,GSM-R无线通信系统将逐步向LTE-R系统演进。在此演进过程中存在GSM-R和LTE-R长期共存的局面,如何实现高速铁路无线通信异构网络之间的快速切换和安全认证成为铁路无线通信研究的热点问题。针对高速铁路无线通信异构网络切换认证过程中,存在安全性低和认证开销高等问题,提出了一种适用于下一代高速铁路异构网络的轻量级切换安全认证方案。首先,采用哈希函数等操作生成切换请求Token和异构网络切换认证码PASS,实现了用户身份匿名性和可追溯性等安全要求,并且高速列车无需多次注册就可实现异构网络间的无缝切换。其次,设计了基于椭圆曲线密钥交换的轻量级切换算法,完成了高速列车与目标基站的相互认证和密钥协商,降低了计算开销和通信开销,实现了会话协商密钥的前后向安全性。最后,采用形式化方式BAN逻辑进行了安全性验证,并使用朔黄铁路LTE-R线路实测数据进一步对本文所提方案的有效性进行了验证,分析得出所提方案能够满足可追溯性、匿名性、抗伪装用户攻击、抗中间人攻击和抗重放攻击等安全特性。性能分析表明,本文方案在通信开销和计算开销方面较比较方法性能更优,能够满足下一代高速铁路异构通信网络的高效、安全无缝切换的需求。     

Coupling hundreds of workstations for parallel molecular sequence analysis

We present a highly scalable approach to distributed parallel computing on workstations in the Internet which provides significant speed-up to molecular biology sequence analysis. Recent developments show that smaller numbers of workstations connected via a local area network can be used efficiently for parallel computing. This work emphasizes scalability with respect to the number of workstations employed. We show that a massively parallel approach using several hundred workstations, dispersed over all continents, can successfully be applied for solving problems with low requirements on communication bandwidth. We calculated the optimal local alignment scores between a single genetic sequence and all sequences of a genetic sequence database using the ssearch code that is well known among molecular biologists. In a heterogeneous network with more than 800 workstations this job terminated after several minutes, in contrast to several days it would have taken on a single machine.     

面向边缘计算的Storm边缘节点调度优化方法

边缘计算有高实时性和大数据交互处理的需求,边缘异构节点间的调度时耗长、通信时延高以及负载不均衡是影响边缘计算性能的核心问题,传统的云计算平台难以满足新的要求。文中研究了在边缘计算环境下Storm边缘节点的调度优化方法,建立了面向边缘计算的Storm任务卸载调度模型。针对拓扑任务在边缘异构节点间的实时动态分配问题,提出了一种启发式动态规划算法(Inspire Dynamic Programming,IDP),通过改变Storm的Task实例的排序分配方式以及Task实例和Slot任务槽的映射关系实现全局的优化调度;同时,针对拓扑任务的并发度受限于JVM栈深度的缺陷,提出了一种基于蝙蝠算法的调度策略。实验结果表明,与Storm调度算法相比,所提算法在边缘节点CPU利用率指标上平均提升了约60%,在集群的吞吐量指标上平均提升了约8.2%,因此能够满足边缘节点之间的高实时性处理要求。     

On group communication support in CORBA

Current group communication services have mostly been implemented on a homogeneous, distributed computing environment. This limits their applicability because most modern distributed computing environment are heterogeneous in nature. This paper describes the design, implementation, and performance evaluation of a CORBA group communication service. Using CORBA to implement a group communication service enables that group communication service to operate in a heterogeneous, distributed computing environment. To evaluate the effect of CORBA on the performance of a group communication service, this paper provides a detailed comparison of the performance measured from three implementations of an atomic broadcast protocol and a group membership protocol. Two of these implementations use CORBA, while the third uses UDP sockets for interprocess communication. The main conclusion is that heterogeneity can be achieved in group communication services by implementing them using CORBA, but there is a substantial performance cost. This performance cost can be reduced to a certain extent by carefully choosing a design and tuning various protocol parameters such as buffer sizes and timer values     

异构集群系统的可分负载多轮调度算法*

针对更实际的异构集群计算环境,充分考虑处理机具有不同的计算速度、通信能力和存储容量的特性,通过允许计算和通信操作重叠执行,采取多次并行分配计算任务的方法,设计一种可分负载多轮调度算法。实验结果表明,该算法不但能获得与均匀多轮调度(UMR)算法相当的渐近最优调度时间长度,并且能够处理更大规模的应用负载,实用性更强。