PVM并行程序向GAMMA迁移的方法

首先分析了PVM消息传递的通信机制以及影响其通信效率的原因，然后介绍了一种基于主动消息技术的通信系统GAMMA。在此基础上提出了将PVM程序迁移到GAMMA的方法。     

基于机群系统的PVM并行编程技术研究

首先简单介绍了当今最流行的分布式并行编程环境之一－PVM系统;然后论述了基于机群系统的PVM编程的一般方法,详细讨论了计算任务的分解,程序模式的选择,进程同步的设置及消息传递等关键步骤,最后,对PVM程序的调试作了简单的探讨。     

一种基于PVM的二重网格并行Gauss-Seidel迭代算法

为了克服分组Gauss-Seidel迭代算法迭代次数较多的缺陷,提出了一种基于PVM平台下的二重网格并行Gauss-Seidel迭代算法,并编程进行了数值试验,试验结果表明较分组Gauss-Seidel迭代算法优越。     

一种实用的动态负载平衡方法及实现

并行计算为提高效率,需要根据节点的负载情况动态分配任务,以达到平衡各处理节点负载的目的,最终提高系统总体效率.以并行计算平台PVM为背景,提出了将大任务分解成子任务,并根据调度系数概念实现动态平衡负载的策略.以公式形式提出了一种具体的任务分配方案及其与计算能力和负载能力三者之间的关系,并结合并行快速排序,验证了任务分配方法的正确性和可行性,实现了高效的并行计算.     

基于并行模糊神经网络的车牌识别研究

车辆牌照的自动识别是目标自动识别的一种重要形式，针对车牌识别的后期技术，即牌照识别技术做了研究并提出了一种新的车牌识别方法，该网络由BP神经网络识别模块和模糊控制器构成，为了便于硬件实现，各模块相互独立，最后利用PVM网络在虚拟并行平台上实现了该识别网络，实验结果表明，和标准BP网络相比，该算法具有更加良好的性能，满足实时识别车牌的要求。     

VENUS：一个通用的并行性能可视化环境

本文介绍了一个通用的并行程序性能可视化环境ＶＥＮＵＳ。在分析当前并行性能可视化工具不足的基础上，ＶＥＮＵＳ系统采用了基于可扩展的多层性能视图模型的可视化方法，并改进了ＰＶＭ的跟踪机制以支持性能可视化分析与程序源代码的直接对应。实验表明，ＶＥＮＵＳ系统能够有效地帮助发现并行程序中的性能瓶颈。     

PVM负载敏感性对任务分配的影响

ＰＶＭ负载敏感性对任务分配的影响张博，谷建华，周兴社，武彦萍负载获取与均衡对ＰＶＭ（ＰａｒａｌｌｅｌＶｉｒｔｕａｌＭａｃｈｉｎｅ）任务的分配和系统效率具有重大影响，这也是其它并行分布式计算系统所面临的一个关键技术，但至今为止，还未见到国内外有关ＰＶＭ...     

Linux机群系统并行程序调试器的设计与实现

介绍了在基于Linux的机群系统中，并行程序调试工具XBUSTER的设计与实现，包括调试器的基本结构及在实现时所涉及的一些关键技术。XBUSTER具有一般调试器的基本调试功能，可以调试用C／Fortran语言编写的PVM或MPI，对并行程序的各个进程能够单独或同时进行调试，并且能够实现进程的动态调试。该系统已在运行Linux系统的清华集群计算机系统上运行，具有较好的实用性。     

基于工作站机群的PVM系统的序列比对

序列比对是分子生物学研究领域的一个重要的工具。在DNA数据量急剧增加的今天，高效的序列比对算法在研究新发现的次序中显得非常重要。通过Smith和Waterman法用PVM系统在工作站机群上已完成了分布式序列比对法。也同样在Inter iPSC/860高效性能并行计算机上获得了成功。这个分布式Smith-Waterman算法在Internet GRAIL和GENQUEST上充当搜索工具。该文论述了此算法的实现和性能指标。     

PVM环境下有限元方程组的异步并行迭代算法

提出了ＰＶＭ环境下解椭圆型边值问题的有限元方程组的异步并行迭代算法，给出了算法的两种实现方案，并进行了讨论