自动并行化中不规则循环的代码生成

许多大规模计算程序包含了不规则循环,但在面向分布存储的自动并行化中,以往的研究难以在编译时为不规则循环生成并行代码。针对一类常见的不规则循环提出了一种代码生成方法, 该方法 能在编译时将串行代码转换成等价的并行计算和通信代码,通过计算分解和数组引用的访问表达式来求解不规则循环在各处理器的本地定义集,并通过部分冗余的通信来满足不规则数组引用的生产者-消费者关系。实验结果表明,该方法是有效的,并对测试用例取得了预期的加速比。     

一种数据结构制导的线程划分方法与执行模型

在对程序进行并行化时,为了保证结果的正确性,并行编译器只能采取一种保守的策略,也就是,如果它不能确定两段代码在并行执行时是否会发生冲突,它就不允许这两段代码并行执行.虽然这种做法保证了正确性,但同时也限制了对并行性的开发.在这种背景下,许多推测多线程方法被提了出来,这些方法通过允许可能冲突的代码段并行执行来把握更多的并行机会,同时,通过从冲突中恢复来保证结果的正确性.然而,传统推测多线程方法所使用的“沿控制流将串行程序划分为多个线程”的做法并不适合不同数据结构上的操作在控制流中相互交错的情况,因为如果沿控制流将程序线性地划分为多个线程,则同一个数据结构上的操作将被分到不同的线程中,从而非常容易发生冲突.为了有效地对这些程序进行并行化,提出了一种基于数据结构的线程划分方法与执行模型.在这种方法中,程序中的对象被划分成多个组,同一组中对象上的操作被分派到同一个线程中去执行,从而降低了在同一个数据结构上发生冲突的可能性.     

一种并行多目标遗传邻域搜索算法

现有的多目标遗传算法在解决大规模多目标生产调度问题时虽然有效,但往往非常耗时,难以应用于实际.为了提高求解效率,提出了一种并行多目标遗传邻域搜索算法来求解Pareto边界.该算法将多目标遗传算法的进化方向划分为若干范围,然后同时对每个进化方向的范围使用多目标遗传邻域搜索算法,并行地搜索各方向范围内的Pareto边界;在各进化方向范围内进化的子种群会定期交流各自进化成果.多目标遗传邻域搜索算法的并行化在不增加求解时间的前提下,提高了求解精度,加快了算法的收敛速度.仿真实验结果验证了算法的可行性与有效性.     

一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法

群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优伦算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集群能的研究已经逐渐成为一个研究热点。该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量,然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合,提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。实验结果表明该算法有较好的有效性。     

压缩感知重构算法的并行化及GPU加速

针对压缩感知重构算法计算实时性太差的问题,提出压缩采样追踪匹配(compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)算法的并行化加速算法。 基于多线程技术实现重构算法的粗粒度并行化,分析CoSaMP算法的计算热点,将其中耗时较多的矩阵操作移植在图形处理器(graphics processing unit, GPU)上,实现算法的细粒度并行化。在测试图像上进行试验,结果表明:并行化加速算法取得50倍的加速效果,有效地降低重构算法的计算时间开销。     

具有内力的3PRS/UPS冗余并联机床刚度分析

冗余结构可以提高并联机床的刚度,冗余机构在运动中由于各支链的误差使得机构会产生干涉内力,旨在研究内力对冗余并联机床刚度的改善作用,为靠内力提高并联机床性能提供理论基础.首先采用能量法推导了3PRS/UPS冗余并联机床的刚度模型,然后对具有内力的3PRS/UPS冗余并联机床刚度进行了分析.最后给出了特定位姿下的两种形式的刚度计算实例.结果表明内力对机床刚度的影响很小.     

三维合成炮叠前深度偏移

对国际上标准的SEG/EAEG模型进行了三维合成炮叠前偏移研究。与三维单炮叠前深度偏移不同 ,三维合成炮叠前偏移有一个叠前数据的合成过程 ,由于合成后数据量大大减少 ,所以合成炮偏移的计算量要比单炮偏移小得多。阐述了三维合成炮叠前偏移的实现过程 ,给出了相应公式。对SEG/EAEG盐丘模型的一个数据集进行了MPI并行计算 ,取得了良好的成像效果。所作的较多计算表明了三维合成炮叠前偏移的正确性和有效性 ,这为野外实际数据的三维叠前深度偏移提供了另一条有效途径。     

程序自动并行化系统

有效的自动并行化系统能帮助用户充分地利用并行计算机资源．本文介绍了自动并行化的历史及现状，并着重介绍了作者所开发的自动并行化系统ＡＦＴ（ａｕｔｏｍａｔｉｃＦｏｒｔｒａｎｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）及其特色和所用的关键技术．测试结果表明ＡＦＴ系统在功能上已超越了传统的自动并行化系统．     

Workload Distribution in Fault Simulation

Simulation at the gate level is computationally very expensive.Parallel processing is one technique to reduce simulation time.Possessing knowledge of the distribution of computational activity insimulation can aid in parallelizing it efficiently. We present a newcharacterization of the distribution of the computational workload infault simulation. An empirical analysis shows that the workloaddistribution is circuit specific, and is largely independent of thevector set being simulated. An inexpensive method to predict theworkload distribution is also discussed.