基于多线程的导弹与空间碎片碰撞预警方法

空间环境的日益恶化给远程弹道导弹空间飞行安全带来了严重威胁。针对空间碎片的数目繁多使得导弹与空间碎片碰撞预警耗时很长的问题,为了减少碰撞预警时间,提高预警效率,分析碰撞预警模型和多线程多CPU特点,提出了基于多线程技术的远程弹道导弹与空间碎片碰撞预警算法,并运用仿真比较了算法的预警效率。仿真表明该算法能有效减少预警时间,提高预警效率。该算法可为发射前碰撞预警提供技术支持。     

基于图划分的大电网拓扑分析

为支撑大电网在线实时监控和分析,提出了一种基于图划分的大电网拓扑分析方法。该方法首先根据智能电网调度控制系统电网建模特点,给出了基于图论的电网层次结构、拓扑结构、厂站母线分析和系统网络分析模型。然后基于图划分建立了并行网络拓扑和局部拓扑修正的数学模型,并根据该模型设计了大电网并行网络拓扑的实现方法。最后基于共享内存编程模型在智能电网调度控制系统中研发了快速网络拓扑分析服务功能。所提出的模型和方法实现了大电网并行网络拓扑分析的无锁计算,避免了多线程数据竞争导致的阻塞耗时问题。对实际系统进行仿真测试,结果表明了该方法的准确性、实时性和有效性。     

并行计算在化工系统中的应用

化工过程的模拟与优化得到了越来越广泛的应用,随着计算机技术的迅速发展,采用并行计算提高化工系统中计算能力已成必然.本文介绍了目前比较流行的PC机群系统及利用并行算法实现化工系统中的模拟与优化.     

基于HMM的基因识别并行计算

本文分析了传统的串行基因分析方法的局限性,阐述了基于隐马尔科夫模型的基因识别方法和原理,最后给出了基于隐马尔科夫模型的并行算法并进行了并行效果分析,指出了并行计算在生物信息学领域的广阔前景及重要意义。     

基于CUDA的热传导GPU并行算法研究

在热传导算法中,使用传统的CPU串行算法或MPI并行算法处理大批量粒子时,存在执行效率低、处理时间长的问题。而图形处理单元(GPU)具有大数据量并行运算的优势,为此,在统一计算设备架构(CUDA)并行编程环境下,采用CPU和GPU协同合作的模式,提出并实现一个基于CUDA的热传导GPU并行算法。根据GPU硬件配置设定Block和Grid的大小,将粒子划分为若干个block,粒子输入到GPU显卡中并行计算,每一个线程执行一个粒子计算,并将结果传回CPU主存,由CPU计算出每个粒子的平均热流。实验结果表明,与CPU串行算法在时间效率方面进行对比,该算法在粒子数到达16 000时,加速比提高近900倍,并且加速比随着粒子数的增加而加速提高。     

一种并行中英文混合多模式匹配算法

针对中英文混合文本的匹配准确性及大规模数据文本的匹配效率等问题,基于经典的线索化完全哈希特里树算法,提出一种并行化的中英文混合多模式文本匹配算法。采用拆分文本降低多模式匹配算法的串行度,进而在拆分出的小文本上并行地执行文本匹配。通过并行化预处理过程,设计新的存储结构。实验结果表明,该算法在保证结果正确的前提下,执行效率高于经典的串行匹配算法,当数据规模达到226个字符时,可以获得8倍以上的加速比。     

延迟可扩展性与并行执行时间的关系

针对以往关于可扩展性研究中未充分考虑并行执行时间因素,可扩展性与并行执行时间的关系仍未研究清楚的问题,深入和全面研究延迟可扩展性和并行执行时间的关系,得出并证明了不同算法-机器组合体在相同初始状态下进行延迟扩展后,若执行更快的组合体具有更好的延迟扩展性,则该组合体在扩展后仍将保持更快等重要结论。这些结论丰富了可扩展性和并行执行时间关系的研究内容,为并行计算延迟扩展获得理想扩展性能提供了理论依据。最后,通过对不同算法-机器组合体进行扩展实验,进一步验证了结论的有效性。     

图像Laplace变换在异构多核工程科学计算加速协处理器上的实现

基于自主研发的新颖异构多核工程科学计算加速协处理器(ESCA)体系结构,实现了图像Laplace变换算法。针对ESCA架构特点,采用子字并行计算和访存延迟隐藏等机制,进行了一系列并行算法优化,并在四核ESCA处理器原型上对图像Laplace变换算法的进行了性能评测。实验结果表明,对于计算密集型计算任务,ESCA处理器具有良好的计算加速效果。     

基于CUDA的并行粒子群优化算法研究及实现

应用图形处理器(GPU)来加速粒子群优化(PSO)算法并行计算时,为突出其加速性能,经常有文献以恶化CPU端PSO算法性能为代价。为了科学比较GPU-PSO算法和CPU-PSO算法的性能,提出用"有效加速比"作为算法的性能指标。文中给出的评价方法不需要CPU和GPU端粒子数相同,将GPU并行算法与最优CPU串行算法的性能作比较,以加速收敛到目标精度为准则,在统一计算设备架构(CUDA)下对多个基准测试函数进行了数值仿真实验。结果表明,在GPU上大幅增加粒子数能够加速PSO算法收敛到目标精度,与CPU-PSO相比,获得了10倍以上的"有效加速比"。     

基于网格计算的分布式并行计算与仿真技术

介绍了网格的体系结构及网格计算工具包SUN Grid Engine,并开发了一种基于网格计算的分布式并行计算与仿真系统的原型,讨论了该系统的框架结构和系统配置.在此基础上,进行了有限元分析的并行计算与仿真试验.结果表明,运用网格计算技术可以极大的提高并行计算与仿真系统的计算能力.