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1.
针对超级计算机系统中网络引导时间开销大的问题,提出网络引导分布算法是影响网络引导性能的主要因素之一,是优化网络引导性能的主要方向的观点。首先,分析了影响大规模网络引导性能的主要因素;其次,结合一种典型超级计算机系统,分析了超节点循环分布算法(SCDA)和插件循环分布算法(BCDA)的网络引导数据流拓扑结构;最后,量化分析了这两种算法对各个网络路径段的压力和可获得的网络性能,发现BCDA性能是SCDA性能的1~20倍。通过理论分析和模型推导发现,在计算节点和引导服务器之间使用更细粒度的映射算法可以在引导部分资源时使用尽量多的引导服务器,减少对局部网络资源的过早竞争,提升网络引导性能。  相似文献   
2.
高性能计算中,硬件支持的多播操作对应用程序性能具有至关重要的影响。Infiniband网络中现有的两类多播路由算法中,MINIHOP-MC未考虑路由均衡性问题,导致链路edge forwarding index(EFI)指数很大,严重影响多播消息性能;SSSP-MC虽然部分考虑了路由均衡性问题,但其运行时间很长,不能满足超大规模互连网络的需求。提出一种负载均衡的快速多播路由算法FULB-MC,可用于存在大量多播组的超大规模互连网络环境。该算法采用自底向上的多播树构建方法,并综合利用两种负载均衡策略根据局部负载信息进行多播路由选择。还提出了新的加入/离开多播组机制,避免频繁计算多播路由问题。在各种拓扑结构、各种通信模式下对FULB-MC进行了大量测试。结果表明,在运行时间方面,FULB-MC显著低于SSSP-MC;在链路EFI指数方面,FULB-MC明显优于MINIHOP-MC,而与SSSP-MC基本相当。  相似文献   
3.
以异构多核为特征的众核处理器已成为处理器技术的主流发展方向,如何在众核上实现高效、可用的MPI将逐渐成为一个研究热点。本文首先介绍了众核MPI的研究现状,然后结合已有的研究成果提出一种适合众核MPI的消息模型,最后对MPI在众核上的发展趋势进行了展望。  相似文献   
4.
将异构多核处理器的资源分配问题抽象为一个三维优化空间,空间中的每个元素对应多任务程序的一个并行策略,确定程序有效并行策略的问题转化为优化空间的搜索问题。为了加速搜索,提出一种基于遗传算法的智能搜索方法。实验表明,模型驱动的并行策略选择方法能够在极短的时间内为程序生成较好的并行策略。  相似文献   
5.
通过分析大规模Linpack的主要时间开销,建立关于矩阵规模、网络带宽、下三角方程求解效率以及矩阵乘法效率的Linpack并行性能模型。在神威蓝光和神威4000A上分别对该模型进行可信性验证,结果证明,该模型能较好地估计主要因素的改变对Linpack并行性能的影响,尤其在大规模矩阵情况下预测误差不到1%。  相似文献   
6.
本文在分析Systolic算法原理及其不足的基础上,提出了一种改进的算法,并讨论了该算法在HPF并行库中的应用。在国产并行机上,将该算法与优化数字扩展数学库(DXML)的调用相结合进行实际测试,取得了较好的性能。  相似文献   
7.
UPC并行循环优化的研究与实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
UPC(UnifiedParallelC)是一种新型的基于全局地址空间(GlobalAddressSpace,简称GAS)访问的并行编程语言,支持SPMD(SingleProgramMulti-Data)编程模式。论文主要研究UPC原型系统的编译器优化技术的算法与实现,该UPC原型系统是建立在开放源码的BerkeleyUPC编译器基础之上的。目前该原型系统已实现了upc_forall优化和共享访问私有化,使得一部分UPC并行应用程序的效率得到了明显改善。  相似文献   
8.
可重构计算是未来高性能计算的发展趋势,它兼具了通用计算的灵活性和专用计算的高效性,充分利用系统资源的同时,又能发挥应用程序的效率。可重构编译是推广可重构计算的关键技术,可重构编译系统能够为传统的软件编程人员提供一个体系结构透明的开发平台,并让用户真正灵活利用可重构计算平台。  相似文献   
9.
寄存器作为机器硬件结构中有限的宝贵资源,使得寄存器分配技术成为编译器最为关键的优化技术之一。寄存器分配效率提高的关键在于如何最大限度地减少溢出带来的开销,论文针对这一问题,提出了在传统RISC芯片存储结构的基础上加一级缓冲寄存器来处理溢出的设想,并以作者为一种新型的RISC体系结构微处理器研制的编译系统为背景,提出了基于该缓冲寄存器的寄存器分配优化策略。实验表明,优化效果明显。  相似文献   
10.
浮点运算对衡量一台计算机的性能和可用性占着很大的比重,浮点功能测试是计算机功能测试的重要组成部分。在研究分析了IEEE754浮点标准相关内容和现有浮点测试包的基础上,提出了浮点测试技术的基本方法和策略。  相似文献   
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