基于渐进约束违背删除策略的服务合成执行路径优化

在面向服务计算领域,服务合成正成为分布异构资源整合、业务集成的一个新型计算模式。在开放互联的因特网环境下,由于存在多个功能相似但服务质量不同的服务提供商,从而导致一个抽象的服务合成方案存在多条可执行路径。然而,在满足用户综合QoS约束需求的情况下,如何有效协同单个服务的QoS从多条候选路径选出一条优化的执行路径,便成为服务合成QoS研究中的一个关键问题。遗憾的是,该问题还没有得到很好的解决。为此,我们提出一个采取渐进约束违背删除策略建立优化执行路径的方法。我们的方法能够避免探测多条执行路径,而是在靠本地最优化策略建立的执行路径上,通过全局QoS计算和QoS约束检查模型找出QoS约束违背,并进而采取渐进约束违背删除策略逐渐删除这些约束违规,并建立起一条近优的执行路径。实验表明,我们的方法很好地降低了建立优化执行路径的时间复杂性。     

构件化气候模式耦合器设计与实现

耦合器用以将不同气候模式连接成为复杂的耦合系统,是气候预测应用中的关键部件.本文以构件化的方式设计并实现了一个具有较强通用性和可扩展性的耦合器,并利用它将IAP4.0大气模式和LASG海洋模式集成为一个海气耦合系统.实验结果表明,该耦合器有效地实现了耦合功能,整个耦合系统具有较高的并行性能.     

非平衡进程到达模式下MPI广播的性能优化方法

为了提高非平衡进程到达(unbalanced process arrival,简称UPA)模式下MPI广播的性能,对UPA模式下的广播问题进行了理论分析,证明了在多核集群环境中通过节点内多个MPI进程的竞争可以有效减少UPA对MPI广播性能的影响,并在此基础上提出了一种新的优化方法,即竞争式流水化方法(competitive and pipelined method,简称CP).CP方法通过一种节点内进程竞争机制在广播过程中尽早启动节点间通信,经该方法优化的广播算法利用共享内存在节点内通信,利用由竞争机制产生的引导进程执行原算法在节点间通信.并且,该方法使节点间通信和节点内通信以流水方式重叠执行,能够有效利用集群系统各节点的多核优势,减少了MPI广播受UPA的影响,提高了性能.为了验证CP方法的有效性,基于此方法优化了3种典型的MPI广播算法,分别适用于不同消息长度的广播.在真实系统中,通过微基准测试和两个实际的应用程序对CP广播进行了性能评价,结果表明,该方法能够有效地提高传统广播算法在UPA模式下的性能.在应用程序的负载测试实验结果中,CP广播的性能较流水化广播的性能提高约16%,较MVAPICH21.2中广播的性能提高18%～24%.     

基于线程的MPI通信加速器技术研究

为了针对多核系统构建更高效的MPI支撑环境,文中提出了一种基于线程的MPI加速器,称作MPIActor.MPIActor是一种用于协助传统MPI库的透明中间件,用户可以在编译期选择是否在单线程MPI程序中采用该中间件.加入MPIActor后,每个节点内的MPI进程都被映射成同一进程中的多个线程,从而节点内的通信可通过轻...     

基于前验负载差异的负载平衡性能模型

基于有限差分离散的并行应用非常普遍,针对此类问题的负载平衡性能评估,引入了一个刻画应用问题负载平衡能力的关键参数:最大负载变化率,推导了一个以并行效率为目标函数的负载平衡性能模型,涉及问题规模、并行通信计算比、离散格式复杂度和并行规模等.以POP全球海洋模式并行程序为测试实例,验证了该模型的性能.结果显示最大负载变化率作为衡量负载平衡程度的指标是有效的,基于模型的预测性能与实测性能在总体趋势上基本吻合.该性能模型对基于有限元、有限体积等其他局部离散格式的大型并行计算应用的负载平衡能力评估也具有参考价值.     

区域分解型并行预条件的一种粗网格校正算法

区域分解是并行计算的基本手段之一,在稀疏线性方程组迭代求解时,对不完全分解等串行计算时很有效的预条件,经常采用区域分解的思想进行并行化。但区域分解的本质是利用局部解来近似全局解,从而必然存在较大误差,为此,提出一种粗网格校正算法,通过非重叠子区域浓缩,每个非重叠子区域浓缩为一个超结点,形成一个含全局信息且阶数等于子区域个数的小线性方程组,之后用其对原并行预条件进行校正。对块Jacobi型、经典加性Schwarz、以及因子组合型并行不完全分解预条件的实验表明,粗网格校正能有效改善收敛性并提高求解效率。     

Aztec在混凝土细观数值模拟中的应用研究

细观数值模拟是混凝土性能研究的一种重要手段,但稀疏线性方程组求解在总体模拟时间中所占比重很大。由于属于三维问题,且规模很大,所以采用预条件Krylov子空间迭代是必由之路。Aztec是国际上专门设计用于求解稀疏线性方程组的软件包之一,由于目前混凝土细观数值模拟中的稀疏线性方程组对称正定,所以利用Aztec中提供的CG迭代法进行求解,并对多种能保持对称性的预条件选项进行了实验比较。结果表明,在基于区域分解的并行不完全Cholesky分解、无重叠对称化GS迭代、最小二乘等预条件技术中,第一种的效率最高,且在重叠度为0,填充层次为0时,效果最好;实验结果还表明,在本应用问题中,用RCM排序一般导致求解时间更长,从而没有必要采用。     

CPU/GPU协同并行计算研究综述

CPU/GPU异构混合并行系统以其强劲计算能力、高性价比和低能耗等特点成为新型高性能计算平台,但其复杂体系结构为并行计算研究提出了巨大挑战。CPU/GPU协同并行计算属于新兴研究领域,是一个开放的课题。根据所用计算资源的规模将CPU/GPU协同并行计算研究划分为三类,尔后从立项依据、研究内容和研究方法等方面重点介绍了几个混合计算项目,并指出了可进一步研究的方向,以期为领域科学家进行协同并行计算研究提供一定参考。     

多核环境下AREM模式混合并行计算研究

使用多核处理器已成为构建高性能计算机系统的主流方式。结合多核高性能计算机系统集共享内存结构和分布式内存结构于一体的体系结构特点,对AREM模式开展MPI/OpenMP混合并行计算研究与实现。性能测试结果表明,使用MPI/OpenMP混合并行计算可以将并行应用扩展至更大处理机规模,缩短计算时间,不对原程序结构做大的改动、以增量方式和较小的并行化代价,取得比较好的并行计算效果。     

The TianHe-1A Supercomputer: Its Hardware and Software

This paper presents an overview of TianHe-1A (TH-1A) supercomputer, which is built by National University of Defense Technology of China (NUDT). TH-1A adopts a hybrid architecture by integrating CPUs and GPUs, and its interconnect network is a proprietary high-speed communication network. The theoretical peak performance of TH-1A is 4700 TFlops, and its LINPACK test result is 2566 TFlops. It was ranked the No. 1 on the TOP500 List released in November, 2010. TH-1A is now deployed in National Supercomputer Center in Tianjin and provides high performance computing services. TH-1A has played an important role in many applications, such as oil exploration, weather forecast, bio-medical research.