相似驱动的细粒度并行任务重构算法

异构计算是高性能计算技术的发展趋势,计算任务与体系结构匹配成为异构计算亟待解决的问题.重构技术为实现两者匹配带来了契机,要么任务重构适应体系结构,要么体系结构重构适应任务.提出基于相似驱动的并行任务重构算法以实现异构计算匹配.通过给出任务和系统匹配度量机制定义了图重构操作和图重构基本问题.根据问题给出细粒度重构算法,该算法主要有3个过程:任务图节点对融合、节点和边重构及重构精化过程.用格林威治大学典型实例图作为并行任务及典型体系结构测试了该算法.实验表明它在给定的误差范围内能保证计算任务和体系结构匹配.     

数据网格关键技术分析

该文阐述了数据网格与计算网格的关系,并分析了数据网格的基本特征和体系结构。重点研究了构建数据网格的多种关键技术。最后通过一个数据网格工程的实例,探讨了数据网格的应用领域及实践价值。     

基于模糊Petri网的服务发现框架研究

现有的主流服务发现方法不支持模糊逻辑推理，无法处理软计算语义，从而缺乏灵活性．为了弥补人类可理解的软计算逻辑和机器能够识别的硬逻辑的差异，提出了面向服务基于模糊Petri网的Multi-Agent服务发现框架．为支持这一框架。设计了一种模糊Petri网服务描述语言，其主要特点是变迁表示一个服务或者请求；变迁的输入库所表示服务执行前应满足的条件，变迁的输出库所表示只有在所需争件满足的情况下服务才能成功执行．变迁相关的CF值（certainty factor value）表示服务消费者对Agent所提供服务的置信度．其次，提出了支持软计算语义的松弛匹配机制，并且给出了模糊松弛匹配算法；借助于本体库（类库），通过计算命题的真实度，在不精确模糊信息情况下，可以实现服务和请求的模糊松弛匹配．     

基于CPi-calculus的网格服务行为研究

当前基于网格服务组合的编排方案（choreography proposals）只给出服务描述层面上的定义,没有提供任何推导方法来保证基于此编排方案的服务的一致性。如何验证组合服务行为的正确性和有效性是当前亟需解决的一个研究课题。形式化方法提供了行之有效的建模、推导和验证机制。本文给出网格服务组合基调,基于此基调分析了网格组合服务的动态交互行为特性,提出基于CPi-calculus（Conditional Pi-calculus）的网格组合服务的行为交互模型（IABM）,并给出组合服务交互行为的形式化描述,最后进行交互行为的模拟验证。该网格服务行为交互模型为今后网格服务的组合优化工作提供了代数推导依据。     

一种非可规约循环的投机并行方法

传统的并行编译器在处理非可规约循环时一般使用结点分割法,但由此带来的代码复制是不可避免的。本文使用投机的方法来挖掘非可规约循环的并行性,该方法在编译时查找程序中的非可规约循环,在运行时使用＂持续引用＂策略预测该循环的入口,进而实现非可规约循环的并行化。     

随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法

针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗,以及由于不匹配任务调度而产生大量“奢侈”能耗的能耗浪费问题,提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法.首先,用排队模型对云计算系统进行建模,分析云计算系统的平均响应时间和平均功率,建立云计算系统的能耗模型.然后提出基于大服务强度和小执行能耗的任务调度策略,分别针对空闲能耗和“奢侈”能耗进行优化控制.基于该调度策略,设计满足性能约束的最小期望执行能耗调度算法ME3PC(minimum expectation execution energy with performance constraints).实验结果表明,该算法在保证执行性能的前提下,可大幅度降低云计算系统的能耗开销.     

基于因子分析的动态负载均衡算法

随着互联网的不断发展、用户数量的急剧增长,互联网中出现了网络拥塞、服务器负载过重、响应时间过长等严重问题,其中负载均衡算法是影响服务器集群整体性能的一个关键因素。运用统计学中的因子分析理论,提出了一种基于因子分析的负载均衡算法。该算法利用因子分析法计算出综合负载,并用这个指标帮助负载均衡器选择合适的服务器,均匀地将用户的请求进行分发,从而达到整体上较好的负载均衡。     

网格环境下二叉树后序遍历的一种并行算法

本文运用网格环境下的并行计算模型G-PRAM来研究二叉树的后序遍历问题,提出了二叉树后序遍历的一种并行算法,并给出示例和说明。     

OGSA安全体系及其在GT3中的实现

在分析了网格计算环境的特点后，用扩展的P^2DR网络安全模型对网格安全进行了模型分析，总结出了网格安全的特点及实现目标，介绍了OGSA下的安全体系及其在Globus Toolkit3中的实现。     

云环境下服务信任感知的可信动态级调度方法

以社会学中的人际关系信任模型为基础,提出了一种基于服务消费者的服务满意度评价、推荐者的服务推荐和第三方服务性能反馈的可信度量模型。将用户对服务资源的信任需求和服务资源的可信度并入DLS算法得到可信动态级调度算法CTDLS,从而在计算调度级别时考虑服务资源的可信程度。模拟实验表明,该算法能有效满足任务在信任方面的服务质量需求,对提高任务调度的成功率具有实际意义。