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1.
2.
近地表速度模型层析反演多采用基于初至旅行时射线追踪的迭代反演方法。通常采用基于共享存储的MPI并行方式提高计算效率,但当计算节点增至一定规模时会存在网络I/O压力过大的计算瓶颈。为此,提出了一种快速、稳健的基于Spark技术的近地表速度模型层析反演方法,采用分布式内存管理技术将迭代中重复计算的数据持久化至内存中,提高程序运行效率。同时,为了解决共享存储中随着节点规模扩大而产生网络I/O堵塞的瓶颈问题,在分布式存储环境下组织弹性分布式数据集(RDD),设计基本规约单位为深度方向的一维反演数据,基于Spark Shuffle在规约过程中分布并行规约,利用Spark调度器在各个进程中分配任务,实现并行计算。实际数据计算结果表明:在反演结果精度不变的情况下,相对于常规MPI并行技术,该实现方法能够大幅度降低迭代过程中产生的网络I/O;当计算节点较多时,计算效率能够提高4倍以上;并行加速比呈现类线性增长趋势。 相似文献
3.
4.
针对模拟植物生长算法(PGSA)系列算法中存在的搜索路径相对单一、搜索覆盖面不够广等问题,结合复杂结构优化问题中设计变量多、存在多个局部最优解、算法难以自动终止等特点,基于PGSA的基本原理和植物的实际生长规律,提出一种新的算法机制——双生长点并行生长机制,并与基于生长空间限定与并行搜索(GSL&PS-PGSA)算法相融合。通过典型数学及空间桁架结构算例进行了验证,结果表明:双生长点并行生长机制增加了寻优搜索路径,拓宽了搜索覆盖面,降低了陷入局部最优解的概率,并为算法提供更为有效的终止机制,从而具有更加显著的优化效率及全局搜索能力;与序列两级算法、蚁群算法等常用优化方法相比,融入双生长点并行生长机制的GSL&PS-PGSA进一步提升了算法的优化求解能力,在结构优化问题中表现出良好的适应性及有效性。 相似文献
5.
本文针对蒙特卡罗临界计算,提出了一种具有动态负载平衡能力的粒子权重调节算法。该算法在每次源迭代初始,将模拟粒子总权重均分到每个进程上,在保证每个进程本地权重恒定的前提下,分别调节不同进程的粒子出生权重,实现了源迭代过程中进程间计算的动态负载平衡。与Master Slave、Nearest Neighbor等算法进行比对,发现此算法加速效果更好。将此算法集成到JMCT程序中,通过BEAVRS基准题测试了并行效率,相对于128进程,4 800进程弱可扩和强可扩展并行效率分别可达92.54%和81.47%。 相似文献
6.
灵敏度编码(SENSE)是一种利用多个接收线圈的灵敏度信息来减少扫描时间的技术。 基于 SENSE 算法的磁共振成像重建算法的重建图像存在模糊伪影和细节缺失等问题,不利于临床医学诊断。 为减少磁共振重建图像伪影并提高重建图像质量,将数据驱动的自适应稀疏变换学习(TL)引入 SENSE 算法中,得到一种 TL-SENSE 算法。该算法利用交替方向乘子法进行求解,通过变换更新、硬阈值去噪和图像更新实现并行磁共振成像重建。 仿真实验结果表明,所提算法对图像去噪和修复效果较好,能完整保留纹理细节和边缘轮廓信息,目标图像与原始图像的一致性较高。 对所选 48 组数据, TL-SENSE 算法重建图像的平均信噪比相比 SENSE 算法、 L1-SENSE 算法、TV-SENSE算法和 LpTV-SENSE 算法,分别提高了 4.62 dB、1.91 dB、1.30 dB 和 0.89 dB。 相似文献
7.
提出了一种高速低延时8 bit/10 bit解码电路结构,采用四路并行通道同时处理输入数据,每一路具有K码检测、输入数据查错功能,能够在输入四路10 bit数据后的一个时钟周期内正确完成解码.所设计的解码电路通过搭建的通用验证方法学系统完成系统级功能验证,并基于65 nm工艺库进行综合、布局和布线,解码电路的面积为1 449 μm2.后仿真结果显示,解码电路的最高工作频率达415 MHz,四路可支持最高16.6 Gibit/s的串行数据传输速率,满足JESD204B协议标准推荐的最高传输速率12.5 Gibit/s的要求.将该解码电路用于支持JESD204B协议的高速数模转换器电路中,经测试,其传输速率最高达10.5 Gibit/s. 相似文献
10.
在预测轴承剩余使用寿命时,数据间的时序特性是一个可以利用的重要隐藏信息。为了更好地提取具有时序信息的特征用于预测,提出了一种基于并行多通道卷积长短时记忆网络(PMCCNN-LSTM)的剩余使用寿命预测模型。该模型主要由两部分组成:前端为并行多通道卷积网络(PMCCNN),提取信号特征,挖掘数据的时序特性,并采用逐层训练和微调的方式提升参数的收敛性;后端为长短时记忆(LSTM)网络,基于特征进行剩余使用寿命预测,并采用加权平均的方法对预测结果进行平滑处理。在一个轴承加速寿命实验的公开数据集上使用留一法验证了该模型的准确性,实验结果表明:所提模型的平均误差与最大误差分别比传统的卷积神经网络(CNN)低23.38%和15.84%,比传统的LSTM低24.14%和19.01%,比卷积长短时记忆网络(CNN-LSTM)低30.32%和23.09%。 相似文献