非规则、核外并行计算研究综述

非规则、核外计算既是大规模并行应用普遍存在的问题,也是影响大规模并行应用效率的关键问题.本文从并行处理模型、运行支持库实现和并行优化三个方面对非规则、核外计算技术进行了全面综述,并对典型研究成果的特点和不足进行了分析.如何充分利用系统结构的特点和应用数据本身的特点,寻求非规则、核外计算处理的优化是现有技术发展的共同思想.在此基础上,指出了处理两类问题的技术相关性以及在SMP集群系统结构和网络存储环境下,解决非规则、核外计算的新思路:一是从问题描述、编译优化、运行支持等多层次协同研究充分利用系统结构特点的优化技术,二是从应用问题出发,在并行粒度确定、并行范例选择等方面统一非规则、核外计算的处理,三是研究新的支持非规则通信的优化技术和动态负载均衡方法.     

XML格式领域数据传输的优化技术研究

XML由于有易用、可理解、跨平台的优点,在各个领域得到了广泛应用.它虽然有效地解决了跨平台数据的交换问题,但会带来传输效率问题.因为在传输XML格式数据时,由于XML文件完整性的要求可能传榆大量的"无用数据",这不仅增加网络负担,也降低系统数据服务速度.提出了一种XML格式领域数据传输的优化技术,其根本思想是在保持XML优点的同时,充分利用领域知识,按照领域数据的逻辑关系组织XML文件中的元素,将XML数据文件整体按照一定的规则分解为一系列的类进行传输.通过这种划分可以实现在数据交互过程中只传输修改过的类,从而减少数据的无效传输,有效解决了系统整体性能的问题.给出了不同粒度划分的原则和方法,给出了方法的适用条件和效率.本方法已在石油测井XML数据文件传榆中得到应用,实用表明传输效率得到明显提高.     

基于改进细胞链表算法的分子动力学模拟性能优化模型

在改进的细胞链表算法中,细胞大小的减少会降低该算法的通信量和粒子之间距离计算的次数,同时会增加部居细胞的数量。多细胞分子动力学算法是分子动力学模拟中普遍使用的并行算法。将改进细胞链表算法的基本思想应用到多细胞分子动力学算法中,推导出了一个分子动力学模拟性能评价模型,并据此提出一个优化模型来加速分子动力学模拟。实验结果表明,根据该优化模型确定的细胞大小可以提高分子动力学模拟程序的性能。     

基于语义的领域虚拟数据中心研究与实现

油井工程领域涉及的数据具有分布、异构和自治性强等特点,并且存在复杂的语义关联,无法为全局决策提供有效的数据支持。利用本体和虚拟视图集成技术,提出了油井工程虚拟数据中心解决方案,通过构造领域全局本体并利用本体抽取、本体映射和查询转换实现领域数据语义集成,提供了统一和基于语义的数据查询与共享服务。实际应用表明,虚拟数据中心能够为油井生产决策提供全面和实时的数据支持。     

一种基于FCA的面向关系数据库的本体学习方法

从已有的数据模型中进行语义提取,经过一定的规则映射生成本体的过程称为本体学习。关系数据库模型是当前数据的存取与组织的主要模型,从中学习得到本体,一直是本体工程领域研究的热点之一。利用手工定义的E-R模型到本体的映射规则来完成本体的构建,是国内外大部分学者采用的方法。但这样获得的本体概念层次关系主观依赖性强,不利于本体的实际应用。为了能更加客观地获取数据之间的概念层次关系与语义信息,提出了一种基于FCA(形式概念分析)从关系数据库进行本体学习的方法。该方法既保持了关系数据表中原有的数据语义关系,又发挥了FCA自动提取语义信息的特点,提高了最终本体生成的质量,有利于在具体的领域应用中使用本体。最后结合材料服役安全数据库的数据信息,演示了运用所提出的方法学习得到领域本体的过程。     

一个用于数据并行语言计算划分的时序优化模型

一个程序中数据并行语句的计算划分(CP)对该程序的运行性能有决定性的作用.尽管人们对这一问题已经进行了广泛的研究,但这些研究的重点都集中在如何提高被选择计算划分的空间局部性上.针对并行循环结构的计算划分问题,提出了一个时序优化模型.在该模型中,一个计算划分被表示成一个有向图,在把并行语句中的操作映射到各个处理器的同时,给出了被分配到不同处理器上的操作之间的相关性.对于一条数据并行语句,时序优化模型对它的每个计算划分选择方案分别采用多种有效的优化策略进行优化;并综合考虑各个计算划分选择方案的负载平衡性、处理器间的操作依赖性、数据访问的空间局部性和时间局部性四个方面的因素,估算每个方案的执行效率;最后从这些方案中选择一个执行效率最优的方案作为该语句的计算划分.作者已在HPF编译器p-HPF采用时序优化模型实现了对FORALL结构的支持.实验结果表明,该模型具有非常好的通用性,对不同领域多种数据并行问题均取得了理想的加速比.同时,只需略微改动,该模型也可用于其他类型数据并行语句的计算划分.     

基于MapReduce的微博文本采集平台

微博不仅数据量大,而且实时性高,采用传统的Web文本爬取方式,很难在短时间内获取足量的微博.为了解决研究微博数据面临的数据采集问题,提出了基于MapReduce的微博数据采集平台,将整个微博抓取系统部署在hadoop平台上,充分利用hadoop分布式框架的特点,实现多节点同时抓取微博,很大程度上提高了抓取速率;并就微博采集过程中因输入数据过小导致hadoop不能有效均衡负载的问题,提出了采用多个小文件的输入方式,有效地解决了负载不均衡的问题.最后以Sina微博为例进行结,结果表明,该系统成本低、扩展性好、效率高,可广泛应用于基于微博数据的舆情分析以及传播学和虚拟社会学等方面的研究,并作为其基础数据采集平台.     

OpenMP任务调度开销及负载均衡分析

任务调度是OpenMP规范的重要内容。在考虑调度开销、负载均衡等多方面因素的基础上，OpenMP规范制定了静态调度、动态调度、指数动态调度和运行时调度等不同策略。详细分析了在单次循环时间相等情况下，不同的OpenMP调度策略对额外开销和负载均衡的影响；提出了选择不同任务调度策略的原则。     

Application of data fusion on multi-function earth drill

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＷｉｔｈｔｈｅｃｏｎｓｔａｎｔｅｘｐａｎｓｉｏｎｏｆｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｃｏｎ ｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｃａｌｅｉｎｏｕｒｃｏｕｎｔｒｙ ,ｔｈｅｅａｒｔｈｄｒｉｌｌｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄ .Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｎｓｕｒｅｉｔｓｗｏｒｋｉｎｇｑｕａｌｉｔｙａｎｄｉｍ ｐｒｏｖｅｉｔｓｗｏｒｋｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ,ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｄｏｆｕｒ ｔｈｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｔｒｏｕｂｌｅｍｅｔｉｎｉｔｓｄｅｓｉｇｎａｎｄｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ…