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1.
集群网络评测模型的新探索   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
唐渊  孙家昶  张云泉  张林波 《软件学报》2005,16(6):1131-1139
传统集群网络(cluster area network,简称cLAN)的评测模型主要考虑了延迟、带宽、路由、拥塞、网络拓扑结构等因素.但这些因素是否足以描述实际应用程序在集群上的通信行为,或者对其在集群系统上的性能给出一个很好的预测呢?当对NAS Parallel Benchmark(2.4版本)在集群系统深腾1800(DeepComp 1800)上进行大量测试时发现,集群网络的通信性能可以被一种特殊的通信模式(LU模式)所严重影响.更深入的研究表明,这个影响LU模式的因素是独立于前面所述的如延迟、带宽、路由、拥塞、网络拓扑结构等因素的.因此有必要对集群网络的评测模型重新进行审视,并增加一个新的性能评测因子以反映这个新发现的现象.从研究结果来看,这个重新审视也将对集群系统上的并行算法设计以及实际大规模科学计算的应用程序性能的优化提供一些新的思路.  相似文献
2.
有限元疲劳分析法在汽车工程中的应用   总被引:6,自引:2,他引:4  
有限元疲劳分析法通常包括静态(或准静态)疲劳分析法、瞬态疲劳分析法和振动疲劳分析法. 结合工程实例,介绍以上各种方法在汽车工程中的应用情况及适用范围进行了介绍.  相似文献
3.
给出一个新的MPI Allgather算法--邻居交换算法(neighbor exchange).提出的平均逻辑通信距离的概念和计算公式,可以有效地衡量通信的局部性.通过分析,发现在4种MPI Allgather算法中,邻居交换和环算法均具有最优的通信局部性.在万亿次机群深腾6800和曙光4000A上对4个MPI Allgather算法进行的性能测试和分析结果表明,邻居交换算法的长消息通信性能最优,中长消息通信性能不稳定,短消息通信性能次于递归倍增和Bruck算法.  相似文献
4.
关于采用流水线方式进行一簇递推关系式的并行计算   总被引:4,自引:0,他引:4  
1.引言在科学与工程计算中经常需要进行大量的递推形式的计算.例如,采用隐式或半隐式格式计算偏微分方程的数值解时问题通常转化为线性方程组的求解.在实际工程计算中目前依然大量采用Gauss-Seidel或SOR类型的选代法.又如,采用ADI[1]方法对偏微分方程进行离散,则往往归结为一组带状线性方程组的求解.一般认为在分布式并行系统上,这种速推类型的计算较难实现且并行效率不理想.近年来为了解决这一问题,人们对算法从各种角度进行改造以避免递推形式的计算,如将Gauss-Seidel类型迭代改为Jaco…  相似文献
5.
副车架疲劳台架试验的有限元模拟   总被引:2,自引:0,他引:2  
应用有限元分析法对副车架的疲劳台架试验进行强度和疲劳分析,得到副车架的应力分布图、副车架本体寿命云图和焊点寿命云图. 通过分析,可以预测模拟制动工况的疲劳台架试验中副车架本体及焊点可能出现的强度及疲劳问题.  相似文献
6.
万亿次机群系统高性能应用软件运行现状分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过调用PAPI(Performance Application Programming Interface)接口函数对2004年3月~4月之间运行在国家应用“973”计划项目LSSC—Ⅱ万亿次机群系统上部分应用程序进行了跟踪,收集到了大量宝贵的性能数据。依据这些性能数据信息,对我国当前高性能软件的运行情况给出了初步分析。分析结果表明,目前大部分应用程序性能都处于较低水平,并行程序使用处理器的数目范围一般为1~64个,处理器平均效率低于10%,平均性能低于300Mflops。  相似文献
7.
并行集群系统的Linpack性能测试分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
§1.引言 近些年随着计算机软硬件技术的提高,尤其是网络部件性能的提高,集群技术得到不断的发展。传统的PVP(Parallel Vector Processor)超级计算机以及MPP(Massively Parallel  相似文献
8.
1.引 言 目前单从计算能力及内存容量来说,单台PC机的性能已经接近甚至超过了许多价格昂贵的高性能计算机的单CPU处理能力.利用PC机群建造高性能并行计算环境具有成本低、配置灵活、升级方便的优点,因而在世界各地的高校、科研机构及产业部门得到了大量应用.我们于1998年利用世界银行贷款在“科学与工程计算国家重点实验室”建立了一套  相似文献
9.
面向汽车外形空气动力学优化的代理模型方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对代理模型在汽车外形气动优化上的适应性研究较少的现状,运用不同数量样本点构建径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型、多项式模型和Kriging模型等3种常用代理模型.对比发现,在样本点相同的情况下,RBF模型的精度最高,最优解更好.在样本点增加的基础上,多项式和Kriging模型的精度提高,但计算量也大幅增加;多项式最优解更接近RBF模型的最优解,而Kriging模型最优解仍不理想.综合评估可知RBF模型更适用于汽车外气动优化.  相似文献
10.
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