树型网格计算环境下的自适应任务调度算法

提出一种基于树型计算网格的自适应调度算法,实现对小粒度独立任务和用户大作业的自适应最优调度。通过对网格环境的实时检测,给出了基于节点负载状况、节点任务执行时间、任务传输时间和任务特性的自适应调度算法,即基于最优任务分配方案的启发式任务调度算法。通过实验与其他调度算法的比较,证明了所提出的任务调度算法在负载平衡和最优跨度方面具有明显的优越性。     

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.     

蜂窝结构在建筑工程中的应用

优良的结构形式是现代建筑工程追求的目标。本文结合蜂窝的结构特征 ,探讨了其在建筑墙体和抗爆吸能结构方面的应用 ,通过比较 ,分析了其在实际工程应用中的优势 ,表明对其应用是合理可行的 ,具有较强的工程价值和借鉴意义。     

大规模稀疏矩阵的主特征向量计算优化方法

矩阵主特征向量(principal eigenvectors computing,PEC)的求解是科学与工程计算中的一个重要问题。随着图形处理单元通用计算(general-purpose computing on graphics pro cessing unit,GPGPU)的兴起,利用GPU来优化大规模稀疏矩阵的图形处理单元求解得到了广泛关注。分别从应用特征和GPU体系结构特征两方面分析了PEC运算的性能瓶颈,提出了一种面向GPU的稀疏矩阵存储格式——GPU-ELL和一个针对GPU的线程优化映射策略,并设计了相应的PEC优化执行算法。在ATI HD Radeon5850上的实验结果表明,相对于传统CPU,该方案获得了最多200倍左右的加速,相对于已有GPU上的实现,也获得了2倍的加速。     

石油化工装置中自控仪表工程施工流程的质量控制

本文从石油化工装置中自控仪表工程的施工流程的各个阶段来说明石油化工装置中自控仪表专业的质量控制问题,仪表工程的管理是一个科学化、专业化和系统化的过程,要保证本专业的质量控制,我们要控制好准备阶段和验收阶段的各种影响因素,抓好点的管理。本文总结了质量控制过程中的体会,希望可以促进该项目的管理工作。     

计算任务与体系结构匹配的异构计算可扩展性分析

 扩展性是衡量高性能并行系统的一个关键要素,而扩展性的研究主要集中在同构的高性能系统上,异构系统研究的文献很少. 本文以异构系统为研究对象,根据实际应用任务,将计算任务分为三类:单任务模型、元任务池模型和fork-join任务队列模型,并给出这三类计算任务的定义. 提出描述基于计算任务和体系结构相匹配的异构计算系统匹配矩阵,给出异构计算的可扩展性定义. 针对上述三种计算任务模型以及异构匹配给出异构系统的可扩展性条件,为异构系统的可扩展性提供了理论依据. 用实例分析证实了这种方法的有效性.     

基于神经网络的独立程序在单机上运行功耗的预测

程序运行能耗分析是目前绿色计算、高效能计算的研究热点。由于应用程序自身的复杂性、硬件平台的异构性、环境因素对功耗影响的不确定性,导致很难直接给出程序运行功耗的预测公式,因此提出一种基于神经网络的程序运行功耗预测方法。通过构造一个BP神经网络,以影响程序运行功耗的软件、硬件和环境因素为神经网络的输入,以程序运行功耗和执行时间为神经网络的输出,并选取多个应用领域的典型实用程序来提取相应特征参数,且将其作为训练样本来训练神经网络,从而得到程序功耗预测模型。重复实验表明,提出的功耗预测方法具有合理性和可行性。     

树形网格自适应调度模型研究

提出一种基于树形计算网格的自适应调度模型,实现对小粒度独立任务和用户大作业的自适应最优调度.通过对网格环境的实时检测,给出了基于节点负载状况、节点任务执行时间和任务特性的自适应调度算法.实验证明该任务调度模型在负载平衡和容错方面具有良好的性能.     

偏心梁结构的有限元分析与试验验证

本文运用有限元商业软件MSC.Nastran有限元建模对中性轴的偏置设置,对比分析了飞机气密侧墙结构静强度,并与试验测量结果进行比较,给出了一定参考价值的相关结论。