基于RMC的蒙特卡罗程序性能优化

蒙特卡罗MC方法是核反应堆设计和分析中重要的粒子输运模拟方法.MC方法能够模拟复杂几何形状且计算结果精度高,缺点是需要耗费大量时间进行上亿规模粒子模拟.如何提高蒙特卡罗程序的性能成为大规模蒙特卡罗数值模拟的挑战.基于堆用蒙特卡罗分析程序RM C,先后开展了基于TCMalloc动态内存分配优化、OpenMP线程调度策略优...     

分子动力学模拟的优化与并行研究

分析讨论了分子动力学模拟的算法特征和计算特点,对串行程序作了优化,并使之适合于作并行化。对模拟体系使用区域分解的方法,在计算节点间保留了部分重叠区域,采用基于消息传递的MPI设计平台,在可扩展机群上实现了并行化,获得了90%以上的并行效率。     

基于缓存优化的移动边缘计算资源分配策略

移动边缘计算研究中,边缘服务器通过缓存任务数据可以有效节约计算资源,但如何分配缓存资源解决边缘服务器的竞争关系,以及能耗和效益问题,达到系统性能最优是一个NP难问题。为此提出基于缓存优化的在线势博弈资源分配策略OPSCO(online potential-game strategy based on cache optimization),采用新的缓存替换策略CASCU(cache allocation strategy based on cache utility),最大化缓存的效用。通过优化边缘服务器的效益指示函数,将缓存替换代价等因素与李雅普诺夫优化、势博弈以及EWA(exponential weighting algorithm)算法结合,对边缘服务器的竞争关系建模,进行势博弈相关证明和分析。仿真结果表明,OPSCO相比于其他资源分配策略,可以明显提升任务完成率和缓存效用,并降低设备能耗和时间开销,解决了移动边缘计算在线缓存场景中的资源分配以及数据缓存问题。     

基于缓存估算模型的代码测试系统性能优化方法

为了解决代码测试系统测试C项目的时间开销较大这一问题,本文提出了一种基于缓存估算模型的性能优化方法。该方法向代码测试系统中引入了缓存技术,并且建立了缓存规模估算模型。不相似的C项目应用该模型计算出的缓存规模是不一样的。使用缓存规模估算模型后,代码测试系统文件缓存的规模能够随着C项目的改变而发生改变,具有动态变化的能力。缓存估算模型已在系统中实现,对4个开源C项目的测试结果表明：该优化方法能有效地提高代码测试系统测试C项目时的时间性能。     

基于谓词代码的编译优化技术研究

程序中大量分支指令的存在,严重制约了体系结构和编译器开发并行性的能力。有效发掘指令级并行性的一个主要挑战是要克服分支指令带来的限制。利用谓词执行可有效地删除分支,将分支指令转换为谓词代码,从而扩大了指令调度的范围并且删除了分支误测带来的性能损失。阐述了基于谓词代码的指令调度、软件流水、寄存器分配、指令归并等编译优化技术。设计并实现了一个基于谓词代码的指令调度算法。实验表明,对谓词代码进行编译优化,能有效提高指令并行度,缩短代码执行时间,提高程序性能。     

零级指令缓存研究综述

高效能是处理器设计的重要指标。由于指令部件在处理器芯片中开始占据越来越多的芯片面积,消耗了较多的芯片功耗,研究人员提出了零级指令缓存设计。零级指令缓存容量小、访问耗能低,与流水线紧密耦合、取指命中时可以门控流水线部分逻辑。因此,零级指令缓存可以有效提高流水线指令部件的能效比。综述了现有的零级指令缓存的不同结构、各结构的发展与应用情况;展望了零级指令缓存设计的未来研究思路。     

基于分数Alpha模型的缓存计算方法

缓存大小计算是高性能路由器设计中一个必不可少的内容,常规缓存计算方法是基于Poisson通信量模型得到的,不符合网络通信量的实际特征,在使用中存在丢包率较高的问题。已提出的分数Alpha通信量模型能体现通信量的自相似性和非高斯特征,用于缓存溢出概率计算,能得到比其它网络模型更好的结果。基于该模型得到了一个缓存计算方法,在高速路由器转发引擎的缓存设计应用中得到了满意的结果,与常规方法相比更体现了实际通信量的变化规律,计算结果更准确。     

优化缓存 提升硬盘读写能力

系统缓存由于是直接设在硬盘中的．因此缓存设置是否得当，不仅影响到系统的远行性能，而且还会对硬盘自身的读写性能造成一定影响。有鉴于此，本文从缓存设置出发，提出如下几则方法来着力改善硬盘读写性能。[编者按]     

基于安腾微处理器的程序性能优化与分析

高性能计算越来越广泛地应用到科学和工程的各个领域,但实际应用程序获得的性能并未随着机器峰值性能的提高而同比例提高,应用程序只能发挥峰值性能的5%～10%左右,而且两者的差距在扩大,程序性能优化作为解决该问题的方法之一得到了学术界的广泛关注。本文基于安腾微处理器,总结了程序优化的通用方法,给出了程序优化与分析的一般步骤。根据优化与分析步骤,首先对四个程序进行了详细的性能分析,找到性能瓶颈和重点子程序;然后分别根据四个程序的特点,采用基于Cache和指令流水线的优化技术,对程序进行了性能优化;最后给出了性能优化测试结果,分别得到8%～33%的性能提高,取得了良好的优化效果。     

一种基于协同缓存的内容中心网络能耗优化策略

当前大多内容中心网络(Content-Centric Network,CCN)缓存决策策略研究都没有综合考虑请求热点、网络能耗、内容流行度和节点协同等相关要素。因此提出一种基于内容流行度的协同缓存策略来优化内容中心网络的能耗。该策略将CCN的一个自治区域网络中的所有内容路由器节点当作一个协同缓存组,并把协同缓存组中每个节点的缓存容量分为两部分,一部分用于自身节点和其他节点协同缓存内容;另一部分用于自身节点独立缓存本地最流行的内容,以提高协同缓存组中内容副本种类的多样性,从而减少网络中内容的重复传输,实现网络能耗的优化。建立相关的能耗优化模型,采用一种改进的遗传算法求解出该协同缓存组能耗优化问题的最优解。实验结果表明,与相关文献中的缓存决策策略相比,所提策略可以有效地降低CCN的能耗,提高其可扩展性,进而指导CCN的演化和部署。     

神威太湖之光上分子动力学模拟的性能优化

"神威·太湖之光"国产超级计算机的特点是适用于高通量计算系统,此类系统往往存储器访问延迟,网络延迟较长.在实际应用中,有一大类问题是时间演化的模拟问题,往往需要高频状态迭代,每次迭代需要通信.此类应用问题的典型代表是分子动力学模拟,分子的性质依赖于时间演化,导致状态相关的时间尺度上难以并行化.实际应用中,全原子模型需要...     

基于日志分析的搜索引擎查询结果缓存研究

缓存是有效减少响应时间和系统负载的关键技术,是搜索引擎系统结构研究的重要领域之一.通过对搜狗搜索引擎在近1个月内约1500万条用户查询日志进行分析和研究,针对查询结果缓存,从查询局部性、缓存策略、缓存容量、工作负载周期性等方面进行分析.分析表明,混合缓存策略以及提高缓存容量相结合的技术能有效提高搜索引擎系统性能.     

基于逻辑规则的语义缓存查询处理优化技术

语义缓存在移动计算环境中有着非常广阔的应用前景．查询处理是语义缓存的一个关键问题，但是现有的查询处理算法在时空效率和裁剪结果的复杂度两个方面存在很大的局限性，这在一定程度上限制了语义缓存的实用性．为了克服这些缺陷，作者首先给出并证明了用于优化查询裁剪的逻辑规则；基于这些规则，给出了剩余查询的裁剪算法；最终给出了只需进行剩余查询裁剪的优化查询处理算法．算法分析从理论上证明了该优化机制的有效性，同时，仿真实验的性能比较也表明该优化方法在提高查询裁剪时空效率和降低剩余查询复杂度等方面都要明显优于没有优化的方法．     

一种基于查询特性的查询结果缓存与预取方法

针对搜索引擎查询结果缓存与预取问题,该文提出了一种基于查询特性的搜索引擎查询结果缓存与预取方法,该方法包括用来指导预取的查询结果页码预测模型和缓存与预取算法框架,用于提高搜索引擎系统性能。通过对国内某著名中文商业搜索引擎的某段时间的用户查询日志分析得出,用户对不同查询返回的查询结果所浏览的页数具有显著的非均衡性,结合该特性设计查询结果页码预测模型来进行预取和分区缓存。在该搜索引擎两个月的大规模真实用户查询日志上的实验结果表明,与传统的方法相比,该方法可以获得3.5%~8.45%的缓存命中率提升。     

基于区域划分的混合式NDN缓存策略

针对NDN(命名数据网络)中确定性缓存和概率性缓存各自特点,提出一种确定性缓存和概率性缓存相结合的混合式NDN缓存策略(HDP)。基于区域划分的思想,在网络边缘采用基于热度的确定性缓存策略,在网络核心采用基于缓存收益和内容热度的概率性缓存策略,从而将两种缓存策略的优势相结合,进一步提高NDN缓存性能。实验表明该策略与现有NDN缓存方法相比,能有效提高缓存服务率和命中率,并有助于降低内容访问延迟,改善用户体验。     

集中管理式Web缓存系统及性能分析

共享缓存文件是减少网络通信量和服务器负载的重要方法，本文在介绍Web Caching技术及流行的Web缓存通信协议ICP的基础上，提出了一种集中管理式Web缓存系统，该系统通过将用户的HTTP请求，按照一定的算法分发到系统中某一合适的缓存服务器上，从而消除了缓存系统内部服务器之间庞大的通信开销及缓存处理负担，减少了缓存内容的冗余度．通过分析，证明了集中管理式Web缓存系统比基于ICP的简单缓存系统具有缓存效率高、处理开销低、延迟小等优点，并且该系统具有良好的可扩展性．     

一种基于预取感知接纳策略的查询结果缓存方法

针对搜索引擎查询结果缓存问题,提出了一种基于预取感知接纳策略的查询结果缓存方法,用于提高搜索引擎检索系统性能.查询结果预取导致查询结果页码的缓存缺失率具有显著差异性,结合该特性设计预取感知接纳策略,该策略包含查询评估模型以及模型特征选择方法.在该策略基础上,设计了一种查询结果缓存方法.在该搜索引擎两个月的大规模真实用户查询日志上的实验结果表明,与传统的典型方法相比,该方法可以获得6.38%～11.99%的缓存命中率提升.     

Demonstrating the Scalability of a Molecular Dynamics Application on a Petaflops Computer

The IBM Blue Gene/C parallel computer aims to demonstrate the feasibility of a cellular architecture computer with millions of concurrent threads of execution. One of the major challenges in this project is showing that applications can successfully scale to this massive amount of parallelism. In this paper we demonstrate that the simulation of protein folding using classical molecular dynamics falls in this category. Starting from the sequential version of a well known molecular dynamics code, we developed a new parallel implementation that exploited the multiple levels of parallelism present in the Blue Gene/C cellular architecture. We performed both analytical and simulation studies of the behavior of this application when executed on a very large number of threads. As a result, we demonstrate that this class of applications can execute efficiently on a large cellular machine.