基于MPI的伪谱法大涡模拟并行计算的研究

使用伪谱方法的大涡模拟准确、高效,但在高雷诺数情况下,计算量仍然非常巨大,需要采用并行方法,但是快速傅里叶变换的并行算法在实际应用中有很大的困难。针对这一问题,提出了一种新的基于MPI的伪谱法大涡模拟的并行计算方法。通过实例验证,该方法准确、易行、稳健,并且可以大幅提高计算速度,节省计算时间,这对大涡模拟在工程中的广泛应用具有重要意义。     

基于MPI的连铸模拟并行计算

鉴于连铸模拟计算量大和耗时较长的特点,提出了基于cluster计算环境下的一种并行算法,该算法基于“分而治之”的策略,采用主从模式对模拟计算的SIMPLER算法进行了并行化。通过在cluster并行计算机系统上的数值实验表明,该算法取得了较好的并行计算效果。     

基于龙格库塔法的弹塑性有限元并行计算

基于MPI集群环境对弹塑性区域分解有限元并行计算进行研究。提出了基于三阶和四阶的龙格库塔（Runge-Kutta）方法对应力-应变关系进行积分的算法。积分过程中自动调整子步大小来控制积分过程中的误差。研制了采用最小残余平滑法的子结构预处理共轭梯度并行求解算法。算法在基于工作站机群的并行环境下实现。计算结果表明：该算法具有良好的并行加速比和效率,是一种有效的并行求解算法。     

基于消息传递的并行计算环境:MPI与PVM的比较

本文对在分布式计算中广泛应用的二种并行计算环境ＭＰＩ（Ｍｅｓｓａｇｅ Ｐａｓｓｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）和ＰＶＭ（Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｍａｃｈｉｎｅ）进行了比较。从ＭＰＩ和ＰＶＭ的设计思想出发,在可移植性、任务控制和分配、资源管理、容错、安全通信的上下文和多线程、通信方式、名字服务和消息句柄八个方面分析了它们各自的功能特点。     

基于MPI并行计算的信号稀疏分解

在研究信号稀疏分解理论及其最常用的匹配追踪算法的基础上,针对MP算法存在的计算量过大的问题,提出一种基于并行计算系统实现信号稀疏分解的方法。该方法利用8台微机,采用MPI消息传递机制,以100 M高速以太网作为互联网络,构建了一套Beowulf 并行计算系统,在此系统上通过编制并行程序来实现MP算法。实际测试表明这种方法具有很高的并行计算效率,分解时间从单机75 min左右下降到8机并行11 min左右,大大提高了信号稀疏分解的速度。     

基于LAM/MPI的并行计算方法

介绍了并行计算的设计标准之一MPI,并深入研究了MPI的一个实现版本LAM,研究LAM的目的是为了在VLSI设计中运用LAM来加快矩阵的运算速度.LAM/MPI是对MPI标准的一个高质量的运用和实现,提供了在不同平台上的高性能运行.     

基于MPI的不可压缩N-S方程并行计算方法

在目前的流体计算中,当雷诺数较高时,计算量非常巨大,存在耗时长的问题,需要采用并行计算,对此提出一种基于MPI(Message Passing Interface)的并行计算方法。通过实例验证,该方法准确、易行、稳健,并且可以大幅提高计算速度,节省计算时间,对于大型科学计算问题具有很好的适用性。     

基于MPI的大规模栅格影像并行瓦片化算法

当前主流GIS软件以及互联网地图应用在WebGIS（网络地理信息系统）解决方案中都广泛采用地图切片（又称瓦片）,切片处理服务是实现影像在WebGIS上快速无缝浏览的关键技术。针对目前传统算法以及商业GIS软件在大数据量栅格影像快速瓦片化方面的不足,提出一种名为ParaTile的高效栅格影像快速瓦片化方法,ParaTile基于MPI共享外存的并行技术,利用多进程对原始栅格影像进行数据划分,每个进程对其所划分的区域进行独立读写和计算,而后再按照TMS或者Google Tile定义的标准将瓦片进行编码输出。实验采用不同级别大小的遥感影像进行测试,结果表明ParaTile在面对不同规模的数据时,无论从速度还是算法稳定性上都较现有算法和工具具有显著优势,特别是当数据量越大时,这种优势愈加明显。     

基于MPI的匹配方体并行计算研究

双目立体视觉的匹配方体计算过程可以进行SIMD类型的并行计算,基于MPI通信环境将视差值的计算任务分配到不同的计算节点上,然后将各节点计算所获得的DSI图像汇集在根节点上,最终通过数据规整快速获得所需的匹配方体。同时建立了该并行算法基于处理器时钟周期的相对精确的计算时间复杂度模型,用于分析不同计算平台上的性能。由于计算过程中数据相关性较低,因此在基于MPI与Myrinet网络的Linux集群计算平台上获得了较好的加速比。     

Beowulf并行计算系统的研究与实现

由高档微机或RISC工作站通过高速局域网连接呵成的集群系统的实现，使高性能计算机从研究与应用领域走进普通领域。该文介绍了如何在Linux操作系统下基于分布式存储结构构造一个由普通微机组成的Beowulf并行计算系统的方法。通过编制的并行计算算法对该Beowulf系统进行了并行效率的实际测试，测试结果表明该Beowulf系统具有很高的并行计算效率和并行加速比。     

Voronoi图k阶邻近并行矩阵迭代算法

针对Voronoi图k阶邻近矢量法构建复杂发生元困难,栅格法耗时长、精度受限等问题,提出了一种基于矩阵迭代的并行计算方法。以刀片机作为并行计算的硬件平台,采用Arcgis软件将MapInfo格式矢量数据转换为栅格数据,实现了MPI并行环境中Voronoi图k阶邻近的栅格计算新方法。实验结果表明,改进后的Voronoi图k阶邻近栅格并行算法明显地提高了计算效率,且在栅格Voronoi图精度较高时,运行时间的拐点后移,加速比提高。     

P4并行环境的建立过程分析

在使用Linux构建的工作站集群环境下,对支持并行编程的C函数库P4（Portable Programs for Parallel Processors）的初始化过程进行了研究,重点剖析了进程创建和通信建立这两个部分,并对源代码中涉及到的主要数据结构及其使用给出了详尽的分析说明。对研究和开发并行编程工具有一定的参考价值。     

基于残余平滑预处理共轭梯度算法的有限元并行计算

针对弹塑性问题的有限元分析非常耗时,基于消息传递接口(MPI)集群环境,提出了残余平滑的子结构预处理共轭梯度并行算法。采取区域分解,将子结构通过界面条件处理为独立的有限元模型。整体分析时,每个处理器仅存储与其相关的子结构信息并生成局部刚度矩阵。采用对角存储方式和最小残余平滑法,设计出了结合残余平滑(MR)的并行子结构预处理共轭梯度(PCG)算法。并行算法中对负载平衡进行了探讨,对处理器间的通信进行了优化。利用子步法对弹塑性应力应变进行积分,根据预定的容许值自动调整每个子步的大小来控制积分过程的误差。在工作站集群上实现了数值算例,分析了算法的性能,计算性能与传统的PCG算法进行了比较。算例显示:所提算法具有良好的加速比和效率,优于传统的PCG算法,对弹塑性问题的有限元分析,是一种有效的并行求解算法。     

基于主从式并行遗传算法的S盒优化算法

针对传统遗传算法优化高阶S盒中适应度评价值计算量相对大的问题,利用MPI+C环境结合主从式并行遗传算法框架来改进传统串行遗传算法,在MPP处理机——“深腾-1800”（联想）上进行测试,实验结果表明,运用此并行算法优化6阶、8阶的双射S盒,只在优化8阶的情况下能得到更好的加速比,从而验证了主从模式在解决适应度评价值计算量大的问题时,可达到接近线性的加速比。     

基于MPI的不可压缩N-S方程并行计算方法的研究

在目前的计算流体力学问题中,当求解N-S方程等大型科学计算问题时,存在着计算量大、耗时长的问题,对此提出了一种MPI并行算法,其中包括并行求解三对角矩阵与超松弛迭代。通过实例验证,该方法准确、可靠,并且可以大大缩短计算时间,对于大型科学计算问题具有很好的适用性。     

基于MPI的层状地层并行可视化技术

为了提高层状地层的可视化绘制速度,结合地质探勘数据的特点,基于MPI开发地层的并行可视化程序,并采用Kriging方法对多个地层的数据进行并行插值计算。利用多台PC机搭建Windows2000 操作系统下的并行计算环境,计算时间统计数据对比表明并行计算方法能有效地节省计算时间。