混合并行技术在激光化学反应模拟中的应用

为提高激光化学反应模拟效率,在半经典分子动力学模拟中引入混合并行技术和双层并行思想。基于MPI+OpenMP混合模型设计并实现激光化学反应双层并行模拟算法,上层基于MPI实现节点间的原子分解并行,下层基于OpenMP实现节点内的多线程矩阵并行乘法。在SMP集群中测试表明,模拟大分子体系激光化学反应并行效率可达60%以上。因此,应用混合并行技术可有效提高激光化学反应模拟效率。     

基于SMP集群的多层次并行编程模型与并行优化技术*

详细描述了适用于SMP集群这种多层次并行体系结构的混合并行编程模型MPI／OpenMP,它提供了实现SMP节点间和节点内多层次并行的机制。在此基础上结合实用的性能评价方法,分别介绍了MPI,OpenMP和单处理器三个层次上的一些常用和有效的并行优化技术,并指出单处理器性能优化是提高并行程序性能一个不容忽视的问题。     

一种Trace驱动的多核SMP集群并行性能模拟方法

基于新型多核SMP集群的层次化性能模型,本文在BigSim并行性能模拟器基础上实现了一个Trace驱动的多核SMP集群并行性能模拟器Sim-MSC。在一个InfiniBand多核SMP集群的宿主机平台上采用jacobi3D程序进行了测试,结果表明Sim-MSC能够模拟MPI消息传递并行应用程序在多核SMP集群上的执行特征,精确预测系统和应用性能。     

SMP集群系统上可扩展并行特征问题求解器研究

基于对称三对角特征问题的分而治之方法,提出了一个适合SMP集群环境的多级混合并行算法。SMP节点内的并行求解采用了粗粒度和细粒度两种OpenMP并行。为了改善纯MPI算法中的负载不平衡,混合并行算法使用了动态任务分配方法。在深腾6800上的试验表明,混合并行算法具有好的扩展性和加速比。 关键词：SMP集群;MPI+OpenMP;混合并行;并行求解器     

基于SMP集群的混合并行编程模型研究

提出一种适用于SMP集群的混合MPI＋OpenMP并行编程模型。该模型贴近于SMP集群的体系结构且综合了消息传递和共享内存2种编程模型的优势,能获得较好的性能。讨论该混合模型的实现机制以及MPI消息传递模型的特点。实验结果表明,在一定条件下,该混合并行编程模型是SMP集群的最优选择。     

并行计算模型在集群环境下的适应性

分析了并行计算机模型和集群系统的特点，研究了BSP并行计算模型在集群环境下的适应性，指出通过合理地设计并行算法，某些算法在集群环境下可以获得近似线性的加速比，并用常用的线性规划标准形改进单纯型求最优解，在集群系统上的并行算法验证了该结论。     

基于SMP集群的三维网格多粒度混合并行编程模型

为提高大规模三维网格并行算法的执行效率,针对SMP集群分布/共享两级内存层次结构的特点,介绍适用于SMP集群混合编程的不同实现方法.对三维网格模型最短路径问题的并行求解提出了多粒度混合并行编程模型,给出了实现该问题的MPI+OpenMP混合并行算法,并在SMP集群上同粗粒度MPI(Message Passing Interface)并行算法做了性能比较.结果表明,采用该多粒度混合并行编程模型具有更好的加速比和运行效率.     

SMP集群系统上矩阵特征问题并行求解器的有效算法

对称矩阵三对角化和三对角对称矩阵的特征值求解是稠密对称矩阵特征问题并行求解器的关键步.针对SMP集群系统的多级体系结构,基于Householder变换的矩阵三对角化和三对角矩阵特征值问题的分而治之算法,给出了它们的MPI+OpenMP混合并行算法.算法研究集中在SMP集群系统环境下的负载平衡、通信开销和性能评价.混合并行算法的设计结合了粗粒度线程并行模式和任务共享的动态调用方法,改善了MPI算法中的负载平衡问题、降低了通信开销.在深腾6800上的实验表明,基于混合并行算法的求解器比纯MPI版本的求解器具有更好的性能和可扩展性.     

基于CUDA的并行AES算法的实现和加速效率探索

网络应用服务(尤其是电子银行和电子商务)需要数据加密提供安全通信.很多应用服务器面临着执行大量计算稠密的加密挑战.CUDA(统一计算架构)是在GPU进行并行和通用计算的平台,能够利用现有显卡资源,以低成本的方式提升加密性能.在Nvidia GeForce G210显卡上实现CUDA的AES(高级加密标准)并行算法并且在AMD Athlon 7850上实现串行AES算法.实现的AES并行算法避免了同一线程块的线程同步和通信,提升了GPU的加速性能,加速比要比Manavski的AES-128并行算法提升2.66～3.34倍.在大数据量(至32MB)加密环境下探索AES并行算法的性能模型,并首次从加速效率角度分析加速性能.该并行AES算法在16核的GPU上能最高达到15.83倍的加速比和99.898％的加速效率.     

基于SMP的高速高精度贴片机并行图像处理

将基于SMP的多线程并行处理技术应用于贴片机图像处理系统,通过对实验数据的分析,针对SMP系统进行分析,得到了一些关于在SMP系统中进行多线程编程时任务分配和处理器分配方面的结论。     

一种面向结点的加速比模型

ＳＭＰ机群系统是一种新型的系统结构。由于依赖于处理器的传统加速比模型不再适用于ＳＭＰ机群系统,文中提出了面向结点的加速比模型,它将传统的串行与并行的对比关系扩展为个体与整体之间的对比关系。通过对基于处理器的传统加速比概念的研究,推导出了基于ＳＭＰ机群系统的面向结点加速比的计算公式。面向结点加速比模型充分考虑了实际运行时间的可测性,反映出了系统在使用了多个结点之后性能的改变。事实上,传统的加速比模型     

分子动力学在小型SMP集群中的并行计算

为提高分子动力学的模拟运算效率,在Linux环境下以MPICH技术构建的小型SMP集群系统上,对模拟体系采用改进的原子分解算法进行并行计算.将要模拟的原子平均分配给各个计算节点进行计算,节点间通过MPI进行通信.对进程间的接收和发送进行捆绑操作并采取非阻塞通信取代原有的阻塞通信,从而避免了死锁情况.实验结果表明:优化后的并行算法可以有效地利用计算机资源,提高运算效率,解决了实际测试中出现的死锁问题,在该集群系统上获得3倍以上的加速比.     

基于SMP结点的多重通信协议研究与实现

针对设计CLUMPS上的机群通信协议方面的问题进行了深入的研究,给出了一个基于SMP结点的机群系统的多重通信协议结构及其协议模型、协议通信策略实现。最后对节点内部多重协议通信和传统的TCP／IP协议通信进行了比较,并给出了实验数据。多重通信协议系统能够充分地利用SMP结点的特性,对于不同互连结构的计算单元间采用不同的通信模式,从而有效地提高系统通信硬件的利用率,提高系统的总体性能。     

基于Linux的SMP机群环境中并行I/O模型研究

提出了一个基于数据通路的波浪推进式并行I/O模型框架,并在基于Linux的SMP机群系统中,根据波浪推进式并行I/O模型框架对各个数据通路进行建模,具体分析了这个波浪推进式并行I/O模型,从思路上解决了刻画并行I/O性能的并行I/O模型问题。     

如何测量SMP机群可扩放性

可扩放性是并行计算的一个重要性能标准,但是传统的可扩放性准则并不适用于SMP机群.如何测量SMP机群的可扩放性?试图提出该问题的一个解决方案.首先找出并验证问题的根源--处理器集合不等价性.然后,采用处理器集合的观点来全面、正确地观察系统的行为,而并非像传统的做法那样仅仅使用处理器数来描述并行系统.通过引入性能参考因子的概念,扩展了传统的准则以适应SMP机群体系结构.实验结果显示,扩展后的度量准则适用于SMP机群,且具有较高的准确性.     

基于机群架构的并行数据库实现技术研究

在总结了现有并行数据库实现模型的基础上,基于"半重写变换"模型[1]实现了一个并行数据库系统的原型.通过对数据划分/重划分、并行选择、并行排序、并行连接等关键操作的实验分析,指出了.半重写变换"模型存在的缺陷,并提出了一种混合式的改进模型.从理论上说,在机群架构下实现并行数据库系统,这种混合模型较单一模型更有优势.