高性能计算机用户信息的统一管理

高性能计算是气象业务及科研应用的重要的基础平台,中国气象局 (China Meteorological Administration,CMA) 近年来相继引进多套高性能计算机系统,随着气象业务和应用能力的不断提高,系统利用率稳步上升,用户数也逐月增加,截止到 2012 年底,用户总数超过 600 人。用户数的增加、用户的变动导致系统中的用户信息不完整、错误以及无法更新,以至出现问题时无法及时联系到相关用户,对系统的维护管理及用户支持造成了一定的困难。本文介绍了对 CMA 多套高性能计算机系统上的用户信息进行统一管理的设计思路和具体实现,相关工作的完成有助于减少管理和维护成本,更好的为用户提供优质的支持和服务。     

面向异构计算的高性能计算算法与软件

研发适应国产异构计算环境的高性能计算算法与软件是非常重要的课题,对我国高性能计算软件研发匹配高性能计算硬件高水平发展的速度具有重要意义.首先,简要介绍高性能计算应用软件的现状、趋势和面临挑战,并对几类典型高性能计算应用软件开展并行计算算法特征分析,涵盖了宇宙N体模拟、地球系统模式、计算材料相场动力学、分子动力学、量子计...     

一种寄存器分配算法

研究高级综合中一种新的寄存器分配算法,算法通过对冲突图的着色得到最小的寄存器数目,算法分为两步,第一步是变量的均等化,扩展每个变量的生存期使变量在各个分支结构中的生存期相同,即一个变量只有一个生存期;第二步对均等化的变量在每个分支块和分支块的第三个路径中搜索,提出一个近似算法,实验证明该算法能够得到优化的解。     

高性能计算环境通用计算平台

随着高性能计算环境的持续运行,用户的计算需求快速增长,对资源的需求不断上升.环境急需扩充资源以提供更强大的计算能力,满足不同应用领域的计算需求,同时也对环境扩展性、易用性和可靠性提出更高要求.高性能计算环境通用平台从底层设计到上层页面实现了全新的蜕变,从用户角度出发设计了相关的功能模块,为用户提供更加优质的服务.本文围绕国家高性能计算环境通用计算平台展开叙述,重点介绍平台的整体结构、采用的关键技术、相关模块以及实现过程和最终效果.通过部署测试表明通用计算平台可满足现有用户的需求并将进一步扩大高性能计算环境的用户群,推动高性能计算在更多领域的发展,提高国家高性能计算环境影响力.     

基于高性能计算环境的计算应用社区

中小企业是支撑我国经济发展的重要支柱,而高性能计算在推动科技创新中具有重要作用,二者的结合具有重要意义,然而高性能计算技术门槛较高,一定程度上阻碍了中小企业对此技术的有效应用.基于高性能计算环境,建设便捷易用的高性能计算应用社区,目的是探索基于高性能环境的中小企业数值模拟与计算服务社区服务机制,降低中小企业使用高性能技术的门槛,并建立了一套面向中小企业需求的服务规范.     

高性能计算机系统中可视化负载信息的获取及性能分析工具:THPTii

由于并行应用程序的运行效率往往很低，如何帮助程序员提高性能成为高性能计算中的重要问题，本文介绍了一个基于MPI的性能评价工具，它可以在应用程序运行的同时是收集系统负载信息，跟踪程序流程，根据硬件资源情况对处理机进行分组，并将负载信息和程序流程同时以图形方式展示，程序员可以藉此对并行应用程序运行情况进行监测，分析算法执行过程和系统负载的关系，找出性能瓶颈，发掘应用程序的潜力，最终提高应用程序的性能。     

多寄存器组网络处理器上的寄存器分配技术

针对传统的图着色寄存器分配算法不能直接处理网络处理器的操作问题,提出了一种多寄存器组网络处理上的寄存器分配技术．在依次分析了一个符号寄存器可能位于哪些寄存器组？如果没有候选组,该如何解决这种冲突？如果有多个候选组,该选用哪个组等问题的基础上,通过将这些方法与图着色寄存器分配算法相融合,在IXP上实现了这种多寄存器组的寄存器分配,提高了它的可编程性．这种方法也可运用到其它具有类似寄存器结构的处理器上．     

栈寄存器分配优化

寄存器栈在减少程序调用时的内存访问上发挥了重要作用。但是．并非任何时候栈寄存器的使用都是没有代价的．有时栈溢出的代价甚至非常高。为了解决这个问题,本文提出了一种解决自递归函数中大量栈寄存器的使用导致过高栈溢出代价的算法,对寄存器分配中的简化过程进行了改进．并提出了一种减轻寄存器压力的优化方法。本算法在开放源码编译器ORC(Open Research Compiler是IA-64开放源码编译器的名称)上得到了实现。在IA-64上运行的实验结果证明,该算法对于执行频率很高,而且寄存器压力大的自递归函数有很明显的优化效果。     

基于工作流的高性能计算用户环境的设计

面向行业的高性能计算越来越复杂,一个任务的完成不仅仅需要计算服务,还需要数据服务以及各种辅助设备服务.依靠作业管理系统构建的高性能计算用户环境仅仅支持作业间的时序依赖,没有容错机制和健全的流程控制,不能完全满足日益复杂的面向行业的高性能计算用户的需求.基于工作流构建的高性能计算用户环境,在石油物探行业得到了较好的应用.它不仅便于业务流程的创建和控制,而且扩展了各种关系依赖和流程语义,特别是具有检查点功能的基于事件模型的工作流引擎,给系统提供了可靠性保证.这使得基于工作流的高性能计算用户环境能够灵活地适应不同用户环境的变化.     

分簇结构向量寄存器分配策略研究

通过分簇结构实现向量化执行是一种高效而灵活的体系结构选择.在编译中间表示里,向量指令与标量指令交叠出现.分簇结构向量化实现的特殊方式给传统的寄存器分配框架带来了挑战.针对该问题,本文从向量指令的表示形式、Callee/Caller寄存器划分、向量寄存器分配等进行研究,并给出全局与局部向量寄存器的分配方法.     

Object Clustering for High Performance Parallel Computing

In this article we present a new parallel programming environment, called distributed object-oriented virtual computing environment (DOVE), for clustered computers based on distributed object model. In DOVE, a parallel program is built as a collection of concurrent objects each of which has its own computing power and which interacts with one another by remote method invocation. The parallelism is encapsulated within distributed objects, which can be handled the same way as local objects. The main goal of DOVE is to provide users with an easy-to-use transparent parallel programming environment while supporting efficient parallelism encapsulated and distributed among objects. For the experiment and evaluation of DOVE, two parallel application programs have been developed both on DOVE and PVM.     

优化RSE开销的过程间栈寄存器分配

安腾处理器引入了硬件控制的寄存器栈,寄存器栈引擎能够自动地改变寄存器栈帧指针,对栈寄存器进行保存和恢复,从而有效地减少跨越过程调用时的寄存器值的保存和重新载入．每个过程使用的栈寄存器数量可以通过alloc指令显式地指定．通常的过程内寄存器分配方法给过程分配最大需要数量的栈寄存器．但过多的栈寄存器使用会引起寄存器栈溢出／载入．如果频繁出现这样的寄存器栈溢出／载入,将严重影响程序执行性能．该文提出了一种创新的算法,能够有效地减少RSE代价．该算法已经在开放源码编译器ORC中得到了实现．实验表明,SpeclNT2000在使用该算法后性能普遍提高,perlbmk的性能提高了14％,而crafty也有3．2％的性能提高．     

材料科学中的高性能计算

高性能计算是研究材料的成分-结构-性质三者之间关系的有力工具。材料科学中的计算模拟主要使用密度泛函理论研究原子到微米尺度的材料,其并行实现方式主要分为并行k点、并行能带和并行平面波,具有较高的并行效率和大量的软件实现。并行k点方式具有较好的扩展性,但不适合于计算大晶胞体系;并行能带方式对于中小晶胞体系效率较高;并行平面波方式适合于大晶胞体系,但对全局通讯的依赖性较高,并行扩展性较差。充分利用最新的硬件技术,如加速卡、众核技术等,改写或重新设计材料科学计算软件已成为最近的发展趋势。     

高性能网格并行计算

对高性能计算的各种方式进行了分析和比较,并阐述了网格和元计算的关系。通过对当前各种网格工程的透视,论述了网格体系结构和网格服务语义。探讨了网格的两个关键特点：异构性和动态性及其解决方法。对于认识网格概念以及指明未来高性能并行计算发展方向有一定意义。     

Improving on Linear Scan Register Allocation

Register allocation is a major step for all compilers. Various register allocation algorithms have been developed over the decades. This work describes a new class of rapid register allocation algorithms and presents experimental data on their behavior. Our research encourages the avoidance of graphing and graph-coloring based on the fact that precise graph-coloring is nondeterministic polynomial time-complete (NP-complete), which is not suitable for real-time tasks. In addition, practical graph-coloring algorithms tend to use polynomial-time heuristics. In dynamic compilation environments, their super linear complexity makes them unsuitable for register allocation and code generation. Existing tools for code generation and register allocation do not completely fulfill the require- ments of fast compilation. Existing approaches either do not allow for the optimization of register allocation to be achieved compre- hensively with a sufficient degree of performance or they require an unjustifiable amount of time and/or resources. Therefore, we pro- pose a new class of register allocation and code generation algorithms that can be performed in linear time. These algorithms are based on the mathematical foundations of abstract interpretation and the computation of the level of abstraction. They have been implemen- ted in a specialized library for just-in-time compilation. The specialization of this library involves the execution of common intermedi- ate language (CIL) and low level virtual machine (LLVM) with a focus on embedded systems.     

基于非完全信息博弈的云资源分配模型

针对云环境下相互竞争的多租赁市场运营模式,以提高资源供求双方利益及资源能效为目标,提出了一种基于非完全信息博弈的云资源分配模型.首先利用隐Markov理论根据服务提供商(service provider, SP)的历史资源需求情况预测其当前出价,以预测值为基础构建动态博弈定价模型,激励服务提供商选择符合整体利益的最优购买出价策略,从而实现利益最大化;然后设计了支持多服务提供商、多种资源同时分配,以分类资源单位价格进行分配的资源分配模型,保证了基础设施提供商(infrastructure provider, INP)的收益最优.仿真实验表明：在博弈定价模型中,预测价格与实际交易价格相近且交易价格低于实际估值,能够保障服务提供商的利益;基于不同种类资源单价的分配模型能够增加基础设施提供商的收益.     

面向服务的网格高性能计算策略

网格技术和Web服务的发展，促成了服务计算的诞生和发展．本文在面向服务的架构下，重新研究传统计算网格下的高性能计算．首先，针舛高性能计算应用的特点，结合面向服务的思想，提出了一种层次资源管理体系结构．其次，分析了适用于网格环境的高性能计算应用的程序结构，并通过有向无循环图（DAG）加以表示．第三，基于上述的资源管理体系结构和高性能计算应用模型，提出了一种改进的动态优先级调度算法．最后，通过仿真实验，分析了提出的算法的性能，实验结果表明提出的算法适用于网格环境，进而验证了本文提出的面向服务的网格高性能计算策略的有效性．     

基于工作流的气象高性能计算用户环境

分析气象数值预报业务系统的特点,引入工作流思想,从业务流程定义、引擎系统、监控系统等方面设计并实现气象高性能计算用户环境。扩展各种关系依赖和流程语义,设计基于shell适配器的引擎系统和基于插入式组件的监控系统,从而增强系统的灵活性和适应性,在气象高性能计算用户环境中得到较好应用。