多核微机基于OpenMP的并行计算

随着四核微机走向市场和八十核处理器在实验室研制成功,多核正引领软件研发发生基础性变化。开发人员需要在代码中添加线程来利用系统所提供的多个内核,从而提升PC应用软件的功能和性能。文中探讨在多核微机上进行并行计算的实现技术。介绍了共享存储系统并行编程接口OpenMP的模型、指令和库函数,以及Intel C 编译器9.1和Microsoft Visual Studio 2005等对OpenMP的支持;着重探讨了二维离散快速傅里叶变换并行算法的设计、实现与优化技术;展望了高性能并行计算软构件库的开发前景。     

基于OpenMP的电力系统潮流并行计算研究

随着电网规模的扩大,电力计算越加复杂,传统串行计算方法难以满足电力系统模拟和实时控制的仿真要求。引入并行潮流计算是解决电力系统计算耗时过多的重要途径。本文介绍了并行技术,基于OpenMP编写了潮流计算程序,用串行和并行两种方式对标准测试系统的潮流进行测试。结果显示使用了并行技术的程序计算时间明显优于串行,因此使用OpenMP技术是一种低成本、高效率的解决方案。     

OpenMP在并行计算中的应用

OpenMP的功能、执行方式和主要指令,用OpenMP对一个描述粒子运动的模式进行了并行优化。     

并行计算在动态模式识别中的实现和应用*

研究一种针对最近提出的动态环境下的机器学习理论——确定学习理论的算法实现,提出一种采用并行计算实现确定学习理论中的动态模式识别的方法。利用并行计算中的OpenMP多核编程环境,采用曙光16核服务器为硬件平台,实现对动态模式识别算法的快速性。同时,以压气机Mansoux模型为应用背景,把确定学习理论的动态模式识别方法应用到压气机旋转失速/喘振的快速检测中,利用多核并行计算实现了从包含多种旋转失速/喘振模式的模式库中快速识别当前模式的方法,为文章中方法提供了一个有效的验证。     

基于 MPI ＋OpenMP 的红外弱小目标检测并行计算

为有效监控红外弱小目标运动的全过程,必须采用多个波段同时探测,但是多波段探测必然带来计算时间的大幅增长,无法满足实际应用中对目标检测实时性的要求。针对这一问题,本文提出一种基于MPI＋OpenMP的层次化并行方法,充分利用消息传递模型和共享存储模型的优势,并基于多处理器节点集群进行测试。实验结果表明,该并行程序在保证相同的检测概率的情况下加速比达到8．61,极大地提高了目标检测的效率。     

多核技术在动态模式识别算法中的应用

利用LabVIEW多核编程环境,采用曙光16核服务器作为硬件平台,实现了动态模式识别下的多模式快速识别。同时,以压气机Mansoux模型为应用背景,设计压气机旋转失速识别快速检测系统,该系统解决了基于确定学习理论的多模式识别算法中涉及的大量计算问题,实验结果和性能分析进一步验证了该检测系统的快速性和可行性。     

基于GPU并行计算及在模式识别中的研究

为了解决模式识别中的计算效率问题,文章研究GPU的体系架构,采用基于GPU的并行计算方法,针对人脸识别算法在GPU上做了相关实验,获得了较高的计算加速比,得到了采用基于GPU的并行计算方法可以较好解决在模式识别中的计算瓶颈问题的结论。     

多核微机基于OpenMP的并行计算

随着四核微机走向市场和八十核处理器在实验室研制成功，多核正引领软件研发发生基础性变化。开发人员需要在代码中添加线程来利用系统所提供的多个内核，从而提升PC应用软件的功能和性能。文中探讨在多核微机上进行并行计算的实现技术。介绍了共享存储系统并行编程接口OpenMP的模型、指令和库函数，以及Intel C＋＋编译器9．1和Microsoft Visual Studio 2005等对OpenMP的支持；着重探讨了二维离散快速傅里叶变换并行算法的设计、实现与优化技术；展望了高性能并行计算软构件库的开发前景。     

MPI＋OpenMP混合并行编程的分析

简要综述并行计算的思想,并对分布式内存结构和共享式内存结构两种结构的特点进行比较。叙述如何应用OpenMP和MPI进行混合编程,以及相应的混合编程模型。通过一个实例,针对多核CPU组成的SMP构架的集群,实现OpenMP和MPI混合编程的性能对比和结论分析。     

一种基于MPI与OpenMP的矩阵乘法并行算法

阐述MPI与OpenMP进行并行计算的特点,并在Visual Studio 2010上构建一个基于两者的混合编程平台。程序在该平台上执行时能够同时实现多进程与进程内多线程编程,设计并实现一种基于数据划分的矩阵乘法的并行算法,将数据分解为两部分交给两个计算节点分别完成,并在每个计算节点内将数据进一步划分,交给多个线程同时执行。通过与非并行矩阵乘法、MPI矩阵乘法、OpenMP矩阵乘法运算性能进行比较,验证该算法可以有效地挖掘计算机的处理能力。     

基于混合并行的Kriging插值算法研究

普通Kriging方法是进行空间降水插值的一种有效方法。然而一方面由于海量数据插值计算量大,另一方面该算法的时间复杂度大,为减少空间降水插值的计算时间,采用OpenMP和MPI混合并行技术,实现Kriging并行算法。在Windows操作系统上搭建并行计算环境,实验数据表明,该并行算法能有效地节省计算时间。     

一种基于动态并行区的OpenMP程序开发模式

通常,OpenMP程序开发将开发过程、程序正确性检测和性能分析分离开来.为此,提出动态并行区的概念,并在此基础上提出一种新的OpenMP程序开发模式,将OpenMP程序的开发过程、正确性检测和性能分析紧密地联系起来.在OpenMP程序开发的每一阶段,都能确保程序的正确性;同时,通过精确的性能分析与细微的性能调整,使得OpenMP程序的性能随开发的不断深入而逐步得到改进.据此开发的NPB2.3 OpenMP Fortran版的实测结果显示出该模式的可行性.     

基于Docker的MPI和OpenMP混合编程

针对当前搭建集群并行系统复杂且耗时等问题,提出基于Docker搭建并行系统。介绍轻量级虚拟化技术Docker的核心概念和基本架构,并基于Docker技术在Linux平台上搭建集群并行开发环境。简要阐述并行计算的思想,叙述MPI和OpenMP并行计算的基本概念和特点,针对矩阵并行乘法的算法建立MPI和OpenMP的混合编程模型,并给出混合编程模型与MPI并行编程模型以及OpenMP并行编程模型的性能对比,分析出现差异的原因。基于该混合编程模型比较Docker与传统物理机两者搭建的并行系统的并行效率。     

基于OpenMP的快速并行分层算法

为了充分利用现有的多核CPU计算资源,提出一种基于OpenMP框架的快速并行分层算法,并对其性能进行讨论.该算法利用模型自然分组特征建立拓扑关系分组,使得模型拓扑数据结构的建立时间缩短;在此基础上,采用基于OpenMP的多线程计算,将拓扑结构的建立过程和求取层片轮廓的过程并行化计算,可以取得接近CPU核数的加速比,因此分层时间明显降低.对于复杂三维模型的超大STL文件进行分层处理,实例计算表明文中算法是一种高效且易于实现的方法.     

模式识别的属性计算网络模型

提出了定性映射诱导的属性计算网络,讨论了属性计算网络中定性基准的学习和反馈调节机制,给出了相应的调节算法,并给出了属性计算网络在模式识别中的应用实例.