并行推理机编译技术的研究

自动模式识别,数据相关性分析、AND并行性的开发、副作用处理、并行性的粒度分析、并发语言的处理和WAM指令集的扩充是并行推理机编译中所面临的一些课题。本文对这些课题及我们所做的工作逐一作了论述,并展示了并行推理机编译技术研究的前景。     

并行推理机设计的主要论题

基于谓词逻辑的逻辑程序设计语言将逻辑推理对应计算,它丰富的表达能力特别适合于知识信息处理。Warren提出的编译技术大大提高了顺序执行Prolog的时空效率。但是,为了满足知识信息处理应用的要求,需要研究并行推理机以并行执行逻辑程序。本文论述了并行推理机设计中涉及到的一些问题,从逻辑语言,执行模型和体系结构等方面探讨了并行推理机中并行性开发方法和需考虑的问题。     

一个并行推理机模拟实验系统—SES—PIM

1.引言 我们的研究目标是设计一个并行执行逻辑程序的计算机系统结构。从1984年初开展这一工作以来,已取得的主要结果包括:提出了一种描述逻辑程序执行过程的新方法——OR树林方法及其执行模型PSOF,设计了基于PSOF模型的并行推理机系统结构     

逻辑程序并行推理机EC—PIM的系统设计与实现

本文介绍面向逻辑程序的并行推理机系统ＥＣ－ＰＩＭ。它以逻辑程序设计语言ＰＲＯＬＯＧ为核心，以硬件、软件两方面结合的方式直接实现以ＰＲＯＬＯＧ所描述的推理任务，系统设计基于Ｅａｒｌｅｙ算法，ＶＬＳＩ技术以及适当的系统结构及部件的设计方案，在提出并行推理机及其概念模型的前提下，作出ＥＣ－ＰＩＭ体系结构的设计包括互连结构，公共存储器系统的设计方案，并成功地实现了双八路二级并行逻辑推理模拟机的研制。     

并行仿真技术综述

该文从并行仿真框架、仿真任务的分配、仿真实现以及仿真策略等几个方面论述了当前并行仿真技术的发展状况，然后对并行仿真技术的前景加以展望。     

基于Horn子句逻辑的并行推理机

顺序推理中遵循先左后右——子句在前者先选择(即由上到下)的原则,而人们发现 Horn 子句逻辑具有下列基本的并行性:1)AND 并行性,即并行计算规则,指一个目标中的各个子句可并行约化;2)OR 并行性,即并行搜索规则,指一个子目标可同时与多个可能匹配的子句进行匹配;3)搜索并行性,指同时搜索库中所有子句;4)合一并行性,指同时匹配单一目标中的各个项;5)流并行性,指具有共享变量的子目     

并行计算机

本文概述了并行计算机的种类、结构及影响并行机效率的因素，阐述了并行计算机的发展现状和趋势，众所周知，目前世界各国都在争相发展并行计算机，研究开发新型高速的并行机已成为各国争夺高性能计算机霸主地位的主要目标，各国均不异投入大量人力物力和财力，因此基发展极为迅速，竞争极为激烈。随着神经网络的再度兴起以及其应用的日益广泛，神经计算机的研究日显重要。由于神经网络本质上的并行性，因此它的实现与并行处理技术和     

软件健康管理系统故障诊断推理机算法设计

针对很多测试软件健康管理系统中要求能够对动态系统故障进行准确、快速诊断的特点,应用具有对时空因果系统进行动态实时捕获的TFPG模型设计了故障鲁棒性诊断算法。在对TFPG模型进行介绍的基础上,设计了基于事件的假设初始化算法和基于增量的假设更新算法,并提出了假设的度量指标。将所研究的算法应用在典型TFPG模型上,结果证明设计的基于时间一致性的故障推理机对软件传感器故障具有良好的鲁棒性,并且能够对软件系统的状态进行预测,满足软件健康管理的需求。     

并行知识库机的知识划分及其推理

并行知识库机是一种采用并行处理技术来提高大规模知识库系统性能的专用机。其中，知识的划分及并行推理模型是两个关键问题。本文以产生式系统作为并行知识库机的基本知识表示方法，重点讨论产生式系统的划分和并行推理问题。     

并行仿真任务的自动生成软件

本文阐述了一种将连续系统仿真模型－状态方程模型自动生成并行仿真多任务的软件。该软件实现了从仿真模型生成可并行多任务到仿真结果输出过程的自动化，而且生成的并行仿真任务均衡，并行加速比高，适用于基于机间通信的同构型ＭＩＭＤ系统。     

并行数据库系统的体系结构

一、引言 进入九十年代以来,越来越多的应用表明,传统的大型计算机系统缺乏支持高性能联机事务处理和复杂查询操作的能力。当今数据库规模的急剧澎胀、数据库工作负载的日益加重,以及新的应用领域的不断出现和成熟,已使传统的大型计算机达到了性能的极限。例如,美国国家专利局的信息数据库的信息量高达25太字节(1980年)[1],即使使用目前最快的大型机,按每秒处理100兆字节的处理速度,要把这个数据库全部检索一遍,也要花费100小时。设计支持海量数据和满足实时要求的高性能的数据库系,统已经成为数据库研究领域所面临的一项严峻挑战。     

并行数据库的研究

本文回顾了并行数据库的发展史和研究现状，并以与分布式数据库（ＤＤＢ）对比的方式，着重介绍并行数据库（ＰＤＢ）的硬件结构、并行数据库管理系统（ＰＤＢＭＳ）的参考模型以及并行数据库中的ｊｏｉｎ运算。     

分布式并行程序设计范例

本文介绍了几种分布式并行程序设计范例：计算－汇集－广播，分而治之，流水线，处理机场等。人们可参考上述范例，进行并行程序设计。     

程序潜在最大并行程度分析方法及其实现

现有的并行编译器不能充分地识别和开发程序潜在并行性。此文提出了一种新的程序最大并行度分析方法，这一方法可开发程序循环一级的并行性。     

软件并行开发控制模型及其CASE系统

提出了软件并行开发控制模型CCM;设计了一个支持它的基于Petri网的计算机辅助软件工程系统CCM-CASE。并给出了CCM模型及其语言表示的形式定义;介绍了CCM-CASE的系统结构;讨论了在CCM-CASE系统支持下的并行控制技术。     

软件DSM机群上并行大规模地理图像处理系统ParGIP

基于共享虚拟存储（shared virtual memory,SVM)PC机群的大规模并行地理图像处理原型系统ParGIP(parallel geographical image processing)采用Client-Server计算模型，通过软件分布式共享存储（software distributed shared memory,software DSM)中间层将PC机群组织成一个逻辑上共享的内存的并行计算平台，地理图像处理可以充分利用ParGIP提供的大共享内存和并行处理能力来提高性能，缩短处理周期，从而解决传统单机串行方式下地理图像处理中内存匮乏和计算能力不足的问题，ParGIP还进一步将机群中各个结点上分布的磁盘组织起来，提供地理影像库所需的海量存储空间和并行I／O能力，测试结果表明，ParGIP的8机并行I／O带宽达到102．6MB/s，典型的图像处理算法获得了接近线性的加速比。     

发展大规模并行巨型机势在必行

近年来,并行处理技术的广泛应用及其巨大优越性使得人们对高性能计算的发展充满信心。随着科学和工程化的纵深发展,大量的数据计算越来越引起人们的极大关注。本文详细介绍了并行处理技术的最新发展。     

并行化技术与工具

程序并行化工具由它能有效地解决了多种并行机结构间的代码可移植性和大大地减轻用户使用并行机的困难，已成为当今并行处理领域的一个热门研究课题。相信随着对并行机系统越来越广泛的使用。它还将会得到不断的发展和完善。本文着重介绍了并行化关键技术和工具系统的研究历史与现状，并就这一研究课题今后的发展趋势提出一些看法。