伞球谱模式T213L31在PC机群系统上的并行实现

本文研究以PC作为结点的Linux机群系统上实现全球谱模式T213L31并行计算的方法，给出了谱模式的三维置换并行算法和半拉格朗日时间积分格式的按需通讯并行实现方法，同时提出了适合于机群系统的并行I／O实现。该实现在由四个双CPU结点组成的Linux机群环境下取得了良好的运行效果。     

基于分群策略的机群系统上Motif发现并行算法

Motif发现是生物信息学的一个重要研究问题。采用均匀分配后缀群策略、并行淘汰和归并方法,在机群系统上设计一种Motif发现并行投票算法。实验结果表明,在保证解精 度的前提下,该并行算法获得了良好的加速,执行效率达到95％以上。     

高性能BLAS在类Beowulf机群系统上的实现

Beowulf计划关于“基于COTS技术以满足特殊计算需要”的思想使得机群计算成为斋性能计算的一个重要流派,本文针对类Beowulf机群的Intel微处理器特点,讨论了BLAS的优化技术,在以软件DSM系统作为并行编程环境的类Beowulf机群系统上作出了性能评价。     

基于机群系统的C＋＋语言并行化实现

在计算机机群系统环境下，将面向对象程序设计技术与并行技术相结合能够有效地降低并行程序设计的难度，提高并行程序的可维护性、可移植性和可重用性．本文探讨了机群系统下的Ｃ＋＋语言并行化实现的几种方法，分别介绍了基于消息传递的ＭＰＣ＋＋、基于共享对象的ＳＯＣ＋＋和基于对象级并行的ＣＣＰＰ语言模型、编程接口及其实现，并给出了几种语言系统评测的结果及分析．     

异构机群系统上带返回信息的可分负载多轮调度算法

针对处理机具有不同的计算速度、通信能力的异构机群计算环境,以及实际应用中许多问题的求解在处理完任务后向中心处理机节点返回处理结果信息的情形,通过允许计算和通信操作重叠执行,采取FIFO调度策略和多次并行分配计算任务的方法,提出一种带返回结果信息的调度轮数可变的可分负载多轮调度算法.实验结果表明,该算法对于处理具有返回结果信息的应用的调度性能优于UMR可分负载多轮调度算法,并且可以获得近似最优的调度轮数.     

异构机群系统上基于多轮分配方式的近似串匹配并行算法

在给定正文串分配轮数的前提下,考虑处理机节点具有不同计算速度、不同通信能力的情形,根据从处理机是否允许重叠执行计算和通信操作,提出异构机群计算环境下的最优正文串多轮分配策略;同时提出一种周期性的正文串多轮分配策略并给出了相应的正文串多轮分配的闭合解,此策略可以求出最优的分配轮数.实验结果表明,正文串多轮分配策略比正文串单轮分配策略大大缩短了近似串匹配并行处理的时间,并且在正文串多轮分配策略中,当近似串匹配应用的规模较小时,分配轮数比参与近似串匹配并行处理的从处理机数更能影响近似串匹配并行处理的完成时间,反之,从处理机数对近似串匹配并行处理的完成时间影响更大.     

自适应谱聚类算法并行实现及优化

谱聚类算法是基于谱图分割理论的聚类方法,其对高维、非凸数据分布问题有很好的聚类效果。但对大规模数据问题的聚类,该方法存在着计算时间和存储空间等方面的瓶颈。本文给出了一个自适应的谱聚类并行算法,通过局部计算和异步循环通信并行方法,最大限度减少了并行谱聚类中数据通信次数,并通过计算与通信重叠策略,进一步降低了并行算法的通信开销。在并行算法实现中,将自主开发的最优预条件共轭梯度法并行求解器 PLOBPCG 用于谱聚类的特征降维。在中科院的“元”超级计算机上,通过对两类大规模数据聚类的测试表明,在 2048 核上的加速比接近线性加速,并行效率达到96%以上。     

异构机群系统上并行计算双序列的最长公共子序列*

针对处理机节点具有不同计算速度、不同通信能力的情况,考虑计算和通信启动开销,给定处理机分配顺序,基于可分负载理论,提出一种存储受限异构机群系统的序列串最优分配线性规划模型,给出相应的序列串最优分配方法。实验结果表明,基于最优序列串分配方法的双序列最长公共子序列并行算法优于平均分配序列串算法,获得了较好的加速,并具有良好的可扩展性。     

T63全球海气耦合预报模式的并行计算

介绍了基于T63全球海气耦合业务预报模式的特点及基本原理,在分析了它的基本流程及串行运行时间的基础上,针对其巨大的计算量以及数据流特点,提出了基于纬圈并行的并行方案,并对I/O作了比较有效的优化,在神威并行机上实现后,在8处理器时取得了较好的效果,最大可扩展至48处理器。     

MUSIC算法在分布式并行处理机上的实现研究

介绍了一种基于分布式并行处理平台的并行MUSIC实现方法。在实现过程中,针对MUSIC算法运算量大难以实时实现的特点,采取了有效减少计算量的措施。并根据MUSIC算法各个子任务的不平衡性,提出了一种基于软件流水的并行任务划分方法。经仿真试验证明,经过上述并行处理后可有效加快算法的完成时间,在工程实践中具有广泛的实际意义。     

集群系统中的FP-Growth并行算法

针对FP-Growth算法面临大规模数据库时空效率不高的问题,提出一种面向计算机集群的并行算法。采用投影方法直接寻找频繁项的条件数据库,将挖掘条件数据库的工作分化成若干独立的子任务,分配到集群中的节点上并行实现,由中央节点汇总结果并输出。结果证明,该算法不仅能够提高计算速度,解决数据库规模过大时内存溢出的情况,且具有良好的延展性。     

基于BEOWULF的PC集群系统设计及并行编程的研究

介绍了机群的概念,重点介绍了Beowulf集群。在此基础上,构建了BeowulfPC集群,并详细介绍其软硬件的配置.最后,通过对MPI的介绍,结合实例,对系统进行了性能评测。此系统已运用于实际工作中,取得了良好的效果。     

WRF模式在LINUX集群系统的并行计算与评测

WRF气象模式是高性能的并行计算,一般需要大型机进行并行计算和处理,文中将WRF系统构建在32核LINUX集群系统上,进行并行计算试验并确定出了该系统的合理的并行计算方式。选取了WRF个例分别对运算时间、加速比和并行效率做了性能测试。结果表明：处理器个数逐步增加至16时,WRF系统运算的总时间随个数单调减小,从16增加到26。系统运算的总时间变化总体趋势在减小,但变化不明显,存在一定的起伏,从26到32,总体上有增加的趋势。实验构建的集群系统具有较好的并行计算效率和加速比,当处理器个数为26时可以达到最大的加速比12．5,且并行效率达到48％,能够达到较好的并行运算效果。     

基于Linux集群的并行计算

对普通用户来说,在专业集群中进行并行计算的处理,存在费用高、管理困难和操作复杂等问题。针对该问题,利用PC和以太网相连的实验环境,采用集群工作框架和并行计算的关键技术,提出基于Linux集群的并行计算系统环境。在该环境上对系统的性能进行测试,结果证明了系统的可行性。     

数值天气预报全球谱模式并行计算研究

本文首先给出数值天气预报全球谱模式的控制方程;接着,利用数值天气预报全球谱模式计算的复杂性和数据整体相关性,给出了基于二维数据剖分方法的并行算法,并从负载平衡、减少通信延迟以及Cache与I／O优化三个方面给出了并行实现策略。     

基于阶段并行模型的算法设计研究

NOWs正成为并行计算领域的一个新的发展热点,以太网构成的微机集群系统是NOWs的一种重要实现形式。阶段并行模型是BSP模型的改进,它更接近于表述实际的机器行为,同时具有编程简单、独立于体系结构和执行性能可预测等特点。文章研究了群集系统中阶段并行模型上的并行算法设计,以FFT算法为例,进行了设计和分析,并给出了测试结果。     

并行BSP模型在实时集群系统中的应用

分析BSP并行计算模型在多源数据处理中的应用特点。构建实时集群计算机系统的并行计算BSP模型。对多源任务数据处理的粒度进行了分析设计。给出了实时集群计算机系统中BSP模型的实现算法。实际应用验证了算法的有效性。     

微机Cluster并行化实现叠前深度偏移方法

该文是讨论利用微机Cluster来实现地质模型叠前深度偏移并行化实现。为了比较这一并行化方案的实现效果,选择大规模分布式并行计算机代表-IBMSP-2以进行计算性能的比较。     

基于T213/L31并行计算和数值天气预报研究

介绍了并行计算和数值天气预报的发展概况;给出了并行算法的一般设计方法;分析了数值天气预报并行计算的可行性;最后介绍了T213/L31的基本原理,计算流程并分析其并行实现的可行性。