志愿者计算环境下的应用

介绍志愿者计算环境下应用的研究现状,根据该环境下科学计算应用的类型,分析应用的任务关系图,包括静态任务关系图和动态任务关系图.描述了电力系统潮流计算和生物信息学的序列比对.提出这两个应用在志愿者计算环境下的任务划分方式、分析并行粒度和应用特点.通过在计算平台P2HP上对两个应用进行实验和性能分析,总结了适合在志愿者计算平台上运行并取得高性能的科学应用的特点及对平台的要求.     

改进牛顿法大规模电力系统潮流计算

电网互联导致电力系统规模不断扩大,对牛顿法进行潮流计算提出了更高的要求。探讨5种改进牛顿法应用到大规模电力系统潮流计算中。经IEEE 300、Poland多个互联的大规模电力系统共6个算例分析表明,算法1和算法2改善了初值范围,同样的迭代次数下,收敛精度较经典牛顿法高,但计算时间较经典的牛顿法并未明显提高;算法3和算法4提高潮流计算的速度和收敛精度。经UCTE 1254病态系统测试,算法3较算法5能高效地处理病态潮流问题,因而更适合于大规模电力系统潮流计算。     

ILU预处理Newton-Krylov方法的潮流计算

由于电力系统修正方程组具有高维、稀疏的特点,本文提出将预处理Krylov子空间方法应用于潮流修正方程组的求解,形成预处理Newton-Krylov的潮流计算方法。结合ILU预处理方法,比较了最常用的3类Newton-Krylov方法求解潮流方程的计算效果。通过对 IEEE30、IEEE118、IEEE300 和3个Poland大规模电力系统进行潮流计算,结果表明：3类Newton-Krylov方法是电力系统潮流计算的有效方法,呈现出良好的收敛特性和计算效率。     

志愿者计算平台中的监控系统设计与实现

描述了志愿者计算平台P2HP的监控系统设计与实现技术,该监控系统的功能采用多个节点来完成,克服了单一节点失效问题。采用对象序列化技术和远端过程调用技术进行任务和子任务的处理,可以使应用程序跨平台运行,使P2HP平台更加有利于聚集异构环境下的计算资源。通过定义各个角色节点间的消息通信协议格式,采用消息通信机制对本组的监控服务器节点、下属的调度服务器节点和分布式应用程序进行监控。测试结果表明,该监控系统提供了平台和应用监控、节点管理、任务和子任务的处理等完善的功能。     

基于集群技术构建电力系统高性能计算平台

高性能计算是解决大规模电力系统分析计算的有效途径。该文介绍如何基于集群技术构建电力系统高性能计算平台。作者以自己的构建过程为例,分析电力系统高性能计算集群的基本体系结构,从硬件、网络和软件三个方面详细解析其高性价比的构建技术。最后,运用基准测试程序(LinPACK、NPB和PMB)对这一高性能计算平台的进行测试,显示了该平台高效的并行计算性能,以及对程序可移植性的良好支持。基于集群技术构建的电力系统高性能计算平台能为真正解决大电网快速、详细的仿真计算奠定基础。     

基于GaBP算法的快速潮流计算方法

研究在潮流迭代求解过程中雅可比矩阵方程组的迭代求解方法及其收敛性。首先利用PQ分解法进行潮流迭代求解,并针对求解过程中雅可比矩阵对称且对角占优的特性,对雅可比矩阵方程组采用高斯置信传播算法(GaBP)进行求解,再结合Steffensen加速迭代法以提高GaBP算法的收敛性。对IEEE118、IEEE300节点标准系统和两个波兰互联大规模电力系统进行仿真计算后结果表明：随着系统规模的增长,使用Steffensen加速迭代法进行加速的GaBP算法相对于基于不完全LU的预处理广义极小残余方法(GMRES)具有更好的收敛性,为大规模电力系统潮流计算的快速求解提供了一种新思路。     

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。     

基于协同服务器组的志愿者计算环境的构造

构造了一个基于协同服务器组的志愿者计算环境P2HP.P2HP把平台中的所有节点按照角色划分为监控服务器节点、调度服务器节点、计算节点和数据服务器,进而形成一个可扩展的层次网络拓扑架构.P2HP具有开放性、容易使用、容错能力好、可扩展、跨平台等特点,并提供一套简单方便的API(application programming interface)函数调用来支持并行应用程序开发.测试结果表明,P2HP是处理高性能并行应用的一个可行的方法.     

MATLAB与VB的集成在电力系统潮流计算中的应用

潮流计算是电力系统中最重要的一种电气计算,在离线和在线计算中都发挥着重要的作用.在利用以复数矩阵为基本单元的MATLAB开发潮流算法程序、用VB开发潮流计算程序界面的基础上,本文探讨了MATLAB与VB无缝集成的技术,并通过ActiveX技术实现了MATLAB与VB的链接,完成数据通信.     

离线分布式电网潮流计算中的异构数据集成

从电力系统的实际出发,分析Ward等值计算和离线分布式潮流计算算法的特点,抽象出离线分布式电网潮流计算的数据需求问题模型。经过与当前的解决方案的比较,针对数据需求问题模型提出双层中词件系统的集成方案。该方案可以在不影响电力系统安全运行的同时解决离线分布式电网计算的数据需求问题。     

一种基于众核架构的稠密光流并行计算方法

光流法是计算机视觉中的一个基础性算法,可广泛应用于运动检测、运动估计、视频分析等领域。但高质量光流法最大的问题是计算复杂、速度慢,限制了它在实际系统中的应用。针对一种混合亮度和梯度模型的高质量光流法,为其设计了一种高效、可扩展的并行计算方法。通过在具有代表性的网络众核架构-Tilera上进行验证,对于分辨率为640×480的图片,提出的并行计算方法在具有36核的Tilera处理器上执行时间为0.80秒,比主频3.40 GHz的CPU i3-3240快2.56倍,但功耗不到其1/6。当用于嵌入式环境时,其速度比ARM9处理器快33倍,而功耗只有它的一半。实验表明该并行算法具有良好的扩展性,可通过选择不同核数的处理器满足系统对性能、功耗的综合需求。     

基于Fluent的全机数值模拟及并行计算

利用CFD商用软件Fluent对亚声速飞行飞机的三维绕流流场进行了数值模拟以及并行计算,得到了飞机附近的流场,实现了此软件在高性能并行计算机上的并行;并且通过对不同数量网格在不同结点数目机群上的计算结果进行分析比较,验证了此商用软件在并行平台上应用的有效性,也为进行大规模科学工程计算提供了技术参照。     

基于P2HP平台的蛋白质折叠分布式计算

通过对基于格点模型的PERM算法进行定性分析,提出并行化计算PERM算法的策略。该策略保存了PERM算法中最关键的平均权重向量,并分发至多个计算单元进行模拟运算,从而达到减少计算时间、提高运算结果精确度的目的。以P2HP为计算平台,对多条蛋白质序列进行模拟运算。实验结果表明,基于PERM的蛋白质折叠并行计算方法能够在P2HP平台上获得较优的性能。     

适用于异构集群的混合并行流线生成系统

流线是流场可视化的主要方法之一,而针对大规模流场的流线生成由于计算量大往往需要采用高性能计算机这样的并行计算环境结合并行化算法以实现计算加速.在当前异构计算系统越来越普遍的情况下,为了充分利用并行异构计算环境的计算能力,实现更高效的并行流线生成,本文采用了基于数据并行原语结合分布式消息通讯的技术架构,设计了一套适用于异构集群的混合并行流线生成系统,并在此基础上针对数据分块、数据冗余化及进程通讯策略等方面进行设计,提出并实现了一套并行粒子追踪算法.该系统被部署于国产超算平台上,并针对大规模CFD流场模拟结果数据可视化应用开展了实验.本文给出了相关实验结果,分析了核心并行算法的速度性能、可扩展性以及负载均衡等方面情况,说明了系统及算法的有效性和可扩展性.     

异构并行平台的Caffe推理速度提升方法

随着计算机硬件性能的提高,目前在个人终端上也开始出现使用预训练机器学习模型进行推理的运用.Caffe是一款流行的深度学习框架,擅长图像分类等任务,但是在默认状态下只能单核运行,无法充分发挥异构并行计算设备的计算能力.深度学习对于计算性能的要求较高,如果能并行化以充分使用所有计算设备,就能提升计算速度和使用体验.由于CP...     

A dependable Peer-to-Peer computing platform

This paper discusses a dependable and widely applicable Peer-to-Peer (P2P) computing platform. As the existing P2P computing platforms are limited due to the lack of support for various computational models, this paper proposes a workflow management mechanism to support task dependency in parallel programs while increasing computing efficiency. In general, task dependency leads to a serious performance degradation for failed task re-execution because of volatile peers. Therefore, it results in low dependability. Here, dependability is defined as a comparison of the actual performance with task failures to the theoretical one without failure on a P2P computing platform. Redundant task dispatch and a runtime optimization method are proposed to guarantee high dependability even with highly volatile peers. Large-scale simulation results indicate that the computing platform efficiently solves the problem of P2P computing due to volatile peers.     

基于OpenCL的累积汇流并行计算

大尺度、高分辨率数字地形数据应用需求的增长,给计算密集型的累积汇流等数字地形分析算法带来了新的挑战。针对CPU/GPU(Graphics Processing Unit)异构计算平台的特点,提出了一种基于OpenCL(Open Computing Language)的多流向累积汇流算法的并行化策略,具有更好的平台独立性和可移植性,简化了CPU/GPU异构平台下的并行应用程序设计。累积汇流并行算法包括时空独立型的流量分配和空间依赖型的累积入流两个过程,均定义为OpenCL内核并交由OpenCL设备并行执行,其中累积入流过程借助流量转移矩阵由递归式转换为迭代式来实现并行计算。与基于流量转移矩阵的并行汇流算法相比,尽管基于单元入度矩阵的并行汇流算法可以降低迭代过程中的计算冗余,但需要采用具有较大延迟的原子操作以及需要更多的迭代次数,在有限的GPU计算资源下,两种算法性能差异不明显。实验结果表明,并行累积汇流算法在NVIDIA GeForce GT 650M GPU上获得了较好的加速比,加速性能随格网尺度增加而有所增加,其中流量分配获得了约50～70倍的加速比,累积入流获得了10～20倍的加速比,展示了利用OpenCL在GPU等并行计算设备上进行大规模数字地形分析的潜在优势。     

A Java-based parallel platform for the implementation of evolutionary computation for engineering applications

As computers continually improve in performance and decrease in manufacturing cost, distributed systems consisting of multiple computers implemented as parallel computation platforms have become viable for engineering applications which demand intensive computation power. This paper proposes an extended version of a previously developed low cost parallel computation platform called para worker. The system is based on a cluster structure which is a form of a distributed system. The new system is termed para worker 2 which differentiates it from the earlier system. The new proposed system adds enhanced features of improved dynamic object reallocation, adaptive consistency protocols, and location transparency. Performance of the para worker 2 has proven to be superior to the para worker. Testing was based on an execution of Genetic Algorithm to solve the Economic Dispatch problem in Power Engineering. The proposal is particularly useful for the implementation and execution of computational intelligence techniques such as evolutionary computing for engineering applications.     

一个基于P2P高性能计算的高效数据传输协议

针对基于对等网络的高性能计算平台P2HP,设计了一个高效的数据传输协议FDTP.FDTP是一个基于连接的数据管道传输协议,其网络传输通道包括传输控制消息的消息信道和传输任务数据的数据信道．它将数据传输过程分为构建通道、数据传输、关闭通道3步,定义了数据请求方式和数据传输格式,并对传输过程中的数据通道进行管理和容错控制．FDTP通过简化传输控制和减少通信次数来降低通信延迟,进而提高数据传输效率,并最终提高P2HP的运行效率．