构建高性能集群计算机系统的关键技术

高性能计算机技术是衡量一个国家科技水平是综合国力的重要标志之一,目前世界上一些发达国家都在争相投入巨额资金对它进行和研究。PG集群计算机就是最廉价的高性能计算机、着重讨论了集群计算机系统构建中的一些关键技术,如可扩展性,可用性、资源管理、负载平衡和并行程序设计环境等,并给出了一个基于MPI环境的并行程序设计实例。同时,也根据集群系统的特点提出了它在不同领域中的实用意义。     

高性能计算机集群系统在地震资料处理中的应用

随着地震资料处理技术的不断发展,对所使用的计算机运算速度和存贮量的要求越来越高,而高性能计算机集群系统的引进,使这一问题得到了理想的解决.通过对IT设备科学合理的选型配置,系统软件与应用软件的正确安装、全面测试,确保了高性能计算机集群系统运行在最佳状态。高性能计算机集群系统在地震资料处理中的应用,特别是地震资料处理叠前深度偏移技术的实现,使地震资料处理工作达到了更高的水平。     

关于并行程序设计方法的分析与研究

并行程序设计与并行计算机的体系结构密切相关,因此其复杂性要远远大于串行程序设计.介绍了数据分解和循环体依赖等概念,提出了一个cache利用率和并行计算机有效速度的近似关系模型.通过该模型和一个实例,阐述了在并行程序设计中降低和拆解计算目标中数据依赖的方法过程,从而达到尽可能多地发掘指令级并行性,提高cache利用率即提高并行系统有效速度的目的.     

基于Linux与MPI的集群并行系统的实现

计算机的集群技术是高性能并行计算中的一个研究热点.对于有海量运算需求的企业和研究项目来说,集群并行计算系统是他们的最佳选择.本文简要介绍了linux集群技术和MPI并行程序设计的原理,结合一个并行程序实例设计了一个linux集群,并对linux集群系统进行了性能评测.     

并行程序实用优化方法讨论

主要讨论了应用程序并行数值模拟中的一些优化方法。介绍了提高Cache命中率和指令级流水优化等单机性能优化的方法。并行优化技术方面,结合应用实例,研究了消息传递并行程序设计环境下如何提高程序性能的方法。实验结果表明讨论的串并行优化方法是有效的。     

高性能并行计算基础理论与软件

(获 2 0 0 1年全军科技进步一等奖 )　　高性能计算机的研究与应用水平标志着一个国家科技、经济和国防等方面的综合实力。高性能并行计算基础理论研究与应用是挖掘高性能并行计算机性能的关键技术之一 ,是并行计算技术最重要的理论基础。本项目在国家自然科学基金等课题的资助下 ,基于共享存储、消息传递和数据并行 3类并行程序设计平台 ,针对并行计算基础理论、应用程序性能分析方法和科学计算并行软件库等几个重要的关键问题进行研究。经 4年半研究攻关取得了丰硕成果 :在国内外核心刊物发表论文 40多篇、专著 1部、实现软件 1 5万行以上…     

高性能计算机集群的性能评价

通过所设计的2个测试方案对高性能计算机集群的加速比进行了测试,对其性能进行了评价。得到了其加速性能随着计算节点数的变化曲线,以及主节点对性能的作用。结果表明高性能计算机集群具有很好的加速性能、稳定性和很大的升级空间。而主节点参与计算,会导致负载不平衡,降低高性能计算机集群的加速性能。     

结构高性能计算中的并行有限元方法

综述了在结构高性能计算中的并行有限元方法的研究现状,其中包括利用普通微机构建的并行计算集群(通常称为Beowulf系统),对该领域的未来发展趋势作了展望;指出了在未来结构高性能计算中,网络并行计算集群环境下的并行有限元方法必定成为一种重要的必不可少的方法。     

Spark集群中还贷问题的逻辑回归模型研究

在Spark集群环境下,通过Sparklyr调用MLib中的并行逻辑回归算法对大规模抵押贷款数据的训练集进行监督学习,使用R语言建立一个预测客户是否会如期归还贷款的逻辑回归分类模型。为了研究该模型的可信性以及获取效率,本文补充了伪判定系数、分类评价指标、测试集性能几个指标对模型可信性进行评价,并判定了模型的可信性。在获得了可信模型的基础上,实验结果表明:当数据量增加到一定阈值后,在集群环境下使用并行的算法获得逻辑回归分类模型的速度要优于对应的串行算法。     

基于Hadoop集群的Sobel边缘检测

随着卫星遥感数据的增加,单机环境下完成海量影像的Sobel边缘检测将比较耗时,如何提高效率已成为时下遥感领域所面临的一个新的挑战.传统方法通过获得遥感影像的数学形态变化特征(即二值化图像),进而提取其边缘二值化影像.鉴于MapReduce是运行在Hadoop集群环境下的并行分布式计算模型,在处理海量数据时的效率之高,故本文将其应用到遥感领域,并行实现海量影像的Sobel边缘检测.实验结果表明较传统的方法而言,集群环境下实现海量影像边缘检测的用时显著减少,并且该用时随着Hadoop集群中节点数目的增加而线性递减.     

一种多粒度集群数据库并发控制新算法

为保证集群系统中全局事务的并发正确执行,采用基于谓词级的多级粒度冲突检测机制,并通过检测谓词冲突图中是否存在环的方法来避免冲突的全局事务可能会产生的全局死锁,不仅减小了死锁检测粒度,而且还提高了全局事务处理的并发度,同时也保持了集群中局部数据库的自治性。此外,还改进了一种以事务提交图为中心的并发事务调度算法来保证全局事务的可串行化提交,实验结果表明,该算法有效地提高了全局事务执行的并发度,增加了事务吞吐率和减少了响应时间。     

基于PC集群并行CFD算法实现

计算机与数值计算技术的迅猛发展催生了计算流体力学这门交叉学科．单机性能的提高使得计算流体力学得到迅速推广，成为一般工业过程基本设计分析工具．然而对于流动机理的细节研究以及工业应用大规模设计计算问题，PC机几乎无能为力．因此，尝试进行并行计算具有重要意义．提出了一套基于PC集群和消息传递界面的并行CFD算法，用高性能PC机组建计算网络来提供大型计算能力；搭建了一套双节点的集群系统，并设计了SPMD并行CFD计算程序，同时实现了计算域自动分解及子区的重新编号，结果重构和输出．对典型的后台阶流动进行计算以此来验证算法的正确性，计算结果表明：结果与顶级商业软件Fluent串行计算结果吻合较好．对不同长宽比和网格数目的后台阶流动进行了并行计算，计算结果显示该算法具有较高的并行效率．     

区域分解并行有限元计算方法研究

按照区域分解算法“分而治之”的思想,研究了在普通PC机群上实现大规模并行有限元计算的方法.针对PC机群的特点,有限元计算数据采用分布式存储策略,方程组的求解采用并行预处理共轭梯度算法.采用C++语言及MPI消息传递接口开发了基于PC机群的并行有限元计算程序,利用6台计算机对247871个单元的有限元模型进行了并行求解,并行加速比达到5.26.验证了程序的可靠性和高效性.     

高性能桌面超级并行计算机Linux PC集群系统

并行处理技术是衡量一个国家综合国力的重要标志之一,而桌面超级并行计算机--Linux PC集群系统由于具有可扩展性好、成本低廉、高性能和能够获得免费的Linux,PVM及MPI并行编程环境等优点,从而特别适合我国国情.根据当前并行处理硬、软件资源的发展状况,提出了Ethernet,Fast Ethernet,Myrinet,ATM和Giganet 5种构建Linux PC集群系统的选择方案.     

校园网分布式计算环境的建立

以ＰＶＭ系统为网络进行计算平台,选择合适的机群上的操作系统,建立了校园网分布式计算环境,介绍了ＰＶＭ的计算模型、ＰＶＭ系统在校园网上的实现过程及ＰＶＭ应用程序的编制和编译链接方法等,从而解决了网络上并行计算的问题,利用局域网建立分布式计算环境,是我国科研和教育部门进行并进计算一的条有效的途径。     

模拟退火与蚁群混合并行算法解旅行商问题

求解TSP问题的智能优化算法主要包括蚁群算法和模拟退火算法等,这些算法求解TSP问题的速度比传统的精确求解算法有很大改进,但在问题的求解空间逐渐增加时,串行执行速度往往还是无法满足人们的需求.针对此问题,研究了蚁群算法、模拟退火算法以及两者的混合算法的并行实现方法,建立了PC机群实验平台,基于MPI环境对蚁群算法、模拟退火算法以及混合算法的并行算法进行了测试.根据理论研究和实际测试的结果,比较了并行算法和传统串行算法的性能差异,总结了利用PC机群系统求解旅行商问题的并行求解的可行性,得出了关于并行效率等方面的一些有意义的结论.     

基于Petri网的电子政务动态流程建模

Petfi网具有图形化的直观性和数学的严谨性，非常适合进行复杂离散系统建摸．电子政务系统往往涉及行政部门多、业务流程复杂，一件业务通常有时限要求且涉及到的相关部门具有动态并发性．一些业务的流向具有并发和动态特征，用传统Petri网及其扩展模型难于描述．提出一种支持动态并发流程生成的动态Petri网模型DOPN，以适应具有动态复杂流程的电子政务系统建摸，并通过市长公开电话系统业务流程的成功开发验证了其正确性。     

科学工作流与高性能计算集成方案

科学工作流为科学计算提供了工作流定义、流程管理和任务并行化等支持,高性能计算为大规模数据处理提供了集群管理、任务管理、资源调度等机制. 如今正进入一个"大数据"时代,将科学工作流系统与高性能计算结合实现高性能计算平台上大规模并行计算具有重要意义. 集成中间件与上层工作流系统和底层高性能计算平台进行交互,提供任务提交与状态监控功能. 同时,集成方案为分布式集群中计算平台提供新的参考实现. 基于上述分析以Swift科学工作流与Windows高性能计算平台集成方案为例,通过NASA MODIS图片处理工作流来分析并验证集成方案的可行性和性能.     

并行计算流体力学数值仿真平台设计与实现

针对计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)对高性能计算提出的需求,采用安腾2处理器和Infiniband网络构建了36 CPU的集群系统,优化后的Linpack值为188.6 GFlops;将集群扩展为并行CFD数值仿真平台;建立了战术导弹三维流场仿真模型,测试了并行平台的性能和计算精度.结果表明:并行平台硬、软件配置合理,适用于中、大规模的CFD应用.