基于多核集群系统的并行编程模型的研究

并行计算技术是计算机技术发展的重要方向之一。当前并行程序模型主要有消息传递模型和共享存储模型两种。随着处理器多核技术的发展,在一枚多核处理器中集成两个或多个完整的计算引擎（内核）,并充分利用多核计算机的特性,发挥多核计算机的性能成为一个很重要的研究方向。介绍一种新的MPI实现机制,这种机制集成了共享存储模型和消息通信模型的优点,在节点内使用共享存储模型,在节点间使用消息传递模型,并且通过自动生成线程级的任务来获得更好的性能。．     

多核集群系统下的混合并行遗传算法研究

为应对传统遗传算法在处理大规模组合优化问题面临的进化速度缓慢,难以达到实时要求的严峻挑战,提出了一种在多核PC集群系统上实现“粗粒度一主从式”混合并行遗传算法的模型:通过把“粗粒度一主从式”并行遗传算法映射到多核PC集群上,结合消息传递和共享存储两种并行编程模型,在节点间使用消息传递模型(MPI),对应的遗传算法为粗粒度并行遗传算法,在节点内使用共享存储模型(OpcnMP),对应的遗传算法为主从式并行遗传算法,用MPI和OpenMP混合编程的方式以进程和线程两级并行在多核集群上实现具体的混合并行遗传算法。理论分析和实验结果表明,提出的实现模型有较好的性能,可大大改进传统遗传算法的缺陷。为利用并行遗传算法在普通多核PC集群上处理大规模组合优化问题提出了一种有效、可行的解决方案。     

时钟共享多线程处理器通信机制的设计与实现

多核多线程处理器~([1])是并行技术的一个发展方向,基于多核多线程处理器,提出了一种时钟共享多线程处理器。该处理器有近邻通信和线程间通信两种通信机制,近邻通信采用近邻共享FIFO来传递信息,线程间通信通过线程间共享存储来传递信息,这样可以提高处理器的资源利用率和并行执行能力。     

PC机群上共享存储与消息传递的比较

共享存储和消息传递是目前两种主流的并行编程模型.一般认为,消息传递的可编程性不及共享存储友好.OpenMP是目前共享存储编程的实际工业标准.机群OpenMP系统在机群上提供了OpenMP编程环境,具有易编程和可扩展的特点,但是其性能如何一直是关注的热点.以机群OpenMP系统OpenMP/JIAJIA和典型的消息传递系     

基于OpenMP的事务存储同步语义研究

多核处理器环境下必须解决多核处理器的并行编程问题,才能够充分发挥多核处理器的性能.事务存储(Transactional Memory)机制提供了一种在多核环境下程序并行执行和同步的方法.已有的工作已将事务存储扩展到了OpenMP,为程序员提供满足事务原子性、一致性和隔离性的共享存储访问.但当前事务存储的语义并不完善,事务间不能交换中间结果,不能实现锁的部分语义.提出并实现了一种基于开放嵌套的事务存储的同步语义,从而解决了事务间不能交换中间结果的问题,增强了扩展事务存储后OpenMP的并行编程能力.     

有限元单元计算予程序的OpenMP并行化

Intel和AMD双核乃至4核处理器的推出,使得并行计算已经普及到PC机。为了充分利用多核,需要对原有程序进行多线程改造,使其充分利用多核处理带来的性能提升。该文利用共享存储编程的工业标准OpenMP对有限元方法涉及的单元计算子程序进行了并行化实现。在机群的一个双CPU的SMP节点上的测试表明,共享并行化使得该单元子程序的性能提高了一倍。     

事务存储系统

多核处理器性能的发挥依靠程序的并行,共享存储并行编程模型为大多数多核处理器所采用,而有效同步多个线程对共享变量的访问是其关键、也是难题.借鉴数据库中事务的思想,人们提出事务存储(transactional memory),旨在提供一种编程简单,对程序正确性推理容易的同步手段.简介了事务存储的起源,诠释了事务存储系统的概念.论述了事务存储的编程接口和执行模型.讨论了事务存储系统所涉及的主要内容,对各种方法和策略进行了比较.对事务存储中有待解决的问题进行了探讨.最后介绍了几个开源的事务存储研究平台.     

有限元单元计算子程序的OpenMP并行化

Intel和AMD双核乃至4核处理器的推出,使得并行计算已经普及到PC机。为了充分利用多核,需要对原有程序进行多线程改造,使其充分利用多核处理带来的性能提升。该文利用共享存储编程的工业标准OpenMP对有限元方法涉及的单元计算子程序进行了并行化实现。在机群的一个双CPU的SMP节点上的测试表明,共享并行化使得该单元子程序的性能提高了一倍。     

多核处理器并行编程模型的研究与设计

为了在多核处理器上充分利用多核资源以提升程序性能,研究了多核处理器的体系结构和多核环境下可能影响并行程序性能的因素,实现了基于任务的并行编程模型.该模型提供了单任务数据并行和多任务并行两种并行处理方式,其中单任务数据并行使用cache块技术划分数据集,多任务并行使用任务密取的任务调度策略.用该模型实现了计算斐波那契数列的递归算法,实验结果表明,使用该模型编写多核并行程序可以达到较高的相对于串行计算的加速比.     

基于TBB任务调度器的N皇后多核并行算法

为了充分利用多核处理器资源,研究了Intel线程构建模块并行编程模式.基于任务调度器,建立了逻辑线程和物理线程最佳匹配和映射的面向任务编程模式.利用任务调度器,设计了N皇后问题在多核处理器的并行算法.该算法将任务自动地映射到多线程,减少消息传递和数据移动带来的额外开销,提高多核CPU的使用效率.并行算法的加速比接近核数,CPU使用效率超过90%,实验结果表明,该算法有效地提升了多核计算机资源的利用率.