基于Docker的MPI和OpenMP混合编程

针对当前搭建集群并行系统复杂且耗时等问题,提出基于Docker搭建并行系统。介绍轻量级虚拟化技术Docker的核心概念和基本架构,并基于Docker技术在Linux平台上搭建集群并行开发环境。简要阐述并行计算的思想,叙述MPI和OpenMP并行计算的基本概念和特点,针对矩阵并行乘法的算法建立MPI和OpenMP的混合编程模型,并给出混合编程模型与MPI并行编程模型以及OpenMP并行编程模型的性能对比,分析出现差异的原因。基于该混合编程模型比较Docker与传统物理机两者搭建的并行系统的并行效率。     

基于SMP集群的多层次并行编程模型与并行优化技术*

详细描述了适用于SMP集群这种多层次并行体系结构的混合并行编程模型MPI／OpenMP,它提供了实现SMP节点间和节点内多层次并行的机制。在此基础上结合实用的性能评价方法,分别介绍了MPI,OpenMP和单处理器三个层次上的一些常用和有效的并行优化技术,并指出单处理器性能优化是提高并行程序性能一个不容忽视的问题。     

多核环境下边缘提取并行算法研究

随着处理器由高主频的单核处理器逐步转向片上多核处理器(CMP),计算机并行处理能力不断提升。通过分析GIS串行算法面临的性能瓶颈,利用CMP的优势,采用线程级并行处理栅格数据。针对边缘提取算法,深入分析和比较了MPI、OpenMP等当前主流的并行编程模式,提出了并行性能估计模型。基于OpenMP编程模型分析线程数、调度方式和分块大小对算法并行性能的影响,实现边缘提取最优并行。实验证明,性能评估模型能够准确预测CMP环境下的并行性能,基于OpenMP实现的边缘提取并行算法能够提高图像边缘提取效率。     

Research on Parallel Algorithm of Fdge Extraction Based on Multi-processor

随着处理器由高主频的单核处理器逐步转向片上多核处理器(CMP),计算机并行处理能力不断提升.通过分析GIS串行算法面临的性能瓶颈,利用CMP的优势,采用线程级并行处理栅格数据.针对边缘提取算法,深入分析和比较了MPI、OpenMP等当前主流的并行编程模式,提出了并行性能估计模型.基于OpenMP编程模型分析线程数、调度方式和分块大小对算法并行性能的影响,实现边缘提取最优并行.实验证明,性能评估模型能够准确预测CMP环境下的并行性能,基于OpenMP实现的边缘提取并行算法能够提高图像边缘提取效率.     

基于体绘制技术的层状地层三维建模平台的设计和实现

随着地学研究的不断深入,层状地层三维建模已成为研究的重点。基于格式化存储的多层DEM数据文件,将直接体绘制的思想融入到基于图像空间体绘制的经典算法—光线投射算法之中,提出基于多层DEM数据的光线投射算法。基于IDL和.NET的混合环境设计并实现了层状地层的三维可视化的平台。在该平台上,使用改进后的光线投射算法实现了层状地层的三维建模,以及对三维层状地质体的基本操作和基本地质信息的提取。     

蚁群算法的三种并行模型分析

在单机多核下分别构造基于OpenMP和MPI的并行蚁群算法模型,在多核集群机下构造基于MPI和MPI+OpenMP的并行蚁群算法模型,并提出动态蚁群择优策略及分段周期交流策略。基于实际路网的路径寻优问题对上述模型进行比较,实验结果表明,在单机多核下,基于MPI的模型与基于OpenMP的模型相比,运行时间短,加速比高,在多核集群机下,基于MPI+OpenMP的混合模型相比基于MPI的模型,在进程数较多时仍具有较高的加速比。     

基于CUDA海量空间数据实时体绘制研究

针对海量空间科学数据的精细及实时三维绘制需求,提出并实现了一种基于CUDA语言的并行化光线投射体绘制加速算法,利用传统体绘制算法中光线投射法的可并行特点和GPU中高速的纹理查询的优点,通过一个实际坐标到纹理坐标的转换函数实现了对不规则采样数据的准确采样,并完成了绘制算法的CUDA并行化改造,通过CUDA语言利用GPU强大的并行计算能力实现了对海量空间数据的实时三维光线投射绘制.     

基于SMP集群的三维网格多粒度混合并行编程模型

为提高大规模三维网格并行算法的执行效率,针对SMP集群分布/共享两级内存层次结构的特点,介绍适用于SMP集群混合编程的不同实现方法.对三维网格模型最短路径问题的并行求解提出了多粒度混合并行编程模型,给出了实现该问题的MPI+OpenMP混合并行算法,并在SMP集群上同粗粒度MPI(Message Passing Interface)并行算法做了性能比较.结果表明,采用该多粒度混合并行编程模型具有更好的加速比和运行效率.     

面向层次化NoC的混合并行编程模型

为更好发挥多核处理器的硬件性能,针对层次化的片上网络架构,提出MPI/OpenMP混合并行编程模型。运用基于MPI的任务级并行模型实现片内簇间的高效通信,采用OpenMP模型实现簇内四核的通信、同步和数据交换。实验结果表明,与单一并行编程模型相比,混合并行编程模型加速比提高了20%~50%。     

三维地震数据场的并行体绘制算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制基本算法,其存在的主要问题是绘制速度较慢.为了提高光线投射算法的绘制速度,利用光线间和光线内的并行性,结合三维地震数据场的特点和文件存储特性,提出了一种基于工作站机群的三维地震数据场的并行体绘制算法.地震油气解释实际应用表明本算法能满足地震解释的要求.     

基于SMP集群的MPI+OpenMP混合编程模型研究

讨论了MPI+OpenMP混合编程模型的特点及其实现方法。建立了对拉普拉斯偏微分方程求解的混合并行算法,并在HL-2A高性能计算系统上同纯MPI算法作了性能方面的比较。结果表明,该混合并行算法具有更好的扩展性和加速比。     

多核集群系统上的混合编程模型研究

对采用多核处理器作为SMP集群系统的计算节点的系统上的一种混合编程模型-MPI+OpenMP混合编程模型进行了深入的研究.建立了两个矩阵乘的混合并行算法,在多核集群平台上与纯MPI算法分别进行了实验,并进行了性能方面的比较.试验表明,混合编程具有更好的性能.     

基于OpenMP/MPI并行编程模型的N体问题的优化实现

多核集群的层次化并行编程模型一直是高性能计算的研究热点。以SMP集群为例,从硬件上可分为节点间和节点内的两层架构。阐述了层次化并行编程的实现技术,针对N体问题算法进行了基于Hybrid并行编程模型的并行化研究。提出了一种块同步MPI/OpenMP细粒度N体问题的优化算法。基于曙光TC5000A集群,将该算法与传统的N体并行算法进行了执行时间与加速比的比较,得出了几句总结性具体论述。     

基于SMP集群的混合并行编程模型研究

提出一种适用于SMP集群的混合MPI＋OpenMP并行编程模型。该模型贴近于SMP集群的体系结构且综合了消息传递和共享内存2种编程模型的优势,能获得较好的性能。讨论该混合模型的实现机制以及MPI消息传递模型的特点。实验结果表明,在一定条件下,该混合并行编程模型是SMP集群的最优选择。     

基于OPS的计算流体力学软件多平台自动并行

当前高性能计算机体系结构呈现多样性特征,给并行应用软件开发带来巨大挑战.采用领域特定语言OPS对高阶精度计算流体力学软件HNSC进行面向多平台的并行化,使用OPS API实现了代码的重构,基于OPS前后端自动生成了纯M PI、OpenM P、M PI+OpenM P和M PI+CUDA版本的可执行程序.在一个配有2块I...     

基于光线相关性的快速光线投射算法

光线投射算法是一种应用广泛的体绘制技术的基本算法，其存在的主要问题是绘制速度较慢。为了提高光线投射算法的绘制速度，以满足医学图像三维重建的应用需求，在深入研究和比较各种光线投射加速算法的基础上，提出了以接近云算法为核心的、适用于医学图像三维重建的综合性加速算法，并在PC机平台上实现了该算法，在保证图像质量的同时绘制速度提高了一个数量级左右，为医学图像三维重建的实用化提供了有效的手段。