基于LAMP的高性能Web服务器的架构

文章提出了基于LAMP的高性能Web服务器的架构方案,采用了Apache日志、Webalizer日志分析、Cacti流量监控、入侵检测的方法,架构了一个完善的、稳定的、安全的、低廉的高性能Web服务器,满足了中小型企业的要求。     

基于ParaViewWeb架构的GPU高性能运算实现

针对智能手机、平板电脑等移动终端计算能力有限的问题,提出一种基于网络的通用计算服务平台。该平台以服务的方式为移动终端提供远程计算支持,增强其进行复杂运算的能力。利用ParaViewWeb架构的可扩展性,将高性能GPU通用计算与ParaViewWeb架构结合,在保留ParaViewWeb原有的三维数据分析与可视化功能的基础上,扩展其远程调用服务器GPU运算资源的能力。选取医学图像滤波算法为实验对象,验证了该平台的有效性,结果表明对比本地应用,基于网络的应用取得了显著加速。     

基于SSH架构的社区卫生管理系统设计与实现

针对传统社区卫生管理系统开发的不足,基于J2EE企业级应用开发平台,整合Struts、Spring和Hibernate（SSH）开源框架技术,提出了一种多层社区卫生管理信息系统模型,实践表明,该整合框架在构建复杂业务系统中提高了开发效率和系统的可维护性,同时增强了系统的可扩展性。     

基于SOA架构的销售管理系统设计与实现

介绍了SOA的概念和WEB服务技术等,接着分析了汽车行业进销存管理系统的功能模块、业务流程,采用SOA的设计方法,建立了面向服务的系统架构。     

LAMP架构搭建与网站运行实例

描述LAMP架构的搭建过程及其在Linux中编译安装软件时的参数选择,通过编写PHP程序来测试LAMP架构搭建的正确性,用开源团购网站程序来展示LAMP架构的实际应用。     

基于SOA架构的业务流程管理系统设计与实现探究

BPM是流程自动化和信息系统设计领域的最新发展方向,涵盖了企业输入到输出的全过程,在企业、合作伙伴、供应商之间建立了纽带,因此业务流程管理是整个企业的核心所在。在深入研究SOA的基础上,提出了一种基于SOA架构的企业业务流程管理系统构架,并应用于某电力企业的业务流程管理系统,取得了良好的效果,验证了该方法的有效性。     

面向E级计算的高性能处理器核心运算架构研究进展

高性能计算(HPC)已经进入后E级时代。作为超算系统核心器件,高性能处理器通过核心运算架构为HPC提供超强算力。核心运算架构的研究进展代表了高性能处理器体系结构的发展方向。以面向E级计算的先进高性能处理器为目标,从运算资源组织结构、数据和指令级并行方式、领域专用加速结构、支持数据类型和算力等方面对核心运算架构研究进展进行分析和探讨,并展望了高性能处理器核心运算架构的发展趋势。超宽向量SIMD和SIMT、领域专用加速结构加速矩阵运算、支持多种低精度运算以加速HPC和AI融合,将是未来高性能处理器核心运算架构研究和发展的主要方向。     

基于工作流的高性能计算用户环境的设计

面向行业的高性能计算越来越复杂,一个任务的完成不仅仅需要计算服务,还需要数据服务以及各种辅助设备服务.依靠作业管理系统构建的高性能计算用户环境仅仅支持作业间的时序依赖,没有容错机制和健全的流程控制,不能完全满足日益复杂的面向行业的高性能计算用户的需求.基于工作流构建的高性能计算用户环境,在石油物探行业得到了较好的应用.它不仅便于业务流程的创建和控制,而且扩展了各种关系依赖和流程语义,特别是具有检查点功能的基于事件模型的工作流引擎,给系统提供了可靠性保证.这使得基于工作流的高性能计算用户环境能够灵活地适应不同用户环境的变化.     

基于开源LAMP架构的Web打印技术

通过对现有B/S架构打印方法进行分析对比,针对它们的缺陷提出了一种基于开源LAMP架构的跨平台、精确、有效的Web打印新技术,并详细介绍了其原理,最后给出了具体的实现方法.     

应用于仿真计算的高性能计算中心选型与实现

在针对高速列车强度、流体力学、空气动力学等仿真领域的硬件支撑系统进行选型时,选择具有先进技术的计算机系统尤为重要。本文主要介绍适合仿真计算的高性能计算中心的配置选型与架构设计,首先介绍仿真领域对高性能计算中心的需求分析,然后根据需求分析对目前主流的高性能计算中心配置和架构进行分析对比,最后确定满足仿真计算需求的高性能计算中心选型方案。     

计算网格下用户管理的研究

以实现计算网格中的用户管理为目的,论述了网格系统中用户管理存在的一些问题,针对这些问题提出了计算网格中用户管理的目标;提出了基于LDAP(轻量级目录访问协议)的用户管理模型的设计过程,并对模型中的用户进行分类和权限设置,阐述了用户登陆的实现流程。所研究的内容用于实验环境计算网格的用户管理中。     

高性能计算环境中间件的优化设计与实现

步入大数据时代之后,致力于解决大规模科学计算问题的高性能计算,得到越来越广泛的关注与应用。随着高性能计算机制造产业蓬勃发展,具有每秒上亿亿次浮点运算速度的高性能计算集群对高性能计算环境中间件的性能提出了更高的要求。现有的高性能计算环境中间件中,资源信息服务无法满足海量信息快速更新的需求。为了提高高性能计算环境中间件的性能,通过借鉴ETL技术,将资源信息传输方式优化为信息同步模式。优化后的信息同步模式在处理2000条作业状态更新时,延迟时间缩短90%、系统负载降低98%、网络连接数减少90%,为系统维护人员、环境用户带来更好的用户体验。     

面向高性能计算环境的作业优化调度模型的设计与实现

高性能计算环境聚合了多个分布在不同地域、不同组织机构的高性能计算资源,面向用户提供统一的访问入口和使用方式,由系统中间件根据用户作业请求匹配合适的高性能计算资源。随着环境应用编程接口的开放以及作业请求数量的大幅增加,面对高并发作业提交请求时,目前采用的即时调度模型会由于网络等原因导致一定数量的请求处理失败,同时缺乏灵活性。针对此问题,优化了环境作业调度模型,引入作业环境队列,细化了作业系统层状态,增加了作业调度策略可配置性,并基于环境中间件SCE实现了系统原型。经测试,在单核心服务每分钟处理近200个作业提交请求的工作负载下,无因系统和网络原因引起的作业提交出错现象;在共计1 000个作业中,近500个作业提交命令请求在0.3s以内完成,800余个作业提交命令请求在0.5s以内完成。     

集群式高性能计算系统研究

研究了集群的系统结构和主要优势,以及集群式高性能计算系统的诞生;分析了集群式高性能计算系统的架构和构建方式,集群构建包括网络部署、存储系统、计算节点、管理节点、登录节点等部分。在此基础上构建了基于Linux的集群式高性能计算系统。     

嵌入式图形用户界面系统的设计与实现

针对GUI开发方式存在规范化和标准化程度低,代码复用性差等问题,提出了一种轻量级嵌入式图形用户界面LIGUI (lightweight embedded GUI)系统.系统采用分层结构和模块化设计思想,通过输入输出抽象层屏蔽底层设备的不一致,采用双向链表组织窗口结构,在应用接口层提供配置选项,支持系统裁剪和扩展.实际应用表明,该系统占用资源少,适用于低端配置的应用环境、系统可移植、易裁剪和配置,可以满足嵌入式环境应用需求.     

面向HPC的函数计算冷启动优化

High performance computing problems usually have the characteristics of parallelization of subtasks, and a lot of computing resources are consumed in the process of execution. It has been proved that traditional cloud computing based on virtual machine can deal with such problems, but the management of distributed environment and the distributed design of solutions make the processing more complex. Function computing is a new type of serverless cloud computing paradigm, its automatic expansion and considerable computing resources can be well combined with HPC problems. However, the cold start delay is an unavoidable problem on the public cloud function computing platform, especially in the task of HPC problems having high concurrent jobs of which delay will be further magnified. In this paper, we first analyze the completion time of a simple HPC task under cold start and hot start conditions, and analyze the causes of additional delay. According to these analyses, we combine the time series ana lysis tools and the platform's automatic expansion mechanism to propose an effective preheating method, which can effectively reduce the cold start delay of HPC tasks on the function computing platform.     

KernelHive: a new workflow‐based framework for multilevel high performance computing using clusters and workstations with CPUs and GPUs

The paper presents a new open‐source framework called KernelHive for multilevel parallelization of computations among various clusters, cluster nodes, and finally, among both CPUs and GPUs for a particular application. An application is modeled as an acyclic directed graph with a possibility to run nodes in parallel and automatic expansion of nodes (called node unrolling) depending on the number of computation units available. A methodology is proposed for parallelization and mapping of an application to the environment that includes selection of devices using a chosen optimizer, selection of best grid configurations for compute devices, optimization of data partitioning and the execution. One of possibly many scheduling algorithms can be selected considering execution time, power consumption, and so on. An easy‐to‐use GUI is provided for modeling and monitoring with a repository of ready‐to‐use constructs and computational kernels. The methodology, execution times, and scalability have been demonstrated for a distributed and parallel password‐breaking example run in a heterogeneous environment with a cluster and servers with different numbers of nodes and both CPUs and GPUs. Additionally, performance of the framework has been compared with an MPI + OpenCL implementation using a parallel geospatial interpolation application employing up to 40 cluster nodes and 320 cores. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

面向高性能计算的芯片组参数优化研究

介绍了一种面向高性能计算的芯片组,在设计和实现的基础上抽象出信道和交叉开关的环境参数,围绕高性能计算的通信特征分析了测试模型参数,并给出与性能评价相关的各个参数;建立了硬件FPGA测试平台和软件仿真环境,测试并分析了芯片组各环境参数对通信延迟和带宽的影响,总结出面向高性能计算的芯片组应尽量提高每次交易的传输粒度,确定了其信道参数.     

基于Mahout的新用户推荐算法的设计与实现

为了解决大数据背景下新用户因没有历史数据而导致推荐难和推荐效率低等问题,提出将基于Mahout的协同过滤算法与基于MapReduce的Top N算法相结合的技术方法,来实现新用户推荐算法,从而构建新用户推荐系统的架构,并对Hadoop Top N算法以及Mahout中协同过滤算法进行设计与实现。理论分析和实验验证表明,该新用户推荐算法在推荐效率、对大规模数据处理的伸缩性以及推荐质量上都明显优于单独使用协同过滤算法的新用户推荐。     

基于CakePHP的项目管理系统的设计与实现

为了更好地组织和管理大学生创新创业训练计划项目,开发了基于CakePHP的项目管理系统,该系统集申报、评审、管理、监控等为一体,较好地满足了项目申报、审核、立项、执行、验收、结题等环节的管理任务.应用结果表明,本系统在类似的大学生科研项目管理应用中具有较好的适用性.