任务并行编程模型下排列熵算法的并行实现

排列熵算法随着嵌入维数的增大,运算规模将会呈平方级数增大,计算时效性问题突出,亟待解决。为此,提出一种基于任务并行编程模型的线程级并行方法,通过任务并行运行系统(StarPU)将密集型计算划分为多个独立的任务,再由调度器将任务调度到不同的CPU上执行,实现排列熵算法的并行化。基于StarPU的排列熵并行算法与串行程序相比较,加速比为23.79倍,相较于OpenMP(一种用于共享内存并行系统的并行计算方案),在分配28个线程时,加速比为1.17倍,结果表明该方法能够有效实现排列熵算法的加速执行。     

异构并行编程模型研究与进展

近年来,异构系统硬件飞速发展.为了解决相应的编程和执行效率问题,异构并行编程模型已被广泛使用和研究.从异构并行编程接口与编译/运行时支持系统两个角度总结了异构并行编程模型最新的研究成果,它们为异构架构和上层应用带来的技术挑战提供了相应的解决方案.最后,结合目前的研究现状以及异构系统的发展,提出了异构并行编程模型的未来方向.     

一种支持容错的任务并行程序设计模型

任务并行程序设计模型已成为并行程序设计的主流,其通过发掘任务并行性来提高并行计算机的系统性能.提出一种支持容错的任务并行程序设计模型,将容错技术融入到任务并行程序设计模型中,在保证性能的同时提高系统可靠性.该模型以任务为调度、执行、错误检测与恢复的基本单位,在应用级实现容错支持.采用一种Buffer-Commit计算模型支持瞬时错误的检测与恢复;采用应用级无盘检查点实现节点故障类型永久错误的恢复;采用一种支持容错的工作窃取任务调度策略获得动态负载均衡.实验结果表明,该模型以较低的性能开销提供了对硬件错误的容错支持.     

基于Linux的多核并行可伸缩函数式编程研究

现有编程模型在面向多核并行计算时,通常表现出线程安全和数据同步控制困难,以及通用性差等问题.在函数可以摆脱状态信息的特点基础上,提出基于Linux平台的多核并行可伸缩函数式编程模型.利用函数的复合和嵌套来描述应用程序任务,完成编程过程中的数据传递和问题拆分,考虑到语法解析与编译过程对模型构建的约束,采用运行时构建动态树...     

并行编程模型的研究与发展

并行编程模型在分布式计算中发挥着很重要的作用,随着人们对高性能计算需求的不断扩大和各种新技术的出现,并行编程模型也处于不断的发展和完善之中.对两种主要的编程模型进行了详细的分析和研究,针对前两种模型的优缺点分析并研究了两级并行模型的使用范围和优势等,最后针对硬件的新发展提出了新的编程模型的发展TBB+MPI.并在基于CMP的集群系统中实现丁矩阵相乘的算法.实验结果显示TBB+MPI在多核集群编程方面有明显的优势,因此模型TBB+MPI更适合于多核集群.     

并行编程模型的现状与未来发展方向

本文根据国际上对未来的千万亿次超级并行计算机体系的结构的研究及当前并行编程模型的使用和发展现状,概括了带来对在千万亿次机上配备的并行编程模型的需求,并对并行编程模型未来的发展方向作和分析和预测。     

任务并行程序设计模型LilyTask在分布存储环境下的设计与实现

LilyTask是一种以任务为单位、基于任务并行的计算模型和程序设计模型。本文介绍的LilyTask系统基于LilyTask模型,对在分布内存环境下实现任务池系统进行了有益的尝试,较好地解决了任务并行在分布存储环境下遇到的任务间关系、嵌套任务、一致性等相关问题。此外,本系统还采用函数索引技术实现分布环境下的任务迁移,通过任务窃取策略有效地实现负载平衡。     

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.     

基于多核处理器的并行编程模型

为解决传统编程模型与并行架构间存在的矛盾,针对多媒体和网络应用程序的特点,提出一种基于多核处理器的并行编程模型,该模型采用节点化的并行程序描述方式,将并行编译器划分到多个核上运行。实验结果表明,这种新的并行编程模型能有效提高程序的执行效率。     

基于模式的并行编程环境中任务队列模式的研究与实现

并行程序的设计是并行计算的难点之一。本文在基于模式的并行编程方法的基础上,对一种典型的并行计算与通信模式-任务队列模式进行了深入的研究,并在基于模式的并行编程环境中对该模式进行了实现。本文将通过两个典型的应用实例说明在基于模式的并行编程环境中使用任务队列模式进行问题的并行求解与并行程序开发的过程,并从实现效率和可编程性方面对使用任务队列模式的并行程序和传统的MPI/PVM实现的并行程序进行了分析与比较。     

并行自动测试系统的任务调度

并行测试技术的广泛应用,将是下一代自动测试系统(AutomaticTestSystem,ATS)的主要特征。通过对现有并行技术的分析,介绍了目前实现并行测试的主要方法,并根据任务量的多少提出了,相应的任务调度算法,通过实验证明算法是可行的。     

并行处理系统中的一种新的任务调度算法模型

本文提出一种新的任务调度算法,是利用改进的启发式群聚算法,对MARL－LO算法进行了改进,弥补了MARY－LO算法的不足,并增加了一些动态控制功能,较好地解决了n个处理器的分配问题。     

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。．