多核微机基于OpenMP的并行计算

随着四核微机走向市场和八十核处理器在实验室研制成功,多核正引领软件研发发生基础性变化。开发人员需要在代码中添加线程来利用系统所提供的多个内核,从而提升PC应用软件的功能和性能。文中探讨在多核微机上进行并行计算的实现技术。介绍了共享存储系统并行编程接口OpenMP的模型、指令和库函数,以及Intel C 编译器9.1和Microsoft Visual Studio 2005等对OpenMP的支持;着重探讨了二维离散快速傅里叶变换并行算法的设计、实现与优化技术;展望了高性能并行计算软构件库的开发前景。     

基于多核微机的微粒群并行算法

提出了一种基于Logistic模型的惯性权重非线性调整策略,采用OpenMP多线程编程,在微机上实现了微粒群算法的多核并行计算。通过对BenchMark测试函数集中的5个函数进行测试,试验结果表明,采用基于Logistic模型的惯性权重非线性调整策略在算法成功率和收敛代数都优于线性调整策略,而基于OpenMP的微粒群多核并行计算使得计算速度得到提高。     

基于多核多线程的并行计算组件设计

随着四核微机走向市场和八十核处理器在实验室研制成功,多核正引领软件研发发生基础性变化。开发人员需要在代码中添加线程来利用系统所提供的多个内核,从而提升PC应用软件的功能和性能。本文探讨在多核微机上进行并行计算的实现技术,介绍基于基本线程类的多线程类的设计,包括属性、方法和事件的设计,着重探讨多个线程的同步核互斥问题。在基于多线程类的基础上,简要探讨VCL控件和ActiveX控件的实现方法。最后,展望了高性能并行计算软构件库的开发前景。     

OpenMP多核技术在颗粒流体力学方法GHM中的应用

为了达到提高颗粒流体动力学方法 GHM计算效率的目标,分析了GHM模型的主要计算模块,抽取其中的可并行计算模块,基于多核计算机的硬件环境,应用OpenMP多线程并行计算模型,对采用数值积分方法求解颗粒运动方程的部分,实现求解过程的并行计算。最后通过多次实验验证程序的正确性及算法性能。实验结果表明,在Windows 7系统4核8线程处理器的计算机上,并行程序的并行加速比最高达到了2.5,说明OpenMP多核并行技术能较显著地提高GHM方法的计算性能。     

多核并行技术在分子动力学模拟中的应用

为了充分利用多核处理器资源,研究了一种用于分子动力学模拟中的多核并行技术。在多核处理器上利用OpenMP技术实现多线程创建与同步、动态设置子线程的调度运行方式以及负载均衡以减少子线程执行等待时间。通过对不同分子体系结构下的动力学模型测试,得出在不同子线程下并行计算的时间,并且得到了良好的性能加速比。实验结果表明,采用OpenMP并行技术可有效地提高电荷求解过程在分子动力学模拟运算中的时间效率,以及多核计算机资源的利用率。     

共享存储环境下非平衡动力学方程组并行计算

OpenMP是现代多核机群系统采用的主要并行编程模型之一,在单CPU多核上可以获得良好的加速性能,但在整个机群系统上使用时,需要解决可扩展性差的问题.首先设计了求解非平衡动力学方程的并行算法.基于分布共享的多核机群系统,采用显式数据分布OpenMP并行计算方法,将数据进行分布式划分,分配到每个OpenMP线程,通过数据共享实现数据交换.计算结果表明显式OpenMP并行程序在保持可读性的同时,具有良好的可扩展性,在4核Xeon处理器构成的分布共享机群系统上,非平衡动力学方程组的数值并行计算可以扩展到1024个CPU核,具有明显的并行加速计算效果.     

基于多核的并行粒子滤波运动目标跟踪

粒子滤波中大量的粒子计算使得算法的实时性较差。由于粒子滤波本身具有可并行化的特点,因此利用OpenMP多线程库派生出多个线程,将算法过程由单线程串行执行转变为多线程并行执行。用多核并行计算技术实现粒子滤波运动目标的跟踪。实验结果表明:基于多核的并行计算技术提高了粒子滤波算法的计算效率。     

多核环境下AREM模式混合并行计算研究

使用多核处理器已成为构建高性能计算机系统的主流方式。结合多核高性能计算机系统集共享内存结构和分布式内存结构于一体的体系结构特点,对AREM模式开展MPI/OpenMP混合并行计算研究与实现。性能测试结果表明,使用MPI/OpenMP混合并行计算可以将并行应用扩展至更大处理机规模,缩短计算时间,不对原程序结构做大的改动、以增量方式和较小的并行化代价,取得比较好的并行计算效果。     

关于多核系统并行程序效率的编程因素及其研究

着重分析了多核架构系统中内存对齐技术与cache利用率等因素对并行程序性能的影响。用共享存储环境OpenMP分析了并行计算量与处理器核心数目之间的关系,通过用MPI编程实现的矩阵相乘的行划分和CANNON算法等实例分析,指出了只有综合考虑了多核系统的结构特征、系统软件、多核编程语言环境以及正确运用算法等,才能设计出高效且能耗又小的并行应用程序。     

OpenMP多核计算技术在SAR图像处理中的应用

SAR图像数据量大,常规识别算法复杂、处理耗时,难以满足实时性要求。针对这一问题,提出一种基于OpenMP多核计算的SAR图像目标分类算法。在分析基于模板匹配的SAR图像目标分类算法的基础上,给出基于OpenMP多核计算技术的图像处理并行处理框架,实现SAR图像目标分类算法的并行计算。最后,采用所提方法对3类目标进行分类识别实验,SAR图像分类识别的处理速度提高了8倍,表明了该方法是有效的。