OpenMP的多核并行程序设计

介绍一种多核并行编程标准OpenMP,对循环并行化的指令和使用方法进行详细解释,并给出实例证明使用OpenMP对多核环境下程序效率的提高。     

基于多核处理器的三维场景并行化探讨

提高三维场景的运行速度一直以来都是程序开发人员需要面临的一大难题,随着面向主流应用的多核处理器的出现与普及,利用处理器提供的多个内核而不通过编写多线程的方法来提高程序的并行性成为了一种可能。本文介绍虚拟现实开发工具OpenGL和共享存储系统并行编程接口OpenMP;分析OpenGL绘制三维场景的一般过程;并以纹理映射为例着重探讨在OpenGL程序中使用OpenMP来提高程序并行性的方法。     

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。     

多核多线程环境下的程序并行优化方法

受到功耗和温度的限制,传统的单核处理器性能难以提升,多核计算成为新的处理器模式。然而现有的多线程程序设计是以单核处理器为基础发展而来,无法高效利用多个处理核心来提升性能。以OpenMP为基础,对程序进行多线程优化,以实现多核处理器上多线程的并行,并通过经典的N皇后问题案例进行验证。     

多核环境下的图像分割并行算法研究

对多核环境下的图像分割并行算法进行研究,在基于正交小波分解的多分辨率图像锥中引入模糊C-均值(FCM)算法,采用OpenMP语言设计P-FCM多核并行模型,并给出该模型的算法实现步骤。在对初始图像数据预处理时,采用矩形块数据分割法进行图像分块,将分块后的子图像数据作为并行运算时的输入数据由主线程分给不同的处理器。实验结果表明,在处理较大图像时,该算法效率较高。     

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。     

基于H.264实时编码的多核并行算法

针对H.264多核实时编码架构,根据编码模块的数据依赖关系,提出基于相邻宏块的并行算法,融合Slice级、宏块行级和相邻宏块级并行算法,实现多粒度并行编码算法,加大了数据并行深度。实验结果表明,该并行编码算法在图像质量几乎不变的情况下能有效提高并行加速比。     

多核并行编程技术在中文分词程序优化中的应用

为了充分利用多核处理器的硬件资源和计算能力,提出了多核并行编程技术在中文分词程序中的优化方案.根据中文分词最大正向匹配算法的特点,由传统的串行程序,改为并行程序.利用多核并行编程模式的思想,设计了一个混合并行编程模式,通过Intel的性能分析工具,找出了该算法的热点和瓶颈,对其进行优化.实验结果表明,优化过后的执行时间较原来串行程序的执行时间缩短了50%～60%,同时提高了程序的加速性能,取得了良好的效果.     

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。     

Windows环境下CRNG多核并行算法的设计实现

多核技术的出现给人们带来了一种大幅提升计算机运行速度的方法,大量的并行算法也被设计并应用到各个场合中。文中目的在于设计一种新的用于组合随机数发生器CRNG（Combined Random Number Generator）的并行算法,以提高传统算法的运算速率。文中采用并行编程方法中的任务级的并行模式,对传统组合随机数发生器的运算过程进行任务分解,将其分配到四个执行核上并行执行,以产生最终的随机数序列。最后在Windows环境下,使用常用的并行编程工具-OpenMP对新算法进行了编程验证,结果证实该算法可充分利用现有计算机所能提供的多核计算资源,其加速比高于3。     

多核计算机上的并行计算

研究了多核计算机上0penMP＋Vc＋＋编程模式的并行程序,并在双核和四核计算机上分别使用传统算法和并行算法计算数列求和、矩阵乘积及矩阵Cholesky分解。试验表明,传统串行程序只能利用多核计算机的一个核资源,而采用OpenMP程序的并行效率很高。     

OpenMP在Android多核编程中的研究与运用

作为在桌面系统上兴起的技术,OpenMP在PC平台上已经非常成熟,但是在嵌入式领域,尤其是Android的开发大多还停留在传统的单核模式。Google推出的NDK R9提供了对OpenMP函数库的支持,本文介绍了OpenMp在Android上的运用,并对存在的问题进行了修正。     

并行计算在动态模式识别中的实现和应用*

研究一种针对最近提出的动态环境下的机器学习理论——确定学习理论的算法实现,提出一种采用并行计算实现确定学习理论中的动态模式识别的方法。利用并行计算中的OpenMP多核编程环境,采用曙光16核服务器为硬件平台,实现对动态模式识别算法的快速性。同时,以压气机Mansoux模型为应用背景,把确定学习理论的动态模式识别方法应用到压气机旋转失速/喘振的快速检测中,利用多核并行计算实现了从包含多种旋转失速/喘振模式的模式库中快速识别当前模式的方法,为文章中方法提供了一个有效的验证。     

多核技术在数据结构课程中的引入与探讨

多核技术是当前计算机学科发展的热门方向,针对将多核技术融入到操作系统、编译原理等课程中出现的学生对基础算法并行化了解甚少的问题,文章提出将多核技术引入到前导课程数据结构中的实施方案,包括课堂教学内容的扩展,多核技术实践大纲及实例,并引入基于多核的课程设计。实践证明,新的教学方法增进了学生对多核技术和并行算法的了解。     

关联规则挖掘算法的多核并行优化

分析了并行关联规则挖掘算法存在的不足,提出了一种改进的关联规则挖掘的多核并行优化算法。该算法对Apriori算法的压缩矩阵进行了改造,并在多核平台下利用OpenMP技术和TBB技术对串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计,最大限度地实现并行关联规则挖掘。     

多核并行技术在三维场景加载中的应用

研究一种用于三维漫游场景的多核并行加载系统。在多核计算机上采用OGRE进行场景加载,利用OpenMP实现多线程创建与同步,动态设置并行程序的线程数量。通过对一个三维山地漫游场景加载不同数量植物的实例,测试出不同线程下并行加载Mesh的时间,获得较好的加速比。实验结果表明,采用OpenMP并行技术可有效改进三维漫游场景的加载速率,加快地形场景的显示,提高绘制效率。     

基于Erlang的多核并行计算N-皇后问题

为了充分利用多核CPU的资源,利用并行计算来处理问题已逐渐成为主流。利用Erlang中的并行机制计算N-皇后问题,设计并实现了并行计算N-皇后问题的算法。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,提高了求解问题的效率。此外,由于Erlang本身具有数据处理上限只受硬件处理能力限制的特性,算法可扩展性也比较强。