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。     

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。     

基于三层混合编程模型的Petri网并行算法研究

为解决多核机群Petri网并行化过程中,运用MPI+OPenMP混合编程实现同步会出现死锁的问题,提出了基于三层混合编程模型的Petri网并行算法。首先,根据事务内存的同步优势,在多核机群环境下构建MPI+OPenMP+STM的三层编程模型;然后,对Petri网的几何模型与代数模型的并行化进行分析,建立MPI+OPenMP+STM三层结构的Petri网并行模型,并对三层混合编程模型的Petri网并行算法进行设计与分析;最后,通过示例进行编程验证,该算法的运行效率明显优于其他编程模式,而且Petri网的规模越大,其并行计算的效果就越明显。因此,该算法是多核机群环境下模拟Petri网并行运行的一种高效且可行的算法。     

混合并行技术在激光化学反应模拟中的应用

为提高激光化学反应模拟效率,在半经典分子动力学模拟中引入混合并行技术和双层并行思想。基于MPI+OpenMP混合模型设计并实现激光化学反应双层并行模拟算法,上层基于MPI实现节点间的原子分解并行,下层基于OpenMP实现节点内的多线程矩阵并行乘法。在SMP集群中测试表明,模拟大分子体系激光化学反应并行效率可达60%以上。因此,应用混合并行技术可有效提高激光化学反应模拟效率。     

基于MPI和OpenMP混合编程的非负矩阵分解并行算法

非负矩阵分解(NMF)作为一种数据降维和特征提取的有效工具,已经在文本聚类、推荐系统等多个领域得到应用,但是其计算过程比较复杂。对此,提出一种基于MPI+OpenMP的混合层次化并行NMF方法,其充分利用基于MPI的消息传递模型和基于OpenMP的共享存储模型各自的优势,并基于多核节点集群进行测试。实验结果表明,所设计的并行NMF算法达到了较高的加速比,能有效处理高阶矩阵的非负分解,极大地提高了计算的效率。     

基于CMP多核集群的混合并行编程技术研究

高性能科学计算(High Performance Science Computing,简称HPC)是验证某些理论和测试计算机系统处理能力的一种有效的实验手段。鉴于目前CMP(Chip Multi-processor)多核集群已变得越来越普及,尝试对由MPI和OpenMP两种不同并行编程技术构成的混合编程模式做一些实验性的研究。通过对程序执行时间和加速比的实验数据分析,可以看出在多核和多节点集群上采用细粒度的混合并行编程方法较单一使用MPI并行编程方法更加合理和高效,也更能体现出系统硬软件的特性与优势。     

SMP集群系统上可扩展并行特征问题求解器研究

基于对称三对角特征问题的分而治之方法,提出了一个适合SMP集群环境的多级混合并行算法。SMP节点内的并行求解采用了粗粒度和细粒度两种OpenMP并行。为了改善纯MPI算法中的负载不平衡,混合并行算法使用了动态任务分配方法。在深腾6800上的试验表明,混合并行算法具有好的扩展性和加速比。 关键词：SMP集群;MPI+OpenMP;混合并行;并行求解器     

基于SMP集群的MPI+CUDA模型的研究与实现

为了研究GPU的通用计算能力和适合SMP集群的编程模型,首次提出MPI+CUDA多粒度混合并行编程的新方法,节点间采用MPI实现粗粒度并行,节点内采用CUDA实现细粒度并行的混合编程方式.利用此方法在搭建的3节点SMP集群环境中,测试了大规模矩阵乘问题的并行计算能力.实验结果表明,该方法能够显著提升并行效率,同时证明MPI+CUDA混合编程模型能够充分发挥SMP集群节点间分布式存储和节点内共享内存的优势,为装有CUDA-enabled GPU的SMP集群提供了一种有效的并行策略.     

MPI+TBB混合并行编程模型在分子动力学中的应用

为了提高分子动力学模拟在对称多处理(SMP)集群上的计算速度,在分子动力学并行方法中引入MPI+TBB的混合并行编程模型。基于该模型,在分子动力学软件LAMMPS中设计并实现混合并行算法,在节点间采用MPI及空间分解技术实施进程级并行,节点内采用TBB及临界区技术实施线程级并行。在SMP集群中的测试表明,该方法在体系较大以及节点数较多时可以明显减少通信时间,使加速比在纯MPI模型上提高45%。结果表明,MPI+TBB混合并行编程模型可促进分子动力学并行模拟且效率明显提升。     

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。     

GRAPES四维变分同化系统MPI和OpenMP混合算法研究

本文阐述了MPI和OpenMP的编程模式,并在此基础上利用MPI和OpenMP混合并行的方式,即:在节点内应用OpenMP共享存储、在节点间应用MPI进行消息传递的模式,对我国自行研发的数值天气预报系统GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Syste)进行测试,。结果表明,混合并行算法比原来的单纯的MPI模式有更加理想的并行效率和加速比。     

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.     

MPI和OpenMP混合并行模型下的遥感编目信息检索

目的 空间位置检索是遥感影像检索中的关键步骤,为进一步提高海量遥感影像编目数据定位检索效率,降低误检率,提出一种基于MPI和OpenMP混合编程模型对射线法进行多层次并行化实现。方法 首先完善传统射线法处理点在多边形边上以及射线与边的端点相交的情况;其次采用MPI实现基于程序层面多机并行,OpenMP实现算法层面单机多线程并行,通过开启多个线程同时处理多边形的各个点,判断它们是否在另一个多边形的内部。结果 当系统中所有节点开启线程数之和等于主节点的最佳线程数时,全局计算速度达到最佳。混合并行算法相比串行算法检索时间减少50%以上,效率更高。结论 MPI+OpenMP混合并行比普通的串行执行、单纯MPI并行或单纯OpenMP并行执行空间定位检索算法效率显著提高,这种并行方案普遍适用于集群环境下的并行程序,并且可以进一步拓展到其他图像处理算法领域。     

基于通用多核处理器平台的并行基因表达式编程算法

基因表达式编程(Gene Expression Programming, GEP)是一种计算量大且通用性强的新型进化算法,其传统计算形式不能充分利用目前主流的多核处理器。为提高算法效率,提出了基于通用多核处理器平台的并行基因表达式编程算法(Parallel Gene Expression Programming Based on General Multi-core Processor, PGEP-MP)。主要工作包括:O)分析通用多核处理器平台下并行基因表达式编程算法的机理;(2)利用MPI和()pcnMP混合编程模型设计基于通用多核处理器平台的基因表达式编程算法的粗粒度与细粒度相结合的并行模型;(3)提出改进PEEP-MP算法效率的进化策略;(4)通过对函数挖掘和分类的实验证明,PEEP-Ml〕算法提高了函数挖掘和分类的效率,在并行双核处理器数为4的情况下,PEEP-MP的平均并行加速比分别是传统GEP算法的4. 22倍和 4. 06倍。     

基于分治法求解对称三对角矩阵特征问题的混合并行实现

基于对称三对角矩阵特征求解的分而治之方法,提出了一种改进的使用MPI/Cilk模型求解的混合并行实现,结合节点间数据并行和节点内多任务并行,实现了对分治算法中分治阶段和合并阶段的多任务划分和动态调度.节点内利用Cilk任务并行模型解决了线程级并行的数据依赖和饥饿等待等问题,提高了并行性;节点间通过改进合并过程中的通信流程,使组内进程间只进行互补的数据交换,降低了通信开销.数值实验体现了该混合并行算法在计算效率和扩展性方面的优势.     

KD60集群消息传递接口群集通信算法优化

大规模集群已经发展到多核的时代,多核架构对并行计算提出了新的要求。消息传递接口(MPI)是最常用的并行编程模型,而群集通信又是MPI中的重要组成部分。研究高效的群集通信算法对并行计算效率的提升有着重要的作用。KD60平台是采用首款国产多核芯片——龙芯3号搭建的国产万亿次多核集群。首先分析了KD60平台多核集群的体系特征以及多核架构下通信具有的层次性特征;然后分析原有群集通信算法实现原理及其不足;最后以广播为例,在原有算法基础上,采用一种基于片上多核(CMP)架构改进算法,改变原有算法通信模式,同时结合实验平台KD60体系特征,对算法做了体系相关优化。实验结果表明,改进算法能够很好地利用多核结构的特点,提高了群集通信广播算法的性能。     

基于异构平台的BH算法高效并行实现

针对多核CPU和众核加速器或协处理器异构平台的架构特征进行了研究,以MPI和OpenMP混合编程模型实现了N体问题BH算法的并行,采用了正交递归二分法（ORB）使进程之间负载均衡,并对程序进行了并行优化和MIC加速。优化和加速后的程序性能提升到原版本的3.4倍以上,其中MIC加速后性能提升到加速前的1.7倍。程序具有较好的扩展性,计算粒子规模达到上亿时,可扩展到32个节点共4480核心（640个CPU核心和3840个MIC核心）     

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。     

TBB多核编程及其混合编程模型的研究

多核处理器越来越普及,如何通过软件技术最大提升CPU每个核心的使用率,成为热点问题.引入多核并行编程模型Threading Building Blocks,并与raw threads、OpenMP进行各方面详细比较,分析了其优劣.并研究了TBB结合MPI在SMP集群系统上实现高效的混合并行计算应用的方法.最终发现TBB在多核编程方面有显著的优势.TTB和MPI的结合,又为多核处理器结点集群提供了并行层次化结构,大大优化集群的性能.     

大规模结构有限元分析程序在多核集群计算环境中的性能分析和优化

通过对基于MPI编程模型实现的开源有限元计算分析软件在多核集群计算平台中的程序性能的分析,找出程序瓶颈及其原因,实现了基于MPI编程模型的并行程序在多核计算环境中的性能优化。根据程序性能瓶颈的分析,提出了基于MPI/OpenMP混合并行编程模型的大规模线性/非线性方程组求解和多线程多进程同时进行消息通信的两种程序性能优化方案。不同计算规模的实验结果表明,在多核集群计算平台中,MPI/OpenMP混合编程模型实现的大规模非线性方程组求解器相对于单纯基于MPI编程模型实现的并行程序,其性能有2倍到3倍的提升;多线程多进程同时消息传递的优化方案虽然对程序能够起到性能优化作用,但是对解决程序消息通信瓶颈的问题不是最好的方法。两个方案总体性能分析结果表明,基于MPI/OpenMP混合编程模型实现的并行程序,在多核集群计算平台中能够更好地发挥硬件系统的计算能力。