多源信息处理的实时集群计算机应用平台的实现

本文针对集群计算机系统实现的关键技术,重点分析了基于以太网的网络传输速率和操作系统实时性实现的特征,实现了国内首个基于动态任务分配表机制的多源信息处理的实时集群计算机系统应用平台;介绍了将该平台应用于测控系统的成功范例;证明了该系统的有效性。     

基于资源调度的集群节能系统的设计与实现

集群计算机系统的运算性能跨入百万亿次、千万亿次时代,节能降耗已成为集群计算机系统必须面对的重要问题之一,本文从系统级节能的角度出发,结合神威高性能集群计算机系统的系统监测、作业管理、IPMI带外电源管理和TuxOnIce系统休眠技术,设计并实现了基于资源调度的集群节能系统,通过对空闲结点的关机或休眠,能够有效地降低集群系统空闲时的能耗,使神威高性能集群计算机系统成为真正的绿色计算机。     

基于用户数据包协议(UDP)的实时集群节点控制与实现

集群计算机技术是当今高性能并行计算机系统中的一个研究热点。文章基于用户数据包传输协议(UDP),有效地对集群系统互为信任关系各个节点进行实时控制,实现了实时集群的单一系统映像,并采用通用商业化部件构建了实时集群计算机系统,拓展了集群计算机的实时应用领域。     

基于Linux的行情服务系统

证券行情服务系统是用于证券市场的通用计算机系统。实现的模式通常是基于UNIX操作系统的Clinet客户端软件以及小型机硬件平台。提出一种基于Linux操作系统的Browser浏览器及PC服务器集群硬件平台的解决模式,叙述了该解决方案的具体实现过程,并对软件系统的自主性进行了详细的探讨。该系统成本较低,能够脱离开发环境,便于网络运行。分析与实际运行结果表明：该系统具有稳定、可靠等优点。     

单系统映象集群操作系统的研究与实现

本文针对ｃｌｕｓｔｅｒ这种计算机系统,主要分析了单系统映象的集群操作系统的设计内容和关键技术,系统地总结了单系统映象的技术内容,并提出了一种新的实现方法。     

基于Linux的集群计算机系统

RISC工作站或高档微机通过高速局域网连接而构成的集群计算机系统的实现,使高性能计算机从尖端研究与应用领域推向普通领域。本文介绍了高性能计算机的发展趋势,适合普通研究与应用领域的集群计算机系统,论述了Linux环境下组构集群计算机系统的技术。     

新品走廊

一种可应用于天气预报系统、石油勘探、电子商务、ERP和服务器整合等大数据量的密集计算领域的计算机系统日前在浪潮集团诞生。 5月中旬,浪潮集团和清华大学发布了基于128颗处理器的浪潮超级集群计算机系统。此系统是由16个接点组成的超级集群系统,最大可扩展为128颗Xeon处理器,其处理速度     

探讨集群计算机系统的关键技术与应用

计算机作为发展最快的行业之一,推动的整个社会发展的步伐和节奏,而集群计算机系统的诞生,提高了计算机的性能、降低了成本以及提升了资源的利用率。本文通过对集群计算机系统目前发展的现状着手,分析其关键技术与应用,进对提出未来展望。     

并行BSP模型在实时集群系统中的应用

分析BSP并行计算模型在多源数据处理中的应用特点。构建实时集群计算机系统的并行计算BSP模型。对多源任务数据处理的粒度进行了分析设计。给出了实时集群计算机系统中BSP模型的实现算法。实际应用验证了算法的有效性。     

集群环境下I/O文件传输调度器的设计与实现

近年来研究人员对高性能计算中的并行I/O问题进行了深入研究,然而这些研究主要针对MPP问题,而对集群计算机系统中并行I/O问题的研究不多。因此,对于集群计算中的并行I/O系统进行研究是一个重要的研究课题。对集群计算中的并行I/O传输调度效率进行研究,设计了一个文件传输调度器,可以实现文件传输最快捷,节点资源最大利用,显著提高I/O节点吞吐率和反应时间。经过大量数据的测试和实验证明该调度器的有效性和适用性。     

以太网集群并行图像处理技术

基于以太网集群的并行图像处理系统具有价格低廉、性能较高、可扩展性好、应用前景广阔的优点,实用价值十分重要。针对同构以太网集群图像处理系统建立模型,并给出了在该模型下实现静态负载均衡的最短时间划分条件,最后的实验结果证明,文中的分析与实际运行情况十分吻合。     

基于小波变换和FCM分析的盲水印算法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和图像的局部相关特性,提出一种结合小波变换和模糊聚类分析的水印嵌入算法。在图像B通道下的小波域系数中,根据HVS的掩蔽性进行模糊聚类分析以选择适合嵌入水印的区域,结合图像的局部相关性和隶属度自适应地嵌入水印。算法在提取水印时无需原始载体图像的辅助。实验表明,该算法具有较好的透明性,而且对诸如JPEG压缩、图像锐化、几何裁剪、叠加噪声和平滑滤波等攻击均具有较好的鲁棒性。     

CPU+GPU海量信息集群高速显示技术

针对集群显示系统中存在的CPU多核闲置、GPU利用不足、CPU与GPU结合困难等问题,研究了CPU多核多线程处理、GPU并行处理及CPU+GPU整合运算等技术,提出并构建了CPU+GPU集群并行显示系统,提升了集群并行显示系统的综合运算能力,实验结果表明CPU+GPU集群并行显示技术是有效的,为海量信息高速显示提供了有效的解决方案。     

基于视觉感知特性的彩色图像分割

图像分割是图像处理的主要问题,也是计算机视觉和模式识别领域中的重要组成部分。文章通过对人类视觉的生理结构的研究,在人类视觉无法辨别的范围内,将彩色图像的RGB亮度范围从原始的0～255缩减为0～26、28、26,既保持了图像的视觉特性,同时减少了表达图像的类的数目,从而能够准确高效的得到图像中各类颜色的极值点。通过这些不同颜色极值点的排列组合来得到初始聚类中心,这种聚类中心的选择考虑了各个图像自身的信息,能得到其精确的聚类中心,减少了图像分割后期迭代的次数,在一定范围内节约了运算时间。实验结果表明,和传统的直方图阈值方法相比,其分割结果的可调控性较强,而且分割效果也较好。     

基于信息瓶颈算法的图像分割

图像分割是图像信息处理的内容之一。分割方法有很多,其中较为典型的是模糊C均值(FCM)算法,但它存在一些缺陷。该文提出一种基于信息瓶颈的图像分割方法,用凝聚的信息瓶颈算法对图像像素进行聚类。在分割过程中,使用贝叶斯信息准则确定图像区域的类别数。对一个包含500幅图像的图像库进行实验,结果表明该方法具有很好的分割效果。     

基于集群的海洋遥感图像融合并行计算策略

集群体系下的大规模并行计算,是高性能计算的基础。遥感图像处理效率的提高,有赖于并行计算技术的应用。在分析已有网格计算环境下分布式任务分配方法的基础上,针对海上遥感图像目标物数量相对较少的特点,首先利用四叉树结构理念对目标区域进行划分,同时采用动态负载均衡的任务分配策略与并行计算思想,提出对目标区域图像进行融合处理的集群体系任务分配算法处理模型。通过对比验证,表明该集群体系下算法模型能有效地提高图像融合的速度。     

基于单片SRAM和FPGA的红外图像显示的设计及实现

介绍一种采用单片SRAM和FPGA实现红外图像显示的新方案,并对显示系统结构、FP-GA各功能模块设计、SRAM的读/写时序设计进行了详细论述。该图像显示方案可用于红外图像处理系统的硬件调试和红外图像处理效果观测。实际使用情况表明,该显示方案能够很好地满足红外图像处理系统的图像输出需求。     

面向对象的竞争合作学习遥感影像聚类算法

目前的遥感图像聚类方法通常存在一些不可避免的缺陷,如类别数难于自动确定、聚类速度缓慢、聚类过程不稳定以及聚类结果存在椒盐噪声等。结合竞争合作学习和面向对象的图像处理技术的优点,提出一种无需事先指定确切类别数的面向对象的竞争合作学习图像聚类算法。为了加快聚类速度并获得稳定的聚类结果,还提出一种基于动态包围空间的中位切分算法,用于选定初始聚类中心。通过对遥感影像的聚类实验,验证了该算法能够自动获得聚类数并得到满意的聚类结果,说明算法具有很好的实用价值。     

软件DSM机群上并行大规模地理图像处理系统ParGIP

基于共享虚拟存储（shared virtual memory,SVM)PC机群的大规模并行地理图像处理原型系统ParGIP(parallel geographical image processing)采用Client-Server计算模型，通过软件分布式共享存储（software distributed shared memory,software DSM)中间层将PC机群组织成一个逻辑上共享的内存的并行计算平台，地理图像处理可以充分利用ParGIP提供的大共享内存和并行处理能力来提高性能，缩短处理周期，从而解决传统单机串行方式下地理图像处理中内存匮乏和计算能力不足的问题，ParGIP还进一步将机群中各个结点上分布的磁盘组织起来，提供地理影像库所需的海量存储空间和并行I／O能力，测试结果表明，ParGIP的8机并行I／O带宽达到102．6MB/s，典型的图像处理算法获得了接近线性的加速比。     

基于FPGA的图像中值滤波器设计

介绍了基于FPGA的图像采集及处理系统的总体结构和模块设计。在图像处理模块中,根据FPGA并行计算的特点,提出了改进的中值滤波算法。通过与原算法进行比较,论证了该算法在提高系统效率方面具有优势。