构建高性能集群计算机系统的关键技术

高性能计算机技术是衡量一个国家科技水平及综合国力的重要标志之一,目前世界上一些发达国家都在争相投入巨额资金对它进行开发和研究.PC集群计算机就是最廉价的高性能计算机.着重讨论了集群计算机系统构建中的一些关键技术,如可扩展性、可用性、资源管理、负载平衡和并行程序设计环境等,并给出了一个基于MPI环境的并行程序设计实例,同时,也根据集群系统的特点提出了它在不同领域中的实用意义.     

PC集群的构建与并行计算性能评测

在现有实验室条件下,利用10台微机和高速以太网构建基于Linux的小型同构PC集群,并对软件配置过程进行详细描述.利用系统进行计算圆周率的并行程序编制,根据运行结果对系统的性能进行评测.结果表明：系统在充分利用现有硬件资源基础上获得了较高的计算速度,同时具有较好的并行加速比和并行计算效率.利用这种方法构建集群是低成本获取高性能计算的有效途径,为今后的并行计算研究提供一个较好的开发平台.     

Linux集群系统分析

主要论述了集群系统的体系结构,从分布式作业调度的角度进行负载平衡特别是网络负载平衡的分析,研究在集群环境下负载均衡的实现手段、均衡算法。     

Google集群体系结构分析

介绍了Google的硬件体系结构组成，并分析了其系统性能、高可用性和可扩展性，比较了该系统与其它体系结构系统的优缺点，为集群系统的发展研究提供有意义的借鉴．     

单一系统映象在集群管理系统中的实现

介绍了单一系统映象的概念，提出了具有单一系统映象的集群管理系统的结构模型，并从单一入口点、单点管理、高可用性（包括负载平衡和故障屏蔽）和可扩展性等几方面深入探讨了实现单一系统映象的关键技术，同时指出了对系统作进一步完善需开展的工作。     

LINUX集群系统并行应用程序监测技术的研究

从大多普通用户的实际情况出发,在proc文件系统基础上结合MySQL数据库和GTK 技术,提出了一种简单实用的LINUX集群系统的并行计算监测工具的实现方法.该工具可以将运行中集群的节点状态实时地呈现给用户,其主要功能模块有用户交互、显示、控制、数据库服务端等7个模块,从而对进一步改进与提高并行应用程序的质量提供了科学依据.     

Google集群体系结构分析

介绍了Google的硬件体系结构组成,并分析了其系统性能、高可用性和可扩展性,比较了该系统与其它体系结构系统的优缺点,为集群系统的发展研究提供有意义的借鉴.     

高性能计算机集群的性能评价

通过所设计的2个测试方案对高性能计算机集群的加速比进行了测试,对其性能进行了评价。得到了其加速性能随着计算节点数的变化曲线,以及主节点对性能的作用。结果表明高性能计算机集群具有很好的加速性能、稳定性和很大的升级空间。而主节点参与计算,会导致负载不平衡,降低高性能计算机集群的加速性能。     

基于Linux与MPI的集群并行系统的实现

计算机的集群技术是高性能并行计算中的一个研究热点.对于有海量运算需求的企业和研究项目来说,集群并行计算系统是他们的最佳选择.本文简要介绍了linux集群技术和MPI并行程序设计的原理,结合一个并行程序实例设计了一个linux集群,并对linux集群系统进行了性能评测.     

双星型结构高可用性集群互联模型的设计

针对目前常见的高可用性集群系统存在的问题,提出了一种适应战术指挥自动化系统的双星型结构高可用性集群互联模型,重点分析了提出模型的可用性和可靠性.     

PC集群技术与并行计算

介绍了PC机群系统的主要特性及其相关技术。介绍了构造高可用、高流量、可扩展机群系统的硬件要求、系统软件及编程环境，讨论了在其上分布并行计算的一些概念和需要解决的问题。     

量子化学计算程序向Windows集群的移植实现

利用Cygwin，将Linux和Unix操作系统下的量子化学并行计算程序移植到运行Windows操作系统的集群环境中，实现了Windows集群中的量子化学并行计算文章给出了具体的移植实例和计算实例。     

基于开放接口的异构路由器集群

随着Internet速度和规模的持续增长以及各种新型服务和协议的不断涌现,现有的核心路由器已经越来越难以适应运营商的要求。文章指出集群结构是高性能路由器发展的趋势,在总结现有集群路由器相关研究的基础上,指出了目前同构路由器集群结构的不足。分析了路由器向标准化、模块化发展的趋势,以此为基础提出了一种新的路由器体系结构——基于开放接口的异构路由器集群CHR（Cluster of Heterogeneous Routers）,并阐述了其可行性。给出了这种集群路由器体系结构的模型,并提出了今后需要重点研究的关键问题及研究思路。     

基于并行计算熵的同构集群负载均衡算法

提出并行计算熵的概念以及基于并行计算熵的同构集群负载均衡算法．理论分析证明并行计算熵作为系统负载均衡程度度量的合理性．算法以并行计算熵来衡量集群系统中节点之间负载均衡程度,以节点任务运算量来衡量节点的负载信息,并根据并行计算熵来进行负载迁移决策．实验证明相对基于任务数阈值的负载均衡算法并行计算性能有一定提高．     

结构高性能计算中的并行有限元方法

综述了在结构高性能计算中的并行有限元方法的研究现状,其中包括利用普通微机构建的并行计算集群(通常称为Beowulf系统),对该领域的未来发展趋势作了展望;指出了在未来结构高性能计算中,网络并行计算集群环境下的并行有限元方法必定成为一种重要的必不可少的方法。     

基于集群的蚁群算法在TSP中的应用研究

围绕TSP问题研究了基本蚁群算法.在此基础上,研究了串行蚁群算法的并行策略,使用C++语言调用MPI接口函数实现了并行蚁群算法.最后,分析研究了影响并行蚁群算法的因素,采用了更高效的信息素更新和变参数机制对并行蚁群算法进行了改进.通过仿真实验分析表明,改进的并行蚁群算法有较广泛的适用性,与基本蚁群算法相比,具有更高的精度和更短的收敛时间.     

高校图书馆计算机系统的安全研究

本文讨论了影响高校图书馆计算机系统安全的诸多因素，提出了加强高校图书馆计算机系统安全管理的几点建议。     

同构集群中并行计算熵研究

分析同构集群中的并行计算熵,验算并行计算熵对负载均衡程度的影响.研究结果表明,同构集群的最大相对负载率随着并行计算熵的递增而递减,当且仅当负载完全均衡时,并行计算熵达到最大值.并行计算熵能较好地衡量同构集群的负载均衡程度,可有效提高同构集群的性能.