基于多核处理器的K线程低能耗的任务调度优化算法

针对具有独立DVFS的多核处理器系统,提出了一种K线程低能耗模型的并行任务调度优化算法(Tasks Optimization based on Energy-Effectiveness Model,TO-EEM)。与传统的并行任务节能调度相比,该算法的主要目标是不仅通过降低处理器频率来减少处理器瞬时功耗,而且结合并行任务间的同步互斥所造成的线程阻塞情况,合理分配线程资源来减少线程同步时间,优化并行性能;保证任务在一定的并行加速比性能前提下,提高资源利用率,减少能耗,达到程序能耗和性能之间的折衷。文中进行了大量模拟实验,结果证明提出的任务优化模型算法节能效果明显,能有效降低处理器的功耗,并始终保持线性加速比。     

基于多核处理器的并行编程模型

为解决传统编程模型与并行架构间存在的矛盾,针对多媒体和网络应用程序的特点,提出一种基于多核处理器的并行编程模型,该模型采用节点化的并行程序描述方式,将并行编译器划分到多个核上运行。实验结果表明,这种新的并行编程模型能有效提高程序的执行效率。     

基于多核的IPSec并行处理技术研究与实现

IPSec VPN网关需要进行大量加解密运算,对网络传输带宽产生较大影响。该文提出基于多核处理器的IPSec协议并行处理模型,将IPSec网络报文调度到多个处理器单元上运行,从而提高传输带宽。在Linux操作系统上对该模型进行具体实现,经过测试,在双核处理器上,IPSec VPN网关获得了接近倍速的性能提升。     

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。     

面向数据流的多任务多核在线学习算法

多任务多核学习已逐渐成为在线学习算法研究的热点。对于数据流的处理,现有的在线学习算法在准确性上有一定的欠缺,因此提出一种新的多任务多核在线学习模型用于提高数据流预测的准确性。在保持多任务多核学习的基础上,将其扩展到在线学习中,从而得到一个新的在线学习算法;同时为输入数据保持一定大小的数据窗口,用较小空间换取数据的完整性。实验部分对核函数的选取以及训练样本集的大小进行了较为详细的分析,通过对UCI数据和实际的机场客流量数据进行分析,很好地保障了流数据处理的准确性及实时性,有一定的实际应用价值。     

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。     

基于Linux的多核并行可伸缩函数式编程研究

现有编程模型在面向多核并行计算时,通常表现出线程安全和数据同步控制困难,以及通用性差等问题.在函数可以摆脱状态信息的特点基础上,提出基于Linux平台的多核并行可伸缩函数式编程模型.利用函数的复合和嵌套来描述应用程序任务,完成编程过程中的数据传递和问题拆分,考虑到语法解析与编译过程对模型构建的约束,采用运行时构建动态树...     

基于多核平台并行K-Medoids算法研究

分析K-Medoids算法的内在并行性,设计一个适合多核平台的并行算法,并利用OpenMP进行实验。实验结果表明,并行算法对多核环境有很好的适应性,在双核及四核计算机上均获得了较好的加速比与运行效率。     

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。     

基于多核处理器的网络安全协议并行处理研究

网络安全协议的处理过程通常需要进行大量加解密运算,会对网络传输带宽产生较大影响。文章研究了基于多核处理器的网络安全协议并行处理技术,提出了针对IPSec和SSL协议的并行处理模型,这些模型可以有效改进协议处理效率,提高网络的整体性能。     

容错并行处理系统结构研究

传统的双冗余、三冗余和四冗余等容错计算机技术和容错计算机软硬结构不灵活并且可靠性／价格比较低，本文提出的五种容错并行处理系统无论可用性、丢失任务数和结构灵活性都显著好于前者，尤者分布式（３．１）和（２．１）概念冗余结构更具魁力，是高可靠并行处理系统的最佳结构选择。     

基于时间戳索引的日志文件并行检索技术研究

对当今两种主流检索引擎进行分析和比较,针对日志文件检索系统的特殊性,选择合适的高效检索引擎。提出了一个适合日志文件系统有效的时间戳索引策略。最后在前两步的基础上,设计一个完整的日志文件检索系统,并对串行和并行两种检索技术进行分析和比较。     

基于云计算的图像并行检索关键技术研究

随着数字化技术的不断发展,图像数据量急剧增加,针对从海量的图像数据中检索感兴趣图像效率低的问题,基于Ha-doop云计算平台,采用并行检索技术,利用SIFT尺度不变特征变换算法解决了海量图像检索问题。通过与单机串行检索比较,结果表明基于Hadoop平台的海量图像检索的数据处理能力具有明显优势。     

海量遥感数据处理架构与并行算法研究

为了有效提高海量遥感数据处理效率,在对IO、任务协调损耗和多核多CPU等影响并行计算性能等关键因素分析的基础上,提出计算单体、任务分配管理器等七大模块构成的三层架构的并行计算体系结构(OssSinvoParallel)。从宏观层面给出并行计算算法,对算法时效性进行分析。试验结果证明该体系架构可有效提高并行处理速度,在当前遥感数据处理需求迫切增长的形势下,可有效解决遥感影像处理时效性瓶颈问题。     

大批量数据录入技术及其处理工具研究

一个数据库应用系统在投入运行的初始阶段，大都需要一次性录入在量初始数据。传统的方法是利用数据库应用系统本身提供的数据录入功能完成这一工作。但是，这种方法对大批量数据来说效率非常低，我们提出一种大批量数据录入的“工程方法”并设计了一个Ｗｉｎｄｏｗｓ环境运行的大批量数据录入处理工具软件ＬＤＰＴ。     

1553B总线数据高效处理技术研究

1553B总线数据处理在飞机定型期间占据重要的位置,准确、高效、快速的数据处理是提高飞机各系统定型的主要环节。提出全新高效处理模式,将1553B消息串行处理模式改为并行处理模式,改变原始数据文件中搜索1553B消息模式,精简数据处理环节,重新设计ICD管理数据库。通过处理流程优化、处理技术提升,1553B总线数据高效处理技术实践应用表明,1553B总线数据高效处理技术达到预期目的,优化了数据处理环节,成倍提高1553B总线数据处理效率,大大减少了架次数据处理用时。已在型号试飞中得到很好的应用。     

基于计算机图像处理技术的作物缺素判别的研究

利用计算机图像处理技术进行作物缺素判别,从颜色和纹理两个方面提取番茄缺N、K、Fe、正常四种情况下叶片图像的特征参数,取得了较满意的效果。     

大规模并行处理系统互连通信的新技术研究

本文综述了大规模并行处理系统研究了工作的概况，指出其研究热点和关键技术是实现高效的互连通信。文中重点介绍了该领域的研究内容：结点结构、网络接口、切换技术，拓扑结构，路由算法，通信机制，通信协议，计算模型等。     

基于图像处理技术的零件测量系统研究

介绍了一个基于MATLAB图像处理技术和非接触式测量方法开发的软件系统;主要过程为通过对数字摄像机采集到的图像进行增强处理和边界提取,以系统标定得到的比例参数为依据,测量零件的尺寸值和公差.经过对测量结果的精度分析,证明了非接触式测量方法和该软件系统的可行性和正确性.     

图象重建技术在并行处理系统中的应用

本文基于一个三维锥形束 CT图象重建算法的实例 ,探讨了图象重建技术在并行处理系统中的应用 .图象重建这类计算问题的数据相关性小 ,很适合并行处理 ,从测试模型的重建结果和计算时间来看 ,达到了预期的结果 .