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针对传统的分布式并行计算方案所存在的缺点,提出了一种基于移动Agent技术的分布式并行计算模型。在简单介绍移动Agent技术后,给出了基于移动Agent的分布式并行计算模型,并详细叙述了该模型的具体工作过程和实现方案。模型设计完成后,用此模型来解决计算量很大的数值计算问题。首先利用数学工具分析设计出该问题的适合于分布式并行计算的方案,然后依照模型实现实验程序。实验测试表明根据该模型实现的分布式并行计算程序具有较高的加速比和并行效率,并有效地提高了分布式并行计算的稳定性、灵活性、可扩展性和移动性。 相似文献
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针对传统的分布式并行计算方案所存在的缺点,提出了一种基于移动Agent技术的分布式并行计算模型.在简单介绍移动Agent技术后,给出了基于移动Agent的分布式并行计算模型,并详细叙述了该模型的具体工作过程和实现方案.模型没计完成后,用此模型来解决计算量很大的数值计算问题.首先利用数学工具分析设计出该问题的适合于分布式并行计算的方案,然后依照模型实现实验程序.实验测试表明根据该模型实现的分布式并行计算程序具有较高的加速比和并行效率,并有效地提高了分布式并行计算的稳定性、灵活性、可扩展性和移动性. 相似文献
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1 引言随着网络技术的飞速发展和日益完善,分布式并行程序设计已经成为软件开发的主流技术之一。在分布式并行计算环境中,异构分布式环境中资源的透明存取和系统中各个异构节点间的通信问题是一个主要问题。OMG提出的CORBA规范,能很好地解决异构系统中面向对象的应用之间的通信问题,因此CORBA适合作为分布式并行应用程序的中间件。 CORBA的基本通信模型是同步通信,而在分布式并 相似文献
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随着科学计算和人工智能技术的快速发展,分布式环境下的并行计算已成为解决大规模理论计算和数据处理问题的重要手段。内存容量的提高以及迭代算法的广泛应用,使得以Spark为代表的内存计算技术愈发成熟。但是,当前主流的分布式内存模型和计算框架难以兼顾易用性和计算性能,并且在数据格式定义、内存分配、内存使用效率等方面存在不足。提出一种基于分布式数据集的并行计算方法,分别从模型理论和系统开销两个角度对内存计算进行优化。在理论上,通过对计算过程进行建模分析,以解决Spark在科学计算环境下表达能力不足的问题,同时给出计算框架的开销模型,为后续性能优化提供支持。在系统上,提出一种框架级的内存优化方法,该方法主要包括对跨语言分布式内存数据集的重构、分布式共享内存的管理、消息传递过程的优化等模块。实验结果表明,基于该优化方法实现的并行计算框架可以显著提升数据集的内存分配效率,减少序列化/反序列化开销,缓解内存占用压力,应用测试的执行时间相比Spark减少了69%~92%。 相似文献
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本文首先概述了 Java技术的引入对分布式并行计算技术的影响 ,然后就工作机群的组织、问题分布、系统内通信、容错机制等四个关键问题进行讨论 ,分析常见的问题和各种解决方案 ,最后对基于 Java的分布式并行计算的进一步发展前景作简要描述 相似文献
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为了研究基于分布式对象的并行计算,采用微软Windows Communication Foundation中的对等网络技术,设计并实现了一个并行计算环境。以并行求π为例,通过比较并行计算的加速比,证明了本并行计算环境的有效性。 相似文献
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随着Internet迅速发展,利用网上资源构筑分布式并行计算环境进行中、大粒度任务的分布式并行计算已呈现出重要研究价值。另外,Agent理论的日益成熟及多Agent系统MAS(Multi-Agent System)的出现,为开放式分布系统的开发和应用提供了新的模式。结合移动Agent在并行计算中的任务特性,对网络并行计算进行了抽象的分析和描述,然后给出了一个基于移动Agent计算的任务流模型实例。 相似文献