大规模并行计算机系统并行性能模拟技术研究

性能模拟技术是计算机系统性能评价的重要手段.介绍了面向大规模并行计算机系统以及消息传递应用程序的并行性能模拟技术,总结了相关的关键技术和国内外研究现状.对几个代表性的并行模拟器系统进行了详细介绍.结合并行计算机系统和应用的发展趋势,讨论了未来并行模拟器设计、实现面临的问题和可能的解决方案.     

Transputer性能的测试比较

Transputer问世以来，对它进行了大量的性能测试研究。本文将国外所做的评估和国内的测试结果汇集起来，以供选用Transputer的用户单位和个人参考。     

神经计算与量子神经计算的研究综述

神经计算科学是从信息科学的角度,用计算的方法研究神经网络如何模仿和延伸人脑活动的机理及实现类脑智能信息系统的问题。量子神经计算是量子计算与神经计算相结合的产物。文中主要阐述了神经计算的研究现状,在其基础上对量子神经计算的概念及模型进行了介绍,综述了国内外的研究动态与发展趋势。     

基于事件驱动的并行及分布式计算机的性能分析系统的设计

介绍了复旦大学研制开发的并行及分布式计算机的分析评估系统的设计方法。为实现系统的通用性并支持面向问题的源相关性，设计了描述事件流的结构、表示方式及语义的事件流述语言，并设计了面向问题的分析评估工具的通用函数接口。从而使建立在此基础上的分析评估工具完全不依赖于监测方式，真正实现了性能分析评估系统的通用性、面向问题及易扩充性等特性。此技术也适用于任何基于事件驱动的监测分析系统。     

高性能并行集群计算环境的构建与性能测试

高性能并行集群系统在大规模科学计算中发挥着越来越重要的作用．本文介绍了一个集群系统的硬件和软件环境的设置，并利用通用的测试基准对该系统的性能进行了实例测试和对比分析。     

通用高速可变结构并行神经计算机系统性能分析

文中针对通用高速可变结构并行神经计算机系统，在对原系统进行深入分析之后，给出了该系统的时间Ｐｅｔｒｉ网模型，并对其性能进行了分析，给出了分析结果和某些性能指标。     

并行文件系统中Disk Cache一致性协议的性能测试与评价

本文介绍了ＢＪ－１并行计算机上对作者提出的“主从式”两类并行文件系统中ｄｉｓｋ ｃａｃｈｅ多复本一致性协议所进行的系统模型，测试及综合评价。     

并行原型系统上BFS算法设计实现与测试分析

相对于传统应用,大数据应用表现出并行性高、访存数据量大、访存模式不规则、程序访存时空局部性差等特性,对传统的计算机体系结构提出了新的挑战。Graph500是评测计算机系统大数据处理能力的基准测试排名,BFS算法是Graph500的核心程序,是典型的数据密集型应用。从1-D数据划分、优化的混合算法设计和远程通信方式设计三个方面开展研究,在课题组设计的大数据处理并行结构原型系统上设计实现了多节点的并行BFS算法,在222顶点、226边的数据规模下取得了803.8MTEPS的性能,并在此基础上进行多节点并行BFS算法的性能测试分析,为进一步的研究工作奠定了基础。     

面向程序并行化的过程间相关分析技术

面向程序并行化的过程间相关分析以开发过程间大粒度并行性为目的，对它的研究无疑将具有非常重要的意义。然而这类并行性的开发又是困难的，它需要精确计算被调用过程的访问信息。本文从效率和精度角度出发对现有技术作了深入系统的分析和比较，并指出了它们所存在的优缺点。     

网络并行计算环境中网络通信开销的分析与测试

网络通信开销是影响网络并行计算的重要原因，但精确定量分析网络通信销中各个组成部分的报道不多。本文利用精度可达０．１微秒的计时工具，定量地分析了以太网中广泛使用的ＮｅｔＷａｒｅ网络操作系统的网络层／传输层通信协议ＩＰＸ／ＳＰＸ与ＮｅｔＢＩＯＳ仿真会话层通信协议的性能，研究了网络通信销的主要因素，从而找出提高网络通信性能的途径。     

基于交换式以太网的网络并行计算系统中通信性能的分析与测试

网络通信性能是影响网络并行计算的重要原因，而交换式网络的出现有助于改变这状况。本文定量地分析了基于交换式以太网的网络并行计算系统中的端到端通信和多目的发送两种通信方式的通信性能，并对一个典型的并行计算实例──并行距阵乘法进行了性能评测。通过与基于共享式以太网的网络并行计算系统中测试结果的对比，我们可以看出交换式以太网对改进网络并行计算性能的重要作用。     

基于Scilab的分布式并行计算方法的研究

文章利用Scilab构建分布并行计算的支撑环境,为实现分布并行计算提供了新方法。设计了Netbutterfly Grid Computing System（NGCS）,讨论了NGCS的体系结构,任务分布、系统通信和容错机制等关键问题。最后给出网格计算环境下基于Scilab的一个分布并行计算实例,实验的结果是令人满意的。     

并行计算模型在异构计算环境中的研究

近年来异构并行计算在高性能科学计算和通用应用领域受到广泛研究。本文结合多种代表性并行计算模型，给出异构环境中的HBSP模型和程序开销计算方法。采用基于消息长度的线性模型使通信开销的计算更精确，解除原有BSP模型对h-rela-tion的限制，使程序和算法在异构环境中的设计更加灵活。当构成BSP计算机的各处理机速度相同且原有BSP算法达到最优（即各处理机上所分配的计算量与通信量完全均衡）时，HBSP模型等同于原有模型。     

并行计算时间模型和并行机系统性能

本文重点从共享存储器式并行机系统体系结构中的新技术和并行软件系统的新特点分析了影响并行算法和应用程序性能的各种因素，并提出改进的并行计划时间的模型，给给出了提高并行算法和软件性能的原则和实例。     

MPI网络并行计算系统通信性能及并行计算性能的研究

本文研究了基于ＰｅｎｔｉｕｍＰＣ和１００Ｍｂｐｓ交换工以太网的机群系统的ＭＰＩ并行计算环境的通信及并行计算性能，并将其模型化。并且通过对典型应用实例的测试，分析了通信性能对并行计算性能的影响。     

Cluster环境下p—HPF编译器支持的并行计算范式

p-HPF是研制的一个符合HPF（high performance Fortran)规范的并行编译系统,以HPF为核心实现多范式并行计算是开发大型并行应用系统的基础。首先论述了Cluster环境下的并行运行范式,包括farm parallel范式、流水线并行、流循环并行、基于数据并行和组合数据并行等,抽象分析了它们的性能,接着给出了利用p-HPF的外部过程机制、任务并行机制以以FORALL,INDEPENDENT DO等典型并行语句实现几种典型并行范式的方法,给出了实例程序,对实例进行了实际运行并对运行结果进行了分析。     

异构型并行分布计算系统PVM的结构分析

本文描述了异构型并行分布计算系统ＰＶＭ的组成和特征，详细分析了它的软件结构、工作流程和消息通信机制，并提出了它存在的不足之处。     

面向流水线结构的并行匹配算法

本文提出一种面向流水线计算机的立体视觉并行匹配算法,使立体视觉算法所需的低层视觉信息处理和特征匹配都能在具有高速视频总线的流水线计算机中完成,这样既简化了视觉系统的结构,又大大提高了处理速度.匹配中应用了排序、方向和幅度约束作为相似性判断,并根据匹配点邻域中的视差梯度,利用松弛迭代法提高匹配的可靠性.算法已在PIPE流水线计算机上实现,256×256图像的立体视觉算法可在10秒内完成.