云计算中相似驱动的并行任务划分方法

云计算是并行计算、分布式计算和网格计算等高性能计算的进一步发展,它的异构性、按需等特征对高性能计算提出了新的挑战。针对云计算的典型特征,提出了基于并行任务和云环境相似驱动的任务划分方法。首先用图刻画了并行任务和云环境,建立了图的相似关系及其相似度计算方法;其次给出云计算中拟解决的问题,通过图局部相似和全局相似度偏差最小来实现并行任务和体系结构的异构匹配及按需要求;接着利用F度标号方法给出相似驱动的任务划分算法;最后通过实验和其他划分方法进行比较,阐明了该方法的优点。     

改进遗传算法的并行任务调度

并行任务调度是一个NP完全问题,它关注资源的分配和并行任务调度,要求具有高性能的调度算法,且能求解出高质量的解。提出了一种基于改进遗传算法的并行任务调度算法,在算法初始化种群产生时引入任务向量矩阵来表示任务、资源以及调度的关系,并采用启发式方法得到初始化种群,提高种群质量;采用规则约束的交叉和变异操作,提高个体的质量;提出了加速进化策略,有效地避免了早熟。仿真实验结果表明,该改进算法能更有效地求解并行任务调度问题。     

粗粒度并行任务的动态调度算法（PTDS）及其有效性证明

本文揭示和探讨了并行多机系统中粗粒度并行任务的时间变化对静态任务调度机制的影响,给出了基于预调度的粗粒度并行任务的动态调度算法PTDS,并且严格地定义和证明了PTDS算法的有效性.结果表明PTDS通过局部调整预调度方案,能够有效地获得近似最优的计算任务调度方案.     

网格并行任务划分策略研究

分析了传统分布式并行计算和网格基础上并行计算技术应用中存在的问题。讨论了如何决定合适的任务粒度,提出任务粒度控制理论,描述了任务划分与粒度控制、节点的分布、任务粒度控制,任务的划分,并进行结果分析。     

并行任务调度的近似算法

并行任务调度不论是从理论上还是应用上近年来都倍受关注。但是目前出现的大量算法很难应用于实际,基于此,论文探讨了典型的调度问题P3｜fix｜Cmax,这类问题是强NP-难的。论文在Goemans的研究基础上,给出了一个很简单的线性算法,构造出调度性能为9/8的半规则调度,改进了Goemans的7/6的结果。     

异构计算中体系结构感知的并行任务分簇方法

异构计算是高效能计算发展的必然趋势,针对异构计算运行中并行任务和体系结构难匹配的问题,提出了实 现并行任务和体系结构匹配的并行任务分簇方法。首先给出效能的概念及异构计算中体系结构感知的分簇问题,然 后从理论上分析了异构匹配与效能的关系,提出了实现异构计算匹配和结构匹配的分簇理论,目的是发挥异构计算中 机器的潜能,协同处理并行任务,实现高效能。在此基础上,给出相应的算法。最后通过仿真实验说明,该方法可通过 簇图与体系结构的匹配缩短通信开销在执行时间上所占的比例,从而缩短并行执行时间,以提高系统利用率,最终实 现异构计算的高效能。     

云环境下可用性感知的并行任务调度方法

云计算是一种新兴的计算模式,倡导一切皆服务.云计算由于能够共享分布在世界各地的计算资源,在大规模计算和数据存储中越来越受到重视.云计算是当前IT工业界、学术界研究的热点领域,云环境中的资源可用性已成为云计算不可忽视的问题.对于云计算,当处理器的处理速度不同,不是一直可用于计算时,可用性成为设计和发展云计算系统的关键需求.根据并行任务图及树形云平台的结构特点,分别讨论了影响并行任务可用性需求和计算资源可用性保障的关键因素,给出一种可用性的量化计算公式.并且通过感知任务“可用性需求”和计算资源“可用性保障”,实现可用性匹配,提出了两种可用性感知的调度算法Afsa和Agsa.模拟实验表明该算法能够改善云环境中资源可用性和可靠性,对提高任务调度的成功率具有实际意义.     

并行任务图的优化调度算法

科学与工程计算中的很多复杂应用问题需要使用科学工作流技术,超算领域中的科学工作流常以并行任务图建模,并行任务图的有效调度对应用的高效执行有重要意义。给出了资源限制条件下并行任务图的调度模型;针对Fork-Join类并行任务图给出了若干最优化调度结论;针对一般并行任务图提出了一种新的调度算法,该算法考虑了数据通信开销对资源分配和调度性能的影响,并对已有的CPA算法在特定情况下进行了改进。通过实验与常用的CPR和CPA算法做比较,验证了提出的新算法能够获得很好的调度效果。本文提出的调度算法和得到的最优调度结论对工作流应用系统的高性能调度功能开发具有借鉴意义。     

基于惰性聚类分裂的动态R树实现方法

R^＊树是目前公认查询效果很好的R树变体,但是其构造代价较原始R树增加数倍,对于插入删除和更新频繁的空间数据效果不好。为此,本文提出一种基于惰性聚类分裂技术的R树动态实现方法（LR树）。惰性聚类分裂技术是在对象插入节点导致溢出时不立即进行分裂,而是尝试将其插入到邻近的未满节点中,直到邻近节点均已满时,再利用聚类技术进行节点分裂,在邻近节点和分裂节点之间重组入口项。LR树在确保查询性能的前提下,大大降低了构造代价,并且大幅提高了索引结构的空间利用率。最后的分析和实验证明了LR树的高效性。     

相似驱动的细粒度并行任务重构算法

异构计算是高性能计算技术的发展趋势,计算任务与体系结构匹配成为异构计算亟待解决的问题.重构技术为实现两者匹配带来了契机,要么任务重构适应体系结构,要么体系结构重构适应任务.提出基于相似驱动的并行任务重构算法以实现异构计算匹配.通过给出任务和系统匹配度量机制定义了图重构操作和图重构基本问题.根据问题给出细粒度重构算法,该算法主要有3个过程:任务图节点对融合、节点和边重构及重构精化过程.用格林威治大学典型实例图作为并行任务及典型体系结构测试了该算法.实验表明它在给定的误差范围内能保证计算任务和体系结构匹配.     

函数式语言并行实现中并行颗粒度的动态控制

本文针对并行处理中并行颗粒度的控制问题，将惰性计值的延迟思想引入并行进程的生成过程中，并与文献［１，２］的ＬＥ计值语义相结合，提出了函数式语言的并行ＬＥ计值语义，由于采用ＩＨＲＥＡＤ来实现对并行归约子进程的延迟处理，使得并行计算进程在运行时可以动态增加其并行颗粒度，从而减少了一些不必要的细粒度并行性的开发，与文献［５］相比，由于基于负载的动态内联思想在延迟处理操作中的引入亦进一步减少了很大一部分延     

并行粗粒度任务的动态分布算法(PTDD)及其鲁棒性

并行计算系统发展所面临的主要问题之一是怎样在各处理器上更有效地分布并行任务并协调它们的高效执行,使并行任务总的完成时间最短.本文揭示和探讨了并行多机系统中并行粗粒度任务的粒度变化对静态任务分布的影响,给出了基于预分布的并行粗粒度任务的动态分布算法PTDD,理论上严格地定义和证明了PTDD算法的鲁棒性(Robust Property).研究结果η~*(t~*)≤η(t~*)表明PTDD算法通过局部调整预分布方案,可以稳定地、有效地获得近似最优的并行任务分布.     

基于状态方程组并行任务划分的策略

本文在分析了状态方程组并行求解时机间通信对求解性能的影响后，提出了减少求解时间和机间通信数据量的任务划分策略，并运用模拟退火算法实现该策略。结果表明，该策略划分产生的并行求解任务均衡，并行加速比高，适用于种类MIMD系统。     

一个逻辑程序并行执行的粒度控制模型

粒度控制是逻辑程序并行执行的重要问题之一。本文首先引入粒度和粒度值的概念，量化地反映执行一个目标的响应时间，然后建立目标粒度值的计算模型，最后提出了一个并行模型的粒度控制策略。     

一种新的改善机器人动态精度的方法

从机器人关节反馈控制系统模型出发,本文提出了一种利用补偿指令轨迹来改善机器人动态精度的方法,并指出了这一方法实施的全过程.利用这一方法对机器人实施控制,不仅可以从根本上克服由于重力负载和杆件离心效应等因素的干扰给控制系统带来的动态精度问题,而且还可消除由于反馈控制系统本身的固有特性所决定的系统的动态跟踪误差.通过在 PUMA560上的数值研究,证明了本文理论方法的正确性.     

油藏数值模拟软件的粗粒度层并行计算方法

本文针对目前油藏模拟模型大、求解精度高的特点,在迭代解法进行深入研究的基础上,对预处理方法、节点排序方法等进行了优化,优化出适于并行的最佳解法。以优化后的预处理共轭梯度法为基础,对多层二维二相模拟模型进行按层粗粒度并行。为解决存储及通讯问题,采用了压缩存储及压缩通讯技术,有效地提高了软件的并行效率。模型及实例计算表明并行化的多层二维二相模型具有较高的并行效率。通过对通讯量、层数、共享与分布等实用性影响因素分析,为大规模油藏模拟的并行化提供了有力的工具。     

并行工程中设计任务的动态分配方法研究

以加速产品设计为目的的并行工程,需要对其其过程进行有效规划,规划的目的之一要达到在规定的时间内,将合适的任务分配给合适的人。由于设计过程中存在的不确定性和影响因素的动态性和多样性,需要新的任务分配算法。文中提出了一种选择合适任务、确定任务难度、根据任务难度和人员能力进行任务分配的算法。     

EDI中心的实时任务调度算法研究

本文首先综述单处理器系统中基于截止时间优先任务调度的几种算法以及涉及问题的基本解决方法，然后提出在满足每个任务截止时间的前提下，基于最早开始执行时间优先动态调度算法。     

一种并行求解方法的研究及相关算法的分析

本文研究在分布式系统中如何利用分治算法来并行求解问题，并给出并行算法有效性度量和分析方法。     

并行仿真任务的自动生成软件

本文阐述了一种将连续系统仿真模型－状态方程模型自动生成并行仿真多任务的软件。该软件实现了从仿真模型生成可并行多任务到仿真结果输出过程的自动化，而且生成的并行仿真任务均衡，并行加速比高，适用于基于机间通信的同构型ＭＩＭＤ系统。