一种基于POMP的OpenMP程序负载均衡分析方法

为了准确分析OpenMP程序的负载均衡问题,详细分析了在同步点之间进行测量的恰当位置,定义了性能分析单元,给出了负载不均衡程度的计算公式,并提出了一种以性能分析单元为分析对象来测量OpenMP并行程序负载平衡的方法。该方法利用Opari对OpenMP源程序自动插入POMP性能监控函数,通过在相关的性能函数中插入定时器的方式,以分析单元为基本对象来收集程序的负载情况。该方法已在一个OpenMP性能分析工具中得到了实现,能够有效地帮助用户找出程序中负载不均衡的瓶颈。     

OpenMP多线程负载均衡调度策略研究与实现

循环并行化是OpenMP并行化程序中最重要的部分,线程数、循环体大小、调度策略等是并行化过程需要考虑的主要因素。为了在调度开销与负载均衡之间获得更好的权衡,在OMPi编译器中实现了梯式trapezoid调度策略,以提高OpenMP多线程程序的运行性能。实验结果表明,梯式调度策略应用在递减以及某些极不规则的循环结构中,在适当的线程数下,与指数调度相比,该调度策略能表现出更好的性能。     

基于任务的Cholesky分解多核并行化研究

针对Cholesky分解算法采用OpenMP并行程序设计时的并行性开销增大和线程负载不平衡的问题,利用并行性能分析工具对串行程序进行热点分析,提出了一种基于任务的Cholesky分解多核并行算法。该算法将大循环问题划分成各个相互独立的小任务,并运用任务窃取技术和动态负载均衡算法使多个任务能够并行完成。采用ParallelAmplifier对并行程序进行调试和优化,实验结果表明,其性能得到较大幅度的提升。     

SNFS并行文件系统负载均衡技术的研究与实现

在大规模集群系统的并行运算环境中,I/O效率一直是影响系统整体性能的关键因素,并行文件系统技术是目前解决I/O性能瓶颈的有效途径之一。介绍当前并行文件系统的发展现状以及并行文件系统的类型,阐述SNFS并行文件系统的架构以及负载均衡DLC(分布式LAN客户端)技术的实现原理,并给出大规模集群系统环境中SNFS文件系统负载均衡技术的实现方法,最后,通过实际应用分析说明该技术在提升I/O性能上的优势。     

分布式控制平面: 并行BGP路由计算自适应负载均衡算法

下一代互联网高度可扩展支持服务动态部署.越来越多延时和抖动敏感服务(如IPTV、VoIP等)的应用对BGP路由计算的性能提出了更高的需求.路由器采用分布式控制平面和实现并行BGP路由计算克服集中控制平面的性能瓶颈是解决这个问题的有效途径.但现有并行BGP路由计算方案因负载均衡性能差影响了系统的并行性能.文中基于Hashing技术提出了并行BGP路由计算自适应负载均衡模型.通过在线统计路由更新设计了自适应负载均衡算法P-AP(Prediction-based Adaptive Partition),自适应地动态调整路由更新在处理节点间的分配.最后设计和实现了原型系统,并利用Route Views 收集的BGP Update数据进行实验.实验结果表明,P-AP算法具有负载均衡性能好、负载调整频率小和路由计算加速性能好等特点,能够有效地提高并行BGP路由计算性能.     

分布式系统动态负载分配算法研究

负载均衡就是如何进行对网络的访问分流,以便能够快速响应用户反应.分布式系统动态负载分配算法就是在程序运行过程中,能够根据各服务器上任务执行实际状态的变化,随时动态地调整任务分配,达到服务器负载均衡.本文分析了目前两种动态分配算法----集中式和分布式的利弊,并根据实际情况提出了一种新的动态负载分配算法,即半分布半集中式分配算法,并给出了具体实现方案,分析其性能.     

面向多媒体系统的负载均衡策略研究

随着多媒体应用的普及,面向多媒体应用的并行文件系统负载均衡策略的研究具有现实意义。本文根据视频点播等多媒体应用的特点,提出了面向多媒体应用的并行文件系统动态负载均衡策略,构建了该策略的均衡模型,提出了适于多媒体服务系统的动态调度算法,并对该算法进行了性能分析。最后建立了NFS文件系统负载均衡实验环境,测试了该策略的高效性,充分证明了所提出的面向多媒体应用的并行文件系统负载均衡策略的优势。     

一般稀疏矩阵相乘的混合并行算法

稀疏矩阵相乘广泛应用于科学和工程计算中,是科学计算中的一种常用的基本运算,其面临着数据量大,非零值分布不规则,负载难均衡,计算结果矩阵的列指数无规则分布等问题.通过矩阵分块,优化数据传输,负载均衡,改良并行快速排序方法来解决上述问题,提高了计算效率.在多线程下计算速度比商业软件Intel MKL(Intel math kernel library)平均提高56％.同时,还通过MPI+OpenMP进行混合并行优化,在共享存储系统上两者有类似的计算速度.     

面向并行网络流量分类的负载均衡算法

为了解决高速网络流量分类系统的性能瓶颈问题,提出了一种并行网络流量分类系统负载均衡算法。该算法由静态预分配和动态自适应调整两部分组成,采用基于Hash流表实现负载的静态预分配,根据处理节点的动态反馈对Hash流表进行重映射。通过实验和静态Hash算法以及SHI算法进行了对比,实验结果表明,该算法负载均衡度好、丢包率小、流重映射率低,能够满足并行网络流量分类系统负载均衡的要求。     

基于数据库集群的动态负载均衡研究与实现

针对数据库集群负载问题,提出了一种动态负载均衡方法,并进一步设计、实现了包括CPU使用率、磁盘存储量、磁盘响应效率、网络延时、内存使用率等在内的多指标的节点负载测量和实时监控。该算法根据各节点的负载反馈信息进行任务分配,实现了负载均衡。性能分析和实验表明,该算法具有较高的负载均衡度和较低的系统开销。     

OpenMP任务调度开销及负载均衡分析

任务调度是OpenMP规范的重要内容。在考虑调度开销、负载均衡等多方面因素的基础上，OpenMP规范制定了静态调度、动态调度、指数动态调度和运行时调度等不同策略。详细分析了在单次循环时间相等情况下，不同的OpenMP调度策略对额外开销和负载均衡的影响；提出了选择不同任务调度策略的原则。     

MPI并行程序设计的负载平衡实现方法

MPI是目前集群系统中最重要的并行编程工具,它采用消息传递的方式实现并行程序间通信。在MPI并行程序设计中实现负载平衡有着重要的意义,可以减少运行时间,提高MPI并行程序的性能。负载平衡又可分为静态负载平衡和动态负载平衡,对于静态负载平衡,提出了一种分配任务的算法,可有效地按照节点的计算能力,在节点间分配任务;对于动态负载平衡,提出了一种在MPI并行程序中实现的方法,可有效地根据节点的负载情况,在节点间迁移任务。     

CC-NUMA结构下共享变量并行计算的研究

探讨了如何提高CC-NUMA结构下共享变量程序的并行效率。主要介绍了几种有效的负载均衡策略和减少共享存储访问延迟的优化 手段。通过分析可以看出,通过合适的优化方法,CC-NUMA结构下共享变量的应用程序可以取得好的并行效率。     

并行实时测控数据存储系统设计与实现

随着测控设备数量增加、数据码率的不断提高,传统的测控中心实时存储系统采用的串行化处理逻辑已经难以适应高负载的测控任务需要。采用SPMD（Single Program Multiple Data）思想,基于OpenMP和Qt设计并实现了一套并行实时测控数据存储系统框架。该系统通过引入M/M/1模型的排队系统,设计了一种适合并行实时测控数据存储系统的静态负载均衡算法,基于互斥锁完成了线程间的细粒度通信同步机制,借助于事件循环机制将Qt的信号与槽特性成功地嵌入OpenMP线程,保留了Qt图形界面良好的人机交互性能。实验结果表明该系统在高负载的情况下,相比串行测控数据存储系统而言具有更好的扩展性和实时性,能更好地利用现行单机多核系统的计算资源,获得更好的实时性能。     

面向神威高性能多核处理器的并行编译优化方法

在神威高性能多核服务器上,自动并行化编译系统为识别和申明程序中的并行性,产生的OpenMP程序没有经过充分的优化,其采用简单的fork-join模型,存在大量的并行循环嵌套,导致运行效率低。为提升自动并行化编译系统产生的OpenMP程序的运行效率,提出一种并行域重构优化技术。并行域重构技术通过合并程序中的并行域和扩展嵌套循环中的并行域范围,减少OpenMP程序的并行域数目,降低线程组频繁创建和合并等控制开销,将简单fork-join模型的OpenMP程序转换为性能更为高效的单程序多数据模型的OpenMP程序。实验结果表明,在新一代神威高性能多核服务器SW1621平台上,并行域重构技术在NPB3.3-OMP测试集和SPEC OMP2012测试集上的运行效率分别提高了10.77%和7.94%的,可有效提升自动并行化编译系统OpenMP程序的执行效率。     

基于并行构件的动态负载池平衡技术的研究

在基于并行构件的系统中,负载平衡技术是充分利用系统资源,提高系统性能的关键技术。该文提出了一种基于并行构件的动态负载池平衡技术,与已有的负载平衡策略不同,该技术综合考虑了通信延迟、容错技术以及数据一致性对负载平衡策略的影响,旨在提高策略的准确性、高效性和健壮性,增强运行时系统的性能。     

流水线结构的网络处理器上包处理任务图的调度

针对流水线结构的网络处理器上包处理任务图的调度,提出带有负载平衡的最早完成时间调度算法EFT—LB,有效地平衡了处理器流水线中每个处理器的负载,增大了流水线系统的吞吐量。相关对比试验的结果表明系统性能有了明显提高。