面向GPU异构并行系统的多任务流编程模型

传统并行编程模型和框架不能有效利用和发挥GPU异构并行系统特点,应用开发难度大,性能优化困难,文中采用混合编程模型思想,建立了一种以协处理器为中心的GPU计算核心与CPU控制相融合的多任务流编程模型.模型将并行任务与CUDA流相结合,利用系统硬件并行性特点实现程序任务级和数据级并行;采用任务间消息通信和任务内数据共享通信方式,既保证对传统并行应用的继承又降低了不同存储空间给应用开发带来的复杂性和难度.基于该编程模型实现了一个运行时支持系统原型,测试结果表明可保证高效的数据通信,且能充分利用系统计算能力,提高了应用程序运行效率.     

面向节点异构GPU集群的编程框架

基于异构GPU集群的主流编程方法是MPI与CUDA的混合编程或者其简单变形。因为对底层的集群架构不透明,程序员对GPU集群采用MPI与CUDA编写应用程序时需要人为考虑硬件计算资源,复杂度高、可移植性差。为此,基于数据流模型设计和实现面向节点异构GPU集群体系结构的新型编程框架分布式并行编程框架(DISPAR)。 DISPAR框架包含2个子系统：(1)代码转换系统StreamCC,是DISPAR源代码到MPI+CUDA代码的自动转换器。(2)任务分配系统StreamMAP,具有自动发现异构计算资源和任务自动映射功能的运行时系统。实验结果表明,该框架有效简化了GPU集群应用程序的编写,可高效地利用异构GPU集群的计算资源,且程序不依赖于硬件平台,可移植性较好。     

基于GPU的并行集群系统的发展

基于GPU的并行集群系统的各类产品遍布我国的生产,生活。本文将介绍GPU的并行集群的技术和其在我国的发展状况。     

异构并行编程模型研究与进展

近年来,异构系统硬件飞速发展.为了解决相应的编程和执行效率问题,异构并行编程模型已被广泛使用和研究.从异构并行编程接口与编译/运行时支持系统两个角度总结了异构并行编程模型最新的研究成果,它们为异构架构和上层应用带来的技术挑战提供了相应的解决方案.最后,结合目前的研究现状以及异构系统的发展,提出了异构并行编程模型的未来方向.     

基于BEOWULF的PC集群系统设计及并行编程的研究

介绍了机群的概念,重点介绍了Beowulf集群.在此基础上,构建了Beowulf PC集群,并详细介绍其软硬件的配置.最后,通过对MPI的介绍,结合实例,对系统进行了性能评测.此系统已运用于实际工作中,取得了良好的效果.     

基于多GPU集群的编程框架

现如今,GPU作为一种低功耗高性能图形处理器单元,被广泛应用于高度并行化的应用程序中。其线程和内存的层次结构在诸多成功的多线程应用和科学研究中表现出巨大的优势。为了简化多GPU集群的编程模式以及更好地利用GPU的计算性能,设计并实现了一个新的基于多GPU的MapReduce并行编程框架。使用了并行虚拟文件系统（PVFS）来存储数据,考虑了动态的负载平衡和GPU相关的权重要素以达到优化系统的效率、透明性以及系统的可伸缩性的目的。在文中,将演示使用该编程模式解决地质应用的一个典型的偏移应用-叠前时间偏移（PKTM）,并给出实验结果。     

基于BEOWULF的PC集群系统设计及并行编程的研究

介绍了机群的概念,重点介绍了Beowulf集群。在此基础上,构建了BeowulfPC集群,并详细介绍其软硬件的配置.最后,通过对MPI的介绍,结合实例,对系统进行了性能评测。此系统已运用于实际工作中,取得了良好的效果。     

基于SMP集群的混合并行编程模型研究

提出一种适用于SMP集群的混合MPI＋OpenMP并行编程模型。该模型贴近于SMP集群的体系结构且综合了消息传递和共享内存2种编程模型的优势,能获得较好的性能。讨论该混合模型的实现机制以及MPI消息传递模型的特点。实验结果表明,在一定条件下,该混合并行编程模型是SMP集群的最优选择。     

基于图的分布式并行基因编程模型

基因编程(GP)算法具有天然的并行性,因此出现了并行分布式GP模型,如主从模型、岛屿模型和网格模型等。但是实现这些分布式模型的算法过程复杂,不具有可重用性,很难依据不同拓扑结构来快速实现大规模的GP计算。针对这些缺点,提出了基于图的并行分布式GP模型,形式化地描述了图中的各种GP操作,使其能够支持不同拓扑结构的GP分布式并行计算。经过实验测试,该模型能够实现上述三种GP模型,并具有稳定、高效、易实现的特点。     

一个基于机群系统的面向对象并行程序 开发环境的研究与实现

面向对象程序设计技术可以降低并行程序设计的复杂性,提高并行程序的可读性、可维护性、可移植性.因此提供面向对象的并行程序设计环境,可以减少并行程序开发难度,有效地利用并行计算机系统的潜能.可扩展并行机群系统是随着网络技术迅速发展而出现的一种网络并行计算系统.其主要特点是适于粗粒度任务并行,适于采用消息传递机制.文中在可扩展机群系统上实现了面向对象的并行程序开发环境ParaObject,它由对象平台、并行对象和邮件对象组成,并行程序以并行对象为单位并行执行,通过邮件对象传送数据,具有良好的封装性和可移植性,友好的用户编程接口,使用方便.     

基于MPI的GPU集群并行通信系统实现

针对GPU和MPI混合编程本身的复杂性问题,提出基于MPI的GPU并行通信系统:动态管道缓冲池体系(Pipe Dynamic Buffer Pool)。描述PDBP的主要部件、体系结构和实现过程,定义通信协议。该系统采用动态管道池和动态缓冲池技术,对MPI并行通信进行扩展,为CUDA程序员提供简易高效的通信编程接口。实验表明,PDBP具有较高的并行通信效率,特别是在多对多通信模式下,通信效率提高了近9倍。     

分布并行系统的并行程序设计环境

分布式并行计算机系统中，由于没有共享内存以支持处理机间的数据交换，因而需采用ｍｅｓｓａｇｅｐａｓｓｉｎｇ的方式实现并行计算中处理机间的数据通讯，并行程序设计环境作为程序员使用并行计算机系统工具，对于并行处理技术以及并行计算机系统的发展与推广应用都有重要的作用，本文将分布基于ｍｅｓｓａｇｅｐａｓｓｉｎｇ的并行计算机系统中的并行程序设计环境的基本问题，并介绍几种典型的并行程序设计环境。     

基于环境一致性的分布式并行数据更新协议

为了保证服务器节点完全对等的分布式并行数据库系统更新结果一致性,提出基于数据环境一致性的分布式并行更新协议DEC-DP2PC(Distributed and Parallel 2PC Based on Data-Environment-Consistency),对经典2PC(two phase commit)在执行条件、表决内容和次数、全局提交和撤销定义等方面进行了针对性改进。性能分析和测试表明,DEC-DP2PC可有效过滤数据副本分布和版本号等数据环境信息不一致情况下事务的执行,减少全局数据环境一致性维护开销和降低系统平均响应时间。     

用VC++实现基于COM和MTS分布式的三层式应用程序之经验与体会

本文针对用VC＋＋开发COM＋组件的过程中，所得到的一些有用的经验与技巧供大家参考。在目前的有关COM及COM＋的书中，对于用VC＋＋开发组件，写的都很不全面，很多的具体操作都不能满意找到，所以作者在开发组件时，在处理各种具体问题的探索中，得到了一些体会，特别在通过ADO对数据库中图像所进行的各种操作以及对存储过程的访问等方面作了特别说明。     

并行分布式计算机样机的监测测试

介绍了一个基于联机实时监测的方案,它采用了作者研制的ＭＳ－１监测系统。该系统是一个具有同步实时时钟的分布式监测系统,采用事件驱动的软硬件混合监测方式,联机实时监测软件ＯＭ把监测系统的控制与监测数据的采集和观测分析结合起来,完成了联机监测与分析,用来及时提供系统的内部状态信息和动态行为。     

PJVM：基于Java的面向对象分布并行处理系统

文中介绍了ＰＪＶＭ系统的组成及主要特点，讨论了如何扩充Ｊａｖａ的对象库，解决异构环境下进行并行分布处理出现的多进程或多线程存取共享变量的同步、分布式共享存储管理等问题，并通过几个实例说明了系统提供的多种编程接口和多种计算模式是可行的，从而为Ｊａｖａ应用开辟了新的领域，为在异构广域网络上实现超大问题的大规模分布并行处理奠定了基础。     

一种基于Message Passing的并行程序设计技术

本文首先分析介绍结构并行计算机系统的两种方法：Ｍｕｌｔｉｐｏｒｃｅｓｓｏｒｓ和Ｍｕｌｔｉｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，然后介绍一种Ｍｕｌｔｉｃｏｍｐｕｔｅｒｓ并行计算机系统中基于ｍｅｓｓａｇｅｐａｓｓｉｎｇ的并行程序设计环境以及并行程序设计方法，它具有程序设计简单，直观等特点，易于构造程序模型，并能获得较好的加速比。     

基于可视化编程的自动化编程工具

根据不同管理信息系统及同一系统的不同模块之间在设计和实现上具有共通性的特点,提出了一种自动化编程工具.该工具利用可视化设计过程中生成的资源文件,将其中需要进行编程的控件读出并以表格形式显示于界面.编程者只需对照程序设计书在界面中进行设定,工具依据设定内容实现基于某一设计模式的自动化编程.实际运用证明该工具能有效提高软件开发效率.由于自动化编程的代码规范统一,系统的维护效率也得以大幅度提高.