一种可适应的分布式动态负载平衡策略及其仿真

工作在多用户方式下的大规模并行处理系统，如何保持其资源的有效利用率，缩短任务的响应时间，需要动态负载平衡技术的支持。本文提出并讨论了一种可适应的分布式动态负载平衡策略ＡＲＩＤ，描述了该方法的原理和负载平衡控制协议，分析了该方法的通信开销，以及对系统加速比、任务平均响应时间和系统稳定性的影响，最后，对该方法进行了仿真研究，并与其它动态负载平衡策略作了比较。     

基于自适应与主动消息的任务调度策略研究与实现

在并行分布计算中，任务调度策略是影响并行分布计算性能的重要因素，结合现有任务调度法存在的问题，运用有效聚合与充分释放的思想，提出并实现了一种具有自适应和主动消息的任务调度策略，有效地提高了系统的整体性能。     

并行计算机

本文概述了并行计算机的种类、结构及影响并行机效率的因素，阐述了并行计算机的发展现状和趋势，众所周知，目前世界各国都在争相发展并行计算机，研究开发新型高速的并行机已成为各国争夺高性能计算机霸主地位的主要目标，各国均不异投入大量人力物力和财力，因此基发展极为迅速，竞争极为激烈。随着神经网络的再度兴起以及其应用的日益广泛，神经计算机的研究日显重要。由于神经网络本质上的并行性，因此它的实现与并行处理技术和     

并行处理技术概况

本文对并行计算机的体系结构及软件系统作综合性论述，并介绍了并行处理技术的发展趋势及若干关键问题。     

一种QoS Min-Min异构分布式系统任务调度策略

用户任务的随机到达以及用户对任务的QoS需求,不但要求异构分布式系统满足用户QoS需求,而且要求系统尽可能多地处理随机到达的任务,并且使系统负载尽可能达到平衡,因而找到满足这些条件的调度策略具有重要意义。该文提出一种基于QoS Min-Min的元任务调度策略,使系统CPU得到充分利用,从而处理更多任务。和Min-Min调度算法相比,QoS Min-Min减少了任务淘汰率和提高了系统CPU利用率。模拟实验结果显示,该调度策略具有实效性。     

并行视频服务器中的DLB策略

介绍了VoD服务的研究现状，对并行视频服务器作了分析，在此基础上提出了循环分配策略(CA)、负载最少优先策略(LLF)和排名最优策略(SBF)等3种动态负载平衡策略，并给出了SBF策略的算法及软件测试试验。     

BJ—1并行计算机的设计与实现

并行处理是当今计算技术的关键技术，也是新一代计算机的结构特征，我们从基本原理和实现技术两个方面对并行处理技术进行了研究，本文介绍了ＢＪ－１并行计算机的设计原则，设计与实现，性能指标和性能测试结果。     

异构机群系统中的最优处理机分配算法

在异构机群系统的并行计算中，处理机结点的划分及并行子任务在处理机上的映射将直接影响到应用程序并行计算的性能。本论文将通过对影响并行计算性能的主要参数的分析，提出一个基于人工智能Ａ算法的最优处理机分配算法，为高性能的异构机群系统并行计算提供理论支持。     

基于多核处理器的网络入侵检测系统的设计与实现

在深入研究和分析OCTEON多核处理器技术和入侵检测系统的基础上,设计并实现了一种基于更强处理能力CPU的网络入侵检测系统(NIDS).系统主要分为控制平台和检测系统两大模块.控制平台方便、强大,通过命令将检测引擎和指定的核绑定,即便检测系统在运行也能完成两者的交互,实现检测引擎在多个核上的运行.通过设定每个数据包流经...     

机群系统中一种新的自适应结点分配算法:受限负载平衡结点分配(LLBA)

在机群系统中结点分配策略根据一定的原则为作业确定运行结点是提高系统性能的关键。通过对机群结点分配策略的研究,作者发现当前基于负载平衡自适应的结点分配策略为并行作业选择负载最轻的结点,这不利于系统性能的充分发挥。作者提出了一种新的自适应负载平衡结点分配算法：受限负载平衡结点分配。     

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。     

计算机仿真中并行处理技术的研究

用多机系统进行并行仿真是解决大规模连续系统实时仿真问题的有效途径。多机并行仿真中关键要解决的问题，是如何有效地将一个仿真任务分配到多机系统上并发执行，并获得高的加速比。本文介绍了作者自行研制的并行仿真软件支撑环境ＰＡＲＳＩＭ，它可将一个传统单机上串行执行的仿真程序自动转换成在同构型多机系统上高效并发执行的并行仿真程序，并就并行性识别，多任务自动划分等问题展开了讨论，给出了相应的算法和应用实例。     

人工神经网络的并行分布处理

神经元的映射分配是人工神经网络虚拟实现中的重要研究课题。本文系统地分析了人工神经网络的重要性质－并行分布处理，并对映射分配问题中的两个关键性概念－负载均衡和通信开销进行了深入讨论。以此为基础，提出了一系列映射算法，并对算法性能进行了分析。其中，吸收算法最大程度地开发了人工神经网络固有的并行性，是一个实时的算法。     

在线性处理机阵列上求MCST的并行算法

本文给出一种在P个处理机线性阵列上求MCST(最小代价生成树)的并行算法,记为OLA-MCST.证明了在整个1≤P≤n范围内其时间复杂性均为O(n~2/P);特别地,当P=n时,为O(n).这是在本模型下使用n个处理机时的最优性能.     

网络并行计算可伸缩策略的研究及其实现

文中提出了一种策略,能够进行可伸缩的调度和动态负载平衡调节,在保证工作站用户独点特性的前提下提高了整个系统资源的利用率;同时,我们能保持效率的相对恒定并给出了在资源动态变化情况下的系统性能评价方案。实验表明,该策略效果良好,通用性强。     

云环境下的虚拟资源调度智能优化策略

针对云计算环境下的最优跨度和负载均衡问题,提出一种虚拟资源调度智能优化策略。该策略结合云虚拟资源的特点,对遗传算法的染色体选择和交叉方式进行优化,使用最优跨度和负载函数作为双适应度函数。其中,负载指标为资源的CPU、带宽及内存利用率,最优跨度指标则是任务的等待时间、传输时间及执行时间的总和,从而提高资源调度效率;此外,该策略能够从云服务集群推荐出较优资源进行处理,确保资源的负载均衡。最后,通过Cloud Sim进行实验,证明该策略能够提高大规模任务下的资源调度效率,并优化了资源的负载均衡,从而验证了算法的有效性。