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。     

异构计算中的时间和能耗优化执行方法

计算环境的异构性以及应用任务的复杂多样性导致异构计算的必要性。异构计算的目的是重视并行处理系 统和计算任务的差异,寻求系统和任务的有效匹配,从而获得并行任务在系统上执行的最佳效果。当前,异构计算中 的时间优化执行方法较成熟,但同时将时间和能耗联合起来作为异构计算优化执行目标方面的研究很少。以高性能 计算和绿色计算为总目标,针对异构计算环境中并行任务分配调度执行问题,提出了异构任务模型、异构计算速率矩 阵、异构计算功率矩阵,利用能耗时间归一思想,给出并行任务在异构处理机上时间与能耗启发式优化执行算法,并通 过实例分析证实算法的可行性和有效性。     

异构高性能计算系统Linpack效率受限因素分析

能耗是目前高性能计算系统性能提升的一大挑战。主处理器连接加速器的异构计算技术可以有效提升系统能效,因而被广泛应用于当前高性能计算系统的设计。同等系统规模下,异构计算系统的Linpack效率普遍低于同构系统。针对这一问题,从结构设计的角度,基于真实计算系统的设计参数和性能数据,分析了大规模异构高性能计算系统Linpack效率受限的主要因素及其对结构设计的需求,并构建了针对异构计算系统的Linpack性能模型对分析结论进行了验证。研究成果对异构计算系统Linpack的性能优化以及未来高效异构架构的设计具有一定的指导意义。     

一种异构计算系统中考虑通信冲突的有效任务调度算法

任务调度是异构计算的核心问题之一 .现有的异构计算系统的任务调度算法基本上没有考虑任务通信时可能在同一通道中发生冲突的情况 ,因而造成任务调度的结果与实际运行结果之间的差异 .本文提出了一种异构计算系统中的基于表调度 (list scheduling)的启发式任务调度算法 ,该算法考虑了任务通信中通道冲突的情况 ,在不提高算法复杂度的同时提高了任务调度的性能 .文中还通过实例结果的比较说明了该算法的有效性     

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.     

基于移动代理的负载平衡策略

在异构计算环境中负载平衡是一个重要问题。移动代理是一种新的分布计算模式,具有许多优势,比如移动代理能够从一台机器移动到另一台机器执行任务。该文提出了一个基于移动代理的并行计算框架,利用一个二段负载平衡策略使程序能够适应不断变化的异构计算环境。实验结果显示移动代理不仅能够用于并行计算,而且能够有效地改善负载平衡。     

异构计算中的时间和能耗优化执行方法

计算环境的异构性以及应用任务的复杂多样性导致异构计算的必要性.异构计算的目的是重视并行处理系统和计算任务的差异,寻求系统和任务的有效匹配,从而获得并行任务在系统上执行的最佳效果.当前,异构计算中的时间优化执行方法较成熟,但同时将时间和能耗联合起来作为异构计算优化执行目标方面的研究很少.以高性能计算和绿色计算为总目标,针...     

面向异构计算的高性能计算算法与软件

研发适应国产异构计算环境的高性能计算算法与软件是非常重要的课题,对我国高性能计算软件研发匹配高性能计算硬件高水平发展的速度具有重要意义.本文首先简要介绍高性能计算应用软件的现状、趋势和面临挑战,并对几类典型高性能计算应用软件开展并行计算算法特征分析,涵盖了宇宙N体模拟、地球系统模式、计算材料相场动力学、分子动力学、量子计算化学和格点量子色力学等多个问题、尺度和领域.其次,我们讨论了面向国产异构计算系统的对策,提炼出若干典型应用算法和软件的共性问题,涉及核心算法、算法发展、优化策略等.最后,本文面向异构计算体系结构对高性能计算算法与软件进行了总结.     

一种面向异构计算的结构化并行编程框架

随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行编程方法,导致软件开发效率较低,软件推理和调试困难,难以灵活处理计算设备之间的协作和调度。提出一种面向异构计算平台的基于脚本语言的结构化并行编程框架,提供结构化的并行编程接口,支持计算任务到异构计算设备的映射,便于并行程序的推理和验证。设计并实现了基于遗传算法的结构化调度算法,充分利用异构计算系统的计算能力,提高了异构计算系统的软件开发效率。实验结果表明,提出的编程框架在CPU+GPU平台上实现了相对于单处理器1.5到2.5倍的加速比。     

剖析异构计算

随着通信和网络技术的迅速发展,网络计算概念应运而生。同构网络计算系统NOW或COW首先兴起,接着很快涌现出异构网络计算系统,从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之一。 基本概念 在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。人们已从不同角度对异构计算进行定义,综合起来我们给出如下定义:异构计算是一件特殊形式的并行和分布式计算,它或是用能同时支持SIMD方式和MIMD方式的单个独立计算机,或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求,并使代码(或代码段)能以获取最大总体性能方式来执行。     

云计算研究

云计算模式是在基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、分布式计算、并行计算和网格计算等概念演进并产生的结果。云计算模式是一种全新的计算应用模式,将会成为人们获取服务的主导方式。本文首先介绍云计算在业界中的概念,接着分析云计算和相关计算,最后关于云计算发展的前景进行展望。     

普及计算及其应用模型

1.普及计算的基本概念 1.什么是普及计算? 我们当前所处的时代是计算机技术仍然复杂到让大部分人们难以学习的地步的时代。虽然目前计算机已经进入了许多人的家庭,但是真正能够发挥计算机全部能力的用户是很少的。计算机业界有许多的技术和专有名词,而且它们还随着时间的流逝不断发展变化。再者,过去所有的传统思路都是以计算机为中心,当计算机系统发生变化时,人们的思想也必须     

普适计算体系结构的研究

普适计算使人在信息空间与物理空间相融合的环境下，利用任意设备，通过任意网络，在任意时间透明地获得一定质量的网络服务，根据目前国际上普适计算研究的现状和发展趋势，提出了一个普适计算体系结构的参考模型，并简要讨论了该参考模型的四个关键研究内容一移动计算、互操作计算、情感计算和上下文感知计算．     

分散计算:技术、应用与挑战

在军事作战等对时延敏感的应用场景中,云计算无法满足用户的实时需求,因此分散计算应运而生。它利用智能手机、平板电脑、联网汽车和物联网终端等全球计算资源提供服务,并将云数据中心视为通用计算节点,彻底消除中心化,实现计算资源的分散化。分散计算将所有具有计算能力的设备连接起来,形成一个网络化的有机体,每个计算节点以协作和共享的方式为用户提供服务。与雾计算和边缘计算的本地化处理不同,该范式利用了网络中的空闲计算资源,绕过了局部计算能力的限制,得到了广泛的关注。首先,介绍了分散计算的研究背景,并给出了分散计算的定义;其次,详细介绍了分散计算的三种核心技术;随后,通过一些具体的应用场景实例化分散计算的概念,更好地分析了分散计算在万物互联时代的优势;最后,阐述了未来分散计算的研究方向以及面临的挑战。     

利用可信计算技术改善云计算的安全性

云计算影响了互联网上世界上任何地方远程服务器处理、数据存储和共享的方式。这种共享多种分布式资源方式,使得安全问题更加复杂化。本文分析了云计算环境下的安全服务,通过整合可信计算环境来建立云计算系统。可信计算平台模式可以提高云计算的安全性。可信计算模式重要的安全服务包括加密,认证,完整性和保密性等都可以用在云计算系统中。     

浅析DNA计算及其发展状况

近年来,基于生化反应机理的DNA计算模型受到科学领域内许多不同学科领域学者们的关注。DNA计算已经形成国际科学前沿领域内研究的一个新的热点。该文主要讨论了DNA计算的原理,综述了DNA计算的特点、DNA计算模型,并指出了DNA计算研究中存在的问题,最后就DNA计算的发展前景进行了展望。     

一种基于几何的形计算机制

提出一种几何问题几何化的形计算机制。它综合了几何、代数、画法几何及现代计 算工具等理论、方法与技术,实现“三维思维,二维图解,一维计算”多维空间的融合。从更宏 观的几何角度构筑算法框架,是对常规数计算的补充,可用于相当宽泛的一类几何计算。     

一种适应数据与计算密集型任务的私有云系统实现研究*

与公有云计算相比,针对数据与计算双重密集型任务的私有云计算系统对计算效率和系统管理效率提出了更高的要求,目前的公有云计算系统显得过于复杂和繁琐,因此需要一种简便易用的能够适应数据与计算密集型任务的私有云计算系统实现。借鉴公有云计算的相关理论和实现方法,提出了一种针对数据与计算双重密集型任务的私有云计算系统实现方案。该方案通过作业文件描述用户的计算任务,确定计算任务的计算模型和计算的输入输出文件;针对私有云的特点,简化Google云计算系统的MapReduce并行处理框架,得到更加直观的数据计算模型;自动连     

云计算与网格计算的比较

介绍了当前计算方法的发展趋势,对当前主流的云计算和网格计算两种计算方法从定义、特点方面进行了详细的阐述,并对两种技术进行深入的分析比较,最终对其异同之处进行了概括总结。     

一种实用、高效的虚拟远程超级计算环境

远程计算是指用户在本地计算机上通过互联网利用远程超级计算机上计算资源的技术.传统的远程计算方式是用户通过telnet协议登录到远程机器上完成各项任务.这种方式在高速、稳定的网络环境下效率是很高的.但是当网络条件比较差时,如在低带宽、不稳定的网络上,这种方式会严重影响用户的工作效率.提出并实现了一个远程虚拟计算环境,它所采用的计算方式可有效完成在低带宽、不稳定的网络环境下效率较低甚至无法完成的远程计算,其中使用了如检查点设置/恢复、压缩传送、目录树传送等技术以达到尽量减少网络流量的目的.实践证明,这在我国当前的网络条件下是一种高效的远程计算方法.