基于Myrinet的检查点一致性设计与实现

在对MPI程序的检查点系统LAM／MPI以及互联技术Myrinet的通信过程等进行简单介绍的基础上,采用协调一致性的设计方法,实现了一个基于Myrinet及其通信协议GM的检查点系统。描述了设计过程,并对实现结果进行了测试,结果表明了该设计与实现的可行性,并在结论中对还存在的问题进行了分析和讨论。     

并行数值软件NAS在Myrinet2000上的通信方式研究

本文作者在对“大规模科学计算研究”二号机群-深腾1800(国家重点基础研究发展 规划项目(973))进行并行数值实验时发现了一个奇特的现象: NPB2．4(NAS Parallel Benchmarks)中的LU程序在深腾1800的Myrinet 2000上的实际性能比同样计算节点 上的百兆以太网还要低．针对这一特殊现象,本文做了深入的研究,并进行了详细的分析．由 此得到了在机群网络Myrinet 2000上进行并行数值研究所需要注意的一些问题并提出了相 应的解决方案．     

基于Myrinet/GM的多通道通信

通信子系统对并行系统的计算效率有重要影响,大规模应用对并行平台的通信性能和可用性提出了挑战性的要求.多通道通信技术通过并行采用多路网络链路互连来提高并行系统通信性能和可用性.首先分析了多进程复用网络对通信性能的影响,然后以Myrinet/GM网络平台为基础,提出了基于网络接口层的通信链路动态选择与分配策略,设计和实现了支持多路Myrinet网络并行通信的协议层MNC.MNC支持通信进程平等,充分地利用多路Myrinet网络链路资源.在使用2路Myrinet互连的PC机群平台上,MNC进程间通信带宽相对于单链路提高了约34%,有效地提高了应用层通信性能.     

MPICH作业提交方式的研究及改进

通过对MPICH作业提交方式的研究,进而优化作业的提交过程,提出了一种SBM方法,即一种新的作业提交方式,减少了通信的时间,得到更高的通信性能,实现了对MPICH作业提交方式的改进。设计并实现了基于SBM方法的MPICH系统,并与采用传统方法的系统进行了性能对比,证明了在大型并行计算中,基于SBM作业提交方式可以得到更好的通信性能。     

基于Struts＋Hibernate的Web应用的设计与实现

详细描述了基于Struts+Hibernate整合框架开发Web应用程序的基本思想.Struts是MVC模式的典型标准体系结构,Hibernate是数据库访问封装框架.以在线作业提交系统为应用实例,给出了在Struts+Hibernage环境下开发应用程序的关键技术.总结了整合框架开发Web应用程序的优点.实践证明,基于Struts+Hibernate的在线作业提交系统具有很好的灵活性和易维护性.     

TDMoIP时钟恢复算法的设计与实现

在IP/TDM网关出口重建TDM业务定时是TDMoIP(TDM-over-IP)应用的关键技术之一。本文介绍了自适应时钟恢复方法的背景和原理,给出了一种基于包间隔的自适应定时恢复方案的算法设计与实现,描述了硬件实现的模块划分与关键算法实现,最后给出了测试结果。测试结果表明,锁定状态下频率准确度和稳定度均能达到较高指标。     

基于片上网络的并行计算技术研究

片上网络（Networks—on—chip,NoC）作为当今微电子学研究的热门方向之一,受到了越来越多的关注。本文将并行计算技术应用到片上网络中,通过并行编程实现处理器并行计算以及相互间的通信。     

VIA及其在Myrinet上的一种实现

VIA是一种用户层通信模型,是当今集群系统通信的工业标准,能够提供低延迟、高带宽的数据传输,文中介绍并分析了VIA规范的产生背景和原理,并以Berkeley大学的一种实现方案为例,具体说明其实现细节。     

基于Win32 PVM上的物探平台实现

文章通过在Win32上搭建PVM的网络并行计算环境,实现了一个应用于物探的平台,利用互联网上的计算机资源实现大问题的并行计算,使得许多优秀的算法得以体现和广泛应用.文中讲述了系统结构,PVM的PC集群的体系结构,物探的Master/Slave设计模式,任务的划分和分派,处理结果的回收,以及对系统效果进行评价等内容.     

基于Linux并行编程模式的研究与实现

首先对并行计算的基本概念进行了介绍,然后重点讲解了在Linux环境下并行计算平台、并行编程环境和并行编程模式的实现,最后对并行编程模式进行了研究总结。     

基于分布对象的虚拟网络实验系统设计与实现

信息时代网络的作用越来越重要,越来越多的人希望有一个廉价实用、简单方便和具有良好可扩展性的网络实验环境来学习和研究网络,因此计算机网络仿真应运而生。文中研究了分布式对象的并行实现及优化,提出了一个基于分布式对象的计算机网络仿真并行模型,以分布式对象技术为核心结合并行程序设计技术、仿真技术设计和实现了虚拟计算机网络实验系统。实验结果表明,该系统设计合理、并行性较好、响应速度适中,在网络教学和研究中均具有较好的应用价值。     

基于IP通信网络的智能配电网通信体系构建

智能配电网通信体系作为现代电网的重要组成部分,其主要功能就是将电网故障与电网系统进行有效的隔离,以从根本上解决大面积停电的问题。重点对智能配电网通信体系在IP通信网络基础上的构建进行了研究。     

A new step toward load balancing based on competency rank and transitional phases in Grid networks

Grid computing is a network of software-hardware capabilities. It serves as a comprehensive and complete system for organizations by which the maximum utilization from resources is achieved. Resource distribution in a heterogeneous and unstable environment and also effective load distribution among these resources are the important and difficult problems in Grid networks. Using dynamic and static algorithms or searching tree and Branch and Bound algorithm are considered to be among the available methods to reach the load balancing in Grid networks. This paper presents a new method for dynamic load balancing. In this method, we use the subtraction of forward and backward ants as a competency rank to take the priority of the sites, and we use a control word to search the suitable resource as well. Our main purpose is to devote jobs to the existing resources based on their processing power. Simulation results show that the proposed method can reduce the total completion time and also total tardiness to get the load balancing. The cost of using resources as an effective factor in load balancing is also observed.     

基于直径为2的摩尔图网络的并行矩阵乘算法

提出了一个并行矩阵乘算法IPBPMM(Interconnected Processor-Based Parallel Matrix Multiplication).该算法运行在以五角形、Petersen图和Hoffman-Singleton图等直径为2的摩尔图(满足n=d2+1,n为节点数,d为度)为拓扑结构的由n个独立处理器构成的机群并行计算环境中.与基于二维环绕网孔阵列拓扑结构的Cannon和Fox等并行矩阵乘法算法相比较,IPBPMM算法通信开销较小,加速比更高,同时还具有矩阵分块可随机分布在各个节点中,无需事先按一定规律装入各节点中的特点.同时IPBPMM算法也能很好地扩充到由多个直径为2的摩尔图为拓扑结构组合构成的并行计算环境中,且随着网络的扩大,算法的并行加速比更高.     

基于分层分类的J2EE应用系统异常处理方法

异常处理是保障J2EE应用系统健壮性的重要手段.随着J2EE应用系统业务逻辑日益复杂和规模不断扩大,传统的异常处理仅依赖Java异常处理机制,缺失层次性和分类性,存在异常处理散乱、扩展困难和异常日志混乱等问题.从J2EE应用系统架构的层次性着手,建立异常层次结构处理框架,基于分层分类策略提出一种J2EE应用系统的异常处理方法.结合大量实例,对异常层次处理框架的有效性、可扩展性进行验证.实验结果表明,异常层次处理框架对异常处理具有较好的统一性与良好的扩展性,并且能有效地克服异常日志重复记录的问题.简化J2EE应用系统异常处理,提高系统的可读性、可维护性及健壮性.     

基于蚁群算法的网络负载均衡的研究与实现

随着3G网络的日益普及和云网络集群与分布式并行计算的广泛应用,对网络速度和服务质量提出了更高要求。蚁群算法作为一种生物仿生式的启发算法,通过模拟蚁群间信息素的相互协作与动态更新,实时对网络流量负载进行均衡,并对路由选择进行优化。研究结果和仿真实验表明,该算法在解决网络拥塞瓶颈和集群分布式并行计算中,具有较好的研究价值与发展前景。     

基于SVM的并行网络流量分类方法

针对SVM (support vector machine)算法应用到大规模网络流量分类中存在计算复杂度高、训练速度慢等问题,提出一种基于云计算平台进行并行网络流量分类的SVM方法,以提高对大数据集的分类训练速度.该方法是一种采用云计算平台构建多级SVM和映射规约(MapReduce)模型的方法.它将训练数据集划分为多个子训练数据集,通过对所有子训练数据集进行并行训练,得到支持向量集,进而训练出流量分类模型.实验结果表明,与传统的SVM方法相比,并行SVM网络流量分类方法在保持较高分类精度的前提下,有效地减少了训练时间,提高了大规模网络流量分类的速度.