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线性系统求解中迭代算法的GPU加速方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在求解线性系统时,迭代法是一种基本的方法,特别是在系数矩阵为大规模稀疏矩阵的情况下,高效地使用迭代法求解变得十分重要。本文通过分析迭代法的一般特点,提出了使用具有强大计算能力和存储带宽的GPU加速迭代法的一般方法。利用这些方法,在两种主流GPU平台上实现了一个经典的迭代法PQMRCGSTAB,并且针对不同的GPU平台特点提出了具体的优化方法。与AMD Opteron 2.4GHz 4核处理器相比,双精度版本的PQMRCGSTAB算法经NVIDIA Tesla S1070加速后性能提高31倍,经AMD Radeon HD 4870 X2加速后性能提高9倍。 相似文献
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高性能计算系统的系统结构和应用模式与单机系统或商用机群服务器系统都有很大的不同,掌握功耗特征是提高能效的前提。本文将支撑功耗管理的低功耗技术分为动态资源休眠和动态速率调节两类,并就处理器的这两类机制在高性能计算中的应用进行评测,验证了功耗管理在高性能计算中的有效性,量化分析了处理器功耗特征,指出了当前管理方案的不足及改进设想,对进一步能耗优化有重要的指导意义。 相似文献
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状态空间方程描述的控制系统分析中广泛应用Lyapunov理论分析稳定性.因此,本文以具有一个零点的三阶电荷泵锁相环为例,建立了电荷泵锁相环的状态空间描述方程,并运用Lyapunov理论对其进行稳定性分析,且推导了其跟踪阶跃响应的能力.为了验证该方法的正确性,本文最后利用Verilog-AMS语言编写了电荷泵锁相环的行为级模型.模型仿真结果表明,控制系统的Lvapunov理论确实可以用来分析电荷泵锁相环的稳定性和阶跃响应. 相似文献
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针对多目标萤火虫算法在解决复杂多目标问题时存在收敛性差和分布性不足的问题,提出了基于动态反向学习和莱维飞行的双搜索模式萤火虫算法(MOFA-LR)。该算法通过比较任意一只萤火虫与种群中其余萤火虫的适应度值,判断它们之间的支配关系,根据不同的支配关系选择不同的搜索模式。当萤火虫被支配时,应注重向帕累托前沿上的优质解靠近,因此通过动态反向学习策略求出当前个体的反向解,使用反向解结合全局最优解共同引导萤火虫移动的搜索模式,能够发掘潜在的较好解,使萤火虫最大可能地向有利方向移动,改善了算法的收敛性;当萤火虫不被支配时,应注重获得均匀分布的帕累托前沿,因此使用全局最优解引导萤火虫飞行并结合莱维扰动的搜索模式,既能有效利用非支配解的优良信息,又能避免算法陷入停滞,在改善算法收敛性的同时维护了分布性。最后,为避免算法在迭代后期出现萤火虫严重聚集的现象,添加变异算子帮助种群跳出局部最优,引导种群进行局部开采。将MOFA-LR与12种新近多目标优化算法进行比较,实验结果表明,MOFA-LR具有良好的收敛性和分布性,证明了所提策略的有效性。 相似文献
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锂离子电池的储能电站在运行过程中上传的数据量庞大,数据采样率高,增大了实时在线评估工作的难度。如何提取并压缩有效数据,同时保证压缩后的数据具有保真性,成为数据挖掘预处理所面对的主要问题。针对上述问题,选取储能电站特定工况下一个电池簇的数据,利用粗糙集方法,对数据的属性进行约简,根据正态分布的$ 2\sigma $原则对属性值进行二元逻辑划分,将单体电池划分为频繁检测对象和普通检测对象,压缩了在线处理的数据量。最后,对同一电池簇20天内不同工况数据进行验证,证明了该处理方法的有效性。 相似文献
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针对嵌入式终端的安全问题日益突出以及嵌入式终端信任链传递不完整等问题,结合可信计算的思想,提出了自底向上的和自顶向下的嵌入式可信终端信任链传递模型.基于该模型,以linux嵌入式系统平台为原型,设计了启动可信,操作系统加载可信以及应用程序的加载可信.可以较好地解决目前嵌入式终端面临的安全问题. 相似文献
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30.
传感器网络中基于源节点有限洪泛的源位置隐私保护协议 总被引:4,自引:0,他引:4
无线传感器网络广泛应用于目标监测,攻击者能够通过逆向、逐跳追踪数据包的方式定位数据源节点,因此,需要对数据源节点的位置隐私进行保护.已有的源位置隐私保护协议产生的幻像源节点集中在真实的源节点附近,不能够较好地保护真实源节点的位置隐私.为此,文中提出基于源节点有限洪泛的源位置隐私保护协议PUSBRF.考虑到具有更强视觉能力的攻击者,文中进一步提出EPUSBRF协议.实验表明,与已有的源位置隐私保护协议相比,文中提出的两种协议显著提高了源位置隐私的安全性,平均安全时间提高将近一倍. 相似文献