面向CPU-GPU架构的源到源自动映射方法

针对GPU上应用开发移植困难的问题,提出了一种串行计算源程序到并行计算源程序的映射方法。该方法从串行源程序中获得可并行化循环的层次信息,建立循环体结构与GPU线程的对应关系,生成GPU端核心函数代码;根据变量引用读写属性生成CPU端控制代码。基于该方法实现了一个编译原型系统,完成了C语言源程序到CUDA源程序的自动生成。对原型系统在功能和性能方面的测试结果表明,该系统生成的CUDA源程序与C语言源程序在功能上一致,其性能有显著提高,在一定程度上解决了计算密集型应用向CPU-GPU异构多核系统移植困难的问题。     

不同组分的复合混纤聚酯长丝的开发与研究

复合混纤聚酯长丝是采用两种或两种以上组分的聚酯,利用它们之间不同的收缩率差,上染性差异,开发生产的异收缩和异色聚酯长丝。本文对异收缩聚酯和异色聚酯的原料选择、制取和复合混纤工艺等进行了研究,认为可以在DTY机上开发不同组分的混纤聚酯长丝。     

孤岛工作面巷道底鼓机理及控制技术研究

为解决孤岛工作面应力集中区巷道底鼓问题,基于对庞庞塔矿采场巷道围岩特性分析,采用数值模拟方法对巷道底鼓机理和控制技术进行分析,并在井下进行工程试验,在开槽深度为0.5m、1.0 m、1.5 m时,巷道最大底鼓量为342 mm、250 mm、189 mm.试验表明,开槽卸压技术可以有效控制巷道底鼓变形,但开槽深度越大施工难度越大,因此,深度不宜过大。     

基于服务质量的Top-k Web服务选择方法

Web服务的质量属性具有动态性,实时性特点,能提供具有服务质量保障的Top-k服务选择,同时有效降低服务选择系统对宿主服务器及网络带来的负载。提出一种使用单调服务质量的效用函数,在规范化QoS属性的基础上,通过计算给定服务效用函数的取值空间,快速筛选出满足要求的Top-k服务的RTKS-QoS算法。实验结果证明,在k<20的情况下,RTKS-QoS算法的响应时间及给网络带来的流量负载,与不使用优化的情况相比,分别平均降低了55%及52%。     

面向服务质量的低负载Web服务选择方法

为提供具有服务质量(QoS)保障的Top-k服务并有效降低服务选择系统对宿主服务器及网络带来的负载,提出一种Web服务选择方法RTKS-QoS。该方法在量化QoS属性的基础上,通过计算给定服务效用函数的取值空间,快速筛选出Top-k服务。实验结果证明,在保证查准率的前提下,当k取值不大于候选服务集合的12%时,RTKS-QoS的流量负载和响应时间至少提升了38%及37%。     

面向CPU-GPU源到源编译系统的渐近拟合优化方法

针对CPU-GPU异构并行系统应用开发移植后优化不充分问题,提出了一种渐近拟合优化与源到源编译相结合的方法,该方法能够对插入了制导语句的C语言程序转换为CUDA语言后的程序进行多次剖分,根据源程序特性和硬件信息自动完成源到源编译与优化,并基于该方法实现了原型系统。通过在不同环境中的该原型系统在功能和性能方面进行的测试表明,由系统生成的CUDA目标程序与C源程序在功能上一致,性能上却有了大幅度提高,通过与CUDA基准测试程序相比表明,该目标程序在性能上明显优于其他源到源编译转换生成的程序。     

异构众核系统及其编程模型与性能优化技术研究综述

异构众核系统已成为当前高性能计算领域重要的发展趋势。针对异构众核系统,从架构、编程、所支持的应用三方面分析对比当前不同异构系统的特点,揭示了异构系统的发展趋势及异构系统相对于传统多核并行系统的优势;然后从编程模型和性能优化方面分析了异构系统存在的问题和面临的挑战,以及国内外研究现状,结合当前研究存在的问题和难点,探讨了该领域进一步深入的研究方向;同时对两种典型的异构众核系统CPU＋GPU和CPU＋MIC进行不同应用类型的Benchmark测试,验证了两种异构系统不同的应用特点,为用户选择具体异构系统提供参考,在此基础上提出将两种众核处理器（GPU和MIC）结合在一个计算节点内构成新型混合异构系统;该新型混合异构系统可以利用两种众核处理器不同的处理优势,协同处理具有不同应用特点的复杂应用,同时分析了在该混合异构系统下必须要研究和解决的关键问题;最后对异构众核系统面临的挑战和进一步的研究方向进行了总结和展望。     

VM内部隔离驱动程序的可靠性架构

利用虚拟化技术来整合资源已成为高性能服务器提高资源利用率的重要手段,虚拟化技术的可靠性对于高性能服务器所提供服务的质量至关重要.然而,驱动故障严重影响了虚拟机中操作系统的可靠性,也同样影响到整个服务器的可靠性.为此,提出一种在虚拟机内部通过隔离故障驱动程序来提高虚拟机可靠性的架构,该架构通过监视驱动程序所使用的内存信息来建立驱动可写权限的授权表,并在虚拟机监视器中设置虚拟机内核空间对应影子页表的写保护来捕获虚拟机的写操作,进而结合授权表判断被隔离驱动程序写操作的正确性.目前,该架构能够在无需修改驱动程序的情况下,在虚拟机内部实现对驱动程序的隔离.实验结果表明：该架构可以隔离84.63%的注入故障造成的系统崩溃失效,并且对于驱动性能的影响小于20%,提高了虚拟化环境的可靠性.     

异构集群节点与作业特性感知资源分配算法

为了避免多应用间的资源争用,Spark采用了FIFO、FAIR等作业调度策略,辅以SpreadOut和非SpreadOut两种资源调度算法,但是这些算法没有充分考虑用户作业类型和集群节点性能的相互关系。用户作业类型及节点性能偏向感知的资源调度算法ATNPA提出了对该问题的解决方案。ATNPA根据作业运行所需的内存量和CPU核数将用户作业分为CPU密集型和内存密集型。节点的性能偏向性由节点的静态因素和动态因素决定。静态因素包括CPU速度、内存大小、CPU核数和磁盘容量等;动态因素包括CPU剩余率、内存剩余率、磁盘剩余率和磁盘读写速度等。ATNPA算法在进行资源分配时,能够将作业分配到最适合其类型的节点上。仿真实验表明,与未考虑节点和作业匹配的算法相比较,ATNPA能够有效缩短作业的执行时间、提高集群的性能。     

基于云模型的业务管理网的设计与实现

为了解决面向业务网络管理中怎样快速提供满足用户需求的复杂新业务的问题,根据面向业务管理网（SMN）的概念和模型为基础,从业务复用的视点出发,针对整个业务生命周期建立了业务云模型,并设计了业务云发生器,可以方便快速地产生新业务。最后,给出并实现了一个基于业务云模型的SMN原型框架。