典型编译器自动向量化效果评估与分析

SIMD(Single-Instruction-Multiple-Data)体系结构在现代处理器体系结构中扮演重要的角色。多种国产高性能通用处理器也大都实现了SIMD结构。SIMD体系结构提供了短向量数据并行处理能力,编译器自动向量化是应用程序获得性能提升的主要手段之一。使用成熟的支持SIMD的商用处理器平台评估典型编译器自动向量化的效果,对于处理器体系结构的设计以及编译器的分析和设计非常有益。采用SPECCPU2006和SPECOMPM2001基准测试程序,评估了典型编译器(包括Intel编译器、PGI编译器和GCC编译器)的自动向量化的效果。并且以产品级的开源编译器GCC为目标,用手工编写的程序片段(主要是多种类型的循环结构)评估了当前GCC编译器自动向量化的效果,并深入分析了GCC编译器中现有的自动向量化的能力和局限。此项工作为进一步研发高效的编译器自动向量化提供了有价值的参考。     

并行复算：一种面向高性能计算的新的容错方法

Checkpointing是高性能计算领域最常用的容错技术.但是,当处理器数目变大时,这种技术的性能迅速恶化.提出一种在并行计算中容忍单进程故障的新方法:并行复算.这种方法的主要特征是利用冗余处理器的计算能力而不是冗余磁盘的存储能力实现低开销的容错.还提出这种方法的一个优化方法,将并行复算与checkpoint技术相结合,以进一步减小容错开销,并通过举例说明如何开发一个基于并行复算以及其优化方法的并行程序.最后通过实验对该方法进行评估.结果显示,当处理器数目变大时,并行复算的开销低于checkpointing,其优化方法能提供优于并行复算的性能.     

容错并行算法的性能分析

容错并行算法是一种应用级容错方法,它通过并行复算的方法实现快速的故障恢复.容错并行算法是在并行算法设计的基础上增加了容错设计部分,因此其性能评估必须考虑故障对程序性能的影响.研究了评估故障情况下容错并行算法性能的各种度量,建立了性能模型预测容错并行算法的期望执行时间,以此为基础评估了程序段的运行时间、数据保存开销、故障率以及并行复算加速比等系统参数对容错并行算法性能的影响.     

Xeon Phi平台上基于模板优化的3D-GVF场计算加速

3D梯度向量流场（3D GVF field）广泛应用于多种3D图像分析算法中,其计算需要多次迭代,计算量大,如何提高其计算速度具有重要的研究意义。面向Intel Xeon Phi众核集成架构,首次进行了3D GVF场计算的加速优化。首先,挖掘3D图像像素点间存在的天然并行性,发挥众核架构优势,尝试线程级并行（多核）和数据级并行（SIMD）。其次,3D GVF场的计算过程是一种典型的3D 7点模板运算,结合Xeon Phi架构的L2 缓存规格,提出一种高效的数据分块策略,充分挖掘数据的时/空局部性,有效缓解模板计算引起的缓存缺失,提升了计算性能。实验结果表明,引入模板优化技术能显著提升3D GVF场的计算速度,在图像维度为5123时,所提方法在57核Xeon Phi平台上的性能相比在2.6GHz 8核16线程的Intel Xeon E5 2670 CPU上的性能,加速比可达2.77。     

基于内存缓存的异步检查点容错技术

高性能计算机系统规模越来越大,系统可靠性问题越来越严重.检查点技术是最典型的容错方法,但是因为并行文件系统的性能提高相对缓慢,数据写带宽低,传统检查点方法产生了严峻的性能问题.针对当前计算机系统计算和存储资源丰富,而并行文件系统写带宽提高相对滞后的特点,提出了基于内存缓存的异步检查点容错技术,传统的检查点技术被划分为两步:检查点文件首先被缓存在计算结点的局部内存,然后使用一个独立的帮助任务将数据拷贝到并行文件系统.利用局部内存带宽高以及帮助任务和计算任务并行执行的特点,新方法极大减小了检查点容错引入的时间开销,模拟和实际程序测试验证了异步检查点容错技术的有效性.     

矩阵LU分解的容错并行算法设计与实现

给出了容错并行算法的定义,提出了一种新的基于并行复算的容错并行算法.针对许多计算密集型任务中的矩阵LU分解设计了相应的基于并行复算的容错并行算法,并对设计的矩阵LU分解的容错并行算法的性能进行了评估并与checkpointing方法进行了对比.结果表明与checkpointing方法相比,矩阵LU分解的容错并行算法有性能上的优势.     

液态Sn-Cu合金的恒温热氧化性研究

采用静态热氧化和撇取表面膜的方法,研究了Sn-0.7Cu无铅焊料在使用温度下的氧化行为,并与Sn-37Pb进行了比较。结果显示:Sn-0.7Cu合金在高温下的氧化明显高于Sn-37Pb,液态合金表面氧化产渣量随撇渣频率的加快而增加。在恒温条件下,氧化渣的生成随时间的变化服从抛物线规律。指出Sn-0.7Cu合金与氧的亲和力大于Sn-37Pb,且表面氧化膜疏松,是造成氧化速度快的根本原因;提高表面膜的致密度,是降低氧化反应的根本措施。     

基于Prophet算法和Blending集成学习的实时负荷中期预测

目前的中期负荷预测一般未考虑负荷实时状态,而负荷数据的非线性、季节性、随机性、时序性特征将影响实时负荷的中期预测。构建一个实时负荷中期预测的框架,采用Prophet算法提取负荷数据的季节性部分,采用Blending集成学习对负荷数据的非季节部分进行滚动预测,将季节性部分和非季节性部分合成中期负荷实时数据。爱尔兰电力系统的算例结果验证了模型的有效性和稳定性。     

基于神经网络的一种组合预测的构建与应用

以长春一汽集团的汽车生产总量为研究对象,分别构建了回归分析、灰色预测和神经网络三个预测模型,并在此基础之上,借助神经网络对三个模型进行了组合,构造了一种新的组合预测模型.通过对几种模型的分析比较,得出这种组合预测具有很高的预测精度.而且,预测表明组合模型比单一模型的预测更加稳健.