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FPGA加速分子动力学模拟在材料科学、分子科学等方面应用广泛,一直是高性能计算领域的热门话题之一,在分子动力学模拟中,分子问作用力(LJ力)的计算是整个过程耗时最长的部分,文中设计的系统将其放在FPGA上完成,其余部分由CPU完成,根据LJ力的特点,FPGA加速的计算采用以下方法进行设计:利用邻近粒子搜索算法-元胞列表算法选取粒子对,并使用过滤模块进一步减少计算量;计算LJ力时采用先离散后插值的方法计算公式中的高次幂同时避免了开方运算,所有部件组成流水线结构,进一步提高整体的性能. 相似文献
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针对传统种子填充算法无法充分利用多核处理器性能以及需要人工指定种子的不足,提出基于动态连接和并查集的并行随机种子反向填充算法。将填充任务分为随机种子生成、并行填充、连通区域识别、并行合并与反转步骤,并采用C++和CUDA-C语言分别实现各步骤的CPU和GPU版本。在此基础上,从众多参数组合中选择能发挥硬件最佳性能的参数。实验结果表明,相比传统反向填充算法,并行随机种子反向填充算法能充分利用多核、异构处理器的多线程并行能力,在处理6种不同分辨率的单张和批量图像时获得了平均3.84倍和4.43倍的加速比,其中在处理8 KB高分辨图像时,最高取得6.05倍和7.09倍的加速比。 相似文献
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空间PACT是一种用来进行场景实例和类别识别的新型特征表示,它在PACT(Census变换直方图的主成分分析)的基础上结合最新的场景语义识别框架:空间金字塔,使之相比现存算法具有更高的识别率。针对场景语义识别的强度和效率,提出一种新型的识别方法,在空间PACT中引入潜在阶梯边缘模板,在几乎不影响识别率的基础上改进算法效率。同时通过引入颜色特征信息,获得具有更强语义识别能力的特征表示。实验结果表明,该算法具有计算效率高,识别率高,强语义识别的特点。 相似文献
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分布式环境下的异构计算系统(HCS)是大数据时代进行数据密集型计算不可或缺的,一个有效的任务调度算法可以提高整个异构计算系统的效率。在对异构环境下的任务调度进行有向无环图(DAG)建模的基础上,提出基于直接后继节点完成时间的异构调度算法(HSFT)。在计算开销和通信开销差异度较大的异构环境中,考虑两者之间的平衡,采用更为合理的以计算均值与标准方差的乘积和通信权值与任务节点出度的比值作为优先权值计算方法,并在考虑最快完成时间(EFT)的基础上,将直接后继节点完成时间(SFT)用于处理器分配策略。实验结果表明,HSFT在不增加算法时间复杂度的情况下,比HEFT、SDBATS、PEFT等算法有更短的调度长度(makespan)、更优的调度长度比和效率。 相似文献