基于高性能计算环境的LOD技术在虚拟现实中的研究与应用

本文依托高性能计算平台节点,使用Virtool建模软件为开发环境,结合LOD技术以增强三维建模技术中大量存在且相对较低的质量图像的真实感、实时性与交互性,取得了良好的现实效果。     

聚丙烯工程化研究

采用纳米填充、交联和转晶的复合技术对聚丙烯进行了改性，优选了纳米碳酸钙为填料。当β成核剂用量为0．5％、助交联剂为3％时，复合材料的综合性能达到最好，接近普通工程塑料的各项力学性能。红外光谱分析和熔体质量流动速率的测定表明，复合材料体系产生了微交联；DSC分析发现，PP材料的聚集态结构中含有β球晶。     

高性能MCU的FPGA原型验证系统研究与平台实现

本文研究并实现了一种基于Cortex-A7核的高性能MCU在FPGA原型阶段的验证平台。该设计研究可以针对高性能MCU芯片或其FPGA原型验证阶段的软硬件验证环境快速搭建,通过交互式、软硬件协同的方式对MCU芯片各个模块功能进行实时、可靠的功能验证。高效的FPGA原型验证可以提高MCU研发速度、缩短验证时间、提高验证效率、及时发现芯片设计的缺陷、缩短芯片研发周期。     

基于VDES的船联网移动自组织路由协议研究

基于甚高频数据交换系统(VHF Data Exchange System,VDES),通过分析海上真实船舶运动特征,提出一种符合船舶移动特征的移动模型——船舶平滑转向的高斯马尔可夫移动模型。针对性地研究了不同船舶节点密度环境中的自组织网络路由协议,仿真分析了不同自组织网络路由协议应用于VDES时的数据传输性能。结果表明,按需距离矢量(Ad Hoc on-demand Distance Vector,AODV)路由协议明显优于其他路由协议,可将其作为VDES下船联网系统最优路由选择方案。     

高性能计算新兴技术

本文针对高性能计算新兴技术的发展,阐释高性能计算新兴技术如云计算和大数据的定义及其关键技术和发展,分析它们与高性能计算的技术关联性和彼此间的应用关系,并对高性能计算的未来发展做出简要分析.     

船轴的热处理及其力学性能

本文着重阐述了34CrMo1A钢细长船轴的技术条件、制造程序、力学性能,讨论了冶炼方法、热处理条件对力学性能的影响,探讨了精加工过程中弯曲变形及其防止方法。     

基于Goldschmidt算法的高性能双精度浮点除法器设计

针对双精度浮点除法通常运算过程复杂、延时较大这一问题,提出一种基于Goldschmidt算法设计支持IEEE-754标准的高性能双精度浮点除法器方法。首先,分析Goldschmidt算法运算除法的过程以及迭代运算产生的误差;然后,提出了控制误差的方法;其次,采用了较节约面积的双查找表法确定迭代初值,迭代单元采用并行乘法器结构以提高迭代速度;最后,合理划分流水站,控制迭代过程使浮点除法可以流水执行,从而进一步提高除法器运算速率。实验结果表明,在40 nm工艺下,双精度浮点除法器采用14位迭代初值流水结构,其综合cell面积为84902.2618 μm²,运行频率可达2.2 GHz;相比采用8位迭代初值流水结构运算速度提高了32.73%,面积增加了5.05%;计算一条双精度浮点除法的延迟为12个时钟周期,流水执行时,单条除法平均延迟为3个时钟周期,与其他处理器中基于SRT算法实现的双精度浮点除法器相比,数据吞吐率提高了3~7倍;与其他处理器中基于Goldschmidt算法实现的双精度浮点除法器相比,数据吞吐率提高了2~3倍。     

Lustre文件系统元数据服务恢复机制的改进

Lustre的重启恢复算法需要集群中所有客户端在指定的恢复时间窗口内与服务器重新建立连接,客户端重传未提交的事务请求,服务器严格按照事务序列号重放所有未提交的事务,要求过于严格。针对Lustre可恢复性不强的缺点,提出了基于版本的恢复和共享时提交算法,它们分别对Lustre现有的元数据更新和恢复机制进行了改进和扩展,根据事务之间的依赖关系,允许客户端在更为宽松的条件下进行恢复并加入到集群而不被驱逐,提高了Lustre文件系统的可用性和可恢复性。最后通过一系列实验对改进后的算法的性能进行了评估。     

基于Web的集群管理系统结构

介绍高性能计算集群管理现状, 并根据目前管理缺点与不足, 对集群管理系统进行了总体框架设计, 利用Linux中/proc文件系统、MySQL数据库及Web技术, 对管理数据采集、数据存储及应用接口进行了功能设计, 最终实现了在统一Web界面中对集群系统运行实时情况、历史数据统计与分析进行管理.     

集群式高性能计算系统研究

研究了集群的系统结构和主要优势,以及集群式高性能计算系统的诞生;分析了集群式高性能计算系统的架构和构建方式,集群构建包括网络部署、存储系统、计算节点、管理节点、登录节点等部分。在此基础上构建了基于Linux的集群式高性能计算系统。