基于SaaS的矿震远程预警系统关键技术初探

现有的矿震预警系统都是以独立形式运行于各矿区,相互之间没有关联,重复投资严重,且矿震数据海量繁杂,仅依靠现场分析无法满足实时预警需求。文章基于感知矿山物联网示范工程(夹河矿),对采用云计算SaaS模式构建的矿震远程预警系统关键技术进行了相关研究:首先给出了系统整体框架,然后重点探讨了该系统所涉及的三个关键技术,包括基于SaaS的矿震预警专家分析软件架构、多源SaaS数据库构建技术以及基于MapReduce的并发数据过滤接收技术。现场应用表明,所构建的系统已基本具备全国统一远程矿震预警系统的架构,能满足多矿区远程矿震预警的基本要求。     

XVM虚拟环境下并行程序的性能评测

该文引入speedup作为并行程序的性能评测指标,分析了并行程序在不同类型和不同数量的客户虚拟机中运行的性能差异,实验表明,MPI并行程序在xVM虚拟化环境中的运行性能接近非虚拟化本地主机的性能,在半虚拟化环境中的并行程序性能超过全虚拟化环境中的并行程序性能。     

顶底板围岩不稳的缓倾斜中厚以上矿体的采矿新方案

密集平行束孔落矿的底盘漏斗采矿方案的特点是:用密集严行束孔落矿;凿岩与出矿水平合二为一;实行“掘井、劈漏、落矿三位一体”的回采工艺。该方案结构简单、采切比低、工人劳动强度低,适于开采缓倾斜顶底围岩不稳固的中厚以上矿体。     

Parallel heap: An optimal parallel priority queue

We describe a new parallel data structure, namely parallel heap, for exclusive-read exclusive-write parallel random access machines. To our knowledge, it is the first such data structure to efficiently implement a truly parallel priority queue based on a heap structure. Employing p processors, the parallel heap allows deletions of (p) highest priority items and insertions of (p) new items, each in O(log n) time, where n is the size of the parallel heap. Furthermore, it can efficiently utilize processors in the range 1 through n.This work was supported by U.S. Army's PM-TRADE contract N61339-88-g-0002, Florida High Technology and Industry grant 11-28-716, and Georgia State University's internal research support during spring and summer quarters, 1991.     

Randomized range-maxima in nearly-constant parallel time

Given an array ofn input numbers, therange-maxima problem is that of preprocessing the data so that queries of the type what is the maximum value in subarray [i..j] can be answered quickly using one processor. We present a randomized preprocessing algorithm that runs inO(log^* n) time with high probability, using an optimal number of processors on a CRCW PRAM; each query can be processed in constant time by one processor. We also present a randomized algorithm for a parallel comparison model. Using an optimal number of processors, the preprocessing algorithm runs inO( (n)) time with high probability; each query can be processed inO ( (n)) time by one processor. (As is standard, (n) is the inverse of Ackermann function.) A constant time query can be achieved by some slowdown in the performance of the preprocessing stage.     

“天河一号”大规模科学与工程计算应用

安装在国家超级计算天津中心(以下简称天津超算中心)的"天河一号"超级计算机系统是目前世界上最快的超级计算机,已广泛应用于多个高性能计算领域,并取得了一系列具有国际影响力的应用成果。本文主要介绍了"天河一号"在石油勘探数据处理、生物信息与生物医药、环境科学、工程仿真、磁约束聚变领域的最新应用成果,其成果表明"天河一号"在上述领域具有良好的可扩展性和并行效率,对自主科技创新和产业技术提升给予了巨大支撑。     

数千上万核上模拟结果的并行可视化

在科学与工程计算中,在数千上万核上,模拟包含上亿网格单元的模型通常输出TB量级的时变数据集。这些数据集包含多个时刻的数据,每个时刻的数据分布存储在数千个文件,单时刻的数据量达到几GB甚至几十GB。为了并行地可视化这种时变数据集,本文设计了基于网格片的层次化数据结构,基于该数据结构改进和优化了并行可视化流程和数据通信算法。在集成到可视化软件后,实现了两个应用的模拟结果可视化。实测数据表明,对于单时刻5GB和32GB的数据,在数十上百个处理器核上,从数据读入到获得体绘制结果的时间分别为19秒和80秒,交互操作为2秒到10秒;三维面绘制在数秒钟内,切片分析在2秒以内。     

并行仿真中全状态保存技术研究

乐观时间同步机制能够显著提高并行仿真的性能,但是在乐观时间推进过程中会出现因果错误,需要根据保存的状态对事件进行回退,因此事件状态保存机制是影响乐观时间推进效率的重要因素。本文首先简要介绍了并行仿真中逻辑进程的执行过程,讨论了乐观时间推进的状态保存与回退机制;然后对全状态保存技术进行了建模和理论分析,并通过实验测试了全状态保存算法的性能,测试结果验证了理论分析的正确性。     

一个高性能Key/Value数据库XDB的设计与实现

传统SQL数据库在管理大数据、性能和扩展性等方面的不足使得其不能胜任如大规模数据挖掘、商务智能及社交网络等应用场景,而NoSQL数据库由于其在上述应用领域优良的特性近年来得到很快发展。本文在分析现有开源NoSQL数据库产品Kyoto Cabinet和Tair的不足基础上,设计并实现了一个高性能的Key/Value数据库XDB。XDB分段流水并发处理Key/Value请求,并采用一致性算法保证在并发环境中对Key/Value记录读写的相关性,在随机写入和顺序写入实验中,相比于Kyoto Cabinet,XDB的性能分别提高6倍和15倍。     

一种基于多Agent的人群仿真多机并行平台研究

本文提出了一种针对多Agent人群仿真模型的多机并行平台,该平台利用MPI作为节点间的通讯软件,采用主从模式设计多机并行执行环境。在主控节点中设置结果回收模块与监控模块,通过K-means算法保证执行节点之间的负载均衡,同时以此作为任务分发与调度的依据;在执行节点(从节点)中,则根据主控节点的任务调度执行相关Agent模型,并执行仿真同步与状态信息汇报等任务。实验结果表明,该多机并行平台能够执行基于多Agent的人群仿真模型,能有效地提高仿真的性能,同时具有良好的可扩展性。