一种基于阵列配置加速比模型的无损压缩算法

针对现有压缩算法通过增加复杂度来降低压缩率,获得信息高效传输的问题。该文提出阵列配置加速比模型,证明低压缩率不一定能提高传输效率,并找到影响信息传输效率的因子,即解压模块吞吐率和数据块压缩率。将影响因子与配置信息特征结合,设计了一种新的无损压缩算法,并硬件实现了解压模块,吞吐率可达到16.1 Gbps。采用AES, A5-1和SM4对无损压缩算法进行测试,然后与主流无损压缩算法LZW, Huffman, LPAQ1和Arithmetic对比。结果表明,整体压缩率相当,但该文压缩算法产生的数据块压缩率经过优化,不仅能满足加速需求,且具有高吞吐率的解压性能;该文无损压缩算法获得的配置加速比,比硬件吞吐率理想情况下的LPAQl, Arithmetic, Huffman, LZW算法分别高8%, 9%, 10%, 22%左右。     

Parallel state-space search for a first solution with consistent linear speedups

Consider the problem of exploring a large state-space for a goal state where although many such states may exist in the state-space, finding any one state satisfying the requirements is sufficient. All the methods known until now for conducting such search in parallel using multiprocessors fail to provide consistent linear speedups over sequential execution. The speedups vary between sublinear to superlinear and from one execution to another. Further, adding more processors may sometimes lead to a slow-down rather than speedup, giving rise to speedup anomalies reported in literature. We present a prioritizing strategy which yields consistent speedups that are close toP withP processors, and that monotonically increase with the additon of processors. This is achieved by keeping the total number of nodes expanded during parallel search very close to that of a sequential search. In addition, the strategy requires substantially smaller memory relative to other methods. The performance of this strategy is demonstrated on a multiprocessor with several state-space search problems.This research has been supported in part by the National Science Foundation under Contract No. CCR-89-02496.     

异构环境中Fork-Join任务图的调度算法

目前已有的Fork-Join任务图的调度算法大多假定处理机为同构的,而没有考虑实际应用中处理机的异构性以及节省处理机的问题,导致算法在具体应用中效率较低.因此,对Fork-Join任务图的调度问题进行研究,提出了一个基于异构环境的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,其时间复杂度为O(v~2),其中,v表示任务集中任务的个数.实验结果表明,相比其它算法,该算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少,具有更强的实用性.     

PC机群上JIAJIA与MPI的比较

对JIAJIA和MPI (message passing interface)是进行了比较.JIAJIA和MPI分别代表共享存储和消息传递的编程模式.MPI显式进行数据传输,编程复杂;JIAJIA由底层维护数据一致性,并附加提供简单的消息传递函数,编程容易、灵活.JIAJIA分配共享内存时开销较大,初始化时间比MPI长.提出了一个关于并行加速比与进程数目之间关系的近似经验公式,推出JIAJIA和MPI性能差距随着进程数目的增多而增大的结论.测试结果表明,大部分应用程序的JIAJIA和MPI版本的并行性能差距不超过10%.对于通信量很小的应用程序,其JIAJIA和MPI的性能差距较小,而通信量本身较大的应用程序,其JIAJIA和MPI的性能差距主要取决于运行时产生的实际通信量.     

三维激光烧蚀流体界面不稳定性程序的并行化

在共享存储并行机和MPP并行机上,基于MPI(MessagePassingInterface)并行编程环境,本文研究三维激光烧蚀界而不稳定性程序(Lared-S)的并行实现.三维激光烧蚀的数值模拟采用分裂方法,其90％以上的计算负载存在于流体方程和热传导方程的求解(流体方程的求解采用分裂显格式,热传导方程的求解采用分裂隐格式).本文给出基于三维分裂格式的交替平面数据通信模式.分裂隐格式的求解转化为三对角方程组的求解,其并行实现采用块流水线并行算法.数值实验结果表明交替平面数据通信策略和块流水线并行算法是有效且可扩展的.在共享存储并行机上,应用64台处理机获得93％以上的并行效率;在MPP并行机上,应用128台处理机获得90％以上的并行效率.     

近似三对角Toeplitz方程组的快速分布式并行算法

利用近似三对角Toeplitz矩阵的特殊结构,提出了一种新的求解近似三对角Toeplitz方程组的快速算法．在三对角Toeplitz矩阵的近似LU分解的基础上,利用“分而治之”的思想,并结合秦九韶技术和特殊的数学技巧减少大量的冗余计算,提出了求解近似Toeplitz三对角方程组的快速分布式并行算法,并在理论上证明了算法具有近似于线性的加速比．最后通过数值实验证明,新的并行算法具有较高的并行效率,并且当矩阵阶数n足够大时,算法的加速比趋近于线性加速比．     

谱方法求解水声传播问题的优化与并行

水声传播数值计算的效率是各类水声学应用关心的核心因素之一,谱方法作为求解微分方程的一种数值方法,具有精度高、收敛速度快等优点,因此,近年来利用简正波-谱方法求解水声传播方程引起了许多学者的关注;然而,谱方法计算量更大,计算时间更长,在求解大范围海域声传播问题时,难以满足实时性的需求.因此,需要借助现代高性能计算机系统,...     

一种串行/并行两用的区域标记算法

通过设计一种游程与目标体间接关联的数据结构实现游程标记冲突的实时解决,提出一种基于游程的顺序扫描式区域标记算法,只需一次扫描分析即可获取游程区域表达,复杂度低,编码实现方便,易于扩展应用于并行计算系统中进行并行标记。实验结果表明,该算法与已有算法相比,拥有更高效的串行标记性能,在进行并行标记时具有近似线性的加速比。     

对称矩阵三对角化的有效并行块算法设计

在矩阵数值计算中,块算法通常比非块算法更有效,但这也增加了并行算法设计和实现的难度．在广义稠密对称矩阵特征问题并行求解器中,并行块算法的构造可应用到正定对称矩阵的Choleski分解、对称矩阵的三对角化和回代转化(back-transiation)操作中．本文将并行块算法的讨论集中在具有代表性的对称矩阵三对角化上,给出在非块存储方式下对称矩阵三对角化的并行块算法设计方法．分析块算法大小同矩阵规模和处理器数量的关系．在深腾6800上的试验表明,我们的算法具有很好的性能,并得到了比ScaLAPACK更高的性能．     

基于LLVM的函数内联优化技术研究

函数内联（Function Inlining）是使用函数体代替函数调用的一种编译优化技术。LLVM中原生的内联模型只根据函数体的大小来判断函数内联与否,而没有考虑函数的调用次数和后续的优化。针对这个问题,提出了基于函数调用次数（NFC）和考虑后续循环合并（BLF）的新内联模型。首先,通过NFC模型对被多次调用的函数进行内联,进而减少更多因函数调用而产生的额外消耗。其次,通过BLF模型能够识别出进行内联后可以进一步进行循环合并优化的函数,为后续循环合并优化提供支持。实验结果表明,提出的函数内联优化技术是可行的,测试程序平均加速比为1.52%。