基于服务器并行求解三角形方程组的设计与实现

针对在实际应用中超出内存容量的大规模矩阵不可调入的问题,设计并实现了一种面向A矩阵连续划分的、子文件大小可调节的求解三角形方程组的并行方案.理论上只要在不超过硬盘容量的前提下,该算法可以在小规模内存条件下求解任意规模的矩阵.最后给出在Altix3700服务器上基于ABEEMσπ模型的数值实验,实验结果表明了该算法的有效性.     

基于文件拆分与高斯消去的线性方程组求解

针对集群系统内存不足导致大规模矩阵无法调入的情况,设计并实现一种基于文件拆分与高斯消去的线性方程组求解算法,将大规模系数矩阵文件连续拆分为多个规模可控的子文件进行存储和计算,使服务器空闲内存小且具有较好的计算能力。在ABEEMσπ模型中的应用结果表明,当Altix3700服务器任务提交量大、CPU占有率高时,该算法仍可以计算出蛋白质分子的电荷分布。     

采用混合时钟模式提高Linux时钟精度的方法

时钟精度直接影响到实时任务能否被及时响应和调度,数控系统要求其软件平台能提供微秒级的时钟精度。Linux操作系统由于其开放源代码的特点,非常适合开发具有自主产权的全软件数控系统,但是其毫秒级时钟精度明显过于粗糙。结合上述方法,提出一种混合多种时钟模式的动态时钟系统,提高Linux的时钟精度。通过仿真测试证明能满足数控系统的要求。     

集群下Cholesky分解的数据重用算法

核外计算中,由于磁盘I/O操作特点是启动开销大,所以对文件的访问时间占的比例较大。如果能减少读取文件操作的次数则可以大幅度地提高运行效率。数据重用是一种有效的减少I/O操作次数的技术。本文将数据分成几个文件,然后将本次Cholesky分解完毕的文件继续的留在内存缓冲区中。当对下一个文件进行分解时,可用上一个刚分解完的文件进行数据的更新。这样就减少了读取数据的I/O操作次数,从而提高了分解效率。     

一种应用于网络硬盘存储系统的一致性协议

通常网络硬盘系统会向用户提供高可用性和低延迟的网络服务,并且通过对不同程度上的一致性进行选取,从而寻找可用性、低延迟与一致性这三者的平衡。高一致性意味着系统将会牺牲掉一定的可用性,但低一致性会增加程序设计的难度。为一款网络硬盘系统设计一种一致性协议,使得该网盘可以高效地处理用户对共享目录或文件的移动、删除和重命名等操作,与此同时还能确保共享目录及文件在各个客户端中不会有混乱无序的情况出现。     

基于Windows平台的存储虚拟化按需分配技术

如何有效地节约存储资源是企业级用户在部署存储虚拟化系统时需要重点考虑的问题.设计并实现了一种基于Windows平台的存储资源按需分配软件VA-for windows,该软件在系统内核态将动态分配的映射表整合为元数据存储池,通过索引查询机制和高效通信策略,透明化地为Windows用户提供虚拟存储设备.实验结果表明,与传统的虚拟卷相比,使用具备按需分配功能的虚拟卷虽然在I/O性能上稍有损失,但可以有效地节约磁盘空间,提高存储资源利用率.     

解非均匀区域油藏模拟问题的一种有效并行计算方法

运用区域分解方法求解油藏模拟问题,结合灵活的区域划分和负载平衡策略,可以提高解题速度.但一般区域分解方法在应用中存在算法收敛慢,计算量增加,虽有一定加速比,但提高不大.特别是对非均匀区域的应用问题,子区域收敛速度不同引起的负载不均衡进一步导致性能下降.本文基于分布式并行系统,运用整体预处理改进区域分解方法,降低了非均匀油藏模拟问题的计算复杂性,提高了模拟计算的速度,并根据全局和本地负载状态调整区域划分,结合有效的负载平衡策略,达到对一类黑油模型油藏模拟问题高效的并行求解.实验结果表明,模拟速度有较大提高,并取得较高加速比.     

基于聚类算法与序列异常技术的入侵检测新方法

入侵检测系统是当前网络与信息安全防护体系的重要组成部分,该文通过对数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用进行归纳,提出了一种基于聚类与序列异常技术相结合的入侵检测算法。首先对入侵检测所用到的数据流进行标准化预处理;其次对初始化后的数据用改进的K-means算法进行聚类;最后应用序列异常技术对聚类结果的每个簇进行标记。研究表明,这种将聚类与序列异常技术相结合的算法可以有效地提高系统性能和检测的准确率。     

集群下Cholesky分解的核外预取算法

核外计算中,由于I/O操作速度比较慢,所以对文件的访阿时间占的比例较大.如果使文件操作和计算重叠则可以大幅度地提高运行效率.软件数据预取是一种有效的隐藏存储延迟的技术,通过预取使数据在实际使用之前从硬盘读到缓存中,提高了缓存(cache)的命中率,降低了读取数据的时间.通过设置两个缓冲区来轮流存放本次和下一次读入的数据块,实现访存完全命中cache的效果,使Cholesky分解并行程序执行核外计算的效率得到了大幅度的提高.同时,I/O操作的时间与CPU的执行时间的比例也是影响效率的主要因素.