检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：黄达飞国防科学技术大学

学位级别：博士

当前世界正在迎接一波新的人工智能热潮。人工智能的应用越来越广泛,几乎进入了人们生产生活的所有领域。计算机视觉对于人工智能,犹如眼睛对于人类一样,获取着绝大部分外界信息,起着决定性的作用。而视觉跟踪致力于获取运动中物体当前... 详细信息

当前世界正在迎接一波新的人工智能热潮。人工智能的应用越来越广泛,几乎进入了人们生产生活的所有领域。计算机视觉对于人工智能,犹如眼睛对于人类一样,获取着绝大部分外界信息,起着决定性的作用。而视觉跟踪致力于获取运动中物体当前的位置和状态,是大量计算机视觉高层应用的重要基石,具有基础性的理论意义和无可替代的应用价值。虽然经过了近三十年的不断研究,但随着视觉数据的数量和质量不断提高、人们对于智能化的需求不断增加,视觉跟踪仍然面临着众多挑战。首先,视觉跟踪算法的准确性、鲁棒性和适应力还普遍不足,难以应对纷繁的干扰因素和复杂的物体变化;其次,为了提高精度和鲁棒性,跟踪算法正日趋复杂,跟踪效率渐渐成为瓶颈;最后,由于异构计算平台的出现,进行高性能的跟踪算法实现较为困难,且难以向不同的计算设备/平台进行移植。为了应对上述挑战,本文以“高性能视觉跟踪关键技术”作为研究课题,希望从两个方面来实现高性能的视觉跟踪视觉跟踪的高性能算法和跟踪算法的高性能实现。本文的主要工作和创新点有:1.提出了将物体检测领域的“目标候选”方法应用于视觉跟踪的通用方法。针对当前视觉跟踪算法对目标物体的尺度和宽高比变化适应力不足这一问题,本文将目标候选生成器EdgeBoxes,和基于相关滤波的跟踪算法进行了结合。为了能够准确辨别大小、形状多变的目标候选,本文对相关滤波跟踪算法的物体特征描述和更新策略进行了优化;为了提高嵌入目标候选后的跟踪效率和鲁棒性,本文在跟踪过程中加入了目标候选过滤和带阻尼的更新步骤。最终所得的跟踪器在一个大型公开测试集上展现出了很强的鲁棒性和适应力,同时还达到了令人满意的跟踪速度。2.揭示了“目标候选”在视觉跟踪中的作用规律,并对“目标候选”生成器进行了针对视觉跟踪的优化。本文将多个具有代表性的目标候选生成器面向跟踪任务进行了适配,并将它们合理地嵌入了跟踪器中。此外,针对目标候选生成器EdgeBoxes在跟踪任务中暴露出的弱点,本文对其进行了“背景抑制”优化。通过大量的实验,本文证明了目标候选在视觉跟踪中有着重要作用,且其质量和跟踪精度间存在着正相关的关系。实验同时也证明了对于EdgeBoxes的背景抑制优化是十分有效的。3.在异构计算平台上,基于并行编程模型OpenCL,对TLD这一完整视觉跟踪应用进行了高性能实现。通过分析和提取TLD算法的计算密集部分和性能瓶颈部分,本文并行化了Fern随机森林的特征提取和分类过程、最邻近分类的NCC计算过程、以及学习过程中的重叠率计算和正负样本提取。此外,由于Fern随机森林和LK光流跟踪互相独立,本文还在不同的计算设备上将它们重叠执行。最终各个OpenCL Kernel程序将运行在各自适合的计算设备上,取得了令人满意的整体加速比,完全满足实时跟踪的需求。4.提出了一种新的代码转换方法,以提升GPU特定的OpenCL Kernel程序在CPU上的性能移植性。该方法借助于本文新提出的数组访问描述式,在工作项折叠过程中,能够消除所有的冗余局部存储数组和对应的同步。在Kernel的后继优化过程中,该方法不仅从原GPU特定Kernel中提取并行性和局部性信息,还会考虑目标CPU的体系结构细节,以进一步提升Kernel程序在CPU上的性能。实验显示,对于GPU特定的Kernel程序,若使用包含本文方法的新OpenCL运行时,将获得超越Intel官方运行时的性能。

关键词：视觉跟踪相关滤波高性能实现并行编程模型

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网格中间件关键技术研究

网格中间件关键技术研究

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作者：谢非清华大学

学位级别：博士

网格计算被称为“下一代网络计算技术”。它通过新的组织方式将广域网上的各种计算资源、信息资源、设备资源等集成起来，以统一的方式向用户提供服务，是当前网络计算领域的研究热点。本文在网格中间件关键技术的研究中作出了以下主要... 详细信息

网格计算被称为“下一代网络计算技术”。它通过新的组织方式将广域网上的各种计算资源、信息资源、设备资源等集成起来，以统一的方式向用户提供服务，是当前网络计算领域的研究热点。本文在网格中间件关键技术的研究中作出了以下主要贡献：\n (1)提出了一种全局统一的层次化资源模型UHRM，有效地屏蔽了资源的异构性，提高了网格的可扩展性；根据网络通信性能对资源进行层次化组织，避免了盲目的资源选择。进行资源查找的时间复杂度为log(N)，有较高的查找效率。\n (2)提出了层次化并行任务组织方法，并给出了层次化任务在层次化网格资源模型上的调度算法，实现了广域网上的负载平衡，克服了传统调度方法只能实现局部负载平衡的不足。\n (3)针对网格环境中的资源异常和网络异常情况提供了不同的容错机制，尽量将错误的影响限制在资源子树内，减少了对资源树其它分支上资源负载的影响，避免了由于错误的扩散造成对网络资源的过多占用。\n (4)提出了一种瘦内核(ThinKernel)并行编程模型和基于参数模板和运行时变量的并行任务划分动态描述方法。TK模型将并行任务的划分从计算内核中分离出来，克服了其它编程模型中计算代码需要进行手工派发的局限性；并行任务划分的动态描述方法真正在广域网上实现了分布式的任务分配，避免了因集中任务分配而造成的单结点性能瓶颈。\n (5)设计了面向广域网的通信方法MPLW。该模型不依赖任何与平台相关的特性；通过代理机制使得网络细胞结构内部的计算资源能够与外界资源进行透明通信；将连接池技术引入并行通信中，使通信资源得到重复利用，实验证明，连接池技术显著提高了在广域网上进行少量数据的频繁传输时的通信性能。\n (6)论文在以上研究基础上实现了一个网格中间件原型系统。该系统实现了网格环境的监测系统和安全机制。在该原型系统中进行的实验表明，该系统能够实现广域网上的负载平衡，适合网格环境中的大规模并行计算。

关键词：网格计算中间件资源模型并行编程模型通信方法网络计算技术

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混合并行计算环境多级并行化编程模式的研究

混合并行计算环境多级并行化编程模式的研究

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作者：武华北天津大学

学位级别：博士

人类对计算能力无休止的需求,以及并行计算领域两次重要的技术变革,使并行计算技术越来越受到人们的重视,尤其是通过各种互联技术连接在一起的分布式集群并行处理体系结构已经成为当今并行计算的主流。其中,一种特殊的结构是CMP-CLUSTER... 详细信息

人类对计算能力无休止的需求,以及并行计算领域两次重要的技术变革,使并行计算技术越来越受到人们的重视,尤其是通过各种互联技术连接在一起的分布式集群并行处理体系结构已经成为当今并行计算的主流。其中,一种特殊的结构是CMP-CLUSTER,即集群系统中单个计算节点是基于多个CMP芯片的共享存储多处理器并行系统,由于涉及到分布式存储和共享存储两种并行体系结构,我们称之为混合并行计算系统。并行编程难一直是阻碍并行计算广泛普及的主要原因,尤其是在CMP-CLUSTER这样的混合并行计算环境中存在多级并行化问题,即节点间并行、处理器芯片间并行、处理器芯片内多个核心并行,涉及到消息传递和共享变量两种并行编程模型,其编程难度更大。因此,如何为该混合并行计算环境提供特定的并行程序设计方法、编程模型、环境和工具来简化并行编程,是并行计算领域研究的热点和难点。本文正是在这种背景下展开了工作,所做的主要工作包括: 系统地建立了CMP-CLUSTER混合并行计算环境概念模型下的通信层次模型和存储层次模型,指出通信层次模型中每个层次的操作开销和影响,结合CMP系统共享高速缓存的存储特征,研究提出了在通信层面和存储器访问层面并行编程的特征,并以此为基础、以最大化CMP-CLUSTER混合系统中每个并行硬件层次的优势为目标,提出了适合于CMP-CLUSTER环境的并行编程模式,并对该模式的特点进行了研究和总结。根据本文提出的CMP-CLUSTER混合并行计算环境概念模型的特征,提出针对于该混合并行计算环境的分层次、自顶向下、逐步细化的并行编程模型,该模型分为五层:任务分配模式层、任务计算模式层、设计模式并行编程框架层、中间框架代码层、任务部署与映射层。每一层分别对应在CMP-CLUSTER混合并行计算环境概念模型下进行并行处理的某一个特定的目的和步骤。针对本文提出的并行编程模型中的每一层,本文都研究了相应的简化并行编程实现的方法、技术和工具,以帮助在混合并行计算环境下进行并行程序设计的人员提高编程效率,减少人为因素引进的错误。基于设计模式的思想,设计并实现了两种并行编程框架,用户可以直接调用框架提供的高级应用程序接口,就可以自动的完成数据的划分和任务的自动并行化执行。基于数据并行计算提出了一种基于阵列数据并行的FJRR并行设计模式,并以并行编程框架的形式实现了该设计模式的自动计算;另外,提出了一种基于任务交互图模式的并行编程框架,并具体实现了基于动态规划模式的任务自动并行与调度系统,从而大大的简化用户在这两种模式下进行并行编程的复杂度。

关键词：片上多处理器集群混合并行计算系统并行编程模型模式并行编程框架

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迭代式MapReduce研究进展

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计算机工程与应用 2015年第12期51卷 123-132页

作者：李金忠汤鹏杰夏洁武谭云兰井冈山大学计算机科学与技术系江西吉安343009

迭代计算普遍存在于大数据处理中,而传统的MapReduce不能显式地支持迭代计算。近几年,研究者扩展和改进原始MapReduce,已开发了若干迭代式MapReduce以更好地为大数据处理而支持迭代计算。对迭代式MapReduce编程框架进行综合评述,较详细... 详细信息

迭代计算普遍存在于大数据处理中,而传统的MapReduce不能显式地支持迭代计算。近几年,研究者扩展和改进原始MapReduce,已开发了若干迭代式MapReduce以更好地为大数据处理而支持迭代计算。对迭代式MapReduce编程框架进行综合评述,较详细地阐述了这些研究成果,给出了它们各自的基本思想,并分析了它们各自的特点、优势和不足,且对比了它们所采用的一些技术。对迭代式MapReduce未来的发展趋势进行了展望。

关键词： MapReduce 迭代计算迭代式MapReduce 并行编程模型大数据处理

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世界首台亿亿次超级计算机——天河二号(三)

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实验室研究与探索 2013年第11期 3-4页

作者：本刊编辑部

3特点突出天河二号作为当今世界上运算速度最快的超级计算机,综合技术处于国际领先水平。它有五大特点:(1)高性能。天河二号计算速度世界领先,峰值速度和持续速度都创造了新的世界纪录,排名世界超级计算机500强第一位。(2)高能效。天河... 详细信息

3特点突出天河二号作为当今世界上运算速度最快的超级计算机,综合技术处于国际领先水平。它有五大特点:(1)高性能。天河二号计算速度世界领先,峰值速度和持续速度都创造了新的世界纪录,排名世界超级计算机500强第一位。(2)高能效。天河二号能效比为每瓦特19亿次,节能降耗水平处于国际先进行列。

关键词：计算密度节能降耗水平能效比计算速度超级计算机电子数字计算机并行编程模型

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云计算环境下船舶无线通信网络入侵检测方法

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舰船科学技术 2022年第21期44卷 140-143页

作者：李青上海海洋大学信息化管理办公室上海201306

以提升船舶无线通信网络安全性为目的,设计云计算环境下船舶无线通信网络入侵检测方法,提升入侵检测效果。利用云计算环境内Hadoop框架的分布式文件存储系统,存储船舶无线通信网络数据;通过云计算环境内Hadoop框架的MapReduce并行编程模... 详细信息

以提升船舶无线通信网络安全性为目的,设计云计算环境下船舶无线通信网络入侵检测方法,提升入侵检测效果。利用云计算环境内Hadoop框架的分布式文件存储系统,存储船舶无线通信网络数据;通过云计算环境内Hadoop框架的MapReduce并行编程模型,对信息熵与长短期记忆网络进行分布式设计,设计并行信息熵-长短期记忆网络的入侵检测方法。该方法利用分布式信息熵选择船舶无线通信网络数据特征;以选择的特征为样本,输入至分布式长短期记忆网络内,输出无线通信网络入侵检测结果。实验证明:该方法可有效选择船舶无线通信网络数据特征,完成网络入侵检测,且入侵检测精度较高。在不同攻击类型时,该方法均具备较优的入侵检测效果。

关键词：云计算环境船舶无线通信网络入侵检测 Hadoop框架并行编程模型信息熵

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基于MapReduce模型的并行科学计算

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微电子学与计算机 2009年第8期26卷 13-17页

作者：郑启龙房明汪胜王向前吴晓伟王昊中国科学技术大学计算机科学技术学院安徽合肥230027 安徽省高性能计算重点实验室安徽合肥230027

随着多核处理器日渐普及,开发高效易用的并行编程模型成为新的挑战.MapReduce是Google开发的一种并行分布式计算模型,在其搜索业务中获得了巨大的成功.将MapReduce模型引入科学计算领域,并结合实例阐述了如何使用面向高性能计算的HPMR/H... 详细信息

随着多核处理器日渐普及,开发高效易用的并行编程模型成为新的挑战.MapReduce是Google开发的一种并行分布式计算模型,在其搜索业务中获得了巨大的成功.将MapReduce模型引入科学计算领域,并结合实例阐述了如何使用面向高性能计算的HPMR/HPMR-s系统在分布式或共享存储系统中采用统一的方式描述并实现并行科学计算.

关键词：并行编程模型科学计算 MapReduce

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事务存储编程和KD-50-I万亿次机软件库优化的若干问题研究

事务存储编程和KD-50-I万亿次机软件库优化的若干问题研究

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作者：杨晓奇中国科学技术大学

学位级别：博士

随着并行计算机的发展,特别是片上多处理器CMP（Chip MultiProcessor）,又通称为多核处理器的出现,人们逐渐认识到并行计算加速应用的重要性,但是普及并行计算主要受到并行编程复杂和高性能计算机价格昂贵等方面因素的制约。本文研究工... 详细信息

随着并行计算机的发展,特别是片上多处理器CMP（Chip MultiProcessor）,又通称为多核处理器的出现,人们逐渐认识到并行计算加速应用的重要性,但是普及并行计算主要受到并行编程复杂和高性能计算机价格昂贵等方面因素的制约。本文研究工作分为两个部分:一是研究多核下事务存储并行编程技术,从而减轻并行编程难度;二是优化首台国产万亿次高性能计算机KD-50-I的软件库（数学库和通信库）,以利于低功耗、低价位的国产高性能机推广普及。本文主要研究内容和贡献与创新是: 1.基于事务存储执行的并行编程模型讨论了未来多核体系结构上基于事务存储执行的并行编程技术,实现了编写事务存储执行程序框架的软件库,通过提供一系列开始、提交和终止等事务执行程序接口,以详细和直观的方式对源代码实现事务相关,从而对新型软件事务存储算法和技术的验证,以及硬件事务存储执行平台的设计具有指导意义。 2.扩充OpenMP支持事务存储执行功能虽然OpenMP是多核体系结构上的流行多线程并行编程模型,但是OpenMP编译器不检查数据相关性、访问冲突和其他可能导致程序错误执行的问题,这些问题传统上完全依赖用户使用锁机制来保证程序的正确性。锁机制的并行编程中存在并行程序效率和并行编程难度的矛盾。粒度大的锁机制编程容易,可应用的并行性挖掘比较差;粒度小的锁机制应用的并行性挖掘较好,可编程难度大,容易带来优先权倒置、死锁和锁护航等问题。本文通过扩充OpenMP支持事务存储执行功能,可有效缓解OpenMP并行编程中并行程序效率和并行编程难度之间矛盾。 3.多核下事务存储执行并行加速串行二进制程序历史遗留无源码的二进制代码由于多是单线程串行程序,无法充分利用到现有多核处理器计算资源。若想在多核下得到性能的提升,可以通过反编译得到伪代码,然后对伪代码多线程并行化。其主要困难是:一是反编译对数据类型和复杂控制流恢复很困难,得到的伪代码可读性很差;二是程序并行化时分析程序的数据相关性很难,分析可读性差的伪代码更难。提出反编译二进制代码到中间代码,然后利用事务存储执行原理,对中间代码并行投机多线程编译,（假定线程间的依赖关系不存在,放松对编译器的限制,选择可以投机并行执行的部分并行执行）。通过冲突检测和事务撤销机制,保证即使依赖存在,对程序结果的正确性也没有影响。从而解决了以往反编译得到的伪代码的信息不完整和并行编译器保守的问题,更充分的挖掘了二进制程序的潜在并行性。 4.首台国产万亿次机KD-50-I的数学库和通信库优化国产万亿次机KD-50-I具有低功耗、低占地面积、高计算密度三大特点,对未来研制国产千万亿次计算机系统及提高其自主创新性具有示范作用。本文针对万亿次机节点使用的龙芯2F处理器支持乘加指令和四发射流水线的特点,采用循环展开和指令调度提高指令的并行性,以及采用预取减小访问内存的开销等技术优化了数学库;同时针对万亿次机节点间拓扑固定、层次简单的网络结构特点,采用简化的LBP通信模型分析优化了通信库。数学库和通信库的优化,提高了KD-50-I的并行应用运行效率,对KD-50-I国产高性能机的推广普及具有重要的意义。 5.国产万亿次机KD-50-I在并行数据挖掘在中的应用研究基于串行计算机系统的数据挖掘技术,已经远远不能满足海量数据和极其复杂的运算的需求。随着网络技术、高性能计算机的发展,并行数据挖掘成为解决上述问题的可能。本文选择以金融风险管理应用为背景,结合国产万亿次机KD-50-I节点使用处理器的特点和节点间网络拓扑结构,优化并行数据挖掘算法,提高了应用运行效率,为KD-50-I在不同领域的应用,提供了并行算法设计和并行编程的参考。

关键词：事务存储并行编程模型多核处理器万亿次机

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Cache Copy-On-Write：TLS猜测数据管理机制的研究

Cache Copy-On-Write：TLS猜测数据管理机制的研究

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作者：郭辉国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着芯片集成度的不断提高,越来越多的处理器核被集成到单个芯片上,出现了多核和众核处理器。与多核和众核体系结构快速发展所不同的是,并行程序设计却没有实现跨越式发展。传统的并行编程模型——数据并行编程模型、消息传递编程模型... 详细信息

随着芯片集成度的不断提高,越来越多的处理器核被集成到单个芯片上,出现了多核和众核处理器。与多核和众核体系结构快速发展所不同的是,并行程序设计却没有实现跨越式发展。传统的并行编程模型——数据并行编程模型、消息传递编程模型、共享内存编程模型,虽然从一定程度上简化程序员程序并行化的工作,但是它们对于一些粗粒度并行缺乏一定的支持,而且它们都不支持线程的猜测执行,这也造成了巨大的计算资源浪费。在以猜测的方式挖掘应用中的粗粒度并行方面,TLS(Thread-Level Speculation线程级猜测执行)就是其中的典型代表。它的最大优点是编程模型非常简洁——程序员只需标识出那些可以猜测执行的代码段即可,运行时系统或硬件负责确保猜测线程之间的数据相关不被破坏。但是由于其自身系统开销过高等原因,导致TLS机制的应用并不广泛。本文提出并实现一种编程模型简单、系统开销低的TLS系统猜测数据管理机制,它不仅能够在不降低处理器核主频的情况下,实现高效的猜测数据管理,而且在一定程度上解决了猜测线程间共享数据相关的问题。本文的研究工作和成果有:1、提出猜测变量生命周期的概念猜测变量生命周期包括猜测变量的产生、使用和提交三个阶段,按照猜测变量的生命周期,本文提出了一种新的TLS技术分类方法,并比较了各种已有TLS实现方法的优缺点;根据猜测变量的生命周期,归纳了支持TLS的多核平台的设计空间,提出了探索该设计空间的若干方法;最后,指出了TLS技术当前面临的挑战和未来发展趋势。2、提出基于猜测数据生命周期的猜测数据管理机制Cache Copy-on-Write传统的TLS系统由于没有针对猜测数据管理做专门的优化,导致其在猜测数据管理方面开销过大,性能不佳。本文通过对TLS技术分析,提出了基于猜测变量生命周期的Cache Copy-on-Write猜测数据管理机制。Cache Copy-on-Write机制采用类似于操作系统Copy on Write的技术实现对猜测变量的动态管理,减少了线程创建时拷贝数据的开销。另外,Cache Copy-on-Write机制支持猜测线程间通信,通过这一机制可以消除由猜测线程间共享变量冲突带来的线程多次回滚,从而提高了线程执行成功率,进而提高了性能。3、提出采用Enhanced Local Memory的猜测数据管理机制的实现从性能上来说,Cache Copy-on-Write机制具有高效的猜测数据管理能力并且管理产生的开销较少。而采用Enhanced Local Memory作为猜测线程的私有数据缓存可以最大限度地发挥Cache Copy-on-Write机制的优势。首先,Enhanced Local Memory具有访问速度快的特点;其次,Enhanced Local Memory是片上存储器。基于这两点,同时结合Cache Copy-on-Write机制,就实现了一种具有高效猜测数据管理的TLS系统。本文基于SESC模拟器实现了采用Enhanced Local Memory的TLS系统猜测数据管理机制,并针对测试程序进行了详细的性能测试分析。实验的结果验证了本文所提出的猜测数据管理机制的高效性和有效性。

关键词：线程级猜测执行并行编程模型猜测变量管理增强型局部存储器

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基于OpenMP的Multi-Critical分子动力学并行算法优化研究

基于OpenMP的Multi-Critical分子动力学并行算法优化研究

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作者：段振华重庆邮电大学

学位级别：硕士

分子动力学模拟是一种利用牛顿运动定律来模拟分子运动过程的方法，给定粒子初始状态的位置和速度，通过对运动方程进行积分，从而求得粒子在下一时刻的位置和速度。这样就能记录下每一时刻粒子的位置，获取粒子的运动轨迹，再通过统计... 详细信息

分子动力学模拟是一种利用牛顿运动定律来模拟分子运动过程的方法，给定粒子初始状态的位置和速度，通过对运动方程进行积分，从而求得粒子在下一时刻的位置和速度。这样就能记录下每一时刻粒子的位置，获取粒子的运动轨迹，再通过统计力学的方法得到模拟系统的特性，最后得到物质的宏观性质。因此分子动力学模拟广泛应用于各个领域，如材料力学、生命科学、气候模拟等学科中。\n 为了使分子动力学模拟的计算结果能够更加准确地反映物质的宏观性质，通常需要模拟体系的粒子个数尽可能的多，模拟尽可能长时间的物理化学反应，这使得分子动力学模拟会非常耗费计算时间，并且需要进行模拟的硬件平台拥有更高的计算性能。目前处理器制造商普遍采用在单个处理器上集成更多核心的方式来提升计算性能。为了使模拟计算更加快速与高效，需要将已有分子动力学模拟计算方法进行并行优化，并将其运用到SMP和CMP平台上，以加快模拟过程和缩短模拟时间。\n 本文根据并行计算基本理论，对分子动力学模拟使用OpenMP进行并行算法优化。本文的主要工作如下:\n 首先，介绍了并行计算机理论研究的历史与并行计算机硬件平台的发展，当前主流的并行体系处理器，以及本文所涉及到的共享存储的并行编程模型OpenMP。详细描述了分子动力学模拟算法的原理与步骤，模拟计算的过程和计算过程中需要选取的势函数、积分算法、系综等一系列条件。对处于平衡态的流体使用串行算法进行分子动力学的模拟，并在现有的实验环境下选择OpenMP并行编程模型来进行算法的优化。\n 其次，分析并行算法中性能的制约点，将其优化。通过研究发现:在对共享力数组进行更新时（称之为Critical算法），同一时刻只有一个线程能进入临界区，其他线程必须等待该线程执行完毕，相当于在这段时间内程序串行执行;同时研究发现在整个模拟过程中，粒子间作用力的计算占整个模拟时间的80％-90％，所以如果将这段操作并行优化，整个模拟的运算时间将会减少，并且效率也会有很大的改进。介于此，本文提出了一种改进方法——Multi-Critical算法，大大提高程序的加速比与并行效率。在Critical算法中，线程在计算完粒子间相互作用力之后，既要更新到共享力数组，又要更新到私有副本数组。此方法除了在临界区内串行执行，降低了模拟的并行效率之外，还对共享数组进行频繁的读写，也降低了程序的效率。Multi-Critical算法将其优化为:线程计算的粒子间作用力更新到该线程私有副本矩阵，并应用分布式竞争的方法，将矩阵的更新分块操作，共享矩阵的更新操作放在不同的临界区内并行执行。该算法在多个Critical section来执行更新共享矩阵的操作，故称之为Multi-Critical算法。\n 最后，通过对不同体系进行了测试，Multi-Critical算法相对Critical算法并行效率和加速比有显著提升。分析性能提升的原因，并进行了理论分析。通过对比计算前后的总能量，验证了算法的正确性，并编写自动化脚本来简化程序的编译与执行。

关键词：分子动力学模拟并行计算多核处理器并行编程模型势函数

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