检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：聂玮芳天津大学

学位级别：硕士

体视化(VolumeVisulization)尤其是其中的体绘制(Volume Rendering)是三维数据场可视化领域最重要并且发展最迅速的一项技术。在医学三维重建、计算流体力学、地震地质等众多领域得到了广泛应用。体空间扫描(Splatting)的体绘制技术具... 详细信息

体视化(VolumeVisulization)尤其是其中的体绘制(Volume Rendering)是三维数据场可视化领域最重要并且发展最迅速的一项技术。在医学三维重建、计算流体力学、地震地质等众多领域得到了广泛应用。体空间扫描(Splatting)的体绘制技术具有遍历方法简单、可以充分利用各种加速算法、良好的并行性等一系列优点。除此之外,它是体绘制算法中速度较快并且能产生高质量图像的算法。因此它适合大规模体数据并行计算可视化。本文主要针对体空间扫描体绘制技术的并行关键技术进行了深入探讨和研究。首先,本文在分析现有并行Splatting算法理论的基础上,针对高效Splatting加速技术、Splatting并行算法分析与设计理论、Splatting并行计算模型等问题进行了深入研究。其次,本文系统地进行基于集群的数据并行Splatting计算模型的研究,对Splatting算法的并行性进行了深入的探讨,设计了以集群为硬件环境的可有效提高绘制速度和算法效率的并行策略,避免了图像并行中的图像边界效应问题显著。针对目前并行Splatting算法普遍采用的主从模式中主节点负载过重的问题以及体数据自身的特性提出并设计实现了新型的基于集群的动态MSG并行Splatting计算模型。这种模型引入了MSG模式和工作池与结果池相结合的动态负载平衡。实验证明这种模型能减轻主节点任务,减少节点间等待时间,提高绘制速度的同时保证绘制质量,改善了并行算法整体的负载平衡,并且解决了基于对象空间数据并行Splatting算法的难题——按序融合问题。最后,本文利用设计出的动态MSG并行Splatting计算模型对实验室现有的体数据进行处理,得到比较理想的效果。

关键词：并行体绘制Splatting 并行计算模型集群技术

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基于SOA的并行网络考试系统的研究与实现

基于SOA的并行网络考试系统的研究与实现

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作者：冯光辉南开大学

学位级别：硕士

随着计算机及网络技术的发展与普及，教育信息化是一个必然的趋势。考务系统作为教育实施过程中的最后一个检验环节，严把出口关，对提升高校教育质量具有重要的意义，考务系统的网络化也变得非常必要。网络考试系统具有出卷阅卷工作快... 详细信息

随着计算机及网络技术的发展与普及，教育信息化是一个必然的趋势。考务系统作为教育实施过程中的最后一个检验环节，严把出口关，对提升高校教育质量具有重要的意义，考务系统的网络化也变得非常必要。网络考试系统具有出卷阅卷工作快速、方便、快捷，成绩分析科学等优点，以及大幅度降低了老师的工作量，并且在一定程度上提高了考务工作准确性。\n 基于SOA的并行网络考试系统结合了SOA、并行计算模型的特点和网络考试系统的业务需求，应用SOA架构作为该系统的整体结构和应用框架，并行技术作为本系统提高效率的一个尝试。通过对网络考试系统业务的分析，找出该系统的业务需求、功能需求和性能需求等，将网络考试系统分为系统维护、网络考试，自动组卷、自动阅卷及成绩分析等5个子系统。\n 在有关理论研究和需求分析的基础上对网络考试系统中各个部分进行开发，具体实现网络考试系统，在实现过程中，根据需要将系统划分为数据持久化层、业务逻辑层、控制层和表现层、服务层，通过分层技术提高系统的复用性、可维护性等。\n J2EE简化和规范了企业应用系统的开发和部署，让企业级的应用系统提高整体的可移植性、安全性、可伸缩性和可重用性。网络考试系统采用J2EE开发环境，服务器端用tomcat，用Hibernate构建数据持久化层，用Jsp来实现表现层，用X-Fire构建服务层。

关键词：网络考试系统并行计算模型教育质量 J2EE技术

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面向性能异构的卷积神经网络并行优化研究

面向性能异构的卷积神经网络并行优化研究

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作者：肖俊峰杭州电子科技大学

学位级别：硕士

卷积神经网络是一种特殊的前馈人工神经网络模型。它是将传统人工神经网络和深度学习算法相结合,专为识别二维图像而设计实现的一种新型深度神经网络方法。研究卷积神经网络在大规模计算机视觉中的应用,是当前的热点问题之一。近年来,... 详细信息

卷积神经网络是一种特殊的前馈人工神经网络模型。它是将传统人工神经网络和深度学习算法相结合,专为识别二维图像而设计实现的一种新型深度神经网络方法。研究卷积神经网络在大规模计算机视觉中的应用,是当前的热点问题之一。近年来,随着模型训练参数和数据规模的增大,传统的单机训练方法在实际应用场景中因无法在可接受的时间范围内完成训练而失效。领域内出现的分布式卷积神经网络训练框架,如Cuda-convnet和Deeplearning4j等,很好的解决了这个问题。但目前的训练框架往往是单纯的采用数据并行或者是模型并行的方式来加速实现框架的训练,使得性能异构体系结构下的计算资源没有得到充分的利用。本文以加速卷积神经网络训练、提高框架训练性能为目标,结合性能异构体系和分布式系统理论,从卷积神经网络训练方法角度提出一种基于性能异构的卷积神经网络框架并行优化方法——参数服务器式的延迟同步并行策略。该策略是基于充分利用性能异构体系性能的原则,在保证模型高效收敛的前提下,提高网络框架的训练速度。该策略通过对各个分布式训练节点之间进行解耦操作,降低了整个训练过程对异构体系结构计算资源的依赖性,最终使得卷积神经网络框架能够更好的去自适应性能异构体系环境。本文的主要工作如下:(1)针对大规模卷积神经网络训练的性能问题,通过分布式和并行化的大数据处理技术,结合并行体系性能异构性特点,提出一个面向大规模卷积神经网络的并行计算模型——多迭代并行计算模型,并以此模型为基础,提出了模型理论指导的数据层、计算层和通信层的相关优化方法。然后结合卷积神经网络应用的特点,进一步提出了各个层次的优化方案,并且提出构建开销分析模型的方式来指导资源动态管理。(2)基于多迭代并行模型的优化方案,引入参数服务器,根据同步式并行和异步式并行的方式提出了一种基于性能异构体系的卷积神经网络并行化方法——延迟同步并行策略,该策略在保证模型收敛的情况下,加速模型训练过程,同时由于策略可以降低对硬件资源的依赖性,可以更好的适应异构体系训练环境,表现出良好的扩展性,对通信层的通信过程起到了很好的优化作用。(3)利用MPI消息传递接口技术和Pthread线程包,结合主从结构模式,实现了延迟同步并行策略。通过在手写数字体数据集(MNIST)上的实验表明,性能异构环境下的延迟同步并行策略降低了训练过程对计算资源依赖,训练过程符合性能模型的描述,该策略相较于传统数据并行算法具有较好的加速比和扩展性。

关键词：卷积神经网络性能异构并行化并行计算模型延迟同步

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并行计算及并行程序的推导

并行计算及并行程序的推导

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作者：李辉明江西师范大学

学位级别：硕士

该文前四章较详细地阐述了并行计算及并行算法,揭示了并行计算内部性质,并用例子对并行算法和以说明开发并行性.第五、六章是该文重点,第五章是在理想的计算机系统下作者初步给出了并行程序模型、并行计算模型以及并行程序结构,这些对... 详细信息

该文前四章较详细地阐述了并行计算及并行算法,揭示了并行计算内部性质,并用例子对并行算法和以说明开发并行性.第五、六章是该文重点,第五章是在理想的计算机系统下作者初步给出了并行程序模型、并行计算模型以及并行程序结构,这些对并行算法程序具有较强的表达能力,对程序的理解有很大的帮助,应该说这是对并行程序理论的一个创新.第六章是用形式化推导两个并行程序,表明在此环境下也能较好地进行形式化推导并行程序,但其推导比较复杂,还需对这个环境进一步研究与完善.

关键词：并行计算并行程序模型并行计算模型并行程序结构

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并行超网络的研究及其在电影评分预测等问题中的应用

并行超网络的研究及其在电影评分预测等问题中的应用

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作者：田茂根重庆邮电大学

学位级别：硕士

评分预测问题一直是推荐系统的核心问题,为提高推荐系统在评分预测问题上的准确度,本文提出一种基于超网络模型的推荐算法,利用超网络模型对用户评分矩阵建模。相比于传统推荐算法,基于超网络模型的推荐算法充分挖掘了用户的兴趣因素。... 详细信息

评分预测问题一直是推荐系统的核心问题,为提高推荐系统在评分预测问题上的准确度,本文提出一种基于超网络模型的推荐算法,利用超网络模型对用户评分矩阵建模。相比于传统推荐算法,基于超网络模型的推荐算法充分挖掘了用户的兴趣因素。在真实的数据集上的实验结果表明:基于超网络模型的推荐算法在预测准确性上有显著的提高。但是由于自身模型的限制,超网络模型会存在计算时间复杂度过高的缺点,特别是在处理高维数据时会存在超边数量巨大的问题,而这在串行计算模式下是难以解决的。为了应对这一问题,本文对超网络模型进行并发编程,采用多线程技术充分利用CPU的多核资源。本文更进一步提出了基于云计算平台Hadoop的并行超网络模型——这种模型将在单机上实现的超网络分类算法移植到多台机器上并行运算。实验结果表明:与传统的超网络模型相比,基于云平台Hadoop的并行超网络模型具有良好的扩展性和较高的时间效率,这是并行超网络模型的主要优势。本文的主要研究工作以及成果如下:1.提出一种基于超网络模型的推荐系统,将其运用于评分预测问题,使用超网络模型对用户电影评分矩阵建模,并通过实验证明了该模型在准确率上的巨大优势。2.利用多线程技术对超网络模型进行并发编程,减少了运算时间。3.为了解决超网络模型处理大规模数据集计算复杂度高的问题,本文提出了一种并行超网络模型,将传统的超网络模型移植到云平台hadoop下进行分布式运算,并通过实验证明了并行超网络模型在时间效率上的优势。

关键词：并发编程并行计算模型超网络预测精准度评分预测

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网络并行算法在大规模并行机上的应用研究

网络并行算法在大规模并行机上的应用研究

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作者：张千北方交通大学

学位级别：硕士

该文是作者在从事并行计算研究与应用的基础上,结合国内外软硬件环境发展的最新动态撰写而成的.文中系统地叙述了网络并行的基本概念、主要方法与应用,并引用了Internet网上的最新资料.

关键词：大规模并行计算机网络并行 LogP模型并行计算模型并行算法设计 Bitonic排序

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并行算法及其应用

并行算法及其应用

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作者：陈平安电子科技大学

学位级别：硕士

并行处理技术涉及多个方面,诸如硬件技术、操作系统、并行算法、编程语言、开发环境等等.毫无颖问的是,并行算法在并行处理技术中处于非常重要的地位,现今并行处理技术的发展状况就是并行软件技术的发展远远跟不上硬件技术的发展,而算... 详细信息

并行处理技术涉及多个方面,诸如硬件技术、操作系统、并行算法、编程语言、开发环境等等.毫无颖问的是,并行算法在并行处理技术中处于非常重要的地位,现今并行处理技术的发展状况就是并行软件技术的发展远远跟不上硬件技术的发展,而算法则是软件的核心.该文将以并行算法及其应用为研究对象,探讨有关并行算法的设计、实现、分析以及相应的并行体系结构等问题.重点讨论了并行算法的可伸缩性问题;与并行FFT有关的算法设计和相应体系结构的分析问题;基于分布式并行处理系统的基本矩阵运算的并行算法的设计分析及其模拟程序实现问题以及多种基本运算在不同的并行体系结构上的实现过程及其性能分析和比较问题等.

关键词：并行处理并行算法并行计算模型并行体系结构

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生物信息学中序列比对算法的研究

生物信息学中序列比对算法的研究

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作者：宋彬中国科学技术大学

学位级别：硕士

本文首先讨论双序列比对和多序列比对的定义，介绍多序列比对的四种常用模型，分析其优缺点;然后分析和比较多序列比对的各类算法(精确算法、近似算法、启发式算法和并行算法等);最后给出需要解决的研究问题。在充分调研了序列比对问题... 详细信息

本文首先讨论双序列比对和多序列比对的定义，介绍多序列比对的四种常用模型，分析其优缺点;然后分析和比较多序列比对的各类算法(精确算法、近似算法、启发式算法和并行算法等);最后给出需要解决的研究问题。在充分调研了序列比对问题的基础上，本文围绕着放松限制条件的序列比对、多序列比对的并行近似算法和序列比对的并行模型等三个问题开展了研究。本文主要内容：放松限制条件的序列比对;提出了一个时间复杂度为O((α+1)n2(α+1))的放松限制条件的双序列比对问题的完全算法;提出了一个时间复杂度为O(k2(α+1)2(α+1))的LCMSA的近似算法。多序列比对的并行近似算法。序列比对的并行模型。在研究该模型已有的算法后，本文改进了已有的算法，使其在输出最优罚分的同时还能输出最优比对;对改进的双序列比对算法进行了复杂度分析，其晶格开销为O(l1l2(m+k2)，延迟时间为O(l1l2(m+k)，(l1和l2分别为两个序列的长度，罚分值用k位二进制数表示，空格计数用m位二进制数表示)。

关键词：生物信息学双序列比对多序列比对并行算法并行计算模型

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基于异构平台的代数密码分析并行加速技术研究

基于异构平台的代数密码分析并行加速技术研究

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作者：周怀哲国防科学技术大学

学位级别：硕士

作为网络信息安全的重要支撑技术,密码分析在信息时代的作用日益凸显,它的发展受到广泛关注。代数密码分析是当前发展最快、应用前景最好的主流密码分析技术之一,已经取得了许多突破性的成果。然而随着研究的深入,代数密码分析技术的发... 详细信息

作为网络信息安全的重要支撑技术,密码分析在信息时代的作用日益凸显,它的发展受到广泛关注。代数密码分析是当前发展最快、应用前景最好的主流密码分析技术之一,已经取得了许多突破性的成果。然而随着研究的深入,代数密码分析技术的发展面临密码代数系统求解的高计算复杂性的挑战。针对这一问题,本文结合并行计算技术对代数密码分析的加速技术进行研究,主要取得了以下研究成果:1.为了有效实现密码代数系统求解在异构平台上的并行加速,本文在深入研究一般并行计算模型和密码代数系统求解的特点的基础上,提出了密码代数系统求解加速的异构并行计算模型,为密码代数系统求解相关算法在异构平台上的并行化实现建立了基本框架。2.为了有效利用协处理器实现对密码代数系统求解运算的加速,本文针对现有求解算法,设计实现了基于二元域矩阵运算的协处理器加速技术。3.为了提高基协处理器对密码代数系统求解的加速效果,实现对协处理器的计算资源利用率最大化,本文基于Roofline性能评价模型提出了针对协处理器的性能评估和优化方法。4.本文基于CPU/GPU异构平台,完成了对吴特征列算法完成了并行化实现,并将它应用到具体的代数密码分析中进行了相关测试。通过测试分析,验证了本文研究的技术对密码代数系统求解加速的有效性。

关键词：代数密码分析异构并行计算并行计算模型协处理器性能评估与优化 CPU/GPU异构平台

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并行算法的发展及其前沿研究课题

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中国科学基金 1995年第3期9卷 13-18页

作者：李晓梅国防科技大学长沙410073

介绍并行算法的产生及其重要意义;阐述并行算法的基本概念、分类和发展情况;综合提出并行算法研究内容、研究层次以及当前的前沿研究课题。

关键词：并行计算机并行算法复杂性并行计算模型

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