检索结果-内蒙古大学图书馆

微电子学与计算机 2007年第9期24卷 25-28页

作者：王元元曾建潮谭瑛太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所山西太原030024

将微粒群算法与并行计算模型相结合,基于三种不同的并行计算模型(带中央控制器的并行计算模型、环形结构带缓存区的并行计算模型、BSP并行计算模型),设计出相应的并行微粒群算法,并对并行算法性能进行详细分析。大量实验表明:子种群之... 详细信息

将微粒群算法与并行计算模型相结合,基于三种不同的并行计算模型(带中央控制器的并行计算模型、环形结构带缓存区的并行计算模型、BSP并行计算模型),设计出相应的并行微粒群算法,并对并行算法性能进行详细分析。大量实验表明:子种群之间的通讯周期是个重要的可变参数,当选取合适时,能提高解的质量以及算法的收敛性和最优性。

关键词：并行计算模型并行算法微粒群算法

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CPU/GPU异构集群并行计算模型研究

CPU/GPU异构集群并行计算模型研究

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作者：吴勇文国防科学技术大学

学位级别：硕士

国民经济和科学技术的快速发展对高性能计算机的性能提出了更高的要求，采用通用CPU研制高性能计算机的传统方法，在能耗、散热、成本等方面遇到了重大的挑战。异构体系结构结合了通用处理器和加速处理器两者的优势，逐渐成为高性能计... 详细信息

国民经济和科学技术的快速发展对高性能计算机的性能提出了更高的要求，采用通用CPU研制高性能计算机的传统方法，在能耗、散热、成本等方面遇到了重大的挑战。异构体系结构结合了通用处理器和加速处理器两者的优势，逐渐成为高性能计算机领域的主流体系结构。GPU以其强大的运算能力、高存储带宽、低功耗以及较好的可编程性，在异构计算机系统设计中确立了主导地位。在绿色高性能计算时代，CPU/GPU异构系统是一种非常有发展前景的并行计算机类型。大型CPU/GPU异构系统强大的计算能力为大规模科学和工程计算提供了很好的机遇，然而其复杂的硬件结构和独特的程序执行特点又给众多高性能计算研究人员提出了巨大的难题。作为并行计算的一个分支，并行计算模型是对底层并行计算机系统的抽象，其用少量参数反映并行计算机系统的资源和性能特征，是联系并行编程模型与底层并行计算机系统的纽带，对算法设计者意义重大。并行计算模型一般具有通用性，然而，对于新兴的CPU/GPU异构高性能计算系统，由于包含了三个层次的异构特点，现有相关模型已无法准确描述其结构特点和性能影响因素，因此迫切需要针对该类高性能计算系统开展并行计算模型研究，从而为当前以及未来基于该类平台的并行应用开发提供支持。因此研究关于CPU/GPU异构集群的并行计算模型意义十分重大。本文主要完成的工作有： 1)系统地综述并行计算模型的相关工作。在深入分析并行计算机体系结构特点及其发展趋势的基础上，概括了国内外有关并行计算模型的研究进展，并对各种模型进行了对比分析。 2)提出了面向大型CPU/GPU异构高性能计算系统的并行计算模型，用来抽象该类系统的计算能力和各种通信行为。在分析新模型复杂度的基础上，将其完全映射到TH-1A系统上，并测定出所有模型参数。 3)使用CUDA实现NPB-IS、NPB-FT基准程序，并将它们有效移植到TH-1A平台。借助通信密集型应用NPB-IS和计算密集型应用NPB-FT程序，对新模型进行了验证。 4)实现了对典型科学应用程序的优化。使用gprof工具找出NPB-IS和NPB-FT的计算和通信瓶颈，然后采用CPU/GPU异构集群编程优化方法对NPB-IS、NPB-FT的计算和通信进行了优化，并对优化结果进行了详细比较和分析。

关键词：并行计算模型 CPU/GPU异构系统 GPU技术性能优化

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NHBL并行计算模型的扩展及其性能验证

NHBL并行计算模型的扩展及其性能验证

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作者：许入文北京交通大学

学位级别：硕士

并行计算模型为并行算法和并行计算机系统结构的分析与设计提供了具有指导意义的理论界面和模型框架,它是并行计算研究的重要领域。基于LogGP模型的非独占异构模型NHBL模型是一个重要并且实用的并行计算模型,本文重点研究了对NHBL模型... 详细信息

并行计算模型为并行算法和并行计算机系统结构的分析与设计提供了具有指导意义的理论界面和模型框架,它是并行计算研究的重要领域。基于LogGP模型的非独占异构模型NHBL模型是一个重要并且实用的并行计算模型,本文重点研究了对NHBL模型的扩展,并进行了性能验证。本文首先介绍了五种重要的并行计算模型,重点研究了NHBL模型的定义和时间代价分析。然后在NHBL模型的基础上,针对NHBL模型的局限性,本文将NHBL模型中通信开销参数扩展为发送开销向量和接收开销向量两个向量参数,并增加了并行计算进程对CPU的占用比参数。然后论文阐述了测量扩展的ENHBL模型的各个参数的方法。最后论文在MPI并行环境下进行了扩展模型的验证,通过对并行PSRS排序算法的执行时间进行预测,并与实际执行时间比较,验证了ENHBL模型的准确性。

关键词：并行计算模型 NHBL模型 ENHBL模型 MPI

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集群下基于分布对象的并行计算模型DOBPCM研究

集群下基于分布对象的并行计算模型DOBPCM研究

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作者：李艳云南大学

学位级别：硕士

本文结合当今流行的分布对象技术，提出一个能够比较全面地刻画基于集群的并行系统特征的并行计算模型DOBPCM(Distributed Object Based Parallel Computing Model)。该模型使得在集群环境下的并行程序设计中既能得到面向对象的好处，... 详细信息

本文结合当今流行的分布对象技术，提出一个能够比较全面地刻画基于集群的并行系统特征的并行计算模型DOBPCM(Distributed Object Based Parallel Computing Model)。该模型使得在集群环境下的并行程序设计中既能得到面向对象的好处，又能保持性能，且考虑到了集群计算环境下的负载平衡和故障容错，并可以结合现代程序设计语言的优点，极大程度上减轻了应用开发者的负担，提高集群环境下大型并行应用系统的开发效率。在论文中，我们首先描述了基于分布对象模型DOBPCM的4层体系结构，包括应用层、对象组层、移动对象层和并行抽象层，对每一层进行了详细的论述；然后分析了在此模型下实现动态负载平衡和故障容错的策略。在讨论负载平衡时，运用了运筹学上的排队论来研究对象组实施扩展的时机和扩展规模等关键问题；在讨论故障容错时，给出了DOBPCM下基于CORBA异步消息服务的回调模型和查询模型实现故障容错的算法。

关键词：集群分布对象技术并行计算模型负载平衡故障容错软件开发

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一种改进的NHBL并行计算模型及其性能评测

一种改进的NHBL并行计算模型及其性能评测

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作者：赵琛北京交通大学

学位级别：硕士

论文以并行计算模型为核心展开研究。并行计算模型为并行算法和并行计算机系统结构的分析与设计提供了具有指导意义的理论界面和模型框架,它是并行计算研究的重要领域。目前在并行计算中,尚未有一个如冯·诺伊曼模型般在顺序计算中... 详细信息

论文以并行计算模型为核心展开研究。并行计算模型为并行算法和并行计算机系统结构的分析与设计提供了具有指导意义的理论界面和模型框架,它是并行计算研究的重要领域。目前在并行计算中,尚未有一个如冯·诺伊曼模型般在顺序计算中取得成功的真正统一通用的并行计算模型,来保证硬件设计者设计多种计算机结构而无须考虑被执行的软件,软件设计者编写各种有效执行的程序而无须考虑所使用的硬件。因此论文以并行计算模型为课题展开研究。论文首先对非独占、异构、同步的NHBL(Nondedicated Heterogeneous Barrier LogGP model)模型做了详细地介绍,NHBL是基于LogGP模型提出的,LogGP模型没有考虑到节点的异构和非独占性,不能很好的对并行计算的时间开销进行描述。NHBL模型在LogGP模型基础上,考虑了节点计算资源的异构性、节点计算资源的非独占性,但对节点间通信的损耗没有进行描述。本文基于这点,提出了考虑网络拥塞的非独占、异构、同步的LogGP模型,即NHBCL(Nondedicated Heterogeneous Barrier Congestion LogGP model)模型。NHBCL模型通过引入网络阻塞指数对节点间通信的损耗性进行了细致的描述。论文描述了NHBL模型和NHBCL模型和它们各自的计算开销和通信开销,并对求π值的并行计算时间进行预测。然后在MPI环境下的实验集群上实现了计算π值的并行算法,最后用实验结果与预测结果进行了比较。实验结果表明,NHBCL模型很好地刻画了基于集群的并行计算的特征,对基于集群的并行计算是实用的和正确的,同时进一步证明NHBCL模型相比于NHBL模型更具有可用性。

关键词：并行计算模型 NHBCL 性能评测 MPI

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一种基于域和事件的并行计算模型

引用

武汉大学学报（自然科学版） 1999年第5期45卷 565-568页

作者：何炎祥杜卓敏刘朝阳邓爱林武汉大学数学与计算机科学学院软件工程国家重点实验室武汉430072

基于一对一通信的模型易导致并发操作的不自然表示．本文提出了一种基于域和事件的并行计算模型，其对象间通过广播进行交互，能有效表示各种并发操作．另外，对模型的同步和互斥表示也进行了讨论．

关键词：对象域事件广播并行计算模型

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异构环境中并行计算模型与任务调度的研究

异构环境中并行计算模型与任务调度的研究

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作者：田甜曲阜师范大学

学位级别：硕士

计算机硬件成本的不断降低、微处理器处理能力的快速提升和网络技术的高速发展,为用普通微机建立并行计算系统提供了条件。通常这类并行计算系统都具有异构性,而且异构并行计算系统已经广泛应用于科学领域和商业领域,对异构计算系统的... 详细信息

计算机硬件成本的不断降低、微处理器处理能力的快速提升和网络技术的高速发展,为用普通微机建立并行计算系统提供了条件。通常这类并行计算系统都具有异构性,而且异构并行计算系统已经广泛应用于科学领域和商业领域,对异构计算系统的研究也成为近年来的研究重点。因此研究异构并行环境下的并行计算模型和任务调度有着重要的意义。本文介绍了并行计算的概念和并行计算系统的分类,重点论述了异构并行计算系统,并详细阐述已经提出的并行计算模型。并行计算模型在并行计算系统硬件与软件之间起着桥梁作用,对各种并行计算系统的特征进行抽象,得到并行计算模型。对于一个并行应用问题,在并行计算模型上设计和分析算法,高级语言被有效编译,并通过硬件来实现算法。然而并行计算发展到今天,还没有个一个通用的计算模型,已经提出的并行计算模型或者过于抽象简单或者只适用于专门的环境。通过对现有的模型进行研究,本文提出了非独占异构的异步并行计算模型—NHA-BSP模型。通过理论分析可知,NHA-BSP模型更加准确的描述系统的性能参数,详细刻画系统非独占性,异构性对并行算法执行效率的影响,允许程序异步执行,提高系统的吞吐量,改进并行程序的执行效率。最后通过实验验证了该模型的可用性,并给出了程序优化的方法。异构并行计算系统包含多个异构处理器,处理器之间通过不同的通信链路相连。并行任务调度算法对整个系统的计算效率起着重要作用。因此,优化任务调度策略是本文的另一研究内容。本文详细阐述了异构环境下任务调度的相关内容,包括异构计算的四个步骤以及任务调度的分类,重点研究了静态任务调度中的启发式调度策略。对异构并行计算环境下基于关键路径任务调度算法CPOP算法做出改进,在此基础上提出了一个异构并行环境下基于复制的任务调度算法。通过实例分析和仿真实验证明,在具有相同时间复杂度的前提下,此算法取得比CPOP算法更高的效率,体现算法的优越性。

关键词：异构计算 MPI 并行计算模型任务调度

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更实际的并行计算模型与并行算法优化设计的研究

更实际的并行计算模型与并行算法优化设计的研究

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作者：寿标中国科学技术大学

学位级别：硕士

由于早期的并行计算模型本身对并行机特有的通信问题的考虑不足,导致了算法设计者主要从计算角度而不是从通信角度来设计并行算法,使得算法的实际运行效率很低.更实际的并行计算模型不仅比以往模型能更好地反映大规模并行计算机(MPC)的... 详细信息

由于早期的并行计算模型本身对并行机特有的通信问题的考虑不足,导致了算法设计者主要从计算角度而不是从通信角度来设计并行算法,使得算法的实际运行效率很低.更实际的并行计算模型不仅比以往模型能更好地反映大规模并行计算机(MPC)的基本特征(特别是其机间通信性能),而且使得算法设计者能够设计适应性更好、实际效率更高的并行算法.该论文主要讨论了各种更实际的并行计算模型对MPC的不同程度和方面的抽象以及进行并行算法优化设计时常用的一些方法与技巧.全文围绕机间通信这一并行机特有问题展开了并行计算模型与并行算法设计两方面的详细研究和讨论,这对大规模并行机关键技术的发展和在规模并行机的推广应用有一定的推动作用.

关键词：并行计算模型并行算法设计

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基于GPGPU的MapReduce高性能并行计算模型研究与应用

基于GPGPU的MapReduce高性能并行计算模型研究与应用

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作者：瞿李峰桂林理工大学

学位级别：硕士

随着硬件技术的迅猛发展带来了图形处理器的革新，这个原本只是用于图形数据处理的设备现在却变得举足轻重，它拥有高带宽和高度并行计算的能力使得在大规模数据集运算的应用上，它在性能上有比目前的CPU更具优势。\n 而互联网的发... 详细信息

随着硬件技术的迅猛发展带来了图形处理器的革新，这个原本只是用于图形数据处理的设备现在却变得举足轻重，它拥有高带宽和高度并行计算的能力使得在大规模数据集运算的应用上，它在性能上有比目前的CPU更具优势。\n 而互联网的发展也带来了数据的爆炸式增长，如何在这些海量数据中获取有价值的信息已经成为每个人都需要面对的问题。Google公司在这个方面成为了技术的引导者，它的开发人员设计并实现了一个仅仅通过普通计算机集群的组合以及在集群中运行的高性能并行计算平台，拥有这个平台能得到过去只有购买昂贵大型专用服务器才有的大规模计算能力，这就是MapReduce并行计算模型，目前MapReduce模型现被应用于天文信息计算处理、病毒库存储、网络检索服务等方面，这个模型能够解决数据爆炸式增长带来的计算机存储能力和计算能力不足之间的矛盾。\n 本文结合上面二者的长处，提出研究和实现一个完整的高性能并行计算系统，它以GPU为硬件基础并配合基于MapReduce并行计算模型平台进行大规模数据处理。\n 首先我们给出基于MapReduce并行计算模型平台的系统架构，该架构为客户端—管理节点—工作节点三层。客户端通过命令行的方式提交任务；管理节点接收任务并进行分析，把任务拆分成多块，分配给它所管理的工作节点，然后调用工作节点进行计算；最后的工作节点是本论文研究和设计的重点，工作节点首先对GPU设备初始化并把计算任务分配给CPU和GPU，由二者互相配合，共同完成数据的计算，充分利用系统空闲的资源和获得更多的计算能力。\n 最后我们在已经部署好的平台上，进行测试系统性能的实验，通过基于CPU的MapReduce集群方式执行计算和本系统计算的对比实验，获得的结果表明这种基于GPGPU的MapReduce并行计算模型具有比前者更高的效率。

关键词：并行计算模型 MapReduce模型 GPGPU

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面向多样性需求的并行计算模型研究与开发

面向多样性需求的并行计算模型研究与开发

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作者：刘鹏展北京邮电大学

学位级别：硕士

随着信息产业,特别是互联网的迅速发展,数据信息的产生已经进入爆炸式增长模式。如何高效的处理这些海量的数据,已经成为众多公司企业机构越来越关心的问题。本文详细介绍了当前海量数据处理的主流并行计算模型—MapReduce及其相关技术... 详细信息

随着信息产业,特别是互联网的迅速发展,数据信息的产生已经进入爆炸式增长模式。如何高效的处理这些海量的数据,已经成为众多公司企业机构越来越关心的问题。本文详细介绍了当前海量数据处理的主流并行计算模型—MapReduce及其相关技术,并且对当前处理迭代计算的并行计算模型进行了详细的分析,总结了他们的优劣。同时,在此基础上设计实现了一种新的并行计算模型——泛MapReduce模型。泛MR模型是MapReduce模型的泛化版本,它可以做任何MapReduce可以做的工作。但该模型在任务迭代计算、流程动态控制方面对MapReduce的模型进行了改进。在任务迭代方面,改进了原系统需要在作业级进行迭代的缺点,新模型可以在一个作业内进行任务级的迭代计算,同时用户可以方便的利用系统接口定义迭代终止的条件——设置迭代次数或者比较前后两次迭代产生数据的差值等。这极大减少了作业级迭代时磁盘的I/O、网络中数据的传输量以及冗余任务阶段,同时,方便了对迭代的控制。在流程动态控制方面,用户可以在一个作业内定义若干个任务阶段,若干个流程分支,只要在分支的任务处定义好流程改变的条件,在作业执行时流程就可以按照用户所定义的条件自动改变流程。泛MR相对于MapReduce在迭代易用性、效率方面有明显提升。本文在集群环境下对泛MR的新功能设计了多个测试用例,其中包含一些具有代表性海量数据迭代计算的测试用例。本文对这些测试用例进行了详细描述,并且给出了重要的原始测试数据。从这些测试数据中可以看出,泛MR系统在进行迭代计算的时候,相对于MapReduce模型效率有明显提升。

关键词：海量数据处理并行计算模型 MapReduce 云计算迭代任务

来源：评论

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