检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2004年第7期15卷 1005-1011页

作者：李文龙林海波汤志忠清华大学计算机科学与技术系北京100084

软件流水是一种重要的指令调度技术,它通过重叠地执行不同的循环体来提高指令级并行性(instructionlevelparallelism,简称ILP).模调度是一类被广泛采用的软件流水调度算法.软件流水并非一种无损的优化方法,它具有一定的开销,比如延长了... 详细信息

软件流水是一种重要的指令调度技术,它通过重叠地执行不同的循环体来提高指令级并行性(instructionlevelparallelism,简称ILP).模调度是一类被广泛采用的软件流水调度算法.软件流水并非一种无损的优化方法,它具有一定的开销,比如延长了编译时间、增加了寄存器压力等.而且,受到体系结构、调度算法以及程序特性的限制,进行软件流水并不一定能达到理想的加速比,有时反而会引起性能下降.提出了一种面向程序特性的软件流水开销模型,对此模型下的软件流水开销进行了量化分析,并提出了一种基于相关性分析的软件流水开销测试算法(dependencybasedcosttesting,简称DBCT),为软件流水决策提供了判断依据.实验结果表明,该算法收到了较好的效果.

关键词：软件流水开销模型相关性分析

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基于P2P计算的动态多副本开销模型

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计算机工程与应用 2006年第26期42卷 143-146页

作者：何统洲毛峰黄浩陨阳师范高等专科学校物理与电子工程系湖北丹江口442700 华中科技大学计算机学院武汉430074

在多个结点上保持副本是提高P2P或网格计算环境可用性的一个有效途径。不可靠的对等点和网络环境以及用户访问模式的多样性使得难以确定多少个副本能够满足用户高可用性的需求。文章提出了一种最小开销模型来预测和动态控制副本数量。... 详细信息

在多个结点上保持副本是提高P2P或网格计算环境可用性的一个有效途径。不可靠的对等点和网络环境以及用户访问模式的多样性使得难以确定多少个副本能够满足用户高可用性的需求。文章提出了一种最小开销模型来预测和动态控制副本数量。为了隐藏系统中对等点的不可靠性,在考虑多副本的同时通过一种冗余机制预测系统中的副本数量。仿真结果表明,该系统具有更好的可用性和低的副本开销。

关键词： P2P 副本预测高可用性开销模型

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MPI聚合通信开销的扩展α-β模型

MPI聚合通信开销的扩展α-β模型

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2004年全国开放式分布与并行计算机学术会议(DPCS2004)

作者：张杰良卢宇彤沈志宇国防科技大学计算机学院长沙410073

MPI是目前高性能计算中最广泛使用的并行编程环境,MPI聚合通信的性能对于大多数基于MPI的应用程序的性能至关重要,已有的针对聚合通信性能评价的开销模型不能很好地评价MPI聚合通信实现的开销.本文在分析MPI的一种有代表性的实现MPICH... 详细信息

MPI是目前高性能计算中最广泛使用的并行编程环境,MPI聚合通信的性能对于大多数基于MPI的应用程序的性能至关重要,已有的针对聚合通信性能评价的开销模型不能很好地评价MPI聚合通信实现的开销.本文在分析MPI的一种有代表性的实现MPICH的有关聚合通信实现的基础上,综合考虑影响聚合通信的主要因素,从优化聚合通信实现的角度出发,建立了适合于全面评价聚合通信实现的通信开销的扩展α-β模型.

关键词： MPI 聚合通信开销模型扩展α-β模型

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PMTree:一种高效的事件流模式匹配方法

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计算机研究与发展 2012年第11期49卷 2481-2493页

作者：程苏珺王永剑孟由程振东栾钟治钱德沛北京航空航天大学计算机学院软件开发环境国家重点实验室北京100191 北京航空航天大学计算机学院中德联合软件研究所北京100191 北京航空航天大学北京市网络技术重点实验室北京100191

复杂事件处理技术从多个持续事件流中分析并提取满足特定模式的事件序列.高吞吐率场景下,如何快速准确地识别事件序列是复杂事件处理技术中一个非常重要的问题.现在事件流的模式匹配方法——NFA、Petri网、有向图等——存在语义描述能... 详细信息

复杂事件处理技术从多个持续事件流中分析并提取满足特定模式的事件序列.高吞吐率场景下,如何快速准确地识别事件序列是复杂事件处理技术中一个非常重要的问题.现在事件流的模式匹配方法——NFA、Petri网、有向图等——存在语义描述能力不足、部分算子实现代价高等缺陷.针对这一现状,设计并实现了一种基于树的模式匹配方法——***定义了事件模型及相应事件算子,将事件序列映射为树节点,同时将时间窗口约束及谓词约束等放置在相应节点,这些树节点连接成一棵PMTree来支持实时的事件筛选与过滤.进一步研究了PMTree构建过程中的优化策略,并提出了开销模型以及优化构建算法,以尽可能减少模式匹配开销.实验结果表明,相同测试条件下基于PMTree实现的复杂事件处理引擎Cesar吞吐率是基于NFA实现的开源引擎Esper的3～6倍,并且在不同事件量或事件序列复杂度下性能表现稳定.

关键词：事件流复杂事件处理模式匹配树 NFA 开销模型

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硬件集合通信中聚合树构建方法

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计算机研究与发展 2024年第2期61卷 503-517页

作者：陈淑平尉红梅王飞李祎何王全漆锋滨国家并行计算机工程技术研究中心北京100190

传统的MPI (message passing interface)集合通信是基于点到点消息实现的,性能较低;而硬件集合通信具有性能高、CPU占用率低等优点,正受到越来越多的关注.硬件集合通信中,聚合树对集合通信性能具有至关重要的影响.研究了影响硬件集合通... 详细信息

传统的MPI (message passing interface)集合通信是基于点到点消息实现的,性能较低;而硬件集合通信具有性能高、CPU占用率低等优点,正受到越来越多的关注.硬件集合通信中,聚合树对集合通信性能具有至关重要的影响.研究了影响硬件集合通信性能的因素,提出了硬件集合通信开销模型,并以此为基础提出了构建硬件集合通信聚合树的方法.该方法主要包括3个部分:1)根据操作类型、聚合数据包大小等确定聚合树类型及聚合树宽度,从而在网络传输开销与数据计算开销之间取得平衡;2)提出了最小高度分层k项Ⅰ型聚合树构建方法,降低了跨组聚合包的个数;3)提出了构建最小代价Ⅱ型聚合树的方法,减少所使用的交换机数量.在神威互连网络中对聚合树构建方法进行了全面测试,当存在网络噪声的情况及分层k项Ⅰ型聚合树构建方法下的消息延迟相比传统构建方法下降了24%~89%;典型通信模式时,最小代价Ⅱ型聚合树使用的交换机聚合条目数相比优化前下降了约90%.

关键词： MPI集合通信聚合树开销模型高速互连高性能计算

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云存储服务质量的若干关键问题研究

云存储服务质量的若干关键问题研究

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作者：王健宗华中科技大学

学位级别：博士

随着科技的进步,信息技术的发展日新月异,特别是互联网的发展,促成人类生活的改变,从2006年Amazon公司发布AWS系统到2007年IBM和谷歌公司提出云计算的概念以来,云计算已经逐步走入人们的生活当中,使得计算资源如同消费水电般被人们以按... 详细信息

随着科技的进步,信息技术的发展日新月异,特别是互联网的发展,促成人类生活的改变,从2006年Amazon公司发布AWS系统到2007年IBM和谷歌公司提出云计算的概念以来,云计算已经逐步走入人们的生活当中,使得计算资源如同消费水电般被人们以按需付费的形式使用成为可能。众所周知,当今社会信息量的爆炸式增长使人们对于存储量的需求越来越大,也为云存储发展提供了契机,成为最快为大家所接受的一种云服务形式。云存储用户范围从最初的互联网行业扩大到企业、个人应用等多个领域。服务规模的扩大为云存储系统运营和维护带来了诸多挑战：如数据存储的费用、可靠性和可用性等。云存储的基础设施需要专门为存储海量数据而设计,并需要不断扩容,随着规模的不断扩大维护数据可靠性和可用性的难度也随之增加。同时作为云存储服务的使用者,无论企业或者个人,会在将数据移植到云端前综合考虑权衡各种因素,评价各项指标和性能,例如移植代价、服务质量、数据的可获得性,特别是后续持续使用的开销等,务必通过严格的评估才能做出正确合理的决定。针对目前云存储提供商中,特别是公用云存储平台的性能瓶颈,以及云服务提供商和使用者对于工作负载开销的预估性不足等问题,本论文系统研究了云存储中服务质量的若干关键问题,重点考虑公有云平台的性能稳定性、数据可获得性、云存储系统的可靠性以及其资源调度策略等主题。此外,随着越来越多的工作负载借助于云计算平台来完成,对于Infrastructure as a Service (IaaS)提供商来说,一个很大的挑战就在于如何进行精确的成本核算并向租用其平台的Software as a Service (SaaS)用户收费,即如何用一个可靠并智能的模型去相对正确地估算负载所消耗的成本并制定合理的价格策略。针对上述的问题和挑战,本文的主要贡献如下：提出一种基于混合公有云存储的优化结构—CloudMW, CloudMW针对公有云存储平台中,存储性能稳定度不足及对数据共享支持度不够等问题给出了优化改进方案,通过借鉴RAID系统中复制和分块的思想,将数据条带化放置到云端,并利用中间件技术实现了数据的共享和性能的优化,实验结果证明CloudMW能很好地维护系统的稳定性,并支持数据共享且在线服务性能得到保障。当前将用于本地存储或网络系统可靠性的纠错码技术引入到分布式的云存储环境成为趋势,以取代当前云存储系统中常用的多份副本可靠性策略。针对工作负载的多样性特点,深入云存储系统内部,本文提出了一种基于负载特征的云存储可靠性框架——CloudRAID,把工作负载的特征考虑到可靠性的保障机制选择中,通过定量化的评价模型,自适应地合理构建云存储可靠性策略,并且在HDFS中实现CloudRAID原型,以验证其有效性以及服务能力。还特别关注云存储提供商的利润率,提出了一种云端自适应的利润优先的调度效用优化算法——CloudIo用于分布式云存储环境的I/O资源调度,该算法在保证云存储提供商服务能力的前提下,避免工作负载突发性导致的性能下降乃至停滞,在最大化满足服务水平目标的同时,把云存储提供商的利润考虑到调度算法中,通过实验证明本调度算法同其他调度算法相比能达到更好的负载均衡并使云存储提供商获得更高的利润率。最后提出云环境中工作负载成本开销模型——CloudCoST,该模型具备较强的灵活性,既能将应用分配到更大的资源池中,也考虑了更优化的资源共享,并具有自适应性,即对应用分配方式的敏感度较低,能基于应用负载突发性对IT公司的不同应用创建突发过滤器,过滤掉那些因突发性太剧烈而使成本过高的应用,把这些应用移植到云端,此外能整体为IaaS供应商设计成本核算和价格生成模型,通过利用在实际IT公司中收集到的工作负载进行模型的验证,发现CloudCOST具备一定的鲁棒性,同时能根据市场的价格变化动态调节云平台的定价机制。通过对上述云存储服务质量的若干关键问题研究,目标是能够为客户提供性能优良、可靠性高、负载均衡同时能节约成本的云存储生态系统。

关键词：云存储性能优化可靠性资源调度开销模型定价策略服务质量波动因子负载突发度虚拟化合并纠错码

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基于GPU的程序分析与并行化研究

基于GPU的程序分析与并行化研究

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作者：王涛解放军信息工程大学

学位级别：硕士

高性能计算机是一个国家经济和科技实力的综合体现,也是促进经济、科技发展,社会进步和国防安全的重要工具,已成为世界各国竞相争夺的战略制高点。在人们追求高性价比的并行计算机系统的同时,在许多专用领域的专用计算部件也发挥着其强... 详细信息

高性能计算机是一个国家经济和科技实力的综合体现,也是促进经济、科技发展,社会进步和国防安全的重要工具,已成为世界各国竞相争夺的战略制高点。在人们追求高性价比的并行计算机系统的同时,在许多专用领域的专用计算部件也发挥着其强大的并行计算能力。图形处理器(GPU,Graphics Processing Unit)就是一种用于通用计算的专用加速部件。随着微电子技术的发展,图形处理器,无论是在集成度还是在数据处理能力上都已远远超过通用处理器,特别是在可编程能力、并行处理能力和应用范围方面得到不断提升和扩展,成为当前计算机系统中具备高性能处理能力的部件。目前,国内外针基于GPU的并行化研究,一般都是在原有串行程序的基础上,由熟悉GPU硬件结构的计算机专业人员进行程序改写。但由于串行程序并行化后带来的各种开销,使得并行化后的执行效率可能不及串行程序的执行效率。因此,如何合理地对串行程序进行分析,评估串行程序并行化后在GPU上的执行效率变得尤为重要。本文针对如何评估串行程序并行化后在GPU上的执行效率展开研究,主要研究内容如下: 一、研究支持CUDA架构的GPU多线程硬件体系结构以及编程模型。在分析目前高性能计算和GPU通用计算的现状的基础上,详细阐述了GPU在通用计算中的优势,对图形处理器的硬件结构以及编程模型进行深入研究,为开销模型建立提供理论基础。二、为实现循环体工作量的精确计算,本文在深入研究传统的数据依赖关系分析方法的基础上,针对SUIF无法准确计算循环体上下界不固定时的迭代次数的情况,提出了一种改进的方法。三、为了预测串行程序并行化后在GPU上的执行效率,提出了一种基于CUDA架构的GPU并行开销模型,该模型综合考虑了程序并行化的各种开销(设备启动开销、数据传输开销以及GPU执行开销)。通过该模型可以预测出串行程序用GPU加速时的时间开销,将其与串行执行的开销进行对比,从而判断是否用于GPU加速,进而指导串行程序的并行化。

关键词：图形处理器 GPU通用计算程序分析与并行化统一计算设备架构开销模型

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无线自组织网络路由技术研究

无线自组织网络路由技术研究

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作者：张琪西北工业大学

学位级别：硕士

无线自组织网络是由一组带有无线收发装置的可移动节点所组成的一个临时性多跳自治系统。作为无需基础设施的网络，无线自组织网络在军事和民用方面都具有广阔的应用前景，是目前网络研究中的热点问题。路由技术是无线自组织网络的核心... 详细信息

无线自组织网络是由一组带有无线收发装置的可移动节点所组成的一个临时性多跳自治系统。作为无需基础设施的网络，无线自组织网络在军事和民用方面都具有广阔的应用前景，是目前网络研究中的热点问题。路由技术是无线自组织网络的核心技术之一，目前仍存在一些需要彻底研究的问题，而新的应用也对它的研究和发展不断提出新的挑战。本文结合国家自然科学基金“感知任务适应性分配策略与实现机制研究”，深入研究了移动自组网(Mobile Ad Hoc Networks)和无线传感器网络(Wireless Sensor Networks)两种无线自组织网络的一些路由技术，具体的研究内容和成果概括如下： 1．研究了移动自组网路由协议的控制开销。对于传输带宽较低的无线网络来说，控制开销始终是路由协议设计时要优先考虑的因素。本文对移动自组网的路由开销进行了系统而深入的研究，分析了路由开销机制，研究和总结了几种典型的开销优化方法和策略，并通过仿真研究了不同的MAC协议以及节点密度、业务流量和移动速率等网络环境因素对路由开销的影响。 2．提出了一个移动自组网路由协议的开销分析模型。模型采用类似复杂度的分析方式对按需路由协议和先应式路由协议的单播分组开销和多播分组开销进行建模，模型充分考虑了影响路由协议控制开销的节点移动性、业务流量、广播优化等主要因素，反映了路由开销机制。该模型可以为新协议的设计以及已有协议的性能评估和分析提供参考。 3．对无线传感器网络的QoS路由协议进行了研究。如何在资源极其受限的无线传感器网络中提供QoS保证成为一个新的研究热点和难点，本文分析了当前提出的12个典型QoS路由协议的QoS机制、特点以及优缺点，并对这些路由协议进行了分类和比较，最后总结了QoS路由协议以后的研究策略和发展趋势。 4．搭建了一个简单的无线传感器网络查询原型系统，该系统以TinyOS操作系统和MICA2传感器节点为软硬件平台，通过一个多跳分簇路由协议将查询信息上传到汇聚节点，最后在三种不同性能的显示设备上以不同的形式显示查询信息，以满足不同程度的需求。

关键词：移动自组网路由协议控制开销开销模型无线传感器网络服务质量 QoS路由协议

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基于数据依赖关系的云存储优化算法研究

基于数据依赖关系的云存储优化算法研究

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作者：刘匡宏仁电子科技大学

学位级别：硕士

云存储作为一种新兴的存储模式,以其低成本、高可靠、弹性和按需付费的特点,吸引了越来越多的企业和用户将数据放在云端。如何降低云存储中海量数据的存储开销成为一个重要的问题。在云存储中,数据之间可能存在依赖关系。例如,由于客户... 详细信息

云存储作为一种新兴的存储模式,以其低成本、高可靠、弹性和按需付费的特点,吸引了越来越多的企业和用户将数据放在云端。如何降低云存储中海量数据的存储开销成为一个重要的问题。在云存储中,数据之间可能存在依赖关系。例如,由于客户端分辨率和带宽等因素的差异,视频网站通常会将原视频文件按不同码率转码生成清晰度不同的视频文件。此时,原文件和转码后的文件之间就存在依赖关系。目前,基于数据依赖关系降低数据存储开销的方案是:通过算法决策数据是否需要存储。对于不存储的数据,当其收到访问请求时,先利用依赖关系生成数据,再提供访问服务。此时,系统的整体开销包含存储数据产生的存储开销和生成数据产生的计算开销。由于不存储的数据通常访问频率较低,因此其计算开销小于存储开销,使得系统的整体开销小于以往存储所有数据的存储开销。然而,现有方案在存储数据时,使用固定的多副本存储策略,没有进一步考虑数据存储策略可变的情况。也没有考虑当数据生成时间超出用户允许的响应延迟时间时,数据不可用的问题。针对现有研究的不足,论文提出了基于数据依赖关系的云存储优化算法。在保证数据可用性指标的前提下进一步降低系统整体开销。具体工作和创新点包括以下四个方面:(1)提出了一种基于数据依赖关系的低冗余数据存储模型(Data Dependency based Storage Model with Reduced Redundancy,D2SMR2)。与现有研究不同,该模型中数据的存储策略可变,降低了数据副本的冗余度,提出了新的数据整体开销计算模型,提出了数据可用性的约束条件。(2)提出了D2SMR2中数据可用性和数据生成时间的计算方式。与现有研究不同,D2SMR2中数据可用性考虑了用户允许的响应延迟时间和数据存放节点两个因素的影响。此外,在D2SMR2中数据的生成时间是一个随机变量,与数据直接或者间接依赖的数据故障状态有关。(3)提出了降低系统整体开销的数据存储策略决策算法。算法对新数据直接决策数据的存储策略,并在每个时间周期T结束时,根据周期T内数据的访问记录,更新依赖关系图中数据的存储策略。(4)搭建了基于数据依赖关系的云存储仿真系统,并将现有算法和本文提出算法进行仿真实验对比。相比以往仿真环境,系统能够记录数据的依赖关系,模拟节点故障、故障恢复、请求排队和数据生成等。基于该仿真系统,论文在随机生成依赖关系的数据和真实数据上分别进行仿真对比实验,验证和评估了论文提出的模型和算法。

关键词：数据溯源数据重建云存储开销模型服务水平协议

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基于MapReduce的不等式连接预处理方法的研究

基于MapReduce的不等式连接预处理方法的研究

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作者：罗淑文华中科技大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展与普及，传统的数据库技术已不能满足海量数据分析处理的新要求。连接是数据分析的重要手段，对大规模数据进行预处理，可以减少连接时不必要的处理开销。然而现有的基于MapReduce的连接预处理需要对数据集进行多次遍... 详细信息

随着互联网的发展与普及，传统的数据库技术已不能满足海量数据分析处理的新要求。连接是数据分析的重要手段，对大规模数据进行预处理，可以减少连接时不必要的处理开销。然而现有的基于MapReduce的连接预处理需要对数据集进行多次遍历，对于大规模数据集而言磁盘的开销很大，其更适合于对等式连接进行预处理，因此不能满足不等式连接预处理的需要。\n 基于MapReduce的不等式连接预处理方法（PPM），只需要对数据集进行一次读取并分析，可以减少不等式连接map阶段的输出，从而节省网络通信的数据量。PPM方法结合MapReduce编程模型的特点，在预处理的map阶段统计每个数据块的连接属性值的范围，在reduce阶段得到各个数据集连接属性的最小值和最大值，并根据它们的大小关系生成过滤状态表，并得到相应的过滤区间。在不等式连接的map阶段，忽略不符合过滤区间范围的记录，只传输符合条件的记录。同时，设计了基于集群感知的任务分配方法，根据不等式连接的开销模型和集群环境对任务完成效率的影响，得到一个当前环境下使得开销模型最小的Reduce任务数量。\n 实验结果表明，相比于没有引入预处理方法的不等式连接的处理时间，预处理方法的额外开销在4%之内；与基于直方图统计的M-Bucket-I算法相比较，使用基于PPM的1-Bucket-Theta算法的不等式连接作业的完成时间平均降低了34%。预处理方法在数据集的交集不为全集的情况下，能有效地过滤冗余数据；在数据集之间交集为空的情况下能直接节省整个不等式连接作业的开销。

关键词：数据库技术不等式连接预处理开销模型集群环境

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