检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2013年第7期39卷 40-44页

作者：郭又铭王鹏唐华陈磊肖黎彬中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院研究生院北京100049 成都信息工程学院并行计算实验室成都610225

现有的集群监控系统不能反映云计算集群具有海量节点且高耦合的特性。针对该问题,设计一种基于热力学相空间理论的云计算专用监控系统。采用将节点运行参数向相空间映射的方式,使节点参数的变化转换为相空间中投影点的运动,从而对相空... 详细信息

现有的集群监控系统不能反映云计算集群具有海量节点且高耦合的特性。针对该问题,设计一种基于热力学相空间理论的云计算专用监控系统。采用将节点运行参数向相空间映射的方式,使节点参数的变化转换为相空间中投影点的运动,从而对相空间图像和参数进行分析。测试结果表明,该监控系统可以即时有效地反映云计算集群的整体负载和运行状态,实现对云计算集群的宏观监控。

关键词：云计算监控系统热力学相空间宏观监控耦合关系

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

2011年中国高性能计算机发展现状分析与展望

引用

数据与计算发展前沿 2012年第1期 89-96页

作者：张云泉孙家昶袁国兴张林波中国科学院软件所并行软件与计算科学实验室北京应用物理与计算数学所中国科学院数学与系统科学研究院

本文根据2011年11月发布的中国高性能计算机TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域等方面进行了深入分析。我们发现,中国TOP100的平均Linpack性能与国际TOP500平均Linpack性能的差距已经从原来... 详细信息

本文根据2011年11月发布的中国高性能计算机TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域等方面进行了深入分析。我们发现,中国TOP100的平均Linpack性能与国际TOP500平均Linpack性能的差距已经从原来的一年半缩小到半年。在此基础上,根据十届排行榜积累的性能数据和能够得到的其他公开历史数据,对未来几年中国大陆高性能计算机的发展趋势进行了分析预测。从预测可以看出,累计Linpack性能将提前到2011年达到10 Petaflops的目标已经实现;峰值10 Petaflops的机器将在2012年到2013年间出现;累计Linpack性能将在2013年到2014年间达到100 Petaflops;峰值100 Petaflops的机器将在2014年到2015年间出现。

关键词：高性能计算机 TOP100 排行榜性能分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

行星流体动力学数值模拟程序的千核性能优化

引用

数据与计算发展前沿 2010年第3期1卷 24-29页

作者：张云泉王婷孙相征杨超李力刚中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室中国科学院研究生院中国科学院上海天文台

基于百万亿次超级计算机深腾7000,对行星流体动力学数值模拟程序的性能优化进行了研究。首先,进行了从原基于Aztec库到PETSc库改进后的程序的8-2048核强可扩展性测试。测试结果表明,在每节点8核或4核时,PETSc程序运行时间平均是Aztec程... 详细信息

基于百万亿次超级计算机深腾7000,对行星流体动力学数值模拟程序的性能优化进行了研究。首先,进行了从原基于Aztec库到PETSc库改进后的程序的8-2048核强可扩展性测试。测试结果表明,在每节点8核或4核时,PETSc程序运行时间平均是Aztec程序29.31%或24.97%。其次,针对该程序压力方程的系数矩阵特点,设计实现了CVRSD存储格式的SpMV优化,下一步将移植到基于PETSc库的行星流体动力学程序中。

关键词：天体数值模拟深腾7000 性能测试可扩展性优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于OpenCL的图像模糊化算法优化研究

基于OpenCL的图像模糊化算法优化研究

引用

2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：张樱张云泉龙国平中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190

现代GPU一般都提供特定硬件(如纹理部件、光栅化部件及各种片上缓存)以加速二维图像的处理和显示过程,相应的编程模型(CUDA、OpenCL)都定义了特定程序设计接口(CUDA的纹理内存,OpenCL的图像对象)便于图像应用能利用相关硬件支持。以典... 详细信息

现代GPU一般都提供特定硬件(如纹理部件、光栅化部件及各种片上缓存)以加速二维图像的处理和显示过程,相应的编程模型(CUDA、OpenCL)都定义了特定程序设计接口(CUDA的纹理内存,OpenCL的图像对象)便于图像应用能利用相关硬件支持。以典型图像模糊化处理算法在AMD平台GPU的优化为例,探讨OpenCL的图像对象在图像算法优化上的适用范围,尤其是其相对于更通用的基于全局内存加片上局部存储进行性能优化方法的优劣。实验结果表明图像对象只有在图像为四通道且计算过程中需要缓存的数据量较小时能带来较好的性能改善,其余情况采用全局内存加局部存储能获得更好性能。优化后的算法性能相对于精心实现的CPU版加速比为200-1000;相对于NVIDIA NPP库相应函数的性能加速比为1.3-5。

关键词：图像对象模糊化算法图像处理单元

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

DAE系统中结构指标约简的失效检测与修复

DAE系统中结构指标约简的失效检测与修复

引用

第四届中国系统仿真学会青年工作委员会学术会议暨2012仿真科学与技术青年学术论坛

作者：曾艳吴学凇曹建文中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100049 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190

随着社会日趋工业化，数学建模与仿真在产品设计中的作用越来越重要。基于Modelica 语言的多领域统一建模技术是当前研究复杂系统的一种主流技术。基于Modelica 仿真建模往往得到的是高指标DAE 系统，需要将其转换为低指标的、可以直接... 详细信息

随着社会日趋工业化，数学建模与仿真在产品设计中的作用越来越重要。基于Modelica 语言的多领域统一建模技术是当前研究复杂系统的一种主流技术。基于Modelica 仿真建模往往得到的是高指标DAE 系统，需要将其转换为低指标的、可以直接求解的DAE 系统后再求解。结构指标约简算法是实现高指标转换为低指标的一种主要方法，但在少数情况下，该算法存在失效。通过组合松弛理论、图论算法、数值代数、矩阵计算等技术对该失效问题进行分析，将组合松弛算法与仿真算法中的结构指标约简算法相结合，对组合松弛算法进行了有效实现。实验结果表明组合松弛算法能够有效地检测并修正仿真算法中结构指标约简算法的失效问题。

关键词： DAE Modelica 组合松弛算法结构指标约简矩阵求秩最大权匹配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

压缩算法的OpenMP并行化实现及并行解压缩初探

压缩算法的OpenMP并行化实现及并行解压缩初探

引用

2006年全国高性能计算学术会议(HPC 2006)

作者：宋刚蒋孟奇张云泉李玉成陈靖柳锴中国科学院软件研究所并行计算实验室北京100080 中国科学院研究生院北京100080 中国科学院计算机科学国家重点实验室北京100080 中国科学院软件研究所并行计算实验室北京100080 中国科学院计算机科学国家重点实验室北京100080 中国科学院软件研究所并行计算实验室北京100080 中国科学院软件研究所并行计算实验室北京100080 微软亚洲工程院北京100080

随着峰值速度达280.6万亿次 IBM BlueGene/L 机群的投入使用,高性能计算机正面临着飞速发展,双核处理器的出现使得用户面临无处不在的并行.如何将已有的串行算法并行化并在并行计算机上实现成为高性能计算发展面临的迫切任务,本文尝试用... 详细信息

随着峰值速度达280.6万亿次 IBM BlueGene/L 机群的投入使用,高性能计算机正面临着飞速发展,双核处理器的出现使得用户面临无处不在的并行.如何将已有的串行算法并行化并在并行计算机上实现成为高性能计算发展面临的迫切任务,本文尝试用OpenMP并行化gzip, 在机群的一个SMP节点(双CPU)环境下测试表明,性能得到了大幅度的提升.

关键词：并行编程 OpenMP并行化 gzip 压缩算法并行解压缩

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

PLASMA自适应调优与性能优化的设计与实现

PLASMA自适应调优与性能优化的设计与实现

引用

2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：吕渐春张云泉王婷肖玄基中国科学院软件所并行计算实验室北京 100190 中国科学院研究生院北京 100190 中国科学院软件所并行计算实验室北京 100190

PLASMA是一个高效的线性代数软件包，其数据分布结合分堆、细粒度并行和乱序执行机制大大提高了程序的性能。但PLASMA仍然存在一些问题，比如分块大小对程序性能的影响非常大，以及产生了大量的数据拷贝等。通过对比传统的LAPACK和PLASM... 详细信息

PLASMA是一个高效的线性代数软件包，其数据分布结合分堆、细粒度并行和乱序执行机制大大提高了程序的性能。但PLASMA仍然存在一些问题，比如分块大小对程序性能的影响非常大，以及产生了大量的数据拷贝等。通过对比传统的LAPACK和PLASMA的实现机制，分析了PLASMA中存在的优势和不足，介绍了两种弥补PLASMA自身不足的方法。针对PLASMA的架构，经过大量的测试与分析，提出了边缘矩阵的概念并分析其对性能的影响，据此提出了一种自适应调优的方法。并通过数据拷贝与计算并行的运行方式，进一步提高了PLASMA性能，最后通过大量的测试验证了该优化方法的效果。

关键词：自适应调优性能优化线性代数软件包边缘矩阵乱序执行机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

组合松弛理论在DAE仿真算法中的应用

组合松弛理论在DAE仿真算法中的应用

引用

第四届中国系统仿真学会青年工作委员会学术会议暨2012仿真科学与技术青年学术论坛

作者：吴学凇曾艳曹建文中国科学院软件研究所并行软件和计算科学实验室北京100190 中国科学院软件研究所并行软件和计算科学实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100049

多领域统一建模是复杂系统建模仿真的一个重要发展方向.Modelica 是目前流行的多领域建模语言，它基于数学方程描述复杂系统，对建模产生的高指标的微分代数方程(DAE)进行数值求解，进而实现系统的仿真.但是在这个过程中，高指标DAE 系... 详细信息

多领域统一建模是复杂系统建模仿真的一个重要发展方向.Modelica 是目前流行的多领域建模语言，它基于数学方程描述复杂系统，对建模产生的高指标的微分代数方程(DAE)进行数值求解，进而实现系统的仿真.但是在这个过程中，高指标DAE 系统的关键求解步骤—基于结构指标的指标约简会小概率地发生失效.通过组合松弛理论，分析了DAE 系统仿真求解中指标约简算法失效的问题，阐述了结构指标约简失效的检测和修正的算法.为了将该算法与基于Modelica 的建模仿真平台相结合，提高DAE 系统结构指标约简算法的稳定性，分析了实现关键技术所需的相关算法，给出了具体实现的例子.

关键词：复杂系统 Modelica 微分代数方程指标约简组合松弛理论

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

BLAS库在多核处理器上的性能测试与分析

BLAS库在多核处理器上的性能测试与分析

引用

2010年全国高性能计算学术年会(HPC china2010)

作者：陈少虎张云泉张先轶程豪中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学股价重点实验室北京 100190 中国科学院研究生院北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学股价重点实验室北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190

BLAS 库是高性能计算中最基本的数学库,它的性能对超级计算机的性能有着极大的影响.而且随着CPU多核化的发展,BLAS的多核并行性能已经变得比与体系结构相关的单核性能更加重要.实验以流行于高性能计算的Xeon、Opteron 系列多核X86 处理... 详细信息

BLAS 库是高性能计算中最基本的数学库,它的性能对超级计算机的性能有着极大的影响.而且随着CPU多核化的发展,BLAS的多核并行性能已经变得比与体系结构相关的单核性能更加重要.实验以流行于高性能计算的Xeon、Opteron 系列多核X86 处理器为例,全面测试了GotoBLAS、Atlas、***四种主流的BLAS 库的所有1,2,3 级函数,并覆盖了不同计算规模和多核并行方面的测试.通过测试结果,分析源代码、BLAS 库资料和论文的方式,分析BLAS 有效的优化和并行方法,以及它们所适合的平台.为BLAS的优化、使用,甚至高性能处理器的发展上提供有益的建议.实验发现,比起一个逻辑处理强大但是复杂的处理器,一个Cache 更大、性能更好,内存带宽更宽、延迟更小,主频更高的处理器往往能在高性能计算中取得更好的性能.同时,X86 平台上的状况对其他体系结构也有巨大的借鉴意义.

关键词： BLAS库多核处理器性能测试并行分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于OpenCL的归约算法优化研究

基于OpenCL的归约算法优化研究

引用

2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：颜深根张云泉龙国平中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室.北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室.北京 100190 中国科学院研究生院.北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室.北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室.北京 100190 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室.北京 100190

归约算法在科学计算和图像等领域有着广泛应用,本文系统研究了在OpenCL 框架下,归约算法在 GPU上的跨平台性能优化.已有研究工作一般只侧重单个硬件架构,本文基于 OpenCL 从向量化、片上存储体冲突、线程组织方式和指令选择优化等多个... 详细信息

归约算法在科学计算和图像等领域有着广泛应用,本文系统研究了在OpenCL 框架下,归约算法在 GPU上的跨平台性能优化.已有研究工作一般只侧重单个硬件架构,本文基于 OpenCL 从向量化、片上存储体冲突、线程组织方式和指令选择优化等多个优化角度系统考察了不同优化方法在GPU 硬件平台的影响.具体以minMax函数为例对每种优化方法进行了详细的性能分析,并给出了提高性能的原因.在AMD GPU和NVIDIA GPU平台分别测试的结果表明优化后的算法在两个平台上都能实现很好的性能加速.在AMD ATI Radeon HD 5850平台上,Int和Float类型数据带宽利用最高达到了实测带宽的89％.在NVIDIA GPU Tesla C2050 平台上,性能也达到了CUDA版本的相应函数性能的1.3~1.9 倍.

关键词：归约算法跨平台性能图形处理单元统一计算架构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：