基于栅格分层的逐栅格汇流算法并行化研究

分布式水文模型中的逐栅格汇流算法计算量大,需要借助并行计算以满足大流域长历时模拟的要求。针对目前鲜有对基于隐式有限差分的逐栅格汇流算法进行并行计算研究的情况,基于栅格分层的思想提出一种适用于共享内存并行计算环境的逐栅格汇流并行算法。该算法首先根据流向进行栅格分层,使同一层中栅格的计算相互独立,然后将同一层中栅格的计算任务分配到多个计算单元并行计算。采用C++编程语言与OpenMP并行编程库实现了该算法,并选择河北省清水河流域为实验区,在不同数据规模(30m、90m、270m分辨率)、不同核数(2～20个)以及不同栅格分层方法的情况下对算法性能进行了测试。实验结果表明本文提出的并行算法具有较好的加速比和并行效率,且并行效率随数据规模的增大而增大。栅格分层方法对算法并行性能有明显影响,从上到下的分层方法比从下到上的方法具有更高的并行效率。     

并行计算的数据重分配

为提高算法的并行计算性能 ,许多并行程序必须进行数据重分配。数据重分配是在并行计算过程中实现的 ,其开销影响算法的并行性能 ,高效的数据重分配对提高并行计算的性能有重要意义。本文阐述了数据重分配的环形算法 ;提出了数据重分配的蝶网算法 ,并证明了其正确性 ;设计了结构性数据交换方法 ;通过理论和数值实验分析了两种算法的性能     

一种基于多核并行计算的目标分配算法设计

随着计算机多核处理器的高速发展,多核并行计算在各领域发展研究的重要性已逐渐突显,分析了当前典型的并行编程模型,在PCAM设计过程的基础上提出了多核并行算法的设计过程,运用OpenMP编程模型完成了一种目标分配算法的多核并行化设计,通过实验及性能分析,验证了并行目标分配算法相较于传统串行算法在计算效率上的优势。     

流化H.264编码的数据并行方法

流模型是一种源于媒体处理的新型并行计算模型.然而H.264编码作为媒体处理领域中的重要应用,在与流模型适配时,却出现重要障碍,主要是由于相关性问题极大地限制了流化过程中数据级并行的开发.针对这个问题,首先根据编码算法分析了编码过程中遇到的相关性问题,然后为各主要编码模块分别提出解除相关性限制的数据并行编码方法.采用这些...     

栅格数据处理中邻域型算法的并行优化方法

随着并行计算的成熟,众多数据密集型的栅格处理算法亟需利用并行计算来缩减执行时间.针对其中一类邻域型算法,构建了用于估计是时间代价的串行/并行时域模型,分析了各个组成的代价影响因素,提出了降低数据I/O代价的并行I/O方法和降低数据通信代价的光圈预测方法.实验证明,所提的两个优化方法可以使邻域型栅格处理算法的并行程序更加充分地利用并行计算资源,进而在一般并行化的基础上进一步提升其并行性能.     

基于MPI+CUDA的异构并行可压缩流求解器

在CPU/GPU异构体系结构计算集群上,建立了基于MPI+CUDA的异构并行可压缩流求解器。讨论了异构结构上的可压缩流并行算法的并行模式,在CPU上执行计算密集度低、指令复杂的计算任务,在GPU上执行计算密集度高、指令单一的计算任务。通过数个算例,对比了异构并行计算和传统CPU并行计算计算结果和计算效率。将该算法运用于高超声速流动的数值模拟中,数值结果显示,基于MPI+CUDA的异构并行可压缩流求解器鲁棒性好,计算效率较CPU同构并行计算提高10倍以上。     

地籍数据库点线拓扑一致性并行检查方法

针对拓扑检查算法复杂、计算量大,串行计算已远不能满足海量地籍数据高效拓扑检查需求的问题,在分析了点线拓扑关系的并行特点基础上,将界址点的数据划分方法与界址线的QR空间索引方法相结合,实现了界址点与界址线的并行拓扑计算。用某地区实际的界址点集与界址线集对点线拓扑并行检查进行实验。测试结果表明:并行检查算法的并行效率随着进程数的增加而有所衰减,但稳定在30%以上,加速比达到5以上,且相比于Arc GIS效率提升了30倍以上。并行检查方法以工具的方式集成应用于高性能地理计算平台中,应用效果良好。     

北斗静止轨道卫星信号盲区快速并行解算方法

北斗系统静止轨道卫星信号盲区解算方法复杂,串行计算耗费时间长,须在并行环境下利用更多的计算资源进行北斗盲区的快速解算。在分析北斗盲区解算原理与算法并行特征基础上,提出动态盲区影响域的并行解算方法。以栅格单元为并行粒度进行任务划分,实现了北斗盲区的高效并行解算。运用全国范围59景数字高程模型数据,利用8进程进行盲区并行解算,耗费时间约为5小时。实验测试结果表明:算法的并行效率随着进程数的增加有所衰减,但稳定在96%以上。其程序中间件已集成应用于高性能地理信息平台,应用效果良好。     

全球气象资料客观分析系统的分布式并行计算

对已有的串行算法进行并行化 ,是一项很困难的工作。通过对全球气象资料客观分析系统串行算法的研究 ,提出了一种静态分配数据的分布式并行算法。该算法通过间隔选取分析盒子和模式格点纬圈行 ,将数据分配给不同的处理机实现分布式并行。该并行算法负载平衡好 ,并行效率高 ,而且并行化代价较低 ,具有良好的可扩展性。     

一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法

HLA仿真中,数据分发管理实现基于值的过滤,可以有效减少盟员接收冗余数据的可能性和网络中的数据流量。大规模HLA仿真系统在仿真推进中需要大量的区域匹配计算以维护数据分发管理的正确性。现有的区域匹配算法大多需要对所有区域进行匹配计算,造成了大量计算资源的浪费;同时,主要基于串行匹配思想,难以充分发挥多核平台的并行计算优势。针对现有区域匹配算法的局限性,提出了一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法,该算法能够实现对一次仿真推进中多个改变区域的并行匹配计算,同时在匹配计算中采用基于移动相交的基本思想,利用区域范围移动前后的历史信息,将匹配限定在移动区间之内,减少了大量的无关计算。理论分析与实验结果表明该算法尤其适合基于多核计算平台构建大规模分布式仿真的应用需求。     

(2015GIS)北斗静止轨道卫星信号盲区快速并行解算方法

北斗系统静止轨道卫星信号盲区解算方法复杂、串行计算耗费时间长,需在并行环境下利用更多的计算资源进行北斗盲区的快速解算。本文在分析北斗盲区解算原理与算法并行特征基础上,提出了基于动态盲区影响域的并行解算方法,并以栅格单元为并行粒度进行任务划分,实现了北斗盲区的高效并行解算。基于全国范围59景数字高程模型数据,利用8进程进行盲区并行解算,耗费时间约为5小时。实验测试结果表明：算法的并行效率随着进程数的增加有所衰减,但稳定在96%以上。基于本文方法实现的程序中间件已集成应用于高性能地理信息平台中,应用效果良好。     

栅格地理数据并行格式转换引擎

如今大规模地理数据正在社会各个部门和组织中迅速积累,但是由于部门利益和历史沿袭等原因,大规模地理数据共享仍然极具挑战,相应共享技术需求仍然极其旺盛。作为地理数据共享的基础方式之一,传统单机地理数据格式转换技术,一方面受限于磁盘读写及带宽瓶颈,另一方面面对日趋庞大的数据规模,已很难满足实际应用需求。因此提出一种针对栅格地理数据的并行格式转换引擎,采用高性能计算集群环境支持大规模栅格地理数据转换共享,大幅降低了大规模栅格地理数据转换过程的时间成本。栅格地理数据并行格式转换引擎采用基于公共接口的设计理念,框架灵活、具有良好的扩展性,支持地理数据格式的读写自定义以及新数据格式添加,能够实现接入数据格式间的任意两两转换。为验证引擎框架及其处理效率,在Lustre并行集群环境下以格网数据交换格式(国家地理空间数据交换格式)向常见栅格地理格式的转换为示例进行了测试实验。结果表明,栅格地理数据并行格式转换引擎能够在8个节点Lustre集群中达到7.54的良好并行加速比。     

一种面向移动Agent的多任务并行计算模型及算法

介绍了一种面向移动Agent的并行计算模型,给出了采用十标度策略解决任务排序,采用满射策略解决任务映射的算法。该模型允许多个计算任务在异构主机构成的分布式环境下同时进行计算,并且通过算法优化,降低移动Agent之间的通信成本,减少网络流量。     

基于CPU-GPU混合计算平台的RNA二级结构预测算法并行化研究

RNA二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向,基于最小自由能模型的Zuker算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于CPU GPU的混合计算平台实现了对Zuker算法的并行和加速。根据CPU和GPU计算性能的差异,通过合理的任务分配策略,实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡;针对CPU和GPU的不同硬件特性,对Zuker算法在CPU和GPU上的实现分别采取了不同的并行优化方法,提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明,CPU处理单元在混合系统中承担了14%以上的计算任务,与传统的多核CPU并行方案相比,采用混合并行加速方法可获得15.93的全局加速比;与最优的单纯GPU加速方案相比,可获得16%的性能提升,并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。     

适用于云计算的多接收方代理重加密方案

在云计算环境下,绝大多数信息处理和存储都被转移到云中心,用户终端的计算和存储能力将逐渐弱化。本文针对这一趋势,提出一种适用于云计算的多接收方代理重加密方案,充分利用云中心的分布式计算能力,使用随机数重用和密文聚合技术,大大降低了计算和传输负担,实验表明本方案具有较高的效率。