分布式UDDI的数据一致性优化模型

UDDI注册中心本质上是一个存储着Web服务注册信息的数据库,针对分布式存储与检索体系架构中出现的数据不一致性的问题,提出了一种分布式UDDI的数据一致性优化模型。首先分析了分布式UDDI及UDDI的核心数据模型,以及在分布式环境下的异构数据源问题。在此基础上,分析了数据的一致性问题,构建了UDDI节点—数据模型间的可达性矩阵,最后研究了分布式UDDI的一致性数据存储策略。该优化模型能有效减少存储冗余和检索网络带宽的消耗。     

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。     

高性能异构加速器MiniGo算子优化方法

根据高性能异构加速器的特性和MiniGo的训练模式提出了一种高效的并行计算方法。对片上计算资源进行合理规划,实现异构设备之间的流水并行优化;根据异构设备间存在共享存储段设计了共享内存编码模式,减少数据传输开销;根据数字信号处理簇内具有多计算资源的特点结合算子计算-访存特性设计了不同的算子并行计算优化策略。同时,面向TensorFlow实现了一个易于使用的高性能计算库。实验结果显示,该方法实现了典型算子的多核并行计算。相对于单核,卷积算子加速比为24.69。相较于裁剪版8核FT2000+CPU,该方法训练和自博弈执行速度加速比分别为3.83和1.5。     

高超声速乘波飞行器三维流场的并行数值模拟

针对高超声速乘波飞行器三维绕流流场,在基于LINUX+MPI系统的分布式并行计算平台上,并行求解了三维雷诺平均的N-S方程。并行数值方法采用的是有限体积方法(FVM)、OC-TVD差分格式、B-L代数湍流模型及流场分区的并行方法。计算结果表明,所采用的并行数值模拟方法能够求解包含强激波的流场,激波穿越区域边界时无断层、错位等通量不守恒的现象。并行计算效率高,8个处理机计算时的并行加速比达到了6 8。     

面向应用的分布式多机联合计算的系统设计问题

随着计算机应用向分布和异构发展，如何建立一个具有良好性能价格比的分布式多机联合计算系统是当前计算机应用开发者遇到的重要课题。文中结合分布式仿真应用实例，对多计算机联合计算的系统划分、数据通讯机制和高性能并行计算问题进行了论述。     

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.     

分布式并行地形分析中数据划分机制研究

数据粒度是海量空间数据并行计算的重要问题之一。通过对不同性质的并行算法的对比分析,提出空间数据粒度模型,量化地反映并行地形分析中数据划分的规模,建立并行数据粒度评价模型。通过研究集群环境下不同算法的数据并行数据粒度问题,提出基于并行数据粒度评价模型的优化数据粒度调度算法。通过计算每一次并行计算的时间与数据粒度效率,从而实现对计算数据粒度动态更新以追求更高的加速比。经过实验验证,该算法较之传统算法,可提供更高的任务执行效率并具有更好的可移植性。     

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。     

基于分布式约束优化的多UCAV协同任务分配

为解决多架无人作战飞机(UCAV)的协同任务分配问题,将多UCAV协同任务分配问题建模为分布式约束优化问题并求解。在考虑UCAV损耗程度、目标价值毁伤和UCAV飞行长度对任务分配的影响下,建立了协同分配的分布式约束优化模型,并针对典型实例进行了仿真,获得了最优的任务分配方案。计算结果表明了模型方法的有效性。     

中尺度数值天气预报模式MM5分布式并行计算

中尺度数值预报模式是进行中尺度天气预报的有效手段。中尺度模式MM5是国际上应用最广泛的中尺度预报模式之一。数值天气预报的巨大计算量和实效性要求必须通过高性能分布式并行计算来实现。分析了MM5串行算法的特点,研究了其并行算法的实现,讨论了算法的一些改进,给出了MM5模式在分布式并行巨型计算机上的测试结果。     

分布式流体系结构及其编程模型与资源管理

利用互联网资源提供大数据计算服务面临着资源异构性、动态性与通信长延迟等方面的挑战,现有分布式计算模型仍存在一些不足。运用流计算模型提出分布式流体系结构,包括分布式流编程模型与资源管理等,能够高效支持多种并行执行模式。在10个CPU-GPU异构结点上实现了原型系统,仿真实验验证了7个不同的测试用例。实验结果表明,与本地串行计算相比,分布式流体系结构可以平均提高39倍计算性能,具有较大的应用潜力。     

基于分布对象的高性能异步回调模型

分布对象技术是分布异构环境下软件开发和系统集成的良好解决方案 ,然而在高性能分布计算领域 (如分布事务处理、分布交互仿真和分布并行计算 ) ,传统调用模型在异步特性方面的不足限制了分布对象技术在该领域的应用。因此 ,文章介绍一个新的基于分布对象的异步回调模型 ,着重探讨了该模型的定义、关键实现技术、优化策略和性能测试。     

面向图计算应用的处理器访存通路优化设计与实现

针对图计算应用的访存特点,提出并实现一种支持高并发、乱序和异步访存的高并发访存模块(High Concurrency and high Performance Fetcher, HCPF)。通过软-硬件协同的设计方法,HCPF可同时处理192条共8种类型的内存访问请求,且访存粒度可由用户定义,满足图计算应用对海量低延迟细粒度数据访问的需求。同时,HCPF扩展了基于内存语义的跨计算节点定制互连技术,支持远程内存的细粒度直接访问,为后续实现分布式图计算框架提供技术基础。结合上述两个核心研究内容,基于流水线RISC-V处理器核,设计并实现了可支持HCPF的RISC-V片上系统(System-on-Chip,SoC)架构,搭建基于FPGA的原型验证平台,并使用自研测试程序对HCPF进行初步性能评测。实验结果表明,HCPF相比原有访存通路,最高可将基于数组和随机地址的两种随机内存访问性能分别提升至3.5倍和2.7倍。远程内存直接访问4 Byte数据的延时仅为1.63μs。     

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。     

面向复杂几何模型的多级并行四面体网格生成算法

高性能计算机的快速发展为数值模拟提供了必需的硬件环境,数值模拟领域对网格的需求已高达数十亿到数百亿量级,而网格生成作为数值模拟的重要一环,其发展则相对滞后,很难满足并行数值模拟求解器对大规模网格的需求。本文面向复杂几何模型提出一种多级并行四面体网格生成算法,该算法首先基于模型的几何特征建立网格的尺寸场,并基于尺寸场和几何实体间的邻接关系对几何实体进行分组,将分组后的几何实体分配到不同的计算节点,在计算节点间采用前沿推进法实现三角形面网格的并行生成,然后在计算节点内对三角形面网格进行二级区域分解,将分解后的子网格分配到各进程中,最后在进程内采用多线程并行方法实现四面体网格的并行生成。通过实际应用三峡大坝模型进行验证,该算法具有良好的并行效率和可扩展性,可以在数千处理器核上实现十亿规模高质量四面体网格的并行生成。     

高性能RTI自适应通信机制研究

为了提高HLA仿真系统在高性能计算平台上的运行性能,针对高性能计算平台的高性能层次式通信环境,提出了一种共享内存/IB/以太网自适应RTI通信机制-SACM机制,该机制能够根据通信双方所在节点的网络拓扑信息,自适应建立延迟最小的通信连接,实现共享内存、IB等高速互连及以太网互连的自适应选择.同时在该通信机制中,针对节点内高速共享内存通信需求,提出了一种面向多盟员互连的共享内存通信算法,有效提高了节点内盟员通信效率.对象属性值更新延迟测试结果表明,该通信机制可以有效提高RTI在高性能计算平台的通信性能.