(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。     

并行规约与扫描原语在ReRAM架构上的性能优化

规约与扫描是并行计算中的核心原语,其并行加速至关重要。然而,冯·诺依曼体系结构下无法避免的数据移动使其面临“存储墙”等性能与功耗瓶颈。近来,基于ReRAM等非易失存储器的存算一体架构支持的原位计算可一步实现矩阵-向量乘,已在机器学习与图计算等应用中展现了巨大的潜力。提出面向忆阻器存算一体架构的规约与扫描的并行加速方法,重点阐述基于矩阵-向量乘运算的计算流程和在忆阻器架构上的映射方法,实现软硬件协同设计,降低功耗并提高性能。相比于GPU,所提规约与扫描原语可实现高达两个数量级的加速,平均加速比也可达到两个数量级。分段规约与扫描最大可达到五个(平均四个)数量级的加速,并将功耗降低79%。     

云计算安全协议设计

分析了目前云计算服务中存在的应用风险和安全隐患,并将其抽象为两方面的问题,即安全边界问题和用户服务资源映射问题。为了解决这两个方面的问题,根据云计算系统的实际需求,给出云计算服务的一种普适性的定义;在此定义基础上,提出了云计算服务的安全框架,并设计了云计算服务各层协议集合。在这个框架和协议集合下,分析了保证云计算服务正常执行所需的四方面要素,以及将诸要素较好地整合在一起的方法。     

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。     

Changing the paradigm: Simulation,now a method of first resort

Decades ago, simulation was famously characterized as a “method of last resort,” to which analysts should turn only “when all else fails.” In those intervening decades, the technologies supporting simulation—computing hardware, simulation‐modeling paradigms, simulation software, design‐and‐analysis methods—have all advanced dramatically. We offer an updated view that simulation is now a very appealing option for modeling and analysis. When applied properly, simulation can provide fully as much insight, with as much precision as desired, as can exact analytical methods that are based on more restrictive assumptions. The fundamental advantage of simulation is that it can tolerate far less restrictive modeling assumptions, leading to an underlying model that is more reflective of reality and thus more valid, leading to better decisions. Published 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 293–303, 2015     

基于本体的上下文建模与应用研究

为了在开放、动态的环境中建立上下文感知系统,首先需要定义一个适合于知识共享的上下文描述,即上下文建模．提出了一种基于本体的通用上下文模型,由顶层上下文本体和6种特定本体构成．结合2008年汶川地震救援应用本体,描述了应用本体与通用上下文模型之间的关系．最后结合Web服务技术,提出了上下文感知的Web服务发现方法,对上下文感知计算的应用作了初步探索．     

科学计算可视化在水下可视化战场建设中的应用

科学计算可视化作为一门新兴应用科学,为水下可视化战场建设提供了一种新的表达手段。首先介绍了科学计算可视化的基本概念,然后通过对其在水下战场建设领域的应用举例,展现了科学计算可视化在该领域的应用前景及其对潜艇战术发展的巨大推动作用。     

基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究

把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法。     

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。     

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。