并行程序运行故障原因识别

高性能计算系统的复杂性和规模的不断增长使得系统的平均无故障时间越来越短,因此系统的硬软件故障导致并行程序运行出错的概率随之增加。此外,并行程序本身可能存在的编程错误也会导致运行出错。由于处理上述两类故障原因的措施迥异,所以在程序运行出现故障时,用户需要关注故障原因的类别。针对这一问题,设计和实现了一种基于作业管理系统Slurm的并行程序运行故障原因识别系统。通过对Slurm进行扩展,监控作业状态,重提交和重运行作业。根据作业运行结果,区分故障原因类别。故障注入方式进行的实验表明,该系统具有较高的识别准确率。     

分布式储能技术的探索与实践

文章阐述了分布式储能技术的重要意义,介绍了分布式储能技术在经济社会可持续发展重要领域——能源互联网发展中的重要地位,并对分布式储能的技术形态与载体进行了分析,最后以信息网络重要组成部分——数据中心为应用场景,对分布式储能技术的实践进行了探讨。     

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。     

基于准循环双对角阵的LDPC码编码算法

针对校验矩阵形如准循环双对角阵的结构化LDPC码,对比研究了两类高效的编码算法:矩阵分解编码算法和分项累加递归编码算法,证明了两类算法从实现角度是等价的,但分项累加递归编码算法推导更为直观,且便于硬件并行实现。基于分项累加编码算法,提出了一种适合准循环双对角LDPC码的部分并行编码结构,设计实现了IEEE 802.11n标准中的LDPC码编码器。FPGA实现结果表明,所设计的LDPC编码器具有硬件开销较小、吞吐率高的优点,在码长为1944bit、码率为5/6时信息比特吞吐率最高可达13Gbps。     

基于流量均衡和跨层技术的星群路由算法

针对分布式星群网络业务通信QoS不高的问题,提出了一种基于流量均衡和跨层技术的分布式星群网络路由算法(TACA)。该算法首先通过跨层技术将物理层、MAC层的相关信息搜集起来,作为判断链路负载状况的依据;然后对不同类型的业务进行分类,根据链路负载状况和业务QoS级别选择不同的路由层次,从而均衡流量以提高QoS。仿真表明,该路由算法在一定程度上降低了星群的呼叫阻塞率和切换阻塞率,平衡了网络的负载,提高了网络吞吐量。     

地球外部空间扰动引力并行计算

针对传统的司托克斯积分方法计算量大、模型复杂的缺点,通过将地球球面以适当的经纬度差进行划分及合理简化,实现了司托克斯积分法计算外部空间扰动引力的积分方程的离散化,建立了地球扰动引力的快速计算模型,并在快速计算模型的基础上采用并行计算技术,实现扰动引力的实时计算。仿真结果表明,提出的快速并行计算模型能较好地实现地球扰动引力的快速、高精度计算。     

飞行模拟系统中分布交互式视景的设计与实现

分布交互式视景是飞行模拟系统中的重要组成部分,是实现多机单通道（多通道）联网编队飞行的基础。提出了一种基于Mantis的分布交互式视景仿真系统,对视景系统的视景数据库、视景控制程序及网络结构进行了总体设计,构建了一个具有基本仿真功能,并且相对通用的分布式可视化实时视景仿真系统。并对多通道视景的同步、模拟器之间的时空一致性和三维模型简化等关键技术进行了研究与实现。该系统已经应用于实践,实现了直升机模拟器之间在同一环境下的联网飞行,并且取得了预期的视觉效果。     

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。     

FlatLFS:一种面向海量小文件处理优化的轻量级文件系统

海量小文件的高效存储和访问是当前分布式文件系统面临的主要挑战之一。以GFS和HDFS为代表的分布式文件系统大多面向海量大文件的高效存储和访问设计,缺乏小文件处理的针对性优化,导致访问海量小文件时效率低下。针对分布式文件系统中海量小文件访问时的数据服务器优化问题,提出了一种采用扁平式数据存储方法的轻量级文件系统FlatLFS,取代传统文件系统对上层分布式文件系统提供数据存储和访问支持,提高了数据服务器处理小数据块时的I/O性能,从而提升了整个分布式文件系统的性能。实验表明,当数据块大小设定为1M时,FlatLFS的随机读性能分别比ext3、ext4、reiserfs高135%、112%和122%。     

通信受限下分布式多传感器协同跟踪算法

在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。