GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。     

高性能计算和数据中心融合网络研究综述

随着高性能计算、大数据处理、云计算和人工智能计算呈融合发展趋势,高性能计算网络和数据中心网络的融合网络成为互连网络发展的重要趋势。分析当前融合网络研究现状;针对当前最具代表性的融合网络进行详细阐述,全面展示该领域的最新技术和动态;提出融合网络面临的技术挑战;基于技术挑战对融合网络的发展趋势进行展望,包括融合网络协议栈设计中融合与分化并存、基于在网计算实现融合网络性能加速、面向新兴应用需求优化融合网络性能。     

机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。     

基于混沌蚁群算法的云计算应用优化研究

以改进蚁群算法应用在云计算中的不足为目的,讨论了蚁群算法基本原理和云计算下应用的缺陷.提出一种适合云计算的混沌蚁群改进算法,该算法通过Logistic映射产生混沌量,根据混沌遍历性和有界性对蚁群算法初始路径进行混沌初始化,同时加入混沌扰动调整算法信息素更新策略,改进了蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点.最后通过CloudSim搭建仿真云环境并进行算法调度实验,通过横向对比标准蚁群算法和Dijkstra算法,证明混沌蚁群算法在执行效率和相对标准差等方面优于其他算法,更加适合于云计算环境.     

Preemptive parallel‐machine scheduling with a common server to minimize makespan

We consider parallel‐machine scheduling with a common server and job preemption to minimize the makespan. While the non‐preemptive version of the problem is strongly NP‐hard, the complexity status of the preemptive version has remained open. We show that the preemptive version is NP‐hard even if there is a fixed number of machines. We give a pseudo‐polynomial time algorithm to solve the case with two machines. We show that the case with an arbitrary number of machines is unary NP‐hard, analyze the performance ratios of some natural heuristic algorithms, and present several solvable special cases. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 388–398, 2017     

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。     

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。     

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。     

基于广义模糊函数的MIMO SAR分辨特性分析

多发多收合成孔径雷达（MIMO SAR）是近年来发展起来的一种新型雷达体制。与传统SAR相比,MIMO SAR综合利用了波形分集和空间分集优势,如何衡量系统的分辨特性以及模糊特性成为亟待解决的问题。本文将模糊函数概念推广到MIMO SAR性能分析中,通过数学推导获得了广义模糊函数的解析表示,结果表明MIMO SAR系统分辨率不仅取决于发射波形参数以及合成孔径长度,还与发射波形集的正交性以及收发天线阵列流形密切相关,仿真实验验证了系统模型的有效性和相应分析的正确性。