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     

并行离散事件仿真中的DDM机制实现

在并行离散事件仿真系统中实现仿真模型间的互操作机制需要引入类似HLA中定义的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.我们开发的KD-PADSE高性能并行离散事件仿真环境采用谓词断言和对象代理方法在面向对象的并行离散事件仿真系统中实现了基于平行结构和事件调度机制的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.在以千兆以太网互联的10节点Linux集群计算机上,采用DDM机制后仿真模型每秒(物理时间)可以进行1万次属性更新,是没有采用DDM机制时的20倍,在功能性和性能上验证了该DDM机制在并行离散事件仿真系统中的适用性.     

GKD-l RRC 机器人控制器与力反馈顺应控制研究

GKD-1 RRC是为开展机器人力反馈顺应控制的研究而设计的新型机器人实时控制器。本文介绍了它的主要性能、特点,并对用它在PUMA 562机械手上完成的几个典型的力/位置混合控制实验及其控制策略、实验结果进行了说明。实验表明,以GKD-1 RRC为核心的机器人力控制系统,控制周期仅为4.88ms,力控制稳态误差平均小于100g,位置控制精度不低于机械手原有水平,证明GKD-1 RRC控制器性能优越。     

Cρ 准则下选择最优子集的并行算法

C_p准则是目前颇受重视的一种变量选择准则。本文针对大型线性回归模型,推导了从所有可能子集中用C_p准则选择最优子集的(乘除法) 运算次数,提出了C_p准则下变量选择的并行算法。给出了在YH-1和YH-2向量巨型计算机上运行该算法的模拟结果且获得了15倍左右的向量加速比s/v,体现了该算法的优越性。     

对称矩阵性态数的并行计算

本文针对对称矩阵A建立起性态数的并行计算公式,并通过数值试验得到了矩阵性态数变化对方程组Ax=b的解的误差影响,同时进行了向量和标量计算,计算结果表明:当x大于等于300时,向量计算速度比标量计算速度快17倍。     

并行程序设计语言在串行机上的编译实现

目前,诸如Fortran 8x 程序设计语言中已经引入了并行运算成份。这给普通串行(标量)机上实现编译器带来了困难。本文提出了数组(矩阵)运算串行化的概念,并给出了串行化的判别准则及算法。     

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。     

并行调试环境中的追踪和重演

通过传递消息进行通信的并行程序，由于受进程调度和消息等待时间变化的影响，其执行结果可能是不确定的。这导致调试时相继执行不能再现先前的故障，为此，在并行调试环境中引入了追踪和重演机制。本文详细讨论了一种比较先进的追踪和重演算法及其工程实现。     

并行科学计算应用的动态I/O模式分析

设计高性能并行文件系统的关键前提是对 Ｉ／ Ｏ 访问模式的分析和研究。并行文件系统的界面、组织结构、ｃａｃｈｅ 预取算法等都与具体应用的 Ｉ／ Ｏ 模式紧密相关。目前，大多数对 Ｉ／ Ｏ 模式的分析局限于其静态模式，而动态 Ｉ／ Ｏ 模式对并行文件系统的设计至关重要。本文通过分析并行科学计算应用的动态 Ｉ／ Ｏ 访问模式，总结出科学计算应用在访问数据量、时间间隔、访问顺序性等空间、时间上的一般访问特性，并在此基础上提出设计面向并行科学计算应用的并行文件系统应考虑的因素。     

弹道数据处理融合算法的并行计算

针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果