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     

二维浅水波并行模式的伴随

以二维浅水波为例,详细探讨如何开发并行模式的切线性模式和伴随模式。切线性模式的并行机制和原始模式一致,而伴随模式不同。三个模式采用一致的数据剖分方法可提高并行效率。在集群并行计算机系统上采用一维数据剖分,切线性模式的通信量与原始模式相当,而计算量几乎是原始模式的2倍;伴随模式的通信量大约是原始模式的2倍,而计算量几乎是原始模式的3倍。在三个模式中,切线性模式的加速比最大。     

工作站网络并行计算的性能分析

本文介绍了异构工作站网络环境下一种新的并行计算性能评价标准。应用该标准分析了在四台异构的ＳＧＩ工作站上浅水波方程并行计算的性能     

差分离散方法分布式并行计算的重叠边界优化

针对分布式存储环境下显式差分方法的并行计算问题 ,依据分布式存储多处理机的体系结构特点 ,提出了一个重叠边界优化模型 ;该模型目前已成功应用于中国科学院第三代海洋环流模式的分布式并行计算优化。