面向大规模集群并行I/O的用户层配置优化策略研究

近年来,大规模并行场景下的I/O性能越来越受到应用科学家的关注。影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次：包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。本文从应用I/O配置优化的视角,分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间,在此基础上,给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法,基于该方法,在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征,进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数,在两类典型的并行I/O场景中,针对某类生产应用程序,8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%,4096核的程序作业加载时间从10分钟缩短到了5s。本文提出的I/O配置调优空间及优化方法,可以推广应用到其它同类系统平台,对于大规模集群上的用户层并行I/O配置调优具有借鉴意义。     

对完善国防动员体制的“几点思考”

国防动员体制,是一个国家国防体制的重要组成部分,是平时做好动员准备和战时实施快速动员的基本组织保证。正因为如此,江泽民同志继党的十四大、十五大报告之后,在党的十六大报告中再次把“完善国防动员体制”作为加强国防和军队建设的一项战略任务提了出来。这是在新形势下坚持和弘扬人民战争思想的集中体现,也是坚定不移地走中国特色精兵之路的可靠支撑。为贯彻落实江泽民主席这一指示精神,本文仅从历史与现实、平时与战时、理论与实践的结合上,就     

探讨高校园林植物配置的原则与艺术

高校校园而积较大,校园内一般分为教学区,行政办公区、学生生活区、职工家属区、教授楼、研究生楼、实验楼,绿化用地及后勤用地等。高校是培养社会主义现代化高级建设人才的地方,各项工作都是为培养人才服务的。在校园绿化中其植物配置应表现植物形象美、群体美、个体美、自然美、艺术美。     

战术电台互联网动态配置的研究与实现

战术电台互联网是未来军队数字化建设的重要组成部分 ,它可以实现整个网络的快速部署以及拓扑结构变化后的动态重建。本文针对网络重建过程中动态配置的必要性进行了讨论 ,并参照美军MIL -STD - 2 2 0B协议 ,提出了解决办法     

可配置高精度火工装置测试仪的设计与实现北大核心

为提高型号火工装置阻值测量设备的通用性和测量的自动化程度,提出了一种基于四线制测量方法的测试方案,通过开关矩阵的切换配置不同测量通道,对不同测量通道被测电阻上产生的m V级电压值进行差分运算放大,对放大后的电压值进行A/D转换得到电压的数字量,通过微处理器进行数字滤波处理,将最终的电阻值进行显示、存储和传输处理。相对于目前使用的火工装置阻值测量设备极大的提高了测量通用性和测量自动化程度。     

五冗余捷联惯组系统配置及优化

以五冗余陀螺惯组为平台,讨论了捷联惯性测量组合冗余设计方案,以系统导航精度最优为性能指标,引入了三种性能指标函数,并分析了这三种性能指标函数在使用过程中的等价性,最后研究了三正交两斜置结构的五轴冗余惯组系统的最优配置方法,并在考虑到量测精度对配置影响的条件下,通过理论分析和计算得到了最优配置的安装角,具有较强的工程实用性。     

对国防人力资源开发与优化配置问题的思考

国防人力资源开发与优化配置问题是现代国防经济学科军事人力理论和实践研究的重要方面,关乎国防资源配置效率、国防实力以及军队战斗力的提高。从根本上改善我国国防人力资源开发与配置状况,应着力形成和完善培养造就大批优秀国防人才的体制机制,重视国防人力资源素质、知识与能力标准体系建设,增强标准体系的科学性与规范性;加强全过程与全系统监督体系建设,净化国防人力资源开发与配置环境;扩大国防人力资源开发与配置范围,彻底改变"少数人在小范围内开发配置"的不良倾向;全过程全系统引入竞争性国防人力资源开发与配置机制,使优秀国防后备人才能够积极投身国防事业。     

求解WTA问题的智能算法评价准则

目前求解火力优化配置(WTA)问题的智能算法层出不穷,急需统一的算法评价准则来比较各算法的寻优能力,以得到相对更高精度、更高效率的算法.针对上述问题建立了完善的评价准则体系,从算法代码编制质量、算法精准度和算法执行效率3个方面对智能算法的寻优能力深入讨论,并给出了2个标准测试模型及其初始化参数.实例说明本评价准则科学合理,具有很高的实用价值.     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.