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41.
目前对数据中心网络拓扑的研究主要集中在如何提高结构性能上,却忽略了数据中心网络拓扑是否与云计算机制相适应的问题.针对该问题,建立了一种面向云计算的数据中心网络拓扑结构.研究了在具有该拓扑结构的数据中心网络上执行主流云计算机制的方法.分析了该拓扑结构的网络规模、网络直径等性能.仿真结果表明在具有该拓扑结构的数据中心网络上... 相似文献
42.
介绍了一种面向移动Agent的并行计算模型,给出了采用十标度策略解决任务排序,采用满射策略解决任务映射的算法。该模型允许多个计算任务在异构主机构成的分布式环境下同时进行计算,并且通过算法优化,降低移动Agent之间的通信成本,减少网络流量。 相似文献
43.
可配置计算系统的优势与系统设计过程的复杂性是一对矛盾,可配置计算框架为此提供了有益的思路。但受限于适用范围与通用性考虑,已有的特别是商业框架仅支持系统的静态重构。本文针对宽带信号侦察这一特定应用领域,提出了一种功能级可配置计算应用框架BSRRCS-RCAF,该框架将领域应用中具有共性的计算与功能模块抽取和集中起来,形成二进制比特流配置文件库,并提供构建此类系统的公共服务体系。基于公共服务体系以及配置文件库,当需要修改或者重新构建宽带信号侦察系统时,只需在现有框架下动态调用配置组件库,或者遵循框架的统一设计接口完善补充组件库中的特定功能部分,整个系统设计框架将得到方便复用,便于实现基于快速重构的多种系统功能。 相似文献
44.
分布式水文模型中的逐栅格汇流算法计算量大,需要借助并行计算以满足大流域长历时模拟的要求。针对目前鲜有对基于隐式有限差分的逐栅格汇流算法进行并行计算研究的情况,基于栅格分层的思想提出一种适用于共享内存并行计算环境的逐栅格汇流并行算法。该算法首先根据流向进行栅格分层,使同一层中栅格的计算相互独立,然后将同一层中栅格的计算任务分配到多个计算单元并行计算。采用C++编程语言与OpenMP并行编程库实现了该算法,并选择河北省清水河流域为实验区,在不同数据规模(30m、90m、270m分辨率)、不同核数(2~20个)以及不同栅格分层方法的情况下对算法性能进行了测试。实验结果表明本文提出的并行算法具有较好的加速比和并行效率,且并行效率随数据规模的增大而增大。栅格分层方法对算法并行性能有明显影响,从上到下的分层方法比从下到上的方法具有更高的并行效率。 相似文献
45.
为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model, TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic, ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。 相似文献
46.
软计算在污水处理过程控制中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
阐明了软计算技术在污水处理过程中应用的必要性、可行性及对行业所带来的社会效益和理论意义,着重分析了其在污水处理过程中的应用情况,简要探讨了软计算技术今后应深入研究的问题和方向,指出将软计算算法和智能控制策略结合起来有利于提高模型预测精度,提高过程控制系统动态响应能力。 相似文献
47.
本文介绍了巨型机通用数学库软件的概念和意义,指出了巨型机数学软件开发的技术途径与发展趋势,讨论了并行算法在其中的关键性作用,结合实例分析了巨型机通用数学库软件研制中的并行算法设计与实现。 相似文献
48.
针对面向对象数据库及其查询的特点 ,提出了查询处理的分阶段执行策略及其数据操作并行执行算法 ,理论分析和模拟结果都验证了它们的实用性和有效性。 相似文献
49.
本文深入研究了基于YH-F2系统的算术表达式的并行计算特点,提出了嵌套层次树的概念和相应的计算模式。这种模式充分利用了YH-F2系统的并行计算能力,完满地解决了基于YH-F2的算术表达式的并行编译问题 相似文献
50.
逻辑程序AND并行性的开发是逻辑程序并行执行研究中的一个重要课题。文中提出了一种开发逻辑程序中AND并行性的静态编译方法。该方法分成三个阶段:第一阶段,进入模式(entry mode) 的分析;第二阶段,退出模式(exit mode) 的生成;第三阶段,执行图表达式(execution graphexpression) 的确定。通过运行一些基准程序可知,与其它方法相比,该方法能在“生产者一消费者”原则(producer-consumer scheme) 下最大限度地开发AND并行性,且只需很小的动态开销。 相似文献