栅格地理数据并行格式转换引擎

如今大规模地理数据正在社会各个部门和组织中迅速积累,但是由于部门利益和历史沿袭等原因,大规模地理数据共享仍然极具挑战,相应共享技术需求仍然极其旺盛。作为地理数据共享的基础方式之一,传统单机地理数据格式转换技术,一方面受限于磁盘读写及带宽瓶颈,另一方面面对日趋庞大的数据规模,已很难满足实际应用需求。因此提出一种针对栅格地理数据的并行格式转换引擎,采用高性能计算集群环境支持大规模栅格地理数据转换共享,大幅降低了大规模栅格地理数据转换过程的时间成本。栅格地理数据并行格式转换引擎采用基于公共接口的设计理念,框架灵活、具有良好的扩展性,支持地理数据格式的读写自定义以及新数据格式添加,能够实现接入数据格式间的任意两两转换。为验证引擎框架及其处理效率,在Lustre并行集群环境下以格网数据交换格式(国家地理空间数据交换格式)向常见栅格地理格式的转换为示例进行了测试实验。结果表明,栅格地理数据并行格式转换引擎能够在8个节点Lustre集群中达到7.54的良好并行加速比。     

大规模科学数据体绘制技术综述

体绘制是刻画大规模科学数据中复杂物理特征的有效途径,然而,数据量极大、特征难以捕捉等问题依然是目前体绘制研究的主要挑战。为此,研究者们从三个方面对体绘制算法进行了深入研究,以提高大规模数据体绘制的效率和效果。一方面,依托硬件通过多处理器核来分担计算,降低单处理器核所要完成的计算量,是提高体绘制效率的一个有效途径。另一方面,充分发掘数据场内在特性对三维数据场进行约简,大幅减少绘制处理数据量从而降低算法开销,也是提高体绘制效率的一个有效途径。同时,在体绘制算法中融入特征分析和特征增强方法,让复杂物理特征从数据场中突显出来,以实现对科学数据的高质量绘制。本文对国内外体绘制技术相关研究进展进行了调研、综述,并分析了不同的研究方法,最后展望了未来体绘制技术研究的可能发展方向,包括应用驱动的特征体绘制、基于特征的约简体绘制、适应硬件的体绘制多级加速以及原位智能化体绘制等。     

面向大规模集群的并行I/O用户层配置优化策略

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。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 min缩短到了5 s。     

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。     

双正交重叠变换系数基于上下文的算术编码算法

提出了一种双正交重叠变换(LBT)系数基于上下文的算术编码算法.针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点实现方法.编码算法包含60种上下文概率模型,熵编码采用MQ编码,并根据并行处理的需要,将MQ编码从位平面扫描过程中分离,根据分离后的结构特点,设计了改进的MQ编码器.并对算法的DSP实现进行了研究.实验结果表明,本压缩算法压缩性能和SPIHT相当,稍逊于JPEG2000,算法容易并行,硬件计算复杂度很低.     

长向量处理器高效RNN推理方法

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。     

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。     

协调式六自由度运动平台的运动学分析

从平台的基本变换着手,用运动平台和固定平台间的矢量关系分析了协调式六自由度运动平台的运动学性能.给出了平台进行各种运动(平动、转动)时作动筒的位移、速度和加速度变化规律,并以一个具体实例对其进行了验证.     

两种具有动力学补偿的机器人位置/力混合控制器

文中提出了采用前馈动力学补偿和实时动力学补偿的两种机器人位置/力混合控制器。仿真结果显示了这两种动力学补偿的有效性。由于动力学补偿的引入、机器人位置/力混合控制系统的性能得到明显改善。     

基于丛生树的多流水线并行Hash连接的处理机分配算法

本文介绍了并行数据库中实现多流水线Ｈａｓｈ连接的处理机分配算法，该算法对于执行Ｈａｓｈ连接的丛生查询树可同时实现流水线内并行（ＩｎｔｒａｐｉｐｅｌｉｎｅＰａｒａｌｅｌ）和多流水线间的并行（ＩｎｔｒａｐｉｐｅｌｉｎｅＰａｒ－ａｌｅｌ