YH-GKS的设计与实现

图形核心系统GKS是二维图形软件的唯一的国际标准,且为我国采纳为国家标准。YH-GKS是基于GKS,为银河机设计的图形软件系统。文中介绍了YH-GKS的设计特色与实现方法。     

离散 Hartley 变换的 MIMD 并行算法

本文把长为N=N_1N_2(N_1为奇数)的离散Hartley变换(DHT)分解成N_1个长N_2的DHT及一些附加运算,附加运算也可以变成N_2个长N_1的DHT。由此得到计算它的一种MIMD并行算法,若用N_1台处理机并行计算,只需(?)个乘法步和(?)个加法步,这里M(N_2)和A(N_2)分别表示计算一个长N_2的DHT所需的乘法数及加法数。并行机的有效利用率接近于1。     

流化H.264编码的数据并行方法

流模型是一种源于媒体处理的新型并行计算模型.然而H.264编码作为媒体处理领域中的重要应用,在与流模型适配时,却出现重要障碍,主要是由于相关性问题极大地限制了流化过程中数据级并行的开发.针对这个问题,首先根据编码算法分析了编码过程中遇到的相关性问题,然后为各主要编码模块分别提出解除相关性限制的数据并行编码方法.采用这些...     

基于心理调查和空间干预的人群心理仿真

突发危机事件中人群心理评估是当前危机管理急需解决的难点问题.由于突发危机事件群体心理数据采集的困难性和人群心理变化的复杂性等原因,传统方法很难准确评估群体心理效果.随着计算机科学的发展,建模仿真成为解决这类问题的有效手段.以复杂适应系统理论为指导,采用基于Agent的建模与仿真方法,研究外部事件刺激下群体的心理行为,构...     

多核数字信号处理器并行矩阵转置算法优化

矩阵转置是矩阵运算的基本操作,广泛应用于信号处理、科学计算以及深度学习等各种领域。随着国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)在各种领域中的推广应用,对高性能矩阵转置实现提出了强烈需求。针对飞腾异构多核DSP的体系结构特征与矩阵转置操作的特点,提出了一种适配不同数据位宽(8 B、4 B以及2 B)矩阵的并行矩阵转置算法ftmMT。该算法基于DSP中向量处理单元的Load/Store部件实现了向量化,同时基于矩阵分块实现了多个DSP核的并行处理,通过隐式乒乓设计实现了片上向量化转置与片外访存的重叠以及访存性能的大幅提升。实验结果表明,ftmMT能够显著加快矩阵转置操作,与CPU上的开源转置库HPTT相比,可获得高达8.99倍的性能加速。     

可扩展通用并行声纳信号处理系统设计

针对水声领域中高速大容量的实时信号处理任务,为了提高处理系统的通用性,设计并实现了一种基于DSP芯片的并行声纳信号处理系统。系统采用TI公司的高性能处理芯片TMS320C6416作为其处理内核,并采用松耦合式的静态结点互连网络结构,能够在保证结点具有一定处理能力的同时进行方便高效的互连。为通用并行信号处理平台的设计提供了一种新的思路。     

一种用于 UWB 雷达实时信号处理的可重构多处理机结构

超宽带（UWB）雷达信号处理是个多任务、大运算量的过程，必须采用多处理机并行处理技术。本文对UWB雷达实时信号处理系统的特点进行了深入的分析，在比较各种多处理机系统优缺点的基础上，提出了一种可重构的UWB雷达实时信号处理系统结构。将此结构应用于实际系统表明，该结构具有良好的性能，并具有可重构性和扩展性。     

半隐式半Lagrangian时间积分及其可扩展并行算法设计

目前谱模式仍然是全球数值天气预报业务模式的主流。针对全球数值天气预报谱模式,研究两个时间层的半隐式半Lagrangian时间积分格式以及用于计算起始点的准三次空间插值方法,提出了按需通讯的可扩展并行算法设计,在由4个双CPUSMP结点组成的Linux机群环境下,该算法的8任务相对于4任务的加速比达到了1.65,取得了良好的并行效果。     

多GPU的可压缩湍流并行计算

利用CUDA Fortran语言发展了一种基于GPU的计算流体力学可压缩湍流求解器。该求解器基于结构网格有限体积法,空间离散采用AUSMPW 格式,湍流模型为k-ω SST两方程模型,采用MPI实现并行计算。针对最新的GPU架构,讨论了通量计算的优化方法及GPU计算与PCIe数据传输、MPI通信重叠的多GPU并行算法。进行了超声速进气道及空天飞机等算例的数值模拟以验证GPU在大网格量情况下的加速性能。计算结果表明相对于Intel Xeon E5-2670 CPU单一核心的计算时间,单块NVIDIA GTX Titan Black GPU可获得107至125倍的加速比。利用四块GPU实现了复杂外形1.34亿网格的快速计算,并行效率为91.6%。     

矢量多边形并行栅格化数据划分方法

针对多边形并行栅格化中的负载不均衡问题提出一种新的数据划分方法,主要包括:迭代计算划分线的位置,在每次迭代中保证分块间的计算量大致均衡,完成数据划分、实现负载均衡;提出基于二叉树的划分结果融合策略,以解决跨边界多边形的融合问题。在多核CPU环境下实现并行算法,选用多个典型土地利用现状数据集进行测试。结果表明:针对不同类型多边形数据集,所提方法较传统方法可获得更高的并行加速比和更好的负载均衡;针对大数据量数据集,以多边形节点数为度量标准可更精确地估算分块计算量,从而更好地实现负载均衡。