An approximate planning model for distributed computing networks

We develop an approximate planning model for a distributed computing network in which a control system oversees the assignment of information flows and tasks to a pool of shared computers, and describe several optimization applications using the model. We assume that the computers are multithreaded, and have differing architectures leading to varying and inconsistent processing rates. The model is based on a discrete‐time, continuous flow model developed by Graves [Oper Res 34 (1986), 522–533] which provides the steady‐state moments of production and work‐in‐queue quantities. We make several extensions to Graves' model to represent distributed computing networks. First, we approximately model control rules that are nonlinear functions of the work‐in‐queue at multiple stations through a linearization approach. Second, we introduce an additional noise term on production and show its use in modeling the discretization of jobs. Third, we model groups of heterogeneous computers as aggregate, “virtual computing cells” that process multiple tasks simultaneously, using a judiciously selected control rule. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

移动数据库的应用研究

阐述了移动数据库的概念和特性,介绍了其应用现状及市场上存在的相关产品,分析了移动数据库在应用中要解决的关键问题,指出了其发展目标。     

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。     

校准方法和存内训练相结合的忆阻器神经形态计算方法

基于忆阻器的神经形态计算架构在图像分类、语音识别等领域取得了较好的效果,但当忆阻器阵列存在低良率问题时,其性能会出现明显下降。提出一种基于忆阻器神经形态计算的校准方法和原位训练相结合的算法,利用校准方法提高乘累加计算的准确率,并利用原位训练方法降低训练误差。为了验证所提方法的性能,采用多层感知器架构进行仿真。从仿真结果来看,神经网络的精度有明显的提高(近40%)。实验结果表明,与单纯的校准方法相比,采用所提方法训练的网络精度提高了约30%,与其他主流的方法相比,所提方法训练的网络精度提高了0.29%。     

基于DTRC的形式自动证明平台及其应用

动态项重写计算(DTRC)是项重写系统(TRS)的元计算模型,具有层次化结构和动态重写等特征,可应用于归纳定理的形式自动证明以及项重写系统弱终止性的形式自动证明等方面.文中介绍了一个基于DTRC的形式自动证明平台及其在TRS弱终止性自动证明上的应用.     

应用多GPU的可压缩湍流并行计算

利用CUDA Fortran语言发展了基于图形处理器(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-ωSST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107~125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%。     

Modeling and realization of real time electronic countermeasure simulation system based on SystemVue

In this paper, we proposed a new design scheme of real time electronic countermeasure simulation system. This paper mainly expounds the modeling and realization methods of each part of the whole simulation system, and the real-time property of system has been lucubrated. Electronic countermeasure simulation system is the key part of military training of individuals; it can also allow the realistic evaluation of the performance of modern equipments and techniques. As a proof, we have drawn up a series of simulation scenarios, such as radar electronic reconnaissance simulation scenario, to explain the feasibility and the superiority of our modeling scheme in this paper.     

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。     

用户意图的网络边缘主动计算方法

互联网端到端的设计原则没有区分端系统和网络间接口,使得用户分组处理期望无法告知网络,降低了网络效能。首次提出用户转发意图概念,端系统凭此向网络通告其意图,并借助网络边缘计算能力得以执行,实现用户意图在网络节点转发决策中的主动使能,构成新型主动表意网络i-ECAN。主动表意网络可以在视频直播加速、物联网数据融合、端系统安全认证等场景中得到应用。基于CORE模拟器构建网络演示环境,对无线网络切换和基于主动表意网络的无线网络切换的延迟进行比较,证明了主动表意网络机制的合理性和可行性。主动表意网络扩展了新的端系统和网络之间的接口,为人-网协同提供了基础。     

多目标的分布式协同进化MDO算法

通过引入非优超排序和排挤的多目标处理机制 ,将分布式协同进化MDO算法的能力扩展到多目标的多学科设计优化问题。多目标的分布式协同进化MDO算法在保持各学科充分自治和各学科并行设计优化协同的基础上 ,通过一次运行即可获得具有良好分布的多个Pareto最优解 ,逼近整个Pareto最优前沿。应用于导弹气动 /发动机 /控制三学科两目标设计优化问题 ,与约束法计算结果的对比表明算法能够有效逼近该问题的Pareto最优前沿 ,为设计决策提供了丰富的信息