混合动态数据库集群的并行空间连接优化算法

传统算法数据划分冗余度和倾斜度高,无用连接数据多,降低负载均衡性,对整体效率产生不好的影响,不适于实际应用。为此,面向混合动态数据库集群提出一种新的并行空间连接优化算法。采用网格划分法对数据进行划分,依据空间数据划分结果获取数据分布状态,计算节点按照数据分布状态得到候选集。通过平面扫描形成若干子空间连接的子任务,利用构建节点花费模型,依据花费模型对并行空间连接所需的平均节点访问个数进行评估,把候选任务集分配至不同计算节点,在不同节点执行并行空间连接操作。通过边界过滤策略,删除不可能有结果的元组,提高效率,增强算法的实用性。实验结果表明,所提算法适于实际应用,效率高。     

并行遗传算法及其在关联规则挖掘中的应用

介绍了并行遗传算法的思想及四种并行模型：主从式模型、粗粒度模型、细粒度模型及混合模型,讨论了并行遗传算法在关联规则挖掘中的应用。     

可扩展路由器并行路由计算模型

分布式控制平面的并行路由计算性能是制约可扩展路由器大规模扩展的关键因素。根据反压理论建立了分布式控制平面并行路由计算模型,利用控制单元的队列长度信息判断每个控制单元的负载大小,自适应地调整控制单元间的负载分配,实现负载均衡。利用排队理论,根据损失率、系统利用率和服务等待时间这3个特征量对该模型进行了性能分析。用真实网络数据模拟验证理论分析的正确性。实验结果表明:与现有并行路由算法相比,该模型采用的反压任务分配算法能够根据控制单元的负载大小和控制单元数量自适应地均衡分配负载,有效地提高了可扩展路由器的并行路由计算性能和可扩展性。     

基于多Agent协同构建分布式并行遗传算法

针对并行遗传算法中计算资源的分配问题 ,提出了分布式并行遗传算法结构。它由若干计算节点组成 ,每个节点包含若干运行子遗传算法的计算单元。节点的计算能力依照一定的并行模式映射到单元 ;各子算法则根据一定的拓扑结构进行个体交换。从多 Agent系统的观点看 ,计算单元是独立的 Agent,其并行运行涉及计算资源的分配 ,体现了算法对它们的协调 ;个体的迁移体现了它们之间的协作。并且分析了由两个单元构成的算法在不同并行模式和不同个体迁移因子下的性能。     

基于任务量划分的紧嵌套循环自动并行化方法

采用计算任务量大小的方法,解决了在紧嵌套循环自动并行化过程中存在循环并行化的并行粒度确定问题以及循环自动并行化中数据划分的数据访问局部性问题,在多核系统中实现了紧嵌套循环自动并行化时的数据访问局部性方案和并行化方法,从而构造了一个基于任务量划分的循环自动并行化模型,降低了程序自动并行化中小任务量并行带来的开销.     

一种高性能FFT蝶形运算单元的设计

基于TSMC 0.18 μm CMOS工艺标准单元库,设计了一种高性能快速傅立叶变换蝶形运算单元.蝶形运算是快速傅立叶变换的核心,单元采用时间抽取的快速傅立叶变换基2算法、并行全流水结构,对IEEE 754单精度浮点数构成的复数进行处理,并可在同一个快速傅立叶变换处理器中并行扩展使用.逻辑综合与版图综合后的报告显示单元的核面积为1.96 mm2.仿真结果表明,单元能够稳定运行在200 MHz时钟下,输出数据误差小,使用一个该单元的快速傅立叶变换处理器完成1 024点数据运算需时27.6 μs,其速度、精度及面积完全达到了设计指标.     

一种并行结构的H.264帧内预测器

提出了一种基于可重构设计的并行结构的H.264帧内预测器.在分析17种帧内预测值求解算法的基础上,利用其运算上的相似性,将所有运算单元集中到一个运算单元中.该运算单元可根据预测模式的不同对输入的数据安排相应的运算模块及数据通路,从而达到资源的最优化利用.在实际应用中,为了达到适时解码,系统同时安排4个并行运算单元以提高处理能力.实验表明,在50.5 MHz时钟时,本结构可以适时处理720×480,30帧/s的图像.     

森林竞争算法的并行化及其在线天线自动设计中的应用

针对线天线自动设计中运算时间过长问题,提出了一种基于主从模型的并行森林竞争算法优化模型.主进程执行森林动态演化的竞争模型,从进程并行地执行自然树生长竞争模型并调用天线数值计算程序完成费时的阳光适应度计算.利用该算法设计出了一种端射高增益新型树结构线天线.其具有5个枝条,增益达到9.048 dBi,带宽为8.45％,在“...     

基于因果关系复合的结构化并行程序设计

基于有关因果关系复合的ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＣｌｏｓｅｄＬａｙｅｒ理论，提出了一种结构化并行程序设计方法，以支持不同并行平台的“通用”并行程序设计方法．因果关系复合的范式定理的证明在理论上保证了采用“ＳＥＱＯＦＰＡＲ”形式进行结构化并行秩序设计的可行性；良好的代数性质也使得在这一模型中可采用代数方法的程序变换来进行并行程序设计、优化和验证．与其他并行程序设计模型和方法相比，提供了一种非常自然地综合描述数据并行和控制并行的途径；特别是基于代数变换的程序变换技术，提供了一种既独立于具体的体系结构又可高效实现的可能性．     

JPEG2000全并行位平面编码器的VLSI设计验证

研究了JPEG2000位平面编码器的算法和全并行电路结构.以单列样本点作为数据单元,分析了通道编码过程中数据的关联性.只需缓存前一列样本点的显著性状态信息,并读取当前列和后续2列的原始数据,便可在一个编码窗口内完成当前列的通道和位平面并行编码;每次仅需读入一列新的数据,即可实现编码循环.据此设计了三级流水线的全并行电路...     

并行计算在分布式环境下的一种实现方法

介绍了一种并行计算的实现方法．通过在顺序程序中加入两种进程操作原语，用户就能使其应用程序在分布式环境下并行执行，从而提高速度．     

基于云平台的软件服务流引擎技术研究

传统的工作流自动化处理大多是针对固定的较为简单的执行单元,不能适应复杂的SaaS服务要求。为同时向大规模访问用户提供可靠实时的云计算服务,文章设计了软件服务流,高效、实时、稳定的调度算法是软件服务流成功实施的关键。通过服务抽象过程把复杂的用户自定制请求匹配成云平台的可执行单元后,软件服务流引擎利用文中提出的EOE实时调度算法处理用户请求,交付下层执行,监控执行进程、系统状态,实现软件服务流的自动化高效运行。最后,给出了在海洋环境信息云服务体系框架下的实现。     

基于MapReduce的大数据在线聚集优化设计

针对大数据在线聚集执行时间长、执行性能及延迟调度性能较差的问题,提出基于MapReduce的大数据在线聚集优化程序设计.使用分片聚集方法使集群中所有机器的计算资源得到充分调用,采用子连接的启发式优先方法优化各节点本地执行连接任务关系运算,实现大数据在线聚集的并行连接.利用混合近似查询框架的大数据在线聚集动态切换机制及基于渐进近似估计的动态切换机制,降低混合近似查询切换误判率,增强大数据在线聚集的执行性能.实验结果表明,该方法设计的在线聚集优化程序在不同数据规模下的执行时间较小,同时在基本频繁查询性能方面具备显著优势.     

基于OpenCL的图像灰度化并行算法研究

随着图像数据量的增加,传统单核处理器或多处理器结构的计算方式已无法满足图像灰度化实时处理需求.该文利用图像处理器(GPU)在异构并行计算的优势,提出了基于开放式计算语言(OpenCL)的图像灰度化并行算法.通过分析加权平均图像灰度化数据处理的并行性,对任务进行了层次化分解,设计了2级并行的并行算法并映射到“CPU+GPU”异构计算平台上.实验结果显示:图像灰度化并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上相比串行算法、多核CPU并行算法和CUDA并行算法的性能分别获得了27.04倍、4.96倍和1.21倍的加速比.该文提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性得到了验证.     

3D点云BSP并行计算模型及算法设计

根据3D点云数据处理计算特点,按照BSP模型的技术思想,建立了3D点云BSP并行计算模型。讨论了HAMA框架下的3D点云BSP并行计算模型的实现方法,构建了一个由普通PC组成的HAMA计算集群。以3D点模型构建计算为例,给出了一种3D点云数据处理BSP算法设计方法。实例的计算结果表明:BSP并行计算方法能高效地完成3D点模型构建计算,与其它计算方法相比,计算效率有所提高。     

并行处理可视化监测环境

针对并行程序的工程化开发中缺乏有效的并行程序执行过程的可视化、性能监测与分析工具 ,该文设计和实现了一个面向并行程序的集成开发环境的可视化与监测分析工具。该环境集成并行过程的可视化、并行性能监测和评价于一体 ,根据它提供的直观可视信息 ,程序员能形象化地看到并行程序的运行状况 ,了解并行程序的执行性能 ,并通过性能监测分析比较并行算法 ,找出并行算法的性能瓶颈。该工具已应用于胜利油田的油藏数值并行模拟中 ,有效地支持了油藏数值模拟并行程序设计的开发 ,并获得了较好的效果     

挖掘机混合动力系统部件装机功率设计方法

合理设计挖掘机混合动力系统部件装机功率不仅可以满足挖掘机动力性能和操纵性能的需要,而且有助于降低动力系统各部件的装机功率.分析了混合动力系统各部件间的能量传递过程,查明了柴油机用于直接拖动负载的输出功率对混合动力系统部件装机功率的作用规律,提出了挖掘机混合动力部件装机功率设计方法,给出了混合动力系统各部件装机功率的计算公式.以7T混合动力挖掘机为例,对其混合动力系统各部件的装机功率进行了计算.计算结果表明:所提出的设计方法可用于混合动力系统各部件装机功率的计算;所提出的设计方法可用于不同结构混合动力系统部件装机功率的设计.     

基于流水线技术的高速天文图像分割实现

在高速天文图像数据的并行处理时,传统的图像分割方法往往不能满足实时、多通道、同步分割的要求.提出一种基于流水线技术的动态数据流图像分割的方法,利用FPGA构建得一个片上系统进行了实现.通过设计与验证,表明该方法可以完成10路同步分割高速天文图像(600 MB/s)的预定目标,满足后续DSP阵列并行处理的要求.     

支持资源协同分配的网格任务调度研究

提出通用的网格和任务执行模型,并以此为基础,给出一种支持资源协同分配的任务调度算法。算法通过定义临界资源的概念,改进了传统的列表调度算法。模拟实验结果表明该调度策略更符合网格计算的复杂环境,能得到较短的任务执行时间,并更好的支持不同类型资源的协同分配。     

云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究

针对传统资源调度方法存在执行时间跨度大、信道接入率低、资源负载不均衡等问题,提出云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究.根据云计算环境下多信道通信链路优化时隙和多信道资源,构建多信道链路模型,提出信道端到端可靠性最大化优化模型,将优化问题转换为多信道联合均衡调度问题.利用多信道最优跨度和负载均衡算法对均衡调度问题进行求解.结合多信道数据处理和任务执行的特性,设计最优跨度和负载均衡双适应度函数,在种群进化初始阶段和接近收敛阶段对适应度函数做适当调整,完成多信道联合均衡调度.实验结果表明,所提方法资源调度的执行时间跨度小、信道接入率高、负载均衡程度好,能满足资源传输的实时性要求.