Matlab与C语言程序的应用编程接口

针对MATLAB与C语言混合编程的接口问题，提出了采用MAT文件、MEX文件和MATLAB引擎三种接口方法。通过MAT文件实现与其它编程环境的数据交换；通过MEX文件实现在MATLAB环境中调用其它语言编写的程序；通过MATLAB引擎实现在其它编程环境中使用MATLAB的计算功能。在详细阐述了三种方法原理的过程中，说明了三种接口方法的使用特点、调用方法、编译过程和使用中的注意事项。通过混合编程，利用了C语言高效的特点，在发挥MATLAB强大的计算功能的同时，又弥补其执行速度慢的缺点。     

典型并行算法的实现性能分析

讨论和分析了几种典型的并行算法及其各种处理方法在基于Windows XP环境、消息传递接口MPI并行编程环境支持和C 语言描述的编程实现问题，给出了相应并行程序详尽的计算结果，对比分析了它们的计算性能，以及它们对计算精度产生的影响。分析结论以相应并行算法的实际编程实现和试验计算数据为基础，可信度高。设计实例表明，分析方法是有效的。     

网格环境下期权定价BSDE模型的并行实现

提出了一种在CNGrid网格服务环境下解决期权定价问题的并行应用方法.这种方法基于BSDE(backward stochastic differential equation)模型.根据异构计算资源的特点,使用CUDA和MPI分别在GPU计算节点和CPU计算节点上实现并行算法,比较不同编程在异构计算节点上的实现效率.通过监控计算节点上计算任务的负载状况,利用CNGrid所提供的计算服务,灵活地在异构计算节点上完成期权定价计算任务.     

数控手工编程中节点坐标的编程计算

本文论述了数控手工编程中节点坐标计算的三种情况,并从理论上分析了编程的思路和实现方法。     

基于GPU的通用计算模型

基于计算核和图形接口能够支持GPU 通用计算的特点,给出了一个规范的四层编程模型.本文主要研究了在系统抽象层中对计算核和图形接口层的图形操作抽象成通用计算的过程,其目的是屏蔽图形操作的痕迹,使在应用层执行屏蔽图形绘制程序,图形接口能够被抽象成GPU进行通用计算操作,提高面向GPGPU绘制语言的可描述性和规范化,并通过检测模块的设置检测运行环境,以提高效率.     

数控加工节点计算机辅助计算及刀尖轨迹仿真

介绍利用Auto CAD内嵌的VBA开发环境，实现数控编程中的等误差法直线逼近非圆曲线节点计算的方法，并用程序实现了刀尖轨迹线的模拟。     

G-MPI:一种基于网格的MPI框架及其实现

针对异构网格的复杂环境,提出了一种基于网格平台的新型消息传递接口(MPI)程序设计和运行框架Grid MPI(G-MPI),实现了网格中集群内部节点和集群外部节点的有效通信,从而提供了一个更广意义上的虚拟集群环境.G-MPI作为一个网格中间件,提供给网格平台上有并行任务需求的用户使用.G-MPI提供了C/C 编程接口,使得在集群环境下用这两种语言开发的并行程序,不必经过改动,就可以移植到网格环境下运行.网格环境下并行程序的开发,也变得相对容易.G-MPI加强对并行任务运行状态监控的同时,针对某些特殊的并行任务,给出了新框架下任务异常时的二次调度方案.应用实例验证了新框架的有效性.     

基于LAM-MPI和OpenMP的机群编程环境配置与应用

采用LAM-MPI实现节点间粗粒度并行和OpenMP实现节点内细粒度并行这种混合编程方式为SMP机群提供了一种有效并行策略.讨论了LAM-MPI OpenMP混合编程环境的快速搭建以及多粒度混合并行编程方法,实现了分子动力学模拟问题的多粒度混合并行算法,并在搭建的8节点SMP机群环境中完成测试工作.     

OnNow技术在现代计算中的应用研究

文章通过深入分析OnNow电源管理技术的框架结构,重点探讨了该技术在现代规模计算的应用以及具体的编程接口技术,为大规模计算环境下系统的管理和运行提供了一个参考模式。     

单片机外围接口电路的FPGA实现

本文介绍了通过VHDL硬件描述语言对FPGA器件进行编程，实现单片机的打印机、键盘、显示器等I／O接口和随机存储器RAM的扩展，把复杂的接口辽辑封装在一块FPGA上。     

云计算环境中优化遗传算法的资源调度策略

资源调度是云计算的核心问题,传统遗传算法(GA)、Sufferage算法等都可以用于云计算环境中的资源调度,但传统遗传算法存在收敛慢、易早熟等缺点,Sufferage算法则不适用于多聚类环境的密集型任务调度.本文在充分考虑云计算环境的动态异构性和大规模任务处理特性的基础上,提出了一种基于染色体编码方式和适应度函数的改进遗传算法(IGA),并在云仿真器CloudSim上对3种算法进行了仿真.仿真结果表明,该算法在性能和服务质量QoS(Qualityof Service)方面都优于传统遗传算法和Sufferage,能更好地适用于大规模任务下的云计算环境资源调度.     

网 格 社 区 调 度 框 架

在网格环境中, 计算资源往往分布在不同的地域, 使 用互不相同的协议， 因此, 网格资源管理是网格研究的重要环节. 基于WSRF(Globus联盟推出的最新网格标准协议)实现一个对异构、 异地网格资源进行调度和管理的元调度程序: 网格社区调度框架〖CD2〗CSF4. CSF4作为Globus Toolkit 4(GT4)的元调度服务与其同步开发, 是最先基于WSRF实现的元调度程序.     

分布式计算模式及其软件开发包

提出了一种基于RPC的分布式计算模式．通过引入服务器端的RPC和应用相关的数据服务器，实现了开放、灵活的计算子任务划分和分派．该分布式计算模式使用对象串行化技术，使应用程序对象在网络上传输并可跨平台运行．支持同步、异步的通信模式，缓解了网络延迟带来的不必要的等待，提高了应用程序的运行效率．支持子任务间进行递归的调用，降低了应用开发难度．用JAVA语言实现了与分布式计算模式相应的开发包供分布式应用程序开发使用．     

基于电子商务协同平台的云计算模式分析

云计算是一种基础架构管理方法论,它把大量分散的同构和异构的软硬件资源组成一个大的资源池,然后按照需要提供服务。云计算支持资源的动态变化,可以运行多个用户自己创建并定义的服务。云计算应用于电子商务协同平台的作用体现在它的三种服务模式上：云基础设施即服务、云软件即服务、云平台即服务。     

网格计算中任务分解和提交的研究

网格计算环境通过把若干个分散的异构计算资源虚拟为一个逻辑单元,使用户可以像使用一台计算机一样支配这些资源,从而达到提高资源利用率的目的。通过讨论使用Globus对应用程序进行任务分解和提交,得出如下结论：对于适合分解的应用程序,可以通过在虚拟计算环境进行分解后采用并行计算来提高应用程序的执行效率,但不适合实时性较强的应用。     

异构环境下基于Native-ATM的实时多媒体通信系统

为了探讨当前分布式多媒体研究领域中的两个重要课题 ,即异构计算环境下的实时多媒体通信以及 ATM(异步传输模式 )网络上能提供服务质量保证的高性能宽带多媒体应用 ,设计并实现了异构计算环境下基于 Native-ATM(纯 ATM)方式的实时多媒体通信系统。该系统在SU N工作站上实现了一组 Socket风格的 Native- ATM API(应用编程接口 ) ,并在 PC与 SU N工作站之间实现了基于ATM AAL5协议的实时多媒体数据流的互通 ,为异构环境下宽带分布式多媒体应用的研究创造了良好的基础     

云计算资源优化问题求解的萤火虫算法

为了提高云计算资源利用率,结合云计算资源优化问题的特点,设计一种云计算资源优化问题求解的萤火虫算法.首先建立云计算资源负载调度问题的约束条件,以用户任务完成时间最少作为云计算资源负载调度优化的目标函数;然后通过萤火虫算法找到目标函数值最优的资源调度策略;最后在CloudSim平台上实现云计算资源负载调度仿真实验.实验结果表明,萤火虫算法减少了云计算任务完成的时间,均衡了云计算资源的负载,使云计算资源得到合理分配,且比其他算法优势明显.     

异构任务图的实现模型

任意异构程序映射到任意异松系统上执行,是并行程序计算最复杂的情况,为此提出了异构任务图的定义,它是异构程度直观和有效描述方法,还研究了异构任务图的实现模型,它是异构计算环境中软件和硬件的桥梁,分别给出了任务图的分簇算法、系统图的分簇算法和映射算法及应用实例,利用该模型可设计出可移植的并行程序,然后调度到可动态配置的异构计算机组织上运行。     

赋能智能物联网的雾计算技术

由于物联网的快速实现,大量异构的、无处不在的和分散的设备彼此通信,并且可能在这些设备之间及网络间进行合作,可以在不需要第三方干预的情况下执行存储和处理任务。雾计算基础设施不仅将位于网络周边,还将跨越云到事物的连续体,包括在云、边缘或事物上,并且还将汇集这些分布式资源来支持应用程序。因此,雾计算通过强调更接近数据产生或使用地方的信息处理来解决基础设施和连接方面的挑战,从而显著提高服务质量和用户体验。概述了雾计算体系结构的背景与意义,总结了多层次计算网络架构及其本质,以解决延迟、带宽和能源消耗等几个关键问题。提供了雾计算技术优势与应用的广泛概述。最后,总结了雾计算领域研究工作的挑战和研究趋势。     

云平台调度能耗测量研究*

针对云计算平台利用异构网络资源建设资源池,带来的针对IPv4/IPv6异构网络资源的云计算平台进行能耗度量问题,提出了一种基于分析随机任务变化带来的CPU能耗变化的动态能耗度量数学模型。采用以测试节点为基础,确定数学模型参数值的方法对测试节点CPU频率、CPU使用率进行实时监测;并进行了IPv4/IPv6同构云计算平台虚拟机迁移实验。实验结果得出了IPv4/IPv6过渡前期、中期与后期云计算平台虚拟机迁移能耗;符合云计算能耗测量需求。