基于MPI的主从式并行遗传算法框架

遗传算法是一种求解复杂系统优化问题的有效工具．其本身具有的固有并行性，在并行系统构架下有着非常广阔的应用前景。本文对D．L．Carroll的“遗传算法驱动”进行了改进，加入对当前通用消息传递接口MPI的支持，形成了一个可重用的主从式并行遗传算法框架。并且，针对该框架使用通用遗传算法测试函数，在由两台双至强处理器的工作站组成的COW集群上进行了测试。该框架使不具有并行程序设计经验的用户，可以很方便的构造并行遗传算法程序。     

石灰窑计算机控制系统

介绍了由工控机、PLC等组成的气烧石灰窑计算机控制系统 .通过MPI网络、RS485网络使 3台计算机工作站实现资源共享 ,互为冗余 .使用模糊控制对气烧石灰窑温度进行控制 ,在实际应用中取得较好的结果     

Beowulf型并行计算系统的管理软件研究

基于Winsock网络通信函数和MPI并行通信函数,采用Visual Basic和Visual Fortran混合编程的方法,编写了一套针对Beowulf并行系统的管理软件.该管理软件可在任意一台节点机上,完成整个并行系统中各个节点机的状态检测、文件远程拷贝、内存驻留进程查询、速度测试、远程关机、重新启动和注销等操作.该管理软件已成功运行于一套由16台微机组成的Beowulf并行系统上,大幅度地简化了该系统的操作,提高了管理效率.     

基于Linux集群的高性能计算环境

为了提高高性能集群计算系统的计算能力,采用了类似于Beowulf的系统结构和Linux操作系统,提出了Linux环境下基于MPICH软件包的并行集群构建方法,在实验室网络环境下使用多台普通计算机完成了集群的构建,实现了集群的单一登录,单一文件管理,为今后在集群上进行并行编程提供了一个实际的软硬件环境。研究结果表明:构建的基于Linux集群的高性能计算环境,在多机并行环境下,运算时间较单机环境有明显提高。     

基于并行文件的分层Web服务器群

构建了并行文件Web服务器机群.该机群采用分层结构,每层节点均作为调度器(最后层除外)和数据服务器.各层节点对外提供数据服务,并根据预设的计量标尺判断数据服务是否过量,并将过量工作转移至下层节点.建立了基于ajax和vml技术的监控服务器,对所有节点性能进行实时监控.     

基于共面标记点的AR跟踪系统

该文讨论基于视觉的、用于AR系统的动态目标实时跟踪系统设计．通过两个摄像头实时跟踪安装在动态目标上的人工标识物，通过图像处理和立体视觉理论获取被跟踪目标物体在空间中的姿态．在跟踪算法中采用了卡尔曼滤波器预测跟踪窗口的运动轨迹，同时利用MPI技术在两台普通性能的计算机上并行执行目标跟踪的程序，实现了低成本的动态跟踪功能．     

基于PETSc上的Fortran编程

介绍了可移植可扩展科学计算工具箱(PETSc:Portable,Extensible Toolkit for Scientific Computation)及MPI编程的方法，通过具体实例讨论了如何在高性能计算机上基于PETSc进行Fortran语言的并行编程，所给出的程序代码均已运行成功，并给出了具体结果．     

基于消息传递的网络并行计算环境

在分布式计算机系统中,由于处理机间无共享内存,因此采用消息传递的方式实现处理机间的数据交换。文章介绍了消息传递接口标准和几种典型的并行计算环境,讨论了基于消息传递的网络并行编程环境的特点,并对其开发进行了初步探讨。     

平面波谱-表面积分法的快速算法

针对平面波谱-表面积分法计算效率严重依赖于天线口径的问题,提出谱域积分预设方案,提取出谱域积分插值点,建立天线口径平面波角谱密度函数数据库,避免了大量重复计算,并将平面波谱理论的近场计算由四重积分弱化为二重积分.然后,根据平面波谱-表面积分法关于带罩天线远场电性能计算的思想,提出了基于等效源区域分解的并行平面波谱-表面积分算法.开发并在集群系统中实测了基于MPI环境的并行程序,作为应用计算了弹载天线-罩系统远场方向图,结果表明该程序高效准确.     

混合并行计算在海洋水龄谱模拟中的应用研究

在海洋水龄谱数值模拟过程中应用并行计算技术可以显著提高运算效率。将适用于分布式存储环境的消息传递接口(Message Passing Interface,MPI)与适用于共享存储环境的开放式多处理(Open Multi-Processing,OpenMP)两种并行计算技术相结合,提出了一种适用于海洋水龄谱数值模拟的混合并行计算模型。对比了其与传统的纯MPI方式在多核心(Chip Muti-processors)集群上的运算效率,并在此基础上研究了混合模型的系统资源利用情况以进一步了解其扩展能力。实验结果表明,MPI+OpenMP混合并行水龄谱模型具有更高的运算效率,同时系统资源消耗明显低于纯MPI方式。