网络并行计算在轨道结构动力分析中的应用

针对车辆-轨道结构动力分析问题，提出了一种基于网络并行计算环境的并行求解方法．考虑车辆和轨道结构特征，建立车辆-轨道结构动力分析模型，推求动力响应微分方程．针对推导的微分方程，改进串行求解算法，提出一种宏流水并行算法．针对算法的性质分析了该算法的适用范围，并从理论上分析了最佳节点机个数和最大加速比．考虑车辆通过轨道不平顺情况，实现了求解轨道结构动力响应的宏流水并行程序．分别在工作站和个人计算机组成的网络并行环境中，测试了提出的宏流水算法性能．实验结果表明，宏流水并行算法可以获得良好的加速比．     

面向新硬件的数据处理软件技术

近年来,计算机硬件技术飞速发展,取得了显著的进步,一些高性能、低时延的新型硬件技术不断涌现,如:异构的处理器、可编程的高速网卡/交换机、易失/非易失的存储器等,给传统的计算机体系结构和系统带来新的机遇和挑战.然而,在大数据处理中,直接将传统的软件技术应用到新型硬件上很难发挥出硬件技术突破所带来的全部潜在性能.因此,这就促使我们重新思考传统的软件技术,以便可以释放硬件进步带来的全部红利.本文从计算、传输、存储三个方面讨论了面向新型硬件的数据处理软件技术,梳理和分析了该领域中的相关工作,总结概述已取得的进展,分析存在的新问题和挑战,从而为未来探索数据处理性能"天花板"的研究提供有价值的参考.     

A scheduling strategy for finite element analysis on the computational grid

0Introduction Advancesinnetworkingtechnologyandcomputation alinfrastructuremakeitpossibletoconstructlarge scale high performancedistributedcomputingenvironments,or computationalgrids[1].Agridsystemisadistributedcol lectionofcomputerandstorageresourcesmaintainedto servetheneedofsomecommunityorvirtualorganization(VO)[2].Resourcesinthegridareorganizedasresource domainsthatareindividualandautonomousadministrative domains,whichusuallyareintherangeofLocalArea Network.Thechoiceofstrategiesusedtosch…     

一个面向服务的电力网格应用平台

为了有效地利用电力系统中的分布资源,适应电力系统大规模计算和模拟的需求,构建了一个基于服务的网格应用开发平台,通过此平台,用户可以在可视化的环境中利用网格平台提供的各种服务,充分利用电力系统分布的资源进行大规模的计算和模拟.同时,电力服务均以并行化的方法实现,配合网格平台,使得计算和模拟的效率有很大的提高.     

基于GPU的关系型流处理系统实现与优化

现有的基于CPU的流处理系统在功能上已支持在大规模数据集上的复杂分析查询,但由于CPU计算能力与特性的限制,无法在性能上同时满足高吞吐量和低响应时间的要求.本文提出一种基于GPU的流处理系统框架Serval,通过充分利用CPU-GPU异构资源,实现了关系型流查询的高效处理.Serval框架采用流水线模型和流执行缓存技术以优化吞吐量和响应时间,并实现多种调优策略以适应不同场景.实验表明,单节点Serval的吞吐量与响应时间性能均优于现有GPU数据库MapD和三节点分布式服务器上的Spark Streaming.