基于遗传算法的最优小波滤波器构造

本文基于遗传算法对小波滤波器的构造方法进行了研究 ,重点在于解决对图象进行压缩处理所需要的最优小波滤波器的构造 .有效的染色体编码方案和适应值函数以及遗传算法的全局寻优性能 ,使得该方法在处理图象压缩优化问题上有其独特的优点     

GPU下的二叉树定价模型

针对二叉树定价模型算法计算量大、耗时长的问题,利用CUDA架构对该模型进行了并行改造,在GPU上对该算法进行了加速测试与相应的性能分析.实验结果表明:在单个GTX295节点上,对于数据规模为16 K的期权,GPU相对于其4核Xeon E5520的加速比已达约200倍,GPU每s所能处理的期权数量达到了24 852个,符合实时商业引擎的要求.另外,通过衡量一些关键指标,考察了该算法在GPU上的扩展性及其计算精度对结果的影响.     

多GPU节点下的NAMD测试与分析

运用大规模分子动力学并行开源代码NAMD测试了深腾7000GGPU集群的性能.在配备有Teslac1060与双路4核CPU的节点上,分别对烟草花病毒(STMV),血脂蛋白(ApoA1)与Tiny这3类分子进行了单节点与多节点的测试.测试结果表明:GPU相较于CPU能获得平均2至8倍性能提升,可为大规模分子的模拟提供高性价比的解决方案.然而,多节点下GPU的利用率却有所降低,其并行扩展性能也受到一定限制.另外,一些重要的分子结构构建的指标,如范德华力静止点的值也在一定程度上影响着模拟性能.     

基于遗传算法的最优小波滤波器构造

基于遗传算法对小波滤波器的构造方法进行了研究，重点在于解决对任意特定图像进行压缩处理所需要的最优小波滤波器的构造，有效的染色体编码方案和适应值函数以及遗传算法的全局寻优性能，使得该方法在处理图像压缩优化问题有其独特的优点。