图形处理器通用计算的研究综述

从2004年开始,图形处理器GPU的通用计算成为一个新研究热点,此后GPGPU(Gen-eral-Purpose Graphics Processing Unit)在最近几年中取得长足发展。从介绍GPGPU硬件体系结构的改变和软件技术的发展开始,阐述GPGPU主要应用领域中的研究成果及最新发展。针对各种应用领域中计算数据大规模增加的趋势,出现单个GPU计算节点无法克服的硬件限制问题,为解决该问题出现多GPU计算和GPU集群的解决方案。详细地讨论通用计算GPU集群的研究进展和应用技术,包括GPU集群硬件异构性的问题和软件框架的三个研究趋势,对几种典型的软件框架Glift、Zippy、CUDASA的特性和缺点进行较详细的分析。最后,总结GPU通用计算研究发展中存在的问题和未来的挑战。     

基于INTERNET/WEB技术、数据库技术的高校毕业生信息管理系统(AIMS)的设计与实现

介绍了一个基于INTERNET/WEB技术、数据库技术的高等院校毕业生信息管理系统模型,以及该模型的原理、结构、功能以及实现方法.在该模型的基础上开发了黑龙江大学毕业生信息管理系统,并已成功地运行.     

基于密度优化的KNN算法的研究

通过对样本网页文本的影响因子特征提取,构建向量空间模型,同时利用OPTICS算法密度无关性,改进了KNN算法.实验表明,该算法增强了结果的稳定性,并产生质量较高的聚类结果.     

面向WEB数据库开发的动态关键字管理模型

介绍-个面向WEB数据库开发的动态关键字管理模型,以及该模型的原理、结构、功能以及实现方法.     

基于博弈论的蓝牙4.0协同通信策略

为降低节点能量消耗,平衡网络整体效率,提出了一种基于合作博弈论的蓝牙协同组网模型。该模型每个节点根据文中定义的最快响应策略,依据前一轮其他节点所选策略,实时做出当前的策略选择以保证自身效益最大化。进而给出了一种基于能量优先级的通信调度算法,电量低的节点优先进行数据传输,通过节点主从角色转换功能实现跨微微网的通信,降低数据传输时延。实验结果表明,该协同组网策略与传统蓝牙组网算法相比,单个节点能量消耗降低约9％,加快了网络拓扑构建速度,数据传输时延平均降低约11个百分点。     

面向机群并行计算的分组通信模型

提出了一个计算机机群环境下的分组通信算法，防止通信峰值阶段通信冲突对机群执行效率的影响，给出了完全图通信的形式化定义，构造了基于分组机制的完全图通信模型的实现方法，分析和实现表明，该模型有效地解决了计算机机群环境下通信峰值所造成的集群效率低下的问题，适用于机群的数据密集型并行计算。     

基于流处理器的YUV视频模糊度分析方法

视频在传输和编码转换过程中可能会出现质量下降,因此需要对传输后或者编码转换后的视频进行质量判断,以此来确定传输或者编码转换的效果.传统使用肉眼进行主观判断的方法存在误差较大的问题,因此需要一种更加精确的评价模型.在无参考评价模型的基础上,给出了一个基于流处理器的模糊度分析模型,它能够并行地对大量YUV视频进行逐帧的模糊...     

一种物联网群体访问路由算法

针对物联网群体访问互联网过于频繁,使得路由节点状态信息不断变化,不能在路由节点精确状态信息下选择路径,从而造成在非精确状态信息下选择无效QoS路由,本文提出了一种物联网群体访问路由算法(IOT_GR),该算法从基于群体智能的启发式算法角度解决问题,并对所涉及的协同代理进行描述,同时给出其相应的算法描述.实验表明,通过群体智能启发式算法可以有效减少不精确状态信息对QoS路由所造成的影响,使得QoS服务成功率较高.     

多机群网格中的并行计算实现方法

在由多计算机机群构成的网格环境下,为了实现数据并行型计算,给出了由多计算机机群组成的网格、逻辑计算机机群、数据并行型计算和一系列Agent的定义;利用管理智能体、协同计算智能体、通信智能体以及协同计算组之间的协同计算机制来实现数据并行型计算。根据计算节点的主态、冗态和失效状态,描述了动态资源划分机制和网格计算过程。实践表明,该模型有效地适应了多机群网格环境的异构性、动态性等特性,降低了并行计算的失效率,其上运行的并行计算的加速比呈近线性趋势。该模型适合于基于多机群网格的并行型计算。