消息传递接口在分子动力学模拟中的应用

廉价高性能的PC机为组建具有优异性能、适宜于承担大任务的集群系统提供了良好的资源保障.将消息传递接口应用于分子动力学模拟过程,给出了完整的模拟方案和任务拆解方法,成功搭建了PC集群系统,讨论了并行效率,并与单机多核下的多线程/进程方案进行了对比.     

基于集群系统的导弹流场并行数值模拟

采用36颗安腾2处理器和Infiniband网络设备构建了一套18节点的高性能计算集群系统,经过性能调优,其Linpack值达到每秒可执行1 886亿次浮点运算(188.6 GFlops)的水平.然后,将集群系统扩展为适用于计算流体力学并行应用的数值模拟平台.建立了约为783万结构化网格的战术导弹三维流场仿真模型,通过网格分区算法将模型移植到集群系统上并行求解,并测试了集群系统的性能.结果表明,构建的CFD数值模拟平台硬、软件资源配置合理,能够适用于中等规模的CFD并行仿真.     

高层建筑风场数值模拟研究

本文以FLUENT软件和高性能集群作为数值模拟平台,通过改变高层建筑物高度进行了并行数值模拟。并对并行数值模拟结果和集群并行计算效率进行了分析,分析结果表明:随着建筑物高度的增加,建筑物周围最大风速和最大风速比增大,建筑物对其周围空气流动的影响增强。在并行计算中,当CPU个数相同时,随着网格数量的增加,并行效率呈增加趋势但增大的幅度越来越小;当网格数相同时,随着CPU个数增加,并行计算效率呈减小趋势。     

基于集群系统的并行关联规则挖掘策略

文章在分析已有并行关联规则挖掘算法的基础上,讨论了多处理器系统中影响并行关联规则挖掘算法性能的主要问题。提出了多数据源在集群系统中的分布策略、在集群系统中进行并行关联规则挖掘的过程与策略、挖掘过程中并行计算的模型与方法以及规则的合并机制。     

稀薄气体高超声流动的非结构DSMC的并行化计算

 采用非结构化三角网格为基本网格单元,在可变硬球（VHS）分子模型、Borgnakke-Larsen唯象模型、Bird的化学反应几率模型及壁面CLL反射模型的基础上,本文用Fortran语言编制了能够模拟内能松弛、热力学非平衡和化学非平衡的稀薄气体直接模拟Monte-Carlo（DSMC）源程序。针对多核计算机上进行并行计算实现技术,将并行OpenMP的模型应用于DSMC方法,编制了可在多核计算机中进行数值模拟的非结构DSMC并行程序。分别对不同稀薄领域的不同工况高超声速气体绕圆柱流动问题进行数值模拟,得到热非平衡态对飞行器流场的影响。通过数值结果的比较,验证了编制的DSMC并行程序的正确性和合理性,以双CPU、双核计算机为例,并行后的计算效率提高了近一倍。这些数值结果对飞行器流场特性分析和有效地完成飞行器热防护具有重要意义。     

基于MPI的eclipse并行计算在油藏模拟中的应用

随着进行油藏模拟数据量增加,计算步骤日渐复杂,利用传统计算机来模拟,为了达到理想的模拟速度和效果,其硬件平台的投资将很高。本文设计并实现一种通过在windows下配置mpich2以建立的eclipse parallel并行计算,通过交换器和网线建立PC集群代替原有单个计算机来做油藏模拟。利用eclipse parallel,我们模拟并实现并行平台的要求,四台计算机同时计算程序,一台显示结果,通过使用实际数据对并行油藏模拟的稳定性和并行效率进行测试,测试显示在PC集群系统上高效运行eclipse进行油藏模拟模拟计算是可行的。     

基于微处理器的并行信息处理策略

基于现有多核微处理器实现了并行信息处理系统, 该并行信息处理系统利用现有的标准台式机, 通过高速以太网联接, 共同完成复杂计算. 解决了传统高性能并行计算系统造价昂贵、 维护成本高的问题, 提供了一种廉价的并行信息处理策略. 实验表明, 基于微处理器的并行处理系统适于进行并行信息处理和科学计算.     

RTM树脂充模过程的并行计算模拟

引入并行计算方法在集群系统上实现对RTM成型过程的数值模拟,并编写了并行数值模拟软件,模拟二维薄壁构件的RTM工艺的注模过程,得到任意时刻的树脂流动前锋曲线、压力场分布,计算结果与其他研究成果吻合良好.算例结果表明,并行数值模拟方法有效提高了计算效率.     

高性能计算集群系统的设计和实现

主要论述了运用Oscar 2.3.1集群管理软件设计和搭建基于LinuxRedhat9.0的高性能计算集群系统的过程,并以支持集群并行计算的VASP包为例,通过对8个原子的立方结构C超原胞、64个原子的立方结构C超原胞和18个原子的六方结构ZnO超原胞的自洽计算,验证集群系统在计算性能上的优越性,同时提出了进一步提高集群性能的方案,以满足大型的科学计算和数值模拟.     

基于SOA的协同审批平台研究

本文设计并实现了一种基于Linux平台的集群计算系统,在这个系统中,我们模拟并实现并行平台的要求,设计一个积分计算程序来实现.本文设计的并行平台是采用了PRAM并行计算模型,对等模式的方法,两台机器可以同时执行程序,并用一台机器来显示结果.     

并行计算在轻型客车耐撞性改进中的应用

为了提高某平头轻型客车的耐撞性能,组建了网络集群并行计算系统,建立了整车有限元模型,针对正面碰撞做了大量并行计算,对该车进行了耐撞性改进设计。数值算例表明:在8结点机网络集群条件下,并行加速比为6.45,并行效率为80.6%,计算效率得到了显著提高。实车碰撞试验结果表明:改进后该车主梁变形量增加约68mm,测得的加速度峰值降低约1/3,达到中国正面碰撞安全法规CMVDR294的要求。     

并行计算平台的模拟与并行算法的实现

本文设计并实现了一种基于Linux平台的集群计算系统,在这个系统中,我们模拟并实现并行平台的要求,设计一个积分计算程序来实现.本文设计的并行平台是采用了PRAM并行计算模型,对等模式的方法,两台机器可以同时执行程序,并用一台机器来显示结果.     

基于深腾7000系统的大规模CFD并行计算

从基本流动控制方程及数值离散、多重网格、并行算法等方面详细阐述了混合网格框架下计算流体力学软件的基本原理,提出了采用三重嵌套循环结构在时间推进格式中实现多重网格加速及并行计算技术的主流程设计方案;同时给出了高精度混合网格并行计算软件在深腾7000系统上的大规模并行测试结果以及在某型民用飞机高升力流场数值模拟中的应用.结果表明:此高精度混合网格并行计算软件在采用千万网格点规模的大型飞机高升力复杂流场计算时,不仅计算结果与实验结果符合较好,且在2 048核并行计算时仍具有很好的并行可扩展性,计算效率不低于80%.     

基于单程序多数据流并行软件的性能预测法

为了提高预测并行软件性能的准确性和并行软件的开发效率,提出了一种基于单程序多数据流(SPMD)并行应用软件模块化技术的性能分析预测和并行软件辅助开发方法.通过量化计算开销、通信开销、通信与计算的耦合系数,阐述了在并行计算机系统中利用该方法开发并行计算软件和预测并行计算软件性能的过程.并就影响并行软件性能预测和开发效率的模块设计、模块性能数据建模、模块组合和计算与通信重叠等技术进行了研究.实验表明,该方法提高了预测并行计算软件性能的准确性,也提高了并行计算软件的性能和开发效率.     

并行编程模型和技术的研究概况

并行编程模型是并行计算的基础,在面临多核新挑战的情况下,如何确定未来并行编程模型的主流,是一个重要的问题.通过对常用的并行编程模型和并行编程技术的概念、特点和应用环境进行介绍,为并行应用开发时有效选取并行编程模型和技术提供参考.     

基于多核并行计算技术的混合交通微观仿真

为提高混合交通微观仿真的运行速度,将多核并行计算技术应用于混合交通微观仿真中.提出混合交通微观仿真的并行化方法,包括基于对串行混合交通微观仿真中各个模块CPU运算时间的百分比分析,确定基于数据并行的任务分解方法,及结合多内核CPU架构特点确定Fork/Join的并行模式.提出基于多核技术的混合交通微观仿真的关键并行算法,包括初始路网分割算法、车辆穿越边界算法及动态负载平衡算法.通过仿真实验验证多核并行计算技术能够提高混合交通微观仿真的运行效率.     

利用确定性退火技术的并行聚类算法

划分聚类和分级聚类是两种基本的聚类手段。划分聚类常常可以转换为一个全局最优化问题 ,传统的划分聚类方法很难得到全局最优解。基于确定性退火技术 ,给出了解决划分聚类问题的一种算法 ,并给出了在集群系统上的并行化方案 ,推导出了参与并行计算的最佳处理机数目 ,给出了加速比的估算公式。通过模拟算例可知 ,该算法的特殊结构适合在机群系统上进行并行计算 ,特别对聚类点集相当大的聚类问题 ,由于任务间的通信开销与计算量相比很小 ,能够达到很好的并行效果     

基于多核的并行混合交通微观仿真系统

为了提高混合交通微观仿真的运行速度,基于多核并行计算技术构建了一个混合交通微观仿真平台.文中首先从平台功能结构、并行混合交通微观仿真流程设计与实现两个方面对平台进行介绍;其次,设计并实现了该仿真平台的关键并行算法,包括初始路网分割算法、车辆穿越边界算法及动态负载平衡算法;最后,通过仿真实验验证了多核并行计算技术能够大大提高混合交通微观仿真的运行效率.     

基于COMSOL的并行计算及应用

目前,COMSOL软件主要在Windows系统下进行串行计算,因而无法对复杂的问题进行有效的处理。本文基于Linux系统的高性能计算集群构建了COMSOL的并行计算平台,通过数值算例研究了并行计算中处理器个数对COMSOL加速性能的影响,通过分析给出了充分发挥现有硬件性能的一些建议。     

基于MPI的并行PC集群搭建的实现

本文阐述了在Linux和Windows系统下,搭建基于MPI的并行PC集群的过程,实现了各个节点的互通和基于MPI的并行计算.