网格计算中任务分解和提交的研究

网格计算环境通过把若干个分散的异构计算资源虚拟为一个逻辑单元,使用户可以像使用一台计算机一样支配这些资源,从而达到提高资源利用率的目的。通过讨论使用Globus对应用程序进行任务分解和提交,得出如下结论：对于适合分解的应用程序,可以通过在虚拟计算环境进行分解后采用并行计算来提高应用程序的执行效率,但不适合实时性较强的应用。     

面向仿真的虚拟现实开发平台的设计

设计一个适用于仿真环境的虚拟现实开发平台,以简化虚拟应用程序的开发。采用面向对象的方法和分层结构进行设计,利用树形结构虚拟场景,通过仿真引擎进行渲染。比较好地解决对象行为和几何模型的分离,增强了平台的通用性。树形场景结构的组织适合描述虚拟世界模型。     

GPU加速高性能计算平台上容器性能评估

容器是近年来新兴的虚拟化工具,可以实现资源和系统环境的隔离.容器能够帮助高性能计算应用程序将依赖打包进轻量级可移植的环境中,解决因软件配置无法在高性能计算资源上运行的问题.容器在虚拟化宿主机过程中具有性能开销,为了解GPU加速高性能计算平台上容器虚拟化技术的性能特征,使用标准基准测试工具对Docker容器进行了全面的性...     

基于边桩计算的道路虚拟视景设计

根据驾驶模拟器中道路三维视景设计思路,设计一种基于边桩计算的道路三维视景设计方法。使用C#语言编写应用程序,通过输入道路横纵断面设计数据,进行道路中边桩计算,实现道路三维虚拟视景的自动生成。     

云计算环境下多级映射作业调度算法的研究

云计算是一种新兴的资源使用和计算交互模式,是目前商业机构和科研机构的研究热点之一.在云计算环境中用户需求和资源的分布对该环境中作业调度的影响很大,虚拟技术的使用使云计算环境中的作业调度与传统的作业调度存在很大的差别.针对云计算环境特点,根据用户的需求将作业进行分类,同时将资源分类,引入中间代理节点进行任务调度,形成多级映射作业调度算法,提高作业的并发度,使总任务完成时间缩短.通过实验验证多级映射作业调度算法是一种可行的作业调度算法.     

一个支持跨域资源同步分配的虚拟作业模型

提出一个能够在跨域环境中为网格并行应用程序完成同步资源分配的虚拟作业模型VJM, VJM能避免由于多个并行作业竞争而产生的死锁, 并利用小作业装填技术缓解因同步资源分配而产生的浪费. VJM并不依赖于资源预约机制, 因此可以通过标准的GRAM协议与现有的多数局部调度器协作. 最后, 在元调度器CSF4中实现了该模型, 并通过生物信息并行应用程序mpiBLAST-G2验证了该模型的合理性.     

非结构网格上二维可压缩Navier-Stokes方程的并行算法

为了提高Navier-Stokes方程的求解效率,在分布式环境下,提出了基于区域分解算法的并行求解算法.首先,通过多级图分区方法划分非结构网格,使得多块区域网格独立保存;其次,内边界构造虚拟单元进行数据传递,最大限度减少通信开销,并加入当地时间步长以及AF-ADI隐式时间离散技术进一步提高计算效率;最后,在集群系统上,计算了NACA0012翼型和RAE2822翼型黏性绕流,8台处理机并行效率保持在42%以上,验证了该方法的可行性和高效性.数值结果表明,算法适合分布式环境下进行粗粒度科学计算.     

基于矩阵环的快速公钥密码算法

针对资源受限的计算环境,提出了一个快速公钥密码算法。该密码算法通过使用一个特殊的矩阵分解问题从而避免了在加解密过程中使用计算量较大的模指数运算,因而具有更高的计算效率。分析指出：密码的安全性与整数分解问题有关,但是并不等价于整数分解问题。该密码算法由于使用了特殊的矩阵分解问题,能够抵抗各类私钥恢复攻击和格攻击,因此是一个快速高效的公钥密码。     

应用程序在Globus Toolkit4环境下的分解与提交

简单介绍了网格及GlobusToolkit4,在对应用程序进行分类的基础上,通过一个公司年利润结算的模拟程序,说明了应用程序在GlobusToolkit4环境下的分解与提交过程。     

矩阵环上快速公钥密码算法的安全分析

分析适用于资源受限的计算环境的快速公钥密码算法的安全性非常重要。通过使用格归约算法,证明破解基于矩阵环的快速公钥密码算法的难度并不比整数分解问题更难,即给定整数分解神谕,存在多项式时间求解其等价私钥,并通过计算实验演示安全分析的正确性。     

矩阵环上快速公钥密码算法的安全分析

分析适用于资源受限的计算环境的快速公钥密码算法的安全性非常重要。通过使用格归约算法,证明破解基于矩阵环的快速公钥密码算法的难度并不比整数分解问题更难,即给定整数分解神谕,存在多项式时间求解其等价私钥,并通过计算实验演示安全分析的正确性。     

认知环境中一种改进的CSMA接入方法

认知无线电技术通过感知无线环境寻求可用频谱资源,进行智能的、动态的频谱接入,打破了传统无线通信系统固定划分频谱资源的方式,从而提高了频谱资源的利用率.结合认知无线电的特点和802.11 CSMA/CA,改进了RTS-CTS帧、虚拟载波侦听、回退机制,提出了一种适合认知环境的改进的CSMA接入方法,并分析了此接入方法的性能.     

基于虚拟平台的诊断学实验教学模式应用

本文探讨在诊断学实验教学中如何合理利用现代教学手段。通过软件开发工具构建虚拟教学平台,模拟和再现真实实验环境;采用软件构建的虚拟实验环境进行实验教学,有利于学生感受实验信息,有助于培养学生的临床实践动手能力。虚拟教学平台的应用,可以有效弥补实验教学资源的不足,帮助提高教学质量,培养高素质的医学人才。     

虚拟计算环境业务支撑平台

为了更好地对虚拟计算环境iVCE实验床资源进行组织和控制,并能进行更有效的试验,设计实现了一个业务支撑平台.基于自定义的适合平台数据的通信和传输协议,设计了分布式自适应的目录服务器和作业调度子系统.目录服务器有效整合了实验床平台资源的静态和动态数据,调度子系统有效支撑了平台上应用的部署、运行、调度和管理.在业务支撑平台上进行了网络动态变化下目录查询实验、分布式协同实验,验证了虚拟计算环境体系结构的合理性,为其进一步发展提供了一个可参考的支撑平台.     

基于校园网格的多学科计算及协同可视化

针对浙江大学各高性能计算资源过于分散、无法充分利用的问题,提出一种校园网格的架构.通过使用Globus Toolkit和Sun Grid Engine两种网格中间件,部署层次化结构的校园网格,并在此基础上提供科学计算、生物信息、流体力学等服务.通过在不同节点数的网格中的应用程序运行情况的测试,表明校园网格能够提供高效、稳定的计算能力.提供了在校园网格环境下本地绘制和服务器绘制两种可视化服务,用户可以针对不同的数据和计算环境,选择不同的可视化方法;用户可对可视化结果进行协同操作,便于联合研究和分析.     

基于3D和VIRTOOLS的煤矿安全行为模拟

把虚拟实现技术与煤炭安全生产相结合,建立煤矿工人安全行为仿真系统。通过电脑软硬件设备,根据煤矿地层数据、巷道数据和图像模拟出包括煤矿各种自然实体和人工实体在内的三维空间,使用户在其中可以自然地与各种虚拟实体进行交互,通过三维可视化的操作,可使工人熟悉井下环境、了解危险源、掌握安全行为,最终实现行为的规范化。开发使用的虚拟现实技术是一个最新交互虚拟平台。开发人员通过直觉式图形开发界面,可以建构出复杂的互动应用程序,可同时满足无程序背景的设计人员以及高阶程序设计师的需要,与建模软件3DS MAX结合,在计算机上实现煤矿工人安全行为的模拟。     

数字孪生技术在图书馆借阅服务中的应用

为了完善读者借阅服务、实现精准知识服务、提高馆藏资源的利用效率以及优化馆藏资源,运用数字孪生技术建设虚拟文献资源系统,对图书馆每天产生的大量借阅数据进行可视化分析。读者的所有借阅行为都可以形成交互信息,通过数据采集、存储、融合、计算和交互等数据处理过程进行模拟输出。对虚拟文献库数据统计与可视化分析的结果可以为改进图书馆借阅服务,实现精准知识服务及优化纸质文献资源库提供决策辅助。     

基于OpenSim的3D多用户虚拟教学系统研究

基于开源系统OpenSim搭建了三维多用户虚拟教学平台,创建了3D虚拟教学环境,并将其应用到实际教学中。在该系统中,用户可以通过文字、语音等方式相互交流,而且可以自行创建各种虚拟物体,可充分发挥学生想象力,激发创造力,并提高动手能力。通过拟真的虚拟实践教学,搭建各种虚拟教学环境,可有效节约现实资源,提高教学效率,丰富学生实践经验,具有较强的灵活性与可用性。该系统还通过与数字校园平台数据关联,实现了单点登录,而且采用了短信网关,实现了虚拟用户与现实用户的实时沟通。     

IBM参与教育部中国教育科研网格计划

近日,中国国家教育部与IBM亘布双方将采用网络技术以促进全国高校在教育、科研及更广泛项目上的全面合作,并在北京大学进行了网格项目演示。这是迄今为止世界上规模最大的网格计算工程之一。它将从不同的计算系统中获取目前尚未得以充分利用的应用程序、数据及计算资源,并根据需要随时随地提供给广大用户使用,从而形成统一的虚拟系统。 据教育部科技司信息化处处长娄晶介绍,中国教育     

首师大虚拟学习社区智能网络教学支撑平台

首师大虚拟学习社区智能网络教学支撑平台(以下简称首师大虚拟学习社区)是一种基于网络的智能教学系统。它为学习资源提供基础支撑环境，面向高等教育和基础教育，提供多种教与学的工具，减轻教师网上开课负担和学生学习的认知负荷，提高教学效率和质量。与其他网络教学支撑平台相比，首师大虚拟学习社区具有较高智能性，这主要体现在：它能够通过网络虚拟人物电子导师告诉学习者应该学什么和怎么学它可以主动提示学习者的学习状态以及推荐适合学习者本人特点