基于多核环境的并行性双向枚举连接

基于多核处理器,结合自底向上和自顶向下两种算法,提出一种图遍历驱动的双向优化算法,该算法充分利用两种遍历算法的优点,并发挥多核环境的优势,实现了最优查询计划的高性能并行构建,解决了并行双向枚举连接问题.实验结果表明,该算法的性能优于已有算法,可明显提高数据库查询速度.     

基于多核环境的并行性双向枚举连接

基于多核处理器, 结合自底向上和自顶向下两种算法, 提出一种图遍历驱动的双向优化算法, 该算法充分利用两种遍历算法的优点, 并发挥多核环境的优势, 实现了最优查询计划的高性能并行构建, 解决了并行双向枚举连接问题. 实验结果表明, 该算法的性能优于已有算法, 可明显提高数据库查询速度.     

一种基于循环并行模式的多核优化方法

从并行编程模式角度出发,分析了计算稠密型程序基于多核平台的优化方法,并结合循环并行模式与OpenMP、Intel parallel studio工具实现了对部分连接神经演化(PARCONE)模型的多核优化.优化结果表明,基于循环并行模式的设计方法是实现计算稠密型程序多核优化的一种快速有效方法.     

一种基于多核平台优化的网格模型简化的方法

在三维表面建模过程中,通常会生成大量三角面片,使得实时渲染难度加大,因而需要对表面网格进行简化。基于二次误差测度的网格简化算法,利用多核平台的优势,提出一种并行策略来提高网格简化的效率。结果表明,多核平台优化后的并行算法比优化前串行的网格简化算法在效率上有明显提升,并且简化模型有较高的近似精度。     

多核构架下基于OpenMP 的Huffman压缩算法并行设计

本文是对多核程序设计的一种探索,在OpenMP模型下以赫夫曼算法为基础设计并行压缩程序.首先对传统的串行程序进行分析,使应用程序开发人员了解程序行为、发现性能瓶颈、明确优化方向.再用OpenMP的基本结构进行并行程序的设计之后,借助开发工具对并行程序进行优化和调试,得到改进方案.然后在双核处理器上分别运行并行程序与串行程序,将两者进行性能上的比较,实验结果证明性能得到很大程度地提高。     

Horde:面向多核集群的并行编程框架

并行程序可以充分发掘硬件计算能力并提高程序性能,但是在多核集群环境中编写并行程序十分复杂。该文提出了面向多核集群的并行编程框架,Horde。Horde提供了一组简单易用的消息传递接口和事件驱动(event-driven)编程模型,用以帮助程序员表达算法逻辑中潜在的并行性,将计算分解与底层硬件结构去耦合,从而简化编写并行程序的复杂度,灵活地在不同的底层结构的集群上进行映射并能保持良好的性能。此外,Horde也提供了有效的任务对象迁移机制,可以实现动态负载均衡与在线容错。在128核集群上的实验表明:Horde可以有效执行并行程序,并且可以实现高效的任务对象迁移。     

基于多核的批处理RSA的并行加速方法

为了改善RSA算法解密和签名的性能,Fiat提出了batch RSA算法,但效果并不显著.针对现有计算机多核的特点,对batch RSA算法进行并行优化,使其在解密和签名时的速度得到大幅度提升,实验表明并行优化后平均加速比可达到4.75.     

基于丛生树的可调节的并行查询优化算法研究

在分析现有的并行查询优化算法的基础上，提出了一种新的并行查询优化算法，该算法充分考虑并行计算机的物理限制，以丛生树为模型，利用大关系的数量对操作内的并行性，操作间的独立并行性以及操作间流水并行性进行调节，从而保证了高效的并行查询计划的产生。     

多核系统上任意2序列公共元素的并行查找

文章依据多核系统共享二级缓存和私有一级缓存的容量,采用数据多级分块技术、数据局部性原理和循环并行优化方法,设计了多核系统上存储高效、线程级并行、扩展性好的任意2序列公共元素的并行查找算法。结果表明,该文所给算法充分发挥了多核系统的软硬件特性,获得了良好的加速比和可扩展性。     

基于.NET框架的N层分布式应用程序研究

主要探讨基于N层分布式结构来开发数据库应用程序的具体过程和方法.首先,介绍N层分布式结构的体系结构和工作原理;然后介绍.NET远程处理框架和ADO.NET数据访问技术.最后通过一个简单分布式应用程序实例进一步阐述,说明N层分布式结构可以大大提高分布式应用程序的运行效率和安全性.     

串行程序的并行划分算法研究

提出了将串行程序并行化的方法．首先对串行程序进行分段,提出并行划分模型,基于这个模型提出一种并行划分算法PDMA;然后给出了相关程度的定义,并根据程序段之间相关程度,提出了一种对PDMA进行改进的并行划分方法RPDMA;最后对这两种算法进行了比较和时间复杂度分析．     

应用最优化方法解平行度误差

在使用水平仪对平行度误差进行测量及评定时,目前一直沿用着用手工按图解法或计算法进行数据处理。针对平行度误差数据处理繁琐的问题,按最优化计算方法的要求,建立了数据处理的数学模型。借助于微机,准确、快速地求解出平行度误差值,并能保证计算精度的要求。     

基于TS201处理器的信号处理软件框架以及自动代码生成器

针对在ADI公司的TS201处理器上编程耗时长,难度大的问题,提出了一种分布式的信号处理软件框架。基于该框架实现了一款自动代码生成器,以提高软件开发效率。为验证该框架和代码生成器的有效性,实现了一个常规雷达信号处理流程,并在实际雷达系统上进行了测试,得到了良好的效果。     

基于Simulink-M文件混合编程方法的飞行器推力方案优化

针对Simulink循环和寻优操作复杂、执行效率低和M文件编程环境程序结构复杂、建模及修改比较困难的问题,提出了基于Simulink-M文件的混合编程方法,有效地提高了程序的执行效率. 应用此方法编制了针对特定飞行器推力方案优化的仿真程序,对3种推力形式中可能出现的不同方案进行全局寻优,并对各方案进行对比,得到了针对不同推力形式的最优结果. 仿真结果表明,混合编程方法具有较好的实用性.     

基于并行粒子群优化算法的预失真器设计

高功率放大器是无线通信系统中非线性失真的主要来源之一. 数字基带预失真技术能有效地降低系统非线性失真,提高系统传输性能. 采用Hammerstein模型作为预失真器的模型结构,通过粒子群优化算法(particle swarm algorithm, PSO)估计预失真器系数,解决了梯度算法无法直接估计Hammerstein模型系数和易陷入局部极值等问题. 通过对PSO算法进行并行优化设计,使算法最大加速度比达3以上,加快了算法处理速度. 仿真结果表明新算法能够有效抑制系统带外频谱再生现象,减小相邻信道功率比(ACPR)达25 dB.      

采用并行计算的混沌优化方法

基于混沌理论的基本概念,分析了几种不同的混沌变量用于优化问题的方法,针对混沌算法对初始值的敏感依赖性,提出了采用并行计算的混沌优化方法(P-Chaos)。令搜索从不同的初始值同时出发,降低对初始值的敏感度,加快搜索速度。对3个测试函数进行优化计算仿真的结果表明,并行混沌优化方法取得了满意的应用效果。     

基于云模型的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法收敛速度慢、容易陷入局部极值点出现早熟的问题,提出一种新的基于云模型优化的细菌觅食优化算法.首先给出了细菌灵敏度的概念,结合云模型随机性和稳定倾向性的特点,运用了X条件云发生器来调整细菌灵敏度,控制游动步长,进行了趋向性操作和复制操作,改进了标准的细菌觅食优化算法,提高了算法的收敛速度.然后利用正向正态云发生器,修正非线性自适应的迁移概率,进行了迁移操作,增强了算法的全局寻优能力.将该算法应用于自动组卷系统中,与遗传算法进行实验比较分析,结果表明:该算法的收敛速度与优化质量均优于遗传算法.     

基于丛生树的可调节的并行查询优化算法研究

在分析现有的并行查询优化算法的基础上,提出了一种新的并行查询优化算法,该算法充分考虑并行计算机的物理限制,以丛生树为模型,利用大关系的数量对操作内的并行性、操作间的独立并行性以及操作间流水并行性进行调节,从而保证了高效的并行查询计划的产生     

基于启发式调度的自动调度方案优化

文章针对启发式调度算法并不能够保证调度方案最优的缺陷与不足,对自动调度算法得到的调度方案作了分析与修改,并建立了纵向优化算法和横向优化算法,使得人机交互式自动调度在处理加工任务量大,调度工序众多的情况之下,能有效地减少人员操作难度,进一步增加了系统的实用性。