基于MPI和P-Q分解法的电力系统潮流并行算法的研究

为了提高大规模电力系统潮流计算的速度，在对P-Q分解法潮流计算进行分析和研究的基础上，提出了基于Ⅷ分解法的潮流并行算法的思想，并利用并行消息传递界面MPI进行了仿真，验证了算法的正确性和可行性。     

三对角方程组通用性迭代解法

在文献(四川师范大学学报:自然科学版,2008,31(2):187-188.)的基础上,提出一种对任意相容性三对角方程组均有效的迭代算法,证明该算法的收敛性,并设计并行处理方案和测试用例.该算法基本思想是:利用三对角方程组系数矩阵中行向量的部分正交性,将三对角方程组系数矩阵分为3组,使组内行向量相互正交,通过压缩存储将3组行向量压缩为3个行向量,从第一组开始用文献的方法在3组之间循环迭代,并取加速因子为1.该算法的特点是:对任意相容性三对角方程组均收敛,易于并行且节省存储空间,特别适合大型和超大型方程组的求解.     

基于小波分解和分形迭代的图像编码新方法

综合利用了位图压缩、小波分解、分形迭代与霍夫曼编码技术,提出了一种图像压缩的新方法。该方法采用位图平面分解进行第一步压缩,然后对位图压缩后的图像进行正交小波分解,利用相同尺度和不同尺度上的局部相似性构造迭代函数系统,最后对所有参数进行霍夫曼编码,实验结果表明这是一种有效的图像压缩方法。     

一类矩阵方程组的正交投影迭代解法

讨论了矩阵方程组AX=B,XC=D一般解的正交投影迭代解法.利用正交投影原理和一般矩阵的结构、性质构造迭代算法,再利用矩阵的奇异值分解、F-范数的正交不变性及矩阵方程组解的性质,证明了算法的收敛性,且推导出收敛速率的估计式.经数值实例验证了算法的有效性.     

基于MPI的并行程序设计

通过对MPI概述及MPI特点的介绍,说明MPI作为消息传递编程模型,正成为并行程序设计事实上的工业标准。MPI发送不连续数据,主要通过数据打包与解包操作,并且通过列举定积分求解的例子来说明。     

基于MPI的并行文件传输服务器群

本文运用MPI、COM/ActiveX和面向缓存等技术设计并实现了文件并行传输理论的新模型,将传统的最小负载均衡调度单位缩小至低于单文档大小,并将命令处理和数据服务相分离.文中给出了系统拓扑图、命令处理流程图和核心模块的设计原理图.实际测试结果表明,该系统增强了处理并发请求的能力和带宽,大大提高了数据传输速率,证明了这一设计方案的可行性和有效性.     

基于MPI的二维经验模分解并行算法

针对二维经验模分解(BEMD)处理大尺寸图像耗时较长的问题,提出了一种基于MPI技术的BEMD并行算法.对BEMD串行程序中极值点选取、平面三角剖分、三角域内数值插值等几个主要部分的运行时间进行了统计,结果表明三角域内数值插值是耗时的主要部分,也是并行化的重点处理部分;随后在高性能计算平台上构建并行环境,基于MPI技术对BEMD算法的包络面生成部分实现了并行化,具体方法是先将剖分后的三角形序列按照进程数均匀划分,使整个图像分割为若干子区域并分配给相应进程,然后各进程拟合出对应子区域的上下Bezier曲面并由0进程进行合并,进而生成上下包络面;最后通过加速比等指标对该算法进行测评.结果表明,算法在30核并行执行时加速比可达20.1396,利用率为64.97%,运行效率的提升较为明显.在数据量达到原始数据的25倍时可扩展性指标为1.3975,表明该算法对大数据量的任务有很好的适应性.      

线性代数方程组的通用性迭代解法

分析行处理法用于求解线性代数方程组的通用性，以及给出根据行处理法收敛状态判断线性代数方程组解的性态的方法．     

基于MPI+OpenMP的多层次并行偏移算法研究

根据PC集群的系统特性和叠前深度偏移的理论特点,提出了多层次并行单平方根和双平方根叠前深度偏移算法.从波动方程叠前深度偏移的概念和特征入手,针对单平方根和双平方根波动方程的实现特点,利用PC集群各节点内的每个内核,构建两类多层次并行叠前深度偏移算法.理论模型验证了其正确性,得到了较好的成像效果,不同类型的多层次并行偏移算法计算结果有所差异.多层次并行偏移算法是在实现MPI并行偏移的基础上,对集群各节点内核的充分利用,有利于提升PC集群的计算性能,为叠前深度偏移的实际推广奠定基础.     

基于小波分解和分形迭代的图像编码新方法

综合利用了位图压缩、小波分解、分形迭代与霍夫曼编码技术,提出了一种图像压缩的新方法．该方法采用位图平面分解进行第一步压缩,然后对位图压缩后的图像进行正交小波分解,利用相同尺度和不同尺度上的局部相似性构造迭代函数系统,最后对所有参数进行霍夫曼编码．实验结果表明这是一种有效的图像压缩方法     

基于进程到达模式感知的MPI广播性能优化

为了解决消息传递接口(MPI)的集合通信性能在实际应用中受非平衡进程到达模式影响较大的问题,提出了基于进程到达模式感知的广播优化方法.根据多核集群层级特点,在流水线广播算法基础上,优化算法以节点内与节点间两级感知进程到达,使先到达的进程尽快开始通信操作,减少等待时间,提高通信效率.理论分析模拟结果显示优化算法几乎不受非平衡进程到达模式影响.试验测试了在不同消息大小、不同进程到达模式和不同进程数三种情况下的算法性能,结果表明:本文所提出的算法有效提高了MPI广播在非平衡进程到达模式下的性能,通信时间减少129%~174%.     

多域MPI运行环境技术

针对MPI互操作问题进行研究,重点探讨了跨域并行计算所涉及的计算资源描述、进程信息交互等技术问题.采用动态虚连接技术优化了点点通信的性能,并采用拓扑感知的聚合优化算法优化了全局通信,实现了多域MPI运行环境Lyra-MPI,支持MPI2.0的动态特性.测试结果表明Lyra-MPI系统的综合能力强,可以很好地支持大规模MPI应用的跨域运行.     

G-MPI:一种基于网格的MPI框架及其实现

针对异构网格的复杂环境,提出了一种基于网格平台的新型消息传递接口(MPI)程序设计和运行框架Grid MPI(G-MPI),实现了网格中集群内部节点和集群外部节点的有效通信,从而提供了一个更广意义上的虚拟集群环境.G-MPI作为一个网格中间件,提供给网格平台上有并行任务需求的用户使用.G-MPI提供了C/C 编程接口,使得在集群环境下用这两种语言开发的并行程序,不必经过改动,就可以移植到网格环境下运行.网格环境下并行程序的开发,也变得相对容易.G-MPI加强对并行任务运行状态监控的同时,针对某些特殊的并行任务,给出了新框架下任务异常时的二次调度方案.应用实例验证了新框架的有效性.     

MPI并行编程环境及程序设计

通过对MPI原理和特点的研究,给出了并行MPI程序的基本设计思路和执行过程,并实现了向量相加的并行计算.     

消息传递接口在偏微分方程中的并行计算

针对四冲程内燃机活塞在气缸套中的二阶运动轨迹的求解问题，提出基于消息传递接口（MPI）并行化求解非线性二阶偏微分方程，计算时用消息传递的并行编程模型对不存在数据相关的部分实施并行化。对各个模块的划分以及颗粒度的大小进行了论述。对求解问题中不同的求解精度要求和通信方式，分别在SUN工作站和上海超级计算中心神威机上进行计算，对各自的总计算时间和并行时间做了对比分析，并给出了加速比和适宜的进程数。研究表明，改进后的并行算法可以在较短的时间内得到高精度的结果，且具有很好的加速比。     

MPP中区域分解法的临界子区域数的确定方法

论文针对在大规模并行处理 ( MPP)系统中应用区域分解方法 ( DDM)进行并行计算时 ,为了获得最大加速比和最短计算时间 ,如何选择恰当的子区域数 (临界子区域数 )这一关键问题 ,分析了子区域数大小对区域收敛速度和并行度的影响 ,描述了子区域数与加速比变化的关系 ,最终给出了一种确定 DDM临界子区域数的方法。该方法也适用于网络连接的分布式系统上的 DDM并行计算。实验结果表明 ,选用该方法确定的子区域数划分区域 ,能有效地提高加速比 ,减少计算时间     

面向集群的消息传递并行程序容错系统

为了保证大规模集群系统的可靠性和可用性,设计并实现了一个面向集群消息传递并行程序的容错系统。该系统采用检查点设置与卷回恢复技术,提出了基于内存排除的退出重进入并行环境策略,实现了对用户程序完全透明的容错功能、进程迁移以及系统自动重构。实验结果表明:检查点设置和系统恢复开销小于10%,符合大规模并行程序容错功能的要求。该系统提高了集群系统的可靠性和可用性,其设计结构和实现方法可以方便地移植到其他消息传递系统。     

纳米流体流动与传热过程的LBM并行计算

建立了描述纳米流体流动与传热过程的格子-Boltzmann模型,针对格子-Boltzmann方法（LBM）高度并行性的特点,用消息传递机制实现了平板间纳米流体流动与传热过程的LBM并行计算,分析了处理器数目与区域分解模式对计算效率的影响。结果表明,纳米粒子的微运动强化了流体与壁面以及流体内部的换热过程,LBM并行计算方法应用于纳米流体流动传热计算能够提高计算效率。     

基于PETSc的MPI编程方法及应用

介绍了可移植可扩展科学计算工具箱(PETSc：Portable，Extensible Toolkit for Scientific Computation)及MPI编程的方法．并且通过具体实例就如何在高性能计算机上基于PETSc进行并行编程作了讨论，所给出的程序代码均已运行成功，并和基于MPI方法手工编写的并行代码作了比较，并给出具体结果。     

基于Schwarz混乱松弛法的压铸充型模拟并行分区算法

压力铸造充型过程数值模拟是压铸计算机辅助工程应用的一个重要方面,而计算规模和效率一直是这一模拟过程中的关键问题.为扩大求解规模,该文应用Schwarz混乱松弛的思想,设计了一种异步并行算法,并在并行机群计算系统实现.该算法将整体的求解域分解为多个子域,每个子域的计算作为子任务分配给并行计算系统内的节点,每个节点可异步求解.采用通信机制进行数据交换,实现全局收敛.这种算法能够有效利用多节点优势,计算规模随节点数呈线性增加.对气缸盖罩盖零件进行了充型模拟验证,获得了满意结果.