基于MPI的静态并行算法库

目前并行程序设计的状况是并行软件的发展落后于并行硬件,并行软件的缺乏是发展并行计算的主要障碍。基于这种状况,本文提出了构建并行算法库的思想,并给出了一个实例,说明如何将常用算法函数封装在一个高效优化的并行库中,从而可以被复用,从此免去并行程序员复杂、低效的劳动。     

基于MPI的并行程序设计研究

MPI是目前国内外比较流行的几种并行编程环境之一,本文探讨了MPI常用的两种编程模式,并给出一个具体的实例说明.     

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MPI的投影法数控编程算法

提出了基于消息传递的刀位轨迹并行计算方法.该方法首先将串行计算任务合理的划分成若干并行子任务,然后动态的分配到各处理机上,能充分利用网络中空闲的计算资源,提高计算速度.分别应用于投影法和自适应投影法编程,试验结果表明该方法具有令人满意的并行加速比.     

PC集群的建立和MPI并行环境的实现与编程

基于商品化部件的高性能集群计算已逐渐成为一种未来主流的并行计算系统．本文介绍了一种基于WINDOWS和MPI并行编程环境的PC集群系统的建立，介绍了MH的特点以及MPI常用编程模式，并给出了具体的实例说明．     

并行Greville方法及其在MPI环境下的实现

以Greville算法及行主元的Gauss消元法为基础,给出计算Moore-Penrose广义逆A^＋的并行方法,并对算法的复杂度(O(mn²/p))、并行计算成本(O(mn²))、并行加速比及效率进行分析.讨论如何利用MPI界面进行程序设计,并在PC机集群系统上实现A＋的并行计算.最后列出一些数值结果.     

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的分形图像压缩并行算法

利用MPI提供的库函数,提出了基于MPI的分形图像压缩并行化算法,将图像的定义域块和值域块的搜索匹配过程分配给多台处理器同时执行.实验结果表明,利用MPI来进行分形图像压缩,可以缩短压缩时间,在不改变压缩比的情况下,得到较好的加速比.     

基于相互独立检查点的MPI消息日志系统

提出了一种新的MPI消息日志机制及实现原理．它基于发送方的混合日志协议,采用收消息和发消息的全监管机制,使每个进程的消息收、发过程与检查点操作时机相对独立．当一支进程失效时,只回滚该进程本身,减小了因为单支进程失效给整个执行过程带来的进度影响,也使得并行程序具有类似于独立运行程序的自由度．出错过程的相对独立也为同时容多支进程出错提供了,前提．     

并行查找算法的MPI实现

本文对一种并行查找算法进行介绍,然后给出其MPI实现,并进行时间复杂度分析．     

有限元并行计算的MPI程序设计

以Poisson方程边值问题的求解为背景,实现了有限元并行计算的MPI程序设计.通过生成一种特殊结构的刚度矩阵,并在此基础上,设计了一套有效的并行计算策略,使计算的并行性得到很好的开拓,实现了包括刚度矩阵的生成、刚度矩阵的三角分解以及解三角方程组的并行执行.程序在国家高性能计算中心(西安)的曙光3000上进行了数值试验,结果表明,随着开辟进程数目的增多,加速比变得比较理想,当进程数目为30时,表明该进程数目在最优进程值附近.在60台处理器(进程)上计算18万个节点的大规模问题时,共耗时176 96415s.     

MPI环境下FDTD高效率网络并行计算研究

FDTD(FiniteDifferenceTimeDomain)计算复杂电磁场问题存在计算时间长和内存耗用大的难题,并行计算可以减少单机处理量,是解决该难题的有效途径.本文针对网络并行系统特点结合FDTD算法,提出了有效的优化步骤,采用MPI并行函数库实现高效率FDTD并行计算.在一套16台微机组成的网络并行计算机系统上完成了三维FDTD并行计算举例.计算结果证明了该方案的正确性,并且得到了较高的并行效率.     

三值光学计算机MPI编程技术在超算集群中的使用

建立 MPI 程序中三值光学计算机(ternary optical computer, TOC)和 CPU 在指令级别上协同工作的技术. 在该技术中, TOC 节点作为服务端, 运行等待连接的进程;CPU 上运行的 MPI 进程作为客户端, 使用以SHDX 为前缀的一类扩充指令来请求与TOC 连接. TOC 和 CPU 连接之后, MPI 进程将指令级别上的服务要求和数据一并发送给TOC 节点, TOC 发挥其处理器可构成复合运算器及数据位数众多的优势来处理数据, 并将计算结果回送给客户端的MPI 进程. 该过程实现了 CPU 在指令级别上调用TOC 来协同工作的目的. 目前, 设定一个超级计算机系统可以融入10 个TOC 节点, 每个TOC 节点可以打开8 个服务端口, 未来的版本可能扩大这两个限制. 实验结果证明了该技术的正确性.     

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.     

MPI并行计算性能的研究

探索了一种基于Windows系统平台的、用于实现高性能计算的MPI并行环境.采用MPI最新版本MPICH2-1.0.6作为并行计算的支撑环境,通过编制的三个具有代表性的MPI并行计算程序,并在以100M bps交换式局域网作为互连的机群上和具有双核处理器的PC机上分别进行了并行效率的实际测试,得到了预期结果,并做了相应分析.     

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。