基于高性能微机群集的并行计算环境的设计与实现

基于工作站或高性能微机群组的并行计算,是并行计算领域研究的热点。常见的并行环境有ＭＰＩ等,但它们编程复杂,并行程序的可移植性差。该文介绍了一种有效的并行计算模型ＢＳＰ,它的并行编程容易,性能可预测,程序的可移植性好。     

基于哈希表的MapReduce算法优化

分布式并行计算是提高计算机性能常用的方法,但针对不同需求,并行程序的设计并没有统一的模型与方法,使得并行程序的编写完全依靠开发人员的经验。Google公司提出的分布式并行编程模型MapReduce能够完成特定类型的并行程序的开发与运行。使用哈希表对MapReduce分布式并行编程模型进行优化,减少中间结果中的碎片,并省略Combiner中间函数的调用,减少传输负载,提升运行效率,同时兼顾了Map函数与Reduce函数接口的属性,保持了MapReduce模型的并行性特点。     

分层并行计算模型

传统单一的并行计算模型变得越来越复杂,对并行计算各阶段针对性不强、指导能力差的特点,为此提出了对并行计算模型分层研究的思想,依此把并行计算模型分为并行算法设计模型、并行程序设计模型、并行程序执行模型三个层次,分别给出了各个模型的特点及研究内容．理论分析结果表明,通过分层,每个阶段的模型分工明确,目标单一,指导性强．     

从公理语义看UNITY模型和GAMMA模型的关系

ＧＡＭＭＡ和ＵＮＩＴＹ都是面向问题描述的程序设计语言．ＵＮＩＴＹ开发了一种公理语义规范语言，即ＵＮＩＴＹ逻辑，描述和推导程序的特性．这一规范语言也可以很自然地移植到ＧＡＭＭＡ模型上去．基于上述语义规范，给出一个将ＵＮＩＴＹ程序变换成ＧＡＭＭＡ程序的保语义等价性的程序变换方法，从而证明了ＧＡＭＭＡ模型的描述能力强于ＵＮＩＴＹ模型     

基于C／S结构的Ada并行计算模型

在研究Ａｄａ９５并行计算语义的基础上，提出了一个基于Ｃ／Ｓ结构的Ａｄａ并行计算模型Ａｄａ－ＰＣＭ，讨论了在Ｃ／Ｓ 环境下实现Ａｄａ并行计算存在的问题和解决方法。该模型不驻是研究Ａｄａ并行计算环境的基础，同时可为其它分布并行计算问题提供借鉴。     

基于OpenMP的湍流场中颗粒碰撞聚合的并行数值模拟

为了快速求解10000个粒子的湍流碰撞聚合问题,采用OpenMP对Smoluchowski方程的FORTRAN求解程序进行了并行处理.数值结果表明:在不改变串行程序结构的情况下,仅对循环体部分进行并行处理,并行效率可高达80%,且串行程序与并行程序的计算结果完全吻合.对于大计算量循环体的并行计算,采用全部处理器进行并行计算时耗时最小.但是对于小计算量循环体的并行计算,采用全部处理器进行并行计算时耗时不一定最小.     

可视化并行程序开发环境GPPDS研究

并行程序的编写、调试和性能分析十分复杂和困难,极大地阻碍了并行计算的普及,因此需要一个较完善的并行程序开发环境来帮助开发并行程序、监视程序运行和分析程序的性能,以减轻并行程序开发者的困难。本文针对消息传递类型的并行程序,研究并开发了一种可视化并行程序开发环境GPPDS(Graphical Parallel Program Development System),包括图形化并行程序开发模块、远程提交编译计算模块、性能数据监测模块以及性能可视化模块等。GPPDS是一个轻量的开发环境,功能实用、简单,便于使用。     

一个并行程序开发环境的研究与实现

文章介绍一个面向普通ＰＣ互连构成的多处理机系统的并行程序开发环境ＰａｒａＤＫ．ＰａｒａＤＫ由并行程序设计语言ＰａｒａＣ、并行操作系统ＰａｒａＯＳ和一个并行程序调试工具组成．ＰａｒａＣ是标准Ｃ＋＋扩展了支持并行的宏与库函数而成．ＰａｒａＯＳ在ＭＳＤＯＳ基础上增加了并行处理所需功能并支持多线程．对ＰａｒａＯＳ的多线程机制和线程间同步与通信的方式作了较详细的讨论，并简要介绍了并行调试工具的功能．     

自适应遗传算法优化模型小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络的隶属函数，提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模型小脑模型ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线，仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级，比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级，自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ学习速度比ＧＡ优化的速度快且乾化过程的振荡明显减小，仿真     

共享存储器多处理机并行计算编译及调度机制

引入并行程序段标记、程序段归并构造并行程序编译思想,设立并行计算调度状态字构造并行计算调度表,提出了一种有效的共享存储器多处理机程序、作业级并行计算编译调度思想及相应的算法。     

自适应遗传算法优化模糊小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．     

并行FORTRAN程序设计技术探索

简要叙述了并行程序设计语言ＣＭ Ｆｏｒｔｒａｎ的计算模式、并行数据结构及其主要特征，并对Ｆｏｒｔｒａｎ７７和Ｆｏｒｔｒａｎ９０上的扩展部分作了概要描述。     

分布式并行编程模型MapReduce及其应用研究

在传统的并行编程模型中,对大量数据如何进行并行计算、如何为每个任务分发数据、如何处理单点故障等问题,都需要大量的程序分析和设计,这些问题的有效处理都需要程序员显式地使用有关技术来解决.对于程序员来说,这是一项具有极大困难的工作,使得原本简单的运算反而变得非常复杂,这些问题的存在也在一定程度上制约了并行程序的普及.而MapReduce计算模型能有效地解决上述问题,阐述了Google的MapReduce计算模型的实现机制,并通过实例描述了该模型的执行过程.     

UG CAD/CAM在液压泵上的应用

介绍了用ＵＧ开发液压泵ＣＡＤ／ＣＡＭ 的过程和液压泵新品开发的模式,还介绍了叶轮、壳体的ＣＡＤ／ＣＡＭ 实例     

基于 I-DEAS Geomod 建立 CAD/CAM 集成中的机械产品模型

在建立零件Ｂ－Ｒｅｐ形式实体模型的基础上，通过提取形状特征，附加工艺信息特征，可以建立机械零件的产品模型，作为ＣＡＤ／ＣＡＭ集成中的模型输入。基于现有成熟的商品化软件Ｉ－ＤＥＡＳＧｅｏｍｏｄ进行了开发。     

基于I—DEASGeomod建立CAD／CAM集中中的机械产品模型

在建立零件Ｂ－Ｒｅｐ形式实体模型的基础上，通过捍取形状特征，附加工艺信息特征，可以建立机械零件的产品模型，作为ＣＡＤ／ＣＡＭ集成中的模型输入，基于现有成熟的商品化软件Ｉ－ＤＥＡＳＧｅｏｍｏｄ进行了开发。     

在Linux下构造并行计算平台及开发并行程序

L inux是一个非常优秀的操作系统,其上的PVM也是目前最流行的并行编程语言之一.借助L inux构建并行计算系统,以及在L inux平台下开发PVM并行程序.     

向量式有限元桁架结构并行程序节点分配技术

结合向量式有限元(VFIFE)的计算规则以及桁架结构的特点,提出了一种并行程序节点分配机制.通过对桁架结构模型数据的分析,定义模型数据的分解规则,动态实现对模型数据的分解.依据分解的结果来动态划分并行计算的数据集,并且基于特定的并行计算框架完成并行计算.实例验证表明,该节点分配机制是有效的,并且极大地提高了计算效率.     

GaAsMESFET模型参数自动提取方法的研究

提出了一种基于ＰＳＰＩＣＥ４．０２通用电路模拟程序与优化技术相结合提取ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ模型参数的方法，根据实例的ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ小信号Ｓ参数与大信号Ｓ参数，利用约束优化技术提取模型等电路元件参数，并利用该电路模型参数设计制作１了３．７ＧＨｚ－４．２ＧＨｚ和５．２ＧＨｚ＝－５．８ＧＨｚ ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ放大器，给出了设计和测试结果并验证了该方法的正确性。     

基于OpenFOAM的静电除尘器电场分布并行数值模拟

为了快速求解线板型静电除尘器电场分布问题,采用OpenFOAM开源有限容积库及g++自定义静电除尘器电场分布求解器并行模拟计算。结果表明:串行计算与并行程序的计算结果完全吻合。在并行计算过程中,在处理器数量为2颗和4颗时会出现超线程加速比现象。随着并行处理器数量增加,并行加速比呈非线性增加,并行加速比先增加后减少。对于相同的收敛准则,高网格数量情况下的并行加速比小,并行效率低。