基于GPU的通用计算模型

基于计算核和图形接口能够支持GPU 通用计算的特点,给出了一个规范的四层编程模型.本文主要研究了在系统抽象层中对计算核和图形接口层的图形操作抽象成通用计算的过程,其目的是屏蔽图形操作的痕迹,使在应用层执行屏蔽图形绘制程序,图形接口能够被抽象成GPU进行通用计算操作,提高面向GPGPU绘制语言的可描述性和规范化,并通过检测模块的设置检测运行环境,以提高效率.     

基于GPGPU的LBM障碍绕流的实时模拟

基于显卡的通用计算(GPGPU)是近年来并行计算和快速绘制的热点.格子Boltzmann方法(LBM)作为流体动力学的新方法,其并行性好,常常用于基于物理的流体模拟,且具有适用于复杂边界障碍的特性,但计算较为复杂.利用GPGPU技术来加速LBM的流体计算模型,构建了基于图形处理器(GPU)的流体计算框架,实现了格子Boltzmann计算的D2Q9和D3Q15模型,并用于实时的障碍绕流模拟.     

GPGPU Cloud: A Paradigm for General Purpose Computing

The Kepler General Purpose GPU (GPGPU) architecture was developed to directly support GPU virtualization and make GPGPU cloud computing more broadly applicable by providing general purpose computing capability in the form of on-demand virtual resources. This paper describes a baseline GPGPU cloud system built on Kepler GPUs, for the purpose of exploring hardware potential while improving task performance. This paper elaborates a general scheme which defines the whole cloud system into a cloud layer, a server layer, and a GPGPU layer. This paper also illustrates the hardware features, task features, scheduling mechanism, and execution mechanism of each layer. Thus, this paper provides a better understanding of general-purpose computing on a GPGPU cloud.     

油藏建模三维显示的交互式设计与研究——基于GPGPU技术

GPGPU,即通用计算图形处理器(General-Purpose computation on GPUs)近年来发展迅速,开始成为一个强大的并行浮点运算工具,已经可以处理3D图形以外的计算应用,从而大大减轻了CPU(中央处理器)的负担.针对油藏建模模型的应用,本文详细讨论了GPGPU的原理与方法,减轻油藏建模三维显示中CPC的负担,加快了计算速度,实现油藏建模三维显示交互控制.     

并行编程模型和技术的研究概况

并行编程模型是并行计算的基础,在面临多核新挑战的情况下,如何确定未来并行编程模型的主流,是一个重要的问题.通过对常用的并行编程模型和并行编程技术的概念、特点和应用环境进行介绍,为并行应用开发时有效选取并行编程模型和技术提供参考.     

X:E级系统结点内编程模型研究

基于对E级系统特征的分析和对混合编程模型编程经验的总结,提出了对E级系统结点内编程模型的七项需求.对照七项需求分析了现有编程模型的优点和不足.分析可知:对E级系统的结点内编程模型的研究应该在保证编程模型简单性的前提下,有针对性地解决当前编程模型在性能可扩展性、模型层次性和模型异构性的不足.     

GPU加速技术在治疗计划系统剂量计算中的应用

基于CUDA编程技术,研究了如何将NVIDIA的GPGPU模型应用于剂量计算,并首次将该技术应用于基于点核卷积/迭加模型的三维放射治疗计划系统商业化产品.本工作对原有剂量计算模型做了改进,使其可以在device端进行并行处理.在程序架构设计中使用MFC导出类及动态库技术,避免了大量代码移植工作.对结果数据进行了比较与分析,确定了基于特定显卡效率最高的thread数目.结果表明:基于实际患者计划数据执行结果的评估,采用GPU技术加速,大大提高了系统剂量计算速度,使射野剂量计算速度在1 s以内,大大增强了产品市场竞争力.     

用Delphi 5实现Windows Socket编程

Windows Sockets规范是在Windows进行网络通信编程的API接口,也是Windows网络编程的事实标准.在网络编程中最常用的方案便是客户机/服务器模型.本文简要介绍Socket原理及Delphi网络编程中所用到的构件,并给出了在客户机/服务器模型下用Delphi5实现Internet中常见的Echo服务实例.     

基于熵权-离差的GA-BP神经网络编程能力评估方法

针对在线评测系统中缺少对学习者编程能力的客观反馈和评估指标权重难以确定的问题,建立遗传算法(genetic al-gorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)(GA-BP)神经网络的编程能力评估模型.通过对在线评测系统的数据进行挖掘,提取编程能力评估指标,采用双参数平衡熵权法和离差最大化法的客观组合赋权方法确定指标权重以及编程能力评估值,将评估值作为GA-BP神经网络的期望输出,并与单一BP神经网络确定的编程能力评估结果进行比较.研究结果表明,利用该模型能够实现对学习者编程能力的评估且评估结果更准确.     

基于多智能体技术的复杂零件数控编程系统研究

根据复杂零件数控编程的分布式智能决策的设计需要,建立了一种基于多智能体技术的复杂零件数控编程系统模型.该模型开发了多个Agent系统,使用一个管理智能体通过黑板机制使每一个智能体能够与黑板通信,智能体之间在黑板上进行信息分享与协作.研究表明,应用多智能体技术设计的复杂零件数控编程管理系统能降低数控编程的复杂性和提高数控编程的效率.     

基于GPGPU的多目的混音算法的研究与实现

提出了一种名为GAM的基于GPGPU的多目的混音算法。该算法通过像素渲染器完成混音。为了减少缓冲区切换造成的时间占用,该算法将传统算法优化为两遍渲染。三维模型的投影位置由顶点渲染器控制,使得多个具有不同输出集合维度的算法可以在同一个渲染缓冲区上并存,并且避免了对同一像素的多次渲染。待混音的数据单元以单一纹理的形式输入,缓解了GPGPU I/O能力及其计算能力间不匹配的问题。实验结果表明,在主流硬件平台上,该算法较基于CPU实现的算法具有较高的加速比。     

基于通用图形处理器的大规模Costas信号脉压处理

本文分析了并行Costas信号脉压方法,设计了基于“通用图形处理单元（GPGPU）”的处理模型, 并基于“铺路爪”雷达参数实现了Costas信号的方案。该方案在8片Nvidia tesla C1060的异构系统上对5418个通道脉压处理耗时514.3 ms, 比通用CPU处理系统速度提升574倍。研究结果对新一代异构高性能雷达信号处理系统的设计具有很好的参考意义。     

一种基于动态纹理的运动场景可视化方法

为实现大规模角色运动场景的高真实感快速仿真,提出了一种基于动态纹理的可视化方法. 使用基于关节点旋转角的动作迁移方法,获取角色的运动动作;使用基于曲线式骨骼的变形方法,实现运动角色变形;将角色运动过程,通过渲染到纹理技术,生成内容可以实时更新的动态纹理;将角色的动态纹理应用到Billboard上,替代运动角色,实现快速绘制;使用GPGPU(General Purpose on GPU)技术加速角色变形和绘制,进一步提高仿真速度. 对于包含1万个角色的大规模场景,可以实现30FPS的实时渲染,实验结果表明该可视化方法能够快速仿真大规模角色的运动场景.     

基于图形处理器的增强现实自然特征注册算法

传统的基于中央处理器(CPU)的计算架构已无法满足增强现实(AR)三维注册技术实时运行要求。针对该问题,该文提出采用现代多核异构、大规模并行处理功能的通用图形处理器(GPGPU)来加速和优化AR三维注册算法,研究了在GPU上实现类似特征提取和匹配等AR三维注册核心技术的基础理论、方法和实验。结果表明,通过模块划分和优化后的图像特征提取SIFT算法、随机采样等,能够充分挖掘AR三维注册算法的并行运算潜力,对于640*480像素的图像序列,注册算法能够达到15帧/秒,有效地提高运算实时性。     

模糊预测型线性规划在矿山产能分配中的应用

针对矿山产能分配时约束条件多为模糊约束,而约束系数多为灰数的情况,综合模糊线性规划以及灰色预测型线性规划特点,构建模糊预测性线型规划模型对矿山产能进行分配.利用灰色预测理论对模型中的各灰色系数进行白化,将模糊预测型线性规划模型转变为模糊线性规划模型.利用模糊最优判决条件将模糊线性规划转变为求最大隶属度的一般线性规划模型,进而得到矿山产能取得最大经济效益时的产能分配,实现生产资料的科学配置和利润的最大化.     

概率约束规划的概率目标模型及其解法

本文在介绍随机规划、概率约束规划及其解法的基础上,提出了概率约束规划的概率目标模型,并给出了概率目标模型的具体解法及计算程序,且与原模型及其解法进行了比较.     

基于动态语言的敏捷并行程序设计方法研究

阐述了基于模型同构、利用动态语言实现敏捷并行程序设计的方法,通过对Python语言并行性的研究,分析了在动态语言背景下实现敏捷并行程序设计的机制,提出了一种改进并行动态语言的模型,着重讨论了并行数据模型的映射方法,以及利用信号同步和数据锁实现并发控制的机制.     

基于Yalmip工具箱的整数规划模型求解方法

整数规划是运筹学中一类常见的数学模型,然而求解整数规划模型不是十分方便。首先介绍了求解最优化模型的Yalmip工具箱;其次,给出了整数规划求解的程序设计语言;最后,通过一个实例,具体说明了Yalmip工具箱在求解整数规划方面的具体应用。