并行处理系统中通信对并行计算性能的影响

用并行处理系统的目的是为了获得高性能，有关性能问题和并行软件技术的内涵是丰富的：不同的目标相互制约．其中处理系统中通信对并行计算性能有一定的影响．可以通过加速比来测量，通过时间局部性和空间局部性来解决这种影响。     

浅析访问局部性原理在Cache存储系统中的作用

简单介绍了Cache存储系统的工作原理以及它在提高系统性能方面的作用;由此引出了Cache存储系统设计的理论基础—访问局部性原理,并进一步讨论了访问局部性的强弱对Cache存储系统中的命中率以及存取有效性的影响。     

局部性强弱的量化方法及其应用

为实现局部性强弱分析的定量化,分析了进程工作集发生迁移时,现有工作集管理算法因未考虑局部性强弱因素而反复调整驻留集大小从而导致系统发生颠簸的现象,提出了采用采样周期内使用位求和结果和缺页次数作为指标的局部性强弱量化计算方法,并对该方法进行了算法设计和系统实施.结果表明,文中量化计算方法在不影响系统性能的情况下,减轻了系统进程切换时各进程工作集大小的波动,降低了系统资源需求,说明该算法是有效的.     

NoC中主要技术的研究与实现

本文对一些NoC相关重要技术进行了研究与分析,其中包括：片上网络模拟器的关键技术研究和框架的设计、低延迟NoC路由器设计、通信局部性对NoC性能的影响和通过配置长连线来提高片上网络的性能。     

层次化片上多核处理器性能研究

层次化片上多核处理器紧耦合多个处理核构成"簇节点",对访存和片上通信的局部性有良好支撑,能有效地缓解片上多核间数据通信带来的通信开销。文章通过构建精细的层次化片上多核处理器仿真器,利用随机任务模型研究"簇节点"大小对系统性能的影响。仿真发现,一定系统规模下,要获得良好的系统性能,层次化片上多核处理器需要在"簇节点"数目与"簇节点"的大小(节点内处理核的数目)之间仔细权衡。     

多处理器系统中的数据局部性及其优化技术研究

数据局部性是多处理器系统中的重要研究方向之一。结合该领域目前国内外研究现状和我们近一阶段的研究进展，讨论了多处理器系统中的数据局部性及其优化问题。针对现有局部性度量模型存在的不足，提出了一种增强的可用于层次式并行计算机体系结构的局部性度量模型。在静态和动态局部性优化技术方面，分别探讨了基于投影分层的数据变换框架和基于瞬时访问信息的动态页迁移策略，并展开了系列相关的讨论。另外，针对利用数据局部性时必须解决的一个关键问题--存储一致性问题，进行了深入的研究，提出了以操作系统为中心的线程存储一致性模型。     

基于IRR信息的改进ARC算法

缓存是增强计算机整体性能的一项重要技术,缓存替换算法作为核心技术尤为重要。通过深入研究多种数据访问模式下ARC(adaptive replacement cache)算法的性能,总结出ARC算法性能较差的数据访问模式及其原因。针对发现的不足提出了一种改进的缓存替换算法,该算法通过引入IRR(inter reference recency)信息,提高了弱局部性访问模式下的缓存命中率,改善了ARC算法对不同数据访问模式的适应性。仿真实验结果表明,改进后的算法提升了应对弱局部性访问模式的能力,增强了算法的灵活性。     

一种非结构化P2P流媒体系统拓扑构建算法

为解决P2P流媒体系统构建时的邻居选择问题从而优化应用性能,本文首先提出了一种新的评价模型-带宽延迟比率,然后基于该性能模型提出了一种基于Metropolis-Hastings算法同时考虑P2P流媒体系统中节点局部性和异构性的拓扑构建算法,并对提出的算法建立数学模型进行了理论的分析。最后本文对该算法进行了模拟实验,结果表明该算法与目前广泛采用的SCAMP方法相比具有显著的性能提高和更好的可扩展性。本文的研究工作对P2P流媒体系统的拓扑构建,性能优化等领域的研究有着重要的指导意义。     

请求分页式系统设计的性能保证

请求分页式是当今应用最为广泛的虚拟存储技术.要保证其获得良好的性能,仅关心页面置换算法是不够的,还必须关注诸如存储器分配策略、页面大小、程序结构等多个方面.请求分页式系统的理论依据是局部性原理,在此基础上,结合已有研究成果,从设计者和应用者的角度着重就其中几个因素进行了讨论和研究,力求在理论上得出一般性的结论.     

建立源程序级的CACHE意识

本文论述CACHE机理,深入分析了在源程序级加强程序局部性的若干方法,并认为应把学术领域中对CACHE行为的分析引入本科教学中,培养并加强学生的CACHE意识,编写具有良好局部性的程序,以充分利用当代微处理器的硬件复杂性,发挥其性能潜力.     

并行遗传算法收敛性分析及优化

针对并行遗传算法（parallel genetic algorithms，PGA）容易出现收敛过快和陷入局部最优解的问题，综合多种不同进化策略遗传算法之所长，设计了一种混合的粗粒度并行遗传算法。该算法由多个独立的子群体组成，各个子群体并行的、独立的、按照不同的遗传进化策略进化，每隔一定的时间，在子群体之间进行最优个体的迁移，促进群体的共同进化，并抑制群体早熟。在PVM环境下，用该算法实现函数优化问题，仿真实验数据表明了其有效性．     

基于并行优化的免疫推荐算法

随着互联网应用的不断发展,电子商务受到越来越多的重视。如何为用户提供更加个性化的服务,提高其商品的吸引力,进而为企业带来更大的收益,就成为了网站所面临的核心问题。通过对人工免疫理论的研究,讨论了将人工免疫网络技术应用于电子商务个性化推荐的思想,并对已有算法进行了并行化的改进提出了并行免疫推荐算法(PINR)。实验结果表明,该算法在保证免疫推荐质量的基础上,大大降低了算法的运行时间,具有很好的应用价值。     

基于平行坐标技术的关联规则可视化模型

数据挖掘可视化是数据挖掘过程中的重要组成部分.通过交互式数据挖掘可以增强挖掘结果的可理解性和可信度.平行坐标技术是数据挖掘可视化技术中的一个重要技术之一,该文在这种技术的基础上,提出了一种基于此技术的关联规则的可视化模型及显示方法.在最后对现有的关联规则的可视化方法进行了比较,论文中提出的显示模型在海量多维规则的显示和交互式操作上表现较为突出.     

CAT平台下多模态学习者双语语料库构建

分析翻译课程中多模态学习者双语语料库的构建问题。将计算机辅助翻译(CAT)技术纳入翻译教学,利用CAT平台,构建包含文本、视频等多种模态的新型学习者双语语料库,并以雪人翻译软件为例,探讨多模态学习者双语语料库构建的选材、语料加工、检索等问题以及具体构建步骤和方法。     

基于消息传递接口的并行图像处理算法研究

对于大数据量图像和复杂图像处理算法,并行处理是一种有效的解决方法.基于消息传递接口,设计了一种并行图像边缘检测算法,并在曙光4000L并行机上予以实现.数值实验结果表明,并行图像处理能显著减少计算时间,更多的计算节点能得到更大的加速比,该并行图像处理算法对于大数据量图像更加有效.     

基于DMA传输的并口设计实现

采用改进HARVARD总线结构的通用DSP中,一个可配置位宽的并口采用DMA（直接存储器存取）模式传输.该并口可以实现传输数据的打包解包和奇偶选择,同时支持ITU-R 656视频标准的输入传输,对提高DSP的数据吞吐率发挥了重要的作用.     

一维河网非恒定流数学模型的并行计算

运用并行计算,求解一维河网Preissman四点隐式差分格式离散方程组中耗时最多的节点水位方程组,有效缩减了模型的求解时间.针对当前商业并行编程平台不能实现进程迁移和网络异常情况下无法保证计算结果正确性的现状,自主开发了并行通讯平台,并根据模型并行计算需要制定了相关通讯协议.以上海浦东河网为例进行了数值模拟.结果表明:当河道数一定时,存在最优客户端数;当客户端数小于最优客户端数时,并行算法所需时间小于串行算法时间,并随着客户端数增加所需时间也逐渐减少;反之,所需时间则逐渐增大.     

Parallel algorithm in Surface wave waveform inversion

In Surface wave waveform inversion, we want to reconstruct 3D shear wave velocity structure, which calculation beyond the capability of the powerful present day personal computer or even workstation. So we designed a high paralleled algorithm and carried out the inversion on Parallel computer based on the partitioned waveform inversion (PWI). It partitions the large scale optimization problem into a number of independent small scale problems and reduces the computational effort by several orders of magnitude. We adopted surface waveform inversion with a equal block (2^o×2^o) discretization.     

并行测试系统资源配置模型

并行测试是下一代自动测试技术的主要发展方向之一。从并行测试系统的本质概念入手,分析了影响并行测试系统资源优化配置的关键因素,给出了解决问题的思路。研究了并行测试信号模型、测试资源接口模型,以降低系统组建成本和提高测试系统效率为研究目标,提出了并行测试任务优化序列的概念;以此为基础,给出了并行测试资源优化配置方法。     

基于身份的并行增量移动云存储方案

针对移动云计算环境中的数据存储问题,提出了一种基于身份的并行增量移动云存储方案.该方案引用了并行计算思想,使用密文聚合技术,充分挖掘了现有移动客户端的性能,在效率和能耗之间达到了平衡;使用增量代理重加密算法,在将部分计算迁移至云计算中心的同时,提高其整体性能;不使用传统公钥证书,既减少了密钥管理压力,也实现了信息的保密性和完整性.实验表明,该方案提高了CPU的使用率,具有较强的可用性.