集群环境下并行编程环境研究

研究了集群环境下并行编程的两种模型——PVM和MPI，分析了基于PVM模型的PVM ．CPPVM2种编程工具的发展情况、编程环境及各自特点；同时分析了基于MPI模型下提供开放资源的MPICH，LAM／MPI，MPIJava编程工具的发展情况、编程环境及各自特点、提出了集群编程环境将朝着面向对象的并行程序设计、广泛的异构环境支持、高性能计算程序设计的可视化等方向发展．     

基于PVM环境下的分布式并行CLIPS开发

分布式人工智能是人工智能的一个重要研究领域,它要求一组分布环境下的智能实体通过合作解决问题。从建立高速的分布式专家系统的角度出发,提出了利用PVM与CLIPS结合的实现形式。CLIPS和PVM能够提供必要的CLIPS信息传递功能．从而构造出大型的、具有很强移植性、适用于各种网络环境的分布式专家系统。     

基于PVM的并行编程技术及其对温度场的可视化

 首先介绍了基于PVM分布式平台的并行编程技术以及科学计算可视化的基本概况、数据场可视化的流程,接着在Visual C⁺⁺ 6.0可视化编程环境下对温度场可视化应用进行了并行程序设计.     

基于PVM的m-Step Jacobi PCG方法网上并行求解有限元方程

针对基于PVM的桌面PC机联网而成的网络并行计算环境中,处理机的运算速度较快而处理机间的通信相对较慢,以及微机的内存有限的实际情况,从实用的角度出发,给出了基于PVM的网上求解有限元方程组的并行m-Step Jacob i PCG方法,该算法的矩阵和向量采用行元素相邻单元贡献法实现有限元总体刚度矩阵和荷载向量的并行计算与组装,分块储存在各处理机上,其处理机间通信较少。并在1-4台桌面PC机连接成的局域网,PVM3.4 on W indow2000,VC 6.0并行计算平台上编程对该算法进行了数值试验,得到了较理想的结果。     

用微机构建高性能集群计算系统

给出了利用操作系统Linux和并行虚拟机PVM在微机局域网上构建高性能集群计算机系统的具体方法,如网络平台的搭建、Linux和PVM的安装与配置和并行算法的开发等.     

网络并行方式的PVM异构计算环境

ＰＶＭ（ＰａｒａｌｌｅｌＶｉｒｔｕａｌＭａｃｈｉｎｅ）是异构计算环境下消息传递模型实际应用的成功范例．它将计算机网络上的各种机器抽象映象成一台具有高性能计算潜力的虚拟并行机，构成开发和运行大型并行应用软件的灵活、简洁且完整的程序设计环境，在分布式高性能计算领域为人们所广泛接受，成为网络并行计算技术领域中消息传递程序设计模型的事实标准之一．本文介绍ＰＶＭ的结构、模型和技术发展；分析了典型应用和实验数据，最后对ＰＶＭ进行评价并给出结论．     

Windows下PVM的安装、配置与编程

PVM是目前国内外比较流行的几种并行编程环境之一,但大多是基于Unix平台或Linux平台的．介绍了基于Windows平台的PVM的安装与配置方法,探讨了PVM的两种不同的编程模式并给出了实例说明．     

粗粒度异构预编译器的设计与实现

提出了一种基于用户指导法的异构计算的动态实现工具,称为粗粒度异构预编译器（ＣＨＰ）,定义了５种用户在并行编程时需显式说明的代码段的类型,以及用户对代码段的输入和输出参数需进行的说明。     

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.     

基于PVM的工程系统二层优化设计

提出一个适合于工程系统的二层优化设计方法,该方法把原始问题分解为两层优化问题,顶层为协调系统优化,底层为若干个子系统优化.为了实现该方法的并行分布式计算,在局域网内建立了一个基于PVM的计算环境.一个3 126杆的空间桁架的优化设计实例验证了该算法的收敛性,并分析在并行分布环境下的加速比和并行效率.