【摘 要】
：
本文阐述了MPI和OpenMP模型的编程方法。立足当前流行的集群系统结构，提出在节点内使用OPENMP线程级并行，节点间使用MPI进程级并行的混合并行来替代纯MPI并行的模式，对我国自主研发的新一代数值天气预报系统GRAPES( Global/Regional Assimilation and Prediction Syste)进行试验。结果表明，混合并行算法有更好并行效率和加速比。
【机 构】
：
National University of Defense Technology Computer Science Hunan Changsha 410073
论文部分内容阅读
本文阐述了MPI和OpenMP模型的编程方法。立足当前流行的集群系统结构，提出在节点内使用OPENMP线程级并行，节点间使用MPI进程级并行的混合并行来替代纯MPI并行的模式，对我国自主研发的新一代数值天气预报系统GRAPES( Global/Regional Assimilation and Prediction Syste)进行试验。结果表明，混合并行算法有更好并行效率和加速比。
其他文献
本文提出了一种基于访存位置对指令进行分簇的算法，可以显著提高FFT 等计算密集型程序的性能.通过分析基本块中每一条load 或store 指令中访问内存的基址和偏移量，能够获得任意两条访存指令之间的关系.然后经过数据流分析，对基本块分别进行一次正向扫描和逆向扫描，将基本块中的每一条指令的操作数绑定到一个运算簇上.实验结果显示，本文中的算法相比已有的传统分簇算法可以获得13.57 倍的性能提升.
在OGRE 3D的场景管理器模块下增加渲染队列副本,采用基于Boost线程库的相关信号量和函数构建OGRE 3D多线程模型,建立前后台读写缓冲并形成流水机制,实现OGRE 3D在多核平台下的并行加速。测试结果表明,OGRE 3D渲染速率达到原来的2-3倍,有效提升了OGRE 3D的场景渲染性能和CPU剩用率。
生物序列比对是生物信息学研究中最基本的研究方法。随着生物序列数据的快速增长,大批量序列比对变得极为耗时。针对这个问题,许多已有的高性能计算技术开始用于加速序列比对过程,GPU计算就是其中之一。已有的基于GPU的生物序列比对工具过分强调速度提升,但是缺少对准确度,性能功耗比,性价比和编程复杂度等方面的考虑。本文通过文献分析的方法。从以上四个角度详细地比较了这些基于GPU的生物序列比对工具,并进一步分
从单机性能优化角度对一个高阶精度结构网格CFD并行程序进行了优化.通过识别关键变量并对其进行常量参数化优化，使编译器能够实现更高级别的针对性优化；根据程序数据结构特点及访问模式，设计了分级数据缓存技术，使程序主要计算代码能够以更优的方式访问主要数据结构，提高访存空间局部性；进行了各种循环变换以优化访存性能.在国家超算长沙中心“Tianhe-1A”并行机上的测试结果表明，相对于采用Intel编译器最
现在MapReduce并行计算模型在不同场景下得到了广泛使用。由于网络IO传输速度通常远小于磁盘读取速度,所以Map任务的本地执行可以提高系统的吞吐率,减少作业执行时间。但是在多作业情况下,由于作业数据分布的随机性,Map任务的本地执行可能会产生负载不均衡的问题。本文提出了一种基于本地优先的作业调度策略,实现Map任务的完全本地化的同时通过优化作业调度,最大限度地实现了节点间的负载均衡。
本文针对Hadoop平台数据本地化处理的新特征，探索Haoop平台中Map任务数据访问监控机制。提出Hadoop平台数据访问监控机制不仅应服务于数据请求响应时间或吞吐率等传统数据访问效率优化目标，还应服务于保障并行执行的多Map任务数据访问开销均衡度。针对新的服务目标，本文提出包含物理数据块层、逻辑文件块层和文件层的层次化数据访问监控信息视图模型：依托Hadoop平台现有结构，设计了基于maste
云计算技术的快速发展和大量计算资源的聚集，对承载云计算应用的服务器在高密度、可靠性、稳定性、低功耗等方面提出了新的要求。为改变国外厂商占据高端云计算服务器的局面，高端云计算服务器作为应用领域中的重要信息化设备，研究和设计自主产权的国产高端云计算服务器具有重大安全战略意义。本文从服务器体系结构、多核处理器、可靠性设计(主板布局、系统散热)方面对服务器进行研究和产品模型的研制，着重探讨了可靠性设计时的
虚拟化技术与云计算平台的结合使虚拟化环境下的系统安全成为当前研究的焦点，虚拟机监控作为构建安全系统的关键技术，得到越来越广泛的应用。现有虚拟机监控技术均以特权虚拟机Domain0作为监控虚拟机，忽视了Domain0中庞大的用户层工具所带来的安全威胁，同时半虚拟化的监控虚拟机对Windows操作系统上的特殊应用无法提供支持。本文基于硬件虚拟化技术提出一种安全监控框架——在硬件虚拟域内建立基于Wind
网格资源的异构性、动态性等特征使网格任务调度面临着诸多问题。针对传统可靠性评估模型仅考虑资源失效的问题，在考虑本地任务会抢占网格任务执行资源的情况下，引入任务执行延期失效，建立了一种新的资源可靠性评估模型。在此基础上，给出了面向可靠性和费用的多目标网格任务优化调度模型。针对该NP问题，采用化学反应优化算法对该优化问题进行求解，给出了算法四种操作的具体实施方法。仿真实验表明，所提出的可靠性评估模型更
TOUGHREACT 是一个用于对地下多相流体运动和地球化学运移耦合过程进行模拟的软件，被广泛应用于多种地下复杂环境的数值分析。由于工程项目应用的需求扩大，多种多样场地级的地下模型需要用计算机来模拟，而原有串行计算软件能力难以达到要求。如何在计算能力快速发展的并行平台上构建高性能计算软件是一个需要解决的问题。本文针对原有软件的数值计算特点，在异构型CPU-GPU 计算平台以及传统分布式内存计算平台