【摘 要】
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该文针对并行应用系统的开发,分别从应用程序设计和应用程序实现两个方面进行了研究.从并行计算模型、高性能语言、并行编译技术和核外计算四个方面系统地阐述了我们的解决策
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该文针对并行应用系统的开发,分别从应用程序设计和应用程序实现两个方面进行了研究.从并行计算模型、高性能语言、并行编译技术和核外计算四个方面系统地阐述了我们的解决策略.该文的主要创新贡献包括:1.提出了"并行超结构"的概念.这一概念将组装原则用于描述粗粒度任务分解,在数据并行任务这一相对粗的并行粒度上直接抽象问题域.2.提出了扩展线程计算模型.该模型以数据并行模型为基础,采用核内计算和核外计算相统一的计算模型,并通过并行超结构实现了任务并行与数据并行的有机统一.3.定义了高性能语言p-HPF.该语言采用扩展线程计算模型,以OpenMP描述线程并发的机制来组装HPF并行代码,并为屏蔽核外数据对象在文件系统中的分解和分布存储实现细节提供了一组有效的手段.4.提出了数据并行计算划分的有向图表示方法.这一表示法克服了传统计算划分表示法只能用于SPMD并行模型和简单数据并行计算方面的不足.5.提出并实现了时序优化计算划分模型,该模型用于数据并行操作的计算划分和优化.6.设计并实现了对海量数组(2GB~100GB)跨文件I/O支持,使得p-HPF所支持核外数据对象的大小不受文件系统所支持最大数据文件大小的限制.
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