并行处理系统

摘要： 该文通过分析对称多处理器(SMP)并行处理系统的特点,提出了一种适用于SMP的超大点数FFT快速算法.该算法采取限定序列划分规则、改变铰链因子计算方法和优化数据分布及存储访问等手段,大大减少了对存储资源的依赖,并提升了FFT的执行性能.实测结果表明,该算法适用于SMP平台,有效地解决了单核处理器较难高效实现超大点数FFT的问题.

摘要： 在最新发布的超级计算机全球排行榜中,无锡国家超级计算中心的“神威太湖之光”排名世界第一,它的运算能力达到每秒93.01千万亿次。使超级计算机成为“计算机领域的珠穆朗玛峰”。在最新发布的超级计算机全球排行榜中,无锡国家超级计算中心的“神威太湖之光”排名世界第一,它的运算能力达到每秒93.01千万亿次。这意味着,“神威太湖之光”运算1小时,相当于13亿人同时用计算器计算近3000年。

摘要： The remote sensing data has many characteristics such as unstructured,formatted,huge amount of a single image and less amount of data records,the amount of most remote sensing data isn't significantly reduced after processing,and large-scale remote sensing data processing is needed.Based on the existing hardware resources,this paper designed and implemen-ted an integrated parallel system for multi-source quantitative remote sensing production in centralized cluster.In order to solve the problem of the parallel about the serial algorithm designed and developed by the remote sensing scientists and the require-ment of large scale data management,the system designed a parallel processing system based on task parallelism and an appli-cation-aware's parallel file system.The system integrated more than 30 kinds of preprocessing algorithms for multiple raw data and 50 kinds of production algorithms for multi-source quantitative remote sensing products developed by remote sensing science workers,to realize the process of workflow production,and solved the problem of large-scale production of the multi-source remote sensing quantitative products on demand.And the production process was carried out.It is confirmed that the platform has the reliability and validity in the management and processing of large scale remote sensing data.%针对遥感数据非结构化、有格式、单景数据量大、记录总量小、大部分处理过程后数据量不显著减少的特点和大规模遥感数据处理的迫切需求，基于已有硬件资源，设计和实现了集中式集群计算的多源定量遥感产品生产系统。系统为解决遥感科学工作者设计开发的算法进行并行计算的问题以及大规模数据管理的需求，设计了基于任务并行的处理系统和面向应用的并行文件系统。系统集成了遥感科学工作者开发的30多种原始数据的预处理算法和50多种多源定量遥感产品生产算法，解决了多源定量遥感产品规模化流程化按需生产的难题，并进行了产品生产，证明了系统在管理和处理大规模遥感数据时的可靠性和有效性。

摘要： 本文介绍了一种由多个DSP构建的并行处理系统,探讨了多DSP系统中实现交叉调试的方法,详细讨论了调试器和目标机调试的具体内容,给出了调试模式下的程序下载方式.实际应用显示,该交叉调试系统能够有效满足多DSP系统的调试需求,拥有较好的多处理器支持性能和较高的性价比.

摘要： The asynchronous substitution is applied in the digital simulation of primary system for the hybrid substation training and simulation system,which divides the multi-node simulative calculation into the independent subnet calculations for fewer nodes in one simulation step, suitable for parallel calculation to insure the real-time performance. The stability conditions of asynchronous substitution are analyzed and the π overlap model is applied to improve the stability condition and calculation accuracy, which is verified by the simulation for a real substation. The simulative calculation is stable and convergent when the stability conditions are satisfied.%针对数字-实物混合型变电站培训仿真一次系统的数字仿真计算,采用异步替代法在仿真步长内将多节点的一次系统仿真计算分割为节点较少且相互独立的部分网络模型计算,使其适用于并行计算,从而保证一次系统仿真的实时性.在分析异步替代法稳定条件的基础上,提出了一种改善稳定条件和提高计算精度的π型重叠电路模型.通过对真实系统的仿真计算表明,π型重叠电路有效,在满足异步替代法稳定条件下仿真计算稳定,具有良好的收敛效果.

摘要： 微软于2010年12月21日发布了分布-式并行计算基础平台——Dryad测试版，成为Google MapReduce分布式数据计算平台的竞争对手。开发人员能够借此在Windows或者．NET平台上编写大规模的并行应用程序模型，单机上编写的程序可以轻易运行在分布式并行计算平台上，并可利用服务器集群对数据进行并行处理，程序开发人员操作数千台机器时，无需／须关心分布式并行处理系统方面的细节。本文将重点讲述Dryad平台的功能原理及应用。

摘要： 对图形绘制集群中节点间负载不均衡问题提出了基于延期着色绘制的sort-first图形绘制集群.分析了延期着色中可见性检测、全局光照着色、局部光照着色3类算法的计算原理,用于预测不同阶段的绘制负载;将负载预测算法转换为场景绘制中的片段着色算法;借助图形处理器的并行处理能力,通过集中式的预着色计算,获得了屏幕空间内逐像素的绘制负载分布;基于预测的绘制负载分布,分配图形绘制集群中各个节点的绘制任务.根据实验结果,该系统可以实时预测并剖分绘制负载,精确的负载预测使系统获得高速、稳定的图形绘制性能.

摘要： 提出一种以两片TMS320F2812为核心的双DSP芯片并行处理系统,给出了该系统的硬件结构,包括信号采集模块、信号调理模块、双DSP并行处理模块以及人机接口模块的设计.并在此硬件基础上,对两块DSP的任务做了分配,讨论了软件流程设计及C语言实现.

摘要： 中油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司物探研究中心是集地震资料处理、解释及物探技术研发为一体的专业化技术中心，迄今已有30余年历史。中心拥有物探、地质专业化人才300余人。装备有多套先进的并行处理系统（计算机节点已达1000多个）和数量众多的解释工作站。

摘要： 为了满足阵列信号处理高速实时并行处理系统的要求,我们设计并实现了由多片ADSP-TS101构成的并行实时处理系统,采用FPGA的逻辑控制和松/紧联合耦合连接方式分别完成了多通道同步采样模块和多处理器的并行处理结构的硬件设计.解决了阵列信号处理中多通道同步采样和大数据量的高速实时处理的问题,同时该系统具有良好的稳定性和通用性.

摘要： 针对组合导航系统嵌入式数据处理环境,研制了一种基于PC104总线模块的嵌入式多DSP并行处理系统.该系统体积小、速度快、功耗低、稳定性好,具有广泛应用前景.本文主要介绍了该系统的硬件结构、工作原理以及软件设计.

摘要： 在实时信号处理中，往往需要由多个DSP构成各种规模的系统。提出了一种易于扩展的积木式体系结构，以满足不同应用的需要;构建了由4个DSP组成的积木单元;研究了由积木单元互连构成的典型拓扑结构;针对基于积木单元的二维网格和三叉树拓扑结构分别给出了相应的分布式最短路由算法，算法简单高效，减小了DSP间的通信开销。

摘要： 在实时信号处理中,往往需要由多个DSP构成各种规模的系统.本文提出了一种易于扩展的积木式体系结构,以满足不同应用的需要;构建了由4个DSP组成的积木单元;研究了由积木单元互连构成的典型拓扑结构;针对基于积木单元的2维网格和3叉树拓扑结构,分别给出了相应的分布式最短路由算法.算法简单高效,减小了DSP间的通信开销。

摘要： 介绍了基于VME总线的多DSP并行处理系统的构建,并着重论述了利用TMS320C6416T处理器实现共享总线型并行处理结构的具体构架和性能的分析,针对动态背景信号生成提出了一种有效的解决方案.

摘要： 针对大规模数据分类中训练集分解导致的分类器泛化能力下降问题,提出基于训练集平行分割的集成学习算法.它采用多簇平行超平面对训练集实施多次划分,在各次划分的训练集上采用一种模块化支持向量机网络算法训练基分类器.测试时采用多数投票法对各个基分类器的输出进行集成.在3个大规模问题上的实验表明:在不增加训练时间和测试时间的条件下,集成学习在保持分类器偏置基本不变的同时有效减少了分类器的方差,从而有效降低了由于训练集分割导致的分类器泛化能力下降.

摘要： 针对大规模数据分类中训练集分解导致的分类器泛化能力下降问题,提出基于训练集平行分割的集成学习算法.它采用多簇平行超平面对训练集实施多次划分,在各次划分的训练集上采用一种模块化支持向量机网络算法训练基分类器.测试时采用多数投票法对各个基分类器的输出进行集成.在3个大规模问题上的实验表明:在不增加训练时间和测试时间的条件下,集成学习在保持分类器偏置基本不变的同时有效减少了分类器的方差,从而有效降低了由于训练集分割导致的分类器泛化能力下降.

摘要： 针对大规模数据分类中训练集分解导致的分类器泛化能力下降问题,提出基于训练集平行分割的集成学习算法.它采用多簇平行超平面对训练集实施多次划分,在各次划分的训练集上采用一种模块化支持向量机网络算法训练基分类器.测试时采用多数投票法对各个基分类器的输出进行集成.在3个大规模问题上的实验表明:在不增加训练时间和测试时间的条件下,集成学习在保持分类器偏置基本不变的同时有效减少了分类器的方差,从而有效降低了由于训练集分割导致的分类器泛化能力下降.

摘要： 针对大规模数据分类中训练集分解导致的分类器泛化能力下降问题,提出基于训练集平行分割的集成学习算法.它采用多簇平行超平面对训练集实施多次划分,在各次划分的训练集上采用一种模块化支持向量机网络算法训练基分类器.测试时采用多数投票法对各个基分类器的输出进行集成.在3个大规模问题上的实验表明:在不增加训练时间和测试时间的条件下,集成学习在保持分类器偏置基本不变的同时有效减少了分类器的方差,从而有效降低了由于训练集分割导致的分类器泛化能力下降.

摘要： 本报告对"基于CPCI军用加固机的高性能TS201并行DSP系统"的开发目的、应用环境、系统的组成及各模块的功能结构与特点以及软件开发调试平台进行了描述,最后给出了本系统的特点及结论。

摘要： 本发明无需大幅度增加电路规模即可实现一种在SIMD处理时不会产生性能下降的混合模式并行处理器系统。把N个可实现SIMD操作的处理元件PE分组成进行MIMD操作的M(＝N÷S)个处理单元PU。MIMD操作时，各个PU内的属于每个PE的共计S个存储器中的P个(P＜S)作为命令超高速缓冲存储器来操作，剩余的存储器作为数据存储器或者数据超高速缓冲存储器来操作。另外，属于每个PE的共计S组的通用寄存器中，1组保持原状作为PU的通用寄存器来操作，剩余的S－1组中T组(T＜S－1)或必要数目组作为命令超高速缓冲存储器的标记保存用寄存器来操作。

摘要： 一种利用单处理器的操作系统的并行处理系统和并行处理程序，在所述并行处理系统中，在多处理器上运行单处理器的操作系统和现有的单处理器的应用程序，以针对应用程序来实现由多处理器所进行的并行处理，将所述多处理器逻辑上划分为第一处理器侧和第二处理器侧两组，以及将在所述第一处理器侧的处理器上运行的所述应用程序内能够并行化的工作单元控制为在所述第二处理器侧的处理器上的新工作单元。

摘要： 本发明涉及一种大规模实时交通数据的并行处理系统和大规模实时交通数据的并行处理方法。其中，大规模实时交通数据的并行处理系统包括通信服务器组，用于接收前端监测设备采集的实时交通数据，对接收到的实时交通数据进行校验与解析，分拣不同类型实时交通数据并向交通数据发布/订阅器进行转发；交通数据发布/订阅器，用于建立实时交通数据发布/订阅消息队列，接收并缓存由通信服务器组转发的实时交通数据，向订阅实时交通数据的不同的分发目的地进行实时交通数据的分发。本发明的大规模实时交通数据的并行处理系统和处理方法能，能够增强交通数据实时采集及海量交通数据处理的能力，同时满足交通业务发展下的扩展性需求。

摘要： 在应用单处理器OS的并行处理系统上，在多处理器上操作单处理器OS和现有应用程序，以便针对应用程序，实现多处理器的并行处理，每个处理器包括通信代理单元，通过代理在散布在处理器上的工作单元之间传送数据，以及其中传输侧任务进行操作的处理器上的通信代理单元保持与处理器上接收侧任务的地址有关的信息，以作为接收侧任务的代理，接收从传输侧任务传送过来的数据。

摘要： 在多处理器上运行单处理器OS和应用程序的并行处理系统上，相对于应用程序，通过多处理器实现了并行处理，向能够在应用程序内并行化的工作单元提供单处理器OS服务的OS服务单元，响应来自工作单元的处理请求，控制相对于处理请求的安全功能。

摘要： 一种利用单处理器的操作系统的并行处理系统和并行处理程序，在所述并行处理系统中，在多处理器上运行单处理器的操作系统和现有的单处理器的应用程序，以针对应用程序来实现由多处理器所进行的并行处理，将所述多处理器逻辑上划分为第一处理器侧和第二处理器侧两组，以及将在所述第一处理器侧的处理器上运行的所述应用程序内能够并行化的工作单元控制为在所述第二处理器侧的处理器上的新工作单元。

摘要： 本发明涉及一种大规模实时交通数据的并行处理系统和大规模实时交通数据的并行处理方法。其中，大规模实时交通数据的并行处理系统包括通信服务器组，用于接收前端监测设备采集的实时交通数据，对接收到的实时交通数据进行校验与解析，分拣不同类型实时交通数据并向交通数据发布/订阅器进行转发；交通数据发布/订阅器，用于建立实时交通数据发布/订阅消息队列，接收并缓存由通信服务器组转发的实时交通数据，向订阅实时交通数据的不同的分发目的地进行实时交通数据的分发。本发明的大规模实时交通数据的并行处理系统和处理方法能，能够增强交通数据实时采集及海量交通数据处理的能力，同时满足交通业务发展下的扩展性需求。

摘要： 在应用程序并行处理系统中，在形成多处理器的多个处理器之一上，以独立于其余处理器的方式操作应用程序，并在其余处理器上，在该应用程序的控制下在并行处理中操作功能扩展模块。结果，即使在内部设有其处理能力象便携式终端一样小的处理器这样的数据处理设备中，也能平稳操作应用程序。

摘要： 并行处理系统,具有执行规定的重复处理的多台计算机1～5,当这些计算机各自要发送的数据,是发送目标计算机要求即时接收的数据以外的数据的情况下,经由第3计算机向该目标计算机发送数据。因此,可以抑制数据的通信次数,其结果,可以得到系统整体的处理速度高的并行处理系统。

摘要： 在应用单处理器OS的并行处理系统上，在多处理器上操作单处理器OS和现有应用程序，以便针对应用程序，实现多处理器的并行处理，每个处理器包括通信代理单元，通过代理在散布在处理器上的工作单元之间传送数据，以及其中传输侧任务进行操作的处理器上的通信代理单元保持与处理器上接收侧任务的地址有关的信息，以作为接收侧任务的代理，接收从传输侧任务传送过来的数据。