并行运算

摘要： 当网络在云数据中心发送和处理数据的延迟较大时,大多实时智能应用程序都难以达到预期效果。雾计算允许这些对延迟敏感的应用程序在边缘设备上运行,这些设备被称为雾节点,其在地理位置上更接近应用程序。然而,雾计算中的雾节点通常计算资源有限,容易受到海量高维异常流量攻击,为此,提出一种特征降维的改进准递归神经网络,并基于该网络构建轻量级入侵检测模型FR-IQRNN。将雾节点采集到的高维攻击样本编码为低维向量以减少冗余特征,利用FR-IQRNN的循环连接捕获低维向量的时间依赖关系,同时在时间步长和小批量维度中实现并行计算,在此基础上,引入注意力机制强化模型对关键特征的提取能力,从而实现雾节点的入侵检测。在公开数据集UNSW_NB15上,FR-IQRNN模型能取得99.51%的准确率、99.23%的精确率以及99.79%的召回率,优于RNN-IDS、AESVM等模型,并且仅需127.94 s便达到95%以上的训练精度。在NSL-KDD数据集上,FR-IQRNN模型获得99.39%的准确率和99.27%的召回率,且在鲁棒性方面表现突出。

摘要： 环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪采用大面阵帧转移CCD作为成像和存储介质,以满足其高性能成像需求。然而,帧转移型CCD的Smear效应会造成干涉图像累积误差,导致干涉信息不准确,进而引起目标反演光谱失真。为了消除Smear效应影响,传统方法常利用行间信息迭代运算进行校正,导致计算耗时随着探测器面阵变大而增加。文章根据Smear效应产生的机理,推导出一种基于矩阵运算的Smear效应快速校正模型,并通过图形处理器(GPU)并行运算进行加速,以达到高效消除Smear效应的目的。试验结果表明:文章提出的方法能够很好地校正Smear效应引起的误差,同时利用GPU加速后计算速度是传统校正方法的632.4倍。

摘要： 随着单元化方案的普及,越来越多的银行业务也实施了单元化改造。其中银行的代收付业务就可以按照分行所处地域进行单元化拆分,按业务需求使用南北两个数据库集群分别承载业务数据。使用单元化设计可以按分行业务数据进行拆分,减少耦合度,并按照区域就近部署业务,提升业务的响应速度。但单元化设计也给一些全行类的统计查询业务带来不便。业务需要开发专门的归并逻辑,分别从南北两个数据库集群获取数据并做进一步处理,逻辑复杂,并行运算速度慢。

摘要： 采用切比雪夫多项式逼近指数函数,并用modelsim进行仿真验证。针对“积之和”的函数形式,采用分布式算法对计算过程进行优化,提高运算速度。用流水线方式实现运算过程。通过缩小LUT设计规模,减小芯片面积,采用并行运算进一步提高运算速度。

摘要： 合成孔径雷达SAR是一种主动式的对地观测系统.近年来SAR逐渐朝着多平台化发展,陆续出现了在无人机、探测车等小型移动平台上.SAR成像是运行在SAR上的成像程序,由于新的特殊运行环境的出现、其对低能耗和高算力有了更严格的要求.如何针对特定的平台,提供高性能、低功耗的应用支持,便成为其核心要点.对SAR成像计算和访存等特征进行了分析,针对性地进行了程序优化并测试了该程序在x86平台上的性能,以获得可靠的性能参考.在此基础上,面向DSP+FFT加速器的硬件结构,构建了一个算力配比数学模型,为硬件设计提供解决方案.

摘要： 研究在满足既定工序顺序约束的情况下,按序组合工序来分解柔性作业车间大规模调度问题,建立分解调度问题的数学模型,并探索高效求解的方法.首先基于工序组合与遗传算法,将大规模调度问题进行分解降低问题空间复杂度,形成调度子问题,并建立分解后的调度数学模型;其次将利用组合规则生成高质量的初始解,采用遗传算法与蛙跳算法相结合的混合算法,采用双线程进行并行计算求解,提高全局搜索能力和效率,重组后形成原问题的可行解;最后利用实例证实了模型和算法的可行性.

摘要： 利用.NetCore的并行运算机制,实现基于Web的高性能地下管网的溯源分析功能.实践证明当某点管网数据监测出现异常时,能够快速分析所有可能流经该点源头管网信息,并在地图上动态展示分析结果,达到快速定位查询管网源头的区域管理目的.

摘要： 电力负荷精准预测可提高电力系统的可靠性和稳定性,为电力部门电网调度运行提供决策依据.因电力负荷存在复杂多样性等特征,提出了一种结合前馈神经网络和装袋算法的日负荷预测方法,解决了前馈神经网络的过度拟合问题及装袋算法的较长引导时间的问题.利用装袋算法将弱预测模型通过自助方式训练成强预测模型序列,通过前馈神经网络求取模型的更新权重及偏差,采用结合FNN-Bagging算法对日负荷数据进行并行运算计算出预测负荷值.实验结果表明:特定迭代次数下,训练样本数量与系统预测性能具有正比关系,所提的混合预测模型可以有效地预测96点日负荷数据,具有工程实用价值.

摘要： 关于AI,一个长期的发展目标是去中心化的神经形态计算,即依靠分布式的核心网络来模拟大脑的大规模并行运算,从而实现一种受自然启发的超强信息处理方法。而通过将相互连接的计算块逐渐转变为连续的计算组织,可以设想出具有智能基本特征的高级物质形态,这种"智能物质"能够以非定域的方式学习和处理信息,能通过接收和响应外部刺激与环境相互作用,同时在内部还能自主调整结构,以便能够合理分配和储存信息。

摘要： 本文根据工程项目需要并在分析已有界址点提取算法缺陷的基础上,提出了一种灵活高效的面向宗地分类界址点的快速提取方法.该方法将界址点区分为"交点型"和"特征点型"来重建提取技术流程,利用Python编程语言及arcpy站点包实现了针对前者通用的快速提取算法,以及针对后者整合了约束条件控制的多宗地并行提取算法.测试结果表明,该方法能够显著提高界址点提取运算效率,也能够按照不同项目技术需求实现快速灵活适配.

摘要： 油藏数值模拟并行运算是提高模拟速度的主要手段,并行运算的效率和速度受多个方面因素的影响,为了提高并行运算速度,必须优化并行环境和控制条件.以埕岛油田模型为例,分别从负载平衡、输出控制、CPU个数、收敛性控制条件四个方面进行优化,优化结果表明:各个分区有效节点数保持相同,减少运算结果的输出频率,CPU个数越多,网格之间保持正交,适当增大物质平衡误差、线性收敛误差、压力及饱和度迭代误差,能够有效地提高运算速度;在使用16个CPU的条件下,1808万节点的模拟模型运算时间由11.46h降低到5.06h,优化效果显著.

摘要： 全同态加密作为云计算和外包计算中一个重要的密码学原语,近几年来发展迅速.然而,效率任然是阻碍其工业应用的瓶颈.在依据Gentry蓝图构造的全同态加密方案中,最核心和最影响效率的过程是自举过程.因此,高效的自举过程,可以使全同态加密方案的效率大幅提升.首先,经实验发现,自举过程中90％以上的时间,都是在运行数以百计的串行同态加法运算.本文利用布尔电路的性质,将同态加法运算的个数减少了2/3.其次,本文自举过程中最耗时的EHCM运算和矩阵加法运算,可以通过并行运算进行加速.最后,对亚密会最佳论文TFHE中的参数设置进行了优化,并将优选出的参数组合使用到本方案中,进一步提升了效率.实验结果表明,本方案自举过程的时间仅需要12毫秒,比TFHE的最新优化方案CGGI17方案更快.

摘要： 针对传统CORDIC算法流水线结构的迭代次数过多,运算速度不够快,消耗硬件资源较多的缺点,改进了一种基于旋转模式并行运算的CORDIC算法.该算法采用二进制两极编码和微旋转角编码进行低位符号预测和高符号位预测,并且在高符号位预测过程中,对误差进行了校正.在FPGA实现中,采取三段式实现方法,与传统方法相比,有效地减少计算的级数和降低硬件资源的功耗,达到了高速低功耗的要求.

摘要： 针对海洋环境数据多维、海量、动态等特点,基于NetCDF的数据模型组织、存储数据,设计基于Ajax的异步数据传输方式,避免请求数据过程造成网页卡顿的现象;为了提高运算效率,在研究WebGL绘制流程的基础上,提出并行运算的方式实现海洋环境标量数据、矢量数据可视化的方法,实现海洋环境要素网络可视化系统.系统加载、绘制时间统计结果显示,该系统对于大规模网格数据可视化的有着良好的显示效果.

摘要： GPU相对于CPU来说,其更侧重于大规模数据的并行运算,随着硬件的发展、GPU通用计算概念及软件编程技术的成熟,GPU越来越多地用于石油勘探领域.Tarantola等人1984年提出,把全波形反演视作基于广义最小二乘理论的优化问题,在优化迭代过程中包含波场正演、剩余波场回传等技术.这两个步骤耗时很多,但它们的算法特点具有并行的特点,可以使用GPU来处理.在FWI中两次波场递推消耗大部分时间，而采用GPU并行可以大量消减运算时间。继续优化数据访问、隐藏延时，将数据读写和计算尽量同时进行，是今后继续研究的方向。此外，如果实际数据比较大或炮点数很多，还可以考虑多个节点同时计算。

摘要： 在核热工水力学中，对于复杂几何体的流场模拟经常需要花费大量的时间精力进行网格生成。与传统的贴体网格不同，浸入界面法将固体对象假定为水平集方法中的第二相，则其边界为距离函数的0水平，e=0。固体对象根据自身材料判断热力学属性，可作为热源，也可以计算其与相邻流场间的共轭传热。此外，浸入界面法生成的笛卡尔直角坐标网格也有利于并行运算。

摘要： 本文针对自主研制ARM+FPGA组成的小型可编程控制器，利用ARM 微处理器32 位位宽资源，FPGA 并行运算的功能和特点，提出指令设计原则与设计方法，分析基本指令特点，划分不同类型的指令，将指令分为三个层次进行编码，顶层编码完成操作码和操作数软元件的类型编码；次顶层完成软元件编号的编码；第三层完成软元件的参数或多个操作数的编码。该指令系统提高了PLC 运行速度，通过了PLC 语句与二进制和十六进制指令代码相互转换正确性与唯一性的测试。

摘要： 基于GPU通用并行运算的CUDA语言在有限元法的计算中可以实现大量矩阵元素的并行运算，与传统只用CPU进行运算的算法相比大大提高了运算的效率，使得有限元计算法的性能得到一到两个数量级的提高。本文以CUDA语言改写了平面问题三角形常应变单元计算的C语言通用有限元算法为例，通过C语言与CUDA语言程序计算方案的比较，说明了基于CUDA的有限元法的加速方案设计步骤与计算效果，并对其推广应用面临的问题提出了建议。

摘要： 为了解决复杂的Petri网并行化及模拟执行问题,提出将颜色等高级Petri网转化成库所/变迁网(Place/Transition Net)的并行化预处理方法,以便能够对P/T网实现并行化.根据颜色高级Petri网与P/T网系统的特点及其内在联系,从结构模型、代数模型对颜色Petri网转化为P/T网的预处理方法进行研究,并通过实例和编程对预处理方法的正确性和有效性进行验证.实验结果表明,提出的高级Petri网并行化预处理方法是可行而有效的.

摘要： 为了解决复杂的Petri网并行化及模拟执行问题,提出将颜色等高级Petri网转化成库所/变迁网(Place/Transition Net)的并行化预处理方法,以便能够对P/T网实现并行化.根据颜色高级Petri网与P/T网系统的特点及其内在联系,从结构模型、代数模型对颜色Petri网转化为P/T网的预处理方法进行研究,并通过实例和编程对预处理方法的正确性和有效性进行验证.实验结果表明,提出的高级Petri网并行化预处理方法是可行而有效的.

摘要： 本发明涉及一种基于并行运算的光伏发电功率预测方法，所述方法包括下列步骤：三维模式库训练步骤，根据光伏发电环境数据在主机端构建训练图像并进行存储，通过捕获训练图像的数据事件，在客户端并行处理建立三维模式库；光伏发电功率预测步骤，在主机端建立光伏发电预测区域，利用三维模式库遍历风电预测区域内的未知节点，在客户端通过并行运算得到光伏发电功率的预测结果。与现有技术相比，本发明具有预测准确性高、计算量小、可以广泛应用于光伏发电领域以及预测速度快等优点。

摘要： 本发明公开了一种并行运算加速系统及其运行方法，并行运算加速系统包括：操作数缓存模块、结果缓存模块、控制模块和计算模块；其中，控制模块包括存取控制单元、M级并行的表达式缓存单元、M级并行的解析单元和分发单元，计算模块包括N级并行的计算单元，N级并行的计算单元的一端与分发单元的一端连接，以实现N级并行的计算单元接收分发单元传输的计算操作信息，N级并行的计算单元的另一端分别都与M级并行的表达式缓存单元连接。本发明将计算分步骤分发到计算单元计算，使得该加速系统单次支持的最大混合运算操作，计算模块将数据直接传输至表达式缓存单元以提高计算结果的传输效率，从而提高加速系统的运算效率。

摘要： 本发明涉及计算机算法技术领域，尤其涉及一种面向分布式并行运算类算法的片上网络设计方法，根据片上网络分布式并行计算类算法，将该片上网络分为双层，包括单播网络和多播网络，单播网络实现各节点之间的点对点传播，将各运算节点所需的独立运算数据通过单播的形式传递给每一个运算节点；多播网络为面向分布式并行计算类算法的定制多播网络，用于向所有运算节点传输共有运算数据，通过单播网络和多播网络的结合实现网络中数据包的高效传输，通过设计面向分布式并行计算类算法的多播树状传输架构，在每个运算节点设置二向复制节点或接收节点，这种架构区别于传统多播片上网络中每个节点都具有多播发送和接收模块，最大限度地减少片上资源的使用。

摘要： 本发明公开了一种基于GPU并行运算五轴铣床仿真方法，包括以下步骤：S1，通过体素密度，预设缓存，划分空间，计算工件SDF距离场，构建刀具sdf运算函数；S2，网格工件提取顶点、法线和三角面片信息，通过射线检测的方式计算三角网格的UDF和SDF；S3，GPU分配计算核心，进行工件和刀具的布尔运算，实时更新SDFBytes；S4，GPU通过SDF距离场和二值面信息进行MarchingCube运算生成网格信息。数控仿真加工过程可以视为材料减法制造，引入图形学中基于体素的概念来加速材料去除适合大规模并行，进一步提高了基于高空间精度的体积体素算法的计算性能，允许快速和准确的实时体积去除仿真和分析加工过程，极大的减少内存上消耗；结合了SDF距离场，让空间更简单，更易操作。

摘要： 本发明提供一种在应力状态判断准则下并行运算获取裂纹扩展的方法与系统，针对材料在复杂外力约束下断裂模式的多样性，在EigenErosion以能量为失效准则的裂纹扩展算法基础上，引入对应力状态的前置判定，通过对物质点所处应力状态在特定准则下的判定，从而增强了以单一应变能大小为失效准则的EigenErosion算法对裂纹扩展的准确性和鲁棒性，使EigenErosion运算方法适应于各类外力约束条件，并成功运用并行计算机及并行策略，实现了能量释放率均质化计算中的并行化。

摘要： 本发明公开了一种并行运算加速系统及其运行方法，并行运算加速系统包括：操作数缓存模块、结果缓存模块、控制模块和计算模块；其中，控制模块包括存取控制单元、M级并行的表达式缓存单元、M级并行的解析单元和分发单元，计算模块包括N级并行的计算单元，N级并行的计算单元的一端与分发单元的一端连接，以实现N级并行的计算单元接收分发单元传输的计算操作信息，N级并行的计算单元的另一端分别都与M级并行的表达式缓存单元连接。本发明将计算分步骤分发到计算单元计算，使得该加速系统单次支持的最大混合运算操作，计算模块将数据直接传输至表达式缓存单元以提高计算结果的传输效率，从而提高加速系统的运算效率。

摘要： 本发明提供一种程序生成装置、并行运算设备以及计算机可读记录介质，不导致并行运算设备的硬件资源的冗余化且抑制吞吐量下降而检测控制系统的错误。输入用于使具有多个运算组的并行运算设备执行并行运算的程序。该程序具有分别规定了构成预定处理的应用运算、冗余运算(被分配给作为诊断对象的运算组中的剩余核的运算，是应用运算的冗余运算)、和诊断运算(被分配给诊断用的运算组中的剩余核的运算，是两个以上的诊断对象的运算组进行的相同的冗余运算的结果的比较)的信息。剩余核是未被分配应用运算的核。

摘要： 本发明属于设备测试技术领域，具体涉及了一种基于分布式多时间尺度并行运算的测试设备及方法，旨在解决现有技术无法实现超高速电磁驱动系统信息设备的测试的问题。本发明包括：实时计算变流器主电路的等效电路、电网、变压器和开关的CPU运算单元；实时计算定子段和切换开关1/2、3/4的状态方程的FPGA‑1、FPGA‑2分布运算单元；实时计算运动方程和直线电机定子段参数的FPGA‑3分布运算单元；实时计算变流器1/2、3/4的功率模块状态方程的FPGA‑4、FPGA‑5分布运算单元。本发明实现了对高速直线电磁推进系统信息设备的完备测试，测试效果好、速度快、精度和准确度高。

摘要： 本实用新型公开了一种并行运算器及并行运算系统，并行运算器包括除法器、第一乘法器、第二乘法器、第一加法器、第二加法器、第一选择器至第五选择器、第一数据输入口至第十数据输入口、第一数据输出口至第五数据输出口；并行运算系统包括多个并行运算器，且每两个并行运算器之间通过四口寄存器组共享的方式实现通讯连接。上述并行运算器，可以并行执行对应的加减乘除运算，大大提高了运算器的运算速度；上述并行运算系统，实现了不同并行运算器之间的数据共享，进而加大了数据传输流量；另外上述并行计算器在对外部数据进行读取及写入时可以利用对应数据存储器组采用乒乓操作的交互方法实现，保证了多速率硬件在环的实时仿真过程中的计算准确性。

摘要： 本实用新型公开了一种多CPU并行运算服务器主机，包括主机箱和多个风扇排；主机箱的壳体上设置有多个矩形的安装槽，安装槽与主机箱内部连通，安装槽位于主机箱前端的一侧敞开，安装槽位于主机箱后端的一侧设置有连接器插座；风扇排为板状，尺寸与安装槽相同，风扇排末端设置有连接器插头，风扇排上设置有多个风扇，风扇连通风扇排上下两侧，风扇通过连接线与连接器插头连接。增加了风扇数量，提高主机散热能力，不用将主机从安装机柜上拆解，就可以插拔风扇排进行定期的维护保养，从而从根本上保证大功耗主机高性能工作状态。