加速比

摘要： 水声传播数值计算的效率是各类水声学应用关心的核心因素之一,谱方法作为求解微分方程的一种数值方法,具有精度高、收敛速度快等优点,因此,近年来利用简正波-谱方法求解水声传播方程引起了许多学者的关注;然而,谱方法计算量更大,计算时间更长,在求解大范围海域声传播问题时,难以满足实时性的需求。因此,需要借助现代高性能计算机系统,利用并行计算和性能优化的技术,提高计算速度。首先分析程序的计算流程和热点函数,研究编译器选项优化和调用高性能数学库MKL、访存优化和精简计算等程序性能调优方法,面向众核高性能计算平台开展多线程并行加速处理。最后在天河二号众核平台上进行测试与评估,结果表明,计算深海波导算例最终改进后的程序相较于原始的程序运行时间从584 s减少到24 s,加速23.98倍,大大缩短了计算时间,验证了所用方法的有效性,对大海域水声场计算有重要意义。进一步的分析表明,这些优化与并行方法对同类型同平台的其它科学和工程数值计算问题也具有参考与借鉴意义。

摘要： 逻辑回归常用于分类问题中,为了解决传统逻辑回归分类器参数调优问题以及在大数据样本下加快算法的计算速度。首先提出了一种改进的天牛群优化算法(IM-BSO)来优化逻辑回归的超参数,使模型能够自适应地调整参数来达到最优的分类性能。IM-BSO算法采用学习因子与惯性权重的自适应调整策略,每个天牛的惯性权重都不一样,随着适应度值变化而变化。此外,IM-BSO算法融入K-means聚类与拓扑机制,增加了天牛群的多样性。由于IM-BSO算法需要处理的数据量大,计算时间长,随后提出了一种新的分布式改进天牛群优化算法(DIBSO),结合逻辑回归形成了一个新的分类模型:DIBSO-LR模型。最后,利用该模型对推特评论数据集在不同节点数的情感进行分类,比较加速比。实验结果表明,在一定范围内,数据量越大,随着节点数量的增加,加速效果越明显。证明了DIBSO算法在优化逻辑回归参数上的可行性,显著提高了IM-BSO算法的计算性能。

摘要： 为更好的实现图书馆文献管理,提出基于随机森林的图书馆馆藏文献自动分类方法。使用TFC权重算法提取文献特征,计算各特征权重。构建分类决策树,使用后剪枝算法控制文献初次分类精度。整合决策树结构生成文献分类器,结合边际函数完成随机森林文献分类算法。构建实验环节,实验结果表明:此方法具有较高的分类精度,可有效提升分类加速比和并行分类效果。

摘要： 真实山脉地形崎岖复杂,山脊线两侧一般表现为不同的坡度,呈现明显的不对称性.为更好地反映真实山脉的地形与风场效应,在理想余弦山脉的基础上提出一种变截面余弦山脉简化模型.基于计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)数值模拟,比较真实山脉、理想余弦山脉和变截面余弦山脉在平行山脉风向下地形特征点以及沿山脊线测点的水平平均风速加速比,并采用刚性直棒法对不同位置的导线风偏响应进行计算.结果显示:变截面余弦山脉和真实山脉的地形特征点水平平均风速加速比较为吻合;离地高度50 m处,变截面余弦山脉的沿山脊线水平风速加速比与真实山脉基本一致;由于参数限制,理想余弦山脉的山脊线走势较为独立,理想余弦山脉相比于真实山脉的水平风速加速比差别较大;采用变截面余弦山脉计算得到的风偏角能较好地反映真实山脉的风偏情况.尽管变截面余弦山脉的竖向风速与真实山脉存在较大差别,但变截面余弦山脉能较好地反映真实山脉的水平平均风速,具有风场效应的等代价值.

摘要： 医疗文档数量庞大、类别较多,混合存储的文档有效数据的并行使用增加了数据加密难度,导致加密耗时较长问题。利用卷积神经网络快速识别与分类的功能,研究新的文档有效数据加密方法。设计ZIP文档压缩密钥结构;通过卷积神经网络识别加密数据与未知数据,利用隐藏层单元和可见层单元对有效数据分类;将对称加密方案与可搜索算法结合,生成抗信息泄露的对称可搜索加密算法,实现文档有效数据加密仿真。实验结果表明,卷积神经网络的平均训练准确率超过0.96,平均训练损失率不足0.1,说明识别与分类数据的能力较为准确,没有损失加密数据。计算四类文档有效数据平均加密耗时与平均压缩时间之间的差值,分别为0.68s、0.53s、0.54s以及0.35s,说明所提方法的加速比随着数据量的增加而提高,验证了所设计方法有较理想的加密效率。

摘要： 为了提升医院后勤信息管理效率,设计基于云平台的医院后勤信息管理系统.采用云计算设置了医院后勤信息管理系统架构,并详细设计了动力中心管理模块,通过该模块对医院各种设备进行管理,采用云计算的分布式处理技术对数据管理模块产生的海量医院后勤管理信息进行分类,进行了具体的仿真测试.测试结果表明,文中系统可以有效对医院后勤信息进行管理,而且管理效率得到了大幅度提升,能够节省医院后勤管理成本,具有较高的实际应用价值.

摘要： 大数据时代爆炸性增长的网络数据,使得安全态势感知技术成为网络安全领域新的研究热点.然而传统的安全态势感知模型因分类效果不佳,导致其加速比和规模比低于预期目标.为此,基于决策树算法设计了新的联级网络安全态势感知模型.该模型重新设置了类别划分模块,将攻击数据划分为四种类型,然后利用时间窗切分来自网络和主机的数据流,设计模型的安全事件检测模式.基于此,利用决策树算法建立联级网络安全态势感知模型.实验结果表明:与传统模型相比,本文模型的分类效果更佳,且模型的加速比和规模比都取得了良好的优化效果.可见,基于决策树算法的模型对于网络安全态势有更好的感知与处理能力.

摘要： 针对目前线程队列管理方法中执行时间长的线程无法得到响应的问题,对线程队列进行了研究,提出了线程队列动态规划法(Thread Queue Dynamic Programming,TQDP).通过实验验证,对比了评估性能的参数,如Weighted Speedup,STP,ANTT等,TQDP与++DynCTAT,Mod+Bypass,PBS,BF相比,Weighted Speedup分别提高了14％,13.7％,13.3％,3.4％.与SMK,SMK-(P+W)相比,STP分别提高了8.5％,1.4％,表明提出的方法实验效果好,优化了系统性能.

摘要： 为了解决当前算法挖掘时间序列数据过程中噪声对所得结果有较大影响的问题,该文采用多目标决策方法对时间序列数据进行挖掘.采用TOPSIS方法构造初始矩阵,并使用AHP方法确定权重,使用信息熵权重法对时间序列数据进行处理,采用K-means聚类方法对所得结果进行分类,并进行敏感性分析,发现TOPSIS的区间为[0.08,1],说明该模型鲁棒性强.因此用该模型进行不同类别的加速比测试,发现基于多目标决策理论的效果始终优于基于中心度和基于时空模型方法.

摘要： 为探究高层建筑火灾的数值特性,基于某大型火灾事故建立火灾事故模型.采用递归坐标二分法对模型进行区域分解并进行火灾事故的并行计算,分析不同分区数下并行计算的加速效果,结果表明,4分区时加速比为1.11,16分区时加速比达2.47,故选定16分区进行高层建筑火灾多参数并行数值计算.在不同楼层的楼梯和室内设置多个测点,探究高层建筑火灾中火势、温度、烟气等参数在不同高度的扩散规律.结果 表明:建筑外侧易形成烟囱效应,火势更易于沿外围发展,并快速蔓延至建筑高层,随后与起火层一同向建筑中间楼层扩散,呈"中间低、两边高"的发展规律,烟气的扩散、氧气的分布等也具有类似的规律.

摘要： 本文从波束形成多核并行计算模型的特点入手,结合现代多核处理器分层存储结构的特点,在Amdahl’s定律的基础上,分析串并数据同步代价以及通信代价对加速比带来的影响,提出适用于多核并行计算模型的一个新的加速比计算方法.最后将该方法应用于频域波束形成算法的加速比分析中.

摘要： 大数据具有数据规模大、产生速度快、数据种类多的特点.随着存储硬件的发展,大数据的存储问题得到缓解,但大数据处理却面临诸多挑战.大数据中存在诸多访存密集任务,诸如数据清洗、过滤等,这类任务并不适合以计算见长的GPU或CPU.针对大数据处理的特点,提出直接在SSD上加入FPGA计算单元来加速大数据应用处理的方案.模拟平台验证表明,相比CPU采用FPGA实现数据分桶获得8.2倍的加速比,数据直方图获得2.9倍加速比,图像直方图性能跟CPU接近,只有字符串匹配程序比CPU慢0.6倍,仍待进一步优化.

摘要： 在很多高性能计算应用中,模板计算是很耗时的一部分.本文以7点3维的Jacobi stencil算法作为研究对象,主要通过OpenMP动态调度、MPI阻塞通信、非阻塞通信、二维划分、外提相同系数等多种手段进行了改进.通过比较,采用了88进程,11节点,7线程的版本,加速比提高了68.087倍,是本文中测试的所有进程版本中用时最短且加速效率最高的,取得了很好的优化效果.

摘要： 潮流能以周期性和可预测性的特点,越来越受科研工作者的青睐.中国附近海域潮流流速较低,在涡轮叶片外加设导管成为一种行之有效的方法.本文设计直壁导管应用于锚定式潮流能发电装置,以导管平行段内加速比最大和导管轴向阻力最小为目标,对导管进口长度、扩张段长度与出口半径的尺寸配合进行优化.发现导管进口长度对导管加速性能和阻力性能影响不明显,而扩张段长度与出口半径为较敏感参数,在计算范围内,不同扩张段长度与出口半径下,最佳加速比可以达到1.643,轴向阻力系数CT0.3516,较曲壁导管减小73％.

摘要： HOG特征是一种简单且高效的常用来进行物体检测的特征描述子,广泛应用于行人检测等领域,然而在处理海量图片时却面临着严峻的性能挑战.解决方法之一就是通过使用神威太湖之光超级计算机的处理器节点对海量图像背景下的行人检测算法进行加速.申威SW26010处理器是完全由中国自主研发的"中国芯",具有核心众多、计算性能高和能耗低的优势.本文主要采用了两种并行方案:一种是一个处理器同时处理4张图片,另一种是同时处理256张图片.两种并行设计方案均有良好的并行效果,通过大量的串行和并行处理的实验测试,并进行数据的对比分析,结果表明:对高分辨率多幅图像的并行处理可采用第一种方案,加速比可达83倍;对低分辨率图像可采用第二种方案,加速比最高可达到95.在多处理器节点上进行的实验结果表明,本文并行设计方案在神威太湖之光的多处理器节点上具有很好的扩展性能.

摘要： 分组聚集是数据密集型计算,在分析型OLAP应用中,分组聚集是频繁出现的操作符,会耗费大量的查询时间,本文研究的主要内容是针对分组聚集操作进行性能优化.本文在两个方面对分组聚集操作进行优化;第一,基于开源的列存储查询执行引擎supersonic,充分发挥列存储在内存计算方面的优势,设计Cache友好的分组聚集算法;第二,使用并行技术,将单线程的分组聚集算法改为多线程并行的分组聚集算法,加速查询的执行.本文基于supersonic实现四种不同的并行分组聚集算法,NSHPGA、TLSHPGA、BLSHPGA、NLSHPGA四种不同算法.本文在不同的分组势集、不同的线程数的情况下,针对以上四种算法做了多组实验,通过比较三种不同粒度的共享Hash表并行分组聚集算法的加速比,得出本论文提出的NLSHPGA算法获得最高的加速比,和最大的并发度.通过比较NSHPGA算法和NLSHPGA算法的加速比、Cache miss、内存使用等情况,得出本论文提出的NLSHPGA算法在分组势集高的情况下,加速比超过NSHPGA算法,并且Cache miss更低,使用的内存更少.

摘要： 水平轴潮流涡轮是目前国际上常用的、高效的一种潮流发电设备.针对我国附近海域潮流流速较低的现状,在涡轮叶片外部加设导管的方法可以提高涡轮的工作效率.本文采用ANSYS-WORKBENCH软件,以导管加速比和轴向阻力为优化目标,对导管外形进行最优化设计.采用CFD方法与试验验证的方法对自优化导管的加速比和轴向阻力进行分析,结果表明优化后的导管加速比可达1.625m/s(CFD计算结果),与实验结果(1.585m/s)相比,误差约为2.524％;轴向力则因为导管后部涡的出现,数值计算结果(46.243N)与试验结果(39.301N)存在17.664％的误差.

摘要： 海洋的声学特性对声呐使用、水声对抗、地声参数反演和海洋环境监测都有非常重要的影响。声传播模型的精度和速度是两个重要方面,为提高声传播模型的计算速度,本文研究了基于抛物方程方法的声场并行计算研究.对于基于步进格式的抛物方程方法,最耗时的是线性方程组的计算,本文引入了分裂法的三角矩阵并行算法,实现了单频声场的并行计算,获得了有效的加速比.

摘要： 本研究开发了三维并行MPS(Moving Particle Semi-Implicit)方法,该方法采用MPI(Message Passing Interface)库进行节点间通信,能够在分布式内存的CPU集群上实现大规模并行计算.为了验证并行效率和计算的可靠性,数值模拟了三维溃坝流动.对不同进程数时的加速比分析表明,本研究采用的并行策略具有较好的效率.此外,计算得到的水面高度随时间变化曲线能够很好地与实验和其他数值结果相吻合.

摘要： 高通量测序仪产生大量的DNA数据,FASTQ是存储DNA数据被广泛使用的数据格式.对FASTQ格式的数据进行压缩处理,能有效的节省存储空间.DSRC算法具有压缩比高的优点,因此对DSRC算法进行并行,能提高压缩FASTQ格式的DNA数据的效率.本文基于Pthreads,并行了DSRC算法,测试结果表明,当使用4线程,加速比达到3.5.

摘要： 本发明是石油地球物理勘探地震数据处理采用的适合大规模、无加速瓶颈的克希霍夫叠前时间偏移并行方法，将输出空间细分为线号、炮检距等四维，根据最小炮检距、最大炮检距、炮检距增量参数计算炮检距个数，把所有参与计算的节点进行分组，每组内的节点数目均匀，同一组内的节点在节点名的顺序连续，每一组节点一次计算一个炮检距组分的叠前时间偏移。本发明实现地震数据最小量网络传递，彻底解决了克希霍夫叠前时间偏移的网络传递密集型问题，可以使计算硬件规模扩展，使叠前时间偏移地计算周期缩短。

摘要： 本发明公开了一种利用光伏背板的温湿度老化试验加速比计算模型来预测光伏背板加速老化的方法，首先基于对Hallberg‑Peck模型的演化，形成公式，

摘要： 本发明涉及一种基于FPGA的基因测序加速比对方法、装置、终端设备和存储介质，通过获取待定位的基因序列；根据第一线程中的预先设置的定位算法，对所述待定位的基因序列进行处理，得到多个局部匹配；通过第二线程对所述多个局部匹配进行处理，得到待定位的基因序列在预设基因参考序列中的位置,通过本发明实施例，对不同类型的线程任务进行负载均衡，并通过预先设置的定位算法加快对基因序列的定位，以在全基因组参考序列上获得基因测序比对序列的匹配位置及匹配质量，提高匹配效率。

摘要： 本发明提供了一种基于加速比预测计算时长的方法、装置和存储介质，所述方法通过获取待计算仿真模型，并判断待计算仿真模型与预设仿真模型是否匹配；若否，则获取预设仿真模型的参考模型参数，以及使用计算节点对预设仿真模型进行计算得到的仿真计算时长；获取待计算仿真模型的模型参数，并将模型参数与参考模型参数进行匹配，以根据匹配结果和仿真计算时长，得到待计算仿真模型所对应的计算时长。本发明通过上述方式实现对于待计算仿真模型计算时长的预测，解决了现有的高性能计算集群无法提前预估计算时长的技术问题，满足项目工程对时间节点的要求。

摘要： 本申请提供了一种加速比较函式的系统和加速比较函式执行的方法，所述加速比较函式执行的方法包含输入第一数据及第二数据；将第一数据及第二数据缓存于至少一个存储器中；取得第一数据的第一位址；取得第二数据的第二位址；产生比较函式对应的代码，以将代码、第一位址及第二位址组成指令信号；将指令信号由进阶可扩展界面传送至总线电路；依据第一位址及第二位址，将第一数据及第二数据读取，以利用加速器将第一数据及该第二数据进行比较；以及产生第一数据及第二数据的比较结果，以传至进阶可扩展界面。

摘要： 本发明公开了一种利用光伏背板的温湿度老化试验加速比计算模型来预测光伏背板加速老化的方法，首先基于对Hallberg‑Peck模型的演化，形成公式，

摘要： 本发明涉及一种基于FPGA的基因测序加速比对方法、装置、终端设备和存储介质，通过获取待定位的基因序列；根据第一线程中的预先设置的定位算法，对所述待定位的基因序列进行处理，得到多个局部匹配；通过第二线程对所述多个局部匹配进行处理，得到待定位的基因序列在预设基因参考序列中的位置,通过本发明实施例，对不同类型的线程任务进行负载均衡，并通过预先设置的定位算法加快对基因序列的定位，以在全基因组参考序列上获得基因测序比对序列的匹配位置及匹配质量，提高匹配效率。

摘要： 一种基于加速比细分的MRI重建网络的训练方法，首先，通过对目标加速比的深度细分，构建一系列具有不同加速比的MRI数据；其次，基于序贯训练方式，从低倍加速比到高倍加速比，依次学习各欠采样的MRI图像到全采样的MRI图像的映射关系，并且，针对每种加速比只进行少量期次的迭代训练；最后，针对目标加速比，进行多个期次的迭代训练。本发明所提供的方法能够有效利用小规模训练样本对高倍欠采样的MRI图像进行重建，具有很强的实用性。

摘要： 一种异构硬件环境下的粗粒度计算加速比评估方法与系统，在实际计算执行前能够评估出是否由加速的结果，避免了每次先计算再度量的开销，能够根据计算上下文，实时地自动化地评估出加速比，相对于经验、度量的方式，更为准确，也较为高效，实现计算的动态调度，将有加速比的模块运行在GPU上，没有加速比的模块依然运行在CPU上，能够最大化地利用异构硬件的计算能力，使系统实现最佳性能。

摘要： 本发明提供了一种基于加速比预测计算时长的方法、装置和存储介质，所述方法通过获取待计算仿真模型，并判断待计算仿真模型与预设仿真模型是否匹配；若否，则获取预设仿真模型的参考模型参数，以及使用计算节点对预设仿真模型进行计算得到的仿真计算时长；获取待计算仿真模型的模型参数，并将模型参数与参考模型参数进行匹配，以根据匹配结果和仿真计算时长，得到待计算仿真模型所对应的计算时长。本发明通过上述方式实现对于待计算仿真模型计算时长的预测，解决了现有的高性能计算集群无法提前预估计算时长的技术问题，满足项目工程对时间节点的要求。