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2023年1月10-12日,第28届IEEE并行与分布式系统国际会议(IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems,ICPADS2022)在南京召开。ICPADS是并行与分布式系统领域最重要的年度盛会之一。本次会议由IEEE主办、南京邮电大学承办。南京邮电大学校长、大会共同主席叶美兰教授和北京大学教授、大会共同主...
中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家研究中心金龙教授课题组与合作者紧密合作,针对大尺度数万原子分子固体体系的第一性原理计算模拟,在国产神威·太湖之光超级计算机上实现了千万核超大规模并行计算。研究成果日前在线发表于《科学通报》上。神威·太湖之光超级计算机系统是世界第一台理论浮点计算能力达到十亿亿次量级的超级计算机系统。其强大的理论浮点计算性能来自于40960个我国自主设计的第二代申威26010众核...
近日,中国科学技术大学(以下简称中国科大)针对大尺度数万原子分子固体体系的第一性原理计算模拟,以低标度平面波高精度计算软件DGDFT为基础,在国产“神威·太湖之光”超级计算机上实现了千万核超大规模并行计算,研究成果以“High performance computing of DGDFT for tens of thousands of atoms using millions of cores ...
日前,由中国计算机学会(CCF)主办,南开大学、国家超级计算天津中心承办,天津市南开区心智动力青少年创客科技服务中心协办的第十三届先进并行处理技术国际会议(APPT 2019)在津举行。来自多个国家、60多个单位的200余名代表参会。中国工程院院士、国防科技大学计算机学院研究员廖湘科,南开大学原校长龚克,计算机体系结构领域知名专家、美国明尼苏达大学教授Pen-Chung Yew等出席开幕式。开幕式...
最近,我校胡伟副教授、陆延青教授团队利用光控胆甾相液晶自组装螺旋超结构开发出宽带多路并行的OAM处理器。该成果以Digitalizing self-assembled chiral superstructures for optical vortex processing为题,于2018年1月15日在线发表在《先进材料》上(Adv. Mater. 2018,30, 1705865)。
with the support of the IEEE Computer Society Technical Committee on Parallel Processing.Parallel and Distributed Computing (PDC) is nowadays omnipresent. It is in all the computational environments, ...
分布式水文模型中的逐栅格汇流算法计算量大,需要借助并行计算以满足大流域长历时模拟的要求。针对目前鲜有对基于隐式有限差分的逐栅格汇流算法进行并行计算研究的情况,基于栅格分层的思想提出一种适用于共享内存并行计算环境的逐栅格汇流并行算法。该算法首先根据流向进行栅格分层,使同一层中栅格的计算相互独立,然后将同一层中栅格的计算任务分配到多个计算单元并行计算。采用C++编程语言与OpenMP并行编程库实现了该...
随着SIMD(Single Instruction Multiple Data stream)结构DSP(Digital Signal Processor)片上集成了越来越多的处理单元,并行访存的灵活性及带宽效率对实际运算性能的影响越来越大.本文详细分析了一般SIMD结构DSP中基2 FFT(Fast Fourier Transform)并行算法面临的访存问题,采用简单的部分地址异或逻辑完成SIM...
高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-FastICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-FastICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU...
对多区结构网格大规模CFD流场模拟的高效并行方法进行了研究,以天河超级计算机平台的CPU同构计算环境和CPU+MIC异构计算环境为例,重点讨论了CFD应用特点与超级计算机运行环境相适应的性能优化与改进策略,发展了一系列多层次并行与性能优化方法.通过在天河2高性能计算平台上进行了多个算例的数值模拟,验证了这些优化方法的并行效果;在CPU+MIC异构平台上模拟的最大CFD问题规模达到6800亿个网格单...
数据流处理系统,无论是集中式还是分布式,都需要克服单点瓶颈问题.不仅如此,如果数据流处理系统是静态配置的,那么还会出现处理节点供给不足或者过剩的情况,为此本文提出了一种支持可扩展的并行分布式数据流处理系统—流水行云,该系统根据有状态算子将查询拓扑划分为并行处理的子查询,并且通过有状态算子的分发器和收集器实现了数据流的保序,同时最大化减少并行处理的通信开销,不仅如此,结合负载均衡和重配置的可扩展技术...
随着高分辨率数据获取技术的发展,地理栅格数据的数据量不断增大,串行计算方式无法快速处理大型栅格数据,因此需要通过并行技术提高效率。传统开发过程将算法与进程调度、内存管理以及数据I/O混杂在一起的编程方式,对程序员要求较高,代码质量不易控制。提出了一种面向大型地理栅格数据的并行处理框架,利用核心类的真实和虚拟两种读取方式,实现了大型数据的分步骤、分块的快速加载和写入,并将所有的并行任务调度、进程间的...
数据粒度是海量空间数据并行计算的重要问题之一。通过对不同性质的并行算法的对比分析,提出空间数据粒度模型,量化地反映并行地形分析中数据划分的规模,建立并行数据粒度评价模型。通过研究集群环境下不同算法的数据并行数据粒度问题,提出基于并行数据粒度评价模型的优化数据粒度调度算法。通过计算每一次并行计算的时间与数据粒度效率,从而实现对计算数据粒度动态更新以追求更高的加速比。经过实验验证,该算法较之传统算法,...

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