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题名基于NBD机制的高性能计算机系统内存优化方案
被引量：1
- 1
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作者
左右
刘光明
董文睿
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机构
国防科学技术大学计算机学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2015年第S2期178-183,共6页
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文摘
随着多核、异构等计算机技术的飞速发展,高性能计算机的计算性能现已达到亿亿次量级.随着高性能计算机技术的成熟,高性能应用对系统内存产生不同的需求.超级计算机每个结点都按一定标准配置了内存,在实际使用中,因不同应用对于内存需求量的不同,很容易出现有的结点空闲内存较多,而有的结点内存紧张的情况.为较好地运行内存消耗量大的高性能应用,提出了一种基于网络块设备(network block device,NBD)机制使用远程结点内存构建page swap区的内存优化技术.该技术利用了超级计算机中通过网络访问远地内存性能优于访问本地磁盘性能的特点,采用了远程内存交换盘技术,使得本地节点在内存紧张时可将页面交换到远地节点的物理内存上.并将该技术应用到"天河一号"超级计算机系统上,以测试其性能并提高超级计算机的内存使用效率.
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关键词
高性能计算
内存使用率
网络块设备
page
SWAP
计算机体系结构
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Keywords
HPC
memory usage
network block device(NBD)
page swap
computer architecture
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分类号
TP38
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP333
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于GPU和矩阵分块的增强植被指数计算
被引量：3
- 2
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作者
沈夏炯
侯柏成
韩道军
马瑞
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机构
河南大学计算机与信息工程学院
河南大学数据与知识工程研究所
郑州师范学院信息科学与技术学院
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2018年第3期63-69,共7页
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基金
国家自然科学基金(61272545)
河南省科技攻关计划基金资助项目(142102210390)
+1 种基金
河南省教育厅科技攻关计划基金资助项目(14A520026)
河南省博士后科研项目(2015036)
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文摘
增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)算法是生态遥感领域的重要算法,被广泛应用在植被分类、作物长势检测和自然灾害监测等方面。而随着遥感影像获取能力的不断提升,在使用传统的EVI算法处理数据量较大的影像时会出现内存占用率较高且耗时较长的现象,给应用系统的快速响应带来了不便。针对这种情况,结合EVI算法特点,提出一种基于GPU和矩阵分块的EVI算法,充分利用CPU和GPU各自的优势提高算法执行效率。对于需要分块处理的影像数据,该计算方法根据影像数据大小、系统可用内存和GPU可用显存计算出分块数目,在CPU端将影像数据按照相同的规则进行分块,然后将分块后数据在GPU端进行EVI运算,最后将运算结果返回到CPU。实验结果表明,EVI算法经过改进后的运算速度得到了有效的提高,内存使用率得到有效的降低,验证了被改进算法的优越性。
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关键词
遥感影像
GPU
增强植被指数算法
内存使用率
矩阵分块
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Keywords
remote sensing image
GPU
EVI
memory usage
matrix partition
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于文档对象模型的改进SCL文件解析算法
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作者
王友钊
温琪
黄静
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机构
浙江大学数字技术及仪器研究所
浙江理工大学信息电子学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第9期32-36,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51375459)
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文摘
基于文档对象模型（DOM）的变电站配置描述语言（SCL）文件解析算法在解析文件时会将整个SCL文档内容在内存中展开,并将文件内容转化为树状节点的结构,占用较大的内容空间。针对该问题,对传统DOM算法进行改进,利用SCL文件的文本节点信息存在冗余的特性,分别使用动态数组、散列表以及二叉平衡查找树3种数据结构为文本节点建立索引并去除冗余,避免相同的信息重复使用内存。实验结果表明,对于普通的SCL文件,使用基于二叉平衡查找树的改进算法能在原算法的基础上减少46%～66%的内存使用;对于较大的SCL文件,使用基于散列表的改进算法能在原算法的基础上减少40%～59.8%的内存使用;2种针对不同大小SCL文件的改进算法,能够在保证SCL文件解析速度的前提下,有效减少DOM算法的内存消耗。
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关键词
文档对象模型
变电站配置描述语言
数据结构
索引
解析速度
内存使用率
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Keywords
Document Object Model（DOM）
Substation Configuration Description Language（SCL）
data structure
index
parsing speed
memory utilization
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分类号
TM734
[电气工程—电力系统及自动化]
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