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并行与分布式计算动态负载均衡策略综述 被引量:44
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作者 杨际祥 谭国真 王荣生 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1122-1130,共9页
动态负载均衡(Dynamic Load Balancing,DLB)是提高动态和非规则问题计算效率与规模的一个挑战问题.阐述了DLB的一般性问题,根据DLB策略的主要特征给出了一个综合分类方法,按分类对近30年提出的各种主要DLB策略做了细致的分析和深入的比... 动态负载均衡(Dynamic Load Balancing,DLB)是提高动态和非规则问题计算效率与规模的一个挑战问题.阐述了DLB的一般性问题,根据DLB策略的主要特征给出了一个综合分类方法,按分类对近30年提出的各种主要DLB策略做了细致的分析和深入的比较,并做了策略有效性分析.在总结现有研究成果基础上,分析了该领域的最新发展趋势,为下一步的研究提出了新的问题和思路. 展开更多
关键词 并行分布式计算 动态负载均衡(DLB) 多核计算
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并行分布式无线生理传感器网络的任务调度模型研究
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作者 邹林刚 郝矿荣 +1 位作者 丁永生 吴怡之 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期280-284,共5页
以智能服装为背景,研究基于无线生理传感器网络任务调度模型。首先对数据融合任务进行子任务划分,并通过基于全局遗传模拟退火算法的任务调度算法对子任务进行优化调度,实现计算的并行化和分布化。由于各个传感器功能固定,导致子任务执... 以智能服装为背景,研究基于无线生理传感器网络任务调度模型。首先对数据融合任务进行子任务划分,并通过基于全局遗传模拟退火算法的任务调度算法对子任务进行优化调度,实现计算的并行化和分布化。由于各个传感器功能固定,导致子任务执行顺序也是固定的,因此任务调度优化算法可以事先运行。仿真结果表明,其加速比可以达到4倍以上,充分利用了网络中节点数量多的优势,有效地解决了单个节点有限的运算、存储资源与较高的整体计算性能需求之间的矛盾。 展开更多
关键词 并行分布式计算 任务调度 遗传算法 无线传感器网络
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分布式服务资源自适应弹性伸缩研究综述
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作者 胡程 陈仕鸿 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第10期2551-2572,共22页
分布式服务资源环境下,由于峰值负载的整体占比很小,大量服务资源长期处于低利用率甚至闲置状态。通过实现资源自适应弹性伸缩,在高负载时扩充服务资源以应对高需求,在低负载时将其缩减以降低开销,可显著提升系统能效并降低运作开销。... 分布式服务资源环境下,由于峰值负载的整体占比很小,大量服务资源长期处于低利用率甚至闲置状态。通过实现资源自适应弹性伸缩,在高负载时扩充服务资源以应对高需求,在低负载时将其缩减以降低开销,可显著提升系统能效并降低运作开销。但实际负载通常具有很强的波动性,满足服务质量所需的服务资源持续变化,这给服务资源自适应弹性伸缩带来了巨大挑战。尽管现有的商用分布式平台已普遍具有一定的资源弹性伸缩能力,但它们的自适应能力有限、精准性不佳,存在很大提升空间。为促进该领域的研究与应用发展,就该环境下服务资源自适应弹性伸缩研究进行分类分析与探讨。分析并介绍了相应的研究背景及主要存在于需求评估与资源调整上的挑战;就该领域的国内外相关研究,依据其调整的资源对象分为三类,以此进行分类论述并比较了各研究工作的异同,且就各自的特点与效用进行了分析与总结;总述分析了这些研究工作并概括出一个全面而整体的实现,探讨了业界的应用现状、研究面临的挑战以及未来趋势。 展开更多
关键词 并行分布式计算 分布式服务资源 资源管理与分配 自适应弹性伸缩
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三维磁场计算的有限元神经网络模型 被引量:7
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作者 徐超 王长龙 +1 位作者 绳慧 苑希超 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期125-132,共8页
针对有限元法计算量大的缺点,将神经网络的并行结构应用于有限元法的运算过程,提出一种求解三维磁场的有限元神经网络模型,实现了有限元法的并行分布式计算。采用共轭梯度法作为神经网络的训练算法对仿真模型进行分析,得到了磁场强度的... 针对有限元法计算量大的缺点,将神经网络的并行结构应用于有限元法的运算过程,提出一种求解三维磁场的有限元神经网络模型,实现了有限元法的并行分布式计算。采用共轭梯度法作为神经网络的训练算法对仿真模型进行分析,得到了磁场强度的矢量图、剖面的等磁动势线图。与有限元方法相比,三维有限元神经网络将复杂运算分布到各个神经网络节点并行求解,简化了有限元法的运算过程,是一种精确快速的磁场分析方法。 展开更多
关键词 有限元法 有限元神经网络 并行分布式计算 磁场分析 共轭梯度法
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基于统计感知的大数据系统计算框架 被引量:5
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作者 魏丞昊 黄哲学 何玉林 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期441-443,共3页
为在一定计算资源条件下实现大数据可计算化,本研究提出一种基于统计感知思想的Tbyte级大数据系统计算框架Bigdata-α,该框架的核心为大数据随机样本划分模型和逼近式集成学习模型.前者保证了划分后每个子数据块所包含的样本与大数据总... 为在一定计算资源条件下实现大数据可计算化,本研究提出一种基于统计感知思想的Tbyte级大数据系统计算框架Bigdata-α,该框架的核心为大数据随机样本划分模型和逼近式集成学习模型.前者保证了划分后每个子数据块所包含的样本与大数据总体概率分布的一致性.后者通过分析若干个随机样本数据块替代了Tbyte级全量数据分析.使用1 Tbyte模拟数据集验证随机样本划分模型的有效性,通过逐渐增加随机样本块的个数,提升了Higgs数据集基分类器的分类准确度,证明该方法能克服大数据分析中计算资源的限制瓶颈. 展开更多
关键词 计算机系统结构 大数据 随机样本划分 逼近式集成学习 并行分布式计算 分布式处理系统
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基于直径为2的摩尔图网络的并行矩阵乘算法
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作者 张冰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1843-1849,共7页
提出了一个并行矩阵乘算法IPBPMM(Interconnected Processor-Based Parallel Matrix Multiplication).该算法运行在以五角形、Petersen图和Hoffman-Singleton图等直径为2的摩尔图(满足n=d2+1,n为节点数,d为度)为拓扑结构的由n个独立处... 提出了一个并行矩阵乘算法IPBPMM(Interconnected Processor-Based Parallel Matrix Multiplication).该算法运行在以五角形、Petersen图和Hoffman-Singleton图等直径为2的摩尔图(满足n=d2+1,n为节点数,d为度)为拓扑结构的由n个独立处理器构成的机群并行计算环境中.与基于二维环绕网孔阵列拓扑结构的Cannon和Fox等并行矩阵乘法算法相比较,IPBPMM算法通信开销较小,加速比更高,同时还具有矩阵分块可随机分布在各个节点中,无需事先按一定规律装入各节点中的特点.同时IPBPMM算法也能很好地扩充到由多个直径为2的摩尔图为拓扑结构组合构成的并行计算环境中,且随着网络的扩大,算法的并行加速比更高. 展开更多
关键词 并行算法 并行矩阵乘法 摩尔图 网络拓扑结构 并行分布式计算 高性能计算
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混合蛙跳遗传算法求解旅行商问题 被引量:2
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作者 唐天兵 张铭明 蒙祖强 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第5期1811-1817,共7页
遗传算法是一种启发式智能优化算法,但在解决城市规模较大的巡回旅行商问题时往往存在着许多问题和不足。以大型巡回旅行商问题作为研究的切入点,对遗传算法、蛙跳算法进行了混合研究。根据巡回旅行商问题的离散特征,提出了离散蛙跳搜... 遗传算法是一种启发式智能优化算法,但在解决城市规模较大的巡回旅行商问题时往往存在着许多问题和不足。以大型巡回旅行商问题作为研究的切入点,对遗传算法、蛙跳算法进行了混合研究。根据巡回旅行商问题的离散特征,提出了离散蛙跳搜索策略;结合两种算法的特点,给出算法的混合思想,并运用Web技术设计了并行分布式混合蛙跳遗传算法(PC-SFLA-GA),进而针对4种不同规模的TSP问题进行了实验测试。测试结果表明:PC-SFLA-GA算法的全局搜索能力、收敛速度都有了比较明显的改善,算法稳定性较高。 展开更多
关键词 并行分布式计算 旅行商问题 遗传算法 蛙跳算法
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高可用应用开发平台的设计与实现 被引量:3
8
作者 吴俊敏 李黄海 +2 位作者 黄刘生 鲍春健 王文韬 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第24期283-284,F0003,共3页
设计并实现了一个高可用应用开发平台,该平台提供了一个灵活的高可用编程环境,不仅包含高可用应用开发框架,还包含了应用开发所必需的检查点服务、分布式锁服务、事件服务、消息服务和成员服务等。采用该平台使得应用程序的开发只需要... 设计并实现了一个高可用应用开发平台,该平台提供了一个灵活的高可用编程环境,不仅包含高可用应用开发框架,还包含了应用开发所必需的检查点服务、分布式锁服务、事件服务、消息服务和成员服务等。采用该平台使得应用程序的开发只需要集中于具体的业务流程上,而不需要过多地考虑其他高可用特性,同时还可提供更强的可移植性。 展开更多
关键词 高可用性 并行分布式计算 组通信
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因子分解机模型的宽度和深度扩展研究 被引量:7
9
作者 燕彩蓉 周灵杰 +1 位作者 张青龙 李晓林 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期822-844,共23页
因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM及其相关模型的研究进展进行综述,有利于促进该模型... 因子分解机(factorization machine,简称FM)模型因为能够有效解决高维数据特征组合的稀疏问题且具有较高的预测精度和计算效率,在广告点击率预测和推荐系统领域被广泛研究和应用.对FM及其相关模型的研究进展进行综述,有利于促进该模型的进一步改进和应用.通过比较FM模型与多项式回归模型和因子分解模型之间的关联关系,阐述FM模型的灵活性和普适性.从特征的高阶交互、特征的场交互、特征的分层交互以及基于特征工程的特征提取、合并、智能选择和提升等角度,总结模型在宽度扩展方面的方法、策略和关键技术.比较和分析了FM模型与其他模型的集成方式和特点,尤其是与深度学习模型的集成,为传统模型的深度扩展提供了思路.对FM模型的优化学习方法和基于不同并行与分布式计算框架的实现进行概括、比较和分析.最后,对FM模型中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望. 展开更多
关键词 因子分解机 推荐系统 广告点击率预测 特征工程 深度学习 并行分布式计算
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河网非恒定流的克隆仿真方法研究
10
作者 张国义 黄刘生 陈国良 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1088-1095,共8页
针对河网非恒定流设定情景批量仿真中存在大量的重复计算,提出了一种基于仿真克隆技术的并行累进增量克隆仿真方法.基本思想是:合并相互关联的初始设定情景,并依据关联点对合并后的设定情景进行并行增量克隆仿真.理论分析与实验结果均表... 针对河网非恒定流设定情景批量仿真中存在大量的重复计算,提出了一种基于仿真克隆技术的并行累进增量克隆仿真方法.基本思想是:合并相互关联的初始设定情景,并依据关联点对合并后的设定情景进行并行增量克隆仿真.理论分析与实验结果均表明,该方法具有较好的计算性能,在同等时间复杂度下,其计算效率比传统的并行与分布仿真方法提高了两倍以上. 展开更多
关键词 仿真克隆 河网非恒定流 洪水控制调度 并行分布式计算
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Fast distributed and parallel pre-processing on massive satellite data using grid computing
11
作者 Wongoo Lee Yunsoo Choi +1 位作者 Kangryul Shon Jaesoo Kim 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第10期3850-3855,共6页
Distributed/parallel-processing system like sun grid engine(SGE) that utilizes multiple nodes/cores is proposed for the faster processing of large sized satellite image data. After verification, distributed process en... Distributed/parallel-processing system like sun grid engine(SGE) that utilizes multiple nodes/cores is proposed for the faster processing of large sized satellite image data. After verification, distributed process environment for pre-processing performance can be improved by up to 560.65% from single processing system. Through this, analysis performance in various fields can be improved, and moreover, near-real time service can be achieved in near future. 展开更多
关键词 satellite data image processing computation intensive computing
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