构建数据中心加速服务的软硬件系统级原型平台,需要考虑高计算能力、扩展性、灵活性和低成本等因素.为了提高数据中心的能力,从软硬件协同的角度研究数据中心异构计算在云平台架构、硬件实现、高速互连和应用等方面的创新,研究设计并构...构建数据中心加速服务的软硬件系统级原型平台,需要考虑高计算能力、扩展性、灵活性和低成本等因素.为了提高数据中心的能力,从软硬件协同的角度研究数据中心异构计算在云平台架构、硬件实现、高速互连和应用等方面的创新,研究设计并构建了一个可重构组合的软硬件加速原型系统,简化了现有以处理器为中心的系统级计算平台构建方法,实现目标软硬件设计的快速部署与系统级原型验证.针对以上目标,通过解耦的可重构架构设备虚拟化和远程映射等方法,发掘独立计算单元的潜力,构建了一套ISOF(independent system of FPGA(field programmable gate arrays))软硬件计算平台系统,可使其超越普通服务器设计所能提供的能力,实现计算单元低成本高效扩展,使客户端可灵活使用外设资源,并且为满足系统级通信挑战,设计了一套计算单元之间的通信硬件平台和交互机制.此外,为提升软硬件系统级平台的敏捷性,ISOF提供了灵活统一的调用接口.最后,通过对平台目标系统级的分析评估,验证了该平台在满足了当下计算与加速需求下,保证了高速、低延时的通信,以及良好的吞吐率和弹性扩容效率,另外在高速通信的基础上改进的拥塞避免和丢包恢复机制,满足了数据中心规模通信的稳定性需求.展开更多
为实现大规模电力系统潮流的准确、快速求解,以非精确牛顿法为基础,提出一种基于CPU-GPU异构平台的电力系统潮流并行计算方法。修正方程组的求解是牛拉法潮流计算中最为耗时的部分,提升修正方程组的求解效率可有效提升潮流计算效率。为...为实现大规模电力系统潮流的准确、快速求解,以非精确牛顿法为基础,提出一种基于CPU-GPU异构平台的电力系统潮流并行计算方法。修正方程组的求解是牛拉法潮流计算中最为耗时的部分,提升修正方程组的求解效率可有效提升潮流计算效率。为此,根据雅可比矩阵的不对称不定性,采用稳定双正交共轭梯度(bi-conjugate gradient stabilized,BICGSTAB)法进行修正方程组的求解。进一步,为改善BICGSTAB法的收敛性,根据雅可比矩阵的稀疏性和类对角占优性,提出一种改进PPAT(Preconditioner with sparsity Pattern of AT,PPAT)预处理器和改进Jacobi预处理器相结合的两阶段预处理方法,并对雅可比矩阵进行预处理,提升BICGSTAB法的收敛性能。然后,将上述潮流算法移植到CPU-GPU异构平台,实现电力系统潮流的并行求解。最后,通过不同测试系统算例对所提方法进行验证、分析。结果表明,所提潮流并行计算方法可实现电力系统潮流的准确、快速求解。展开更多
文摘构建数据中心加速服务的软硬件系统级原型平台,需要考虑高计算能力、扩展性、灵活性和低成本等因素.为了提高数据中心的能力,从软硬件协同的角度研究数据中心异构计算在云平台架构、硬件实现、高速互连和应用等方面的创新,研究设计并构建了一个可重构组合的软硬件加速原型系统,简化了现有以处理器为中心的系统级计算平台构建方法,实现目标软硬件设计的快速部署与系统级原型验证.针对以上目标,通过解耦的可重构架构设备虚拟化和远程映射等方法,发掘独立计算单元的潜力,构建了一套ISOF(independent system of FPGA(field programmable gate arrays))软硬件计算平台系统,可使其超越普通服务器设计所能提供的能力,实现计算单元低成本高效扩展,使客户端可灵活使用外设资源,并且为满足系统级通信挑战,设计了一套计算单元之间的通信硬件平台和交互机制.此外,为提升软硬件系统级平台的敏捷性,ISOF提供了灵活统一的调用接口.最后,通过对平台目标系统级的分析评估,验证了该平台在满足了当下计算与加速需求下,保证了高速、低延时的通信,以及良好的吞吐率和弹性扩容效率,另外在高速通信的基础上改进的拥塞避免和丢包恢复机制,满足了数据中心规模通信的稳定性需求.
文摘为实现大规模电力系统潮流的准确、快速求解,以非精确牛顿法为基础,提出一种基于CPU-GPU异构平台的电力系统潮流并行计算方法。修正方程组的求解是牛拉法潮流计算中最为耗时的部分,提升修正方程组的求解效率可有效提升潮流计算效率。为此,根据雅可比矩阵的不对称不定性,采用稳定双正交共轭梯度(bi-conjugate gradient stabilized,BICGSTAB)法进行修正方程组的求解。进一步,为改善BICGSTAB法的收敛性,根据雅可比矩阵的稀疏性和类对角占优性,提出一种改进PPAT(Preconditioner with sparsity Pattern of AT,PPAT)预处理器和改进Jacobi预处理器相结合的两阶段预处理方法,并对雅可比矩阵进行预处理,提升BICGSTAB法的收敛性能。然后,将上述潮流算法移植到CPU-GPU异构平台,实现电力系统潮流的并行求解。最后,通过不同测试系统算例对所提方法进行验证、分析。结果表明,所提潮流并行计算方法可实现电力系统潮流的准确、快速求解。
