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超大规模并行计算：瓶颈与对策 None

Ze-yao MO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第10期页码 1251-1260 doi: 10.1631/FITEE.1800421

摘要：超大规模数值模拟极大依赖并行计算能力。从计算规模、计算效率和编程生产率3个维度，系统分析了超大规模并行计算能力的主要瓶颈，提出亟待研究的若干关键技术问题和技术对策。本文对推动数值模拟软件计算能力与超级计算机峰值性能的同步提升具有参考价值。

关键词：超大规模；数值模拟；并行计算；超级计算机

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基于GPU的密度峰值并行聚类算法 Article

Ke-shi GE, Hua-you SU, Dong-sheng LI, Xi-cheng LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 915-927 doi: 10.1631/FITEE.1601786

摘要：然而，当确定集群中心时，DP会对每对数据点操作多次，从而导致较高的计算复杂度。在本文中，我们提出了一种基于GPU （graphics processing unit）的高效并行密度峰值算法。我们分析密度峰值聚类算法的原理来研究其计算瓶颈，并评估其并行的潜力。根据分析，我们提出了CUDA-DP （compute unified device architecture-DP），一种针对GPU架构的高效并行密度峰值聚类算法，并用CUDA实现了这种并行方法。另外，我们分别引入二进制搜索方法和采样方法，以避免对距离矩阵进行排序造成的计算开销。实验结果表明，与基于CPU的密度峰值实现相比，CUDA-DP可以实现超过45倍的加速。

关键词： GPU；密度峰值；聚类；并行计算

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基于云计算的自适应可调节GPS轨迹地图匹配策略 Article

Aftab Ahmed CHANDIO,Nikos TZIRITAS,Fan ZHANG,Ling YIN,Cheng-Zhong XU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第12期页码 1305-1319 doi: 10.1631/FITEE.1600027

摘要：交通领域数据量在快速不断增长，云计算在巨量数据的存储、接入、管理和处理方面有着巨大作用。考虑到准确性时，地图匹配策略的性能由两个连续的GPS观测点间的最短路径决定；另一方面，处理最短路径查询（Processing shortest path queries, SPQs）耗费着较高计算量。该方法以云计算为基础，是一种全自适应地图匹配策略，能够应对实时GPS轨迹地图匹配中SPQ处理的关键问题。本研究还通过基于虚拟数据和实际数据的仿真，对所述方法与现有方法的性能进行了比较。

关键词：地图匹配，GPS轨迹，可调节，云计算，块同步并行计算（Bulk synchronous parallel BSP）

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三水源新安江模型参数不确定性分析PAM算法

程春田,李向阳

《中国工程科学》 2007年第9卷第9期页码 47-51

摘要：实例研究表明显著提高了计算速度和求解质量，参数后验分布结果为区间预报提供了条件。

关键词：水文模型参数不确定性分析 MCMC PAM 并行计算

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面对E级超算系统的可扩展性和效率挑战:神威E级原型系统并行支撑环境的实践 Research Article

何晓斌,陈鑫,郭恒,刘鑫,陈德训,杨雨灵, 高洁,冯赟龙,陈龙得,刁晓娜,陈左宁

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第1期页码 41-58 doi: 10.1631/FITEE.2200412

摘要：随着超级计算机性能不断提高，人工智能与传统科学计算的进一步融合，应用的并行规模逐渐增加，从数百万个计算核心到数千万个计算核心，这对超大规模系统上实现并行应用的高可扩展性和高效率提出巨大挑战。本文首先以神威E级原型系统为例，分析了E级时代并行应用的高可扩展性和高效率面临的挑战。为克服这些挑战，重点介绍了神威E级原型系统上并行支撑环境软件的优化技术，包括并行操作系统、I/O优化技术、超大规模并行调试技术、千万核心并行算法、混合精度方法等。并行操作系统和I/O优化技术主要支持大规模系统扩展，而超大规模并行调试技术、千万核心并行算法和混合精度方法主要提升大规模应用的效率。最后，介绍了运行在神威E级原型系统上的应用程序取得的重要成果，从而验证了并行支撑环境设计的有效性。

关键词：并行计算；神威；超大规模；超级计算机

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高端计算软件平台的研发

陈左宁

《中国工程科学》 2002年第4卷第9期页码 45-49

摘要：

高端计算软件平台是整机系统实现友善性、可用性和高效性的基本保障。随着计算处理规模愈来愈大，以及Peer-to-peer和Grid这类新型计算模式的出现，平台软件的设计面临新的挑战。首先，对高端计算软件平台发展状况以及面临的设计难题进行论述和分析；然后，介绍一个高端计算平台软件系统设计情况，并进行讨论。

关键词：高端计算大规模并行处理操作系统并行开发环境并行应用环境

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高性能计算机的关键技术和发展趋势

金怡濂,黄永勤,陈左宁,桂亚东,漆锋滨

《中国工程科学》 2001年第3卷第6期页码 1-8

摘要：

介绍高性能计算机的关键技术和发展趋势。简要回顾高性能计算机的发展历史和当前形势，重点讨论大规模并行处理（MPP）所面临的挑战，包括可扩展性、友善性和可用性。介绍神威高性能计算机及其应用情况，并对如何发展我国高性能计算机提出一些初浅的看法。

关键词：大规模并行处理系统软件并行编译系统效率可扩展性可用性

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基于探针图的并行型图顶点着色DNA计算模型 Article

许进, 强小利, 张凯, 张成, 杨静

《工程（英文）》 2018年第4卷第1期页码 61-77 doi: 10.1016/j.eng.2018.02.011

摘要：

目前DNA 计算机研究中遇到的最大瓶颈是解空间指数爆炸问题，即随着问题规模的增大，所需要作为信息处理“数据”的DNA分子呈指数级增大。本文提出了一种新颖的图顶点着色DNA计算模型，该模型正是围绕着如何克服解空间指数爆炸问题以及如何提高运行速度而设计的。其主要贡献有：①通过如下三种方法来克服解空间指数爆炸问题：顶点颜色集的确定方法；子图分解方法以及子图中的顶点优化排序方法；②设计了一种并行型聚合酶链反应（PCR）操作技术，应用这种技术一次可以对图中多条边来删除非解本文以一个3-着色的61 个顶点的图为例，实验表明，99% 的非可行解在构建初始解空间时就被删除，并利用DNA 自组装和并行PCR 方法，通过识别、拼接以及组装等技术得到解。

关键词： DNA计算图顶点着色问题聚合酶链反应（PCR）

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后E级系统编程模型的构想 None

Ji-dong ZHAI, Wen-guang CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第10期页码 1261-1266 doi: 10.1631/FITEE.1800442

摘要： E级高性能计算系统已经研制很长时间，可以在未来几年投入使用。现在是时候考虑未来的后E级高性能计算系统。后E级系统存在许多主要挑战，例如处理器体系结构、编程模型、存储架构和互连网络。讨论了后E级系统编程模型面临的3个重要挑战：异构性、并行性和容错性。基于我们当前在大规模系统上编程的经验，针对这些挑战，提出一些可能的解决方案。然而，未来需要更多研究工作以应对这些挑战。

关键词：计算模型；容错；异构；并行性；后E级

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分阶段成形结构过程控制的无应力状态控制法

秦顺全

《中国工程科学》 2009年第11卷第10期页码 72-78

摘要：通过单元的无应力状态量的控制和调整解决了分阶段施工桥梁的安装计算问题；利用无应力状态量一定的前提下，内力和位移与施工过程无关的原理，实现了施工中多工序并行作业，解决了施工中临时荷载和温度影响的自动过滤问题

关键词：分阶段施工桥梁无应力长度无应力曲率并行作业安装计算

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基于并行处理机制的多基地雷达多目标跟踪算法

徐洪奎,王东进,陈卫东

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 151-156

摘要：

针对用多基地雷达系统跟踪近距离多高速机动目标的场合，提出了一种基于并行处理机制的跟踪算法。该算法将整个观测数据的关联过程拆分成若干个并行子关联进程，并将确定目标的跟踪过程拆分成两个并行的三维子进程，同时对距离和拟测值及多普勒速度拟测值进行迭代滤波。

关键词：多基地雷达系统多目标跟踪并行处理 MSJPDA 并行扩展卡尔曼滤波

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并行推进、融合发展——新一代智能制造技术路线

古依莎娜,董景辰,臧冀原,杨晓迎

《中国工程科学》 2018年第20卷第4期页码 19-22 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.004

摘要： text-align: justify;">本文通过研究西方发达国家发展智能制造的历程以及我国智能制造发展现状，提出中国发展智能制造不能走西方“串联式”发展道路，必须采取“并行推进

关键词：并行推进融合发展新一代智能制造

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关于大规模并行处理机系统可扩展性设计

卢锡城

《中国工程科学》 2000年第2卷第10期页码 105-109

摘要：

大规模并行处理系统旨在满足国防和国民经济许多重要应用领域对高性能计算能力的需求。长期以来，结构上的可扩性和编程上的友好性一直是并行计算机系统设计中追求的重要而又互相矛盾的两个目标。文章结合研究实践，对大规模并行处理机系统（MPP)可扩展性设计的若干问题进行探讨。

关键词：体系结构大规模并行处理机（MPP) 对称多处理机（SMP) 基于Cache—致性的非一致存储访问（CC-NUMA) 群机（duster) 超结点

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边缘计算技术发展与对策研究

洪学海,汪洋

《中国工程科学》 2018年第20卷第2期页码 20-26 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.02.004

摘要：

边缘计算是一项正在兴起的技术，通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧，以便减小传输延迟和带宽消耗。移动终端、物联网等设备为计算敏感型的应用提供了必要的前端处理支撑，例如图像识别、网络游戏等应用，以利用边缘计算的处理能力分担云端工作负荷。本文介绍了边缘计算的概念、需解决的关键问题、主要研究进展，边缘计算发展带来的影响以及边缘计算带来的机遇和发展对策。

关键词：云计算边缘计算雾计算移动边缘计算物联网前端智能