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71.
虚拟川滇——基于千万网格并行有限元计算的区域强震演化过程数值模型设计和构建 总被引：1，自引：0，他引：1
利用合理的数值模型,对区域性的强震活动性分析,是近些年来地震学研究领域的一个热点问题.但无论从时间还是空间角度来讲,区域性强震演化的理论与数值模拟模型都是多尺度问题,对该问题的充分研究需要借助于大规模并行数值模拟技术.侧重于基于千万有限元网格技术,采用大规模并行有限元计算手段,对该问题的理论建模与并行数值算法实现,以及如何应用到对川滇地区区域强震演化过程的模拟进行了具体论述.本研究的关键目标是为中长期地震危险性估计提供一个大规模数值预报模拟平台系统. 相似文献
72.
针对海洋石油管线探测多波束剖面声纳的高速、大容量的实时信号处理任务,以及声纳系统进一步扩展的需求,设计并实现了一种基于IP网络互连的、以并行DSP为处理节点的多波束剖面声纳系统.该系统应用于海底石油管线探测与定位,系统中的每个处理节点与数据采集转换部分采用TCP/IP网络连接,可以通过物理上添加一个或多个处理节点成倍的提高系统的信号处理能力,而在软件上无须大的改动.通过电联调与水槽试验,验证了系统的可行性和稳定性,该设计为高速水声阵列信号实时处理系统提供了一种全新的解决思路. 相似文献
73.
时空大数据背景下并行数据处理分析挖掘的进展及趋势 总被引：3，自引：3，他引：0
随着互联网、物联网和云计算的高速发展,与时间、空间相关的数据呈现出“爆炸式”增长的趋势,时空大数据时代已经来临。时空大数据除具备大数据典型的“4V”特性外,还具备丰富的语义特征和时空动态关联特性,已经成为地理学者分析自然地理环境、感知人类社会活动规律的重要资源。然而在具体研究应用中,传统数据处理和分析方法已无法满足时空大数据高效存取、实时处理、智能挖掘的性能需求。因此,时空大数据与高性能计算/云计算融合是必然的发展趋势。在此背景下,本文首先从大数据的起源出发,回顾了大数据概念的发展历程,以及时空大数据的特有特征;然后分析了时空大数据研究应用产生的性能需求,总结了底层平台软硬件的发展现状;进而重点从时空大数据的存储管理、时空分析和领域挖掘3个角度对并行化现状进行了总结,阐述了其中存在的问题;最后指出了时空大数据研究发展趋势。 相似文献
74.
75.
针对传统的Delaunay三角网的并行构建算法负载均衡性不高、运行效率较低等问题,该文在综合逐点插入算法和分治算法各自优点的基础上,提出了一种Delaunay三角网并行构建算法。该算法首先使用动态格网剖分点要素集,从而得到若干点要素子集;然后根据点要素子集数量初始化线程池,每个点要素子集由一个线程按照插入点法构建Delaunay子网;当所有线程完成子三角网构建,最后使用逐点插入法合并所有子网,从而实现所有点要素的Delaunay三角网构建。分析与实验结果表明,相对于传统的并行算法,该并行算法的负载均衡性好、运行时间少、加速比高,具有较好的构建效率,而且构建结果满足Delaunay规则。 相似文献
76.
波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。 相似文献
77.
一种大规模空间数据流式并行处理方法研究 总被引：3，自引：2，他引：1
针对空间数据的读写(I/O)时间占比过高问题,文章提出一种流式并行化方法:通过将空间计算过程与数据I/O过程相重叠,使传统并行空间计算方法中的性能提升瓶颈得到显著缓解;并且,方法所采用的数据分片策略,能够使数据单次I/O所产生的高内存使用率得到降低,进一步提高了具体地学算法的适用性。最后以地理国情普查基本统计分析中地表面积计算为例进行验证,结果表明:该算法的计算效率与内存使用率相对于直接并行方法均获得明显改善,且空间数据流式并行处理方法与具体地学算法耦合度低。该方法已成功应用于多个其他统计分析算法中。 相似文献
78.
潮流场数学方程交错分区并行计算方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
文章对潮流场数学方程进行可并行性方法研究。分析了两种可并行实现的方法，并对两种可并行化的方法可行性进行分析。最后采用虚拟区域分解法对问题进行了实现，并利用串行计算的结果对并行计算的结果进行了验证。 相似文献
79.
传统的基于CPU的串行程序所实现的二维DCT变换算法时间复杂度高变换效率低,难以满足许多应用的实时要求。特别是在当代以嵌入式处理器为核心的移动端信息处理终端,有限的CPU性能更加难以实现快速的DCT变换。值得欣慰的是新一代嵌入式处理器提供了支持GPGPU技术的GPU,为解决复杂的移动计算问题提供了高效的并行化解决途径。基于最新的ARM Cortex-A15内嵌GPU Mali-T604及Open CL框架设计实现了一种针对二维DCT变换的并行化加速方案并实测了优化效果,实验结果表明文中的并行方案能够提高二维DCT变换的效率,在输入数据量足够大的条件下能够达到近20倍的加速比。 相似文献
80.