面向并行计算的仪器内数据管理的研究

发布时间：2023-06-16 19:58

　　网络化测试系统融合了计算机技术、网络技术和通信技术,在智能化、自动化领域发挥着异常重要的作用。目前网络化测试系统中多采用集中的数据处理方式,该处理方式依赖主机的性能,存在网络传输负载压力大、数据处理实时性差和系统资源利用率低等问题。系统测试主机的性能在规模较小的局域网内并不突出,但网络负载传输压力、数据处理实时性问题在飞机测试和遥感测试领域以及物联网、云计算中表现明显。通过本地并行的数据处理方式,提高系统的资源利用率,有望缓解带宽传输压力和数据处理效率问题。而并行计算中主要的性能瓶颈均来自通信开销,为了缓解并行计算中通信开销的问题,本文提出了面向数据规模的仪器端的数据管理方案。首先,本文基于网络化测试系统架构搭建了局域网内的并行计算平台。采用并行计算技术实现分布式处理,搭建了基于集群的作业管理系统,由主控计算机监控集群中的计算节点的资源状态信息和用户交互。本文选取了高性能的消息传递模型MPI(Message Passing Interface)作为并行计算平台的通信实现,同时配合hydra进程调度器进行进程的管理。其次,分析了并行计算的编程模型和并行算法设计,选取了数字信号处理领域中应...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题来源及研究的目的和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 网络化测试系统
        1.2.2 分布式资源计算模式研究现状
        1.2.3 数据管理研究现状
    1.3 本文的主要研究内容
    1.4 论文结构
第2章 网络化测试系统资源管理框架设计
    2.1 集群作业管理系统
        2.1.1 集群作业管理的功能
        2.1.2 PBS作业管理系统
        2.1.3 TORQUE资源管理平台
    2.2 集群通讯环境
        2.2.1 硬件环境
        2.2.2 软件环境
    2.3 本章小结
第3章 并行应用开发与平台验证
    3.1 基本概念
    3.2 并行计算模型
    3.3 并行算法设计
        3.3.1 并行编程模型
        3.3.2 并行算法选择
        3.3.3 并行FFT设计分析
    3.4 平台可行性分析验证
        3.4.1 实验设计
        3.4.2 实验结果与分析
    3.5 本章小结
第4章 面向数据规模的仪器内数据处理
    4.1 数据处理系统职能分析
    4.2 数据采集节点数据采集
        4.2.1 采集模块结构图
        4.2.2 采样应用程序设计
        4.2.3 开发板系统移植
    4.3 协同计算数据处理模式
    4.4 面向数据规模的数据处理方案
        4.4.1 实验设计
        4.4.2 实验结果与分析
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢



本文编号：3833889