多核集群环境下并行地理计算执行时间预测技术研究

发布时间：2021-05-10 11:13

　　随着地理计算领域的迅速发展,将并行计算引入地理学领域,用以解决地理学中巨大空间复杂性和计算复杂性问题已成为发展趋势。多核处理器、集群等新型硬件架构的出现,突破了传统GIS对海量数据处理和复杂地理空间分析建模时遇到的瓶颈,为地理计算问题开创了新的研究途径。研究并行计算关键技术之一的并行执行时间预测技术,对地理计算平台资源的充分利用、任务的合理调度、负载的均衡具有重要指导意义和研究价值。论文围绕并行地理计算执行时间预测技术,进行了以下内容的研究。首先,论文通过静态性能分析方法,基于并行计算中新型并行编程模式——OpenMP并行编程模式和MPI并行编程模式的编程方法和特点,提出了并行算法执行时间性能模型,分析了影响执行时间的因素及执行时间的变化趋势,为动态时间预测提供理论支持。其次,论文针对地理空间数据中的栅格数据,研究了影响栅格数据数据规模的因素,为预测模型参数的确定提供了依据;根据动态预测技术,采用数据拟合中的插值法和函数逼近法,拟合出数据规模、进程数和并行执行时间的三维预测模型。该方法具有较高预测准确性,为任务合理调度奠定基础。最后,论文将资源管理器Torque和任务调度系统Maui进... 

【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 地理计算并行化研究现状
        1.2.2 并行算法执行时间预测技术研究现状
        1.2.3 任务调度研究现状
    1.3 研究内容和意义
    1.4 论文的组织
第2章 地理计算与并行计算技术基础
    2.1 地理计算概述
    2.2 并行计算概述
        2.2.1 典型并行计算机系统
        2.2.2 并行算法性能度量
    2.3 执行时间预测技术
    2.4 本章小结
第3章 并行地理计算静态性能分析技术
    3.1 问题描述与相关工作
        3.1.1 问题描述
        3.1.2 相关工作
    3.2 OpenMP 并行编程模式静态性能分析技术
        3.2.1 OpenMP 并行编程模式
        3.2.2 OpenMP 并行编程模式执行时间模型
        3.2.3 实验分析
    3.3 MPI 并行编程模式静态性能分析技术
        3.3.1 MPI 并行编程模式
        3.3.2 MPI 并行编程模式执行时间模型
        3.3.3 实验分析
    3.4 本章小结
第4章 并行地理计算执行时间动态预测技术
    4.1 问题描述与相关工作
        4.1.1 问题描述
        4.1.2 相关工作
    4.2 基于栅格空间数据并行算法执行时间预测技术
        4.2.1 栅格空间数据及其数据规模
        4.2.2 数据拟合技术构建预测模型
    4.3 实验分析
    4.4 本章小结
第5章 并行地理计算执行时间预测在任务调度中的应用
    5.1 常见任务管理系统
        5.1.1 Torque 资源管理器
        5.1.2 Maui 任务调度系统
        5.1.3 Torque 与Maui 的集成
    5.2 常用调度算法
    5.3 实验分析
        5.3.1 环境配置
        5.3.2 实验分析
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 主要研究成果
    6.2 进一步的研究方向
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
在学期间参加的与本课题相关的科研项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]地学计算的研究进展与问题分析[J]. 陈彦光,罗静.  地理科学进展. 2009(04)
[2]基于PBS的集群作业调度策略的设计与实现[J]. 赵宗弟,胡凯,胡建平.  计算机与数字工程. 2006(11)
[3]基于移动最小二乘法的曲线曲面拟合[J]. 曾清红,卢德唐.  工程图学学报. 2004(01)
[4]从数量地理学到地理计算学——对数量地理方法的若干思考[J]. 刘妙龙,李乔.  人文地理. 2000(03)
[5]并行计算时间模型和并行机系统性能[J]. 乔香珍.  计算机学报. 1998(05)

博士论文
[1]面向共享Cache多核处理器的数据库查询执行优化技术研究[D]. 邓亚丹.国防科学技术大学 2009
[2]并行计算系统的负载平衡算法与并行执行时间预测[D]. 吴荣腾.天津大学 2008
[3]面向分布共享存储体系结构的高效能OpenMP关键技术研究[D]. 黄春.国防科学技术大学 2007
[4]提高机群OpenMP系统性能的关键技术研究[D]. 章隆兵.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2004

硕士论文
[1]集群作业管理中间件的研究与实现[D]. 李媛.首都师范大学 2009
[2]面向空间数据处理的集群作业管理系统研究与设计[D]. 靳华中.武汉大学 2005



本文编号：3179266