一种平台无关的并行编程模型的设计与实现

发布时间：2017-08-14 09:01

  本文关键词：一种平台无关的并行编程模型的设计与实现

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【摘要】：并行计算机体系结构的发展,带来了并行计算机性能的快速提升和并行计算平台的多样化,同时也对研究和应用人员提出挑战：(1)如何降低并行编程难度,使不具有并行计算知识背景的用户能够快速有效的开发并行程序,充分发挥并行计算机在不同应用领域的计算能力；(2)如何使现有的大量串行程序以一种稳健可靠的、非颠覆式的方式并行化；(3)如何使并行编程不依赖于硬件平台,当底层计算平台发生变化时仍可以有效运行。目前,设计合理有效的并行编程模型是解决多种并行程序开发难题的主要手段。 本文设计并实现了一种基于并行函数库的并行编程模型。编程模型的设计思路和方法为：(1)为简化并行编程,支持串行软件的非颠覆式并行化,以并行函数库的方式隐藏底层并行化细节,并提供与传统串行编程相似的编程接口。用户依照传统串行软件的开发逻辑,通过API调用即可开发并行程序。(2)为实现并行编程的平台无关性,将平台相关的并行函数库向上封装为统一的API接口,用户通过调用平台无关接口开发并行程序,程序可无修改地运行于多种计算平台。(3)为提高程序性能,提供任务调度和数据分配功能,使系统在处理较为复杂的多任务计算问题时,仍能达到较好的负载均衡和较低的并行开销。(4)在系统可扩展性方面,具备功能可扩展性和计算平台可扩展性。功能可扩展是指可扩展应用函数库和运行时函数库,可针对具体应用领域开发专业型编程模型；计算平台可扩展是指可以支持新的底层计算平台。本文利用矩阵乘法算法和频率统计算法设计了三组实验,分别验证编程模型的平台无关性,多任务调度系统的有效性,并测试了编程模型对程序性能的影响。实验表明该编程模型能够有效简化并行程序开发,基于该编程模型的程序可在多种计算平台上有效地编译运行；系统的任务调度功能能够提高多任务计算问题的总体性能；编程框架可能会造成一定的开销,但不影响程序的总体性能。 本文在编程模型原型系统的基础上扩展和设计了面向遥感图像处理的并行编程模型。扩展的并行编程模型保留了原型系统的易用性和平台无关性,扩展了适合遥感数据特点的数据结构,增加了地理空间数据格式支持库,并且根据遥感图像处理算法的特点对函数库做分层设计,最大限度地减少代码冗余。通过在扩展的并行编程模型上进行遥感图像非监督分类的实验,验证了该编程模型的有效性。
【关键词】：并行计算 并行编程模型 平台无关性 遥感图像处理
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP338.6;TP311.11
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 目录9-12
• 表格12-13
• 插图13-14
• 第一章 绪论14-26
• 1.1 研究背景14-16
• 1.1.1 并行计算的发展14-16
• 1.1.2 并行程序设计面临的挑战16
• 1.2 并行编程模型的概念和研究现状16-22
• 1.2.1 并行编程模型的概念16-18
• 1.2.2 主流并行编程模型介绍18-21
• 1.2.3 并行编程模型的研究现状21-22
• 1.3 本文研究内容22-24
• 1.3.1 平台无关的并行编程模型设计22-24
• 1.3.2 并行编程模型在遥感图像处理中的应用24
• 1.4 论文组织结构24-26
• 第二章 相关并行编程模型介绍26-40
• 2.1 OpenMP并行编程模型26-31
• 2.1.1 共享变量并行模型26
• 2.1.2 OpenMP编程模型26-28
• 2.1.3 OpenMP程序结构28-31
• 2.2 MPI并行编程模型31-33
• 2.2.1 消息传递模型31
• 2.2.2 MPI概述31-32
• 2.2.3 MPI程序结构32-33
• 2.3 CUDA并行编程模型33-38
• 2.3.1 CUDA编程模型33-36
• 2.3.2 CUDA硬件架构36
• 2.3.3 CUDA程序结构36-38
• 2.4 本章小结38-40
• 第三章 跨平台并行编程模型的设计与实现40-60
• 3.1 背景分析40-42
• 3.1.1 传统并行编程模型的局限性40-41
• 3.1.2 基于并行函数库的编程模型41-42
• 3.2 设计原则42-43
• 3.3 并行编程模型设计与实现43-47
• 3.3.1 编程模型的系统结构43-46
• 3.3.2 编程模型的运行时库46
• 3.3.3 编程模型的数据结构46-47
• 3.3.4 混合编程支持47
• 3.4 运行时调度系统47-53
• 3.4.1 任务调度48-51
• 3.4.2 数据调度51-52
• 3.4.3 小结52-53
• 3.5 实验验证53-58
• 3.5.1 平台无关性实验验证53-54
• 3.5.2 任务调度系统实验验证54-56
• 3.5.3 系统性能测试56-58
• 3.6 本章小结58-60
• 第四章 并行编程模型在遥感图像处理中的应用60-72
• 4.1 研究背景60-63
• 4.1.1 遥感图像处理的并行化趋势60-62
• 4.1.2 遥感图像处理并行编程的研究现状62-63
• 4.2 并行编程模型的扩展设计63-66
• 4.2.1 编程模型的应用优势与扩展思路63-64
• 4.2.2 并行函数库的扩展设计64-65
• 4.2.3 其他扩展65-66
• 4.3 实验验证66-69
• 4.4 本章小结69-72
• 第五章 总结与展望72-76
• 5.1 工作总结72-73
• 5.2 存在问题与展望73-76
• 参考文献76-80
• 致谢80-82
• 在读期间参加的科研项目82-84
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果84

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 金丽娜;;CC-NUMA结构计算机含错技术研究[J];长春大学学报;2008年12期

2 梁栋;孔颉;胡根生;黄林生;;基于支持向量机的遥感影像厚云及云阴影去除[J];测绘学报;2012年02期

3 宋玉艳;;并行计算机的互连网络[J];电大理工;2012年02期

4 毛昆明;陈国兴;;基于Abaqus软件的并行计算异构集群平台的搭建[J];地震工程与工程振动;2011年05期

5 黄淑玲;可扩展并行计算的应用与研究[J];电脑知识与技术;2005年12期

6 赵振华;郑红;;嵌入式可重构的多DSP图像并行处理系统[J];单片机与嵌入式系统应用;2009年02期

7 黄昕,周建江;基于TS101的多DSP并行视频实时处理系统硬件设计[J];电子工程师;2005年02期

8 李文石;姚宗宝;;基于阿姆达尔定律和兰特法则计算多核架构的加速比[J];电子学报;2012年02期

9 王少飞;王希常;;基于并行技术的图像压缩方法研究[J];福建电脑;2007年09期

10 王洪;张丹红;;基于多处理器的视频跟踪系统研究[J];光学与光电技术;2010年05期

中国重要会议论文全文数据库 前5条

1 葛宝珊;刘锋;李旭杰;;积木式多DSP并行处理系统路由算法研究[A];现代振动与噪声技术（第九卷）[C];2011年

2 姜咏江;;内存分块并行计算机研究[A];2005年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集[C];2005年

3 葛宝珊;刘峰;李旭杰;;积木式多DSP并行处理系统路由算法研究[A];全国第五届信号和智能信息处理与应用学术会议专刊(第一册)[C];2011年

4 耿江东;薛正辉;高本庆;;应用并行GTD算法计算阵列天线近场受扰[A];第17届全国电磁兼容学术会议论文集[C];2007年

5 范征锋;徐小文;孙文俊;刘长礼;吴俊峰;叶文华;王敏;裴文兵;朱少平;;辐射流体界面不稳定性模拟程序LARED-S[A];第十六届全国流体力学数值方法研讨会2013论文集[C];2013年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 张琦;多核系统中的程序性能优化研究[D];中国科学技术大学;2010年

2 龙柏;并行计算平台上的数据索引技术研究[D];中国科学技术大学;2011年

3 吴超;信息检索中top-k问题的并行算法及优化研究[D];中国科学技术大学;2011年

4 方雷;基于云计算的土地资源服务高效处理平台关键技术探索与研究[D];浙江大学;2011年

5 龚春叶;面向异构体系结构的粒子输运并行算法研究[D];国防科学技术大学;2011年

6 胡悦;并行计算时间与存储空间关系研究[D];上海大学;2011年

7 马新建;最小二乘无网格法的改进及其拓展应用研究[D];南京理工大学;2012年

8 成斌;基于TCPN模型的并行系统性能分析方法研究[D];上海大学;2011年

9 杨靖宇;摄影测量数据GPU并行处理若干关键技术研究[D];解放军信息工程大学;2011年

10 王建;并行最优化算法与软件设计及数值软件移植[D];中国科学院研究生院（软件研究所）;2005年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 景涛;多核环境下基于L2 Cache的目录一致性协议的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年

2 顾慧;基于异构平台的并行计算性能可视化研究[D];辽宁师范大学;2010年

3 王兴启;多核处理器的有锁编程与非阻塞算法研究[D];中原工学院;2011年

4 曹昆;基于FPGA的SpaceWire路由器设计与分析[D];西安电子科技大学;2011年

5 李永瑾;基于本体的MPI+OpenMP并行检索研究与应用[D];西北大学;2011年

6 孙超;快速分形图像压缩并行算法研究与实现[D];曲阜师范大学;2011年

7 杨鞠华;一种新型的并行处理机的设计和算法[D];北京邮电大学;2011年

8 汪维录;障碍空间下复杂几何对象成本距离并行算法研究[D];南京大学;2011年

9 张建强;基于任务并行策略的多核程序优化研究[D];辽宁师范大学;2011年

10 苗莎;多核并行插值算法的研究[D];辽宁师范大学;2011年

，

本文编号：671810