發(fā)布時間：2017-10-10 12:14

  本文關(guān)鍵詞：高性能并行可視化服務(wù)器任務(wù)與資源管理技術(shù)研究與實現(xiàn)

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【摘要】：科學計算可視化技術(shù)把研究人員無法直觀理解的數(shù)據(jù)變?yōu)槿丝梢灾苯右曈X感知的圖形圖像信息,目前已經(jīng)成為科學計算與數(shù)值模擬領(lǐng)域不可或缺的技術(shù)和工具,在生物醫(yī)學、計算流體動力學、地球物理、氣象學、航天學、以及眾多與國防和國民經(jīng)濟緊密相關(guān)的領(lǐng)域都有著重要應(yīng)用。隨著高性能計算技術(shù)的不斷發(fā)展,科學計算的能力不斷提高,科學計算產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模日益龐大,數(shù)據(jù)中蘊含的物理現(xiàn)象和規(guī)律日益復(fù)雜,使科學計算可視化技術(shù)面臨新的諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。基于高性能計算機構(gòu)建高性能并行可視化服務(wù)器,可充分利用高性能計算機的計算和存儲資源,克服傳統(tǒng)后處理并行可視化模式耗時的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出以及難以實現(xiàn)駕馭式可視化等問題,有效提高大規(guī)�？茖W數(shù)據(jù)并行可視化的效率和質(zhì)量。已成為高性能并行可視化重要發(fā)展方向。本課題根據(jù)構(gòu)建高性能并行可視化服務(wù)器的需求,重點研究高性能并行可視化服務(wù)器軟硬件體系結(jié)構(gòu)框架、可視化服務(wù)器任務(wù)調(diào)度和資源管理算法等關(guān)鍵技術(shù),完成的主要工作和取得的研究成果如下:1.提出了一種基于超級計算機的高性能并行可視化服務(wù)器的軟硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計方案。硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相對獨立的占用高性能計算機部分結(jié)點資源,專用于數(shù)據(jù)存儲、I/O通訊、圖形繪制、資源管理等,既可保證并行可視化服務(wù)器硬件資源的相對獨立性,又可保證并行可視化效率的提高;軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)在充分利用高性能計算機已有資源管理軟件基礎(chǔ)之上,根據(jù)并行可視化和多用戶遠程交互可視化任務(wù)需求,擴展了可視化任務(wù)調(diào)度和資源配置模塊,既不影響高性能計算機已有資源管理系統(tǒng)的穩(wěn)定性,又可保證高性能計算機并行可視化任務(wù)的高效性和多用戶遠程交互可視化的有效性。2.針對服務(wù)對象任務(wù)作業(yè)的特點和需求,提出了一種基于任務(wù)屬性選擇的任務(wù)調(diào)度和資源管理算法。通過抽象定義任務(wù)屬性和量化定義任務(wù)的并行性能,合理分配服務(wù)器計算和存儲結(jié)點資源,使得最需要并行加速的任務(wù)優(yōu)先獲得計算資源。模擬實驗結(jié)果表明,該算法可有效提高用戶體驗和任務(wù)執(zhí)行效率。3.為了保證基于任務(wù)屬性選擇的任務(wù)調(diào)度和資源管理算法的有效性和正確性,提出了基于線性回歸模型的任務(wù)屬性維護方法,該方法利用現(xiàn)代工程數(shù)學中的線性回歸模型,借助服務(wù)器中的應(yīng)用算法運行歷史,和相關(guān)統(tǒng)計信息完成應(yīng)用算法屬性的維護更新。模擬實驗結(jié)果表明,該方法可提高任務(wù)調(diào)度和資源管理的效率和正確性。4.利用實驗室現(xiàn)有條件,開發(fā)了高性能并行可視化的原型試驗系統(tǒng),實現(xiàn)了用戶使用筆記本、手機等終端設(shè)備通過web遠程訪問的并行可視化服務(wù)器原型,并利用該原型系統(tǒng)對典型的流場數(shù)值模擬計算數(shù)據(jù)實例進行了可視化數(shù)據(jù)處理,取得了較好的實驗結(jié)果,能夠本文研究成果具有一定的科學性和實用價值。
【關(guān)鍵詞】：高性能計算 并行可視化 可視化服務(wù)器 任務(wù)調(diào)度 資源管理
【學位授予單位】：國防科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41;TP38
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-23
• 1.1 可視化平臺發(fā)展概況12-21
• 1.1.1 概述12
• 1.1.2 國內(nèi)外可視化平臺體系結(jié)構(gòu)發(fā)展狀況12-18
• 1.1.3 高性能集群計算機資源管理技術(shù)國內(nèi)外研究概況18-20
• 1.1.4 研究高性能并行可視化服務(wù)器的需求和意義20-21
• 1.2 本課題的主要研究內(nèi)容21-22
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)22-23
• 第二章 天河高性能計算機體系結(jié)構(gòu)與作業(yè)管理概述23-34
• 2.1 天河-1A高性能并行計算機體系結(jié)構(gòu)概述23-24
• 2.1.1 硬件體系結(jié)構(gòu)23-24
• 2.1.2 軟件系統(tǒng)架構(gòu)24
• 2.2 高性能并行計算機資源管理系統(tǒng)概述24-33
• 2.2.1 Slurm集群管理軟件平臺簡介24-25
• 2.2.2 天河 1-A小系統(tǒng)中slurm資源管理技術(shù)概述25-32
• 2.2.3 全局并行文件系統(tǒng)管理簡介32-33
• 2.3 本章小結(jié)33-34
• 第三章 高性能并行可視化服務(wù)器的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計34-42
• 3.1 功能概述34-35
• 3.2 高性能并行可視化服務(wù)器硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計35-37
• 3.3 高性能并行可視化服務(wù)器軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計37-39
• 3.4 高性能并行可視化服務(wù)器功能組成結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)工作流程39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-42
• 第四章 基于任務(wù)屬性選擇的資源管理算法設(shè)計42-54
• 4.1 資源的定義和分類42-44
• 4.2 任務(wù)屬性的定義44-47
• 4.3 基于任務(wù)屬性選擇的資源結(jié)點分配算法47-52
• 4.3.1 數(shù)據(jù)規(guī)模函預(yù)估數(shù)決定占用存儲資源大小47-48
• 4.3.2 應(yīng)用算法的綜合并行度決定任務(wù)獲取資源的順序48-50
• 4.3.3 基于線性回歸的算法信息自適應(yīng)維護算法50-52
• 4.4 多用戶下資源管理策略52-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 第五章 實驗與分析54-61
• 5.1 基于任務(wù)屬性選擇的資源分配算法實驗54-56
• 5.1.1 算法模擬實驗54-55
• 5.1.2 實驗結(jié)果分析55-56
• 5.2 算法自適應(yīng)維護實驗56-57
• 5.3 原型實驗系統(tǒng)的搭建和應(yīng)用實例測試57-60
• 5.3.1 slurm集群管理軟件的使用和安裝配置57-58
• 5.3.2 原型系統(tǒng)應(yīng)用實例測試58-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 工作總結(jié)61
• 6.2 未來展望61-63
• 致謝63-65
• 參考文獻65-69
• 作者在校期間取得的學術(shù)成果69

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 鄭利平;陳斌;王文平;劉曉平;曹力;鄺錚崢;;基于分布式渲染架構(gòu)的遠程可視化研究[J];計算機研究與發(fā)展;2012年07期

2 張洋;陳文波;李廉;李兵;程應(yīng)娥;燕昊;;高性能集群作業(yè)管理系統(tǒng)TORQUE分析與應(yīng)用實現(xiàn)[J];計算機工程與科學;2007年10期

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本文編號：1006322