分布计算技术及其在分形视频压缩中的应用

论文摘要

许多大规模的科学计算需要通过高性能计算机实现。但高性能计算机的研制费用高、售价高,需要专用的操作系统软件和编程语言,在上面开发的程序可移植性差,所以在高性能计算机上的研究受到限制。目前更多的研究是利用现有的网络系统来实现分布并行计算,以达到模拟高性能的目的。由于网络的普及,分布并行计算系统得到越来越广泛的应用。分形图像压缩方法是利用图像内部块与块之间的自相似性来编制软件的图像压缩算法,它具有很高的压缩比。分形视频压缩是分形图像压缩的扩展, 巨大的计算量限制了它的应用和研究,只有在计算机硬件发展到一定程度时分形压缩算法的实现才比较容易。在分形视频压缩的匹配过程中,各个帧组之间或帧内各部分之间的匹配过程是相互无关的,存在数据并行性,因此可以通过并行计算来缩短压缩时间。本文利用分布并行计算系统来实现分形视频压缩算法的分布并行化。首先,对当前流行的各种分布式处理技术进行深入分析和比较, 提出并实现了基于DCOM的分布并行计算系统DDPCS 和基于.NET Remoting技术的具扩展性和可靠性,负载均衡的分布并行计算系统RDPCS。其次,通过对分形视频压缩算法进行研究,给出分布并行的分形视频压缩算法,分析表明该算法可以获得很高的加速比。最后,利用DDPCS和RDPCS实现分布并行的分形视频压缩算法。实验表明分布并行计算系统可以充分利用网络上的计算机资源进行高性能计算,具有很强的实用性和广泛的应用前景。

论文目录

• 第一章 引言
• 1.1 分布式计算技术
• 1.2 分形视频压缩的背景
• 1.3 本文的主要工作及章节安排
• 第二章 分布式计算技术
• 2.1 传统的分布对象技术
• 2.1.1 公共对象请求代理体系结构CORBA
• 2.1.2 Java RMI与EJB
• 2.1.2.1 Java远程方法调用RMI
• 2.1.2.2 EJB （Enterprise JavaBeans）
• 2.1.3 组件对象模型COM/DCOM
• 2.2 Web Service
• 2.3 NET Remoting
• 2.4 各种分布式技术的比较
• 2.4.1 传统分布对象技术的比较
• 2.4.2 Web Service 和.NET Remoting的比较
• 第三章 分布并行计算系统
• 3.1 基于DCOM的分布并行计算系统DDPCS
• 3.1.1 服务器端的实现
• 3.1.2 客户端的实现
• 3.2 基于.NET Remoting的分布并行计算系统RDPCS
• 3.2.1 基于任务池的动态负载均衡模型
• 3.2.2 RDPCS的逻辑结构
• 3.2.3 RDPCS的实现
• 3.2.3.1 计算结点的实现
• 3.2.3.2 主控机的实现
• 3.2.4 RDPCS的容错机制
• 第四章 分布并行的分形视频压缩算法
• 4.1 分形图像与分形视频压缩的基本理论
• 4.1.1 分形图像压缩的基本方法
• 4.1.2 分形视频压缩的基本方法
• 4.2 并行化的分形视频压缩算法
• 4.2.1 固定划分的分形视频压缩（串行）算法
• 4.2.2 固定划分的分形视频压缩算法的分布并行机制
• 4.2.2.1 帧组视频序列的并行化压缩算法
• 4.2.2.2 帧视频序列的并行化压缩算法
• 4.3 分布并行算法的性能分析
• 第五章 实验与结果分析
• 5.1 利用DDPCS实现分布并行的分形视频压缩算法
• 5.1.1 DDPCS的具体实现
• 5.1.1.1 服务器端的实现
• 5.1.1.2 客户端的实现
• 5.1.2 实验结果与分析
• 5.2 利用RDPCS实现分布并行的分形视频压缩算法
• 5.2.1 具体实现
• 5.2.1.1 计算结点的实现
• 5.2.1.2 主控机的实现
• 5.2.2 实验结果与分析
• 5.2.2.1 同种配置机群上的实验
• 5.2.2.2 不同配置机群上的实验
• 5.2.2.3 容错性实验
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致 谢
• 附录1 RDPCS中远程对象ComputeTask的实现
• 个人简历及发表的论文