一、面向对象的并行程序设计环境框架（论文文献综述）
孙百才[1]（2021）在《MPI并行程序路径覆盖测试数据低耗进化生成》文中进行了进一步梳理随着软件复杂性的不断提高,测试成本急剧增加。对于具有不确定性的消息传递接口（Message-Passing Interface,MPI）并行程序而言,生成覆盖该程序目标路径的测试数据将消耗更高的测试成本。此外,基于进化优化生成覆盖目标路径的测试数据时,需要多次执行程序以评价测试数据的性能,这进一步提升了测试成本。鉴于此,研究MPI并行程序路径覆盖测试数据低耗进化理论与方法是非常必要的。首先,针对不确定性导致MPI并行程序测试成本高的问题,提出路径覆盖测试数据生成通信序列选择方法。该方法基于拉丁超立方体采样获得若干程序输入;在每一通信序列下,基于每一采样的程序输入执行被测MPI并行程序,并基于这些程序输入遍历的路径与目标路径的相似度,排序所有通信序列;基于符号执行选择可行的最优通信序列,并在所选通信序列下,基于进化优化生成覆盖目标路径的测试数据。将所提方法应用于7个基准MPI并行程序,并与其它3种典型方法比较。实验结果表明,基于选择的最优通信序列能够高效生成覆盖目标路径的测试数据。然后,针对已有代理模型评估测试数据的方式所需成本高的问题,提出集成代理模型驱动的路径覆盖测试数据进化生成方法。该方法基于进化优化生成若干测试数据,并与这些测试数据的评价值一起形成样本集;基于MPI并行编程标准构建集成代理模型,并利用形成的样本集训练构建的代理模型,用于估计测试数据的性能;根据估计的性能排序测试数据,并通过选择少部分性能优越的测试数据执行程序得到评价值,用于后续的测试数据生成。将所提方法应用于7个基准MPI并行程序,并与其它3种典型方法比较。实验结果表明,所提方法能够降低测试数据生成成本。接着,针对测试数据生成问题具有的多模态特性,提出聚类与代理模型融合的路径覆盖测试数据进化生成方法。该方法考虑问题的多模态特性,将样本集聚为若干类,并基于每类样本训练一个代理模型;采用进化优化生成测试数据时,利用训练的代理模型估计每一测试数据的性能;选择少部分代表性测试数据执行程序得到评价值,以引导种群的后续进化,减少需要执行程序的次数。将所提方法应用于7个基准MPI并行程序,并与其它5种典型方法比较。实验结果表明,所提方法能够大幅度降低测试数据生成成本。最后,针对MPI并行程序部分进程执行成本高的问题,提出分布式代理模型引导的路径覆盖测试数据进化生成方法。该方法确定高成本进程及其输入变量,并产生该进程的初始样本集,用于训练相应的代理模型;基于每一高成本进程的代理模型,估计测试数据在该进程的性能,并与该测试数据在其它进程的性能评价一起,形成测试数据的性能估计值;基于测试数据的性能估计值,选择少部分性能优越的测试数据执行程序得到评价值,以指导测试数据的后续生成。将所提方法应用于7个基准MPI并行程序,并与其它4种典型方法比较。实验结果表明,所提方法能够显着降低测试数据生成成本。上述成果丰富了MPI并行程序路径覆盖测试数据进化生成理论与方法,降低了测试数据生成所需的计算成本,具有重要的理论意义和实用价值。本文总共有图16幅,表30张,参考文献139篇。
郝萌[2]（2020）在《高性能并行程序性能预测和能效优化》文中研究表明随着高性能计算的发展,HPC系统的规模和复杂度大幅度增加,其计算能力从P级向E级发展。这就为并行程序的移植和优化带来了极大的挑战。并行程序向大规模HPC系统移植时通常面临着执行效率低、可扩展性差的问题,难以充分利用硬件系统的计算资源。这会造成HPC系统计算资源和电力资源的浪费,增加运行成本。此外,由于电力成本和供电系统的限制,功率也已成为大规模HPC系统尤其是未来E级系统的关键设计约束。这就需要针对并行程序构建性能预测模型,发掘程序的性能和扩展性瓶颈,并在功率约束下根据系统和应用程序的特征提出相应的协同优化方法,进而提高HPC系统能效。本文针对HPC系统并行程序性能预测和能效优化问题,开展了一系列研究工作,具体包括以下几个方面:首先,为了在HPC程序大规模移植之前,在目标系统的小规模原型系统或子集上实现程序可扩展性预测,本文提出了一种基于编译级中间代码的HPC程序可扩展性预测方法。该方法将编译技术与细粒度的回归分析相结合,对HPC程序的计算和通讯进行分开建模。为了降低建模的成本,本文在计算预测模块提出了混合基本块插桩和代码删减算法,在通讯预测模块采用了细粒度的回归建模方法。整个过程不需要领域专家的指导,实现了性能建模的自动化。在Taub集群和天河二号超级计算机上的利用真实HPC应用程序进行实验。结果表明,对于不同的应用程序,该方法所实现的预测误差在0.35%到11.61%之间,平均误差为4.28%。与传统基于回归的预测方法相比,该方法在预测应用程序在大规模环境下的性能时具有更高的准确性。其次,为了在HPC程序大规模移植之后,在目标系统上实现程序的多参数性能预测,本文提出了多参数性能建模与预测方法。该方法以基本块频率为特征,采用机器学习算法自动构建具有较高泛化能力的多参数性能模型。为了减少预测开销,本文提出了一些特征过滤策略来减少训练阶段的特征数量,并为每个目标程序构建了名为BBF collector的串行程序,以便在预测阶段快速收集特征值。在天河二号超级计算机上利用真实的并行应用程序进行测试。结果表明,相比于其他基于输入参数的性能建模方法,本文所提出的以基本块频率作为特征的方法具有更好的预测效果,其平均预测误差为6.33%,平均预测开销小于原程序执行开销的0.13%。然后,为了便于对HPC程序跨平台移植性能进行评估,本文提出了一种面向HPC应用的通用基准测试程序自动构建方法,该方法以原始程序的跟踪日志作为输入,自动生成能够完全反映原始程序计算、通讯和I/O特征的高保真基准测试程序。在Taub集群和天河二号超级计算机上利用真实的并行应用进行实验。结果表明,所生成的基准测试程序能够准确地保持原始并行应用的性能特征,可以准确预测原始应用程序的性能。此外,可以按比例减少循环的迭代次数来缩减基准测试程序的执行时间,从而减少预测开销。该方法在性能预测上比原程序执行速度提高了10倍,且平均预测误差小于10%。最后,为了对功率约束系统中功率分配策略和HPC程序能效进行优化,本文将功率上限与非核频率缩放相结合,提出了一种在功率约束系统上预测并行应用的帕累托最优功率上限配置方法。该方法首先利用精心设计的微基准测试程序和少量已有的基准测试程序建立训练集,然后采用多目标机器学习算法,将单目标堆叠方法与极限梯度提升相结合,建立性能和能量的多目标模型。这些模型可用于预测最佳处理器和内存功率上限配置,帮助计算节点执行细粒度的功率上限分配。当确定最佳功率上限配置时,利用非核心频率缩放进一步优化系统能耗。与参考功率上限配置相比,该方法可以将系统所需的功率上限降低31.35%,平均能耗降低12.32%,平均性能损失仅为2.43%。
李传莹[3]（2020）在《面向高性能应用的通信特征分析技术研究》文中研究说明高性能计算伴随着大规模数据处理日益增长的情况下,其科学技术的研究和国民生活经济的各个方面均拥有着海量的应用需求和广泛的应用前景。随之而来的是高性能计算机系统的计算速度不断刷新新高,高性能应用也在不断发展与完善。面对海量计算的高性能应用,用户如何更直观的分析程序性能状态、更快的找出程序性能瓶颈迫在眉睫,目前国内外的研究机构和科研院校在这方面已经进行了大量的工作并积累了许多经验,对程序性能监测工具的研究也具有代表性,虽然他们是针对于不同的应用开发而来,并且采用的分析手段也不相同,但均是对程序的性能起到监测分析的作用。针对高性能应用的性能分析,本文研究高性能应用的通信特征,并对其进行分析,设计实现了一个通信特征分析工具,该工具通过数据采集接口实现实时获取应用程序性能数据,提供了更高的实用性、可移植性和易用性。本文主要工作如下:（1）设计并实现面向高性能计算的通信数据采集方法。本文主要根据不同网络层次确定需要采集的通信数据类型以及采集的手段,在此基础上设计合理的数据采集方案,通过代码插桩技术,在不影响高性能应用的前提下自动有效地采集正确的性能参数和通信行为特征数据。（2）设计并实现面向高性能应用的通信特征分析。将数据采集接口嵌入到应用的多个层级上,通过设置不同的参数组合运行程序,记录应用的通信数据,然后从采集数据中抽取提炼程序的通信特征,进而提取应用通信特征的关键参数,比如说通信函数开始时间、结束时间、传输数据量等等,最后利用通信特征分析技术报告进行后续的性能分析。在本文中,针对不同层次、不同结点采集的数据具有不同的格式,提取并根据时间顺序重新整理数据,对全局通信计算其通信量,整合这些通信数据并生成报告,对得到的通信特征进行分析,便于用户对应用进行后续的优化。（3）特征分析技术在Linux系统中的实现与实例分析。本文在Linux系统中对面向高性能应用的通信特征分析技术的关键点进行了测试,并且通过实例对并行程序性能数据进行通信特征分析,证明通信特征分析技术在真实环境中的可实现性。同时用直观、富于语义的方式来展示性能数据,如程序结构可视化、数据分布的可视化以及计算可视化。在本文中通过应用实例对应用的通信特征进行分析,采取不同的数据进行对比,结果表明,该技术极大的方便用户找出应用程序的性能瓶颈。因此面向高性能应用的通信特征分析技术能够高效优化程序,在接下来即将到来的E级计算时代,能较为轻易的收集并行信息、数据分配信息和通信信息,较为准确的判断应用的性能情况,让用户据此更为合理的分配计算负载给处理器,以达到大规模计算下的处理器负载均衡,提高计算的效率的同时也更加合理的利用资源。
唐佩佳[4]（2020）在《基于标记的跨平台并行编程框架设计与实现》文中指出随着并行计算技术的发展和普及,业界存有大量的串行应用程序需要迫切改造为并行程序,来提高数据处理能力。而串行程序并行化面临两个基本问题:（1）并行编程的高成本问题。并行编程需要专业的并行编程能力和丰富的工程经验,开发并行程序需要大量的工程成本和时间。（2）并行平台的多样性问题。随着各种并行硬件平台和并行编程模型数量的增加,并呈现出多样化,需要具备快速生成所需目标并行平台的并行程序的能力。针对上述两个问题,需要通过高效易用的并行编程框架来辅助并行编程。为此,本文设计并实现了一种基于标记语言的三层并行编程框架,主要的思路和方法是:（1）并行编程框架结构设计。设计了三层框架结构,分别是串行程序层、并行中间代码层、目标并行编程语言程序层。通过对串行代码进行语言标记来实现有并行语义的并行中间代码层,再对并行中间代码层进行代码解析来实现可执行的目标并行编程语言程序层,其中并行中间代码层实际是多种并行平台编程模型的一种抽象,与具体并行平台无关。（2）并行机制与标记语言设计。通过对多种并行编程模型（共享存储并行模型、分布式存储并行模型、多任务操作系统并行模型和GPU并行模型）下的数据并行任务进行抽象,建立了基于数据并行的标准任务模型,包括三个计算阶段:数据划分和分发、数据计算、数据收集和规约。设计了一套并行标记方法用于表达与平台无关的并行语义,来辅助并行编程框架进行代码解析,代码解析系统将带有标记的串行程序转化为用户指定平台的并行程序,实现串行程序跨平台并行化。（3）辅助支撑系统设计。设计了性能标记方法用于程序性能参数的自动寻优,这些寻优参数为线程数和进程数、任务负载量等,寻优系统提升了并行程序的性能。此外,还包括用户搭建跨平台并行计算环境和设置并行条件等。本文框架适用于多种软件平台（Windows、Linux、VxWorks）和硬件平台（X86和PowerPC）下的以计算为主的流数据处理任务。最后,将并行编程框架应用于某工程数据处理项目。项目应用反映了框架可以产生用户指定并行平台的并行程序,且计算结果与对应串行程序结果一致;并且评估了框架在共享存储平台和分布存储平台下产生的并行程序的性能,其加速比与人工编写的并行程序相当。
王岩[5]（2020）在《面向水声对抗仿真系统的多核DSP并行程序设计》文中研究指明本文依托水下战场对抗态势,设计一水声对抗仿真系统平台,一方面为我方声纳在复杂水下环境中,对我方声纳设备整体性能在对抗条件下的应用能力提供科学评估;另一方面,为创新性水声对抗器材研制和水声对抗技术研发提供需求分析、方案推演、技术路线科学性评价;此外,为对抗器材在不同作战环境中的科学部署与使用、对抗效能分析和作战指挥决策提供科学的理论支持和性能评价。水声对抗仿真系统硬件平台采用第三代标准信号处理装备。搭载40片TI公司TMS320C6678高性能DSP芯片,提供标准化高速数据通信接口。同时借助Re Works实时操作系统的底层开放性,针对水声对抗仿真系统的算法结构特征,对DSP内资源调配方式进行定制化设计。之后采用模块化编程模式将系统分为综合阵声纳、拖曳阵声纳、浮标声纳、水下目标模拟等多个计算模块,各模块可单独运行。同时提供外部信号输入接口和战术指挥接口,验证对抗器材影响效果,和战术合理性。在各模块内部综合考虑水声对抗仿真系统算法的计算流程、数据吞吐以及平台适应性,从处理频段、接收阵元、扫描角度等多个并行要素入手,编写高速稳健的并行程序。最后,考虑到动态场景下的算法切换,实现了水声对抗仿真系统的动态重构。水声对抗仿真系统充分发挥硬件平台性能,在编程上实现模块与模块之间、模块内部的算法流程之间以及芯片内部的功能单元之间的同步和异步并行处理。在系统功能上综合考虑目标源特征、信道介质特性及声传播影响等多种因素,从探测态势、目标源级、目标辐射噪声和回波时、频、空特征和目标运动特征等多角度动态模拟对抗器材和被干扰声纳之间的博弈过程。
袁良,张云泉,白雪瑞,张广婷[6]（2020）在《并行程序设计语言中局部性机制的研究》文中研究说明大规模并行应用程序的性能优化和并行化的关键瓶颈之一在于多核CPU中越来越深和越来越复杂的存储层次。文中系统地分析和总结了当前主要多核CPU和并行程序设计语言中的局部性设计方法,提出了两种局部性,即横向局部性和纵向局部性,从这两种局部性的视角深入分析了当前的主要并行程序设计语言的局部性设计机制,进一步总结对比了其优缺点,并指出了新一代并行程序设计语言应具有的特点,重点提出了新语言应同时综合考虑两种局部性支持的设计机制的研究观点。
李豪[7]（2018）在《HopeFOAM高效数值求解关键技术研究》文中研究说明在高性能计算技术的推动下,数值模拟逐渐成为继物理实验与理论分析之后,科学研究的第三范式。作为模拟的典型代表,计算流体力学（CFD）模拟由于其成本低廉、灵活度高、易于重复等显着优点,在学术界和工业界都获得了大量关注。由于CFD是一门融合了物理/化学/生物、数学以及计算机科学等多个领域的综合性交叉学科,其完整的模拟过程离不开数值专家、计算机专家以及领域专家等多用户的共同参与和相互协作。为了便于开发和使用,当前主流的CFD模拟平台都采用框架式结构。然而,由于框架中包含了建模、离散以及求解等诸多复杂过程,因此,从框架的设计开发、配置使用到优化分析,都面临着一系列的困难与挑战。本文围绕CFD模拟框架中所面临的设计难、使用难、优化难以及分析难这四个典型问题,基于HopeFOAM模拟框架,对高效并行数值模拟关键技术展开研究,主要工作和创新点体现在:·在HopeFOAM框架中基于PETSc设计实现了高效的数值求解核心（第二章）本文深入分析了HopeFOAM模拟框架的数值求解需求,基于PETSc求解库设计了高效数值求解模块的整体框架,该框架充分考虑了HopeFOAM对低阶FVM以及高阶DGM等多种离散格式的支持,以及HopeFOAM对高效数值求解的需求;基于所设计的数值求解框架,实现了完整的数值求解模块,并根据线性方程组系统本身的结构特点,采用压缩存储和整体拷贝等技术对矩阵的组装过程进行了优化,大大提高了数值求解模块的整体效率;基于CFD领域的典型Benchmark案例,验证了所实现的基于库的数值求解模块的正确性和有效性。该研究成果提高了HopeFOAM框架的数值求解效率,进而提高了其有效性。实际上,该研究虽然是基于HopeFOAM平台展开,而其关于核心模块设计的相关成果可以推广到其他类似的模拟平台,具有一定的普适性。·在HopeFOAM框架中首次提出了指导模拟参数配置的网格—阶次无关理论（第三章）本文在对传统的适用于低阶模拟的网格无关理论做了延伸和抽象后,提出了更为通用的网格—阶次无关理论;详细定义了该理论中的相关概念,如网格—阶次配置对、网格-阶次无关配置对以及最优网格—阶次无关配置对;给出了该理论在基于HopeFOAM平台的间断伽辽金（DGM）模拟中进行应用的完整流程和所需要的关键技术;基于CFD领域的典型Benchmark案例验证了该理论对于指导模拟过程中网格尺寸和离散阶次的配置的实用性。该研究成果为基于HopeFOAM平台的高阶DGM模拟最优参数配置提供了理论指导,提高了其易用性。需要说明的是,网格—阶次无关理论与具体的离散方法无关,因此,除本文所提到的间断伽辽金方法外,该理论也适用于高阶有限元、高阶有限体积等其他方法,具有一定的通用性。·对基于HopeFOAM框架的并行模拟通信性能进行了优化,提高了其可扩展能力（第四章）本文深入分析了基于HopeFOAM并行模拟的性能瓶颈,采用冗余通信识别和消除技术对多相流模拟过程中的通信开销进行了优化;基于对PCG求解算法的深入分析,通过算法重排技术实现了数值求解过程中的通信隐藏;通过在PCG算法中实现非阻塞集合通信,进一步增加了计算与通信的隐藏;基于CFD领域的Benchmark案例验证了相关优化的正确性和有效性,结果表明使整体的模拟性能最高提升了60%以上,可扩展能力最高提高了3倍左右。该研究解除了基于HopeFOAM框架的大规模并行CFD模拟中,通信瓶颈所带来的可扩展问题,提高了平台的实用性。·在HopeFOAM框架中设计实现了面向多领域用户的轻量级综合性能分析工具Mu P（第五章）本文分析了HopeFOAM模拟框架的性能分析现状和需求后,设计了面向多领域用户的综合性能分析工具Mu P;详细设计了Mu P的功能模块和性能数据;基于所设计的框架结构、功能模块以及性能数据,对Mu P的关键实现技术,如轻量级探测、动态性能分析、静态性能分析以及交叉可视化等进行了详细阐述;基于CFD领域的典型Benchmark案例验证了性能分析工具的功能和开销,结果显示该工具的整体开销在5%以内。该研究成果为HopeFOAM框架的性能优化提供了重要支撑,进而提高了其可靠性。此外,该研究成果充分考虑到参与到框架中多领域用户的个性化需求,为框架式软件的性能分析提供了借鉴和参考。
张龙[8]（2017）在《无穷状态系统安全性验证方法研究》文中研究指明随着VLSI技术的不断发展,尤其是Dennard缩放定律的终结,单核已经不能满足硬件发展的需求,多核已成为主流的体系结构。多线程技术的提出更加高效地利用了硬件资源,同时也给并行程序设计提出了更高的挑战。多核多线程技术的结合,以及更多跨平台应用的涌现,迫切需要运用并发模型提高软硬件系统开发效率。常见的并发模型如Petri网、广播协议和线程迁移系统等本质上是一种无穷状态系统,并发的特殊性和多样性导致该类系统安全性验证存在状态空间爆炸问题,计算开销和内存开销非常大,实现高效验证非常困难。良拟序结构迁移系统是一大类无穷状态系统的统称,涵盖Petri网、广播协议、有损信道系统和线程迁移系统等并发模型,其安全性验证问题可以归结为可覆盖性问题,并且已被证明是可判定的。本文围绕良拟序结构迁移系统这一大类无穷状态系统的安全性验证问题,提出了几种通过模型检验技术解决无穷状态系统安全性验证的算法。遵循从特殊到一般再回归特殊的研究方法,以Petri网模型描述的参数化系统安全性验证为出发点,进而研究了通用的良拟序结构迁移系统可覆盖性算法,最后聚焦解决多线程程序安全性验证的实际应用问题。本文的主要研究成果及创新点概括如下:（1）提出一种基于Petri网的参数化系统安全性验证算法参数化系统由一组结构相同、并发运行的组件构成,其中组件的个数称之为系统参数。由于组件个数无穷,因而参数化系统本质上是一种无穷状态系统。针对如何提高参数化系统的验证规模,提出一种基于Petri网的参数化系统安全性验证算法。首先,采用计数抽象技术将参数化系统转换为Petri网模型;然后,运行基于SAT求解器的模型检验算法增量式地验证安全属性。通过计数抽象和模型检验技术相结合,进一步提高了参数化系统的验证规模。实验表明,该算法执行速度更快,内存开销更少,参数化协议的验证规模是同类工具TDA的8～10倍。（2）提出一种面向良拟序结构迁移系统安全性验证的不动点计算加速算法针对精确可分割良拟序结构迁移系统的安全性验证问题,提出一种面向良拟序结构迁移系统安全性验证的不动点计算加速算法。该算法以基于BDD的确定状态后向搜索算法为基础,通过运用IC3算法作为启发式引擎计算后向搜索上逼近,加速不动点计算速度,进而快速解决安全性验证问题。实验结果表明,通过运用IC3算法加速不动点计算,提高了问题求解速度,尤其是对于可覆盖（不安全）的例子,计算速度提升是经典的后向搜索算法的100倍以上,内存开销显着降低。（3）提出一种基于后向搜索上逼近的良拟序结构迁移系统安全性验证算法针对良拟序结构迁移系统可覆盖性分析计算成本高的问题,提出一种运用有限状态模型检验技术解决无穷状态系统可覆盖性问题的算法。首先将良拟序结构迁移系统划分为不同权值限定下的一系列有限状态机模型,然后采用IC3算法增量式地计算不同权值下模型的后向搜索可达状态空间上逼近,进而证明系统是否安全。结合IC3算法增量式求解以及并发模型的特点,提出了编码压缩等一系列优化方法,通过修改IC3算法实现细节,提高了求解速度,降低了内存开销。实验结果表明,该算法在同等计算时间限制下能够解决更多的测试样例。在1 GB内存限制下,可以解决97.2%的测试样例,超过同类算法的2倍。（4）提出一种面向多线程程序的安全性验证算法和框架针对Pthread类型多线程程序安全性验证问题,结合谓词抽象技术和模型检验技术,提出一种面向多线程程序的安全性验证算法。实验结果表明,该算法比已有的完全算法更快地解决安全性验证问题,而且内存开销更低。同时,提出了一个面向多线程并行程序安全性验证的框架,集成了多个验证引擎,相互配合从而更加高效地完成验证任务。实验表明,采用多个工具相结合的方式,能够高效验证多线程并行程序安全性问题,适用于解决更大规模的实际工程问题。
谢武平[9]（2017）在《云服务编程语言Apla+及其实现方法研究》文中指出通过高速网络连接,各类计算资源互联构成了一个庞大的全球计算机系统。资源请求因资源以云服务形式分享而无处不在,这一转变正在改变每个人对计算能力获取、消费和提供等方面的使用习惯。各主要国家和知名企业纷纷推出云计算发展规划,加快建设云计算平台。然而通过网络请求使用云服务具有动态开放的特点,采用面向固定环境的传统编程方法开发云服务系统并非易事。一方面云服务供应商捆绑使得部署在不同云平台的云服务难以直接集成;另一方面网络环境的动态性要求在集成云服务时既要考虑用户需求的多样性又要分析相互竞争云服务的绑定方法。因此,本文针对云服务呈现的新特征,提出一种新型云服务编程语言Apla+,支持便捷地开发云服务系统。云服务是Apla+编程的基本单元,Apla+使用资源描述机制Bundle消除云服务的平台依赖。基于面向服务分析中得到的不确定候选服务集,在Apla+中提出抽象服务请求机制有效实现运行时动态绑定云服务。通过定义集成云服务的服务组合机制,可便捷地实现组合小服务得到功能增值的大服务。通过定义Apla+形式语义,研究了用于分析云服务系统动态重构的等价关系。最后,由Apla+编写的程序将由支撑环境自动生成目标代码并编译执行。具体说,本文主要做了以下几方面工作:（1）提出Apla+中云服务编程机制服务是资源动态执行时提供的功能,那么不同资源可以提供相同的服务。基于云服务新定义,提出了资源描述机制Bundle用于表示提供服务的不同资源。根据面向服务分析中定义的不确定候选服务集,定义了抽象服务请求机制,其中包含时间和断言的契约可有效应对云计算环境的网络不确定性,契约中的配置信息可用于描述用户个性化需求。通过分析组合服务的基本结构和并行性质,定义了五个具有并行语义的服务组合算子便捷地描述服务集成,其中调用算子体现了云计算环境下便捷处理大数据的思想。这些新机制构成了 Apla+中云服务编程的核心要素。（2）定义Apla+语言的形式语义针对Apla+语言具有并行含义和服务动态绑定的特点,采用标记事件发生时间、执行状态与变量取值共同定义状态和对状态赋予断言等方法定义时间标记的标签转换系统。使用该系统精确定义Apla+语言的语义信息,并以此为基础定义强时间互模拟和弱时间互模拟,进而建立强等价和弱等价关系,可分别用于结构相同组合云服务的等价性分析和结构不同组合云服务的相容性分析。同时针对特定环境中的服务,提出了环境等价及其验证算法并形式化证明了该算法。实现对云服务系统进行形式化分析及优化。（3）研究Apla+的实现方法基于模型驱动开发思想,主要研究了 Apla+程序开发支撑环境的系统架构和实现原理,并采用生成式程序设计方法实现了原型系统。重点研究了开放环境下异构资源的访问方法、异构资源之间数据交互策略和分布式服务并行执行等核心问题及其实现算法。基于Apla+语言语义,定义了由Apla+到Java的程序生成规则库及服务组合算子构件库,从而可自动生成对应的Java目标程序,或直接发布部署为云服务。（4）提出基于迭代的交互式面向服务分析方法基于迭代的交互式面向服务分析将系统分析过程分为交互式面向服务分析和基于迭代的分析过程两部分组成。其中,交互式面向服务分析将系统分析中的创造性活动交由设计过程完成,而精确查找满足规约的服务这一非创造性活动则采用自动化方法实现。采用基于迭代的分析过程可以有效避免分析过程中存在的局部视角缺陷,实现尽可能复用已有服务。最终通过设置可复用服务阈值得到实现云服务系统的不确定候选服务集。将并行绑定算子作用于该集合实现依据服务执行状态选择并绑定服务。
费晰[10]（2011）在《基于本体与面向对象的并行程序设计可视化关键技术研究》文中研究指明伴随着科学技术的迅猛发展,传统的串行程序已经不可能满足大规模科学与工程计算问题的要求,并行程序是实现高性能计算、解决挑战性技术问题的途径。然而,并行程序设计涉及到任务的划分、处理机的分配、线程间的通信与同步等问题,与串行程序设计相比要复杂得多。目前,并行程序设计过程中的主要问题有:（1）由于开发者缺乏目标领域背景知识,需求分析越来越困难,进行需求分析的效率和质量有待提高。（2）缺乏比较有效的并行程序设计方法和工具,现有的并行程序设计方法不够直观,不能明确地表示出程序的并行过程。为了使程序设计人员更高效地对并行问题领域进行分析,本课题将本体论的方法引入到面向问题域的需求分析过程中。本体是为了提供对问题领域知识的共同理解而产生的,它为不同个体间的交流提供了一种明确的共识。这种分析方法针对问题领域的典型需求,结合需求的变化、技术发展以及客观条件等因素,明确领域范围,在对问题领域的不变因素和变化因素进行综合考虑的基础上,抽象出可复用的领域需求,构建领域模型。在构建的本体模型基础上,可以对生成的owl代码进行解析,抽象出面向对象并行程序设计中所需要的类和对象,然后应用可视化程序设计技术根据所研究的并行计算问题将并行对象的标识、对象间消息传递的方法、处理消息的方法、消息的类型、进程间的同步等反映程序并行具体过程的信息展现在对象交互图和状态图中。根据这些图形中所反映的信息利用代码生成技术生成相应的程序框架,使设计人员可以不用编写或只需编写很少的程序代码,就能完成应用程序的设计,极大地提高设计人员的工作效率。使用这种并行程序可视化设计方法,应用系统开发者可以以直观的图形的方式完成面向对象并行程序设计过程,这将有效地解决并行程序设计过程中的难题。因此,将本体建模与面向对象的方法相结合,通过统一建模语言中的对象交互图和状态图使用户通过图形化的方式完成并行程序的设计,并最终将这种图形化的表示转化为相应的程序框架,可以将本体相关的理论应用在面向对象程序设计中,使用户通过直观的可视化的图形的方式完成并行程序的设计,也就是本课题研究的基于本体与面向对象的并行程序设计可视化技术,是面向对象并行程序设计的一种比较有效的方法和过程,具有一定的理论和实践意义。
二、面向对象的并行程序设计环境框架（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、面向对象的并行程序设计环境框架（论文提纲范文）
（1）MPI并行程序路径覆盖测试数据低耗进化生成（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究动机和目标 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 成果及意义 |
| 1.5 论文框架 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 相关工作 |
| 2.1 MPI并行程序 |
| 2.2 路径覆盖基础知识 |
| 2.3 路径选择与可行性判断 |
| 2.4 通信序列 |
| 2.5 测试数据进化生成 |
| 2.6 代理模型 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 路径覆盖测试数据生成通信序列选择 |
| 3.1 研究动机 |
| 3.2 一般框架 |
| 3.3 程序输入拉丁超立方采样 |
| 3.4 基于路径相似度的通信序列排序 |
| 3.5 可行性驱动的通信序列选择 |
| 3.6 实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 集成代理模型驱动的路径覆盖测试数据进化生成 |
| 4.1 研究动机 |
| 4.2 一般框架 |
| 4.3 训练样本集形成 |
| 4.4 集成代理模型构建与应用 |
| 4.5 用于程序执行的测试数据选择 |
| 4.6 实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 聚类与代理模型融合的路径覆盖测试数据进化生成 |
| 5.1 研究动机 |
| 5.2 一般框架 |
| 5.3 样本聚类与代理模型的融合 |
| 5.4 代理模型驱动的测试数据评价 |
| 5.5 代理模型更新 |
| 5.6 实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 分布式代理模型引导的路径覆盖测试数据进化生成 |
| 6.1 研究动机 |
| 6.2 一般框架 |
| 6.3 高成本进程及其相关输入变量确定 |
| 6.4 进程输入相关性引导的分布式代理模型管理 |
| 6.5 进程执行与代理模型共融的测试数据评价 |
| 6.6 实验 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 总结 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文文数据集 |
（2）高性能并行程序性能预测和能效优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 研究现状及分析 |
| 1.2.1 性能建模和预测技术研究 |
| 1.2.2 基准测试程序构建技术研究 |
| 1.2.3 性能-能耗协同优化技术研究 |
| 1.2.4 存在的主要问题 |
| 1.3 本文的研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文的组织结构 |
| 第2章 基于中间代码的HPC程序可扩展性预测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可扩展性预测方法整体结构设计 |
| 2.3 可扩展性预测方法的计算预测模块 |
| 2.3.1 计算模型的定义 |
| 2.3.2 代码的混合基本块插桩 |
| 2.3.3 代码删减技术 |
| 2.4 可扩展性预测方法的通讯预测模块 |
| 2.4.1 通讯模型定义 |
| 2.4.2 代码的MPI通讯时间插桩 |
| 2.5 实验评估 |
| 2.5.1 实验方法和配置 |
| 2.5.2 基本块频率预测效果 |
| 2.5.3 程序计算部分性能预测结果 |
| 2.5.4 计算部分的预测开销 |
| 2.5.5 程序通讯部分性能预测结果 |
| 2.5.6 最终性能预测结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于基本块特征的HPC程序多参数性能预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究动机 |
| 3.3 多参数性能预测方法的整体结构设计 |
| 3.4 多参数性能预测方法的训练阶段 |
| 3.4.1 代码的Edge Profiling分析 |
| 3.4.2 基本块频率特征过滤 |
| 3.4.3 性能预测模型生成 |
| 3.5 多参数性能预测方法的预测阶段 |
| 3.5.1 代码的基本块插桩 |
| 3.5.2 目标程序的Collector生成 |
| 3.6 实验评估 |
| 3.6.1 实验平台和基准测试程序 |
| 3.6.2 模型的性能预测结果 |
| 3.6.3 与其他方法的预测结果对比 |
| 3.6.4 性能预测开销 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于基准测试程序自动构建的跨平台性能预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基准测试程序自动构建方法的日志获取阶段 |
| 4.2.1 日志获取的基本方法 |
| 4.2.2 函数特殊参数处理 |
| 4.2.3 程序派生类型处理 |
| 4.3 基准测试程序自动构建方法的日志压缩阶段 |
| 4.3.1 程序连续I/O识别 |
| 4.3.2 程序循环结构识别 |
| 4.3.3 日志压缩算法 |
| 4.4 基准测试程序自动构建方法的日志合并阶段 |
| 4.4.1 程序日志预处理 |
| 4.4.2 日志合并算法 |
| 4.5 基准测试程序自动构建方法的代码生成阶段 |
| 4.5.1 模拟原程序的计算部分 |
| 4.5.2 模拟原程序的通讯和I/O |
| 4.5.3 模拟原程序的循环结构 |
| 4.6 实验评估 |
| 4.6.1 实验平台和测试程序 |
| 4.6.2 日志获取性能验证 |
| 4.6.3 日志压缩性能验证 |
| 4.6.4 日志合并性能验证 |
| 4.6.5 基准测试程序的性能保真性验证 |
| 4.6.6 性能预测结果 |
| 4.6.7 基准测试程序的可移植性验证 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于预测模型的HPC系统性能-能耗协同优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 性能-能耗协同优化方法的整体结构设计 |
| 5.2.1 多目标优化问题定义 |
| 5.2.2 性能-能耗协同优化方法的结构 |
| 5.3 特征选择和预处理 |
| 5.4 基准测试程序集的构建 |
| 5.5 多目标模型的构建 |
| 5.5.1 单目标堆叠 |
| 5.5.2 极端梯度提升 |
| 5.6 帕累托最优功率配置预测 |
| 5.7 实验评估 |
| 5.7.1 实验设置 |
| 5.7.2 性能和能耗预测效果评估 |
| 5.7.3 帕累托前沿预测效果评估 |
| 5.7.4 针对不同优化目标的程序调优 |
| 5.7.5 与动态非核频率缩放方法的比较 |
| 5.7.6 多计算节点调优 |
| 5.8 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）面向高性能应用的通信特征分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 第2章 相关理论与技术 |
| 2.1 高性能计算与并行计算 |
| 2.1.1 高性能计算 |
| 2.1.2 并行计算 |
| 2.1.3 五种主要并行编程模型 |
| 2.2 代码插桩技术 |
| 2.3 应用通信特征分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 应用通信数据采集方法 |
| 3.1 通信数据采集基本方案 |
| 3.1.1 基本方案 |
| 3.1.2 主要功能和工作流程 |
| 3.2 代码插桩技术 |
| 3.2.1 代码插桩流程 |
| 3.2.2 代码插桩的实现 |
| 3.3 通信特征数据的传输 |
| 3.3.1 数据传输原理 |
| 3.3.2 通信特征数据传输的实现 |
| 3.4 数据采集模块的实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 面向高性能应用的通信特征分析 |
| 4.1 通信特征分析方法 |
| 4.1.1 模板抽取与处理 |
| 4.1.2 基于时序的程序行为分析 |
| 4.1.3 标准格式下的程序行为分析 |
| 4.2 通信特征整理与分析 |
| 4.2.1 通信函数整理与分析 |
| 4.2.2 程序内存占用整理与分析 |
| 4.2.3 程序进程通信函数时间整理与分析 |
| 4.3 通信特征模型的建立与特征分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验与结果分析 |
| 5.1 通信特征数据采集测试 |
| 5.1.1 代码插桩测试 |
| 5.1.2 数据传输测试 |
| 5.1.3 通信特征数据采集 |
| 5.2 通信特征分析测试及可视化 |
| 5.2.1 模板抽取与处理测试 |
| 5.2.2 程序结构可视化 |
| 5.2.3 数据分布可视化 |
| 5.2.4 计算可视化 |
| 5.3 实例测试与特征分析 |
| 5.3.1 实例模型 |
| 5.3.2 加速比和效率 |
| 5.3.3 通信特征分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于标记的跨平台并行编程框架设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 自动并行技术及工具 |
| 1.2.2 并行编程模型及框架 |
| 1.2.3 基于标记的并行框架 |
| 1.2.4 面向应用编程框架 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.3.1 并行编程框架结构设计 |
| 1.3.2 并行机制与标记语言设计 |
| 1.3.3 辅助支撑系统设计与实现 |
| 1.4 论文组织 |
| 第2章 相关并行编程模型和框架 |
| 2.1 PVTOL |
| 2.2 OpenMM |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 并行编程框架总体设计 |
| 3.1 任务模型设计 |
| 3.1.1 信号处理问题 |
| 3.1.2 任务模型抽象和建立 |
| 3.2 框架总体设计 |
| 3.2.1 框架层次模型 |
| 3.2.2 框架处理流程 |
| 3.2.3 框架结构设计 |
| 3.3 标记系统设计 |
| 3.3.1 标记语言设计 |
| 3.3.2 标记语言结构 |
| 3.3.3 标记语言分类 |
| 3.4 基于标记的代码解析 |
| 3.4.1 代码解析算法设计 |
| 3.4.2 数据划分和分发阶段 |
| 3.4.3 数据计算阶段 |
| 3.4.4 数据收集和归约阶段 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 并行编程框架实现及优化 |
| 4.1 并行环境实现 |
| 4.1.1 并行条件设置 |
| 4.1.2 并行初始化实现 |
| 4.2 并行及跨平台实现 |
| 4.2.1 标记系统实现 |
| 4.2.2 代码解析系统实现 |
| 4.3 性能参数自动寻优 |
| 4.3.1 共享存储平台 |
| 4.3.2 分布存储平台 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.4.1 并行跨平台程序生成实验 |
| 4.4.2 并行性能对比实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结 |
| 5.1 本文工作 |
| 5.2 本文贡献与创新之处 |
| 5.3 进一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 |
（5）面向水声对抗仿真系统的多核DSP并行程序设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的意义 |
| 1.2 国内外研究历史和现状 |
| 1.2.1 水声对抗的国内外发展现状 |
| 1.2.2 多核DSP发展综述 |
| 1.3 论文工作安排 |
| 第2章 水声对抗仿真系统整体设计 |
| 2.1 水声对抗仿真系统设计需求 |
| 2.2 战场环境模块设计 |
| 2.2.1 射线声学原理 |
| 2.2.2 混响 |
| 2.2.3 声场模型建立 |
| 2.3 目标信号模块设计 |
| 2.4 声纳模块设计 |
| 2.4.1 阵元级信号生成 |
| 2.4.2 CBF波束形成 |
| 2.4.3 MVDR波束形成 |
| 2.4.4 STMV波束形成 |
| 2.4.5 LOFAR和 DEMON谱分析 |
| 2.4.6 DIFAR浮标 |
| 2.5 水声对抗仿真系统计算量分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 三代机平台下DSP资源调度设计 |
| 3.1 三代机平台和ReWorks操作系统 |
| 3.1.1 ReWorks实时操作系统 |
| 3.1.2 三代机硬件平台 |
| 3.2 流水线结构CPU的中断响应 |
| 3.3 DSP对 DDR3 的快速访问方法研究 |
| 3.3.1 EDMA3大数据交互技术 |
| 3.3.2 基于缓存的DDR3快速访问研究 |
| 3.3.3 Cache一致性问题 |
| 3.4 面向竞态条件下的同步机制 |
| 3.4.1 基于共享内存的同步方式 |
| 3.4.2 基于IPC的SGN同步 |
| 3.5 DSP之间的块数据通信 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 水声对抗仿真系统并行算法开发 |
| 4.1 模块化编程 |
| 4.2 水声对抗仿真系统程序优化 |
| 4.2.1 三角函数查数法 |
| 4.2.2 针对复杂加乘运算的汇编语言应用 |
| 4.3 水声对抗仿真系统程序结构设计 |
| 4.3.1 并行程序设计理念 |
| 4.3.2 信号生成模块并行程序设计 |
| 4.3.3 综合阵声纳模块并行程序设计 |
| 4.3.4 拖曳阵声纳模块并行程序设计 |
| 4.3.5 浮标声纳模块并行程序设计 |
| 4.4 水声对抗仿真系统联机调试 |
| 4.4.1 水声对抗仿真系统功能测试 |
| 4.4.2 水声对抗仿真系统并行性能测试 |
| 4.4.3 水声对抗仿真系统稳定性测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 动态重构下水声对抗仿真系统设计 |
| 5.1 多核DSP的启动和复位 |
| 5.1.1 多核DSP的自动启动 |
| 5.1.2 多核DSP的复位技术 |
| 5.2 水声对抗仿真系统的动态重构设计与实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）并行程序设计语言中局部性机制的研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 并行处理器体系结构和程序设计语言的发展趋势 |
| 2.1 并行处理器体系结构的发展趋势 |
| 2.2 并行程序设计语言的发展趋势 |
| 2.3 横向局部性和纵向局部性 |
| 3 并行程序设计语言及其局部性 |
| 3.1 基于线程模型的Pthreads |
| 3.2 基于共享存储模型的OpenMP |
| 3.3 基于消息传递模型的MPI |
| 3.4 基于数据并行模型的HPF |
| 3.5 基于划分的全局地址空间模型的PGAS |
| 3.5.1 CAF |
| 3.5.2 Titanium |
| 3.5.3 UPC |
| 3.5.4 PGAS语言的局部性 |
| 3.6 以高生产率为目标的HPCS |
| 3.6.1 ZPL |
| 3.6.2 Chapel |
| 3.6.3 X10 |
| 3.6.4 HPCS语言的局部性 |
| 3.7 GPU和流处理器 |
| 3.7.1 StreamC/KernelC |
| 3.7.2 Brook和AMD Brook+ |
| 3.7.3 CUDA |
| 3.7.4 OpenCL |
| 3.7.5 流编程模型的局部性 |
| 3.8 CELL |
| 3.8.1 IBM Cell SDK |
| 3.8.2 Cellgen |
| 3.8.3 Sequoia |
| 3.8.4 Cell编程模型的局部性 |
| 4 并行程序语言设计中的横向局部性和纵向局部性 |
| 4.1 横向局部性 |
| 4.2 纵向局部性 |
| 4.3 两种局部性的综合 |
（7）HopeFOAM高效数值求解关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 模拟—科研的第三范式 |
| 1.1.2 CFD—模拟的典型代表 |
| 1.1.3 HopeFOAM—先进的模拟平台 |
| 1.2 相关工作 |
| 1.2.1 通用CFD模拟框架 |
| 1.2.2 典型CFD参与者 |
| 1.2.3 性能分析工具 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 高效数值求解模块设计实现 |
| 1.3.2 实用的网格—阶次无关理论 |
| 1.3.3 高可扩展并行优化 |
| 1.3.4 综合性能分析工具设计实现 |
| 1.4 主要创新 |
| 1.5 组织结构 |
| 第二章 HopeFOAM高效数值求解基础:基于PETSc的求解核心 |
| 2.1 HopeFOAM数值求解需求分析 |
| 2.1.1 数值求解方法概述 |
| 2.1.2 OpenFOAM数值求解概况 |
| 2.1.3 HopeFOAM数值求解需求 |
| 2.2 基于PETSc的高效数值求解结构设计 |
| 2.2.1 整体框架设计 |
| 2.2.2 LDU2CSR:高效矩阵矩阵转换算法 |
| 2.2.3 求解功能设计 |
| 2.3 高效矩阵组装技术 |
| 2.3.1 面向矩阵特征优化:压缩存储 |
| 2.3.2 基于块优化:整体拷贝 |
| 2.4 实验与分析 |
| 2.4.1 案例与平台 |
| 2.4.2 实验方法学 |
| 2.4.3 正确性验证 |
| 2.4.4 有效性验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 HopeFOAM高效数值求解理论:网格—阶次无关性 |
| 3.1 网格无关验证 |
| 3.1.1 模拟误差 |
| 3.1.2 网格无关验证 |
| 3.1.3 自适应加密 |
| 3.2 网格—阶次无关理论 |
| 3.2.1 网格—阶次配置对 |
| 3.2.2 网格—阶次无关配置对 |
| 3.2.3 最优网格—阶次无关配置对 |
| 3.3 基于网格—阶次无关的模拟优化 |
| 3.3.1 整体优化流程 |
| 3.3.2 误差评价技术 |
| 3.3.3 曲线拟合技术 |
| 3.3.4 约束优化技术 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 案例与平台 |
| 3.4.2 实验方法学 |
| 3.4.3 Helmholtz方程求解 |
| 3.4.4 Laplace方程求解 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 HopeFOAM高效数值求解技术:通信消除与隐藏 |
| 4.1 HopeFOAM并行模拟现状 |
| 4.1.1 并行可扩展概况 |
| 4.1.2 HopeFOAM性能瓶颈分析 |
| 4.2 多相流模拟中的通信消除 |
| 4.2.1 多相流模拟概述 |
| 4.2.2 冗余通信消除 |
| 4.3 PCG算法中的通信隐藏 |
| 4.3.1 PCG算法概述 |
| 4.3.2 算法重排 |
| 4.3.3 非阻塞集合通信 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 案例与平台 |
| 4.4.2 实验方法学 |
| 4.4.3 正确性验证 |
| 4.4.4 可扩展测试 |
| 4.4.5 三维案例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 HopeFOAM高效数值求解支撑:MuP性能分析工具 |
| 5.1 HopeFOAM性能分析需求 |
| 5.1.1 性能分析意义 |
| 5.1.2 性能分析技术 |
| 5.1.3 面向HopeFOAM性能分析现状 |
| 5.2 MuP性能分析工具结构设计 |
| 5.2.1 整体框架设计 |
| 5.2.2 功能模块设计 |
| 5.2.3 性能数据集设计 |
| 5.3 MuP性能工具实现关键技术 |
| 5.3.1 轻量级数据收集 |
| 5.3.2 动静结合性能分析 |
| 5.3.3 交叉可视化 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 实验方法学 |
| 5.4.2 轻量级测试 |
| 5.4.3 功能性验证 |
| 5.4.4 实用性验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 课题研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）无穷状态系统安全性验证方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 WSTS可覆盖性与安全性 |
| 1.1.2 参数化验证 |
| 1.1.3 课题来源 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 WSTS可覆盖性问题 |
| 1.2.2 参数化验证 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 本文研究内容和创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 基于Petri网的参数化系统安全性验证算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 背景知识 |
| 2.2.1 参数化系统验证 |
| 2.2.2 基于SAT求解器的模型检验技术 |
| 2.2.3 Petri网模型 |
| 2.3 基于Petri网模型的参数化系统安全性验证算法 |
| 2.3.1 算法总体框架 |
| 2.3.2 Petri网转换为有限状态机模型 |
| 2.3.3 基于SAT求解器的参数化系统安全性验证算法 |
| 2.3.4 增量式参数化系统安全性验证算法 |
| 2.3.5 算法实现及其优化技术 |
| 2.4 实验与分析 |
| 2.4.1 测试集介绍 |
| 2.4.2 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向WSTS安全性验证的不动点计算加速算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 背景知识 |
| 3.2.1 良拟序结构迁移系统 |
| 3.2.2 精确可分割WSTS |
| 3.3 IC3 算法为启发式引擎的精确可分割WSTS可覆盖性分析算法 |
| 3.3.1 基于BDD的确定可达状态空间搜索算法 |
| 3.3.2 IC3 算法与确定可达状态空间搜索算法相结合 |
| 3.3.3 算法性能分析及优化 |
| 3.3.4 算法终止性和正确性证明 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验结果与分析 |
| 3.4.2 进一步讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于后向搜索上逼近的WSTS安全性验证算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关研究 |
| 4.3 基于IC3的WSTS安全性验证算法 |
| 4.3.1 IC3 算法 |
| 4.3.2 后向搜索上逼近 |
| 4.3.3 IC3Cov算法描述 |
| 4.3.4 IC3Cov算法优化 |
| 4.3.5 IC3Cov算法终止性与正确性 |
| 4.4 算法实现 |
| 4.4.1 模型编码与压缩 |
| 4.4.2 IC3 算法实现及优化 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 实验测试集 |
| 4.5.2 解决问题总数对比 |
| 4.5.3 内存开销对比 |
| 4.6 关于Petrinizer的进一步讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 面向多线程程序的安全性验证算法和框架 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 背景知识 |
| 5.2.1 多线程程序描述语言 |
| 5.2.2 线程迁移系统 |
| 5.2.3 从多线程程序到线程迁移系统转换实例 |
| 5.2.4 后向搜索可覆盖性分析算法 |
| 5.3 多线程程序的安全性验证算法和框架 |
| 5.3.1 多线程程序安全性验证总体框架 |
| 5.3.2 基于IC3 的多线程程序的安全性验证算法 |
| 5.3.3 算法优化技术 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 测试集 |
| 5.4.2 多线程程序实例 |
| 5.4.3 多工具组合 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A BFC详细实验数据 |
（9）云服务编程语言Apla+及其实现方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究动机 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 国内外研究现状 |
| 2.1 云服务 |
| 2.2 描述服务组合语言 |
| 2.2.1 BPEL语言系列 |
| 2.2.2 图形化语言 |
| 2.2.3 自定义语言 |
| 2.3 全过程服务编程语言 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 PAR方法及其支撑平台 |
| 3.1 PAR方法与PAR平台研究基础 |
| 3.2 PAR的特色和优势 |
| 3.3 Apla语言 |
| 3.3.1 Apia语言特征 |
| 3.3.2 Apia语言语法 |
| 3.3.3 Apia程序生成 |
| 3.4 基于PAR的面向服务分析 |
| 3.4.1 基于迭代的交互式面向服务分析 |
| 3.4.2 不确定候选服务集 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 Apla+中云服务编程机制 |
| 4.1 云服务编程机制设计目标 |
| 4.1.1 具体设计目标 |
| 4.1.2 机制定义总体架构 |
| 4.2 资源描述机制Bundle |
| 4.2.1 Apla+中的云服务 |
| 4.2.2 统一化资源Bundle |
| 4.2.3 Bundle语法结构 |
| 4.2.4 异构资源服务化 |
| 4.3 服务组合机制 |
| 4.3.1 程序并行性分析 |
| 4.3.2 Orc语言中并行算子分析 |
| 4.3.3 服务组合算子 |
| 4.3.4 组合服务的控制结构 |
| 4.4 抽象服务请求机制 |
| 4.4.1 并行绑定算子 |
| 4.4.2 服务契约 |
| 4.4.3 契约约束的抽象服务请求 |
| 4.5 编程能力分析 |
| 4.5.1 并行表达能力 |
| 4.5.2 大数据处理能力 |
| 4.5.3 构建系统能力 |
| 4.6 Apla+编程实例 |
| 4.7 Apla+语言总结 |
| 4.7.1 语言特点 |
| 4.7.2 典型编程场景分析 |
| 4.7.3 已有研究工作对比 |
| 4.8 小结 |
| 第5章 Apla+语言形式语义 |
| 5.1 形式语义基础 |
| 5.1.1 形式语义定义方法 |
| 5.1.2 云服务系统的形式化分析方法 |
| 5.2 Apla+语义分析框架 |
| 5.3 Apla+语言语义 |
| 5.3.1 时间标记的标签转换系统 |
| 5.3.2 具体语义定义 |
| 5.4 语义等价关系 |
| 5.4.1 迹 |
| 5.4.2 时间互模拟关系 |
| 5.4.3 强弱等价与环境等价 |
| 5.4.4 迹相似算法及正确性证明 |
| 5.4.5 强等价规则 |
| 5.4.6 云服务等价 |
| 5.5 同余关系 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 Apla+实现方法与程序生成 |
| 6.1 总体结构 |
| 6.2 编程环境实现方法 |
| 6.2.1 实现技术路线 |
| 6.2.2 支撑环境主要功能 |
| 6.2.3 系统总体设计 |
| 6.3 程序生成规则 |
| 6.4 原型系统 |
| 6.4.1 原型系统功能说明 |
| 6.4.2 实例分析 |
| 6.5 系统实现的关键技术 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文主要贡献 |
| 7.2 进一步研究 |
| 参考文献 |
| 附录A Apla语言语法结构 |
| 附录B Bundle语法结构 |
| 附录C 迹相似算法正确性证明 |
| 攻博期间的科研成果目录 |
| 致谢 |
（10）基于本体与面向对象的并行程序设计可视化关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 |
| 1.2.1 本体论研究现状 |
| 1.2.2 面向对象技术在并行计算领域应用现状 |
| 1.3 论文研究内容和研究成果 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究成果 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 问题领域的本体表示 |
| 2.1 用本体表示问题领域的必要性 |
| 2.2 本体概述 |
| 2.2.1 本体的定义 |
| 2.2.2 本体与面向对象方法的结合 |
| 2.2.3 本体的创建过程 |
| 2.2.4 本体的表示方法 |
| 2.2.5 本体的建模元语 |
| 2.3 本体的构建 |
| 2.3.1 本体构建过程 |
| 2.3.2 本体构建工具 |
| 2.4 本体对问题领域的表示 |
| 2.4.1 应用实例描述 |
| 2.4.2 本体模型构建 |
| 2.5 本体模型解析 |
| 第3章 并行程序可视化设计过程研究 |
| 3.1 可视化技术介绍 |
| 3.2 类和对象的可视化表达 |
| 3.3 可视化并行程序设计过程 |
| 3.4 可视化并行程序设计环境和开发工具 |
| 3.4.1 Eclipse 开发环境 |
| 3.4.2 SWT/JFace |
| 3.4.3 GEF(Graphical Editing Framework) |
| 3.4.4 JGraph |
| 3.5 本体模型映射生成面向对象 UML 图 |
| 3.5.1 类图的映射过程 |
| 3.5.2 顺序图描述 |
| 3.5.3 状态图描述 |
| 第4章 代码框架生成过程 |
| 4.1 代码生成介绍 |
| 4.2 代码生成技术实现 |
| 4.2.1 Eclipse 插件开发 |
| 4.2.2 文档对象模型(Document Object Model) |
| 4.2.3 Velocity 模板引擎 |
| 4.3 基于 SSH 框架设计代码生成工具 |
| 4.3.1 SSH 框架概述 |
| 4.3.2 代码生成模块设计目标 |
| 4.3.3 代码生成模块功能划分 |
| 4.3.4 代码生成模块总体工作流程 |
| 4.4 代码生成模块的功能实现 |
| 4.4.1 基本信息录入 |
| 4.4.2 目标系统抽象模板 |
| 4.4.3 XML 配置文件生成 |
| 4.4.4 代码自动生成过程 |
| 4.5 银行业务模拟问题代码框架生成 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、面向对象的并行程序设计环境框架（论文参考文献）
- [1]MPI并行程序路径覆盖测试数据低耗进化生成[D]. 孙百才. 中国矿业大学, 2021(02)
- [2]高性能并行程序性能预测和能效优化[D]. 郝萌. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [3]面向高性能应用的通信特征分析技术研究[D]. 李传莹. 湖南大学, 2020(07)
- [4]基于标记的跨平台并行编程框架设计与实现[D]. 唐佩佳. 中国科学技术大学, 2020(02)
- [5]面向水声对抗仿真系统的多核DSP并行程序设计[D]. 王岩. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [6]并行程序设计语言中局部性机制的研究[J]. 袁良,张云泉,白雪瑞,张广婷. 计算机科学, 2020(01)
- [7]HopeFOAM高效数值求解关键技术研究[D]. 李豪. 国防科技大学, 2018(02)
- [8]无穷状态系统安全性验证方法研究[D]. 张龙. 国防科技大学, 2017(02)
- [9]云服务编程语言Apla+及其实现方法研究[D]. 谢武平. 武汉大学, 2017(06)
- [10]基于本体与面向对象的并行程序设计可视化关键技术研究[D]. 费晰. 北京理工大学, 2011(07)