Advertisement

关于PETSc在神威太湖之光上优化的高效方法研究论文

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了在“神威·太湖之光”超级计算机上针对PETSc（Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation）进行性能优化的方法，旨在提升大规模科学计算效率。通过系统评估与实验验证，提出了一系列优化策略和技术细节，为高性能计算领域提供了有价值的参考和实践指导。 PETSC在神威太湖之光超级计算机上的一种有效优化方法由康乐天和王志杰提出。高性能计算平台能够为各种通用计算平台带来显著效益。作为当前世界TOP500榜单中的第一名，神威太湖之光超级计算机是新型高性能计算的一个杰出代表。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于PETSc在神威太湖之光上优化的高效方法研究论文
    优质
    本文探讨了在“神威·太湖之光”超级计算机上针对PETSc（Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation）进行性能优化的方法，旨在提升大规模科学计算效率。通过系统评估与实验验证，提出了一系列优化策略和技术细节，为高性能计算领域提供了有价值的参考和实践指导。 PETSC在神威太湖之光超级计算机上的一种有效优化方法由康乐天和王志杰提出。高性能计算平台能够为各种通用计算平台带来显著效益。作为当前世界TOP500榜单中的第一名，神威太湖之光超级计算机是新型高性能计算的一个杰出代表。
     
  • 关于BP神经网络的蚁群算法优化研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了利用蚁群算法对BP（反向传播）神经网络进行优化的研究。通过改进BP神经网络的学习效率和泛化能力，旨在解决传统BP算法中存在的局部极小值等问题。 本段落研究了一种基于蚁群算法优化BP神经网络的方法。BP神经网络是人工神经网络中最广泛应用的一种多层前馈网络类型。然而，该方法存在容易陷入局部最优解的问题，并且隐层节点数通常需要通过经验试凑来确定，这限制了其性能的发挥和应用范围。因此，本段落提出了一种利用蚁群算法优化BP神经网络结构的方法，以期解决上述问题并提高网络的学习效率与准确性。
     
  • 高效递归投资组合优化-研究论文
    优质
    本研究论文探讨了一种基于高效递归算法的投资组合优化方法，旨在提高资产配置效率和收益风险比。通过深入分析与实证检验，该模型为投资者提供了一个全新的视角来构建最优投资策略。 机构股票投资组合通常通过获取预期的股票收益并应用协方差矩阵估计与均值方差优化来构建，然而这些计算过程成本高昂，使得在长时间的历史数据中全面回测及调整高频策略变得不切实际。本段落介绍了一种递归算法，大大减少了计算协方差矩阵及其逆矩阵的成本，并提出一种迭代启发式方法以快速近似均值方差优化。总体而言，这两种技术将回溯测试时间缩短至传统方法的极小部分。在可行的情况下，预存预先计算好的协方差矩阵可以进一步大幅提高整体回测速度，使之比标准方法快几个数量级。我们通过在一个很小的时间段内选择预测策略来证明了该方法的有效性。
     
  • 关于Spark SQL系统查询优化方法的论文研究.pdf
    优质
    本论文深入探讨了在大数据处理框架Apache Spark中SQL系统的查询优化策略，旨在提升数据查询效率与性能。通过理论分析和实验验证提出创新性优化方案，为相关领域的研究提供了新的视角和思路。 Spark SQL系统在处理大量数据（TB级别）的查询时，往往无法迅速返回结果，导致查询延迟显著影响用户体验。本段落探讨了当前环境下优化Spark SQL性能的方法。
     
  • 关于DSP技术在高频高压交流电源中的优化研究-论文
    优质
    本文探讨了数字信号处理（DSP）技术在高频高压交流电源系统中的应用与优化策略，旨在提高系统的效率和稳定性。通过理论分析及实验验证，提出了一套有效的改进方案，为相关领域的研究提供了新的思路和技术支持。 在电子工程领域内，高频高压交流电源是至关重要的组成部分，在需要稳定低温等离子体的场景下尤其重要，例如工业加工及材料表面处理等领域。然而，传统设计存在功率因数低、可控性差的问题，这些问题会导致谐波污染和效率低下。为此，本论文提出了一种基于数字信号处理器（DSP）的高频高压交流电源优化方案。 该方案包括PWM整流电路、DC-DC调压电路、高频逆变电路、LC滤波电路以及高频变压器升压电路的设计。其中的核心部分是单相PWM可控整流器，在直流侧产生稳定的400V直流电压，并保证网侧的单位功率因数，通过DC-DC环节调节输出100V至400V可调范围内的直流电压；随后经过全桥逆变和LC滤波电路生成20kHz频率、低压正弦交流电，最终利用高频高压变压器将该电流升压到5kV至20kV的范围内，从而激发低温等离子体。 论文还分析了现有的比例谐振（PR）控制算法，并针对其在过零点处产生的谐波问题提出了准比例谐振（简称准PR）控制算法以改善电流跟踪性能。相较于传统的PI算法，尽管PR能够实现无静差的电流追踪效果，但它自身仍存在一定的缺陷，特别是在处理过零点附近的谐波方面表现不佳。为此研究者创新性地引入了准PR控制策略，并详细阐述了其实施过程。 为了验证所提方案的有效性，研究人员搭建了一个基于介质阻挡放电管的实验平台进行测试和对比分析传统与新提出算法的实际效果。结果显示，采用准PR控制算法后系统性能显著提升，在生成高频高压交流的同时保持较高的功率因数（超过0.99），从而减少了对电网的影响并提高了电源效率。 论文中涵盖的技术细节包括： 1. 高频高压交流电的重要性及其在低温等离子体激发中的作用； 2. 传统设计存在的缺陷，如低功率因数和较差的可控性； 3. 基于DSP技术的电路设计方案，重点介绍单相PWM整流器的应用及LC滤波电路的设计； 4. 关键电流内环控制器的设计理念以及PR与准PR控制算法的工作原理及其应用实例； 5. 实验验证方法，包括实验平台搭建和新型控制策略的有效性评估。 这些内容对于电源系统的优化设计、性能改进以及电能质量提升具有重要参考价值，在电力电子技术领域中尤其突出。论文所提出的高频高压交流电源设计方案及创新的准PR算法为解决传统电源存在的问题提供了新的思路和方法。
     
  • 基于PETSc的有限元并行计算实现与优化的研究论文.pdf
    优质
    该研究论文深入探讨了利用PETSc工具包进行大规模有限元问题的并行计算方法及其优化策略，旨在提高数值模拟效率和解决复杂工程科学中的大型计算任务。 为了解决某通信专网数据无法被远程计算机采集和处理的问题，基于ARM7开发设计了一套固定电话专网远程监控系统。该系统采用AT91SAM7S64作为微处理器，并通过USB2.0接口与主机进行通信；同时利用异步串行方式来收集数据。硬件部分则构建了MT8880和MT88E39专用芯片及相关外围电路，实现双音多频（DTMF）及频移键控FSK信号的编解码功能。软件设计方面，则是基于C语言编写ARM固件程序以及用户应用程序等。 实验结果表明该系统具有成本低、运行稳定的特点。
     
  • 关于水下图像去雾与色彩校正的优化方法研究——研究论文
    优质
    本文深入探讨了一种针对水下图像的去雾及色彩校正优化方法，通过算法改进显著提升了水下成像质量。 水下图像处理对于实现可持续发展目标至关重要。由于色彩损失、模糊不清以及悬浮颗粒的影响，这些图像的质量往往较差。反向散射会导致图像出现雾度现象，而吸收则会引起颜色失真问题。此外，因为光的散射和吸收效应及不同波长的颜色变化，在可见性差、照明不均匀和褪色等方面也存在挑战。 因此，为了在实时应用中提高水下图像的质量，需要进行高级色彩校正与除雾处理以确保特征提取的有效性，并增强可视性和边缘对比度。同时还需要保留关键的图像特性。设计时应考虑开发一种能够适应不同噪声水平及不均匀照明条件的技术方案。算法需高效且具备强大的功能来优化真实世界的海洋环境影像质量。
     
  • 关于改进NSGA-Ⅱ的多目标优化方法的研究论文.pdf
    优质
    本文提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法，用于提高多目标优化问题的求解效率和精度。通过实验证明了该算法的有效性和优越性。 为解决传统多目标优化算法在处理多个子目标时不同时达到最优的问题，本段落提出了一种基于改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的方法。该方法以多目标优化遗传算法为基础，并采用多输入多输出反向传播神经网络作为适应度函数评价体系，确保算法能够快速收敛并找到全局最优解集。在建模前对实验数据进行主成分分析，以此来减少计算时间和降低算法复杂性。通过在进化过程中引入正态分布交叉算子（NDX）和改进的自适应调整变异算子，实现了多个目标的同时优化，并确保Pareto最优解集能够快速且准确地获取。 为了验证改进NSGA-Ⅱ算法的有效性和优越性，本段落使用UCI数据集进行了仿真实验。实验结果表明，在精度、收敛速度以及稳定性方面，该方法均优于其他常用多目标优化算法。
     
  • 关于牛顿法的并行优化算法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了针对牛顿法进行改进与创新的并行优化算法，旨在提高计算效率和解决大规模问题的能力。通过理论分析及实验验证展示了该方法的有效性与优越性能。 针对非线性数值优化问题，本段落提出了一种在分布式环境下基于牛顿法的并行算法。通过引入松弛变量将不等式约束转化为等式约束，并利用广义拉格朗日乘子方法将带有约束的优化问题转换成无约束形式的问题进行求解。为了实现这些子优化问题的同时计算，我们对Newton迭代中的Hessian矩阵进行了适当的分割处理，并使用简单迭代法来解决Newton法中出现的线性方程组。从理论上对该算法进行了收敛性的分析和探讨。在HP rx2600集群上进行的实际数值实验结果表明，该并行方法能够实现超过90%的效率提升。
     
  • 关于基于进化多目标优化的自步学习方法的研究论文.pdf
    优质
    本研究论文探讨了一种新颖的自步学习方法，该方法结合了进化多目标优化技术，旨在提高机器学习模型在复杂环境下的适应性和性能。通过模拟自然选择过程中的竞争与合作机制，有效解决了传统算法在处理多目标问题时遇到的挑战，为人工智能领域提供了新的研究视角和实用解决方案。 自步学习是最近提出的一种新的机器学习技术，它模仿了人类的学习过程。在人类的学习过程中，人们通常会从简单的概念开始学起，然后逐渐过渡到更复杂的内容。