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GRAPES區(qū)域模式的輸入輸出分析和優(yōu)化[其他][其他]

新一代全球/區(qū)域多尺度統(tǒng)一的同化與數(shù)值預報系統(tǒng)Global/Regional Assimilation and PreEdiction System(GRAPES)是中國氣象局(China Meteorological Administration，CMA)自主研發(fā)的數(shù)值天氣預報軟件。隨著對模式分辨率和預測時效性要求的提高，GRAPES的輸入輸出(I/O)性能成為了一個重要的瓶頸。分析了GRAPES區(qū)域模式的I/O行為，提出并設計實現(xiàn)了一個高性能I/O框架。該框架采用二進制編碼以及多I/O通道技術實現(xiàn)了靈活可配置的輸出方式。同時，通過非堵塞通信的方式實現(xiàn)了異步I/O，隱藏了I/O與通信的開銷。工作在曙光“派”超級計算機上進行了測試，結果顯示該框架不僅可以提高I/O性能達到10倍以上，也可以減少性能抖動帶來的性能不確定性問題。

發(fā)表于：1/7/2022 9:54:00 AM

面向國產神威眾核架構的區(qū)域氣候模式CWRF性能優(yōu)化技術[其他][其他]

區(qū)域氣候模式CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting model)是國家氣候中心區(qū)域氣候預測系統(tǒng)的重要組成部分，也是系統(tǒng)最耗時的程序。高性能計算是提高CWRF數(shù)值預報計算性能的關鍵技術，開展CWRF模式在國產神威眾核架構上的移植和優(yōu)化，提高模式的模擬效率，對模式的擴展、開發(fā)能力和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義?；趪a眾核SW26010處理器，完成了CWRF區(qū)域氣候模式的移植、性能分析和深入性能優(yōu)化，采用訪存優(yōu)化、Cache命中率優(yōu)化及眾核加速優(yōu)化等方法，對CWRF模式動力過程、物理過程和I/O過程計算代碼進行重構及眾核加速。結果表明：優(yōu)化技術可使CWRF動力過程平均加速2倍，最高加速6.4倍，物理過程平均加速1.7倍，最高加速5.4倍，I/O過程加速1.2倍，程序整體最高加速1.4倍，計算誤差在合理范圍內。

發(fā)表于：1/7/2022 9:48:00 AM

基于矩陣嵌套的CESM負載均衡優(yōu)化方案檢索策略[其他][其他]

通用地球系統(tǒng)模式(Community Earth System Model，CESM)是一種定量描述氣候系統(tǒng)模式變化的數(shù)值模式，龐大的科學計算體量已使其成為高性能計算領域的重要研究對象之一。CESM各個氣象子模塊及組件之間的負載不均衡問題使其計算性能一直不理想，且由于其可用的進程布局方案本身的多樣性會導致的巨大檢索量,因此通過人工調參用枚舉尋找最優(yōu)布局本身并不現(xiàn)實。為解決這個問題，提出并實踐了一種基于矩陣嵌套思想的負載平衡優(yōu)化方案檢索策略幫助完成進程布局優(yōu)化過程，并介入基于模式并行要求的篩查保證檢索結果具有可行性，最終通過實驗證明通過這種檢索策略搜索獲得的最優(yōu)布局與默認布局相比平均計算性能提升達到47.3%,并在5個節(jié)點上實現(xiàn)了1.419的加速比。

發(fā)表于：1/7/2022 9:43:00 AM

基于CPU-FPGA異構系統(tǒng)的排序算法加速[其他][其他]

傳統(tǒng)的排序方法主要以軟件串行的方式實現(xiàn)，包括冒泡排序、選擇排序等。這些算法往往采用順序比較，運算的時間復雜度較高。近年來已經(jīng)提出了一些并行度較高的排序算法，但是由于CPU的硬件特點，不能很好地利用這些算法的并行性。而FPGA具有良好的靈活性、并行性和集成性等特點，因此在FPGA上可以更好地發(fā)揮這些并行算法的優(yōu)勢，從而大大提高數(shù)據(jù)排序的實時性。基于此設計了一個CPU-FPGA異構系統(tǒng)，將一些排序算法移植到FPGA上，并進行功能驗證和理論性能評估。結果顯示，該系統(tǒng)對于并行性高的排序算法具有良好的加速效果，但邏輯資源消耗巨大，適用于實時性要求高的算法加速場景。

發(fā)表于：1/7/2022 9:07:00 AM

一種基于CORDIC算法的高精度反正切求解[其他][其他]

傳統(tǒng)的CORDIC(坐標旋轉計算機)算法進行高精度反正切求解時存在迭代次數(shù)多、收斂速度慢、資源消耗大等問題，提出一種改進的高精度CORDIC 算法。該方法利用傳統(tǒng)的CORDIC算法迭代數(shù)次后得到正弦信息，并利用角度和正弦值近似的原理，對迭代后的結果進行誤差補償，有效提高了相同迭代步數(shù)下的計算精度。實驗數(shù)據(jù)表明：32位改進的CORDIC算法，保證絕對誤差小于5×10-9情況下，查找表資源消耗降低了64.8%，觸發(fā)器資源消耗降低了35.3%，輸出時延降低了53.3%。在分子動力學應用場景下，觸發(fā)器資源消耗可降低63.2%，輸出時延可降低60%。改進的CORDIC算法在資源消耗、輸出時延方面優(yōu)于傳統(tǒng)CORDIC算法，適用于高精度計算的場景。

發(fā)表于：1/7/2022 9:02:00 AM

基于最小割劃分的數(shù)模混合仿真系統(tǒng)通信性能優(yōu)化方法[其他][其他]

數(shù)?；旌戏抡媸抢斫庹鎸嶋娋W(wǎng)運行情況，支撐電網(wǎng)安全保障的重要手段。復雜的電網(wǎng)拓撲與硬實時的仿真需求對其計算性能提出了很高的要求。目前數(shù)?；旌戏抡娑嗖捎貌⑿杏嬎慵夹g提高計算性能。隨著處理器和集群技術的發(fā)展，異構集群系統(tǒng)逐漸成為高性能計算系統(tǒng)的主要構建方式。針對多層次的系統(tǒng)架構，已有的電網(wǎng)劃分方式無法充分利用集群計算能力。如何應對多層次核間通信延遲變化問題，及引入設備交互導致的節(jié)點資源不對稱問題是數(shù)?；旌戏抡嫒蝿談澐峙c映射的新挑戰(zhàn)。針對中國電力科學研究院自研電磁暫態(tài)仿真系統(tǒng)ADPSS，基于最小割劃分設計了兩階段的電網(wǎng)劃分與進程映射一體化優(yōu)化算法，在計算負載均衡和最小化通信上取得更好的平衡，進一步降低了電磁暫態(tài)仿真的通信時間。同時，該算法有效解決了集群節(jié)點資源不對稱情況下的任務優(yōu)化映射問題。通過在西北和華東真實電網(wǎng)算例上的模擬測試，所提出算法較ADPSS默認劃分與映射算法取得了平均40%和50%的通信性能提升，平均10%和12%的總體計算性能提升。

發(fā)表于：1/7/2022 8:48:00 AM

測控設備狀態(tài)分析輔助決策系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[其他][其他]

針對一些測控任務對各類測控數(shù)據(jù)的分析利用程度較低的問題，提出了一種綜合分析測控設備的工作狀態(tài)，并形成相關輔助決策信息的技術。并且基于“主框架+組件”的模式，設計實現(xiàn)了相應的軟件系統(tǒng)，系統(tǒng)通過匯集測控設備上報的各類測量數(shù)據(jù)信息，對測量數(shù)據(jù)的實時性、準確性、穩(wěn)定性、有效性等進行綜合分析，形成輔助決策結論。目前該系統(tǒng)已成功應用于實際工程，對未來測控任務的執(zhí)行具有一定的借鑒價值。

發(fā)表于：12/15/2021 9:46:00 PM

ADS-B信號干擾源自動監(jiān)測與粗定位技術研究[其他][其他]

發(fā)表于：12/15/2021 9:41:18 PM

通用指揮顯示數(shù)據(jù)引擎架構及應用設計[其他][其他]

航天發(fā)射場指揮顯示不僅涉及各大系統(tǒng)的多種方式、多類協(xié)議的數(shù)據(jù)接入，還存在不同參試系統(tǒng)型號以及臨時新增參數(shù)帶來的參數(shù)內容、協(xié)議字段調整的問題。如何在不更改現(xiàn)有平臺軟件代碼的情況下完成各類接口參數(shù)的接收、傳輸、處理與存儲是指顯數(shù)據(jù)引擎架構設計的重點。針對上述情況，提出了一種面向試驗任務指揮顯示的通用數(shù)據(jù)引擎架構。該架構基于“平臺+組件”的設計思想，通過數(shù)據(jù)接入、解析、存儲組件化，從而實現(xiàn)通過配置，靈活完成指顯系統(tǒng)與內外部系統(tǒng)的信息交換，并支持集中式、分布式、混合式多種指顯數(shù)據(jù)接入分發(fā)應用模式。

發(fā)表于：12/15/2021 9:37:56 PM

基于ARM和深度學習的智能行人預警系統(tǒng)[其他][其他]

針對行人交通安全問題，開發(fā)行人檢測系統(tǒng)以提醒行人和司機危險的發(fā)生。對目標檢測神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行分析和對比實驗，選取以darknet為網(wǎng)絡框架的YOLO-fastest模型進行改進優(yōu)化并采用分類并標簽的實時交通數(shù)據(jù)進行訓練，最終將訓練模型部署至開發(fā)板完成實時性檢測并能夠根據(jù)車輛速度反饋給行人危險信號。實驗結果表明YOLO-fastest模型的平均檢測精度為96.1%，檢測速度為33 f/s，模型大小為1.2 MB，既滿足檢測精度又滿足檢測速度的要求，能夠完成對真實交通場景下的實時性檢測。

發(fā)表于：12/15/2021 9:31:00 PM