底层虚拟机（LLVM）是一个广泛使用的编译框架，其中间表示（IR）中包含有丰富的程序分析信息，众多以LLVM为平台的相关工作均以IR为基础开展。数据依赖关系在错误检测、定位及程序调试等领域有着重要应用，基于IR的数据依赖关系计算多采用串行迭代方式，但在应对较大规模IR文件时可扩展性不够理想。对此进行了数据依赖关系计算中指令读写的可并行性挖掘，结合图形处理器并行计算优势，提出一种基于LLVM IR的数据依赖关系并行计算方法DRPC。以IR为输入，采用CPU-GPU双端协同方式实现程序数据依赖关系的高效计算。实验结果表明，针对基准程序集SPEC，DRPC分别在直接及传递数据依赖关系计算上最高获得了3.48x和4.91x的加速比。

为了解决大规模的应急系统中的物资调配的问题, 以时间性,效率性为优化目标, 建立了模糊目标集数学模型,给出了单事故点的优化算法;并提出了一个以应急事故点为中心对救援点进行聚类划分的方法,将复杂多事故点应 急调配的问题分解为单事故点来计算,把任务分配到不同处理器中并行执行. 实验结果表明, 基于多目标优化模型的并行算法大大地提高了应急调配解算速度,能为决策者提供更有效、快速、智能的服务.

为了解决大规模的应急系统中的物资调配的问题, 以时间性,效率性为优化目标, 建立了模糊目标集数学模型,给出了单事故点的优化算法;并提出了一个以应急事故点为中心对救援点进行聚类划分的方法,将复杂多事故点应 急调配的问题分解为单事故点来计算,把任务分配到不同处理器中并行执行. 实验结果表明, 基于多目标优化模型的并行算法大大地提高了应急调配解算速度,能为决策者提供更有效、快速、智能的服务.

共享与分布式内存并行计算方法，为什么要并行，如何并行编程，共享内存，分布式内存；2处理器个数与速度的关系（Amdahl’s law)摩尔定律（Moore‘s law ）与能耗墙（Power Wall）

此提交说明了如何使用并行计算循环对 Simulink 中表示的流程进行优化。 本次提交的目的是为您提供一个工具，您可以对其进行调整并将其应用到您自己的研究中。 因此，所呈现的过程很简单。 本次提交中提出的优化问题涉及 PI 控制器增益的选择。 基于此提交，您可以创建自己的代码/模型来解决优化问题。 您可以在以下位置找到使用 PSO（以并行计算模式运行）的示例： [1] 米哈尔丘克·马雷克； 乌夫纳尔斯基·巴特沃米耶； Grzesiak Lech M .； 电动汽车混合动力储能系统模糊逻辑控制器的粒子群优化。 在：电力电子与应用（EPE'16 ECCE Europe），2016 年第 18 届欧洲会议。 IEEE，2016 年。 1-10。 [2] 米哈尔丘克，马雷克； Grzesiak Lech M.; 乌夫纳尔斯基·巴特沃米耶； 电池-超级电容储能系统的实验参数辨识。 在：工业电子 (

行业分类-金融管理-基于FPGA的实时金融指数行情并行计算方法.zip

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计算流体力学CFD中的迭代法及其并行计算方法 应用计算流体力学CFD方法分析事故原因已被广泛采用，分析和讨论了几种古典迭代及其并行计算方法。