并行程序设计开题
图像处理并行算法研究与实现的开题报告
图像处理并行算法研究与实现的开题报告一、选题背景和意义随着计算机技术和图像传感器技术的不断发展，图像处理已成为一项重要的研究领域。
图像处理技术广泛应用于医学影像、计算机视觉、数字媒体等领域。
在图像处理过程中，如何提高处理速度是一个重要的问题。
而并行计算技术可以有效地提高图像处理的速度。
目前，计算机系统中的多核技术和分布式计算技术已经得到了广泛应用。
在分布式计算领域，MapReduce等框架已经成为了分布式计算的重要工具。
因此，开发一种基于分布式计算框架的图像处理并行算法，可以提高图像处理的速度，使得图像处理技术更加实用。
二、研究内容和研究方法本文将研究基于分布式计算框架的图像处理并行算法，研究内容包括以下方面：1. 图像处理算法的设计与实现。
主要包括图像的读取、处理和输出等基本操作。
2. 并行计算模型的设计。
主要包括多机分布式计算和多核共享内存计算两种模型。
3. 数据分布和负载均衡的优化。
在分布式计算中，数据分布和负载均衡是影响并行计算效率的关键因素。
4. 性能分析和实验结果。
通过实验比较，分析两种并行计算模型的效率和并行算法的优化效果。
本文将采用如下研究方法：1. 阅读相关文献，研究现有的图像处理并行算法及其优化策略。
2. 设计并实现基于分布式计算框架的图像处理并行算法，并对算法进行优化。
3. 使用Perf、Gprof等性能分析工具对算法进行性能分析。
4. 对实验结果进行比较和分析。
三、论文结构和进度安排本文共分为五个部分，具体结构如下：1. 绪论。
介绍本文的研究背景、选题意义、研究内容和研究方法。
2. 相关技术介绍。
介绍并行计算技术、MapReduce技术、图像处理算法及其优化等相关技术。
3. 并行算法设计。
包括基于分布式计算框架的图像处理算法设计、多机分布式计算模型和多核共享内存计算模型的设计。
4. 算法优化和性能分析。
主要包括数据分布和负载均衡的优化、性能分析和实验结果。
5. 结论与展望。
并行程序设计开题
并行程序设计开题一、研究背景和意义并行程序设计是计算机科学领域的一个重要研究方向，随着计算机技术的不断发展，多核处理器和分布式系统的广泛应用，越来越多的计算任务需要通过并行计算来提升效率。
并行程序设计的目标是充分利用计算资源，通过将任务分解为多个子任务，同时在多个处理器上执行，从而加速计算过程。
并行程序设计涉及到许多关键技术，包括任务划分与调度、数据同步与通信、并行算法设计等。
它不仅对科学计算、图像处理等科研领域有着重要意义，也在工业生产、企业决策等方面发挥关键作用。
因此，深入研究并行程序设计具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、研究目标和内容本次研究的目标是设计高效可靠的并行程序，并解决目前并行程序设计中存在的一些挑战和问题。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 并行任务划分与调度：研究如何将大规模计算任务划分为多个可并行执行的子任务，并通过有效的调度算法将这些子任务分配到不同的处理器上，以实现最优的计算资源利用率。
2. 数据同步与通信：研究在并行计算中如何实现并行任务之间的数据同步和通信，包括消息传递机制、共享内存机制等。
通过合理地设计数据同步与通信机制，可以降低并行计算系统的通信开销，提高计算效率。
3. 并行算法设计：研究在并行计算环境下如何设计高效的并行算法，充分利用多个处理器的计算能力。
通过并行算法的设计，可以提高计算任务的处理速度，缩短计算时间。
4. 性能分析与优化：对设计的并行程序进行性能分析，找出性能瓶颈，并提出相应的优化策略。
通过性能分析与优化，可以进一步提高并行程序的执行效率和性能。
三、研究方法和计划本次研究将采用实验和理论相结合的方法，通过构建并行计算系统、实现并行算法以及进行性能测试与分析等环节，逐步解决研究内容中的各项问题。
研究计划包括以下几个阶段：1. 背景调研和理论学习：对并行程序设计的相关理论进行学习和调研，熟悉并行计算的基本概念、方法和技术。
2. 系统设计与实现：设计并构建并行计算系统，包括任务管理模块、调度算法模块、同步通信模块等。
Motif识别软件的性能分析及并行实现的开题报告
Motif识别软件的性能分析及并行实现的开题报告一、研究背景Motif识别是计算机科学领域的一个重要问题，它是指在DNA序列中发现存在于多个基因中的序列模式。
由于基因间存在许多相似序列，因此发现这种序列模式对于研究基因功能和基因调节机制具有重要意义。
Motif识别软件已经广泛应用于基因组学研究和生物信息学领域。
目前，已经有许多Motif识别算法和软件被提出和开发。
然而，随着基因组数据的不断增长，如何提高Motif识别软件的性能已经成为一个非常重要的问题。
二、研究内容本文主要研究Motif识别软件的性能分析及并行实现。
具体的研究内容包括：1.调研和分析现有的Motif识别算法和软件的特点和性能，包括基于概率、神经网络等算法的Motif识别软件以及一些商业软件。
2.对现有的Motif识别软件进行性能测试和分析，包括主要的性能瓶颈和影响性能的因素。
3.研究Motif识别软件的并行化实现，包括并行算法的设计和实现、平台和编程环境的选择和优化等方面。
4.进行实验和测试，比较并行算法和串行算法的性能和效率，分析并行算法的优点和缺点。
三、研究意义本文的研究将有助于提高Motif识别软件的性能和效率，为生物信息学领域的相关研究提供支持和便利。
同时，本文的研究还将对并行算法的设计和优化具有一定的参考价值。
四、研究方法本文的研究主要采用实验和理论相结合的方法，包括调研、性能测试、并行算法设计和实现、实验和数据分析等方面。
五、预期结果通过本文的研究，预期的结果包括：1.分析现有Motif识别算法和软件的特点和性能，找出主要的性能瓶颈和影响因素。
2.提出并实现相应的并行算法，比较性能和效率，并分析并行算法的优点和缺点。
3.为生物信息学领域的相关研究提供支持和便利，为并行算法的设计和优化提供参考。
多核集群下一种混合并行编程模型的研究的开题报告
多核集群下一种混合并行编程模型的研究的开题报告一、研究背景近年来，科学计算和大数据处理的需求不断增长，计算机系统性能的提升是其中一个重要的推动力。
随着多核处理器和高性能计算集群成为现代计算机系统的重要组成部分，如何更好地利用这些计算资源，提高程序的性能便成为一项重要的研究课题。
当前主流的并行编程模型有多线程模型和MPI模型，前者主要用于单机多核计算机系统，后者则用于分布式计算集群。
这两种模型各有优劣，并且针对不同的应用场景具有各自的优势。
然而，在面对大规模的计算任务时，单一的编程模型往往难以满足需求，因此提出一种混合并行编程模型显得尤为重要。
二、研究内容和目标本文研究的目标是提出一种适用于多核集群的混合并行编程模型。
该模型将多线程和MPI模型结合，能够有效利用多核资源，并且具有较好的可扩展性和可移植性。
研究内容主要包括以下几个方面：1、混合并行编程模型的设计。
本文将提出一种新的混合并行编程模型，该模型能够充分利用多核集群的计算资源，兼顾可扩展性和可移植性。
2、混合并行编程模型的实现。
本文将开发一个基于该模型的编程库，提供一系列接口和工具，使得程序员能够更加方便地开发多核集群程序。
3、混合并行编程模型的优化。
本文将针对该模型的性能问题开展深入的研究，提出一些有效的优化策略，如内存管理、任务调度等，以提高程序的性能和可靠性。
三、研究方法和技术路线本文将采用以下研究方法和技术路线进行研究：1、文献综述。
首先对相关的研究论文和技术文档进行全面综述，了解多核集群编程的相关技术及现有的并行编程模型。
2、模型设计。
基于综述的结果，本文将提出一种适用于多核集群的混合并行编程模型，用于充分利用多核计算资源，并提高程序运行效率。
3、编程库实现。
基于该模型，本文将开发一个编程库，提供便于程序员使用的相关接口和工具。
同时，本文将针对该编程库开展性能调优工作，以提高程序效率和可靠性。
4、实验测试。
本文将在多台机器组成的集群系统上开展实验测试，测试编程库在不同规模和不同类型的计算任务下的性能表现，并与其它并行编程模型进行比较。
基于并行结构骨架的并行程序设计环境研究与实现的开题报告
基于并行结构骨架的并行程序设计环境研究与实现的开题报告尊敬的评委：我目前正在攻读计算机科学硕士学位，并打算在并行程序设计环境方面进行研究与实现。
在此我向评委汇报我的开题报告，希望能得到您的宝贵意见和建议。
1、研究背景在当今高性能计算的场景下，对于并行计算的需求越来越大，而并行程序设计环境作为支持并行计算的工具之一，影响着并行计算的效率和安全性。
为了提高程序员的工作效率和降低计算资源的浪费，目前研究并行程序设计环境具有重要意义。
2、研究内容本文将研究一种基于并行结构骨架的并行程序设计环境。
通过对并行结构的抽象和建模，实现并行程序的可视化设计和调试。
具体来说，研究内容包括：(1) 并行程序设计的基本概念和设计思路，包括并行结构骨架、并行算法和任务划分等。
(2) 基于并行结构骨架的并行程序设计环境的架构设计和实现，包括并行程序设计的可视化界面、算法设计和代码生成等。
(3) 并行程序设计环境的性能和可靠性评估，包括并行计算效率和系统资源利用率等方面的考虑。
3、研究意义本文将为提高并行程序设计效率和并行计算性能提供一种新的思路和方法，同时也为使用并行计算解决实际问题的应用提供一种更加高效和易用的工具。
此外，该研究对于并行算法研究和并行编程模型的研究也具有重要意义。
4、研究方法本文将采用“理论研究+实验验证”的方法。
理论研究部分将主要围绕并行结构骨架的抽象和建模展开，探索一种新的并行程序设计思路。
实验验证部分将利用基于MPI和OpenMP的并行计算平台，具体验证程序的可视化设计和并行计算效率等方面的性能和可靠性。
5、预期成果完成本文后，将会得到以下预期成果：(1) 一种基于并行结构骨架的并行程序设计环境，可对基于MPI和OpenMP的并行程序进行可视化设计和代码生成。
(2) 对于并行程序设计的一种新的思路和方法，为并行计算提供更加高效和易用的工具。
(3) 在实验验证阶段，可以根据实验结果对设计环境进行封装和优化，提高程序的性能和可靠性。
基于MPI的并行数据库中间件的设计与实现的开题报告
基于MPI的并行数据库中间件的设计与实现的开题报告一、研究背景和意义随着科技的不断发展和应用场景的不断扩大，数据量不断膨胀成为当下关注的热点问题。
对于大规模数据处理、管理、存储以及查询和分析等方面，传统单线程和串行的方法存在一定的局限性，因此需要引入并行计算的思想。
MPI（Message Passing Interface）是一种通信协议，它定义了进程间通信的方式和接口，可以实现海量数据下的并行计算。
MPI广泛应用于高性能计算领域，例如智能制造、天气预报、气候模拟、物理仿真、遗传学研究等领域。
数据库是现代计算机应用中常用的重要组成部分，通过数据库可以实现数据的存储、管理和查询功能。
在大规模数据环境下，传统的单机数据库无法胜任，因此研究并行计算与数据库相结合的方法，以提高大数据的处理能力和效率，对于实现海量数据下的存储、管理和查询方面具有重要意义。
二、研究内容和技术路线本次课题的研究重点是基于MPI的并行数据库中间件的设计与实现。
1. 研究内容（1）基于MPI通信协议的数据库并行计算原理。
（2）设计支持并行计算的数据库架构。
（3）构建基于MPI的并行数据库中间件，并实现相关功能。
（4）实现并行计算下的数据存储、查询、管理和分析等功能。
（5）评估基于MPI的并行数据库中间件的性能和可靠性。
2. 技术路线（1）研究MPI通信协议的原理和应用。
（2）探究并行计算下的数据库系统架构。
（3）基于MPI实现并行计算数据库中间件。
（4）实现并行计算数据库系统的核心功能，并进行性能和可靠性测试。
（5）分析和总结实验结果。
三、预期成果及应用价值（1）实现基于MPI的并行数据库中间件，并实现相关功能。
（2）验证MPI在数据库应用中的可行性和应用价值。
（3）提高大规模数据管理和处理的效率和性能。
（4）为后续的大规模数据处理、管理、存储和查询方面的应用提供基础支持。
总之，本课题的成果对于进一步提高大规模数据处理和管理方面的效率和性能，具有重要的应用价值和科学意义。
基于Intel多核架构的并行编程模型的研究与设计的开题报告
基于Intel多核架构的并行编程模型的研究与设计的开题报告一、研究背景及意义随着计算机硬件的发展，多核架构成为了计算机重要的发展趋势。
如今，多核CPU不再只是高端服务器领域的专有物，已经大量应用到了桌面、笔记本电脑中。
但是，由于多核计算机的架构、内存以及读写速度等方面与传统单核架构不同，使得在多核计算机上开发效率不如单核计算机。
同时，由于多核CPU在处理问题时可以并行计算，这为编程带来了新的挑战。
因此，如何提升多核CPU的计算效率，降低程序复杂度，是软件开发领域中的重要问题。
在多核计算机上开发并行程序，需要掌握并行编程模型，以及相应的并行算法。
目前，OpenMP、MPI、CUDA等并行编程模型和标准已经得到了广泛的应用。
但是，这些模型无法充分利用多核CPU的潜力，需要进一步优化。
因此，本研究将探究基于Intel多核架构的并行编程模型的研究与设计，通过合理地运用多核CPU的优势，提高程序的计算效率，降低程序的维护成本，为多核计算机应用的开发提供一种新的思路。
二、研究内容及计划本研究的主要内容包括以下几个方面：1. 多核架构的原理与特点研究针对Intel多核架构的实现原理，将会深入分析多核架构的特点，为设计更高效的并行编程模型提供理论基础。
2. 并行编程模型研究通过对多种并行编程模型和标准的比较和分析，将选择并研究适合Intel多核架构的并行编程模型，并通过代码实现验证该模型的有效性。
3. 并行算法研究与设计根据多核CPU的特点，设计适合多核CPU的算法，并结合并行编程模型实现，以提高程序运行效率。
4. 实验及验证通过在多种实际应用场景下的运行效果的对比，验证本研究设计的并行编程模型的有效性和应用效果，并进行优化。
本研究计划完成时间为12个月，具体进度规划如下：第1-3个月：进行多核架构的研究，掌握Intel多核架构的实现原理和特点。
第4-6个月：进行并行编程模型的研究与比较，选择适合Intel多核架构的并行编程模型。
基因表达式程序设计的改进及其并行化研究的开题报告
基因表达式程序设计的改进及其并行化研究的开题报告1. 研究背景与意义基因表达是生命科学中重要的研究领域之一，通过深入研究基因表达的机理和变化规律，可以为医学疾病诊断和药物研发提供重要的理论和实践支持。
近年来，随着测序技术的迅速发展，生物科学家可以获得越来越多的生物信息数据，如基因表达谱、蛋白质组等，这些数据的规模不断扩大，对于数据处理和分析的高效性和准确性提出了更高的要求。
因此，如何快速高效地分析和挖掘这些数据成为了当前生物信息学领域的研究热点。
其中，基因表达式数据处理是其研究中的重要方面。
在这个过程中，需要将DNA序列转录为RNA，并通过RNA表达谱将基因表达水平转化为数字信号。
随着高通量测序技术的广泛应用，大量的基因表达数据同时被生成，如何高效地对其进行处理和分析是该领域面临的重要问题。
因此，基于程序设计的改进和并行化研究可以为应对这一问题提供有效的解决方案。
2. 研究内容和目标本研究的主要内容是设计和实现改进的基因表达式数据处理程序，通过针对其瓶颈进行并行化优化，以提高程序效率和准确性。
具体内容包括：（1）通过改进目前广泛采用的基因表达式数据处理程序，如RMA、MAS等，提高其处理速度和准确性。
（2）通过并行化优化，将基因表达式数据处理程序分为多个子任务，将其分配到多个计算节点上并行处理，以实现加速处理和节省计算资源。
（3）比较改进后的程序与现有程序在处理时间和准确性上的差异，以验证程序改进和并行化对处理效率的影响。
本研究的目标是实现高效的基因表达式数据处理程序，并通过并行化优化实现大规模数据处理的高性能。
3. 研究方法和技术路线本研究将采用以下方法和技术路线：（1）基于目前流行的基因表达式数据处理程序，如RMA、MAS等，深入研究其处理流程和算法，并通过改进其核心算法和数据结构，提高其有效性和效率。
（2）将处理过程中的关键子任务进行并行化，通过分布式计算框架，将处理任务分配到多个计算节点上并行处理，以实现加速处理和节省计算资源。
关联规则并行算法的研究与分析的开题报告
关联规则并行算法的研究与分析的开题报告一、选题背景数据挖掘是一项重要的技术，具有广泛的应用前景。
关联规则分析是数据挖掘的一种常用方法，可以在数据集中挖掘不同属性之间的关系。
对于大规模数据集的关联规则挖掘，串行算法的计算能力已经不能满足业务需求。
因此，设计一种高效的并行算法用于关联规则挖掘成为了研究的热点。
二、研究目的和意义本研究旨在探究关联规则并行算法，并对其性能和效率进行测试与比较。
其意义在于：1.提高关联规则挖掘的效率，缩短计算时间。
2.优化关联规则挖掘算法，使其能更好地应对大规模数据集。
3.为关联规则挖掘领域的学术研究提供一定的理论参考。
三、研究内容1.回顾关联规则挖掘中的经典算法，了解其串行计算的特点和优缺点。
2.介绍关联规则挖掘的并行计算框架，分析其优点和适用范围。
3.设计并实现两种不同的关联规则并行算法，并给出其详细的工作流程和算法流程图。
4.基于不同规模的数据集进行测试，分析两种算法的效率和性能差异，并对结果进行比较分析。
四、研究方法1.资料收集法：对关联规则挖掘和并行计算框架的相关文献进行查阅，了解研究现状和发展趋势。
2.算法实现和测试法：对两种不同的关联规则并行算法进行实现，并分别选取不同规模的数据集进行测试，分析其效率和性能优劣，并进行结果分析。
五、预期结果1.提出一种高效的关联规则并行算法，并证明其有效性。
2.通过对比分析不同算法的实验结果，得出适用场景和各自的优缺点。
3.为关联规则挖掘领域的学术研究提供一定的理论参考和实用价值。
六、论文结构第一章绪论第二章相关技术综述第三章关联规则并行算法设计与实现第四章系统实验及分析第五章结论与展望七、参考文献1. Agrawal R, Srikant R. Fast algorithms for mining association rules[C]. Proceedings of the 20th international conference on very large data bases, 1994.2. Han J, Pei J, Yin Y. Mining frequent patterns without candidate generation[C]. ACM SIGMOD international conference on management of data, 2000.3. Dai H, Jin R, Chi Y, et al. Efficient mining of frequent subgraphs in the presence of isomorphism[J]. Knowledge and information systems, 2010, 23(2): 129-166.4. Zhao Y, Li J, Li X, et al. A parallel FP-tree-based algorithm for mining frequent patterns[J]. Journal of Parallel and Distributed Computing, 2019, 129:1-10.5. Zhang R, Tang J, Yin J, et al. Parallel mining of frequent items from distributed data streams for big data applications[J]. IEEE Transactions on Services Computing, 2017, 10(2):298-310.。
基于PDM并行设计开发环境的研究与实现的开题报告
基于PDM并行设计开发环境的研究与实现的开题报告一、选题背景随着大数据和云计算技术的发展，企业的产品研发和制造过程也逐渐向着数字化、网络化和智能化方向发展。
产品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）系统成为企业数字化转型的重要部分，旨在集成企业的设计、制造、销售和服务等各个环节，以提高生产效率和降低成本。
在PLM中，产品数据管理（Product Data Management，PDM）是一个非常关键的部分，它涉及到产品的设计、开发、制造、测试、审批、发布等全过程的管理。
当前，PDM系统大都是单机版的，对于大部分中小型生产制造企业而言，这种单一的PDM设计并不能满足需求。
因此，如何提升PDM系统的性能和效率成为一个有待解决的问题。
基于此，本课题将探讨基于PDM并行设计开发环境的研究与实现，在提高PDM系统性能和效率的基础上，以期更好地满足企业生产制造的需求。
二、研究内容1. PDM系统分析与设计本文将分析当前主流的PDM系统的结构和功能，并设计面向并行计算的PDM系统。
具体包括：数据库设计、用户界面设计、模块化设计等。
2. 并行计算技术研究本课题将研究并行计算的基础知识、并行计算模型、并行算法的设计与实现，以及并行计算技术在PDM系统中的应用。
3. PDM并行设计开发环境实现本文将实现基于并行计算技术的PDM系统，并开发基于该系统的设计开发环境。
具体包括：PDM系统架构搭建、并行算法实现、多用户协同设计实现、PDM管理工具实现等。
三、研究意义1. 提高PDM系统的效率和性能本文将利用并行计算技术，提高PDM系统的效率和性能，以满足企业在产品设计、制造和测试中复杂的数据管理需求。
2. 发展面向企业的PLM系统本文所研究的PDM并行设计开发环境，将为企业发展面向企业的PLM系统提供重要的支持和保障。
3. 推动数字化制造技术的发展本文所研究的PDM并行设计开发环境，是数字化制造技术发展的重要组成部分，对于推动数字化制造技术的发展具有重要的意义和价值。
Dixon结式的并行计算的开题报告
Dixon结式的并行计算的开题报告一、研究背景和意义Dixon结式是一种求解多项式方程组的算法，具有较高的求解精度和处理效率。
在现代科学和技术中，多项式方程组的求解是一项基础性工作，涉及到模型建立、控制系统设计、计算机辅助制图、图像处理等诸多领域，因此，在求解多项式方程组的过程中，Dixon结式得到了广泛的应用。
随着计算机算力的不断提高，同时Dixon结式所需要的计算量较大，为了提高算法执行效率，采用并行计算方式可以更好地满足实际应用需求。
因此，对于Dixon结式的并行计算研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、研究内容和研究方法1.研究内容本课题将研究Dixon结式的并行计算方法，并设计并行计算平台，以提高Dixon结式的执行效率。
具体研究内容如下：（1）分析Dixon结式求解多项式方程组的特点，结合并行计算技术的应用特点，探究Dixon结式的并行实现方法；（2）设计并行计算算法，分析算法的并行性、负载均衡性和数据通信等问题；（3）实现并行计算算法，并比较并行算法与串行算法在执行效率上的差异，验证并行计算的优越性；（4）应用实例，通过实际应用场景，验证并行计算在Dixon结式中的实际效果和应用价值。
2.研究方法本课题将采取以下方法进行研究：（1）理论分析法：分析Dixon结式求解多项式方程组的原理和计算步骤，针对算法执行过程中的并行性、负载均衡性和数据通信等问题进行分析；（2）算法设计：根据分析结果，设计并行计算算法，实现Dixon结式并行计算过程中的任务分配、数据通信和协调等关键流程；（3）实验验证：通过在并行计算平台上进行实验验证，得到实验结果，对并行算法执行效率进行比较，分析并行计算与串行计算的差异。
三、预期成果和意义1.预期成果（1）设计出适用于Dixon结式的并行计算算法；（2）实现Dixon结式的并行计算平台，对并行计算算法的有效性和执行效率进行验证；（3）通过实际应用示例，验证并行计算在Dixon结式中的实际效果和应用价值。
服务于程序并行的程序行为分析研究的开题报告
服务于程序并行的程序行为分析研究的开题报告1.研究背景并行计算已成为高性能计算的重要手段。
为了更好地利用多核处理器中的各个处理单元来提高计算性能，需要对程序并行性进行分析。
理解程序并行的行为特征对程序优化，性能评估以及调试有着重要作用。
因此，程序并行性行为分析是并行计算领域的一个重要问题。
在此背景下，本文将开展服务于程序并行的程序行为分析的研究。
2.研究意义程序并行性的分析可帮助程序员理解程序在不同计算环境下的行为特征，从而更好地进行调试，提高程序性能，进而实现高效的并行计算。
在具体研究应用方面，例如，通过对并行性行为的分析可以进一步优化OpenMP程序中的并行化，提高代码性能。
开展程序并行性行为分析对于提高并行计算领域的研究水平和应用能力具有积极意义。
3.研究内容本文将重点研究以下内容：(1) 通过数据收集与分析方法，实现程序并行性的行为特征分析，包括并行动态调度，同步、通信以及I/O等方面的行为特征，从而获得具体的并行性行为信息。
(2) 利用统计分析方法和机器学习算法分析并行性行为的规律性和异常行为，实现对程序并行性的挖掘与优化。
(3) 基于Visual Analytics技术，通过可视化展现并行性行为的分析结果，进一步辅助程序员进行程序调试与优化工作。
4.研究方法本文将主要采用数据挖掘与Visual Analytics技术，实现对程序并行性行为的分析。
具体而言，将通过对程序执行数据的采集与处理，得到程序的原始行为数据。
然后，通过数据预处理，提取不同维度的特征，并使用基于机器学习的方法探索并行性行为规律性与异常行为。
为了更好地辅助程序员进行程序调试与优化，还将使用Visual Analytics技术进行数据的可视化呈现。
5.研究目标(1) 实现程序并行性行为特征的分析与挖掘，探索程序并行性行为的规律性和异常行为。
(2) 建立程序并行性行为数据挖掘模型，提高并行程序的性能。
(3) 实现对行为分析结果的可视化展现，辅助程序员进行程序优化和调试。
基于多核处理器串行程序并行化改造和性能优化的开题报告
基于多核处理器串行程序并行化改造和性能优化的开题报告一、研究背景和意义随着多核处理器的普及和主频的逐渐达到瓶颈，串行程序的性能优化已成为重要的研究方向。
面对当前极具挑战性的复杂应用程序，串行代码的优化仍然是一个令人头疼的任务。
如何将串行程序转化为并行程序以充分利用多核处理器提高程序运行的效率成为当前研究的热点之一。
二、研究内容本文的主要研究内容为基于多核处理器的串行程序并行化改造和性能优化。
具体包括以下几个方面：1. 分析串行程序性能瓶颈，确定优化方向；2. 研究多线程、多进程和MPI并行编程思想，选择合适的并行模式；3. 对串行程序进行并行化改造，调整算法，实现高效的并行程序；4. 使用实验检验并行程序的正确性和性能，在实验中比较并行程序和串行程序的性能，从而证明并行程序优化的合理性。
三、研究方法本文将采用如下方法进行研究：1. 基于多核处理器的架构及其特点对串行程序进行分析和性能评估；2. 基于多线程、多进程和MPI并行编程思想，进行程序设计和实现，并利用各种系统工具进行性能分析和调试；3. 运用实验分析方法，对并行程序的效果进行实验分析、测试和性能验证，并将实验结果进行分析和比较。
四、研究成果的预期通过本文的研究和探索，将实现如下预期目标：1. 实现串行程序的并行化改造和性能优化；2. 比较并行程序和串行程序在多核处理器上的性能差异，验证性能优化的合理性；3. 改进现有的并行算法，提高了应用程序的整体性能和并行效率；4. 针对实际问题，提供一种新的开发思路、方法和工具策略。
五、研究计划完成该研究预计需要以下阶段：1. 研究多核处理器的性能、特性及并行化原理，阐述串行程序并行化思路与方法，预计耗时12天；2. 对现有嵌入式系统的主要应用领域进行分析，确定并行化对象和优化方向，预计耗时15天；3. 根据多线程、多进程和MPI并行编程思想，选择合适的并行模式，编写具有完整功能的并行程序，预计耗时20天；4. 使用多种测试和性能分析工具评估并行程序的性能并分析其性能瓶颈，预计耗时10天；5. 通过多种实验方案验证并行程序的正确性和优化效果，并通过实验结果分析得出结论，预计耗时20天；6. 进行撰写论文和总结报告，预计耗时10天。
基于MV05的单芯片多处理器并行处理架构设计的开题报告
基于MV05的单芯片多处理器并行处理架构设计的开题报告一、选题背景和意义随着计算机应用领域的不断扩大，要求计算机的处理能力也不断提高。
目前，计算机的处理能力主要通过提高CPU的主频和加强CPU的硬件资源来实现。
然而，当前CPU技术已经逐渐逼近物理极限，提升CPU 主频已经难以实现。
因此，多处理器架构成为提高计算机处理效率的一种新的解决方案。
单芯片多处理器 (Single-Chip Multiprocessor, SCMP) 是大规模集成电路中的一种，它将多个处理器核心集成在一块芯片上，实现多个核心并行处理任务。
SCMP在嵌入式系统、图像处理、数字信号处理等方面发挥了重要作用。
本文中将基于MV05开发板来设计一种SCMP。
MV05开发板采用了MIPS32架构的处理器，有丰富的外设资源和硬件资源，可以很好的满足我们的设计需求。
设计出的SCMP能够提高计算机并行处理效率，并且将对计算机应用领域带来重要的推动作用。
二、研究内容和计划研究内容：1.了解SCMP的原理和体系结构2.学习MV05的基本知识和操作方法3.设计SCMP的体系结构和处理器核心4.实现SCMP多处理器并行处理5.设计SCMP的调度算法，实现任务调度研究计划：第1周：调研SCMP的原理和体系结构第2-3周：学习MV05的基本知识和操作方法第4-5周：设计SCMP的体系结构和处理器核心第6-7周：实现SCMP多处理器并行处理第8-9周：设计SCMP的调度算法，实现任务调度第10周：实验总结和论文撰写三、研究方法和技术路线研究方法：1.文献调研法：通过查阅相关文献，了解SCMP的基本原理和体系结构，学习MV05的基本知识和操作方法。
2.设计方法：通过设计SCMP的体系结构和处理器核心，实现多处理器并行处理，设计SCMP的调度算法，实现任务调度。
技术路线：1.熟悉MV05开发板的硬件配置和软件环境，了解MV05板上的外设资源和核心处理器的基本架构。
基于多链MCMC的并行化的开题报告
基于多链MCMC的并行化的开题报告题目：基于多链MCMC的并行化一、研究背景蒙特卡罗方法（MCMC）是一种常用的统计学习方法，广泛应用于贝叶斯推断、参数估计、模型选择等问题中。
多链MCMC方法是常用的改进MCMC算法，它通过并行运行多条Markov链来提高MCMC算法的收敛速度和效率，尤其适用于高维参数空间的问题。
二、研究目的本课题旨在开发基于多链MCMC的并行化算法，以提高MCMC算法的运算效率和准确性。
具体来说，本研究将探索如何将多链MCMC算法与分布式计算平台结合起来，并优化算法的实现方式，以提高并行化效果。
三、研究内容1.多链MCMC算法的基本原理和实现方式2.分布式计算平台的选型和配置3.基于多链MCMC的并行化算法的设计和实现4.算法的性能评估和改进四、研究方法本研究主要使用理论分析和实验验证相结合的方法，其中理论分析主要针对多链MCMC算法的性质和收敛速度做出评估，实验验证则主要通过实际应用中的模拟数据和真实数据来比较并行化算法和串行算法的效率和准确性。
五、研究意义和预期结果本研究的意义在于提高MCMC算法的运算效率和准确性，为科学研究和工程应用提供更好的支持。
预期结果是开发出基于多链MCMC的并行化算法，并在分布式计算平台上进行验证和评估，进一步掌握并行化算法的实现技术和方法。
注：MCMC是一种常用的统计学习方法，用于生成符合概率分布$p(x)$的样本，具有广泛的应用价值。
其中，蒙特卡洛方法本质上是一种随机过程，通过随机抽样生成概率分布的样本，最终获得概率分布的统计特征，如期望、方差等。
MCMC算法则是一种利用马尔科夫链的随机游走原理来生成概率分布上的样本的方法。
面向并行程序设计的可视化建模系统的研究与实现的开题报告
面向并行程序设计的可视化建模系统的研究与实现的开题报告一、选题背景随着计算机硬件的不断升级和技术的不断发展，人们对于计算机性能的需求越来越高。
由于单核处理器的性能已经无法满足需求，所以多核处理器已经成为了当前计算机领域的一个热点。
多核处理器的出现使得并行程序在计算机领域有了广泛的应用。
并行程序设计通常涉及到很多难点，如何合理地分配任务、确定数据依赖关系、协调多线程之间的通信等等。
为了使得并行程序的设计更加简便和可视化，可视化建模系统成为了一种非常有前途的研究方向。
二、选题目的与意义本课题旨在针对并行程序设计的特性开发一种可视化建模系统，为程序设计师提供一种可视化的界面，通过拖拽和连接节点等操作，实现并行程序的设计和优化。
本系统能够对程序的性能和计算复杂度进行评估，以此来辅助程序设计师进行设计决策。
三、选题的研究内容和方法本课题主要研究内容包括：1. 针对并行程序设计的可视化语言：设计一种针对并行程序设计的可视化语言，以图形化的方式呈现程序的结构和逻辑。
2. 可视化建模系统的设计与实现：基于可视化语言，开发一个可视化建模工具，它可以为程序员提供可视化的设计界面，并支持程序的编辑、调试和性能评估。
3. 合理的建模约束：为了保证程序的正确性和可优性，在可视化建模系统中加入合适的约束条件。
本课题将采用以下研究方法：1. 阅读相关文献：调研现有的可视化建模系统和并行程序设计领域的研究成果，为本课题打下基础。
2. 设计与实现：针对选题的要求，设计并实现一个可视化建模系统。
实现的过程中，需要考虑各种性能和计算复杂度的评估方法。
3. 验证与测试：测试和验证开发的系统是否满足选题要求，包括功能的完整性和正确性。
同时还需要进行性能测试，检查系统的并行计算模块是否能够满足需求。
四、进度安排1. 第1周：完成选题报告的撰写和提交。
2. 第2周-第4周：阅读相关文献，为选题进行基础调研。
3. 第5周-第9周：进行可视化建模系统的设计和实现工作。
DRC的设计和实现及并行化探讨的开题报告
DRC的设计和实现及并行化探讨的开题报告一、选题背景大规模数据处理已经成为当今计算机科学领域内的一个重要研究课题之一。
对于诸如机器学习、图形图像处理、自然语言处理等应用，数据规模已经以指数级别增长。
在处理此类数据时，传统的顺序执行方法已经不能满足性能要求。
并行计算是一种解决方案，通过将任务分成多个并发执行的子任务，大大提高了计算效率和性能。
DRC（Dual Recursive Convolution）是一种具有高效率和准确性的图像超分辨率算法。
该算法通过递归卷积的方式，将低分辨率图像转换为高分辨率图像。
它可以被用于许多应用场景，如图像增强和复原，视频处理和计算机视觉识别。
在实际应用中，处理的图像数据往往具有极大的规模，需要使用并行计算来提高算法的效率。
二、研究目的本次研究旨在设计和实现一个高效的DRC算法，并将其并行化。
具体研究目的如下：1. 研究DRC算法的实现原理和相关领域内的算法发展；2. 对DRC算法进行优化，提高算法的效率和准确性；3. 对DRC算法进行并行化，提高算法的执行速度；4. 学习并掌握并行计算的相关技术和方法。
三、研究内容和方案1. DRC算法的实现原理和相关领域内的算法发展本研究将深入探究DRC算法的实现原理和相关算法领域的发展情况，包括相关算法的发展历程、算法的优点和不足之处等方面。
通过对其算法原理的深入了解和研究，找出算法中存在的一些问题，探寻如何对其进行优化，以提高算法效率和准确性。
2. 对DRC算法进行优化针对DRC算法存在的问题进行分析，提出相应的优化方案，包括但不限于以下内容：（1）算法优化：针对算法执行过程中的时间复杂度和空间复杂度进行优化，通过减少算法计算量等方式提高算法效率。
（2）数据优化：针对DRC算法中所处理的数据优化，通过数据压缩、批处理等方式提高算法的执行效率。
3. DRC算法的并行化针对DRC算法的特点，设计并实现一个高效的并行化算法。
利用多核处理器和GPU等并行计算技术，将算法中的计算操作分解成多个并行执行的子任务，从而加速算法的执行速度。
非规则计算中的局部性和并行性的开题报告
非规则计算中的局部性和并行性的开题报告引言：在计算机和信息技术领域中，计算过程的局部性和并行性是两个非常重要的概念。
局部性指的是计算过程中数据元素存储在内存中的位置关系，而并行性指的是计算过程中可以并行执行的任务或操作的数量。
这些概念在普通计算中已被广泛应用，并得到了深入的研究和发展。
然而，在非规则计算的领域中，局部性和并行性往往更加复杂，尤其是在计算过程中涉及到的数据不符合规律或模式时。
本文将讨论非规则计算中的局部性和并行性，并对其进行研究和分析。
背景：非规则计算（Irregular computing）是指涉及到不符合规律或模式的数据的计算。
非规则计算在计算机和信息技术领域中被广泛运用，例如图像识别、自然语言处理和计算机视觉等领域。
由于非规则计算中的数据不符合规律或模式，计算过程中的局部性和并行性往往更加复杂。
局部性：局部性在计算机科学中是指一个程序访问数据的趋势，即程序趋向于多次访问一组空间接近的数据。
在非规则计算中，数据往往不符合规律或模式，因此访问数据的趋势也更加复杂。
例如，在图像识别中，访问像素的顺序取决于图像的特点和算法的设计。
对于一些无序的数据，计算机科学家会设计算法以在访问数据时减少对内存的访问，从而提高计算效率。
并行性：并行性在计算机科学中是指指多个任务或操作能够同时执行的能力。
在非规则计算中，不同的任务或操作之间的依赖关系也更加复杂。
例如，在计算机视觉中，不同的特征提取和图像分割操作可能需要同时进行。
为了提高计算效率，计算机科学家会设计并行算法以在计算过程中实现最大并行性。
结论：非规则计算中的局部性和并行性是计算机科学领域中重要的概念。
在非规则计算中，数据不符合规律或模式，因此访问数据的趋势和不同操作之间的依赖关系更加复杂。
为了提高计算效率，计算机科学家会设计算法以在访问数据时减少对内存的访问和实现最大并行性。
局部性感知的并行计算模型与并行编程模型研究的开题报告
局部性感知的并行计算模型与并行编程模型研究的开题报告1. 研究背景与意义随着计算机科学技术的不断发展，人们对于计算机并行计算效率的需求也越来越高。
而并行计算模型和并行编程模型的研究是实现并行计算的基础。
其中局部性感知的并行计算模型和并行编程模型是目前研究的热点。
局部性感知指的是程序访问数据时，倾向于按照较小规模的局部数据块进行访问，以提高内存和缓存的使用效率和访问速度。
这一概念是在计算机领域中应用广泛的一种优化策略。
因此，局部性感知的并行计算模型和并行编程模型研究具有很高的应用价值和实际意义。
2. 研究内容与方法研究内容：本研究将围绕局部性感知的并行计算模型和并行编程模型展开研究，主要内容包括：1. 局部性感知对于并行计算的优化效果分析与实验2. 局部性感知的并行计算模型和并行编程模型的研究3. 局部性感知的并行计算模型和并行编程模型中常用的算法和数据结构研究方法：研究方法主要包括实验验证和理论分析。
其中，实验验证将借助于已有的并行计算工具，如OpenMP、MPI等，通过编写相应的代码进行实验。
同时，为了更好地验证局部性感知对并行计算的优化效果，还会设计特定的测试数据和测试用例。
3. 预期成果本研究通过对局部性感知的并行计算模型和并行编程模型的深入研究，预计得到以下几点成果：1. 掌握局部性感知对并行计算的优化策略及其实现方法2. 构建局部性感知的并行计算模型和并行编程模型3. 选择和分析局部性感知的并行计算模型和并行编程模型中常用的算法和数据结构4. 深入探讨局部性感知的并行计算模型和并行编程模型在不同应用场景中的优化效果5. 为进一步提高并行计算效率提供新的思路和方法4. 研究进度安排本研究计划为期一年，主要任务和进度安排如下：1. 阅读、分析相关文献和资料（1-2个月）2. 设计并构建实验环境，完成并行计算性能实验（3-4个月）3. 探索局部性感知的并行计算模型和并行编程模型，设计并构建相应的实验系统（3-4个月）4. 分析局部性感知的并行计算模型和并行编程模型中常用的算法和数据结构，选择并实现相应的算法和数据结构（2个月）5. 综合分析实验结果和理论分析，撰写论文和形成研究报告（2-3个月）5. 参考文献1. Padmanabhan, D. (2017). A Review on Parallel Computing Techniques. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 5(12), 663-677.2. Feng, T., Zhou, Y., Yu, Y., Liu, J., & Yang, X. (2016). A study on the parallel computing programming model and its application. Journal of Information and Computational Science, 13(14), 2957-2965.3. Li, J., Li, S., Li, Y., Li, Q., & Liu, M. (2019). A Parallel Algorithm for Image Denoising Based on Block Processing and Local Depth. IEEE Access, 7, 125760-125773.4. Kakadia, D., & Nagdev, M. (2018). Analysis of Parallel Computing Models. International Journal of Computer Science and Applications, 11(2), 17-25.。
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并行程序设计开题报告
院系：信息技术科学学院
成员：王亚光2120100319
田金凤1120100119
题目：串匹配算法KPM和矩阵运算的并行算法实现与分析
1.文献综述
1.1消息传递并行程序设计(MPI)介绍
(1)M assage P assing I nterface:是消息传递函数库的标准规范，由MPI论坛开发，支持Fortran和C
(2)一种新的库描述，不是一种语言。
共有上百个函数调用接口，在Fortran 和C语言中可以直接对这些函数进行调用
(3)MPI是一种标准或规范的代表，而不是特指某一个对它的具体实
(4)MPI是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型的代表和事实上的标准
(5)指用户必须通过显式地发送和接收消息来实现处理机间的数据交换。
(6)在这种并行编程中，每个并行进程均有自己独立的地址空间，相互之间访问不能直接进行，必须通过显式的消息传递来实现。
(7)这种编程方式是大规模并行处理机（MPP）和机群（Cluster）采用的主要编程方式。
(8)并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法，由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题，组织不同进程间的数据交换，并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法。
(9)消息传递是当前并行计算领域的一个非常重要的并行程序设计方式。
(10)高可移植性。
MPI已在IBM PC机上、MS Windows上、所有主要的Unix 工作站上和所有主流的并行机上得到实现。
使用MPI作消息传递的C或Fortran 并行程序可不加改变地运行在IBM PC、MS Windows、Unix工作站、以及各种并行机上。
1.2串匹配算法
以字符序列形式出现而且不能将这些字符分成互相独立的关键字的一种数据称之为字符串（Strings）。
字符串十分重要、常用的一种操作是串匹配（String Matching）。
串匹配分为字符串精确匹配（Exact String Matching）和字符串近似匹配(Approximate String Matching)两大类。
字符串匹配技术在正文编辑、文本压缩、数据加密、数据挖掘、图像处理、模式识别、Internet信息搜索、网络入侵检测、网络远程教学、电子商务、生物信息学、计算音乐等领域具有广泛的应用。
而且串匹配是这些应用中最好时的核心问题，好的串匹配算法能显著的提高应用的效率。
因此研究并设计快速的串匹配算法具有重要的理论价值和实际意义。
串匹配问题实际上就是一种模式匹配问题，即在给定的文本串中找出与模式串匹配的子串的起始位置。
本文对已有的基于分布存储系统上的并行的串匹配算法（KMP）进行了分析和实现，并与串行的算法进行了比较。
KMP算法首先是由D.E. Knuth、J.H. Morris以及V.R. Pratt分别设计出来的，所以该算法被命名为KMP算法。
KMP串匹配算法的基本思想是：对给出的文本串T[1,n]与模式串P[1,m]，假设在模式匹配的进程中，执行T[i]和P[j]的匹配检查。
若T[i]=P[j]，则继续检查T[i+1]和P[j+1]是否匹配。
若T[i]≠P[j]，则分成两种情况：若j=1，则模式串右移一位，检查T[i+1]和P[1]是否匹配；若1<j<=m，则模式串右移j-next(j)位，检查T[i]和P[next(j)]是否匹配（其中next是根据模式串P[1,m]的本省局部匹配的信息构造而成的）。
重复此过程直到j=m或i=n结束。
1.3矩阵求逆和矩阵相乘
矩阵运算是数值计算中最重要的一类运算。
特别是在线性代数和数值分析
中，它是一种最基本的运算。
矩阵运算与并行结算及体系结构密切结合，并行计算模型上的有效并行算法包括矩阵转置算法，矩阵相乘算法，矩阵和向量相乘以及方针的LU分解、求逆和求解三角形线性系。
本文给出了矩阵相乘和矩阵求逆算法的并行实现，基于分块的思想实现并行。
2.本课题要研究解决的问题和拟采用的研究手段：
2.1本课题要求
最低要求：对已有算法（不能是课堂已经详细讲解的算法，应该是课外内容）进行实现，性能分析。
最好能在已有的算法基础上，有所创新，哪怕是一点细节的改进。
鼓励大家结合各自实验室的研究方向，利用并行算法、并行程序设计知识解决研究中遇到的问题。
如无法与实验室研究工作相结合，可考虑一些经典算法。
要求如下：
也要提交阅读文献列表，研究报告中应明确指出哪些是前人的工作，哪些是自己的新成果。
研究报告应详细描述所研究的问题，算法设计。
提交源码（应有充分的注释）、实验报告（详细的性能测试结果和分析）。
2.2本课题要研究或解决的问题
（1）非数值并行算法中的串匹配算法KMP算法设计
（2）数值并行算法中的矩阵求逆和相乘设计
（3）给出KMP算法的串行程序和并行程序
（4）给出矩阵求逆和相乘算法的串行程序和并行程序
（5）对以上两种算法进行相应的改进，并给出具体的实现
（6）对结果进行分析比较，给出结论
2.3本课题拟采用的方案
本课题采用基于消息传递库标准MPI和C语言，对KMP算法和矩阵求逆和相乘进行实现，并对算法做出相应的修改，分析算法的时间复杂度，分别给出串行和并行的实现，通过对不同算法的执行时间进行比较，给出最后的结论。
参考文献
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