马名威
- 作品数：3 被引量：33H指数：2
- 供职机构：辽宁师范大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省科学技术计划项目辽宁省教育厅高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于MPI+CUDA环境的静电相互作用能并行求解被引量：1
- 2012年
- ABEEMσπ(Atom-Bond Electronegativity EqualizationσπModel)模型中,原串行程序求静电相互作用能的方法非常耗时,致使研究问题的效率降低。针对原程序中多个循环相互嵌套的求解部分,采用带状卷帘存储迭代分配的MPI(Message Passing Inter-face)并行化处理;对体系中所有原子、σ键、孤对电子、π键位点之间的静电相互作用能采用多线程CUDA(Computer Unified DeviceArchitecture)并行化处理。传统MPI+CUDA环境中,GPU和CPU之间的数据传输开销大,导致整体性能下降以及各种粒子间计算串行调用CUDA,致使时间浪费。针对上述情况,使用GPU核心的缓存机制解决传输开销大的问题,并利用多CUDA流技术实现多个循环异步进行计算,从而缩短了运行时间。然后选取多个不同类型的大分子体系进行测试,结果表明,利用改进的MPI+CUDA并行模型进行动力学模拟,并行加速比显著提高,大幅度缩减了求解静电相互作用能的时间,并得到与串行一致的结果。
- 刘青昆马名威杨荣杰宫利东
- 关键词：并行计算消息传递接口统一计算设备架构
- 基于信息增益的文本特征选择方法被引量：30
- 2012年
- 在类和特征分布不均时,传统信息增益算法的分类性能急剧下降。针对此不足,提出一种基于信息增益的文本特征选择方法(TDpIG)。首先对数据集按类进行特征选择,以减少数据集不平衡性对特征选取的影响。其次运用特征出现概率计算信息增益权值,以降低低频词对特征选择的干扰。最后使用离散度分析特征在每类中的信息增益值,过滤掉高频词中的相对冗余特征,并对选取的特征应用信息增益差值做进一步细化,获取均匀精确的特征子集。通过对比实验表明,选取的特征具有更好的分类性能。
- 任永功杨荣杰尹明飞马名威
- 关键词：文本分类不平衡数据集
- 基于MPI+CUDA异步模型的并行矩阵乘法被引量：2
- 2011年
- 矩阵乘法在科学计算领域中起着重要的作用,不同结构模型能够改善并行矩阵乘的性能。现有的MPI+CUDA同步模型中,主机端需要进入等待状态,直到设备端完成任务后才能继续工作,这显然浪费时间。针对上述问题,提出一种基于MPI+CUDA异步模型的并行矩阵乘法。该模型避免了主机端进入等待状态,并采用CUDA流技术解决数据量超过GPU内存问题。通过分析异步模型的加速比和效率,实验结果表明,此方法显著提高了并行效率和大型矩阵乘法的运算速度,充分发挥了节点间分布式存储和节点内共享内存的优势,是一种有效可行的并行策略。
- 刘青昆马名威阎慰椿
- 关键词：矩阵乘法混合编程消息传递接口统一计算设备架构
