基于TMS320C80的BP算法并行实现的研究

结合 TMS32 0 C80的编程结构 ,利用神经网络的权并行性和神经元并行性 ,提出了BP算法的并行实现方法 ,并解决了存储器访问冲突、数据双缓冲传输、PP细粒度并行和死锁等问题。结果表明 ,该并行 BP算法十分有效。     

新一代并行处理星载计算机技术研究

为提高卫星的整体性能，对并行处理技术在集中式控制体系结构卫星平台的关键部件——星载计算机中的应用进行了研究。所设计的星载计算机采用了总线仲裁和故障隔离技术，并具有图像处理等复杂功能。通过并行双CPU资源的冗余重构设计，可保证在某个CPU发生故障后实现星戴计算机的降级使用，提高了星载计算机的可靠性，并给出了监控软件的流程。最后，采用离散傅里叶变换(DFT)运算，对设计的计算机的并行处理能力进行了预估。     

并行处理双转子发动机实时仿真

本文介绍在多处理机系统上实现双转子涡喷发动机的实时仿真。主控机为 PC2 86微机 ;并行处理机由 4个阵元机组成 ,阵元机选用微信号处理器 TMS32 0 2 0 ;A/D、D/A作为半实物仿真试验的用户接口。对发动机气动热力学模型算法进行“分割”,将 Jacobi阵各列的元素分配在 4个阵元机上并行计算。实时仿真支持软件管理各阵元机上程序模块的同步执行及数据通讯。本实时仿真器已用于发动机数字控制系统的半实物仿真试验     

基于MPP编程环境的一种并行子空间失代法

子空间迭代法是科学与工程计算中求解广义特征值问题的有效方法，针对向量机和共享内存的多处理机，前人已成功地作了并行处理。文中给出了适合ＭＰＰ大规模并行计算机的并行子空间迭代法。该算法将广义特征值问题转换为一般特征值问题，其计算工作量主要体现在矩阵乘法，通过对该方法作并行处理，使矩阵求逆及一部分乘法运算转换为各结点机上三角形方程组的并行求解。在大规模并行计算机ＰＡＲ９５上结合Ｊ８－ＩＩ机翼的动力特性问     

EBE技术在结构分析中的应用（Ⅰ）─EBE矩阵向量乘积方法及其实现

矩阵向量乘积运算是数值分析领域中的一种基本运算。本文基于单元分组技术，提出了在有限元结构分析中，当不形成总刚度矩阵而进行矩阵向量乘积的ＥＢＥ计算方法。该方法不仅预处理过程简单，实现容易，而且其并行化、向量化处理都极为直接。同时，数值试验结果还表明了它的有效性。     

基于MPP编程环境的一种并行子空间迭代法

子空间迭代法是科学与工程计算中求解广义特征值问题的有效方法 ,针对向量机和共享内存的多处理机 ,前人已成功地作了并行处理。文中给出了适合 MPP大规模并行计算机的并行子空间迭代法。该算法将广义特征值问题转换为一般特征值问题 ,其计算工作量主要体现在矩阵乘法 ,通过对该方法作并行处理 ,使矩阵求逆及一部分乘法运算转换为各结点机上三角形方程组的并行求解。在大规模并行计算机 PA R95上结合 J8- II机翼的动力特性问题对该算法作了数值试验 ,结果说明所给算法是非常有效的     

基于扩维并行性实现的并行正交变换算法

为提高正交算法的运算速度,提出了一种将N点的一维正交变换分解成N0×N1点的二维正交变换(N=N0N1)和运算量较少的附加运算的并行扩维正交变换算法.在定义正交变换算法扩维并行性的基础上,讨论了离散傅里叶变换(DFT)、Hadamard变换和Hartley变换等算法的实现及性能.在TMS320C80多处理机平台上不同算法实现的试验结果表明:算法可有效减少数据的相关性、降低编程的复杂性,消除了处理单元片内内存容量的限制,适于以数字信号处理器(DSP)为处理单元的多处理机平台的并行实现.     

卷帘行存储下的一种并行Cholesky分解及其在PAR95上的实现

Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解在科学与工程计算中占有重要的地位，串行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解已有成熟的方法，但并行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解方法要充分考虑机器体系的结构，在拥有共享内存的 Ｍ Ｉ Ｍ Ｄ 型多处理机、 Ｓ Ｉ Ｍ Ｄ 型向量机系统上前人已有较好的工作，本文给出适用于 Ｍ Ｐ Ｐ 大规模并行计算机的卷帘行存储行格式的并行 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解算法，该算法使用了优先计算优先发送的策略，减少了结点机之间相互等待的时间，建立了结点机之间用于通讯的通讯数组，避免了使用撒播这一通讯模式，减少了通讯时间，通过在 Ｐ Ａ Ｒ９５ 上的数值试验表明，随着问题规模的扩大，并行效率越来越高，并且该法容易推广到多行卷帘存储的形式。     

两片TS101联合实现FFT运算

在综合分析 TS101内部结构和 FFF 算法的基础上,结合由两片TS101组成的信号处理板硬件平台的研制,提出了一个并行处理加多片联合来实现浮点复数 FFT 运算的方法,将一个比较大的 FFT 处理任务分配在多片上并行执行。经过对模拟数据的仿真分析,该方法在保证精确估计中心频率的前提下,较好地提高了运算速度。