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。
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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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