一、PVM任务迁移协议的研究（论文文献综述）
任杰[1]（2016）在《基于云计算的持续集成研究》文中提出当前,随着互联网行业的不断快速发展,出现了各种各样的新式软件,软件需求量的不断增加以及产品的日益复杂化,给开发者带来很大的压力,同时也带来许多后期维护问题,面对目前越来越多变且复杂的开发需求,采用传统的开发集成测试环境在管理和集成测试方面日渐显露出各种缺陷,难以满足大部分开发需求。现在市场上已经出现敏捷开发的概念,在开发过程中对开发子模块进行高频率的构建,子模块需具备版本可视化、版本可集成化和版本可运行化等几大特征。本文提出了一种基于云计算的持续集成设计方案,降低了硬件成本,极大地提升了测试效率,并通过严格的开发环境测试,验证了该系统的可行性。另外,考虑到系统服务器的安全性、抗压性、高效性以及系统的运营维护方面的一些问题,本文在持续集成系统的基础上又做了几处优化测试验证,在系统的效率及维护方面得到了许多提升。本文首先介绍了当前持续集成以及云计算技术的一些研究情况,再通过持续集成与几种传统的集成方式比较,得出了持续集成的诸多优势,然后介绍了云计算相关理论知识,并提出了一套基于云计算的持续集成系统设计方案,并对各模块做了详细的理论讲解,仔细分析了该系统在安全性、抗压性及维护方面的一些不足,并采取负载均衡的策略对系统进行了优化,另外,设计了一套专门用来对云计算资源进行迁移的系统,来保障系统运行的可靠性、安全性。最后,对本设计优化点进行了结果对比验证,无论在效率上还是在性能上相对以前都有所提升。
刘晓尼[2]（2011）在《基于PVM的Beowulf集群系统的负载平衡策略研究》文中指出随着科技的发展,计算机的计算能力越来越重要,而传统的计算机在性价比、对程序员的要求以及适应性上都很难满足各行各业的需求。随着网络技术的迅速发展以及PC机、小型机、工作站的普及,网络并行系统应运而生。网络并行系统以其相对低廉的价格、短的开发周期、较低的用户投资风险、节约系统资源、良好的系统扩展性以及单一系统映像等优势吸引着越来越多的研究人员。影响并行计算性能的因素很多,如任务粒度和网络拓扑等,其中负载均衡问题是影响其性能的关键。怎样合理地分配和调度任务,使得各节点的负载达到均衡,已经成为研究领域的热点。清华大学和吉林大学在这方面取得了很多研究成果。负载平衡分为动态负载平衡和静态负载平衡,其中静态负载平衡广泛采用的是二次均分法,而对于动态负载平衡的研究还在深入。任务的分配和调度是网络并行计算中最关键的问题之一,也是影响并行计算执行效率的关键因素,其很多子问题尚未解决,对其研究有着十分重要的理论和应用价值。PVM作为当前最流行的并行编程环境之一,却并没有很好的负载平衡能力。该论文分析了PVM并行计算平台的系统结构和通信机制,研究了几种任务分配和调度的相关策略,在对PVM网络并行环境特点和任务分配调度策略进行对比研究的同时,综合考虑任务的执行时间、通信时间及处理机的计算能力等方面,针对PVM环境下负载平衡的一些问题,提出基于负载向量的动态反馈式的解决方案。最后,本文通过具体实验对改进的算法进行了测试,证明了算法的有效性,为进一步的研究提供了一些新的思想和方案。
李洪亮[3]（2009）在《网格环境下支持并行作业并发迁移的异步迁移协议》文中指出网格环境的兴起和迅猛发展使得越来越多的地理上分散在世界各地的闲散资源被合理地组织起来,为并行计算提供了一个前所未有的超大规模计算环境。与此同时分布式并行计算环境也从传统的集群计算环境发展到了网格环境。可用计算资源的不断增加带来了节点失效频繁的隐患。因此分布式并行计算环境的系统容错、负载平衡和作业迁移等技术正逐渐成为高性能计算领域的研究热点。在过去的10多年间,各国研究人员在这一领域进行了深入的研究,涌现出了一系列支持现有流行并行计算环境的系统容错、负载均衡机制。然而这些工作多数是基于传统单一集群环境的,网格并行计算环境的系统容错和负载均衡的研究尚处在起步阶段。另外现有的研究成果往往不能够充分满足并行作业的并发性需求和体现网格环境天然的自治性特点。因此本文在充分研究和借鉴现有研究成果的基础上,研究和实现了一套网格环境下的并行作业迁移机制,并进一步提出了一套网格环境下支持并行作业并发迁移的异步迁移协议,为实现系统容错、负载均衡打下了坚实的基础。本文所提出的迁移协议成功地融合了网格协议实现了迁移过程中并行作业生命周期的管理;避免了网格环境下并行作业迁移过程中的全局同步检查点操作和迁移协议;同时通过减少域间协议通信适应了网格环境的特殊性,从而减少了作业迁移所造成的系统延迟;最终通过时间戳机制和分层式的子作业拓扑结构成功地支持了并行作业的并发迁移。
陈荣征[4]（2008）在《基于主机负载预测的机群动态任务调度策略研究》文中提出机群系统的迅速发展使其成为并行计算系统中令人瞩目的一族。机群系统的异构性、开放性和网络延迟特性给网络并行计算带来了新的挑战。其中,任务调度策略是影响机群系统性能的关键,已经发展成为并行处理领域中的研究热点。任务调度问题就是指如何把一组任务分配给处理机去执行,获得最短的执行时间。有效的任务调度将使得机群系统中的各处理机能够更好地协调工作,从而充分发挥机群系统的计算潜力。由于机群系统上任务调度问题的一般形式和几种受限形式都是NP完全问题,为此,各国研究人员对其进行了大量的研究,提出了一系列动态任务调度算法。所有这些方法都从某方面改进了动态负载均衡,提高了机群的性能。但由于机群系统的任务是在各结点动态分配生成,并且各结点的负载会发生动态变化,这就给机群环境中任务的合理分配与调度提出重大挑战。如果在任务分配与调度之前能对主机负载进行精确的预测与度量,这必将很好的改进机群系统中任务调度的策略,提高机群并行计算的效率。准确预测主机负载是实现高效动态负载均衡的关键,也是判断负载是否出现异常的重要依据。传统的预测方法是将负载看作平稳时间序列,采用线性预测模型进行预测,方法简单但预测精度不高。由于主机负载具有非线性、非平稳的特征,而人工神经网络不需要建立精确的数学模型,具有较好的非线性特性,这就为主机负载预测开辟了新的途径。但人工神经网络存在易陷入局部极小值、全局搜索能力弱的缺点,而遗传算法具有较好的全局寻优搜索能力。遗传神经网络是将两者有机结合,利用遗传算法优化神经网络初始权值,既保留了遗传算法全局寻优能力强的优点,又兼有神经网络的非线性特性和快速收敛性。本文分析了采用时间序列方法进行主机负载预测时存在的不足,提出采用遗传神经网络预测模型进行主机负载预测,建立了预测模型并进行了实验评估。针对物探数据处理问题,将主机负载预测和动态任务调度进行有效结合,并对传统的集中式任务调度策略（CJD）进行改进,设计出基于PVM平台的动态任务调度策略（CJD-HLP）,给出了该调度策略的实现模型和算法。最后,采用一个地质勘探中的电法勘探工程算例,对算法的性能进行了分析。
张华健[5]（2008）在《基于集群系统状态的检查点技术的研究》文中研究指明随着当今社会的发展,各种应用领域对计算能力的要求越来越高,集群作为一种有效可扩展的并行计算的形式得到了广泛的应用。很多集群系统被应用在国计民生的重要领域,集群的规模也在不断扩展。随着集群系统规模的扩展,其出现故障的几率也成指数级增长,所以,集群系统的容错性能成了衡量集群性能的重要指标。检查点设置卷回恢复技术作为一种并行系统中有效的容错方式,在目前的集群系统中得到广泛的应用。本文系统地介绍了集群系统的概念及容错的相关技术,着重介绍了检查点设置卷回恢复技术。分析了当前国内外常见的减少检查点开销的方法。除了用户参与法和编译器辅助内存排除法是真正的减少了检查点的文件大小,从本质上减小了检查点需要保存的进程运行状态。其它方法都是在实际需要保存进程运行状态一定的情况下,从不同侧面减小需要保存的文件大小或者提高检查点和程序的并行性来减少检查点卷回恢复的开销。文章中提出了通过监控系统的当前状态来设置检查点的方法,即在系统状态小的时刻进行设置检查点操作,这样能从根本上减少检查点文件的大小,并克服了原有算法破坏检查点操作透明性的缺点,实验证明这种方法能有效减少检查点开销。文章详细地介绍了基于监控系统状态的设置检查点方法,以及在基于PVM和Linux的集群系统上的实现。由于用户进程在PVM上的运行特点,使得保存检查点工作分别要保存用户进程作为操作系统普通进程的状态和作为PVM任务的状态。系统中采用在设置检查点时刻先退出PVM,再重新加入PVM的方式实现检查点的保存。
韦安定[6]（2007）在《基于PVM的任务分配及调度策略研究》文中研究表明网络并行计算是一种分布式处理系统，它利用现有高速网络互联的处理机、工作站的软硬件资源，实现以前只有专用且昂贵的大规模并行计算机系统才能完成的高性能计算。与专用的大型机、超级并行计算机相比，网络并行计算具有投资小，灵活性强，应用软件开发速度快和可移植性好的优点。正是由于其简洁、高效以及广泛的适用性和易用性，网络并行计算成为当今并行处理技术研究的热点。任务的分配与调度是网络并行计算中最基本、最关键，也是最具挑战性的问题之一，是影响并行计算执行效率的一个关键因素。任务分配与调度是计算机研究领域的一个经典问题，其许多子问题尚未彻底解决，对它们进行研究具有重要的理论和实际价值。论文详细分析了PVM网络并行计算平台的系统结构和通信机制，对网络并行计算的模型和实现进行了深入的探讨，研究了各种任务分配及调度的相关策略。针对网络并行计算的任务分配与调度存在的问题，通过对PVM网络并行环境的特点及各种任务分配策略进行详细的对比研究，综合考虑任务执行时间，任务间的通信时间以及处理机的计算能力等因素，本文提出了任务预分配与动态调度相结合的任务分配与调度策略。基于PVM网络并行计算平台的并行程序比较适合一些中、大粒度的任务，任务间的通信时间和通信延迟开销都比较大，本文提出的任务分配与调度策略能较好地解决了该问题。根据任务之间的通信关系，在任务的预分配中，对任务模型进行了并行簇的划分，并把处理机按并行簇进行分组。每个处理机组有一个组调度主机，对并行簇进行任务的动态调度，避免了使用单一调度主机产生的瓶颈问题。使用的任务预分配策略比一般的静态任务分配大大减小了任务分配的时间，又避免了完全依靠动态分配策略进行任务调度而带来的抖动现象的发生；每个处理机组采用动态任务调度又能根据系统的信息负载情况进行合理地调度，减小任务分配的开销和任务间的通信开销，从而使并行计算的效率得到提高。通过详细地分析与研究，本文设计了一个基于windows环境下PVM平台的任务分配与调度模型。该任务模型包括系统负载的获取、任务的预分配与动态任务调度。最后总结了本文的研究工作，指出了下一步的研究方向。
罗伟刚[7]（2006）在《网络并行计算网格化平台的构建研究》文中研究说明高性能应用需求的迅猛发展,使得单台高性能计算机已经不能胜任一些超大规模应用问题的解决。网络的发展和分布式计算的提出,使得通过多机互连的并行计算来解决大型的计算问题已成为许多人的首要选择。目前,分布式计算已经发展到了一个新阶段,网格计算已被视为下一代分布式计算的标志。网格是借鉴电力网的概念提出来的,它的最终目的是希望给使用者提供与具体的计算设施无关的通用的计算能力,让用户在使用网格计算能力时,就如同现在使用电力一样方便。 目前,国内外都致力于研究网格计算,主要研究系统核心运转以及组织各部分有效工作的底层问题。而关于并行计算的研究则已较为普遍,主要集中于应用领域及计算性能等方面。将网格计算的概念应用到并行计算方面的工作则比较少,这是本文的立意所在。 本文提出了一种分布式环境下的高性能计算平台——并行计算网格化平台（Grid Parallel Platform,GPP）,该平台将网格资源自发现及利用的优点移植到并行计算中,自动构建好用户所需的并行计算环境,并且将用户所使用的计算程序自动发送到各节点机中,使用户可以透明的使用并行计算,免去了并行计算中许多繁琐的配置步骤,做并行计算就像做本机的单机运算一样方便。因此,网络并行计算的网格化平台的构建研究不仅有利于网络并行计算的推广与普遍应用。也提出了让传统的并行计算向网格方向发展的一条可能之路。 本文首先对网络并行计算的体系结构、通信机制以及构建方式进行分析研究;其次,研究了网格计算中的资源搜索和利用机制;接下来对本系统的功能要求、平台定位进行了详尽的分析;然后给出了本系统的设计过程;最后描述了系统的实现过程,并利用一个地质勘探中电法勘测的工程算例,分析了系统的效率。
杨振兴[8]（2005）在《机群计算在可视化平台中负载均衡策略的研究》文中研究表明高速计算机网络和不断提高的微处理芯片性能使得计算机网络成为吸引人的并行计算载体。仅依赖于商业化的硬件和软件,计算机网络能够提供高性价比、高可用性的计算,这种高性能计算潮流一般被称为机群计算。 当今,机群计算已经成为一种解决许多大型科学和工程问题的十分有效的方式。影响机群计算性能的因素有很多,诸如任务粒度、处理机的分配和网络拓扑等,其中负载均衡和任务调度策略是影响其性能的关键,已发展成为并行计算领域中的研究热点。 并行虚拟机（PVM）是一个可以将异构的“机群计算机”集合虚拟成一台高性能并行机的软件包。这样大规模计算问题可以通过使用众多计算机聚集起来的计算能力和内存来低成本解决。PVM可移植性好,可运行在当今的多数平台上。PVM拥有着大量的用户,现已成为世界上分布式计算事实上的标准。 本文首先分析了机群网络并行计算的系统组成,消息传递环境PVM,Win32平台上的PVM并行程序设计,负载均衡调度策略及调度问题的一般模型,总结了影响调度性能的各种因素。针对这些不同的因素,本文提出了一些新的策略,改进了某些现有的方法:如为了解决集中式的任务调度策略中调度结点容易成为瓶颈的问题,本文提出的主动汇报和两层调度的思想,使系统具有良好的负载均衡性能;通过引用阀值的概念,采用自适应的汇报方案,系统能够及时准确的获取各工作站的负载信息;通过采纳有效聚合和充分释放的思想,使系统具有良好的可扩展性;为了提高系统的整体性能,本文采取了多线程和消息无解包转发技术,给出了多种任务分配策略。 基于上述工作,结合“网络并行计算的可视化研究”问题,在可移植异构的并行开发环境PVM,本文设计和开发了一个可视化的并行调度程序。程序用C++编写,通过渊用PVM库函数提供对并行虚拟机的访问。系统真正实现了对并行软件的封装,使用户无须了解底层的并行软件的运作,而只需将并行问题用该平台提供的工具以图形的形式显式的描述出来。该系统具有程序模块化高、简单易用等优点,负载均衡调度算法的应用使并行计算更有效率。
张宇[9]（2005）在《基于PVM的机群容错方法研究与实现》文中提出随着微处理器和网络技术的不断发展,以工作站机群系统为代表的计算环境成为当前并行计算系统的研究热点。但随着机群系统中节点数目的增加,任意节点失败而导致整个系统发生故障的机率大大提高;并且随着任务规模的扩大,计算时间不断增加,节点发生失败的机率也会随之增加。在缺乏必要的保护措施下,某个计算节点发生故障将导致整个系统失败,从而使此前大量的计算工作付诸东流。所以,并行系统要求具有良好的容错功能来保证和提高其可靠性。检查点能够保存和恢复程序的运行状态,是并行系统中实现容错的重要手段。检查点设置方法可以分为同步检查点和异步检查点。同步检查点方法具有算法简单,空间开销较小,直接恢复等优点,已广泛应用在工作站机群系统中。但它必须在生成全局检查点前后进行系统同步,同步操作将暂时中止进程的运行并导致大量的同步通讯开销。PVM 是目前比较流行的并行程序设计环境,它所提供的消息传递机制支持高效的异构网络计算。虽然PVM 具有一定的容错功能,能检测系统故障,但却没有提供容错策略,对系统故障进行恢复。传统的基于消息驱赶机制的同步检查点设置方法,虽然简单有效,但由于协调过程中引入的辅助控制消息数目和节点数目之间呈O（N2）关系,随着节点数目的增多,这些控制消息的数目将会急剧增加,其带来的时间开销是不容忽视的。为了降低同步检查点设置的时间开销,本文提出了一种基于PVM 的准同步检查点设置方法。通过检查点控制进程向所有进程发送检查点设置信号,各节点接收到信号后,停止应用程序的运行,开始进行检查点操作,检查点操作完成后各进程独立地启动应用程序;同时引入检查点计数器,识别在检查点时刻处于通信信道中的消息,对它们采取延后记录的方法,构造出一个一致性全局状态。同步检查点要求各进程在检查点发起时刻与结束时刻都要进行同步,并且通过清空通信信道中的消息来构造一致性全局状态。与此不同的准同步检查点方法只是在检查点发起时刻发送同步信号请求检查点操作,然后各节点独立地进行状态保存,对于通信信道内的消息采用异步记录的方式来实现一致性全局状态。准同步检查点方法吸取了同步检查点方法的优点,又通过消息记录方式实现各节点间独立进行状态保存,大大降低了检查点的同步开销,提高了检查点操作效率。该方法在PVM 环境下得以实现,实验结果表明此方法具有较好的性能。最后在节点冗余的系统结构上,采用准同步检查点设置方法,实现了PVM 的容错功能。
李庆阳[10]（2004）在《网格计算环境中的动态任务分配和调度算法的研究》文中指出网格的出现是在近些年计算机科学技术的长足发展与网络技术的广泛应用的背景下出现的，怎样利用现有资源解决大规模复杂计算问题成为计算机领域的研究重点，而网格技术就是解决这个问题的一种技术。二十世纪九十年代，围绕网格的相关研究和项目开始展开。这一技术结合并行与分布式处理技术，通过高速网络连接并集成广域网上丰富的计算机资源，利用分布、异构的各种高性能计算机、大型数据库系统、科学仪器和各种软件系统等，实现跨地域的、并行分布式联合计算，共同完成重大科学领域的大规模计算问题。 网格计算环境是一种异构计算环境，在此环境下的任务调度的决策直接影响应用程序的运行性能。而并行任务调度的一个主要目标是达到负载平衡，在执行过程中充分利用并行系统的资源。在网格环境中，并行系统本身非对称带来的复杂性、多用户环境以及并行任务粒度较粗等因素给负载平衡问题的解决带来了新的困难。本文围绕如何在网格环境中平衡负载这一目标，对进程级并行任务的动态调度问题进行了的研究，设计并实现了一个基于PVM的动态负载平衡调度系统。该系统采用了静态程序分析、自适应数据采集与交换算法，以及多用户共享等技术，改善应用程序在网格环境中的执行性能，该系统具有较高的透明性、较好的可扩展性和移植性等特点。
二、PVM任务迁移协议的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、PVM任务迁移协议的研究（论文提纲范文）
（1）基于云计算的持续集成研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 持续集成的理论基础 |
| 2.1 持续集成技术简介 |
| 2.1.1 持续集成概述 |
| 2.1.2 持续集成原理及流程 |
| 2.2 常见的一些集成方式 |
| 2.3 持续集成系统组成 |
| 2.4 持续集成测试工具 |
| 2.5 Haproxy服务器负载均衡技术 |
| 2.5.1 Haproxy简介 |
| 2.5.2 Haproxy环境搭建 |
| 2.6 Nosql-Redis分布式数据存储 |
| 2.6.1 Redis介绍 |
| 2.6.2 Redis环境搭建 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 云计算平台 |
| 3.1 云计算简介 |
| 3.2 云计算的原理及实现机制 |
| 3.3 云计算的应用及优缺点 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于云计算的持续集成方案设计 |
| 4.1 系统设计需求 |
| 4.2 系统结构设计 |
| 4.3 各模块功能简介 |
| 4.4 系统设计成果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于云计算的持续集成方案优化 |
| 5.1 系统存在的问题 |
| 5.2 系统改进方案综述 |
| 5.3 Haproxy实现负载均衡 |
| 5.4 数据缓存设计 |
| 5.5 RMM系统设计 |
| 5.5.1 RMM系统模块设计 |
| 5.5.2 数据库设计 |
| 5.5.3 系统业务流程 |
| 5.6 系统优化设计方案成效 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）基于PVM的Beowulf集群系统的负载平衡策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第二章 集群系统相关技术 |
| 2.1 集群系统概述 |
| 2.1.1 集群系统的结构及其特点 |
| 2.1.2 集群系统面临的问题 |
| 2.1.3 Beowulf集群系统 |
| 2.2 PVM技术 |
| 2.2.1 PVM的简介和特点 |
| 2.2.2 PVM的组成与结构 |
| 2.2.3 PVM的通信机制 |
| 2.2.4 PVM的工作模式 |
| 2.3 采用Linux的集群系统特点和优势 |
| 第三章 负载均衡相关研究工作 |
| 3.1 负载均衡介绍 |
| 3.2 负载均衡技术分类 |
| 3.3 现有的几种典型负载均衡算法 |
| 3.3.1 轮询调度和带权轮询调度算法 |
| 3.3.2 投标算法 |
| 3.3.3 征募算法 |
| 3.3.4 最小连接和带权最小连接算法 |
| 3.4 已有算法存在的问题 |
| 第四章 改进算法 |
| 4.1 本文所提出的算法的改进思路 |
| 4.2 结点负载动态反馈 |
| 4.2.1 动态反馈主进程 |
| 4.2.2 动态反馈监控代理进程 |
| 4.3 负载信息收集策略和权值计算 |
| 4.3.1 负载向量的选择 |
| 4.3.2 Linux内核信息的获取 |
| 4.3.3 负载信息收集方法 |
| 4.3.4 权值的计算 |
| 4.4 构建任务分配表 |
| 4.5 调度算法 |
| 4.5.1 调度策略 |
| 4.5.2 主要变量和函数说明 |
| 4.5.3 算法的调度流程 |
| 4.5.4 接管pvm_spawnO |
| 第五章 实验 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.1.1 硬件环境 |
| 5.1.2 软件环境 |
| 5.1.3 Linux系统下PVM的构建 |
| 5.2 测得数据和结果分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）网格环境下支持并行作业并发迁移的异步迁移协议（论文提纲范文）
| 提要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 相关研究现状 |
| 1.2.1 分布式并行计算环境 |
| 1.2.2 网格环境下的并行计算研究 |
| 1.2.3 现有的并行作业迁移机制的研究现状 |
| 1.3 相关技术介绍 |
| 1.3.1 Globus Toolkit |
| 1.3.2 MPICH-G2 网格并行作业环境 |
| 1.3.3 检查点机制的研究 |
| 1.4 本文工作重点 |
| 第2章 MPICH-G2 网格并行计算环境的研究 |
| 2.1 GLOBUS 网格计算环境 |
| 2.1.1 网格环境下的资源协同协议（DUROC） |
| 2.1.2 网格资源访问控制协议（GRAM） |
| 2.1.3 Globus 对作业信号机制的支持 |
| 2.2 MPICH-G2 并行计算环境 |
| 2.2.1 并行作业派生 |
| 2.2.2 并行作业通信机制 |
| 2.2.3 并行作业拓扑结构 |
| 第3章 网格环境下并行作业的迁移 |
| 3.1 并行作业迁移的主要问题和难点 |
| 3.2 本文的解决方案 |
| 3.2.1 派发迁移消息 |
| 3.2.2 子作业执行状态的保存和恢复 |
| 3.2.3 新子作业的派生 |
| 3.2.4 MPICH-G2 环境下的子作业拓扑结构的保存和重建 |
| 3.2.5 并行作业迁移过程的协调 |
| 3.3 并行作业迁移的并发性需求 |
| 第4章 支持并行作业并发迁移的异步迁移协议 |
| 4.1 设计目标 |
| 4.1.1 网格环境下并行作业通信机制的特殊性 |
| 4.1.2 并行作业子作业逻辑地址和物理地址 |
| 4.1.3 异步迁移协议的难点和总体目标 |
| 4.2 异步迁移协议的设计（ASYNCHRONOUS MIGRATION PROTOCOL） |
| 4.2.1 子作业的分层拓扑结构 |
| 4.2.2 协议系统的算法实现 |
| 4.2.3 利用时间戳机制保证全局通信状态的一致性 |
| 第5章 工作评价和试验数据 |
| 5.1 工作评价 |
| 5.2 实验环境 |
| 5.3 实验数据分析 |
| 5.3.1 异步迁移协议（AMP）分析 |
| 5.3.2 AMP 协议开销 |
| 5.3.3 整体迁移开销 |
| 第6章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
（4）基于主机负载预测的机群动态任务调度策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| Contents |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究意义与研究现状 |
| 1.1.1 研究意义 |
| 1.1.2 课题研究的现状 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 论文的组织 |
| 第二章 并行虚拟机PVM |
| 2.1 机群系统 |
| 2.2 PVM平台简介 |
| 2.3 PVM的组成 |
| 2.4 PVM的通信 |
| 2.4.1 PVM的通信机制 |
| 2.4.2 PVM的通信函数 |
| 2.5 PVM任务调度机制 |
| 2.6 影响PVM程序性能的因素 |
| 2.6.1 负载平衡 |
| 2.6.2 通信开销 |
| 2.6.3 网络性能 |
| 2.6.4 任务粒度与处理机个数 |
| 2.7 WPVM简介 |
| 第三章 主机负载预测方法 |
| 3.1 负载指标的选择 |
| 3.2 负载的特性 |
| 3.3 时间序列法 |
| 3.3.1 时间序列法描述 |
| 3.3.2 典型的时间序列预测模型 |
| 3.4 传统时间序列模型建模、预测过程 |
| 3.5 传统时序模型应用于负载预测的缺点 |
| 第四章 遗传神经网络 |
| 4.1 BP神经网络 |
| 4.1.1 BP网络结构 |
| 4.1.2 BP算法的优缺点 |
| 4.2 遗传算法 |
| 4.2.1 遗传算法基本操作 |
| 4.2.2 遗传算法主要参数的选择 |
| 4.2.3 遗传算法的优缺点 |
| 4.3 遗传神经网络 |
| 4.3.1 网络层数和各神经元的传递函数 |
| 4.3.2 输入输出层的神经元个数 |
| 4.3.3 遗传算法中参数的选择 |
| 4.4 算法设计及实现 |
| 4.4.1 遗传算法优化BP网络初始权重 |
| 4.4.2 BP算法修正网络权重 |
| 第五章 主机负载预测的建模与评估 |
| 5.1 主机负载预测建模 |
| 5.2 主机负载的聚合 |
| 5.3 模型的改进 |
| 5.4 实验 |
| 5.4.1 实验方法 |
| 5.4.2 实验结果 |
| 5.4.3 实验结论 |
| 第六章 动态任务调度策略的设计与实现 |
| 6.1 任务模型 |
| 6.1.1 有向无环图DAG模型 |
| 6.1.2 基于PVM系统的任务模型 |
| 6.2 任务调度的驱动策略 |
| 6.2.1 接收者驱动策略 |
| 6.2.2 发送者驱动策略 |
| 6.3 任务调度策略 |
| 6.3.1 现有的动态调度策略 |
| 6.3.2 改进的调度策略 |
| 6.4 动态任务调度算法设计 |
| 6.4.1 任务派生阶段 |
| 6.4.2 任务运行阶段 |
| 6.4.3 算法分析 |
| 6.5 调度策略在PVM上的实现 |
| 6.6 工程算例 |
| 6.6.1 电法勘测 |
| 6.6.2 实验及结果分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（5）基于集群系统状态的检查点技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 论文主要研究内容介绍 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第2章 集群系统及容错技术 |
| 2.1 并行系统介绍 |
| 2.2 集群系统介绍及特点分析 |
| 2.3 容错技术概述 |
| 2.3.1 部件故障和处理机故障 |
| 2.3.2 前向恢复技术和后向恢复技术 |
| 2.3.3 冗余容错 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 检查点技术 |
| 3.1 检查点设置与卷回恢复容错技术概述 |
| 3.2 检查点容错概念及关键技术分析 |
| 3.2.1 检查点概念及全局一致状态 |
| 3.2.2 检查点文件及其主要内容 |
| 3.3 常见的检查点协议介绍及比较 |
| 3.3.1 单独依赖检查点的卷回恢复协议 |
| 3.3.2 基于消息记录的卷回恢复协议 |
| 3.3.3 协议性能比较 |
| 3.4 国内外相关研究 |
| 3.4.1 影响检查点卷回恢复协议性能的因素 |
| 3.4.2 常见提高检查点卷回恢复协议性能的方法 |
| 3.4.3 分析比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 集群检查点系统的设计 |
| 4.1 一种减少设置检查点开销的方法 |
| 4.2 检查点系统设计思路 |
| 4.2.1 监控模块设计思路 |
| 4.2.2 监控模型的建立 |
| 4.2.3 同步过程实现方法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 集群检查点系统的具体实现 |
| 5.1 PVM特点介绍及设置检查点方式分析 |
| 5.1.1 PVM特点介绍 |
| 5.1.2 设置检查点方式分析 |
| 5.2 检查点系统具体实现的关键技术分析 |
| 5.2.1 透明性分析与实现 |
| 5.2.2 状态监控进程的实现 |
| 5.3 系统结构及实现 |
| 5.3.1 系统的结构及整体工作过程 |
| 5.3.2 检查点保存和恢复工作的实现 |
| 5.3.3 coordinator进程的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统性能分析与评价 |
| 6.1 实验平台 |
| 6.2 系统的性能测试与评价 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于PVM的任务分配及调度策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| Contents |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究意义与研究现状 |
| 1.1.1 研究意义 |
| 1.1.2 课题研究的现状 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 论文的组织 |
| 第二章 PVM并行计算平台的分析 |
| 2.1 网络并行计算 |
| 2.2 PVM概述 |
| 2.2.1 PVM系统的特点 |
| 2.2.2 WPVM |
| 2.3 PVM系统的组成与结构 |
| 2.3.1 PVM系统的组成 |
| 2.3.2 PVM系统结构 |
| 2.4 PVM通信机制 |
| 2.4.1 PVM的通信方式 |
| 2.4.2 PVM的通信函数 |
| 2.5 PVM的并行程序模式 |
| 第三章 任务分配与调度理论分析 |
| 3.1 基本概念 |
| 3.2 任务的划分 |
| 3.3 基本的任务调度技术 |
| 3.3.1 基于表的任务调度算法 |
| 3.3.2 基于任务复制的调度 |
| 3.3.3 基于任务集群(Cluster)或聚类的调度 |
| 3.3.4 非确定性调度 |
| 3.4 任务分配模型 |
| 3.4.1 任务模型 |
| 3.4.2 处理机模型 |
| 3.5 任务分配与调度的性能 |
| 3.5.1 总体完成时间 |
| 3.5.2 提高任务执行性能的途径 |
| 第四章 基于PVM的任务分配与调度 |
| 4.1 PVM系统的原始任务分配方法 |
| 4.1.1 轮询法任务分配 |
| 4.1.2 二次均分法任务分配 |
| 4.1.3 PVM系统的负载不平衡问题 |
| 4.2 静态任务分配 |
| 4.3 动态任务调度 |
| 4.3.1 集中式的调度策略 |
| 4.3.2 分布式的调度策略 |
| 4.4 任务预分配与动态调度结合的调度策略 |
| 4.4.1 调度方案选择的分析 |
| 4.4.2 基于PVM系统的任务分配及调度方案 |
| 4.4.3 任务预分配 |
| 4.4.4 任务调度 |
| 4.4.5 任务预分配与动态调度结合的优势 |
| 4.5 预分配与动态调度列表 |
| 第五章 任务分配与调度的设计与分析 |
| 5.1 任务的描述 |
| 5.1.1 任务描述的数据结构 |
| 5.1.2 处理机描述的数据结构 |
| 5.2 系统信息收集模块 |
| 5.2.1 处理机计算能力 |
| 5.2.2 负载指标 |
| 5.2.3 系统信息的获取 |
| 5.2.4 消息的处理 |
| 5.3 任务调度模块 |
| 总结与展望 |
| 全文总结 |
| 未来研究的展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（7）网络并行计算网格化平台的构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| CONTENTS |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 并行计算的研究现状 |
| 1.2.2 网格计算的研究现状 |
| 1.3 本文的研究目标和研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 网络并行计算 |
| 2.1 网络并行计算的发展 |
| 2.1.1 高性能计算的要求 |
| 2.1.2 并行计算的提出 |
| 2.1.3 网络并行计算的产生 |
| 2.2 网络并行计算的体系结构 |
| 2.2.1 其它大型并行机系统结构概述 |
| 2.2.2 网络并行计算的系统组成结构 |
| 2.3 网络并行计算环境 |
| 2.4 几种常见的并行计算平台 |
| 2.4.1 Express |
| 2.4.2 Linda |
| 2.4.3 MPI |
| 2.4.4 PVM |
| 2.5 PVM概述 |
| 2.6 PVM系统结构 |
| 2.6.1 PVM系统环境的组成 |
| 2.6.2 PVM结构分析 |
| 2.7 PVM通信机制 |
| 2.7.1 PVM点对点通信 |
| 2.7.2 PVM群集通信 |
| 2.7.3 PVM底层通信机制 |
| 2.7.4 PVM的通信函数 |
| 2.8 PVM的构建过程 |
| 2.9 PVM的主从模式 |
| 2.10 WPVM简介 |
| 第三章 网格计算 |
| 3.1 网格计算的概念 |
| 3.2 网格计算的分类 |
| 3.3 网格工具简介 |
| 3.3.1 常用的网格工具 |
| 3.3.2 Globus Toolkit发展简介 |
| 3.4 网格计算的几种体系结构 |
| 3.4.1 五层沙漏模型 |
| 3.4.2 开放网格服务体系结构OGSA |
| 3.4.3 网络服务资源框架WSRF |
| 3.5 网格计算的支持技术 |
| 3.5.1 可扩展标记语言 XML |
| 3.5.2 Web服务描述语言WSDL |
| 3.5.3 简单对象访问协议SOAP |
| 3.5.4 统一描述、发现和集成UDDI |
| 3.6 网格计算中资源发现和利用透明性的实现机制 |
| 3.7 网格计算的应用 |
| 第四章 网络并行计算网格化平台的系统分析 |
| 4.1 用户分析 |
| 4.2 功能设计和定义 |
| 4.3 PVM的数据结构与 WPVM的文件组织 |
| 4.3.1 PVM的数据结构 |
| 4.3.2 WPVM的文件组织 |
| 4.4 Visua1 C++开发相关技术分析研究 |
| 4.4.1 多线程技术研究 |
| 4.4.2 网络编程研究 |
| 4.5 候选方案的分析比较 |
| 4.5.1 GT2+MPICH-G2方案 |
| 4.5.2 机群方案 |
| 4.5.3 Master/Slave方案 |
| 第五章 系统设计 |
| 5.1 并行计算网格化平台的组成 |
| 5.1.1 并行计算网格化平台的基本定义 |
| 5.1.2 功能模块 |
| 5.2 工作原理 |
| 5.3 可视化前端界面的设计 |
| 5.4 资源搜索引擎的设计 |
| 5.4.1 资源搜索的策略 |
| 5.4.2 设计方案 |
| 5.5 与WPVM后台接口的设计 |
| 5.6 代码插入中间件的设计 |
| 5.6.1 功能分析 |
| 5.6.2 设计方案 |
| 5.7 文件传送模块的设计 |
| 5.7.1 多线程的设计 |
| 5.7.2 基本流程 |
| 5.8 性能测试模型的设计 |
| 第六章 系统实现及效果分析 |
| 6.1 资源搜索引擎的实现 |
| 6.1.1 客户端的实现 |
| 6.1.2 服务器端的实现 |
| 6.2 文件传送模块的实现 |
| 6.2.1 多线程的实现 |
| 6.2.2 文件传送的TCP实现 |
| 6.3 代码插入中间件的实现 |
| 6.3.1 实现原理 |
| 6.3.2 代码插入中间件的实现流程图 |
| 6.3.3 代码插入中间件的 DLL实现 |
| 6.4 系统的运行界面 |
| 6.5 系统效果分析 |
| 6.5.1 测试环境与评价标准 |
| 6.5.2 电法勘测 |
| 6.5.3 实验结果与分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 独创性声明 |
| 致谢 |
（8）机群计算在可视化平台中负载均衡策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| CONTENTS |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论题提出的背景 |
| 1.2 目前国内外的研究现状 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 第二章 机群网络并行计算 |
| 2.1 高性能计算与并行计算 |
| 2.1.1 对高性能计算的要求 |
| 2.1.2 并行计算的提出 |
| 2.1.3 并行计算体系结构 |
| 2.2 机群系统的组成 |
| 2.2.1 概述 |
| 2.2.2 机群结点 |
| 2.2.3 连网络 |
| 2.2.4 并行编程环境 |
| 2.3 机群系统的特点 |
| 2.4 机群系统的可扩展性 |
| 2.4.1 可扩展性系统结构 |
| 2.4.2 可扩展性编程 |
| 2.5 机群系统设计中需考虑的因素 |
| 2.5.1 通信技术 |
| 2.5.2 负载平衡 |
| 2.5.3 单一系统映像 |
| 2.5.4 利用现有的软硬件技术 |
| 2.5.5 其他因素 |
| 2.6 机群计算前景展望 |
| 第三章 消息传递环境PVM |
| 3.1 消息传递环境 |
| 3.1.1 概述 |
| 3.1.2 基于消息传递的并行程序设计 |
| 3.2 PVM简介 |
| 3.2.1 产生和发展 |
| 3.2.2 特点 |
| 3.3 PVM组成和功能 |
| 3.3.1 组成 |
| 3.3.2 功能 |
| 3.4 PVM的通信机制 |
| 第四章 Win32平台上的PVM并行程序设计 |
| 4.1 分布并行系统上的并行程序设计 |
| 4.2 程序并行执行的基本概念 |
| 4.3 Win32 PVM系统 |
| 4.4 Master／Slave结构的并行程序设计模式 |
| 4.5 Hello，World示例 |
| 第五章 负载均衡调度策略 |
| 5.1 调度策略的相关术语 |
| 5.2 调度问题的一般模型 |
| 5.3 机群计算中的任务调度通用模型 |
| 5.3.1 任务描述 |
| 5.3.2 目标机器 |
| 5.3.3 调度与调度目标 |
| 5.4 负载平衡LB(load balancing)机制 |
| 5.4.1 负载指标(load Index) |
| 5.4.2 负载信息的收集 |
| 5.4.3 负载分布算法 |
| 5.5 典型负载平衡算法 |
| 5.5.1 bidding算法 |
| 5.5.2 时间驱动算法(TDS) |
| 第六章 基于PVM的负载均衡调度策略 |
| 6.1 任务描述 |
| 6.1.1 任务类别 |
| 6.1.2 关系类型 |
| 6.2 目标机器 |
| 6.3 调度策略 |
| 6.3.1 一般的动态调度策略 |
| 6.3.2 改进的调度策略 |
| 6.3.3 基于PVM的任务调度策略 |
| 6.4 消息监控模块 |
| 第七章 基于PVM的负载均衡调度策略实现 |
| 7.1 任务描述 |
| 7.1.1 任务描述的数据结构 |
| 7.2 目标机器的描述 |
| 7.2.1 目标机器的数据结构 |
| 7.3 调度模块 |
| 7.3.1 与调度相关的数据结构 |
| 7.3.2 调度过程中的函数 |
| 7.4 负载信息收集模块 |
| 7.5 本地消息监控模块 |
| 7.6 两层调度的算法 |
| 第八章 基于PVM的负载均衡调度在可视化平台上的应用 |
| 8.1 可视化平台的特点及要求 |
| 8.2 系统构架 |
| 8.2.1 主要任务 |
| 8.2.2 用户向导 |
| 8.2.3 平台组成 |
| 8.3 应用效果 |
| 结论 |
| 独创性声明 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于PVM的机群容错方法研究与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 并行计算和容错 |
| 2.1 并行计算 |
| 2.1.1 并行计算的基础知识 |
| 2.1.2 并行计算机体系结构 |
| 2.1.3 机群系统 |
| 2.2 容错技术的理论基础 |
| 2.2.1 系统故障的表现形式及其错误的根源 |
| 2.2.2 容错技术的内容 |
| 2.2.3 系统容错策略的分类 |
| 2.2.4 冗余设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 检查点设置和卷回恢复技术 |
| 3.1 什么是检查点 |
| 3.2 并行程序检查点 |
| 3.2.1 基本概念 |
| 3.2.2 同步检查点算法 |
| 3.2.3 异步检查点算法 |
| 3.3 检查点设置与卷回恢复协议分析 |
| 3.3.1 卷回恢复中出现的问题 |
| 3.3.2 CRR 协议 |
| 3.4 检查点算法的改进策略 |
| 3.4.1 减少检查点时刻所需保存的程序状态信息 |
| 3.4.2 提高检查点操作和程序运行的并行性 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于 PVM 的准同步检查点设置方法 |
| 4.1 网络并行计算平台PVM |
| 4.1.1 PVM 的产生和发展 |
| 4.1.2 PVM 的特点 |
| 4.1.3 PVM 的组成 |
| 4.1.4 PVM 的工作模式 |
| 4.1.5 PVM 的通信机制 |
| 4.2 基于消息驱赶机制的同步检查点 |
| 4.3 基于PVM 的准同步检查点设置方法 |
| 4.3.1 构造一致性全局状态 |
| 4.3.2 准同步协议描述 |
| 4.3.2.1 检查点设置协议 |
| 4.3.2.2 卷回恢复协议 |
| 4.3.2.3 正常计算时消息的处理 |
| 4.4 性能测试 |
| 4.4.1 实验平台 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 PVM 容错功能的实现 |
| 5.1 系统结构 |
| 5.2 实现技术 |
| 5.2.1 检查点设置与卷回恢复 |
| 5.2.2 PVM 消息记录 |
| 5.2.3 任务号映射 |
| 5.2.4 检查点文件的保存 |
| 5.3 性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 论文总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 独创性声明 |
| 学位论文版权使用授权书 |
（10）网格计算环境中的动态任务分配和调度算法的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 网格计算环境 |
| 1.2 负载平衡 |
| 1.3 论文组织及贡献 |
| 第2章 负载平衡技术 |
| 2.1 负载平衡方法分类 |
| 2.2 静态调度算法 |
| 2.3 动态调度算法 |
| 2.4 实现负载平衡所需的工作 |
| 2.5 网格环境中的并行调度与负载平衡 |
| 2.6 负载平衡度 |
| 2.7 基于机群的负载平衡系统 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 非抢先动态负载平衡系统 |
| 3.1 非抢先与抢先调度的比较 |
| 3.2 动态调度与静态调度的比较 |
| 3.3 非抢先动态调度系统的设计要素 |
| 3.4 PVM与MPI |
| 3.5 系统构成 |
| 3.6 主要算法 |
| 3.7 系统特点 |
| 3.8 评价 |
| 3.8.1 开销 |
| 3.8.2 性能 |
| 3.9 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 独创性声明 |
四、PVM任务迁移协议的研究（论文参考文献）
- [1]基于云计算的持续集成研究[D]. 任杰. 浙江工商大学, 2016(05)
- [2]基于PVM的Beowulf集群系统的负载平衡策略研究[D]. 刘晓尼. 曲阜师范大学, 2011(09)
- [3]网格环境下支持并行作业并发迁移的异步迁移协议[D]. 李洪亮. 吉林大学, 2009(09)
- [4]基于主机负载预测的机群动态任务调度策略研究[D]. 陈荣征. 广东工业大学, 2008(09)
- [5]基于集群系统状态的检查点技术的研究[D]. 张华健. 哈尔滨工程大学, 2008(06)
- [6]基于PVM的任务分配及调度策略研究[D]. 韦安定. 广东工业大学, 2007(05)
- [7]网络并行计算网格化平台的构建研究[D]. 罗伟刚. 广东工业大学, 2006(09)
- [8]机群计算在可视化平台中负载均衡策略的研究[D]. 杨振兴. 广东工业大学, 2005(06)
- [9]基于PVM的机群容错方法研究与实现[D]. 张宇. 重庆大学, 2005(01)
- [10]网格计算环境中的动态任务分配和调度算法的研究[D]. 李庆阳. 黑龙江大学, 2004(01)