基于異構并行系統的腦網絡構建分析方法研究.pdf

1、人腦是自然界中最復雜的網絡之一，而復雜網絡理論為人腦的研究提供了一個新的方向。計算腦網絡屬性的方法是研究腦網絡的一項重要途徑，因此網絡構建時間和屬性計算時間是影響研究進度最為重要的因素，是為腦網絡研究提供技術可行性的重要指標。腦網絡研究的不斷發(fā)展使得腦網絡粒度日益精細，網絡規(guī)模日益增大，計算量呈幾何級數增長，使得腦網絡研究時間過長，大大阻礙了腦網絡研究進程。并行計算技術的發(fā)展使其成為一種求解數據密集型計算任務的有效的手段。因此，本文主要

2、是通過并行計算技術實現腦網絡的快速計算。
　　本文研究的重點是靜息態(tài)功能腦網絡計算的并行實現。利用并行計算技術的理論知識，對腦網絡研究領域已有構建和分析方法，在不同的并行計算平臺，提出腦網絡計算的并行策略。在本文中，創(chuàng)新之處是：
　　(1)基于CPU-GPU異構環(huán)境并行系統，對腦網絡構建方法提出一種新的實現方式。在此基礎上，提出了腦網絡構建及屬性計算的并行策略，即利用CUDA架構、CUBLAS庫加速腦網絡屬性計算方法中的計算

3、模塊。在支持GPU通用計算的并行平臺，對腦網絡并行策略的性能進行測試，最優(yōu)的并行效果是加速比達到3倍以上。
　　(2)基于多CPU環(huán)境的并行系統，提出了基于多CPU的腦網絡構建及屬性計算并行實現策略，即利用多CPU并行計算多個腦網絡。在支持多CPU計算的并行平臺，提出了基于SPMD機制和循環(huán)打包方法的架構，并對這種并行策略進行測試并行性能，最大的加速比達到6倍以上。
　　(3)基于CPU-GPU異構環(huán)境并行系統，提出了將以上