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基于网格的神经计算平台资源分配的设计与实现

来琢  
【摘要】: 神经网络的研究内容相当广泛,与多种科学领域的发展密切相关,目前在语音识别,字符识别,影像技术,图案识别和分类,信号过程,过程控制和优化等领域得到许多应用。正是因为越来越多的应用需要神经网络的支持,我们着手开发一个神经计算平台,该平台实现多种神经网络模型,例如BP模型、Hopfield模型、Boltzmann机模型、ART模型、BAM模型、遗传算法等等。而且能够根据用户的需要将多种模型进行结合计算。但是因为神经计算处理的数据比较庞大,所以为了提高运算速度,我们引进了网格计算(Grid Computing)的结构思想,架构一个分布式系统。 本文提出的是平台中资源分配系统的设计和实现。 系统用Globus项目中的信息服务——元计算目录服务MDS来发现资源。它主要是一种基于网格计算环境的信息服务框架,面向网格计算环境中资源数目巨大、地理上分布动态性的特点。MDS的内容主要包括资源(服务)发现、资源(服务)描述和资源(服务)监视与更新。通过MDS,本系统可以实时获取资源信息,满足自己的需求。 而且与传统的资源分配方法不同的是,本系统中采用的数据模型称为Classified Advertisement。这个模型非常灵活而且容易扩展。它的一个特点是把资源的查询封装到数据模型中,以属性的方式来表达。其中的Constrain属性就是机器对任务,或者是任务对机器的限制要求。而任务对服务质量的定义则在Rank属性中得到体现。这样,不同的用户可以根据自己的实际情况定义不同的Qos标准,更具合理性。Classad的另一个特点就是它也允许资源提供者自己来定义使用策略,对于不符合资源本身使用限制的那些任务,资源可以拒绝执行。这对于资源分布式所有的环境来说,赋予了机器选择的权利,使整个系统更具灵活性。 文章分五个部分,第一部分介绍神经网络和网格技术的发展,提出设计神经计算平台的意义;第二部分介绍了资源分配系统的设计和实现,包括主要模块,映射算法和如何激活特定任务;文章第三部分介绍了Globus项目中的MDS的使用;第四部分详细描述Classified Advertisement的数据结构。最后的第五和第六部分是运行实例与文章的总结。


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