DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 数值模拟分析 针对两种数据源观测值之间匹配搜索过程所占用的时间进行数值模拟分析，以说明哈希变换技术对数据查找匹配处理中的时效性。 假设存在N个战场目标，平均分布在观测平台周围360度、距离300 km范围内；观测平台搭载传感器A与传感器B，分别对这N个目标进行观测，获得N个观测数据A[N]与B[N]，每个观测数据均包括方位角θ与距离d信息；传感器A与传感器B的方位角精度均为σ θ = 0.5度，距离精度均为σ d = 200 m。 在本例中，根据方位角θ与距离d，构建哈希变换表。构建哈希函数如下： y = f ( θ ， d ) = θ Δ θ + d Δ d × 360 Δ θ 式中，y为哈希地址；Δθ为方位向的分区宽度，Δd为距离向的分区宽度。 设定不同的匹配方法如表2所示。M0为不采用哈希技术的全遍历匹配方法，M1~M3为采用哈希技术的哈希遍历匹配方法，但设置了不同的哈希变换参数。 Table 2 Account for the four matching method 方法标识 方法说明 哈希函数参数 M0 全遍历匹配方法 —— M1 本文哈希匹配方法 Δθ = 16˚， Δd = 20 km M2 Δθ = 8˚， Δd = 8 km M3 Δθ = 4˚， Δd = 4 km 表2. 四种匹配方法说明 在VC++环境下，依据表2中不同遍历方法，考察传感器A观测值A[N]与传感器B观测值B[N]的关联处理耗时如表3所示。 由表3可知，随着目标数的增大，哈希匹配方法与遍历匹配方法相比，在时效性上的优势越来越明显，耗时缩短了1~3个数量级；当目标数相同时，通过哈希函数映射将原始数据集分的数据桶越精细，所耗时间越少。表3中四种匹配方法的时间t (ms) 随目标个数N的变化曲线如图4所示。 由图4(a)知，M0方法的耗时t随目标数N呈指数增长；而采用了哈希变换技术的M1~M3方法的耗时t随目标数N呈近似线性增长关系。通过拟合，M0~M3方法的计算复杂度如表4所示。 由图4(b)可知，M1~M3方法，随着哈希变化精细程度的增大，处理耗时t也呈减小趋势。 通过数值模拟可知，采用哈希遍历方法能够显著提高匹配处理的时效性，且哈希变换的精细程度越高，时效性提高的越大。 Table 3 The comparing of consuming time about the four matching method 目标数N M0 (ms) M1 (ms) M2 (ms) M3 (ms) 100 0.078 0.0065 0.0056 0.0050 200 0.286 0.0159 0.0106 0.0102 300 0.649 0.0253 0.0175 0.0152 400 1.156 0.0351 0.0246 0.0211 500 1.812 0.0483 0.0328 0.0268 1000 7.19 0.1234 0.0766 0.0594 2000 29.1 0.3625 0.1906 0.1375 4000 117 1.278 0.5156 0.3265 8000 469 4.688 1.516 0.809 10，000 728 7.188 2.172 1.125 15，000 1640 15.68 4.329 2.015 20，000 2922 27.65 7.19 3.12 25，000 4540 42.34 10.78 4.37 表3. 四种匹配方法所用时间对比 Table 4 The computing complexity of the four matching method M0 M1 M2 M3 计算复杂度 O(N 2 ) O(N 1.59 ) O(N 1.37 ) O(N 1.23 ) 表4. 四种匹配方法的计算复杂度 图4. 四种匹配方法耗时随目标数目的变化曲线
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user: 5. 哈希变换在信息处理中的应用探讨 在信息处理中，通常用到数据检索、匹配等数据查找问题，若采用遍历搜索查找的方法，在数据量大时，查找效率会很低。采用哈希变换技术进行优化处理，可以显著提高处理效率。下面针对信息处理中常遇到的一些查找问题，对哈希变换技术在信息处理中的应用进行探讨。 1) 数据关联 数据关联处理是传感器目标跟踪处理与多源传感器数据融合处理中最基本的处理过程，其基本原理就是确定两种或多种数据源之间特征最相近的目标观测值。通常所讲的“分区存储关联”方法实际上就是哈希变换技术的典型应用。 当目标数目较大时，多种数据源观测之间匹配搜索过程所占用的时间将会显著影响整个数据关联处理的时效性；哈希变换技术可显著改善此时数据关联处理的时效性。 2) 目标识别 目标识别通常是在目标识别特征库的支持下，利用目标的观测特征对未知目标的属性进行识别 [ 11 ]。在这个识别过程中，通常需要将目标的观测特征值与目标识别特征库的特征识别模板进行匹配。 为了目标识别的准确性，需要对目标的各种姿态、各种环境以及传感器的各种模式等条件下建立目标的特征识别模板，从而使得一个目标的特征识别模板数量巨大；同时，目标特征识别库需要对不同的战场目标建立特征识别模板，已达到目标分辨的目的。因此，目标特征识别库中的目标特征识别模板数量庞大，在目标识别过程中，利用目标观测特征与所有特征识别模板进行匹配达不到目标实时识别的目的。 为了实现实时目标识别，需要对目标识别特征库中的特征模板的存储方式进行特殊设计，采用哈希变换技术的特征库设计方式是一种较好的选择，该方法的优点是不需要原有特征库的存储方式，只需额外增加存储相应的哈希表即可。 首先在目标特征识别模板中选定具有代表性的数据项构造哈希函数，根据哈希函数对各特征识别模板确定哈希地址，建立相应的哈希表，保存在目标识别特征库中；在目标识别时，只需要计算目标观测特征的哈希地址，根据该哈希地址索引到相应的目标识别特征集合，然后再进行识别匹配，获得相应的目标识别结果，从而达到实时识别的目的。 3) 图像配准 图像配准处理是将对同一地理空间的两幅独立拍摄的图像进行匹配处理，是图像融合、图像校正、图像对比分析等处理的基础。在图像配准处理过程中，需要对各图像分别独立地提取特征点，然后对图像之间的特征点进行匹配，确定两图像中的特征点的对应关系 [ 12 ]。这个匹配过程就是两组特征点之间的匹配搜索问题，是哈希变换技术的典型应用问题。 采用哈希变换技术，对两组特征点的特征值建立哈希表，在哈希表基础进行匹配搜索将会显著提高图像特征点的匹配效率，从而改善图像配准的处理时效性。 4) 目标态势显示 在目标态势显示中，往往将目标按照不同类型、不同敌我属性、不同区域等多种要素进行重点或过滤显示。当目标较多时，采用遍历查找的方式选择给定目标要素的目标进行显示会影响目标显示效果。为了提高目标显示速度，分别针对目标类型、目标敌我属性、目标所处区域等因素，采用哈希变换技术建立哈希表，然后再根据相应的哈希表对目标进行显示，可显著改善目标显示效率。 5) 大数据处理 大数据处理是信息处理的发展趋势，而Hadoop是大数据处理的重要途径 [ 13 ]。在Hadoop平台的MapReduce处理机制中，如有多个reduce任务，则每个map任务都会为每个reduce任务建立一个分区。分区由用户定义的分区函数控制，但通常默认的分区器是通过哈希函数实现的，这种方法很高效。
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user: 6. 结束语 哈希变换技术是一种常用的数据查找技术，其原理简单，易于实现，在工程中有着广泛的应用。在信息处理领域中，数据查找是常见的处理过程，当数据量较大时，数据查找就会影响着整个信息处理的时效性，而哈希变换技术正是解决该问题的重要途径。
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user: 摘要 VASP是材料微观物性模拟的重要软件，并行性能优良，其中矩阵对角化在其运算过程中占据大量时间。在HPC作业调度下，VASP并行的进程分配表现单节点和跨节点的差异。通过对MPI并行的节点内和节点间进程、EDDIAG和RMM-DIIS运行时间分析，明确了VASP程序并行中，矩阵对角化的重要性和OpenMPI对矩阵对角化并行的作用。并编写了一个通讯优化的矩阵对角化程序，通过测试并行程序托比串行的马斯算法表现出强大的可扩展性，基于OpenMPI的并行程序能够极大提高对角化的并行效率，但其并行度、通讯代价与计算规模之间的关系需要进一步研究。
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user: 1. 简介 近年来，材料计算与模拟在新材料研发和材料物性分析中发挥越来越重要的作用，特别是基于量子力学的第一原理(ab initio)计算，构成材料计算与模拟的微观基础 [ 1 ] - [ 8 ]，由于实验技术和条件的限制，也是对计算需求特别大的阶段。描述微观粒子运动需要求解偏微分方程，对计算能力提出了巨大的挑战。随着高性能计算的能力提升，材料计算软件的并行性能也不断提高，出现了越来越多的适应高性能计算的第一原理并行计算软件，如VASP (Vienna Ab-initio Simulation Package) [ 9 ]、QE (Quantum Espresso) [ 10 ] 和PWmat [ 11 ] 等。考虑到构成宏观物质的微观粒子的数量高达1023量级，现有的高性能计算能力面对材料设计的计算需求，还有不小的距离。 第一原理材料计算软件是基于密度泛函理论(Density Functional Theory) [ 12 ] [ 13 ] 和周期势条件下电子运动的偏微分方程求解器。计算过程中主要涉及的高性能计算包括：1) 周期势条件下的平面波基组和FFT变换所需的网格分布；2) 矩阵对角化求解DFT基态方程本征值的迭代优化算法。以VASP为例，在网格划分方面，采取了“双网格技术(dual grid)” [ 14 ]，即在倒空间用粗网格计算基础上，将网格加密，然后实施FFT到正空间(密网格)，计算有关物理量后，变换回到倒空间(密网格)，最后得到粗网格上的物理量，确保计算精度。而矩阵迭代优化算法则采用了Davison方法、共轭梯度(CG)和RMM-DIIS [ 15 ] [ 16 ] 等多种优化算法实现。 对称特征值问题作为数值计算的重要问题，存在于很多学科领域中，尤其是材料计算第一性原理，该问题的求解中，矩阵三对角化和三对角矩阵特征值的求解是两个重要的步骤，鉴于问题规模问题，本文中使用分治策略和OpenMPI进行矩阵并行求解，并测试了在分布式模式下的并行求解效率。 本文按以下顺序组织：第二部分介绍HPC并行环境，OpenMPI和LSF集群管理软件，第三部分介绍VASP在HPC作业下的调度、跨节点并行测试和结果进行分析，分别从VASP并行、MPI的体系结构和作业管理系统的资源分配讨论；第四部分为矩阵对角化程序并行算法及测试效果；最后为本文结论。
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user: 2. 使用须知 作为以理论计算为基础的计算材料科学来说，计算研究是第一要务。通过模拟计算，可以在不实际制备的前提下深入理解材料的微观结构性质，从而节约研发成本；同时还可以模拟特殊/极限环境下的实验结果，比如对人体健康有害，或者处在压、超低温、强磁场等某些极端条件下，实验测量很难实现或者耗费巨大，可以使用模拟计算来代替或指导实验。 随着HPC能力飞速提高，材料科学应用领域大幅度扩展，更大尺度的体系、更长时间的动力学演化、更精确的理论计算描述成为可能。高性能计算在材料科学中的应用也更加广泛。高性能计算给材料科学研究带来极大便利的同时，材料科学的发展也推动了高性能计算的进步。 2.1. OpenMPI的体系结构 适用于机群、MPP等分布式内存结构的并行编程环境，通常由“并行虚拟机”(Parallel Virtual Machine， PVM)或“消息传递接口”(Message Passing Interface， MPI)来实现。利用PVM工具，可以把互连的各种计算机虚拟为一台并行机，从而为编程人员提供了一个便于管理和使用的编程环境，而由PVM的编译库对程序进行转换，将程序的计算任务分解为若干子任务后合理分配到各个节点机进行并行处理。MPI是一种基于消息传递的并行计算规范，消息(Message)一般包括数据、指令或其它各种控制信号等，MPI提供了一套消息传递库，基于消息传递的并行编程实际上就是通过调用MPI的消息传递库函数实现节点机之间的数据交换，并提供并行处理任务之间的同步等。目前，基于PVM和MPI并行编程环境，都可以支持C、C++和FORTRAN等的并行编程。 Open MPI的基于构件的体系结构不仅为第三方研究提供了稳定的平台，也使得独立软件附件能够在运行时组合。Open MPI的运行时环境提供了启动和管理并行应用的基本服务。Open MPI的设计以MPI构件架构(MPI Component Architecture， MCA)为中心，为所有其它层次提供管理服务的基础组件结构。对Open MPI的架构分析表明，OpenMPI并不会开启额外进程，因此跨节点时的新增进程的唯一来源是作业管理系统对计算资源的分配与监控过程。 2.2. 作业管理系统的资源分配与监控 高性能计算是以大型集群和计算队列为硬件基础。作业管理系统包括集群管理和作业管理两个方面，集群管理系统将一组独立的计算机组合成资源池，共同协作以完成任务。集群广泛应用于高性能计算领域，提供低成本，可扩展及高性能的计算能力，作业管理系统是构成集群的重要软件系统，它的主要任务是对集群的资源进行集中的监控和管理，为用户提交的任务分配可用的计算资源，并监控和管理作业的执行及结果的返回；同时，还提供系统容错和错误恢复能力，可以在异常或故障发生时最大程度的减少任务中断的代价。 随着数据中心在规模和复杂性上的快速增加，使得对集群工作负载和应用的管理更加困难，同时也难以确保计算硬件和软件等资源的正常使用。用户希望在任何地方都能灵活使用应用程序，并自动操控数据流，管理者希望能够监督集群的资源和负载，管理软件使用权，确定瓶颈问题，监督面向用户的服务协议是否满足，并计划系统的扩容数量。 北京市计算中心采用IBM Spectrum LSF (Load Sharing Facility)平台系列软件管理集群和作业。对于要求高的分布式任务型高性能计算环境，该软件能够通过综合的基于智能的，策略驱动的调度策略高效地管理负载，方便客户使用所有计算基础设施资源，保障最佳的应用性能。软件将集群内服务器分为两类，分别是管理节点和计算节点。管理节点负责监控集群中所有节点状态，并分配任务到计算节点，计算节点负责运行用户提交的任务，图1是LSF平台在集群中的系统环境下的任务提交执行过程。 作业管理系统展示了任务提交的完整过程： 1) 作业提交 用户通过LSF客户端，或者可以执行bsub命令的服务器上提交一个作业，当提交这份作业时，如果不指定哪个队列，这份作业就会被提交到系统默认的队列中，作业在队列中等待安排，这些作业处于等待状态。 图1. LSF平台在集群中的系统环境下的任务提交执行过程 2) 作业调度 后台的主进程mbatchd将处理队列中的作业，在一个预定的时间间隔里将这些作业按设定的计划，传递给主调度进程mbschd。 主调度进程mbschd评估这份工作时，根据作业的优先权制定调度决策、调度机制和可利用资源。主调度进程选择可以运行作业的最佳计算节点，并将它的决策返回给后台主进程mbatchd。主负载信息管理进程(lim)收集资源信息，主lim与mbatchd主进程交流这些信息，反过来mbatchd主进程使用之前交流信息支持调度决定。 3) 作业分配 mbatchd主进程收到mbschd发过来的决定后，立即分配作业到计算节点。 4) 作业运行 从批处理进程(sbatchd)，从mbatchd主进程接到要求，为作业创建子sbatchd和一个执行环境，通过使用一个远程执行服务器开始这个作业。对于使用MPI执行的作业，LSF会在MPI和应用中间创建一个TaskStarter进程，用于管理和监控每个作业的执行。 5) 返回输出 当一个作业完成时，如果这个作业没有出现任何问题，它处于一个完成状态。如果有错误作业无法完成，这份作业处于退出状态。sbatchd传达作业信息，包括错误提示和给mbatchd的输出信息。 6) 信息反馈 mbatchd通过预定方式给提交者反馈作业输出信息、作业错误、提示信息、作业信息。 通过上述作业提交和管理、监控过程，不难看出，在跨节点计算任务中，作业管理系统将在MPI通信启动时，在计算节点上开启两类进程，一类用于监督作业运行状况(节点数−1)*CPU数，另一类是管理进程，即检查跨节点计算资源的运行和稳定状况。因此是(节点数−1)。如果计算中的资源不跨节点，作业管理系统启动MPI的进程同时充当监督和守护进程，因此作业管理系统没有启动额外的进程。
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user: 3. VASP并行效果测试 VASP是维也纳大学开发PAW方法 [ 17 ] [ 18 ] 的第一原理材料物性模拟的主要软件，VASP的MPI并行效率较高。在北京市计算中心的服务器的计算环境为Intel® Xeon (R) CPU E5-2680 V3 2.50 GHz，内存DDR4 64 G，2133 MHz，数据网络连接为Infiniband 56 Gb/s。每个节点有24核，每核4线程，通过作业管理系统，分别分配的计算资源包括单节点8核、16核、24核和跨节点24核(N = 2)、48核(N = 3)、72核(N = 4)等几种情况，VASP正常结束后，作业管理系统将统计并输出的最大进程数和线程数。由此确定VASP并行过程中节点、进程等资源的使用情况，为进一步优化计算资源作准备。 3.1. VASP的并行实现 本文实验的运行环境中，VASP的并行计算，是由Open MPI支持的。Open MPI是在LAM/MPI，LA-MPI和FT-MPI的基础上的一种全新的基于构件概念的MPI实现，VASP的MPI实现只关注高性能计算的部分方面，即倒空间布点的分配和能带并行快速求解的问题。Open MPI并不是LAM/MPI，LA-MPI和FT-MPI的简单组合，而是一种全新的MPI实现，完全实现了MPI-1.2和MPI-2规约，并且完全支持并发和多线程应用(也就是MPI_THREAD_MULTIPLE)。 VASP运行过程中，并行计算部分主要集中在主要倒空间网格点的并行分配、k点能带本征值求解(矩阵对角化)和DFT总能量计算这几部分。VASP的主程序将计算资源(分配到的CPU)按控制参数NPAR和NCORE分解(要求满足NPAR*NCORE = NCPU)，在实际并行计算过程中，各部分对计算资源的利用方式不尽相同： 1) 倒空间网格点并行分配和FFT变换，在该阶段，NCPU个计算资源是作为整理对待的，即空间划分的网格被均分到NCPU个进程上，形成网格点和NCPU个进程的拓扑映射，在此基础上，根据NCPU个进程的网络关系完成MPI支持的FFT变换，实现最高效的并发式FFT变换。 2) k点能带本征值求解时，全部CPU分解为NPAR个组，每组NCORE个CPU上实现MPI通信和数据共享(通过共享内存)来求解一个能带的本征值，每次可同时求解NPAR个能带本征值。 3) DFT总能量计算，与k点能带本征值求解时相似，将NPAR组计算的结果汇总，得到体系的总能量。只是简单的MPI进程。 3.2. VASP并行测试 VASP并行计算的节点、进程统计结果列于表1，计算结果表明，单节点(N = 1)时，进程数即CPU数目，当出现跨节点(N > 1)计算时，进程数显著增加，并且进程数随着每个节点上的CPU数目增加呈现出有规律的变化，线程数则始终保持CPU数目的4倍递增。为讨论跨节点计算额外新增进程的可能起源。我们从VASP软件的并行实现、MPI的体系结构和作业管理系统的资源分配和监控三个方面讨论计算过程中启动的进程数目。 从图2中可以看出总的计算时间(紫色线，单位小时)随着并行核数的增加和而降低。当全部核被占据时，并行效率明显降低(计算时间增加)。VASP程序的并行执行主要是自洽迭代(SCF)中矩阵对角化，可以看出，每次自洽迭代的对角化过程RM-DIIS的耗时(蓝色线，单位秒)也是类似规律。在单机最大节点24核的情况下，并行核数达到20核时，RM-DIIS达到并行峰值。 Table 1 The number of threads when using different number of nodes and CPU N node N CPU N Process N Thread N node N = 1 8 8 32 N = 1 N = 1 16 16 64 N = 1 N = 1 24 24 96 N = 1 N = 2 24 25 96 N = 2 N = 2 48 49 192 N = 2 N = 3 48 66 192 N = 3 N = 4 72 111 288 N = 4 N = 4 96 147 384 N = 4 表1. VASP并行计算时不同节点产生进程和线程 跨节点并行时(图3)：满负荷(24核)并行时，随着并行节点数的增加，单次自洽迭代的矩阵对角化时间逐渐降低，但降低的梯度逐渐变小(计算效率有所下降)。半负荷(12核)并行时，计算效率比满负荷并行效率显著提高，由此可以推断，LSF作业调度系统下，每个阶段满负荷运行计算效率不高，考虑到单节点并行的情况，建议20核作为跨节点并行的推荐值。 综上所述，VASP计算过程中，无论实际计算中是否需要跨节点，VASP将NCPU个计算资源作为总体对待，虽然有一定的控制参数将计算资源进行划分，但是VASP运行中并未开启额外的进程，总进程保持为NCPU，因此额外的进程可能由MPI跨节点并行和作业管理系统对作业和计算资源监控产生的。 图2. 单节点VASP并行测试 图3. 跨节点的VASP并行测试 根据上述讨论，我们可以得到以下结论：在高性能集群中的VASP计算，从作业管理的角度考虑，当指定的计算资源是跨节点计算时，除了VASP作业自身需开启的流程，作业管理系统会开启一部分进程，实现对作业和计算资源的管理、监控和维护。这些额外的进程通过主进程mbatchd监控。一般情况下，这些进程占用的系统资源不大。因此，对于VASP这样的计算作业，由于作业管理产生的进程，对计算资源和计算效率的影响可以忽略不计。但是，由于这些进程伴随作业任务的全过程，因此Wall-time的影响，则必须考虑。
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user: 4. 矩阵并行对角化及实验效果 VASP软件中的矩阵对角化计算采用两个阶段，分别采用EDDIAG和RMM-DIIS算法，为了降低问题复杂度并体现MPI并行对矩阵对角化的效率提升，我们采用分治法对矩阵进行分块，每个块独立求解后再用Thomas算法进行归约计算。 4.1. 算法描述 对角矩阵是指只有主对角线上含有非零元素的矩阵，即，已知一个n × n矩阵M，如果对于i ≠ j，M ij = 0，则该矩阵为对角矩阵。如果存在一个矩阵A，使A −1 MA的结果为对角矩阵，则称矩阵A将矩阵M对角化。对于一个矩阵来说，不一定存在将其对角化的矩阵，但是任意一个n × n矩阵如果存在n个线性不相关的特征向量，则该矩阵可被对角化。 图4. 矩阵并行对角化程序伪代码 算法描速： 1) 矩阵分块，假设矩阵规模为n，并行数量为p，令k = n/p，则矩阵划分为k*k的矩阵块； 2) 在每个进程中对矩阵进行独立求解； 3) 用Thomas算法对2)中的结果进行归约。 求解算法的伪代码见(图4矩阵并行对角化程序伪代码) 4.2. 实验结果 实验以串行的Thomas算法作为参考，求解规模分为1，000，000，5，000，000，10，000，000，50，000，000四种，分别在2、4、10、16、20、32核的并行度下完成计算。计算时间、加速比和并行效率如表2所示。 Table 2 Parameters of matrix diagonalizatio 求解规模 进程数 运行时间 加速比 效率 1，000，000 串行：0.057035 2 0.110394 0.88302806 0.44151403 4 0.045438 1.25522414 0.31380604 10 0.018939 3.00200644 0.30020064 16 0.012024 4.85033974 0.30314623 20 0.009271 6.10399584 0.30519979 32 0.005903 9.60506589 0.30015831 5，000，000 串行：0.28042 2 0.327978 0.82309179 0.4115459 4 0.219792 1.27037836 0.31759459 10 0.095686 2.92946722 0.29294672 16 0.06291 4.88983486 0.30561468 20 0.035386 7.87165017 0.39358251 32 0.021872 12.8209583 0.40065495 10，000，000 串行：0.561426 2 0.644677 0.876874776 0.438437388 4 0.309206 1.729714171 0.432428543 10 0.183201 3.048149301 0.30481493 16 0.121082 4.61117259 0.28819828 20 0.068256 8.225310926 0.411265546 32 0.042963 12.96180434 0.405056386 50，000，000 串行：2.79557 2 3.07504 0.898105391 0.449052695 4 2.12244 1.254122614 0.313530653 10 0.895866 3.09856608 0.309856608 16 0.569611 4.899396255 0.306212266 20 0.321817 8.706314458 0.435315723 32 0.202909 13.77745689 0.430545528 表2. 矩阵对角化参数 实验结果表明利用分治算法，在OpenMPI和分布式并行环境下，矩阵对角化计算具有较强的扩展能力，在文中的规模上并行效率基本稳定，运行时间随着核数增加线性减少，直观效果见图5~8。 图5. 1 M，5 M，10 M矩阵规模下执行时间 图6. 50 M矩阵规模下的执行时间 图7. 不同核数的并行加速比 图8. 不同矩阵规模和并行核数下系统的使用效率
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user: 5. 结论 在HPC环境中的材料计算的核心问题是计算分解、通讯和归约。应用在实际运行中需要兼顾计算资源、通讯效率等多方面问题。在指定的计算资源是跨节点计算时，除了应用软件自身需的资源，操作系统、存储系统和管理软件也会占用一定资源。虽然，这些程序占用的系统资源不大，但对于VASP之类的CPU密集型应用，由于辅助程序产生的进程，对作业任务的全过程均会产生影响，在系统满负荷运行时，会导致计算任务的不均衡问题，不如空置少量核作为预留资源。 矩阵对角化在科学计算领域占有重要地位，如何更加合理地解构问题，处理分块求解通讯和同步问题，保证加速比随着并行度提升线性增加是矩阵优化的重要研究方向。
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user: 摘要 设计利用物联网与智能控制技术设计出集娱乐与健身为一体的新型智能拳击靶。以STM32F103单片机为控制中心，利用RGB点阵键盘、ESP8266模块、薄膜感应键盘、液晶显示屏、扩音器等组合实现对拳击靶的精准控制，实现联网PK、节奏打击、数据分析、计划推送。
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user: 1. 引言 随着社会的发展，越来越多的人将注意力放在健康生活上。拳击运动对于长期伏案工作的人群具有特别的保健作用。研究表明，拳击可以释放生活压力，调节人体的内分泌，睡眠状况也可以得到改善，同时可使人学会控制情绪，保持头脑冷静。目前常用的拳击设备主要是沙袋，但沙袋缺乏信息反馈，并不能很好地锻炼人的反应能力，也无可视化数据，缺乏一定的趣味性。结合“节奏大师”游戏和“拳击机”的理念，运用物联网技术等一系列智能控制技术创新性提出了一种集健身与娱乐为一体的新型智能拳击靶。 我国的健身行业现阶段属于“朝阳产业”，2015年全国规模以上健身俱乐部发展到4425家，健身人群近664万。健身娱乐市场也呈现出多样化的特点。根据《“健康中国2030”规划纲要》的建设目标，经常参加体育锻炼人数2020年将达到4.35亿人。在国家政策的引导和支持下，受益于居民收入水平提升、健身氛围的不断培育，国内健身器材消费市场有望进一步扩大。可以看出，国家对体育健身行业的发展已经提高到战略的高度，健身服务业在我国也即将进入加速发展的阶段。就拳击项目来说，目前市面的普通沙袋缺乏娱乐性以及科学性，打击感生硬且缺乏反馈。本产品将突破以往观念从视觉、听觉、触觉方面入手，提高拳击运动的娱乐性和科学性，增强运动过后的成就感，且在拳击过程中，增强人体的力量，提高人的灵敏性和反应能力，促进人的身心健康发展。我们会设计并制造出一款将健身与游戏合二为一的智能拳击靶。
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user: 2. 整体设计方案 整体框架结构如图1所示，系统以STM32F103单片机为主控制器，以WS2812B模块(以下简称为RGB点阵)、薄膜感应键盘、LCD1602液晶显示屏、扩音器与ESP8266WIFI模块为外置硬件。RGB点阵用来显示用户击打目标；薄膜感应键盘实时采集用户击打数据并通过串口传输给STM32F103单片机；LCD1602液晶显示屏用来显示击打数据、推送计划以及提供音乐库；扩音器播放用户选择的歌曲，营造富有节奏感的击打氛围；ESP8266WIFI模块发送单片机输出的数据至互联网，可在手机APP上实时查看，实现联网排行、隔空对战的功能。当用户选定歌曲，单片机将会根据所选歌曲控制RGB点阵以不同速度和不同位置显示击打目标，用户可依照旋律一边听歌一边进行打击锻炼，同时拳击靶将采集信息送至单片机，经处理形成训练计划并同计算出的打击指标一起上传至互联网，用户运动结束后可在手机APP或液晶显示屏上进行查看此次运动详情。 2.1. 硬件设计 2.1.1. STM32F103单片机主控模块设计 STM32系列基于专为要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用专门设计的ARMCortex-M3内核。按性能分成两个不同的系列：STM32F103“增强型”系列和STM32F101“基本型”系列。增强型系列时钟频率达到72 MHz，是同类产品中性能最高的产品，本项目主控制器选用ST公司生产的“增强型”STM32F103单片机，其特点是有多达51个快速I/O口，每个端口都可以由软件配置成输出、输入或其 图1. 结构框架图 他外设功能口；拥有2个12位模数转换器，多达16个外部输入通道；含有丰富的通信接口，为实现通信提供有力保障。对于32位嵌入式处理器来说，随着时钟频率越来越高，加上复杂的封装形式，ICE已越来越难胜任开发工具的工作，所以在32位嵌入式系统开发中多是采用JTAG仿真器而不是ICE。但是STM32F103采用串行单线调试和JTAG，通过JTAG调试器可以直接从CPU获取调试信息，从而使产品设计大大简化，而且开发工具的整体价格要低于ICE，因此选择此芯片作为本设计主要控制芯片 [ 1 ]。 2.1.2. ESP8266 WIFI模块设计 ESP8266wifi模块采用的是ALIENTEK推出的一款高性能的UART-WiFi (串口–无线)模块，ESP8266板载Ai-thinker公司的ESP8266模块，该模块通过FCC，CE认证，可直接用，产品出口欧美地区。ATK-ESP8266模块采用串口(LVTTL)与MCU (或其他串口设备)通信，内置TCP/IP协议栈，能够实现串口与WIFI之间的转换。通过ATK-ESP8266模块，传统的串口设备只是需要简单的串口配置，即可通过网络(WIFI)传输自己的数据。ATK-ESP8266模块支持LVTTL串口，兼容3.3 V和5 V单片机系统，可以很方便的与我们的产品进行连接。模块支持串口转WIFI STA、串口转AP和WIFI STA + WIFI AP的模式，从而快速构建串口-WIFI数据传输方案，方便设备使用互联网传输数据。ATK-ESP8266模块非常小巧(29 mm * 19 mm)，模块通过6个2.54 mm间距的排针与外部连接。 2.1.3. RGB点阵的设计 WS2813B是一个集控制电路与发光电路于一体的智能外控LED光源。其外型与一个5050LED灯珠相同，每个元件即为一个像素点。像素点内部包含了智能数字接口数据锁存信号整形放大驱动电路，还包含有高精度的内部振荡器和12 V高压可编程定电流控制部分，有效保证了像素点光的颜色高度一致。数据协议采用单线归零码的通讯方式，像素点在上电复位以后，DIN端接受从控制器传输过来的数据，首先送过来的24 bit数据被第一个像素点提取后，送到像素点内部的数据锁存器，剩余的数据经过内部整形处理电路整形放大后通过DO端口开始转发输出给下一个级联的像素点，每经过一个像素点的传输，信号减少24 bit。像素点采用自动整形转发技术，使得该像素点的级联个数不受信号传送的限制，仅仅受限信号传输速度要求 [ 2 ]。LED具有低电压驱动，环保节能，亮度高，散射角度大，一致性好，超低功率，超长寿命等优点。将控制电路集成于LED上面，电路变得更加简单，体积小，安装更加简便。 2.2. 软件设计 2.2.1. 手机APP设计思想 本设计为方便广大用户的使用，制作了手机端APP (如图2所示)，实现多终端互联。首先使用SQL Server搭建数据库，对通过网络传输的数据进行汇总。利用MATLAB软件建立数学模型，分析不同群体所需要的运动量，为定制计划打下基础。使用HTML语言制作网页，提供个人数据查看、排行榜查看和健身计划制定。 图2. 手机APP 2.2.2. 程序设计 系统的程序流程图如图3所示，调控好各模块正常运行，开机以后，最先进行的是完成主控芯片STM32F103的IO口以及各个模块的初始化，之后用户可在液晶显示屏选择歌曲，单片机将会根据所选歌曲控制RGB点阵以不同速度和不同位置显示击打目标，用户可随音乐律动进行打击练习，感应键盘收集数据上传至单片机 [ 3 ]，单片机进行数据分析与计划制定并上传至云端服务器，运动结束后可随时在手机端或显示屏上查看此次运动信息。 图3. 智能拳击靶程序流程图 2.2.3. 12V开关电源的设计 本项目使用12 V开关电源供电(如图4所示)，该开关电源属于小功率开关电源，输入220 V交流市电，输出12 V直流电，最大输出电流1.3 A，主要应用于小型设备的供电，比如楼宇监控设备等。其电路原理图如图4所示。其控制核心器件为脉宽调制集成电路TL3843P (内含振荡器、脉宽调制比较器、逻辑控制器，具有过流、欠压等保护控制功能，最高工作频率可达500 MHz。启动电流仅需1 mA) [ 4 ]。 图4. 开关电源电路设计原理
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user: 3. 系统设计效果 产品通电后，每一个模块都会进行数值的初始化。系统结构软硬件设计完成后，智能拳击靶实物如图5所示。 图5. 智能拳击靶实物图 RGB点阵亮起，并显示“START”，随后出现打击点，若在0.5秒内击中打击点，则出现“PERFECT”，并且分数加2分；若在0.5秒至1.5秒内击中，则出现“GREAT”，且分数加1分；若在1.5秒内未能击中打击点，则会出现“MISS”，分数不变，随后开始下一轮。
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user: 摘要 本研究采用问卷调查法，对920名高一学生手机使用情况及手机依赖现状进行调查。调查发现：几乎所有学生持有手机；高中生的手机依赖现象不严重，女高中生手机依赖总分显著高于男生。手机依赖在手机使用功能、手机持有时间以及日均使用时长上均存在显著差异。有52%的学生较多使用手机的娱乐功能，只有8%学生的手机用于学习。“低效性”和“失控性”的手机依赖现象最显著。手机持有年限越长，手机依赖程度越大，日均使用手机时长一小时左右为宜。以调查结果为依据，从学校管理上提出教育建议与对策，引导学生恰当使用手机，减少手机依赖现象。
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user: 1. 引言 近年来，手机已成为人们使用频率最高的通讯工具，尤其对于青少年来说，智能手机的普及为青少年提供了更多的社交机会，并成为休闲娱乐和搜索信息的途径之一(Jiang & Zhao， 2016)。高中阶段，学生持有手机的现象日益普遍。手机作为一把双刃剑，合理使用能缓解压力，满足娱乐和放松的需求(郭良，卜卫，2003)；丰富学习资源和学习途径，提升学习效率(Hariry， 2015)；还能加强人际沟通和交往(Rice & Hagen， 2010)。但使用不当，也会影响学习成绩，损害身心健康。手机引发的心理、社会问题等也受到研究者的关注，尤其是青少年的手机依赖问题，已成为影响青少年身心发展的因素之一(Chóliz， 2012)。 手机依赖(Mobile Phone Dependence， MPD)是指间歇性渴望使用手机或过度使用手机(Ezoe， Toda， Yoshimura et al.， 2009)，常导致身体、心理和社会功能明显受损的状态和行为(刘红，王洪礼，2012)。以往研究显示，青少年手机依赖率较高，如国内调查得出的为15%~30% (王小辉，2012；黄海，周春燕，余莉，2013；徐华，毕鑫强，2014)，国外研究中得出的超过28% (贺金波，陈昌润，鲍远纯，雷玉菊，2012；Leung， 2008)，高于网络成瘾的发生率4%~15% (晋琳，2008)。很多学生发现自己似乎已经离不开手机，甚至一定时间不使用手机时，会出现恐惧、焦虑等不适症状(Dongre， Inamdar， & Gattani， 2017)。学生手机使用和手机依赖问题成了近年来学校教育和管理一大难题。虽然很多学校严禁手机进校园，但事实上高中生带手机进校园、进课堂的情况却屡禁不止。手机对学生的个性及社会性发展、生理、心理、神经系统等众多方面产生极大的负面影响，已有研究表明，手机导致学生注意力不易集中，更易产生压力、焦虑、愤怒等负性情绪，增加了失眠、头痛、疲劳等症状(Acharya， Acharya， & Waghrey， 2013; Söderqvist， Carlberg， & Hardell， 2008; Nathan & Zeitzer， 2013)，影响工作记忆和执行功能(Billieux， Linden， & Rocha， 2008)。手机依赖程度与孤独感、无力感、抑郁水平和社会疏离呈正相关(Atarodi， Rajabi， & Atarodi， 2020; Çağan， Ünsal， & Çelik， 2014)。手机依赖还引发了一系列身体问题，导致肩颈与背部疼痛，听力受损，眼睛疲劳进而视力下降，还会引起肥胖等健康并发症(Jenaro， Flores， Gómez-Vela， González-Gil， & Caballo， 2007; Kakati & Narayan， 2017)。 手机依赖及对手机依赖的应对方式，是否存在性别差异，目前尚无定论。有研究者认为生活中相比于男生，女生认为手机更重要(Oksman， 2006)；女生对手机的依赖程度高于男生(王瑜，梁爽，何立红，贺超，石全娟，刘启贵等，2018)；女生将手机视为沟通交流和维持同伴关系的工具，而男生更多的是将手机视为玩具，根据自己的目的探索手机特性(Skog， 2002)。Devis等人发现男生使用手机的时间多于女生，且公立学校的学生使用手机和玩电子游戏的次数多于私立学校的学生。因此，对于性别、校园文化、学校管理等和手机依赖的关系仍需进一步研究。 由于手机依赖对学生生理、心理等方面都会产生影响，以往对手机依赖的研究往往以大学生或者青少年群体为被试。因此本研究以高一学生作为研究对象，通过调查其手机依赖的现状，考察高一学生手机依赖的基本情况，从不同角度分析手机依赖的差异性，对手机依赖的现状、成因及特点进行进一步的探讨。
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user: 2. 对象与方法 本研究采用问卷调查法，对高一学生使用手机的情况及手机依赖现状进行调查研究，并对手机依赖现状、原因和特点进行剖析，以期为高一新生入学后的手机教育以及高中校园对手机的管理，提供相应的建议和对策，引导学生恰当使用手机，减少手机依赖现象。 2.1. 研究对象 选取高一学生作为调查对象。发放问卷1000份，剔除无效问卷后，有效问卷为920份，有效回收率为92%，样本具有代表性。其中，男生385人，女生535人。 2.2. 研究方法 2.2.1. 手机使用情况调查问卷 根据对教师和学生的访谈情况自编《手机使用情况调查问卷》(见附录一)。该问卷主要从学生使用手机年限、使用最多的功能、手机使用动机、每天看手机频次和使用时长等方面进行设计，了解高中生手机使用情况。 2.2.2. 手机依赖量表(MPAI) 《手机依赖量表》 (MPAI)是Leung等在前人编制的手机问题使用量表基础上编制而成的(Leung， 2008)。由黄海等人翻译成中文(黄海，牛露颖，周春燕，吴和鸣等，2014)。该量表共17个项目，包括失控性、戒断性、逃避性和低效性4个维度。戒断性是指个体因无法正常使用手机而出现的不良反应；失控性是指个体使用手机失控，如无法控制自己在手机上花费的时间；低效性则表示个体因过度使用手机而导致学习、工作效率下降；逃避性是指个体利用手机来逃避现实，沉浸在手机的虚拟世界中。量表采用了Likert 5点评分法，“1”表示“几乎不”，“5”表示“总是”。得分越高的被试者手机依赖的程度也就越高。量表见附录二。 2.3. 数据处理 以班级为单位进行施测，进行统一的指导语，问卷填写均采取无记名方式，要求调查对象自行完成调查问卷和量表的内容。问卷和量表回收后，剔除明显漏填、多填和乱填的数据，采用SPSS26.0进行数据分析。
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user: 4. 结论与教育策略 综上所述，可得如下结论：1) 几乎所有高中生都持有手机，80%以上学生使用手机一年以上。手机主要用于休闲娱乐(52.9%)，其次是社交，只有8.8%的学生用于学习。2) 大多数学生每天使用手机1小时左右，但看手机的次数过于频繁，且睡前有看手机的习惯。3) 高中生对手机的依赖水平不高，手机依赖现象中的低效性最明显，女生手机依赖总分显著高于男生。4) 手机使用功能和手机使用时长与手机依赖显著相关。 但从整体来看，手机依赖的高中生占比不大，这与学校的校园文化、学习氛围及管理制度等密不可分，但不容忽视的是随着手机在高中生群体中的普遍使用，越来越多的高中生对手机产生了较强依赖感，应引起学校管理工作的重视，防微杜渐。为帮助高中生养成恰当、良好的手机使用习惯，减少手机依赖现象，本研究基于调查结果主要从学校教育管理角度提出以下教育策略。 4.1. 对手机的管理变“堵”为“引” 目前，学校主要采用杜绝手机进校园、看到学生使用手机就没收等方式对学生使用手机进行管理和防范，然而实际上手机使用却屡禁不止。如果未曾进行教育、引导和管理，而是一味地“堵”其实很难起到更好的效果。任何事情都是有两面性的，随着社会的发展，手机与我们的日常生活已经分不开了，学校应用发展的眼光看待新事物，对手机的价值和影响作出客观理性的评价，制定恰当的手机管理制度，创新管理和教育方法，变“堵”为“引”，对学生手机使用持开放、管理、教育和引导的态度。注重引导学生自觉控制手机娱乐的时间，指导学生将手机使用与课程学习有机地结合起来，提高运用手机进行学习的兴趣。 4.2. 开设手机素养教育课程和开展相关活动 本研究发现高中生的手机使用存在认识不全面、功能单一的现象，如手机使用动机基本是娱乐和人际交往，手机使用功能主要是微信、看视频追剧以及玩游戏等，这是手机媒介素养不足的表现。随着互联网的兴起，学校管理一开始对学生上网以“堵”为主，发展至今，几乎所有学校都开展了信息技术课程。学校可开展手机使用的课程和开展相关活动，从意识和技能两方面进行教育。在手机使用认识方面，可通过主题班会、学科渗透、心理课程等进行引导。此外，还可以举办一些手机使用相关活动或比赛，如手机话题辩论赛、手机使用大赛等，让手机这一话题不再讳莫如深，让学生了解到原来手机还有这么多功能，在手机技能教育方面，可开设相应的手机素养教育课程，培养学生对手机各种信息和使用功能的选择能力、质疑能力以及创造和思辨能力，教育学生如何去粗取精、去伪存真，如何从手机中准确摄取有用的知识来充实丰富自己。学生之间互相如何运用手机进行资源共享、合作学习和深度学习。 4.3. 制定校园手机使用的相关规定 调查发现高中生手机依赖最不明显的表现是戒断性，也就是说高中生手机戒断反应不严重，即使管理学生手机使用，出现的不良戒断反应很少。学校应在学生手机使用或出现依赖情况之初，也就是戒断反应少的时期及早制定校园手机使用和管理方案。在制定管理制度时学校应持一种开放的态度，要在客观评价手机利弊的前提下，认真探讨手机在校园中的使用规定，可结合学生和家长的意见。学校手机管理制度的设定和相关措施的实施，要在充分考虑学生发展的前提下并让学生意识到手机使用规范的制定是对自身的保护和帮助。 本研究显示，女生更容易产生手机依赖。此外，在逃避性和低效性维度上，女生得分也是显著高于男生，这表明女生喜欢利用手机来逃避现实，喜欢沉浸在手机网络营造的虚拟世界中并且因此导致学习效率低效的影响比男生更严重。相比男生，女生更善于也更乐于进行人际交往，访谈得知大多数女生喜欢使用手机进行人际交往、看剧追剧。因此，学校在手机管理和教育上可针对女生的手机使用现状和特点有针对性地开展管理和教育，引导女生多进行一些户外活动，培养更多兴趣爱好，减少学生手机依赖。 4.4. 指导学生掌握有效学习和缓解学习压力的方法 调查结果显示，高中生手机依赖最为明显的表现是低效性，其次逃避性。这表明手机依赖者容易因过多使用手机而降低学习效率；逃避性主要是指利用手机逃避现实，可能是高中生学习压力大使得学生更倾向通过手机来逃避压力和问题，获得愉悦感。因此，可以通过指导学生掌握提高学习效率的一些方法，如学习时间诊断法、前摄抑制和后摄抑制、时间管理四象限法及动力小时等来增加学生在学习上的掌控感从而实现有效学习。在缓解压力方面，可多进行一些减压放松的活动，让学生掌握更多情绪调节和压力调节的方法，从而减少学生的手机依赖现象。 此外，在手机使用动机调查中，大部分学生报告自己为了满足人际交往需求和休闲娱乐需求而使用手机。高中生的学习压力较大，相对小学和大学校园活动也比较少。校园内若设有一些情感交际和休闲娱乐的活动可以把学生大量的时间和注意力转移到现实生活和交往中，如建设情绪宣泄角、自由交际空间、有奖竞答知识赛和趣味运动会等等，也是缓解学习压力的好方法。 4.5. 激发内部动机，形成自我监督 现阶段学校对学生手机使用的管理多为外部监管方法，尤其是学生大多处于青春期容易产生禁果效应和逆反心理，觉得被人管着不能做的事情就更想做。因此，可以激发学生的内部学习动机，使学生自我监管手机的使用，让学生成为手机使用管理真正的主人，还可以通过引导学生思考高考目标、高考的重要性以及手机对自身心理健康和学习成绩的影响，开展相应的主题班会、辩论赛、团体心理辅导，并留有纸质版的自我监管计划表或自我监管方法，加强仪式感，教师监督实施，将计划落地，提高学生自我监管能力。 4.6. 家校合作，双管齐下 4.6.1. 家长转变认识 大多家长为了方便联系孩子给孩子配备了手机，但也容易绝对化的认为孩子使用手机就是有害的，没有意识到手机使用的两面性。智能手机是时代发展的产物，互联网时代下手机已经与我们日常生活联系紧密。家长应转变对手机的认识和看法，理性看待孩子使用手机的利与弊，认识到手机是一个智能工具，我们要做的不是阻止孩子使用这个工具，而是指导孩子如何使用。对孩子手机使用的意识转变是教育管理好孩子手机使用的前提。 4.6.2. 转变指导方式 长期以来，家长视手机为洪水猛兽，对孩子的手机管理和教育主要是批评和管制为主，方法往往是一刀切或简单粗暴(如打骂、抢夺手机、卸载孩子的游戏软件等)，不仅没有产生很好的效果，还会导致孩子出现逆反心理。因此，家长应转变指导方式，不应仅仅是管理手机使用时间，还要管理手机使用意识、使用功能等。我们要做的不是如何阻止孩子使用手机，而是要正确指导孩子使用手机。 家长应了解孩子使用手机的具体情况(如使用功能、费用、使用时间和使用需求等等)，在此基础上加以正确引导。同时也要重视和关注孩子的需求，并适当地通过其他方式代偿需求。举个例子，如果孩子是因为想进行人际交往和寻求陪伴而过度使用手机，家长可看到手机使用背后的需求，陪伴孩子，关心孩子，鼓励孩子多与同学朋友面对面的交际或外出活动等；如果孩子是因为想释放压力而使用手机，可以和孩子一起讨论其他减压方法。家长还可以与孩子交流如何更好地使用手机，教育哪些是有利有益的，哪些是有害不能触碰的。此外，家长还可以与孩子一起商定一个合理的手机使用方案，家长及时监督。 4.6.3. 以身示范，共同形成良好使用习惯 父母的行为对孩子的影响是非常大的。如果父母每天在家中都是手机不离身，眼睛不离手机，那么孩子自然也会产生手机依赖；父母一直使用手机，但却管制孩子不能使用手机，孩子会觉得非常不公平，对父母平时的管理和教育就不放在心上。因此，父母要改善自身使用手机的行为和习惯，为孩子树立一个好的榜样。
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user: 摘要 随着在线教育业务的快速增长，需要越来越多的技术来支撑在线教育的不同场景。本文进行了在大规模在线实训环境下的虚拟化技术的可行性探索，得出了容器技术符合在线实训环境的需求的结果，并且得出以下结论：1) 确定数学模型来选择与Docker通信的最佳方式；2) 对大规模在线实训环境下的容器并发启动场景进行了研究，总结出了CPU是影响容器并发启动时延的主要因素；3) 容器镜像大小对容器并发启动影响较小；4) 容器并发启动性能消耗主要阶段在容器启动阶段。
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user: 1. 引言 随着容器技术越来越流行，Docker的应用也越来越广泛，不仅仅只有用来更快地开发或者部署应用 [ 1 ]，还有了其他应用场景，比如用来实现Serverless [ 2 ]，利用Docker来管理交换机的存储、计算和网络资源 [ 3 ]，完成高性能多任务计算 [ 4 ] 等等。Docker容器由Docker引擎执行和控制，这与虚拟机(Virtual machine简称VM)的管理程序不同。由于它不包含完整的客户操作系统(Guest OS)，所以Docker容器比VM更小，启动速度更快。Docker容器装载一个单独的根文件系统，其中包含类Unix操作系统的目录结构，以及运行用户应用程序所需的所有配置文件、二进制文件和库 [ 5 ]。可以模拟用户进行学习的实验场景。Docker也被应用于构建大规模在线实训平台，利用Docker轻量级虚拟化技术，并且拥有快速弹性伸缩的特性，能够给予用户一个完整的实训体验。 在此类场景下特点有：1) 容器生灭快，容器生存周期短。2) 容器操作并发量大。3) 容器镜像稳定，实训环境固定，容器镜像变化不频繁。4) 大量线程跟Docker宿主机进行(Http or Socket)通信，要求网络稳定，网络抖动小。5) 充分利用云平台特性，动态地给予用户云平台资源。6) 不进行高性能计算(HPC)。 本文主要针对以下问题进行研究：1) 确定高并发容器启动下的容器通信方式，确定一个可靠的数学模型可以进行通信方式选择。2) 确定影响容器并发启动的各个因素，并且确定容器并发启动的性能瓶颈。
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user: 2. 研究现状 Docker是一个新的工具，它可以在Linux容器中自动部署应用程序。它提供了操作系统级虚拟化的抽象层和自动化。容器在Linux上本地运行，并与其他容器共享主机的内核。它运行一个独立的进程，不占用比其他任何可执行程序更多的内存，使其轻量级。Docker本身并不是一项新技术，但它是一个高级工具，最初构建在LXC API之上，并提供附加功能。Docker容器由Docker引擎执行和控制，这与VM的管理程序不同。因为它不包括一个完整的客户访问的操作系统(Guest OS) Docker容器比VM更小，启动速度更快 [ 4 ]。 Docker与VM的不同之处：1) Docker容器由Docker引擎执行和控制，这与VM的管理程序不同。2) 因为它不包括一个完整的客户操作系统(Guest OS) Docker容器比VM更小，启动速度更快 [ 6 ]。见图1。 针对大规模在线实训平台的场景，我们先比较了各个虚拟化方案：1) 内核虚拟机(Kernel-based Virtual Machine，简称KVM) [ 7 ]：需要消耗的资源太大，过于重量级，不适用于快速生灭的特点。2) 容器 [ 8 ]：是轻量级虚拟化的一种形式，通过对进程制造一定的限制来完成虚拟化工作，容器化的系统都运行在主机的内核上。3) unikernels [ 9 ]：硬件级虚拟化的一种，将简约的LibOS和目标应用程序专门化为在虚拟机监控器(Virtual Machine Monitor，简称VMM)上运行的单一用途虚拟机，不适用于开放式场景。 通过各个方案比较确定使用容器作为该场景下的虚拟化方案。并且在Http代理场景下，Docker性能要优于KVM [ 10 ]，符合线上运行环境要求。 图1. Container与VM架构对比 2.1. 国外研究现状 有不少人针对虚拟化技术进行过测评，文献 [ 11 ] 在基于Linux容器的Docker和虚拟机管理程序(Hypervisor)上构建了云环境，分析了它们的大小、启动速度和CPU性能。文献 [ 12 ] 在性能和可伸缩性方面比较了Linux容器和虚拟机。文献[ 10 ]在Http代理场景中提供了两个开源虚拟化解决方案KVM和Docker的性能分析。文献 [ 13 ] 提供了在OpenStack云平台中并发地请求多个运行实例时，对KVM (虚拟机)、Docker (容器)和OSv (Unikernel)的评估。 还有很多人做了容器相关的测评工作SOCK [ 14 ] 分别对容器存储，逻辑隔离，性能隔离做了测评。SLACKER [ 15 ] 对容器镜像大小，执行需要多少数据，推、拉和运行图像需要多长时间等方面进行了测评。还有一些专注于MYSQL [ 16 ] 或者一些更复杂的网络应用程序，比如安装了Mysql的负载平衡的Wordpress [ 17 ]，文献 [ 18 ] 对Docker容器的网络模式进行了评测。文献 [ 5 ] 对不同容器在HPC平台下的容器性能的评测。 2.2. 国内研究现状 国内对容器的研究也有很多，文献 [ 19 ] [ 20 ] 对Docker本身的网络架构做出了深入研究，利用多种技术和方法来对网络隔离和网络控制做出了改进。文献 [ 21 ] 将依赖库文件与可执行二进制文件单独抽取成层，实现了容器对主机内存资源的最大化共享，以较小的时间延时启动新的容器。国内大多数工作与对容器资源调度有关，提供一个有效的算法模型来提高容器的资源调度，文献 [ 22 ] 将Kubernetes结合已有Openstack云平台，提出一种基于容器的弹性调度策略，建立了一个提高集群资源利用率的优化模型，通过对云平台各个服务器节点四种类型资源的监控和应用队列预设模板匹配，选择调度资源利用率最高的服务器。还有文献 [ 23 ] 提出了一种基于三次指数平滑法和时间卷积网络的云资源预测模型，根据预测值为应用及时、准确、动态地调度和分配资源。 据我们所知极少人人对容器的并发启动进行过相关的工作，而容器并发启动在很多场景下非常有必要。许多场景下都会需要容器大规模的并发启动。