28、ScaMPI:设计、实现与性能分析

ScaMPI:设计、实现与性能分析

1. I/O 总线与内存模型

I/O 桥将设备与主内存总线解耦,使得 I/O 总线无法拦截处理器对本地内存的访问。这限制了全局缓存一致性内存模型在硬件中的实现。不过,使用 I/O 总线作为连接点也有明显优势,I/O 总线是标准化的,这为独立硬件供应商带来了更大的市场,且产品销量增加会降低价格。此外,与处理器及其配套总线的更新换代相比,新一代 I/O 总线(如更快的时钟频率、更宽的总线等)的发展频率较低,因此外围板卡的成本相对特殊的专有硬件组件较低。

2. SCI 内存模型

SCI 详细记录了缓存一致性,但内存一致性模型则由实现者自行决定。可以实现顺序、处理器、弱或释放一致性等多种内存一致性模型,这适用于使用 I/O 或缓存一致处理器总线作为连接点的系统。基于 SCI 的系统上运行的软件必须明确或隐含地了解系统提供的内存一致性模型。

使用 I/O 总线作为连接点的系统大多是分布式内存系统,每个节点运行自己的操作系统实例。这类系统(如基于 SCI 的系统)能够提供共享地址空间编程模型,一个进程的部分虚拟地址空间可以对另一个节点上运行的进程可见。与传统的分层 ISO/OSI 模型相比,该模型概念简单。两个不同节点上的用户级进程要进行通信,只需将相同的 SCI 共享内存段映射到各自的虚拟地址空间。出于性能考虑,SCI 共享内存总是物理地位于接收方。发送方进程将数据写入远程内存段,接收方从本地内存读取数据,无需系统调用或昂贵的协议处理。

然而,这种共享地址空间模型也存在问题。其中间件必须明确了解底层的内存一致性模型,该模型受处理器、I/O 桥、SCI 适配器和 SCI 互连结构等硬件组件特性的影响。例如,为提高

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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