4、带异常处理的批量同步并行ML语言

带异常处理的批量同步并行ML语言

1. 引言

批量同步并行ML(BSML)语言是ML(一类函数式编程语言)的并行扩展。它旨在在并行编程的两种极端方法之间找到平衡:一种是低级方法,容易出现并发问题;另一种是高级方法,但会损失灵活性和效率。

传统的低级并行编程库,如MPI,通常与Fortran或C语言一起使用,这些方法不安全,程序员需要自行处理死锁和不确定性问题。而传统的算法骨架虽然安全,但适用的算法范围有限。

BSML遵循BSP(批量同步并行)范式,以数据并行的方式组织处理器之间的计算和通信。所有通信都是集体性的,通过严格区分本地和全局计算避免了死锁,同时BSP还为BSML提供了简单有效的成本模型。

异常处理是管理程序错误和中断正常指令流事件的传统机制,也可用于提取递归算法的结果。然而,广泛使用的数据并行编程语言(如C、Fortran)大多是命令式的,没有异常机制;Java中并行结构与异常的交互也未得到深入研究。因此,异常处理在并行语言中是一个重要问题,高效、简单且表达性强的解决方案是当前的研究热点。

BSML作为Objective Caml的库实现,能利用该语言的高级通用特性,但其中一些特性(如异常处理)在并行环境中无法提供所需的安全性。本文将对OCaml的异常处理机制进行调整和扩展,以满足BSML并行编程的约束。

2. 函数式批量同步并行编程

2.1 BSP模型

在BSP模型中,计算机由一组统一的处理器 - 内存对、允许处理器间消息传递的通信网络以及执行集体同步请求的全局同步单元组成。BSP程序按一系列超级步执行,每个超级步最多分为三个连续且逻辑上不相交的阶段:

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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