CISE Research Instrumentation: Establishing a Laboratory for Research in Parallel Computing and Signal Processing

CISE 研究仪器:建立并行计算和信号处理研究实验室

基本信息

  • 批准号:
    9911085
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 10.8万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2000
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2000-03-15 至 2001-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

EIA-9911085Eunice E. SantosLehigh UniversityCISE Research Instrumentation: Establishing a Laboratory for Research in Parallel Computing and Signal ProcessingThe Department of Electrical Engineering and Computer Science at Lehigh University will purchase computing and networking equipment, which will be dedicated to support research in computer and information science and engineering. The equipment will be essential for several research projects:Portable Parallel Tools for Algorithm Design, Analysis and Bottleneck DetectionDistributed Signal Detection with Emphasis on Acoustic SystemsThe goal of these projects involves developing Hi-PPAD (High Performance Parallel Algorithm Designer), an environment that consists of a set of tools to provide designers with the ability to produce efficient high-performance algorithms on distributed-memory parallel machines focusing on rigorous algorithmic design through an integrative framework. In order to provide an intuitive approach to tool design, we propose a framework /classification scheme for high performance computing algorithms/code. This framework will provide a building block approach to tool design through a concise model of parallel algorithms and the criteria that compose a parallel algorithm. Both of these projects involve running computer intensive simulations and codes that require powerful dedicated processors, large RAM capacity, and large I/O capacity.
EIA-9911085Eunice E. SantosLehigh大学CISE研究仪器:建立并行计算和信号处理研究实验室Lehigh大学电气工程和计算机科学系将购买计算和网络设备,这些设备将致力于支持计算机和信息科学的研究和工程。 该设备对于以下几个研究项目至关重要:用于算法设计、分析和瓶颈检测的便携式并行工具以声学系统为重点的分布式信号检测这些项目的目标涉及开发 Hi-PPAD(高性能并行算法设计器),这是一个由以下部分组成的环境一组工具,使设计人员能够在分布式内存并行机上生成高效的高性能算法,重点是通过集成框架进行严格的算法设计。 为了提供直观的工具设计方法,我们提出了高性能计算算法/代码的框架/分类方案。 该框架将通过并行算法的简明模型和构成并行算法的标准,为工具设计提供构建块方法。 这两个项目都涉及运行计算机密集型模拟和代码,需要强大的专用处理器、大 RAM 容量和大 I/O 容量。

项目成果

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