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针对基于MPI 的并行作业性能预测问题,鉴于历史预测与建模分析方法在异构网络计算环境中性能预测的局限,提出了基于判例构造的并行作业性能预测方法.在MPI 库PMPI 接口中插入封套函数,获取通信日志,并设计了日志规整和合并算法.将最核心的日志循环收缩问题,转化为字符串循环子串收缩问题,提出了一种基于后缀数组算法,在理论和实际的性能方面均优于已有算法;判例程序自动构建阶段,解决了计算时间与通信时间等比例缩放问题,设计了自动构建可执行判例程序的方法.同构与异构机群环境实验结果表明,判例预测方法能够比较准确地预估计算作业的运行时间,对于同构机群误差不超过3%,异构机群误差不超过10%,与同类算法相比,具有较好的综合性能. 相似文献
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一种基于位图的多模式匹配算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为降低自动机类多模匹配算法的空间开销,同时仍保持较低的算法时间复杂度,提出了一种基于位图的空间优化算法.将自动机全部状态按照字典树结构的层数划分,将访问频率较低的后若干层状态对应的转移表压缩存储,并使用位图提高对被压缩信息的检索速度.经过实验和在实际应用环境中的验证,这种改进算法能够大幅降低空间开销,而匹配时间或响应时间基本不变.在模式串的数量达到万条以上规模时,实验表明优化算法能够降低25%～70%的空间消耗. 相似文献
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