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1.
分布存储系统中优化通信的冗余计算分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对并行循环套序列,提出一种冗余计算分割的通信优化方法,根据数据流分析,文中给出用以确定每个循环套的冗余计算量的一般方法,并在此基础上提出冗余计算分割的实现和判定,针对规则依赖的程序,该文还提出了一个高效的冗余计算分割的实现方法,该技术已经在一个并行编译器中实现,试验结果表明,它比传统的通信优化技术有明显的优越性。  相似文献
2.
面向共享虚拟存储系统的编译支持的通信优化技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
当前的面向消息传递的自动并行编译器由于各种原因,只能支持极有限的一类数据并行应用程序,共享虚拟存储系统SVM和面向共享存储的编译技术的相结合有效地解决了这一问题,使得编写并行应用程序变得十分容易,而且易于移植,然而,研究表明通信是影响基于SVM的应用程序性能的主要因素之一。在文中,针对底层SVM的特性,提出了页面对齐、软流水等编译支持的通信优化技术,在SVM系统JIAJIA的平台上实现了制导辅助折  相似文献
3.
一个用于数据并行语言计算划分的时序优化模型   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
一个程序中数据并行语句的计算划分(CP)对该程序的运行性能有决定性的作用.尽管人们对这一问题已经进行了广泛的研究,但这些研究的重点都集中在如何提高被选择计算划分的空间局部性上.针对并行循环结构的计算划分问题,提出了一个时序优化模型.在该模型中,一个计算划分被表示成一个有向图,在把并行语句中的操作映射到各个处理器的同时,给出了被分配到不同处理器上的操作之间的相关性.对于一条数据并行语句,时序优化模型对它的每个计算划分选择方案分别采用多种有效的优化策略进行优化;并综合考虑各个计算划分选择方案的负载平衡性、处理器间的操作依赖性、数据访问的空间局部性和时间局部性四个方面的因素,估算每个方案的执行效率;最后从这些方案中选择一个执行效率最优的方案作为该语句的计算划分.作者已在HPF编译器p-HPF采用时序优化模型实现了对FORALL结构的支持.实验结果表明,该模型具有非常好的通用性,对不同领域多种数据并行问题均取得了理想的加速比.同时,只需略微改动,该模型也可用于其他类型数据并行语句的计算划分.  相似文献
4.
一种基于线性代数的计算和数据自动分解算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在针对分布内存体系结构的并行识别技术中,如何对计算和数据进行合理分解,以增加数据引用的本地化、减少处理器间的通信是提高并行程序性能的关键。本文通过对Anderson-lam分解算法完整性的补充,给出了一种可实现无通信的计算划分和数据分布算法,并阐述了对该算法在工程实践中的一些优化考虑。  相似文献
5.
集群资源模糊聚类划分模型   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出一种集群资源模糊聚类划分模型。对计算机集群中计算节点的CPU、内存、网络、I/O和网卡资源参数进行量化和规范化,运用模糊聚类技术,实现计算节点的聚类划分。引入任务资源需求向量和最低误差容忍向量,将计算机集群划分为若干个性能均衡的逻辑子群。测试结果表明,该模型能有效划分计算机集群,适用于云计算领域的资源调度。  相似文献
6.
基于图形处理器的划分聚类算法效率研究*   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出一种利用GPU(图形处理器)和CPU的协同计算模式来提高划分聚类算法enhanced_K-means的计算效率。利用GPU多个子素处理器可以并行计算的特性,将算法中比较耗时的欧氏距离计算与比较、中心点改变后簇中没有发生变化的点集合判断步骤由GPU执行,算法其余步骤由CPU执行,使聚类效率得到显著提高。在配有Pentium 4 3.4 GHz CPU和NVIDIA GeForce7800GT显卡的硬件环境下经过实验测试,证明其运算速度比完全采用CPU计算速度要快。这种改进的划分聚类算法适合在数据流环境下  相似文献
7.
并行化编译器常常采用拥有者计算规则来进行计算划分,为了提高性能和可扩展性,后来引入了部分重复计算划分的概念.这是一种针对并行程序节点间局部性的重要优化方法.以前的部分重复计算划分局限于一个循环套的范围,因此新提出了全局部分重复计算划分的问题,给出一个简化的性能模型和一个基于整数线性规划的全局部分重复计算划分框架.实验结果表明,其结果显著优于局限于单个循环套的部分重复计算划分,比以前提出的启发式方法有更好的适应性.  相似文献
8.
Computing products of large numbers has always been a challenging task in the field of computing. One such example would be the factorial function. Several methods have been implemented to compute this function including naive product, recursive product, Boiten split, and prime factorization, and linear difference. The method presented here is unique in the sense that it exploits finite order differences to reduce the number of multiplications necessary to compute the factorial. The differences generated are regrouped into a new sequence of numbers, which have at most half as many elements of the original sequence. When the terms of this new sequence are multiplied together, the factorial value is obtained. The cardinality of the new sequence can further be reduced by partitioning. The sequence is computed by using several difference tables that assist in establishing the pattern that determines the sequence. An analysis of the algorithm is presented. The analysis shows that the execution time can be reduced significantly by the algorithm presented.  相似文献
9.
HPF(HighPerformanceFortran)是基于数据划分说明的并行语言。如何由数据划分确定程序的计算划分是HPF编译器需要首先解决的基本问题。本文介绍了HPF的数据划分和计算划分的概念。以三层嵌套循环为例,直观地提出了一种求得计算划分的算法  相似文献
10.
计算划分问题是并行编译中最为重要的问题之一.针对并行循环,在数据分布确定的情况下,提出了基于规范集的计算划分算法,具体讨论了规范集的获取方法及综合通信与负载均衡的最优方案选取算法.实验表明,在并行循环处理方面,这一算法与以前几种算法相比更加简单、有效;采用这一算法的p_HPF编译器对数据并行应用问题可以获得良好的加速比和效率.该编译器已在石油领域得到应用.  相似文献
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