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1.
一个有效的动态负载平衡方法   总被引:26,自引:0,他引:26       下载免费PDF全文
动态负载平衡问题是影响工作站网络并行计算性能的重要因素.首先分析出在负载平衡中产生额外开销的根本原因是负载的移动,进而定性地给出了每次移动负载的粒度公式.引入益处估计的方法,仅在有益的情况下进行负载平衡.另外还提出了一个动态负载平衡算法.最后,通过实验,将该算法的运行结果与其他人的负载平衡结果以及不作负载平衡的情况进行了对比.此负载平衡方法在工作站为空载以及不同的负载和应用问题的数据规模的情况下,都优于Siegell等人提出的方法.  相似文献
2.
3.
HPF编译器中的通信实现策略及其相关算法   总被引:9,自引:1,他引:8  
介绍了HPF编译系统p-HPF中的通信实现策略及其相关算法,综合数组的分布方式,对准,FORALL语句的空间索引变量范围以及数组元素的下标表达式,将程序语句中所隐含的通信划分为3种情形,即无通信,SHIFT通信和其它通信(REMAP通信),指出了这种划分的意义,给出相应的通信检测算法,描述了具体的实现细节,详细讨论了SHIFT通信以及利用阴影区技术对它进行的优化,对于REMAP通信的典型形式及其优  相似文献
4.
网络并行计算中的负载平衡   总被引:8,自引:1,他引:7  
本文详细讨论了网络并行计算中的负荷平衡,尤其是动态负载平衡问题,并提出了相应的解决办法,最后,我们给出了如何在Express环境中进行负载平衡程序设计的方法。  相似文献
5.
集群环境下的并行聚类算法   总被引:8,自引:0,他引:8  
探讨在集群环境下,如何设计并行聚类算法。作为一种低成本、通用并行系统,集群系统的通信能力,相对于节点的计算能力,是一个瓶颈。所以在集群环境下,设计并行聚类算法时,应采用数据并行的思想。从理论上,对采用数据并行思想后,影响聚类算法的加速比和聚类质量的因素进行了分析,然后通过一个验证算法PCIT(Parallel clustering algorithm based on Index Tree)证实了理论分析的正确性。研究结果可以为以后设计更好的数据并行聚类算法提供理论依据。  相似文献
6.
DEM生成算法并行化研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
数字高程模型DEM(Digital Dlevation Model),是一种表示三维空间连续起伏状态的数学模型,如今在各行业应用十分广泛。针对DEM生成过程中计算复杂、数据量大的特点,在分析几种常用的DEM生成算法的基础上,以线性内插算法为样本,对DEM生成算法的并行化处理问题进行了深入研究。研究中,分别从数据并行和算法并行的角度,对DEM生成算法并行化进行了分析,并在网络分布式机群下进行了数据处理实验,取得了较好的并行处理效果。最后,进一步根据实验结果,讨论了责任发解方法的并行效率,提出了DEM生成算法并行化的有效途径。  相似文献
7.
大规模问题数据并行性能的分析   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
从应用的角度建立了评价大规模问题数据并行处理性能的模型,分析了区域的不同划分对解整个问题算法的收敛速度有影响时的并行性能,进而就操作重叠、数据规模以及算法选取等几个方面的问题对大规模数据并行性能所产生的影响进行了分析.最后,给出的例子证明了模型的有效性.  相似文献
8.
CUDA架构下的快速图像去噪   总被引:5,自引:2,他引:3       下载免费PDF全文
图像处理通常需要较大的计算量,其中图像去噪是经常使用的一种预处理算法,研究其快速算法具有重要意义。图形处理器具有强大的并行计算能力,但大部分时间处于闲置状态。统一计算设备架构提供了一种简单易用的开发环境,可利用图形处理器进行通用计算。提出了基于统一计算设备架构的快速图像去噪算法,可以利用GPU的计算能力,加快去噪过程,显著地减少计算时间。  相似文献
9.
并行程序概念设计方法的研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
并行程序概念设计方法是将数据并行高层建模语言研究、并行识别方法、并行程序自动构造和人机交互界面技术集成在一起的并行程序设计的一种新方法,能简化并行程序设计,有效缩短并行程序开发周期,提高并行计算效率。文中就上述4个方面的主要技术作了简要介绍,给出了并行程序概念设计系统(PPCDS)的基本框架和计算实例。  相似文献
10.
MapReduce框架下并行知识约简算法模型研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
面向大规模数据进行知识约简是近年来粗糙集理论研究热点。经典的知识约简算法是一次性将小数据集装入单机主存中进行约简,无法处理海量数据。深入剖析了知识约简算法中的可并行性;设计并实现了数据和任务同时并行的Map和Reduce函数,用于计算不同候选属性集导出的等价类和属性重要性;构建了一种MapReduce框架下并行知识约简算法模型,用于计算基于正区域、基于差别矩阵或基于信息熵的知识约简算法的一个约简。在Hadoop平台上进行了相关实验,实验结果表明,该并行知识约简算法模型可以高效地处理海量数据集。  相似文献
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