基于流水光总线阵列的快速矩阵乘法运算

基于流水光总线的可重构线性阵列系统(LARPBS)是一种建立在光总线上的并行计算模型,许多研究工作者已经在该模型上设计出了一些高效的并行算法。该文主要介绍了LARPBS模型及其快速矩阵乘法运算,从而使人们更加了解光总线计算模型及其优越性,为今后进一步研究光总线模型及其并行算法奠定了基础。     

基于流水光总线阵列的快速并行排序算法

基于流水光总线的可重构线性阵列系统(LARPBS)是一种建立在光总线上的并行计算模型。本文提出了一种基于LARPBS模型的快速排序并行算法,该算法使用n个处理器,对关 键字位数固定的n个记录可以在O(1)时间完成排序;对于关键字位数不固定的n个记录,可以在O(d)时间完成排序,这里d为关键字的最大位数。     

基于流水光总线的可重构线性阵列模型

该文主要介绍基于流水光总线的可重构线性阵列系统(LARPBS)模型及其基本数据传输和操作,并以矩阵乘法和排序为例介绍了LARPBS上的并行算法及其设计方法。     

基于流水光总线模型的快速归并排序算法

文章提出了一种LARPBS模型上的并行归并排序算法,利用该算法对长度为N的序列进行排序,使用N~(1+)着(0<着<1)个处理机可以在O((loglogN)~2)时间完成。     

基于流水光总线阵列上Valiant并行归并排序的实现

基于流水总线的可重构线性阵列系统（LARPBS）是一种建立在光总线上的并行计算模型,许多研究工作者已经在该模型上设计出了一些高效的并行算法。文章提出了一种基于LARPBS模型上Vnliant并行归并的实现算法,利用该法对长度为N的序列进行排序,最坏情况下可以使用N个处理器在O（logNloglogN)时间完成。     

基于流水光总线阵列上的快速可扩展并行排序算法

在Y．Pan提出的基于流水光总线阵列模型(LARPBS)上使用N个处理器对N个元素进行排序在最好情况下以O(logN)时间,最坏情况下以O(N)时间完成的并行排序算法的基础上,提出了一种LARPBS模型上的可扩展的快速并行排序算法,对N个元素进行排序,使用p(1≤P≤N)个处理器在最好情况下以O(NlogN／p)时间,最坏情况下以O(N^2／p)时间完成排序。另外还提出了一种LARPBS模型上改进的快速高效并行排序算法,该算法对N个元素进行排序使用N个处理器在最好情况下以O(log√N)时间、最坏情况下以O(√N)时间完成排序。     

一种改进的矩阵幂运算及其性能分析

基于流水光总线的可重构线性阵列系统是一种建立在光总线上的并行高效计算模型。该文给出了一种LARPBS模型上改进的矩阵幂运算并行算法,并对其可扩展性和复杂性进行分析,通过分析可以看出,该算法是目前速度最快、成本最优的并行矩阵幂运算算法。     

可重构的光总线并行计算模型及其算法

介绍几种典型可重构光总线并行计算模型及其高效的基本操作与并行算法,使人们更加了解光总线并行计算模型及优越性,为今后进一步研究光总线模型及其并行算法奠定基础。     

矩阵运算环境的二次开发

本文提出了矩阵运算环境的二次开发的必要性。讨论了全屏幕显示的矩阵编辑器的具体实现方案,以及在矩阵运算环境中引进数据压缩技术和图形显示输出技术的设想并给出它们的实现算法。     

矩阵运算的面向对象实现

矩阵数据及矩阵运算在科学计算中出现频度很高,但目前最常使用的C++语言,因不具备二维数组的动态分配能力,致使其在矩阵数据的定义、参数传递、访问安全控制及矩阵运算方面存在一定的不便。如果采用C++的面向对象思想,利用其“类”数据类型,定义一“矩阵类”,将矩阵数据及矩阵运算封装起来,问题则迎刃而解。     

An optical power budget model for the Parameterized Linear Array with a Reconfigurable Pipelined Bus System (LARPBS(p)) model

The Parameterized Linear Array with a Reconfigurable Pipelined Bus System (LARPBS(p)) model consists of a virtual machine architecture, routing and addressing, communication primitives and parameterization for algorithm cost and comparison. Unique features of this model over the earlier LARPBS model include its execution time parameterization of the model’s virtual machine abstraction as well as two new communication primitives. However, both models share similar architectures. A passive optical fiber-based implementation of the abstract machine architecture for the LARPBS(p) and LARPBS models is described. The feasibility of selected device implementation is assessed through the development of an optical power budget model that includes estimation for the signal loss, power budget, and the maximum number of supported processors. The model is applied to four case studies. Based on these case studies, a further scalability analysis is conducted. Lastly, comments are made about the achievable data rates while maintaining a low BER.     

基于LARPBS模型的最大值查找算法

具备可重配置流水线总线的线性阵列LARPBS(1inear arrays with a reconfigurable pipelined bus systems)是近来出现的一种高效的并行计算模型．与理想的PRAM模型不同．LARPBS是现实可行的。基于LARPBS模型,Y．Pan介绍了2种宽度和精度任意的数据项的最大值查找算法：算法1使用了N^2／2个处理机、O(1)时间,它是目前时间最优的算法;算法2使用了N个处理机、O(loglogN)时间。本文介绍了2种最大值查找算法．时间复杂度同Y.Pan的算法,但所用处理机数减少了一半．这是对Y．Pan算法的重要改进。     

The <Emphasis Type="Italic">systems edge</Emphasis> of the Parameterized Linear Array with a Reconfigurable Pipelined Bus System (LARPBS(p)) optical bus parallel computing model

This paper is about exploring the various systems related aspects pertinent in the recent Parameterized Linear Array with a Reconfigurable Pipelined Bus System (LARPBS(p)) model. The two principal features of the LARPBS(p) model is, firstly, its bridging model definition similar to that of the BSP model leading to a more detailed algorithm cost analysis than other models, and secondly, the incorporation of several new communication primitives not defined in earlier models. This paper reviews the systems related aspects of earlier optical bus models and summarizes the LARPBS(p) model. The main part of this paper considers some practical systems related aspects of the LARPBS(p) model, specifically: fiber and free space based implementations, feasibility study, communication traffic analysis, bus collision avoidance, and the cost analysis of a MIMD algorithm. An overview perspective of the work is presented, thereby: the edge of systems related research is identified.