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由于计算机访问本地存储器的速度远远快于通过网络访问异地计算机存储器的速度,因此,在分布式存储环境中,如何对程序中引用的数据进行合理的分布,从而达到在本地进行计算时只需访问存储在本地的数据(即无通信的数据分布)的目的,已成为提高并行计算速度的关键问题,本文主要讨论如何在数组下标表达式为线性的条件下,对一种种锘于线性代数中超平面概念的数组线性划分技术进行扩充,并给出了完整的数据划式计算算法。 相似文献
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计算和数据自动划分是并行化编译中一种自动分配计算和数据到各个处理机的优化技术,划分的结果直接影响程序并行的性能。数组是划分处理的主要对象之一,一些数组分布后的收益不高,但带来的并行约束却能对其它数组的划分产生干扰,导致大量数据重分布通信的产生。现有的划分算法中没有约定数组分布的优先次序,因此无法限制这些数组并行约束的传播,降低了优化编译器后端自动生成并行代码的性能。提出了一种基于主导值的计算和数据自动划分算法:将划分过程中数组对程序并行性的影响量化为主导值,并依据主导值的大小约定数组分布的优先次序,限制干扰数组并行约束的传播速度,提高划分结果的合理性。实验结果表明,算法能够获得良好的划分效果。 相似文献
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基于线性不等式的数据划分方法的优化 总被引:1,自引:0,他引:1
计算和数据划分是串行程序并行化时所要解决的一个重要问题,如何对程序中引用的数据进行合理的分布以最大限度的发现程序的并行性减少数据重分布的通信开销,是并行编译优化的重点。给出的数据和计算的优化分解方法是基于Anderson-Lam的分解算法上改进得到的。根据Anderson-Lam的算法得到数据和计算划分后,以线性不等式的形式表示,然后通过分析循环嵌套中能够进行边界冗余的只读数组,重新构造数据划分不等式,根据此不等式进行数据分布,实现具有边界冗余的只读数组的数据划分,有效地减少了数据收发的通信量。 相似文献
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本文给出的方法是对Anderson-Lam方法的改进和发展。本文方法在循环分布之后对程序进行DOALL循环的内移和分布变换,使得所有DOALL循环都位于最内层的紧嵌套虽,因而不必按自底向上的顺序针对每个嵌套级进行分解。 相似文献
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1 引言并行循环描述大多数先进科学应用的核心部分,是颇有价值的并行性来源。高级并行语言往往提供专门指导语句表达并行循环,以便并行编译器利用并行循环的非数据相关特性。在数据并行程序设计语言HPF中规定,可以将关键词INDEPENDENT加在Do循环前面,指出其后的Do循环是一个并行循环。与之相关的编译实现也成为HPF编译器的一个重点。并行循环L可以严格定义如下:假设R(i)表示迭代i所 相似文献
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多种应用场合需要寻找给定数据库中相似度最大的前k对数据.然而,由于应用领域需要处理的数据规模呈上升趋势,计算这样的最相似k对数据,难度非常大.提出了一种基于序列计算的最相似k对数据搜索方案,首先,将所有数据对分割成多个组,然后,提出了所有数据对分组算法和核心数据对分组算法,通过单独计算每个组中的最近似k对数据,从所有组的最近似k对数据中选择相似度最高的k对数据,进而正确地确定最近似k对数据.最后基于合成数据进行实验,性能评估结果验证了本文算法的有效性和可扩展性. 相似文献
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基于数据流的近似查询计算及其应用研究 总被引:2,自引:1,他引:2
通过分析基于实化聚集视图的查询重写方法,将相关的查询计算理论与数据流的查询相结合,针对数据流的特征,给出了一种具有广泛应用前景的基于数据流的近似查询计算方案。 相似文献