检索结果-内蒙古大学图书馆

第八届全国和谐人机环境联合学术会议HHME2012

作者：郭红星钟俊杰余胜生张爱华华中科技大学计算机科学与技术学院

通过利用GPU平台上的CUDA编译环境,从线程级并行和异步流处理并行两个方面对自适应混合高斯背景建模算法进行并行优化。线程级并行化主要是利用CUDA的内核函数(kernel),将原算法里的每一个像素的背景更新过程映射到GPU的一个流处理单元... 详细信息

通过利用GPU平台上的CUDA编译环境,从线程级并行和异步流处理并行两个方面对自适应混合高斯背景建模算法进行并行优化。线程级并行化主要是利用CUDA的内核函数(kernel),将原算法里的每一个像素的背景更新过程映射到GPU的一个流处理单元上进行处理,通过多线程的并行执行来加速计算速度。异步流处理优化利用CUDA编程模型中的流概念,使每个流之间的数据传输和计算重叠进行,隐藏数据传输所带来的时延,从而加速计算过程。实验结果表明,通过线程级并行化和异步流处理优化后,确实可以大幅度地加速混合高斯背景建模算法的执行过程。

关键词：混合高斯背景建模图形处理器流计算线程级并行并行编程模型

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高效能并行编程的挑战及评价研究

高效能并行编程的挑战及评价研究

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2013全国高性能计算学术年会

作者：程华王礼生夏志禹贾家涛江南计算所无锡 214083

本文分析了高端高效能计算系统体系结构正在经历的重大变革以及呈现的多个显著特征,以及由此带来的功能复杂性和性能复杂性的加剧给并行编程带来的挑战,论述了为适应体系结构的发展趋势,高效能并行编程模型需要具备的特征和需要解决的问... 详细信息

本文分析了高端高效能计算系统体系结构正在经历的重大变革以及呈现的多个显著特征,以及由此带来的功能复杂性和性能复杂性的加剧给并行编程带来的挑战,论述了为适应体系结构的发展趋势,高效能并行编程模型需要具备的特征和需要解决的问题.为了对高效能并行编程模型的高效能特性进行有效的评价,本文还提出了针对高效能并行编程语言、编译器和运行库的评价指标和评价内容,涉及易编程性、高性能、可扩展性、高可用性和低功耗,五个方面.

关键词：计算机系统体系结构并行编程模型性能评价

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基于多核机群的人工鱼群并行算法

基于多核机群的人工鱼群并行算法

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2013年全国开放式分布与并行计算学术年会

作者：李双李文敬孙环龙林中明广西师范学院计算机与信息工程学院南宁 530023

针对人工鱼群算法在复杂多峰函数优化问题上寻优精度低、后期搜索能力减弱且运行时间长等问题,提出一种基于多核机群的人工鱼群并行算法(PDN-AFS).首先对人工鱼群算法的优势与不足进行分析,采用动态权衡因子策略并适时引入小生境机制,... 详细信息

针对人工鱼群算法在复杂多峰函数优化问题上寻优精度低、后期搜索能力减弱且运行时间长等问题,提出一种基于多核机群的人工鱼群并行算法(PDN-AFS).首先对人工鱼群算法的优势与不足进行分析,采用动态权衡因子策略并适时引入小生境机制,提出一种新的人工鱼群(DN-AFS)算法;然后根据多核机群的并行编程模型(MPI+OpenMP),对DN-AFS算法进行并行设计与分析,提出基于多核机群的人工鱼群并行算法;最后在多核机群环境下进行仿真实验.实验结果表明:该算法有效地提高了复杂多峰函数优化问题的收敛速度和寻优性能,并获得了较高的加速比.

关键词：人工鱼群算法并行编程模型多核机群性能优化

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MapReduce编程模型的研究与改进

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民营科技 2016年第8期 79-79页

作者：何婧媛延安大学数学与计算机科学学院

针对Map Reduce在实际应用中存在的计算能力弱、服务不成熟和实时应用性差的问题,从这三个方面对Map Reduce进行了改进与优化,以满足用户对Map Reduce实际应用的需求。

关键词： MapReduce 并行编程模型优化

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探析云计算及其关键技术

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信息与电脑（理论版） 2013年第5期 121-122页

作者：徐欣欣罗晓斌广东商学院信息化建设与管理办公室中国移动通信集团广东有限公司

随着传统计算机技术和网络技术的发展,以及各个应用领域对计算、存储和信息处理等方面要求的提高,云计算随之诞生并逐级被普及和广泛应用。本文介绍云计算的概念、业务特征、体系结构,对其关键技术作探讨。

关键词：体系结构网络技术并行编程模型业务特征分布式数据库应用领域资源池结果集开源数据库云计

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基于GPU的现代并行优化算法

基于GPU的现代并行优化算法

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：张庆科杨波王琳朱福祥济南大学山东省网络环境与智能计算技术重点实验室济南250022 北京理工大学网络与分布式计算研究所北京100081

针对现代优化算法在处理相对复杂问题中所面临的求解时间复杂度较高问题，引入基于GPU的并行处理解决方法。首先从宏观角度阐释了基于计算统一设备架构CUDA的并行编程模型，然后在GPU环境下给出了基于CUDA架构的五种典型现代优化算法（... 详细信息

针对现代优化算法在处理相对复杂问题中所面临的求解时间复杂度较高问题，引入基于GPU的并行处理解决方法。首先从宏观角度阐释了基于计算统一设备架构CUDA的并行编程模型，然后在GPU环境下给出了基于CUDA架构的五种典型现代优化算法（模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法、粒子群算法以及人工神经网络）的并行实现过程。通过对比分析在不同环境下测试的实验案例统计结果，指出基于GPU的单指令多线程的并行优化策略和未来的发展趋势。

关键词：现代优化算法图形处理器计算统一设备架构并行计算并行编程模型

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基于MapReduce模型的并行科学计算

基于MapReduce模型的并行科学计算

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2009年全国开放式分布与并行计算机学术会议

作者：郑启龙房明汪胜王向前吴晓伟王昊中国科学技术大学计算机科学技术学院安徽省高性能计算重点实验室

随着多核处理器日渐普及,开发高效易用的并行编程模型成为新的挑战.MapReduce是Google开发的一种并行分布式计算模型,在其搜索业务中获得了巨大的成功.将MapReduce模型引入科学计算领域,并结合实例阐述了如何使用面向高性能计算的HPMR/H... 详细信息

随着多核处理器日渐普及,开发高效易用的并行编程模型成为新的挑战.MapReduce是Google开发的一种并行分布式计算模型,在其搜索业务中获得了巨大的成功.将MapReduce模型引入科学计算领域,并结合实例阐述了如何使用面向高性能计算的HPMR/HPMR-s系统在分布式或共享存储系统中采用统一的方式描述并实现并行科学计算.

关键词：并行编程模型科学计算 MapReduce

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基于CUDA的DCT快速变换实现方法

基于CUDA的DCT快速变换实现方法

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2009年全国开放式分布与并行计算学术年会

作者：阮军韩定定华东师范大学信息科学技术学院上海200241

为了加快DCT快速变换的处理速度,提出了一种基于CUDA在图形处理器(GPU)上实现DCT快速变换的方法,其中主要利用DCT变换中各分块之间的独立性适合GPU并行处理架构的特点,把传统串行DCT快速变换算法映射到CUDA并行编程模型,并从线程分配,... 详细信息

为了加快DCT快速变换的处理速度,提出了一种基于CUDA在图形处理器(GPU)上实现DCT快速变换的方法,其中主要利用DCT变换中各分块之间的独立性适合GPU并行处理架构的特点,把传统串行DCT快速变换算法映射到CUDA并行编程模型,并从线程分配,内存使用,硬件资源划分等方面进行优化,来充分利用GPU的巨大运算能力,实验表明,该方法能有效地提高D阻快速变换的速度.

关键词：图形处理器离散余弦交换并行计算并行编程模型

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代码编译方法及相关装置

代码编译方法及相关装置

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作者：贾昆猛李原朱建斌付尧雷宇 519000 广东省珠海市香洲区吉大景山路莲山巷8号正方·云创园8楼B801-803室

本申请提供了一种代码编译方法及相关装置，应用于电子设备的中央处理器，电子设备包括中央处理器和并行处理器，并行处理器包括标量指令处理单元和矢量指令处理单元，方法包括：对采用并行编程模型编写的目标源码执行第一编译操作，得... 详细信息

标准号: CN116700730A

本申请提供了一种代码编译方法及相关装置，应用于电子设备的中央处理器，电子设备包括中央处理器和并行处理器，并行处理器包括标量指令处理单元和矢量指令处理单元，方法包括：对采用并行编程模型编写的目标源码执行第一编译操作，得到目标中间指令集；对目标中间指令集执行第二编译操作，得到目标中间指令集对应的标量矢量混合指令集；对目标中间指令集对应的标量矢量混合指令集执行第三编译操作，得到目标机器码。如此，能够使得并行处理器中不同的处理单元/处理单元组正确执行标量/矢量指令，提高处理速度，降低功耗。同时，开发人员在对上述并行处理器进行相关项目开发时，仍旧可以采用传统的并行编程模型进行源码编写，降低了开发难度。

关键词：并行处理器指令集标量编译并行编程模型中央处理器处理单元电子设备混合指令矢量矢量指令处理处理单元组标量指令代码编译降低功耗目标源码矢量指令相关装置项目开发传统的机器码源码开发申请应用

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基于列存储的多核并行哈希分区优化方法

基于列存储的多核并行哈希分区优化方法

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作者：黄鑫刘志镜袁通刘慧王梓徐曾强波李宗利邱龙滨王鹏 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明公开了一种基于列存储的多核并行哈希分区优化方法，主要解决现有并行哈希分区算法不能高效利用多核处理器资源的问题。其实现方案是：首先，利用映射‑化简并行编程模型将数据分区任务动态分配到各个核来执行，根据列存储数据集... 详细信息

标准号: CN104133661B

本发明公开了一种基于列存储的多核并行哈希分区优化方法，主要解决现有并行哈希分区算法不能高效利用多核处理器资源的问题。其实现方案是：首先，利用映射‑化简并行编程模型将数据分区任务动态分配到各个核来执行，根据列存储数据集存储结构的不同，选择相应的避免写冲突策略；然后，用映射线程进行第一次哈希划分，并将所得到的第一次哈希分区结果经过数据倾斜优化后交给化简进程进行第二次哈希分区；最后，返回最终的哈希分区结果。本发明很好的利用了在多核处理器上任务可并行执行的特性，并能够适应各种分布的输入数据，提高了高速缓存效率和多核处理器的整体性能，可用于列存储数据集的多核并行多步哈希分区。

关键词：哈希多核处理器列存储多核并行分区结果分区并行编程模型高速缓存效率任务动态分配数据集存储并行执行分区算法高效利用数据分区数据集写冲突可用映射射线优化并行返回进程

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