2013并行算法的设计与分析.pdf
文本预览下载声明
显示全部
文档详情
相似文档
-
《并行算法的设计与分析》.pptx
Y.XuCopyrightUSTC2025/5/21
ParallelAlgorithms
Chapter3
SortingandSelectiononComparisonNetwork
主要内容2025/5/21Y.XuCopyrightUSTCBatcher归并和排序比较操作和[0,1]原理奇偶归并网络双调归并网络Batcher排序网络(m,n)-选择网络分组选择网络平衡分组选择网络
3.1Batcher归并和排序2025/5/21Y.XuCopyrightUSTC01比较操作和[0,1]原理02奇偶归并网络03双调归并网络04Batcher排序网络
Batcher比较器3.1.1比较操作
-
并行算法的设计与分析().PPT
并行算法的设计与分析 第 18 章 随机算法 18.1 随机算法的基本知识 18.1.1 概率论的基本知识 18.1.2 随机算法的概念、模型及其度量 1. 随机算法的概念 定义: 是一个概率图灵机. 也就是在算法中引入随机因素, 即通过随机数选择算法的下一步操作. 三要素: 输入实例、随机源和停止准则. 特点: 简单、快速、易于并行化. 一种平衡: 随机算法可以理解为在时间、空间和随机三大 计算资源中的平衡 (Lu C.J. , Ph.D Thesis , 1999). 重要文献 Motwani R. , Ragha
-
CUDA并行算法设计与分析方法.pptx
CUDA并行算法设计与分析方法CUDA并行算法设计原则
CUDA并行算法分析方法
CUDA并行算法优化策略
CUDA并行算法性能度量
CUDA并行算法实现方法
CUDA并行算法常见应用领域
CUDA并行算法研究热点问题
CUDA并行算法未来发展方向目录页ContentsPageCUDA并行算法设计与分析方法CUDA并行算法设计原则CUDA并行算法设计原则通用性与可移植性高性能1.避免使用特定于特定硬件或软件的代码，以确保算法在各种平台上都能运行。2.选择与CUDA编程模型兼容的算法，以确保算法可以在NVIDIAGPU上高效运行。3.使用CUDA工具和库，以简化算法的开发和部署。1.选择具有高并
-
牟争更实际的并行算法的设计.pdf
-
第 33卷 第 6期 计 算 机 研 究 与 发 展 Vo]．33 No．＆
1996盏 6月 COM PUTERRESEARCH ＆DEVELOPM ENT June 1996
牟争
-
并行算法的一般设计策略讲述.ppt
* void ODD-EVEN(n) { for( i=1 ,i= n ,i++) { if i is odd then for(j=0,j= n/2-1,j++) compare-exchange(a2j+1,a2j+2); if i is even then for( j=1 ,j= n/2-1 ,j++) compare-exchange(a2j,a2j+1);
-
第4讲-并行算法设计的关键技术.ppt
* 一种可能的办法是数据分解 把客户名单分成10个相等大小的部分，然后使用上面描述的串行算法来在每个小名单中各选出一个高价值客户。 这个算法有没有什么问题？如果某些小名单中根本没有高价值客户怎么办？ 一个弥补措施是采用对每个小名单，都找出（最多）10个高价值客户（不够十个的，能找出多少算多少），这样至少可以保证算法最后能得到10个高价值客户的名单。 * 一个更好的分解方法如下：首先把数据库划分为相等的部分（划分数与我们需要找出的客户数量无关），然后对每个部分的纪录进行随机排列，然后对每个子数据库进行并行扫描，每次找到一个高价值客户，把它记录下来，并用一个全局计数器对目前找到的高价值客户数目
-
矩阵乘法与并行算法分析 .ppt
矩阵乘法并行算法分析 矩阵乘法的串行算法 矩阵乘法的并行算法 块矩阵乘法中常用算法分析 实验 总结 矩阵乘法的串行算法 基本计算方式 算法实现 算法分析 矩阵乘法的串行算法 基本计算方式： 算法实现： for (i=0; in; i++) for (j=0; jn; j++) for (l=0; ln; l++) c[i][j]=c[i][j]+a[i][k]*b[k][j]； 矩阵乘法的串行算法 算法分析： 该算法需要进行n3个乘法运算和n3个加法运算，顺序代码的时间复杂度为O(n3)。 矩阵乘法的并行算法 引入原因 解决手段 块矩阵算法 矩阵乘法的并行算法
-
并行算法中数据依赖性的分析.docx
并行算法中数据依赖性的分析
并行算法中数据依赖性的分析
一、数据依赖性的基本概念与分类
在并行算法的设计与实现过程中，数据依赖性分析是确保程序正确性和效率的核心环节。数据依赖性指的是程序中不同任务或操作之间因共享数据而产生的关联关系，这种关系直接影响并行任务的调度与执行顺序。根据依赖性的性质，可以将其分为以下几类：
1.流依赖（TrueDependency）：当一个操作需要读取另一个操作写入的数据时，称为流依赖。例如，语句`A=B+C`和`D=AE`中，第二条语句依赖于第一条语句对变量A的赋值。这种依赖性是固有的，无法通过优化消除。
2.反依赖（Anti-Dependency）：当一个操作需要
-
并行算法2algorithm.ppt
现代密码学理论与实践之五 Overview of Parallel Computing xxx Notice!!! Course Portal /xhshi/course/ParaProgram.htm Agenda 1.Parallel computing Model 2.technical issues about Parallel computing algorithms Von Neumann Model Instruction Processing Parallel Computing Model Computing model Bridge between SW and H
-
并行算法论文.pdf
弹性静力学问题的有限元分析
—以大坝平面应变问题为例
王莉红
（宁夏大学数学计算机学院 10 级信息与计算科学1 班 银川 750021）
摘要：1965 年“有限元”这个名词第一次出现，到今天有限元在工程上得到广泛应用，经历了三十多年的发展历史，理
论和算法都已经日趋完善。有限元的核心思想是结构的离散化，就是将实际结构假想地离散为有限数目的规则单元组
-
并行程序设计讲并行算法.pdf
并行算法的设计
高性能应用问题中，计算开销通常集中于其中少数几个循环计算，它们的计算效率决定
了整个问题的求解效率。这样的一个循环计算称为高性能应用的一个“计算热点”(hotspot)。
每个计算热点的执行过程中，将一个或者多个数据集(dataset)，各次迭代分别数据
集的不同元素。一个计算热点的执行结果可以是一个数据集，循环的每次迭成、或者更
新其中的一个元素；也可以是一个标量，由循环的各次迭代的计算结果规约而成。按照计算
热点所涉及数据集的表示，可以分为数组计算(arraycomputing)和图计算(graphcomputing)
两类。
数组计算。在循环计算中，每次迭代所的数据集元
-
Analysing Parallel Algorithms Analysing （分析并行算法分析）.pdf
-
并行算法的抽象模型.pptx
并行算法的定义和分类; 并行算法的表达; 并行算法的复杂性度量; 并行算法的复杂性度量; 并行算法的同步; 并行算法的通信;抽象模型的概念;并行计算机的抽象模型;一、时间与空间复杂性
计算机求解一个规模为s的问题的算法复杂性取决于：
执行时间
存储空间;时间复杂性：
时间复杂性g(s)为O(f(s))，可读作“数量级为f(s)”，如存在正的常量c和s0，则对所有ss0的非负值就有g(s)≤ cf(s) 。
;空间复杂性
为问题规模s的函数。
渐近空间复杂性(asymptotic spacecom—plexity)主要与大问题的数据存储有关，而程序(代码)存储的需求和输入数据的存储不考虑在内
-
《迭代与并行算法》课件.ppt
迭代与并行算法欢迎来到《迭代与并行算法》课程。本课程将系统讲解迭代算法和并行计算的基本原理、设计方法及应用实践。从迭代算法的基础知识到并行计算的高级应用，我们将逐步探索如何设计高效的算法解决复杂问题。通过学习本课程，您将掌握迭代与并行算法的核心概念，理解算法优化的关键技术，并能够在实际项目中应用这些知识。无论您是计算机专业学生还是希望提升算法设计能力的工程师，本课程都将为您提供宝贵的知识和技能。
课程概述1课程目标本课程旨在帮助学生掌握迭代算法和并行计算的核心原理，培养学生设计和实现高效算法的能力。通过理论学习和实践训练，使学生能够分析问题、选择合适的算法策略，并在各种计算环境中应用这些算法解
-
CUDA的图像分割并行算法的设计与实现的开题报告.docx
CUDA的图像分割并行算法的设计与实现的开题报告
一、选题背景
图像分割在计算机视觉、医学影像、自动驾驶等领域有着广泛的应用。当前，深度学习技术的迅速发展让图像分割的准确性和效率大大提高，但是深度学习需要大量的计算资源和复杂的算法。GPU作为当前高性能计算的主流平台，可以提供较高的计算性能，因此图像分割算法的GPU并行加速有着广泛的研究价值。
二、选题目的
本项目旨在探究基于CUDA的图像分割并行算法设计与实现，实现分割算法的GPU加速，同时考虑算法的准确性和实时性，为大规模图像分割任务提供高效率的解决方案。
三、研究方案
1.熟悉图像分割的基本概念，了解图像分割的算法分类与流程。
2.学习C