Analysing Parallel Algorithms Analysing （分析并行算法分析）.pdf
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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。
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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
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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
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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
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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。
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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
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稠密矩阵LU分解的并行算法探讨如何利用并行计算来加速稠密矩阵的LU分解过程,提高计算效率并满足实时数据处理的需求。作者：
简介实时数据处理稠密矩阵LU分解是处理大规模实时数据流的关键技术之一。高性能计算传统LU分解算法计算量大,难以满足实时性要求,需要并行优化。算法优化本报告将介绍一种高效的并行LU分解算法,并分析其性能和应用前景。
矩阵LU分解的基本原理矩阵分解LU分解是将一个矩阵分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积的过程。这种分解可以简化矩阵运算并提高计算效率。消元过程LU分解通过行变换(消元)的方式，将矩阵转换为L和U两个矩阵。这个过程会一步步构建出L和U的元素。数值稳定性LU分解算法
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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
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一、选题背景：
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并行算法在图像卷积中的应用
摘要：本次实验中，我的工作主要是将在图像滤波和深度学习网络中常用到的卷积操作使用cuda编程来实现。因为卷积操作涉及重复多次的乘加操作，故可以使用cuda多线程实现。
实验背景
卷积一次最早出现在信号与线性系统中，信号与线性系统中讨论的就是信号经过一个线性系统以后发生的变化。由于现实情况中常常是一个信号前一个时刻的输出影响着这一个时刻的输出，所以一般利用系统的单位响应与系统的输入求卷积，以求得系统的输出信号。卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积结果:
yn=i
在图像处理领域，对图像的卷积