面向过程的任务并行化设计方法
作者:

Task Parallelization Process-Oriented Design Methods
Author:
  • 摘要
  • | |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献 [10]
  • |
  • 相似文献 [20]
  • | | |
  • 文章评论
    摘要:

    为有效实现迭代问题的并行化, 提出了面向过程的任务并行化设计方法. 该方法的主要思想是对任务求解的单次迭代过程进行并行化设计. 将面向过程的思想运用到K-means聚类算法的并行设计过程中, 并通过OpenMP编程模型来验证该方法的有效性. 通过实验结果分析得知, 面向过程的任务并行化执行相较于传统的串行执行在效率上有很大的优势, 可以运用到迭代问题的并行化设计过程中.

    Abstract:

    To realize the parallelization of iterative problem,the author proposes a task parallelization process-oriented design method. The main idea of this method is that a single iteration process of solving problem should be designed in parallel. Then the authors apply the process-oriented thinking to the K-means clustering algorithm, use OpenMP programming model to verify the validity of the method. The analysis of the experimental results show that process-oriented task parallelism has a great advantage in efficiency compared to serial execution, and can be applied to the process of the parallel design iteration problem.

    参考文献
    1 张林波,迟学斌,莫则尧,等.并行计算导论.北京:清华大学出版社,2006.
    2 Gorder PF. Muticor processors for science and engineering. Computing in Science & Engineering, 2007, 9(2): 3-7.
    3 陈小兰.Linux应用程序多核并行化方法研究与实现.成都:西南交通大学,2010.
    4 卢浩,王少华,等.基于OpenMP的并行化水文分析算法的研究与实现.测绘与空间地理信息,2013.8:7-9.
    5 Zhang Y, Mueller F. GStream: A general-purpose data streaming framework on GPU clusters(ICPP). 2011 International Conference on IEEE. 2011. 245-254.
    6 周勇.基于并行计算的数据流处理方法研究[博士学位论文].大连:大连理工大学,2013.
    7 Momcilovit S, Sousa L. Modeling and evaluating non-shared memory CELL/BE type multi-core architectures for local image and video processing. Journal of Signal Processing Systems, 2011, 62: 301-18.
    8 王磊.并行计算技术综述.信息技术, 2012,(10):112-116.
    9 陈国良.并行计算—结构算法编程(修订版).北京:高等教育出版社,2003.
    10 Gembris D, Neeb M, Gipp M. Correlation analysis on GPU systems using NVIDIA's CUDA. Journal of Real-Time Image Processing, 2011, 6(4): 275-280.
    引证文献
    网友评论
    网友评论
    分享到微博
    发 布
引用本文

蒋少丙,刘书刚.面向过程的任务并行化设计方法.计算机系统应用,2015,24(9):261-264

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:1770
  • 下载次数: 2384
  • HTML阅读次数: 0
  • 引用次数: 0
历史
  • 收稿日期:2015-03-25
  • 最后修改日期:2015-05-04
  • 在线发布日期: 2015-09-14
文章二维码
您是第11224376位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号