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基于任务分解模型的离散数据格网化并行优化 被引量：5
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作者 王家润 谢海峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第6期1774-1781,共8页
针对国产应用的性能提升,基于CPU\GPU多核技术,提出软硬件结合的并行优化策略及反距离权重(IDW)插值的并行优化算法(PIDW),优化离散数据网格化处理。针对并行处理中的线程任务分解共性难点,设计基于开放多核处理(OpenMP)与统一计算设备... 针对国产应用的性能提升,基于CPU\GPU多核技术,提出软硬件结合的并行优化策略及反距离权重(IDW)插值的并行优化算法(PIDW),优化离散数据网格化处理。针对并行处理中的线程任务分解共性难点,设计基于开放多核处理(OpenMP)与统一计算设备架构(CUDA)的线程任务分解模型(TTDM),具有线程访问安全(不越界)、计算无冗余(无重复)、计算完整(无遗漏)等特点,具有较好的计算均衡性(负载均衡)。通过国产及商用多环境实验,加速比分别是3.6和5.9,验证了PIDW算法的性能提升能力。 展开更多
关键词 多核技术 离散数据 格网化 线程任务分解模型 反距离权重 开放多核处理 统一计算设备架构
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