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一種計(jì)算微波電路的并行算法

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對稀疏傅里葉變換并行算法研究并在FPGA上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

提出了一種基于最優(yōu)搜索的稀疏傅里葉變換(SFT)的并行實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)。首先將輸入信號分為并行N組,分別進(jìn)行快速傅里葉變換(FFT),實(shí)現(xiàn)信號頻率分量的取模處理,然后通過排序搜索獲得。經(jīng)驗(yàn)證,相較于FFTW
2017-11-15 13:25:502718

基于二維結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)的可壓縮流體并行算法研究

基于二維/軸對稱高精度可壓縮多相流計(jì)算流體力學(xué)方法MuSiC-CCASSIM的結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格部分,設(shè)計(jì)了區(qū)域并行分解方法;針對各處理器邊界數(shù)據(jù)的通信,設(shè)計(jì)了阻塞式通信與非阻塞式通信并行算法;為了減少通信
2017-11-17 15:28:564

一種基于Spark框架的并行FP-Growth挖掘算法

一種基于事務(wù)中項(xiàng)間聯(lián)通權(quán)重矩陣的負(fù)載平衡并行頻繁模式增長算法CWBPFP。算法在Spark框架上實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算,數(shù)據(jù)分組時(shí)利用負(fù)載均衡策略,存入分組的數(shù)據(jù)是相應(yīng)頻繁項(xiàng)的編碼。每個(gè)工作節(jié)點(diǎn)將分組數(shù)據(jù)中每一個(gè)事物中項(xiàng)的聯(lián)通信息存入一個(gè)下三角聯(lián)通權(quán)重矩陣中,使用被約束
2017-11-17 17:50:530

基于FPGA的并行CRC算法的UART控制器

基于串行異步收發(fā)器(UART)的通信中經(jīng)常用到循環(huán)冗余校驗(yàn)(CRC),常見的CRC校驗(yàn)電路多為串行校驗(yàn),校驗(yàn)所需時(shí)鐘周期較多,基于查找表或輸入矩陣轉(zhuǎn)換的并行算法,需要存儲余數(shù)表,占用大量的硬件資源
2017-11-18 11:24:541789

JPEG壓縮算法并行化設(shè)計(jì)

方面并行性的優(yōu)勢,提出了基于OpenCL的JPEG壓縮算法并行化設(shè)計(jì)方法。將JPEG算法功能分解為多個(gè)內(nèi)核程序,內(nèi)核之間通過事件信息傳遞進(jìn)行順序控制,并在GPU+CPU的異構(gòu)平臺上完成了并行算法的仿真驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與CPU串行處理方式
2017-11-21 16:57:154

基于CombBLAS圖聚類并行算法

的大規(guī)模圖計(jì)算需求,由于圖結(jié)構(gòu)本身的不規(guī)則性,單機(jī)算法運(yùn)行效率低下,用傳統(tǒng)的并行計(jì)算方法進(jìn)行圖計(jì)算難以獲得高性能。使用線性代數(shù)的方法在Combinatorial BLAS上實(shí)現(xiàn)了同輩壓力(Peer Pressure)圖聚類的分布式算法,首先將該圖聚
2017-11-22 11:42:562

氣象數(shù)據(jù)歸檔織的并行算法設(shè)計(jì)與驗(yàn)證

了新的挑戰(zhàn)。針對MARS系統(tǒng)歸檔操作時(shí)物理視圖元數(shù)據(jù)索引結(jié)構(gòu)串行更新效率低的問題,提出一種并行處理更新方法。該方法能夠有效降低數(shù)據(jù)歸檔時(shí)物理索引結(jié)構(gòu)再組織的系統(tǒng)開銷。實(shí)驗(yàn)表明,相比原始的串行更新算法,采用索引結(jié)構(gòu)并行更新的處理
2017-11-29 17:43:450

基于Spark云計(jì)算框架的并行ABC算法

針對人工蜂群(ABC)算法求解組合優(yōu)化問題時(shí)效率低的問題,提出了基于Spark云計(jì)算框架的并行ABC改進(jìn)算法。首先,將蜂群劃分為子蜂群并將蜂群構(gòu)造為彈性分布式數(shù)據(jù)集,子蜂群使用廣播機(jī)制交換優(yōu)秀個(gè)體
2017-11-30 11:05:040

基于MapReduce數(shù)據(jù)流相似性搜索并行算法

成多個(gè)子矩陣,采取并行迭代計(jì)算每條反對角線上子矩陣的方法,基于MapReduce編程模型,實(shí)現(xiàn)高效并行計(jì)算時(shí)間序列動態(tài)彎曲距離,通過改進(jìn)剪裁冗余計(jì)算方法,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一種數(shù)據(jù)流多模式相似性搜索并行算法。中國雪深長時(shí)間序列數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)每條時(shí)間序列的長度達(dá)
2017-12-07 11:06:470

計(jì)算微波電路并行算法詳解

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步,有限時(shí)域差分方法(FDTD-Finite Difference Time Domain)可以研究的微波電路的越來越廣泛,從無源電路到有源電路,從線性電路到非線性電路,從準(zhǔn)TEM
2017-12-10 11:11:051088

基于殘余平滑預(yù)處理共軛梯度算法的有限元并行計(jì)算

針對彈塑性問題的有限元分析非常耗時(shí),基于消息傳遞接口( MPI)集群環(huán)境,提出了殘余平滑的子結(jié)構(gòu)預(yù)處理共軛梯度并行算法。采取區(qū)域分解,將予結(jié)構(gòu)通過界面條件處理為獨(dú)立的有限元模型。整體分析時(shí),每個(gè)
2017-12-27 10:24:290

一種并行AES加密方案

針對云計(jì)算環(huán)境的隱私保護(hù)問題,采用加密數(shù)據(jù)存儲是一個(gè)可行的選擇。為了提高數(shù)據(jù)加密解密的速度,結(jié)合云環(huán)境的并行計(jì)算特點(diǎn)和AES加密算法,設(shè)計(jì)了一種并行AES加密方案,給出了具體的并行算法,分析了算法
2017-12-28 10:40:140

基于Spark的并行蟻群優(yōu)化算法

為應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代中組合優(yōu)化問題的求解,基于云計(jì)算框架Spark,借助其基于內(nèi)存、分布式的特定,提出一種并行蟻群優(yōu)化算法。其思路是通過將螞蟻構(gòu)造為彈性分布式數(shù)據(jù)集,由此給出相應(yīng)的一系列轉(zhuǎn)換算予,實(shí)現(xiàn)
2018-01-02 14:11:580

基于并行搜索和快速插入的算法

和新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),改進(jìn)了串行算法;其次,在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)出一種基于共享存儲平臺的并行算法;最后,采用OpenMP加以實(shí)現(xiàn)。對24數(shù)碼問題的測試結(jié)果表明,改進(jìn)的串行和并行算法將運(yùn)行時(shí)間分別減少到原算法的1/140和1/450;與并行的NBlock優(yōu)先( PBNF)算法
2018-01-07 11:01:350

柵格河網(wǎng)提取并行算法

針對大規(guī)模高分辨率數(shù)字地形數(shù)據(jù)提取柵格河網(wǎng)效率低下的問題,提出了基于統(tǒng)一設(shè)備計(jì)算架構(gòu)( CUDA)利用淹沒模型提取柵格河網(wǎng)的并行算法。使用圖形處理器(GPU)將匯流累積量計(jì)算分解為獨(dú)立的多任務(wù)并行
2018-01-12 16:57:130

網(wǎng)頁鏈接分類的并行算法

1998年4月,在第七屆國際WWW( World Wide Web)大會上,Page等提出了PageRank算法。這是一種基于網(wǎng)頁鏈接的排序算法,根據(jù)網(wǎng)頁之間的鏈接結(jié)構(gòu)來計(jì)算網(wǎng)頁的重要性,從而實(shí)現(xiàn)
2018-01-19 11:43:170

一種基于MapReduce模型的并行化k-medoids聚類算法

本文針對k-medoids算法具有初始點(diǎn)選取復(fù)雜、聚類迭代時(shí)間久、中心點(diǎn)選取消耗資源過多等缺點(diǎn),使用Hadoop平臺下的MapReduce編程框架對算法進(jìn)行初始點(diǎn)的點(diǎn)密度計(jì)算選取并行化、非中心點(diǎn)分配并行化和中心點(diǎn)更新并行化等方面的改進(jìn)。
2018-05-18 09:06:394850

數(shù)獨(dú)算法概述和數(shù)獨(dú)的計(jì)算機(jī)和并行求解

本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是數(shù)獨(dú)算法概述和數(shù)獨(dú)的計(jì)算機(jī)和并行求解主要內(nèi)容包括了:1.數(shù)獨(dú)的由來2.數(shù)獨(dú)的經(jīng)典算法3.數(shù)獨(dú)的計(jì)算機(jī)求解4.數(shù)獨(dú)的并行求解
2018-12-21 10:37:488

如何使用生物復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)motif實(shí)現(xiàn)并行算法詳細(xì)資料說明

生物復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)motif發(fā)現(xiàn)是一種研究生物網(wǎng)絡(luò)的重要方法,它基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論研究,以新的視角來研究生命現(xiàn)象和生命機(jī)制,但是在處理較大的網(wǎng)絡(luò)規(guī)?;蛘咝柰诰蜉^大的motif時(shí)計(jì)算效率低。針對這個(gè)問題,在現(xiàn)有串行網(wǎng)絡(luò)motif發(fā)現(xiàn)算法ESU的基礎(chǔ)上,提出一種基于消息傳遞接口(MPI)的并行化ESU算法。
2019-11-29 15:31:207

如何利用生物復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)motif發(fā)現(xiàn)的并行算法

問題,在現(xiàn)有串行網(wǎng)絡(luò)moi發(fā)現(xiàn)算法ESU的基礎(chǔ)上,提出一種基于消息傳遞接口(MPI)的并行化ESU算法。該方法在ESU計(jì)算過程中優(yōu)化了節(jié)點(diǎn)值以解決節(jié)點(diǎn)值依賴問題,并以ESU算法的子圖發(fā)現(xiàn)策略統(tǒng)計(jì)各節(jié)點(diǎn)子圖數(shù),利用動態(tài)規(guī)劃策略尋找最佳節(jié)點(diǎn)分配策略以解
2020-07-06 14:45:2623

如何使用FPGA實(shí)現(xiàn)嵌入式多核處理器及SUSAN算法并行

化SUSAN、圖像分塊處理和多圖像并行處理,并對這3種并行算法在Intel四核心平臺和FPEP的FPGA驗(yàn)證平臺上進(jìn)行性能測試.實(shí)驗(yàn)表明,3種并行算法在兩種四核心平臺下均可獲得接近3.0的加速比,多圖像并行處理在FPEP的FPGA驗(yàn)證平臺可以獲得接近4.0的加速比.
2021-02-03 16:26:008

申威眾核處理器的LZMA并行算法實(shí)現(xiàn)與設(shè)計(jì)

系統(tǒng)性能的關(guān)鍵之一。無損壓縮算法中,LZMA算法具有較高的壓縮率,但串行版本的LZMA算法壓縮速率很慢。采用多核架枃的處理器對無損壓縮算法進(jìn)行并行化,是提升壓縮速率的一個(gè)研究方向。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了面向申威26010異構(gòu)眾核處理器并行化LZM
2021-04-12 11:11:4828

深層轉(zhuǎn)導(dǎo)式非負(fù)矩陣分解并行算法

能減少計(jì)算時(shí)間的并行計(jì)算方法。針對語音分離預(yù)訓(xùn)練及分離過程的計(jì)算問題,文中提出深層轉(zhuǎn)導(dǎo)式非負(fù)矩陣分解并行算法,綜合考慮迭代更新過程的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性,設(shè)計(jì)了一種任務(wù)間和任務(wù)內(nèi)多級并行算法。該并行算法在任務(wù)級將分解訓(xùn)練語音得到對應(yīng)基矩陣的過程作為兩個(gè)獨(dú)立的任務(wù)進(jìn)行
2021-05-13 10:48:0916

一種并行CRC計(jì)算的通用算法及其實(shí)現(xiàn)

摘要:本文從一已提出的通用數(shù)學(xué)表達(dá)式出發(fā),研究了一種并行循環(huán)冗余校驗(yàn)(CRC)計(jì)算的新算法,該算法一種迭代算法,可以逐步更新校驗(yàn)序列,適用于CRC計(jì)算的各種參數(shù)選擇。這一算法適合硬件實(shí)現(xiàn)。其仿真
2023-02-21 09:45:490

深入淺出GPU優(yōu)化系列:gemv優(yōu)化

這次講到并行算法設(shè)計(jì),什么叫并行算法設(shè)計(jì)。每個(gè)人的理解都不太一樣,在GPU中,我的理解就是:設(shè)計(jì)block和thread的workload,說白了就是要搞清楚一個(gè)block負(fù)責(zé)哪部分的計(jì)算,一個(gè)thread要負(fù)責(zé)哪部分的計(jì)算。
2023-05-25 09:03:07661

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