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一種計(jì)算微波電路的并行算法

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2017-11-03 10:47:480

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(duì)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(duì)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(zhǎng)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)中每個(gè)事物中項(xiàng)的聯(lián)通信息存入個(gè)下三角聯(lián)通權(quán)重矩陣中,使用被約束
2017-11-17 17:50:530

JPEG壓縮算法并行化設(shè)計(jì)

方面并行性的優(yōu)勢(shì),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(guò)事件信息傳遞進(jìn)行順序控制,并在GPU+CPU的異構(gòu)平臺(tái)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

基于OpenMP的電磁場(chǎng)FDTD并行方法的程序設(shè)計(jì)

隨著多核技術(shù)的不斷發(fā)展,并行方法已經(jīng)成為一種處理較大規(guī)模問(wèn)題的手段,同時(shí)在許多領(lǐng)域取得了成功地應(yīng)用。目前,并行算法的實(shí)現(xiàn)主要基于兩標(biāo)準(zhǔn): MPI(Message Passing
2019-03-13 16:24:481649

一種FFT插值正弦波快速頻率估計(jì)算法

本文在分析Rife,MRife和傅里葉系數(shù)插值迭代3算法的基礎(chǔ)上,將串行迭代變?yōu)?b class="flag-6" style="color: red">并行迭代,由此得出了一種快速頻率估計(jì)算法,并分析了新算法與前3算法的異同。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果證實(shí)新算法能夠快速、高精度估計(jì)單頻信號(hào)的頻率,便于工程實(shí)現(xiàn),適合應(yīng)用在雷達(dá)、電子對(duì)抗等對(duì)處理實(shí)時(shí)性要求非常高的領(lǐng)域。
2017-11-23 15:36:0010359

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(duì)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(wèn)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(kāi)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

一種基于Diakoptics的計(jì)算微波電路的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步,時(shí)域有限差分法(FiniteDifference TimeDomain)是一種求解電磁問(wèn)題的數(shù)值計(jì)算技術(shù),由K.S.Yee于1966年提出。他的基本思想是根據(jù)時(shí)域麥克斯韋方程
2017-11-30 14:44:011515

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(duì)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(dòng)態(tài)彎曲距離,通過(guò)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(guó)雪深長(zhǎng)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(zhǎng)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(lái)越廣泛,從無(wú)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 11:11:051536

屬性拓?fù)涞?b class="flag-6" style="color: red">并行概念計(jì)算算法

隨著并行計(jì)算時(shí)代的到來(lái),形式概念的并行計(jì)算成為形式概念分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之.以屬性拓?fù)錇榛颈硎拘问剑ㄟ^(guò)屬性拓?fù)涞膱D特性進(jìn)行并行概念計(jì)算算法設(shè)計(jì).首先,根據(jù)屬性拓?fù)渲袑傩缘陌樯P(guān)系對(duì)屬性拓?fù)?/div>
2017-12-22 15:07:210

一種EPCCL理論編譯算法

to knowledge compilation based on hyper extension rule).該算法適合難解類SAT問(wèn)題的知識(shí)編譯,也是一種并行的知識(shí)編譯算法.研究了如何實(shí)現(xiàn)多個(gè)
2017-12-26 10:39:160

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(duì)彈塑性問(wèn)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(guò)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(duì)云計(jì)算環(huán)境的隱私保護(hù)問(wèn)題,采用加密數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是個(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

一種多策略并行學(xué)習(xí)的異構(gòu)PSO算法

針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化(PSO)算法在復(fù)雜問(wèn)題上收斂速度慢和早熟收斂的缺點(diǎn),提出了一種多策略并行學(xué)習(xí)的異構(gòu)PSO算法(MHPSO)。該算法首先從種群多樣性和跳出局部極值的角度提出了兩新學(xué)習(xí)策略(局部
2017-12-29 13:55:410

基于Spark的并行蟻群優(yōu)化算法

為應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代中組合優(yōu)化問(wèn)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(guò)將螞蟻構(gòu)造為彈性分布式數(shù)據(jù)集,由此給出相應(yīng)的系列轉(zhuǎn)換算予,實(shí)現(xiàn)了
2018-01-02 14:11:580

一種求解RTVKP問(wèn)題的精確算法

隨機(jī)時(shí)變背包問(wèn)題(randomized time-varying knapsack problem,簡(jiǎn)稱RTVKP)是一種動(dòng)態(tài)背包問(wèn)題,也是一種動(dòng)態(tài)組合優(yōu)化問(wèn)題,目前其求解算法主要是動(dòng)態(tài)規(guī)劃的精確
2018-01-03 10:27:380

一種共享并行粒子群算法

針對(duì)串行粒子群算法在解決大任務(wù)耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題,提出一種共享并行粒子群( Shared-PSO)算法。充分利用多核處理能力縮短問(wèn)題處理運(yùn)行時(shí)間,設(shè)置共享區(qū)和采取粒子隨機(jī)替換策略有效促進(jìn)粒子信息的交流
2018-01-03 11:48:441

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(chǔ)平臺(tái)的并行算法;最后,采用OpenMP加以實(shí)現(xiàn)。對(duì)24數(shù)碼問(wèn)題的測(cè)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(duì)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(wèn)題,提出了基于統(tǒng)設(shè)備計(jì)算架構(gòu)( CUDA)利用淹沒(méi)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

一種并行數(shù)據(jù)流方法

算法性能提高的一種有效途徑.目前,針對(duì)基于流抽樣的超點(diǎn)檢測(cè)方法存在計(jì)算負(fù)荷重、檢測(cè)精度低、實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題,提出了一種并行數(shù)據(jù)流方法(parallel data streaming,簡(jiǎn)稱PDS)。該方法構(gòu)造并行的可逆Sketch數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),建立緊湊的節(jié)
2018-01-13 11:15:330

網(wǎng)頁(yè)鏈接分類的并行算法

1998年4月,在第七屆國(guó)際WWW( World Wide Web)大會(huì)上,Page等提出了PageRank算法。這是一種基于網(wǎng)頁(yè)鏈接的排序算法,根據(jù)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接結(jié)構(gòu)來(lái)計(jì)算網(wǎng)頁(yè)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(duì)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(guò)多等缺點(diǎn),使用Hadoop平臺(tái)下的MapReduce編程框架對(duì)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 09:06:395964

生物復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)Motif發(fā)現(xiàn)的并行算法詳細(xì)資料概述

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。該方法在ESU計(jì)算過(guò)程中優(yōu)化了節(jié)點(diǎn)值以解決節(jié)點(diǎn)值依賴問(wèn)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(dòng)態(tài)規(guī)劃策略尋找最佳節(jié)點(diǎn)分配策略以解
2019-03-28 14:53:467

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(shuō)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(lái)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)模或者需挖掘較大的motif時(shí)計(jì)算效率低。針對(duì)這個(gè)問(wèn)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

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(guò)程中優(yōu)化了節(jié)點(diǎn)值以解決節(jié)點(diǎn)值依賴問(wèn)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(dòng)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OpenMP實(shí)現(xiàn)電磁場(chǎng)FDTD多核并行程序的設(shè)計(jì)

 隨著多核技術(shù)的不斷發(fā)展,并行方法已經(jīng)成為一種處理較大規(guī)模問(wèn)題的手段,同時(shí)在許多領(lǐng)域取得了成功地應(yīng)用。目前,并行算法的實(shí)現(xiàn)主要基于兩標(biāo)準(zhǔn): MPI(Message Passing
2020-11-04 10:40:000

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

SUSAN、圖像分塊處理和多圖像并行處理,并對(duì)這3并行算法在Intel四核心平臺(tái)和FPEP的FPGA驗(yàn)證平臺(tái)上進(jìn)行性能測(cè)試.實(shí)驗(yàn)表明,3并行算法在兩四核心平臺(tái)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(tái)可以獲得接近4.0的加速比.
2021-02-03 16:26:008

一種利用GPU并行計(jì)算提升雜波生成實(shí)時(shí)性的方法

現(xiàn)代雷達(dá)雜波模擬需使用雜波數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析與處理回波信號(hào),然而傳統(tǒng)球不變隨機(jī)過(guò)程(SIRP)方法生成雜波數(shù)據(jù)耗時(shí)較長(zhǎng)。通過(guò)對(duì)SIRP方法進(jìn)行改進(jìn),提出一種利用圖形處理器(GPU)并行計(jì)算提升雜波生成實(shí)時(shí)
2021-03-17 09:57:1212

一種節(jié)約內(nèi)存的增量更新算法

針對(duì) bsdiff算法在嵌入式設(shè)備固件更新中構(gòu)建新版本固件時(shí)內(nèi)存消耗大的問(wèn)題,提岀一種節(jié)約內(nèi)存的增量更新算法。利用改進(jìn)的 bsdiff算法的補(bǔ)丁文件格式,避免應(yīng)用補(bǔ)丁文件時(shí)記錄并頻繁計(jì)算地址偏移量
2021-03-19 15:57:2422

使用FPGA實(shí)現(xiàn)高速CRC并行算法的設(shè)計(jì)研究

環(huán)冗余校驗(yàn)碼作為一種檢出概率高并且易于實(shí)現(xiàn)的檢錯(cuò)碼,被廣泛應(yīng)用于通信及測(cè)控領(lǐng)域。本文首先簡(jiǎn)要介紹了循環(huán)冗余校驗(yàn)的基本原理,然后從CRC串行實(shí)現(xiàn)的電路結(jié)構(gòu)出發(fā),通過(guò)嚴(yán)密的理論推導(dǎo),得出了基于邏輯設(shè)計(jì)
2021-03-23 15:44:5913

一種基于遺傳算法并行參數(shù)自動(dòng)尋優(yōu)方法

分割,程序性能難以得到保證。針對(duì)申威26010處理器硬件特性提岀一種基于遺傳算法并行參數(shù)自動(dòng)尋優(yōu)方法。對(duì)消息傳遞接口數(shù)據(jù)規(guī)模參教和從核數(shù)據(jù)規(guī)模參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)尋優(yōu),對(duì)二維有限差分模板計(jì)算算法進(jìn)行高性能測(cè)試。該方法在
2021-04-07 10:18:4815

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。無(wú)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(duì)無(wú)損壓縮算法進(jìn)行并行化,是提升壓縮速率的個(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

一種改進(jìn)無(wú)線城市社團(tuán)的SIACD算法

社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法存在生成結(jié)果冗余及時(shí)間復(fù)雜度高等問(wèn)題,雖然關(guān)聯(lián)規(guī)則是解決社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的有效方法,但面臨大量迭代計(jì)算的瓶頸。針對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行了研究,提出了一種改進(jìn)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的 SIACD算法。該算法
2021-05-11 15:31:037

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(duì)語(yǔ)音分離預(yù)訓(xùn)練及分離過(guò)程的計(jì)算問(wèn)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(guò)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(jí)并行算法。該并行算法在任務(wù)級(jí)將分解訓(xùn)練語(yǔ)音得到對(duì)應(yīng)基矩陣的過(guò)程作為兩個(gè)獨(dú)立的任務(wù)進(jìn)行
2021-05-13 10:48:0916

新型的分布式并行稠密矩陣乘算法

乘的可擴(kuò)展性是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之。本文提出一種新型的分布式并行稠密矩陣乘算法,即2.5D版本的PUMMA( Parallel Universal matrix Multiplication Algorithm)算法,該算法是通過(guò)將初始的進(jìn)程分成c組,利用計(jì)算節(jié)點(diǎn)的額外內(nèi)存,在每個(gè)進(jìn)程組上同時(shí)
2021-06-01 14:33:435

一種并行CRC計(jì)算的通用算法及其實(shí)現(xiàn)

摘要:本文從已提出的通用數(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 09:45:491

xgboost的并行計(jì)算原理

在大數(shù)據(jù)時(shí)代,機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要處理的數(shù)據(jù)量日益增長(zhǎng)。為了提高數(shù)據(jù)處理的效率,許多算法都開(kāi)始支持并行計(jì)算。XGBoost作為一種高效的梯度提升樹(shù)算法,其并行計(jì)算能力是其受歡迎的原因之
2025-01-19 11:17:161709

摩爾線程支持DeepSeek開(kāi)源通信庫(kù)DeepEP和并行算法DualPipe

DeepSeek開(kāi)源周第四日,摩爾線程宣布已成功支持DeepSeek開(kāi)源通信庫(kù)DeepEP和并行算法DualPipe,并發(fā)布相關(guān)開(kāi)源代碼倉(cāng)庫(kù):MT-DeepEP和MT-DualPipe。
2025-02-28 15:58:57929

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