并行编程模式及分析

讨论了主从模型、单控制流多数据流、分治策略、数据流水线、投机策略、混合模型六种并行编程模型的结构和工作方式、性能及特点,分析统计了大量应用程序。指出了并行程序设计中,并行编程模式的选择直接影响了并行程序的正确性和效率,而主从模型和单控制流多数据流在整体性能上最优,程序执行效率也最好,是两种最常用的并行编程模型。

基于模式的CPPVM并行编程方法

在对现有并行编程方法研究的基础上,提出一种基于模式的CPPVM并行编程方法。介绍该方法中并行编程模式的设计与实现,以2个典型应用实例说明使用其进行问题的并行求解与并行程序开发的过程。该方法对于降低并行程序的开发难度,提高并行编程的可靠性与开发效率具有重要意义。

基于模式的并行编程环境中任务队列模式的研究与实现

并行程序的设计是并行计算的难点之一。本文在基于模式的并行编程方法的基础上,对一种典型的并行计算与通信模式-任务队列模式进行了深入的研究,并在基于模式的并行编程环境中对该模式进行了实现。本文将通过两个典型的应用实例说明在基于模式的并行编程环境中使用任务队列模式进行问题的并行求解与并行程序开发的过程,并从实现效率和可编程性方面对使用任务队列模式的并行程序和传统的MPI/PVM实现的并行程序进行了分析与比较。

多核并行编程技术在中文分词程序优化中的应用

为了充分利用多核处理器的硬件资源和计算能力,提出了多核并行编程技术在中文分词程序中的优化方案。根据中文分词最大正向匹配算法的特点,由传统的串行程序,改为并行程序。利用多核并行编程模式的思想,设计了一个混合并行编程模式。通过Intel的性能分析工具,找出了该算法的热点和瓶颈,对其进行优化。实验结果表明,优化过后的执行时间较原来串行程序的执行时间缩短了50%~60%,同时提高了程序的加速性能,取得了良好的效果。

一种基于循环并行模式的多核优化方法

从并行编程模式角度出发,分析了计算稠密型程序基于多核平台的优化方法,并结合循环并行模式与OpenMP、Intel parallel studio工具实现了对部分连接神经演化(PARCONE)模型的多核优化.优化结果表明,基于循环并行模式的设计方法是实现计算稠密型程序多核优化的一种快速有效方法.