基于多核處理器的數(shù)值算法并行優(yōu)化究.pdf

1、隨著多核計算機的日益普及,大規(guī)?？茖W(xué)與工程計算、事務(wù)處理與商業(yè)計算的需求,以及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴大,基于多核平臺的線性方程組數(shù)值求解算法和大數(shù)據(jù)量數(shù)值關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的研究顯得非常重要。由于多核技術(shù)會增加多線程的創(chuàng)建、通信和銷毀等開銷,如何有效發(fā)現(xiàn)程序中的可并行性能、優(yōu)化多核并行程序及發(fā)揮多核的最佳性能,成為高性能計算領(lǐng)域研究的重要課題。
　　 本文給出了Cholesky分解算法的詳細推導(dǎo)過程,分析了Cholesky分解并行按

2、照塊分配的任務(wù)分配策略存在負載不均衡,提出了塊交叉分配方案,并與卷簾分配方案對比。對這三種算法均采用了提前發(fā)送策略,并在MPI集群系統(tǒng)上進行了實驗和分析。針對Cholesky分解基于MPI的并行算法設(shè)計復(fù)雜、進程負載均衡困難、消息傳遞和數(shù)據(jù)移動開銷大問題,以及基于多核采用OpenMP并行化的并行性開銷增大和線程負載不平衡的問題,著重考慮多核計算機的優(yōu)勢,提出了一種基于任務(wù)劃分的Cholesky分解多核并行優(yōu)化算法。該算法將大循環(huán)問題劃分

3、成各個相互獨立的小任務(wù),并運用遞歸技術(shù)、任務(wù)竊取技術(shù)和動態(tài)負載均衡算法使這些任務(wù)能夠并行完成。在分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori算法及其并行算法存在的不足的基礎(chǔ)上,提出了一種改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的多核并行優(yōu)化算法。該算法對Apriori算法的壓縮矩陣進行了改造,并在多核平臺下利用OpenMP技術(shù)和TBB技術(shù),對串行程序進行循環(huán)并行化和任務(wù)分配的并行化設(shè)計,最大限度地實現(xiàn)并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘效率和多核CPU的利用率。