原文:基於GPU的算法並行化

GPU計算的目的即是計算加速。相比於CPU,其具有以下三個方面的優勢: l 並行度高:GPU的Core數遠遠多於CPU 如G GPU有 個Cores ,從而GPU的任務並發度也遠高於CPU l 內存帶寬高:GPU的內存系統帶寬幾十倍高於CPU,如CPU DDR 帶寬是 . GB 秒,而GPU內存系統帶寬可達 . GB 秒 l 運行速度快:GPU在浮點運算速度上較之CPU也具有絕對優勢,如對於一般的 ...

2016-07-28 00:05 0 5659 推薦指數:

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基於spark實現並行化Apriori算法

詳細代碼我已上傳到github:click me 一、 實驗要求 在 Spark2.3 平台上實現 Apriori 頻繁項集挖掘的並行化算法。要求程序利用 Spark 進行並行計算。 二、算法設計 2.1 設計思路 變量定義 D為數據集,設Lk是k ...

Fri Dec 21 10:24:00 CST 2018 9 2532
kmeans算法並行化的mpi程序

  用c語言寫了kmeans算法的串行程序,再用mpi來寫並行版的,貌似參照着串行版來寫並行版,效果不是很賞心悅目~      並行化思路:   使用主從模式。由一個節點充當主節點負責數據的划分與分配,其他節點完成本地數據的計算,並將結果返回給主節點。大致過程如下:   1、進程0為主節點 ...

Mon Oct 31 04:38:00 CST 2016 0 3470
什么?Shell也能並行化

作為一名后台開發,寫shell腳本可能是工作中避免不了的,比如日志分析過濾、批量請求和批量插入數據等操作,這些如果單純靠人工手動去處理既費時又費力,有了shell腳本就可以輕松搞定,當然有人會說可以用 ...

Thu Dec 26 21:15:00 CST 2019 0 3861
K-頻繁項集挖掘並行化算法(Apriori算法在Spark上的實現)

大家好,下面為大家分享的實戰案例是K-頻繁相機挖掘並行化算法。相信從事數據挖掘相關工作的同學對頻繁項集的相關算法 比較了解,這里我們用Apriori算法及其優化算法實現。 首先說一下實驗結果。對於2G,1800W條記錄的數據,我們用了18秒就算完了1-8頻繁項集的挖掘。應該 ...

Fri Jan 02 22:27:00 CST 2015 4 4121
Scala當中parallelize並行化的用法

[學習筆記] parallelize並行化集合是根據一個已經存在的Scala集合創建的RDD對象。集合的里面的元素將會被拷貝進入新創建出的一個可被並行操作的分布式數據集。例如:val rdd03 = sc.parallelize(List(1, 4, 3, 7, 5)) 根據系統環境來進行切分 ...

Sun Jul 28 02:43:00 CST 2019 0 700
mpi冒泡排序並行化

一、實驗目的與實驗要求 1、實驗目的 (1)學會將串行程序改為並行程序。 (2)學會mpich2的使用。 (3)學會openmp的配置。 (4)mpi與openmp之間的比較。 2、實驗要求 (1)將串行冒泡程序局部並行化,以降低時間消耗。 (2) 理論上求出 ...

Mon Jan 16 22:55:00 CST 2017 0 1772
 
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