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子集和问题的并行两列表算法的新颖CPU-GPU协作实现
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文件大小: 242kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：子集和问题是众所周知的NP完全决策问题。 已经开发了许多并行算法在合理的计算时间内解决问题， 其中一些已在GPU上实现。 然而， 这些并行算法的GPU实现可能无法充分利用所有CPU内核和GPU资源同时。 当GPU执行一些任务，只有一个CPU内核用于控制GPU，所有其余的CPU内核处于空闲状态，这会导致浪费了可用的CPU资源量。 这篇报告提出了一种新颖的CPU-GPU协作实现并行两列表算法以有效地解决子集和异构CPU-GPU系统中的问题能够有效利用所有可用的计算CPU和GPU的资源。 为了找到CPU之间最合适的任务分配比率和GPU，本文建立了最佳的任务分配模型。 在两个平台上进行了一系列实验不同的硬件平台。 实验结果表明CPU-GPU协作实现产生了一个最佳顺序实现的加速因子为9.2， 达到了96.3％的性能提升优化的仅CPU实施，产量最高与仅优化的GPU相比，性能提高了25.7％ 执行。
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