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针对子集和问题的并行两列表算法的GPU实现
子集和问题是众所周知的非确定性多项式时间完成(NP-complete) 决策问题。 本文提出了一种新颖且有效的并行两列表算法的实现使用Compute Unified Device Architecture解决图形处理单元(GPU)上的问题的方法(CUDA)。 该算法由生成阶段,修剪阶段和搜索阶段组成。 它是在GPU上有效地实现算法的三个阶段并不容易。 取得更好成绩的方法性能,CPU和GPU之间合理的任务分配,有效的GPU内存管理, 并讨论了CPU-GPU通信成本的最小化。 算法的生成阶段采用典型
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-10
文件大小:894976
提供者:
weixin_38713061