数据局部性相关论文
现有多面体编译工具往往使用一些简单的启发式策略来寻找最优的语句合并,对于不同的待优化程序,需要手工调整循环合并策略以获得最......
高效的并行有限差分Stencil 算法对于求解大型线性方程组是十分重要的。针对并行有限差分Stencil 算法中数据局部性差、同步和通信......
处理器和内存之间的性能差距正变得越来越大，使内存成为整个计算机系统的性能瓶颈之一。提高数据局部性可以有效地利用处理器高速缓......
处理器和内存之间性能差距的不断增大，使得访存成为制约计算机系统性能提高的重要瓶颈之一。改善程序中数据的局部性，提高缓存利用效......
内存访问瓶颈一直是影响程序性能的关键因素。由于循环嵌套在程序执行中所占的时间比重非常大,通过对程序中的循环进行优化以提高......
云计算是一种新兴的并行计算技术,在学术界和商业界都取得了巨大的发展,已有大量的云计算系统被投入使用。现有的Hadoop平台在异构......
当前处理器的发展速度要远远高于存储器,这就导致了两者之间出现不匹配的性能鸿沟,使得多级Cache在存储系统中出现。为了更有效地......
随着硬件处理器架构的不断发展，应用的结构也变得越来越复杂，这给并行编程带来了巨大的挑战，为此任务并行编程模型便应运而生并得到越......
在许多通信应用程序中,例如信号和图像处理程序,大部分运行时间花费在了计算密集的循环嵌套中,多面体模型作为一种优化的程序表示......
异构结构处理器凭借良好的计算性能在高性能计算领域受到了越来越多的重视。它在单芯片上拥有通用处理器和专用处理器,有利于提高......
尽管H.264/AVC承诺将比已有视频编码标准具有更高的编码效率,它仍为系统架构师、DSP工程师和硬件设计人员带来了巨大的工程设计挑......
近十年来,随着可编程性和计算能力的不断提升,GPU的应用范围已扩展至通用计算领域。众多通用计算GPU程序中包含访存不规则性。访存......
当前Hadoop的实现主要针对同构集群,假设任务处理的数据基本是本地的.然而,实际应用中集群多为异构.这暴露出现有的数据分配策略对......
针对Hadoop平台现有任务调度算法优化程度不高的问题,提出了一种基于数据局部性的推测式任务调度算法。该算法通过计算节点上Map和......
在IA-64架构Itanium2处理器上，应用gprof和pfmon对二维非线性对流扩散方程求解程序源代码进行了性能测试。在分析给定程序的数据结......
在大数据时代,图被用于各种领域表示具有复杂联系的数据.图计算应用被广泛用于各种领域,以挖掘图数据中潜在的价值.图计算应用特有......
数据局部性是多处理器系统中的重要研究方向之一.结合该领域目前国内外研究现状和我们近一阶段的研究进展,讨论了多处理器系统中的......
文章依据多核系统共享二级缓存和私有一级缓存的容量,采用数据多级分块技术、数据局部性原理和循环并行优化方法,设计了多核系统上......
为降低Hadoop Map Reduce环境中任务的数据访问延时进而提高系统性能,提出一种基于PUSH机制的任务调度方法。该方法根据输入数据分......
针对并行GS（Gauss—Seidel）迭代算法中数据局部性差、同步和通信开销大的问题，首先改进传统GS迭代，提出了多层对称GS迭代算法．然后给出......
提出了一种新的面向科学计算的构件技术——编译指导的构件并行技术,旨在提高构件间的并行度和数据的局部性,避免通信瓶颈。该技术......
在IA-64架构Itanium2处理器上，应用gprof和pfmon对二维非线性对流扩散方程求解程序源代码进行了性能测试。在分析给定程序的数据结......
常数度P2P系统成为P2P领域的关注热点,但其研究主要集中于拓扑构建与维护,复杂查询研究及其支持优化技术相对较少.P2P系统高层特性......
多核CPU已成为各类型计算机的主流配置,针对多核环境的软件设计与算法研究却相对滞后。遗传算法是一种鲁棒性极强的智能型算法,其......
提出了一种新的面向科学计算的构件技术——基于模糊聚类分析的构件并行技术，旨在提高构件间的并行度和数据局部性，避免通信瓶颈．该技......
随着信息技术的快速发展,各种应用产生的数据也呈现爆炸式增长的趋势,这给数据的存储及备份造成一定的挑战。数据去重作为一种冗余......
将OpenMP程序扩展到异构多核结构时，非本地存储访问会导致访存开销增加，影响程序性能。针对该问题，引入带数组划分信息的数据分布子句......
最近十年,随着信息与通信技术的蓬勃发展,人类社会步入了大数据时代。每时每刻,海量的信息都正在被生成,并累积为“数据金矿”。在......
时序图在普通的图的基础上加入了时间维度信息,包含了图的演化历史,能够为应用提供图在不同历史时刻下的信息,为通信网络、社交网......
为了解决雷达数据处理系统数据量日益增大,计算能力逐渐不足的问题,提出两种并行处理方法。第一种方法是对数据处理各步骤中的循环......
近年来,电子信息技术的飞速发展推动了全球进入大数据时代。数据压缩作为一种主流冗余消除技术,可以消除系统冗余数据,节省存储空......
SIMD扩展部件是一种广泛存在于主流处理器芯片中的向量加速器件,是构建当代计算机系统的重要组成,能有效提升各种应用的处理效能。......
当前嵌入式多核处理器的应用越来越普遍,如何充分认识与利用嵌入式多核的并行计算效率已经成为嵌入式多核并行计算的热门问题.讨论......
随着集成电路物理极限的到来,单单通过提高处理器速度来提高计算能力的方法已越来越困难。所以通过增加处理器(或运算部件)个数来......
随着工艺水平的进步和处理器体系结构的发展，处理器的速度已远远超过了存储器的速度，从而导致了“存储墙”的出现。为了解决“存储墙......
程序优化与变换是编译器领域一个热门的研究问题。本文分别在源代码层次、编译器的抽象语法树层次和编译器的中间表示层次进行研究......
图像重采样问题应用广泛,具有计算复杂度高、运行时间长的特点.为了提高处理性能,针对Cluster并行环境,对一种并行几何校正算法进......
几何校正是遥感图像处理过程中的重要环节 ,具有计算量大、耗时长的特点 ,导致遥感图像处理的效率低下 .该文提出一种分布存储环境......
Hadoop分布式系统框架有效解决了大数据环境下数据的存储和处理问题,其性能与作业调度密切相关。采用高效的调度方案,可更加充分合......
ｃａｃｈｅ的使用缓解了ＣＰＵ和主存储器之间速度差距太大的矛盾，同时，也使ｃａｃｈｅ的命中率成为影响多处理机系统性能发挥的重要因素．人们对如何加强数据的局......
随着数据获取设备的不断进步和数据获取技术的快速发展,如何分析和挖掘应用中快速产生的数据流成为亟待解决的问题.数据流的相似性......
为了克服核稀疏表示分类(KSRC)算法无法获取数据的局部性信息从而导致获取的稀疏表示系数判别性受到限制的不足,提出一种局部敏感......
介绍了新的调度系统,包括资源调度、应用编排、配置标签中心、云网络和云存储服务等子系统。系统通过数据拓扑感知能力保证了计算......
调度问题是目前云计算研究中的热点问题,其目的是如何协同云计算资源,使其得到充分合理的利用。数据局部性是特定云平台Hadoop的主......
