”并行算法 最大值 并行成本 并行时间 并行机“ 的搜索结果

     并行算法类型可以分为两类 Function-level Decomposition，按照功能模块进行并行 Data-level Decomposition，按照数据划分进行并行 Function-level Decomposition 在h.264解码时进行功能划分，例如对于四核系统，...

     最直接，最易于理解的设计方法，发掘和利用现有串行算法中的并行性，直接将串行算法改造为并行算法。 Case 1：快速排序 ​ 快速排序的串行算法思想为随机选取主元进行划分，之后递归排序。直接并行化思路即每次划分...

     1、并行计算的定义和主要目的P11 定义：并行计算是指同时对多个任务或多条指令、或对多个数据项进行处理。完成此项处理的计算机系统称为并行计算机系统，它是将多个处理器（可以几个、几十个、几千个、几万个等）...

     在线交互采集样本是个比较耗时的过程。多个环境同时并行采集数据，会加速训练。强化学习在采集样本侧，也就是和仿真环境进行交互部分，需要的更多的是cpu资源，而在训练模型侧，可以利用GPU加速训练，提高训练速度。

     在本小节，我们将探讨并行算法在并行计算中的基本概念和原理，介绍它们的作用和设计思想。 # 2. 并行算法设计原理 ### 2.1 并行算法设计的基本原则 在并行计算中，设计并行算法需要遵循一些基本原则，以保证算法...

     一、并行计算 　简单地说，并行计算就是在并行计算机上所做的计算。从普通意义上讲，它和常说的高性能计算、超级计算等是同义词。并行计算的初衷是为了努力仿真自然世界中一个序列中含有众多同时发生的、复杂且相关...

     考察迭代次数和种群数目对串、并行算法执行时间加速比和效率的影响。 二、问题描述 微粒群算法完整公式：位置：;，表示速度，速度更新为：，位置更新：。 粒子通过跟踪两个极值来更新自己的速度...

     # 1. 引言 ## 1.1 背景 随着大数据时代的到来和...本章将介绍GPU并行计算的基础知识，以及压缩算法的概述，为后续的GPU并行压缩算法设计和实现提供必要的理论和背景知识。通过对GPU架构和编程模型的介绍，了解GPU并行

     按照预估计算量大小逐个分配计算任务，相比现有的任务分配方式，可最大限度地减少CPU闲置时间。对南方电网在线数据进行了分析计算，计算结果表明，所提策略可对小干扰稳定关注的区域内的特征值进行全面搜索，相对于...

     AI多种并行算法 并行模型 • 模型并行（ model parallelism ）:分布式系统中的不同机器（GPU/CPU等）负责网络模型的不同部分 —— 例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器，或者同一层内部的不同参数被...

并行算法分析

标签：   并行  C++

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