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GPU 并行排序
GPU 并行排序
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GPU
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基于GPU 实现并行排序过程,大大加速了排序的效率,有加速比
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多种排序的并行算法(具体)
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本文主要介绍了枚举排序、快速排序、PSRS排序算法以及它们的MPI编程实现。排序是数据处理中经常使用的一种重要运算,如何进行排序,特别是如何进行高效的排序,是计算机应用中的重要课题。排序的对象一般是一组记录组成的文件,而记录则是由若干数据项组成,其中的一项可用来标志一个记录,称为关键字项,该数据项的值称为关键字。 所谓排序,就是要整理文件中的记录,使得它按关键字递增(或递减)的次序排列起来。
并行计算实验快速排序的并行算法
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3.1实验目的与要求 1、熟悉快速排序的串行算法 2、熟悉快速排序的并行算法 3、实现快速排序的并行算法 3.2 实验环境及软件 单台或联网的多台PC机,Linux操作系统,MPI系统。 3.3实验内容 1、快速排序的基本思想 2、单处理机上快速排序算法 3、快速排序算法的性能 4、快速排序算法并行化 5、描述了使用2m个处理器完成对n个输入数据排序的并行算法。 6、在最优的情况下并行算法
java并行排序程序 parallel
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这个java并行程序设计的经典例子 虽然分多了点 但还是很值得的 完全可以运行 java parallel sort
双调排序详解
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双调排序的详解,还是比较容易看懂的,可用于cuda并行算法(png)
GPU并行加速矩阵乘法
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GPU并行加速矩阵乘法,有详细的程序、结果及分析
C++串行与并行比较
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本代码实现了串行与并行的比较,使用者可以使用它作为测试例子以及相关工具评价CPU的并行性。
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自己写的三个排序算法的比较。快速排序、归并排序、简单排序 对三个排序算法所消耗时间进行统计,比较时间效率 程序是在Linux下用C写的,vc下并未做测试。
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Sorted 100000000 Double elems in 1803.735 ms (55.441 Melems/sec)
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基于CUDA的大量数字排序
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对于大量的数据,用传统CPU排序比较慢,本资料根据GPU的CUDA平台,实现1000个数据的排序,对于想学并行计算的朋友来说是好的资料。
GPU编程之进击的优化-李修宇.docx
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3.1.1 顶点重排序 3.1.2 构建消去树 3.1.3 寻找超结点 3.1.4 符号分解 3.2 多波前法 3.3 超节点方法 3.4 多波前+超节点方法的并行分解算法 小结 参考资料 第四章 CNN中的卷积计算 前言 1 基于矩阵乘法...
GPU高性能计算之CUDA》实例
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NUMA-可在多GPU平台上进行图像合成
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摘要并行排序渲染已被广泛使用。 GPU的最新发展意味着配备多个GPU的PC是高成本超级计算机的可行替代方案:单个GPU的Fermi架构支持统一的虚拟寻址,为...提供了基础。
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gpu排序22.zip
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