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文檔簡介
1、本文以Chirp Scaling算法為例,從串行算法入手構(gòu)造并行Chirp Scaling算法,研究了并行算法的粒度問題,以及針對SGI系統(tǒng)的分布式共享內(nèi)存結(jié)構(gòu),討論了用不同的編程模型實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的并行算法。文中討論了用消息傳遞模型(MPI)和共享存儲模型(OpenMP)兩種并行編程模型實(shí)現(xiàn)階段并行Chirp Scaling算法的方法,并比較了這兩種實(shí)現(xiàn)方法各自的優(yōu)缺點(diǎn)。針對上述兩種實(shí)現(xiàn)方案的不足之處,提出了基于進(jìn)程的共享變量Fo
2、rkPara并行模型,并開發(fā)出了相應(yīng)的并行庫。其基本方法是:使用共享內(nèi)存作為進(jìn)程間通信的方式,消除了通信開銷;在進(jìn)程級上來構(gòu)造并行,利用操作系統(tǒng)的調(diào)度來保證負(fù)載的均衡。我們詳細(xì)討論了ForkPara中并行構(gòu)造、進(jìn)程分組、負(fù)載分配和同步這些問題,并給出了共享內(nèi)存創(chuàng)建、進(jìn)程組創(chuàng)建和同步機(jī)制實(shí)現(xiàn)的方法。最后給出了用OpenMP和ForkPara實(shí)現(xiàn)的并行FFT算法在SGI 系統(tǒng)上試驗(yàn)結(jié)果。分析結(jié)果認(rèn)為,使用OpenMP實(shí)現(xiàn)的并行程序效率較高
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