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串行算法并行化基础
  • 胡玥，高庆狮，高小宇著 著
  • 出版社： 北京：科学出版社
  • ISBN：9787030217202
  • 出版时间：2008
  • 标注页数：116页
  • 文件大小：21MB
  • 文件页数：128页
  • 主题词：串行分配算法

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图书目录

第0章　绪论1

0.1　计算科学1

0.2　为什么要并行计算2

0.3　巨型机、高性能计算机本质特征：并行计算3

0.4　巨型机、高性能计算机基本矛盾：台数与计算效率的矛盾3

0.5　并行运算和并行数据传送3

0.6　并行执行方式和重叠执行方式4

0.7　并行算法与串行算法并行化4

0.8　巨型机、高性能计算机的关键技术4

0.9　数据相关和控制相关5

第1章　串行算法并行化的基本概念6

1.1　题目的规模与计算工作量N6

1.2　题目的计算时间T6

1.3　题目最快串行计算算法C07

1.4　题目在并行计算模型M（S）下并行计算算法B7

1.5　题目在M（S）下并行计算算法B的计算速度：VB,M(s)(N)7

1.6　在并行计算模型M（S）下题目并行计算算法B的加速比8

1.7　在并行计算模型M（S）下题目并行计算算法B的效率8

1.8　并行算法B的计算复杂性8

1.9　常数效率并行算法8

1.10　在某些讨论中的算法分类8

1.11　并行计算台数S对并行计算速度的影响及串行算法并行化的意义9

第2章　执行并行计算算法的并行计算机系统结构模型10

2.1　并行算法实现的两要素之一：并行传送11

2.2　单指令流-单数据流（SIMD）计算机13

2.3　SIMD二维阵列机14

2.4　流水线向量机15

2.5　第二代巨型机：纵横加工（分段处理）流水线向量机15

2.6　细胞结构化虚共存纵横加工向量机17

2.7　多维立方体机19

2.8　多指令流-多数据流系统MIMD19

2.9　内部互联网络19

2.10　通用或专用计算网络19

2.11　PRAM并行随机访问计算机21

2.12　可变总线结构22

2.13　素数存储系统24

2.14　分段线性变换存储系统25

第3章　向量语言29

3.1　数据类型与数据结构29

3.2　向量基本运算29

3.3　向量或者数组中的向量32

3.4　可以用硬件实现的控制向量33

3.5　变长向量运算38

3.6　向量语言的扩充40

3.7　向量高级语言41

第4章　串行算法并行化方法综述与比较42

4.1　串行算法并行化之一：多分法方法42

4.2　串行算法并行化之二：倍增法43

4.3　串行算法并行化之三：纵横加工法43

4.4　串行算法并行化效率比较44

4.5 串行算法并行化之四：利用软件、硬件和软件硬件结合的优化方法44

4.6　串行算法并行化之五：利用硬件直接实现的控制向量45

第5章　两路归并与分类串行算法并行化47

5.1　归并与排序的快速串行算法47

5.2　归并基本定义与定理50

5.3　K E Batcher的Odd-even并行归并网络53

5.4　根据归并基本定理所构造的快速并行归并算法54

5.5　K E Batcher的Bitonic归并算法55

5.6　利用并行归并来实现并行排序59

5.7　归并与排序串行算法并行化的OPTIMAL并行算法之一：纵横并行归并算法60

5.8　归并与分类串行算法并行化的OPTIMAL并行算法之二：k-维并行归并算法61

5.9　在理论模型上的排序63

第6章　多路归并串行算法并行化65

6.1　多路归并与排序的纵横斜并行算法65

6.2 多路归并的k-Bitonic及k-Bitonic并行算法：Odd-even并行算法与Bitonic并行算法的统一推广算法65

第7章　一类一阶递推串行算法并行化72

7.1　一类一阶递推的方程和最快串行算法72

7.2　一类一阶递推方程的例子和应用背景73

7.3　一阶递推和一类递推串行算法并行化的基本原理、思路和定理74

7.4　一类一阶递推串行算法并行化的倍增（Doubling）算法79

7.5　一类递推串行算法并行化的常数效率（OPTIMAL）并行算法之一：一类递推纵横并行算法82

7.6　一类递推串行算法并行化的常数效率（OPTIMAL）并行算法之二：一类递推k-维并行算法84

7.7　一类递推串行算法并行化的OPTIMAL并行算法之三：一类递推混合并行算法88

7.8　几种算法的比较91

7.9　一类递推的其他算法92

第8章　一类广函数：纵横矩阵加工广函数93

8.1　纵横矩阵加工广函数93

8.2　纵横矩阵加工广算法的典型实例一：两路合并的Bitonic算法100

8.3　纵横矩阵加工广算法的典型实例二：一类递推方程102

8.4　纵横矩阵加工广函数的应用列举107

8.5　结论110

附录 （m,N）选择问题的纵横并行算法例子111

参考文献113

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