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针对并行程序结构产生任务计算量和通信量随机性的情况,提出了一种扩展的随机DAG(Directed Acyclic Graph)模型,同时考虑了计算环境异构性和并行程序结构带来的计算时间和通信时间偏移量;基于此扩展的随机DAG,给出了DAG中节点的EST(Earliest Start Time)和偏移量的计算方法,以标准方差和平均值的和的数学期望来表示;最后,给出了基于扩展随机DAG的并行程序建模方法,通过计算实例验证了该扩展的合理性.实验结果表明,通过优化并行程序结构,可以提高并行程序的执行效率,并且更好地实现并行计算负载平衡. 相似文献
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介绍了一种把图像匹配中的序贯相似性检测算法(SSDA,Sequential Similarity Detection Algorithm)应用到地形匹配中的方法,把地形匹配系统中的数字高程模型、高程数据和实时剖面数据分别视为SSDA算法中的搜索图、灰度值和模板,同时提出了动态门限序列和分组选取随机点的方法,最后将改进的SSDA算法进行并行化并用消息传递接口(MPI, Message Passing Interface)实现.实验结果表明,改进的SSDA算法能有效地提高地形匹配的速度和计算精度,而相应的并行程序也能取得较好的加速比,从而一定程度上解决了传统的地形匹配算法时间复杂度高、实时性差的问题. 相似文献