基于PRAM并行模型最大值查找的方法与改进

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随着多处理器的出现,并行技术受到了广泛的关注,成为了加速处理问题速度的重要技术.但是使用并行技术在加速计算的同时也带来了对处理器数量需求的急剧提升,并行成本的显著增加.针对这一问题,通过研究基于PRAM(Parallel Random Access Machine)下的3种最大值查找并行算法中的不足,提出了一种比平衡树算法,快速查找法,双对数深度树方法并行成本(cost)更优的基于数据划分方法的最大值查找并行算法.基于数据划分方法的最大值查找算法有效的解决了现有并行方法中处理器工作量分配不均,对处理器需求
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