【摘 要】
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提出了一种面向GPU的性能可移植的并行归约求极值优化算法和全局访存优化算法,对Bellman-Ford算法进行并行化改造,以解决不同类型GPU设备上都存在的并行粒度不足和全局内存访
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,中信证券有限公司,中国科学院计算技术研究所
【基金项目】
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吉林省重大科技攻关项目（20130206052GX）, “863”国家高技术研究发展计划项目（2012AA010902）, “973”国家重点基础研究计划项目（2011CB302500）
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提出了一种面向GPU的性能可移植的并行归约求极值优化算法和全局访存优化算法,对Bellman-Ford算法进行并行化改造,以解决不同类型GPU设备上都存在的并行粒度不足和全局内存访问不连续等问题。实验结果表明：本文的优化算法在NVIDIA和AMD的多款GPU设备上都取得了很好的效果,经本文算法优化后的程序性能较原始GPU并行版本提升3~6倍。
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