检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:田新民[1] 王鼎兴[1] 沈美明[1] 郑纬民[1]
机构地区:[1]清华大学计算机科学与技术系
出 处:《软件学报》1994年第2期6-13,共8页Journal of Software
基 金:国家863高技术项目;国家高校博士学科点专项基金
摘 要:本文给出了并行任务派生的理想状态,分析和研究了积极任务派生(ETD)方法和惰性任务派生(LTD)方法,指出了这两种方法所具有的局限性,提出了一种新的并行任务派生的积极惰性化方法(ELDT)及其算法.初步研究表明ELDT方法可安全有效地增大计算粒度,在由多个商售单处理器构成的小规模并行系统上ELDT算法有效地控制计算粒度和任务派生,使并行任务的派生近似达到理想状态.One of the most issues on exploiting effective parallelism is how to dynamically control parallel task derivation. In this paper,based on the ideal state of parallel tasks deriving, Eager Task Deriving (ETD)and Lazy Task Deriving(LDT) methods are analysed and discussed briefly, drawbacks of ETD and LTD are also presented. A practical Eager Lazy method is proposed for dynamically Deriving parallel Tasks (ELDT). The exprimental results have shown that ELDT can effectively control and increase the granularity of derived tasks whose granularity is finer than the ideal granularity that multiprocessor systems can exploit efficiently, and take an ideal or satisfied state of parallel task derivation.
分 类 号:TP338.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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