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分布式存储的并行串匹配算法的设计与分析 总被引:7,自引:0,他引:7
并行串匹配算法的研究大都集中在PRAM(parallel random access machine)模型上,其他更为实际的模型上的并行串匹配算法的研究相对要薄弱得多.该文采用将最优串行算法并行化的技术,利用模式串的周期性质,巧妙地将改进的KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法并行化,提出了一个简便、高效且具有良好可扩放性的分布式串匹配算法,其计算复杂度为O(n/p+m),通信复杂度为O(ulogp相似文献
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由于目前流行的Mobile IP切换都假定了IP层无法得到铁路层信息,所以,只能通过周期性地广播代理广告来实现位置移动检测,因而浪费了无线带宽,延长了切换时间,降低了TCP性能.一方面随着无线网络带宽的不断增高(当前的带宽已达到2Mbps),无线链路上的信息传输延迟将越来越小;另一方面,在移动计算环境中,如果IP层能够及时获得一些无线铁路层的信息,那么上述的缺点就能被有效地克服.本文提出了一种具有链路层支持的快速Mobile IP切换算法,分析了快速Mobile IP切换算法和三个已知切换算法的切换时间,并在我们已完成的宽带无线IP网络中对上述切换算法进行了对比实验.理论分析和对比实验均表明快速Mobile IP切换算法的延迟降低了一个数量级且极大地改善了TCP性能. 相似文献
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虚拟化技术的研究正逐渐从服务器端转向移动智能设备领域。现有的虚拟化架构需要在物理硬件层和虚拟系统间进行大量的指令翻译,开销大,效率低。针对这一问题,提出了一种轻量级的移动操作系统虚拟化架构。通过在Linux内核命名空间机制的基础上扩展Driver命名空间框架,实现了多个虚拟Android系统的同时运行。此外,针对多个虚拟系统同时访问一套硬件设备发生冲突的问题,设计了通用的active-inactive模型来保证虚拟系统间对硬件设备的隔离复用。实验结果表明,虚拟后的Android系统在CPU使用率上并没有增加额外的开销,在内存使用量上减少了6.7%,此虚拟化架构具有很好的通用性与实用性。 相似文献
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随着各领域需要处理的数据量越来越大,数据密集型应用也变得越来越被重视.该文提出一种包含数据访存层次和访存冲突等信息的新并行程序执行模型PSRAM(h).针对数据密集型应用以访存为主的特点,PSRAM(h)模型将程序执行时间简化为访存时间,通过分析各程序子段的访存层次和数量来预测串行程序的执行时间,进而通过使用各线程执行时间的最大值来预测并行程序的执行时间.使用PSRAM(h)模型下对最典型的数据密集型应用矩阵向量乘进行分析,在龙芯3A处理器和Intel Xeon E5520处理器两个平台上的测试结果表明,PSRAM(h)模型分析结果与实测结果大部分情况下误差小于20%.由此可见,针对数据密集型应用,PSRAM(h)不但可以给出程序执行时间的下限,还可以有效的预测程序的执行时间. 相似文献
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文章介绍了应用波前快速推进算法计算三维旅行时的方法和并行实现技术,波前快速推进算法给出了一种快速、准确而稳定的计算旅行时的方法,通过求解三维eikonal方程来达到计算旅行时的目的。并在SGI并行机研制了并行计算软件,给出了SEG/EAGE模型的计算实例。该项技术在大庆油田三维地震资料处理中得到了广泛的应用。 相似文献
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