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摘要:
多核处理器的新特性给MPI应用带来了新的优化空间,其中调优MPI运行时参数被证明是优化MPI应用的有效方法.然而最优的运行时参数不仅与多核机群的体系结构有关,也决定于MPI应用的程序特征.提出并分析了一种在给定多核机群下基于人工神经网络的优化模型,用于自动为未知的MPI程序预测接近最优的运行时参数.两个不同基准的实验证明了本方法的有效性.实验证明,基于本方法得到的运行时参数所产生的加速比平均达到了实际最大加速比的95%以上.
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文献信息
篇名 多核机群下基于神经网络的MPI运行时参数优化
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 多核机群 MPI 运行时参数优化 神经网络
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 229-232
页数 分类号 TP393.09
字数 5218字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.06.054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张建林 首都师范大学信息工程学院 20 142 8.0 11.0
2 曾宇 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多核机群
MPI
运行时参数优化
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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