Удосконалення паралельного сортування масивів чисел методом злиття

Author:

Цмоць І. Г.ORCID,Антонів В. Я.ORCID

Abstract

Удосконалено метод сортування злиттям способом просторового розпаралелення процесу сортування, яке зведено до одночасного отримання елементів зростаючого та спадаючого масивів. Визначено та розглянуто такі основні етапи розроблення потокового графу для паралельного сортування масивів даних з використанням удосконаленого методу злиття, як декомпозиція алгоритму сортування масиву із m×N чисел, проектування комунікацій між функціональними операторами, укрупнення функціональних операторів, планування процесу сортування масиву із m×N чисел. Розроблено орієнтований на архітектуру графічного процесора конкретизований потоковий граф паралельного сортування масивів даних з використанням удосконаленого методу сортування злиттям. Запропоновано розробку програмних засобів паралельного сортування масивів даних з використанням удосконаленого методу злиття виконувати на основі комплексного підходу, який охоплює: дослідження, розроблення та вдосконалення алгоритмів і методів паралельного сортування масивів даних; потокові графи алгоритмів паралельного сортування; архітектуру графічного процесора GPU та програмну модель CUDA. Показано, що попри необхідність розроблення додаткових програм для внутрішніх операцій, а саме: створення тимчасових масивів для зберігання проміжних результатів, ядра програми, циклів виконання ядра програми у потоках та блоках, бінарного пошуку, присвоєння ключів записав на фінальній стадії порівняння двох масивів і формування вихідного відсортованого масиву, реалізація на графічному процесорі паралельного сортування масивів даних з використанням удосконаленого методу злиття, забезпечує значне зменшення часу сортування порівняно з використанням тільки центрального процесора.

Publisher

Ukrainian National Forestry University

Reference20 articles.

1. Боресков, А. В. и др. (2012). Параллельные вычисления на GPU. Архитектура и программная модель CUDA. Москва: Изд-во Московского университета, 336 с.

2. Воеводин, В. В., Воеводин, Вл. В. (2002). Параллельные вычисления. СПб.: Изд. дом БХВ-Петербург, 608 с.

3. Гергель, В. П. (2010). Высокопроизводительные вычисления для многопроцессорных многоядерных систем. Москва: Изд-во Московского университета, 544 с.

4. Иванов, К. К., Раздобудько, С. А., Ковалев, Р. И. (2017). Параллельные методы сортировки. Текст: непосредственный, электронный. Молодой ученый, 7(141), 15–16.

5. Кнут, Д. (2000). Искусство программирования, том 3: Сортировка и поиск, 2-е изд. Москва: Изд-во Наука, 832 с.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3