陈国良并行算法实践 mpi源程序
时间: 2023-10-25 16:02:55 浏览: 46
陈国良是并行计算领域的专家,他提出的并行算法实践是指通过将计算任务分解成多个子任务,并在多个处理器上同时执行,以提高计算速度和效率。MPI(Message Passing Interface)是一种常用的并行计算编程模型,基于消息传递进行通信。
陈国良并行算法实践的MPI源程序通常包含以下几个重要的部分:
1. 初始化MPI环境:在该部分中,会调用MPI_Init函数,初始化MPI库,并为每个进程分配ID号。
2. 分配任务:陈国良的并行算法实践将计算任务分解成多个子任务,并使用MPI的任务分配机制进行任务的分配。通常使用MPI_Comm_size和MPI_Comm_rank函数来获得进程总数和当前进程编号。
3. 数据分发:将数据按照任务分配的结果,在各个进程之间进行传递和分发。通过调用MPI_Send和MPI_Recv函数来进行数据交换。
4. 并行计算:每个进程根据自己所分配到的任务,进行并行计算。在计算过程中,可能需要进行局部数据的通信和同步操作。这通常使用MPI_Send和MPI_Recv函数进行数据交换。
5. 结果收集:每个进程计算完成后,将结果汇总到一个进程中,通常使用MPI_Gather函数来将结果收集到指定进程。
6. 结束MPI环境:在所有并行计算结束后,调用MPI_Finalize函数来结束MPI环境,释放资源。
陈国良并行算法实践的MPI源程序可以利用MPI库的特性,实现任务的并行执行和数据的并行传输,从而提高计算速度和效率。在实践过程中,还需要考虑任务分配的负载平衡、数据传输的开销等问题,以优化并行算法的性能。
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1. 黄宁等. 基于用户协同过滤推荐算法研究[J]. 计算机应用研究, 2018, 35(3): 837-840.
2. 杨军, 焦旭峰. 基于用户协同过滤的推荐算法研究[J]. 光电子·激光, 2016, 27(7): 1491-1495.
3. 刘鹏, 陈汉宁. 基于用户协同过滤推荐算法的研究与改进[J]. 计算机工程与设计, 2016, 37(6): 1722-1726.
4. 邓红兵, 陈国良. 基于用户协同过滤算法的推荐系统研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(6): 132-137.
5. 李婷婷等. 基于用户协同过滤的电影推荐算法研究[J]. 计算机科学, 2015, 42(10): 214-216.
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8. 李瑞峰, 刘晓娟. 基于用户协同过滤的推荐算法研究[J]. 计算机科学与探索, 2011, 5(5): 368-376.
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1. 马启元, 刘云龙, 陈国良. 利用李群与李代数的双足机器人步态规划及控制. 机器人, 2010, 32(2): 212-218.
2. 王志强, 陈国良. 双足机器人步态规划与控制研究. 机器人学报, 2006, 28(6): 716-723.
3. 周廷海, 邓华平, 李磊. 基于变刚度弹簧阻尼的双足机器人稳定性分析. 控制工程, 2018, 25(2): 200-205.
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5. 朱孝岗, 刘怀明, 张红, 等. 基于李代数的双足机器人稳定性控制. 机器人技术与应用, 2011, 26(4): 361-366.