并行广度优先搜索算法研究进展与优化策略
需积分: 50 106 浏览量
更新于2024-08-09
收藏 1.34MB PDF 举报
"广度优先搜索并行算法研究现状-real time 3d character animation c++"
在计算机科学领域,广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)是一种经典的图遍历算法,常用于查找最短路径或者在树结构中进行层次遍历。并行广度优先搜索(Parallel BFS, PBFS)则是为了提高效率,利用并行计算资源对传统BFS进行优化的算法。自上世纪八十年代起,研究人员就开始探索如何在并行计算环境中高效地实现BFS。
PBFS算法最初基于并行随机访问模型(Parallel Random-Access Machine, PRAM)进行设计。在PRAM模型中,BFS的图遍历循环被并行化,一次处理多个节点,而距离的更新和栈的操作被视为原子操作,以确保数据一致性。每层遍历后的同步操作保证了所有处理器在同一层结束时同步,因此在PRAM模型中,算法的时间复杂度为O(D),其中D为图的直径。尽管存在同步开销,但由于PRAM模型的设计,其总体同步复杂度仍与串行算法相当。
近年来,为了进一步提升并行性能,研究者提出了三个主要的优化方向:
1. 负载平衡的边访问阶段:确保每个处理器在处理边时的工作量均衡,避免部分处理器过早完成而其他处理器还在忙碌的情况。
2. 减少同步开销:通过优化原子更新和障碍同步操作,使得这些操作更为高效,降低整体同步成本。
3. 内存位置优化:调整图的布局或BFS的数据结构,改善内存访问模式,减少缓存未命中和数据传输时间。
多线程系统上的PBFS算法是一个重要的研究方向。例如,Bader和Madduri提出了一种在大规模多线程共享内存并行系统如Cray MTA-2上的细粒度并行算法。这个算法利用层同步思想,支持低开销的细粒度同步,并确保在大量硬件线程上的图遍历负载平衡。
此外,Cilk++运行时系统也被用来实现BFS的优化。通过使用“bag”数据结构替代共享队列,可以减少同步冲突,简化并行代码的实现。而在分布式系统上,采用邻接矩阵的一维划分策略可以有效地实现并行BFS,利用分布式环境的计算资源。
在现有的研究基础上,未来的工作将继续关注如何更好地利用不同并行架构(如多核CPU、GPU或分布式系统)的特点,设计出更高效、更适应现代硬件的PBFS算法。这不仅对于实时3D角色动画的计算性能至关重要,还对网络分析、社交网络挖掘、机器学习等众多领域有着广泛的应用价值。
2024-05-22 上传
2021-02-17 上传
2021-02-16 上传
2021-05-24 上传
2022-07-11 上传
2022-05-11 上传
2021-05-24 上传
2021-05-24 上传
柯必Da
- 粉丝: 42
- 资源: 3810
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集