多核平台下模糊C均值聚类算法的并行化优化研究

"本文主要探讨了在嵌入式系统/ARM技术背景下，如何对模糊C均值聚类算法进行并行化研究，以提高在多核平台上的性能。作者运用Intel Parallel Amplifier工具来识别串行程序的瓶颈，并提出了基于Intel TBB和OpenMP的并行化解决方案。文章详细阐述了并行性的概念，包括并行处理的层次划分，以及不同粒度的并行化策略。同时，提到了多核处理器的普及对并行编程的需求，指出使用Intel Parallel Amplifier进行性能分析是优化程序的一种有效途径。" 模糊C均值聚类算法是一种常见的数据挖掘技术，用于将数据集划分为预设数量的类别。在多核平台上，由于串行执行可能导致性能瓶颈，因此需要通过并行化来提升效率。文中提到的Intel Parallel Amplifier是一个强大的性能分析工具，它可以定位程序中的热点和并发潜力，为并行化提供依据。 并行性可以理解为同一时刻多个任务的执行能力，它可以是任务级、循环级乃至指令级。粗粒度并行化适用于大范围的任务分配，如MIMD（多指令多数据）模型，而细粒度并行化则常在SIMD（单指令多数据）中应用，例如在同一指令下处理多个数据元素。并行化方法主要包括资源重复、时间重叠和资源共享，这些策略有助于提高计算效率。 多核处理器的广泛使用推动了并行编程的需求。为充分利用多核架构，开发者需要考虑如何在程序设计中引入并行思维，例如，通过循环并行化和任务分配来分散工作负载。操作系统通常设计为支持多核，但为了最大化性能，应用层的并行化设计至关重要。OpenMP和Intel TBB这样的并行库为实现这一目标提供了方便，它们允许程序员以相对较低的复杂性实现并行化，从而在多核环境中提升算法的执行速度。 总结来说，本文重点讨论了如何在嵌入式系统/ARM技术中利用并行化技术改进模糊C均值聚类算法的性能，通过Intel工具进行性能分析，结合TBB和OpenMP进行并行编程，旨在应对多核处理器环境下的计算挑战。并行化不仅能够提高计算效率，还能为未来软件开发提供更好的架构支持。