并行广度优先搜索算法性能分析：基于Cilk++的实现与优化

"这篇文档详细探讨了在实时3D角色动画C++开发中，不同图实例在不同线程数量上的并行性能，特别是在基于层同步策略的并行广度优先搜索算法的应用。通过实验数据展示了各种图形实例在多线程环境下的执行时间和加速比，进一步分析了效率和并行度的关系。" 在并行计算领域，广度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)是一种关键的图遍历算法，尤其在处理大型图数据时，其并行化能够显著提升性能。这篇文档特别关注的是如何在不同线程数量下优化并行BFS算法。作者通过实验展示了五个图实例——Wiki_7.bin, Freescale.bin, Memchip.bin, Kkt_power.bin, Nd6k.bin——在不同线程数目的执行时间及加速比。 从描述中可以看出，当线程数增加时，所有图实例的执行时间都有所减少，表明并行化确实能提高效率。尤其是并行度高的图，如Wiki_7.bin和Kkt_power.bin，它们的加速比远高于并行度低的Nd6k.bin。这表明对于大规模且并行度高的问题，该并行BFS算法表现更优。 加速比是衡量并行系统性能的关键指标，它定义为并行版本执行时间与单线程版本执行时间的比值。理想情况下，如果并行度等于线程数，加速比应等于线程数，效率为1。然而，在实际中，由于资源竞争和同步开销，加速比通常小于线程数，效率也会低于1。文档中给出了各个实例的效率数据，显示不同图在不同线程数下的效率差异明显。 论文还提到了使用“bag”数据结构替代共享队列的优化策略，这种基于层同步的细粒度并行算法减少了同步开销，使得并行编码更为简便。此外，文中还讨论了在分布式系统上使用邻接矩阵一维划分实现的并行BFS算法，这进一步扩展了并行计算的场景。 总结来说，这篇文档深入研究了并行BFS算法在实时3D角色动画中的应用，提供了不同图实例在多线程环境下的性能评估，以及优化策略的实现，对于理解和改进并行图算法具有重要参考价值。