GTC 2017演讲：GPU上的并行深度优先搜索

"GTC 2017 - Parallel Depth First on GPU - Slides (s7469-maxim-naumov-parallel-depth-first-on-gpu)-计算机科学" 本资源是一份在GTC（GPU Technology Conference）2017大会上由M. Naumov、A. Vrielink和M. Garland共同分享的演讲材料，主题是关于在GPU上实现并行深度优先搜索(Parallel Depth First Search, DFS)。这份资料包括了对DFS的介绍、有向树与有向无环图(DAGs)的应用、基于路径和最短路径源点源点遍历(Single Source Shortest Path, SSSP)的变体、优化策略以及性能实验的结果。 深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法，通常用于发现从起点到目标的所有可能路径。在DFS中，每个节点被标记为发现和完成两个状态。如内容所示，DFS从一个根节点开始，依次探索其子节点，并将父节点信息记录。例如，对于节点a，它的父节点记录为"/"，表示它是起始节点。接着，节点b被发现，它的父节点记录为a。这个过程继续进行，直到所有可达节点都被访问并完成。 在有向无环图(DAGs)中，DFS可以用来解决各种问题，如拓扑排序、任务调度等。路径和SSSP-based的DFS变体可能涉及到寻找图中的最短路径或者特定路径，这对于图形分析和优化至关重要。优化策略可能包括并行化处理、内存管理以及减少不必要的计算，以提升在GPU上的执行效率。 性能实验部分可能展示了在GPU上并行执行DFS相比于传统CPU或其他方法的性能提升，可能涉及到了时间复杂度和处理器数量的讨论。例如，对于平面图和DAGs，之前的DFS实现可能需要O(log2n)的时间复杂度和O(n)的处理器数量。 这份资料详细探讨了如何在GPU平台上高效地实现并行深度优先搜索，特别是在处理大型有向无环图时的优化策略，对于理解并行计算和图形算法有重要的学习价值。