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首页并行深度优先搜索:加速有向无环图遍历
标题:"并行深度优先搜索在有向无环图中的应用 - 2017年(NVR-2017-001)"——这篇论文聚焦于计算机科学领域,特别是并行算法设计。深度优先搜索(DFS)是一种广泛应用的算法,常用于拓扑排序、连通性和平面性测试等领域。作者Maxim Naumov、Alysson Vrielink和Michael Garland提出了一种创新的并行DFS算法,专为处理有向无环图(DAG)设计。 描述中提到,传统的DFS遍历通常递归进行,但新的工作效率高的并行版本将整个DAG的遍历控制在最多三次广度优先搜索(BFS)的方式下,从而实现了DFS预序(节点发现顺序)、后序(节点完成时间)以及与DAG中每个节点关联的父节点关系的查找。这使得算法不仅在理论上有吸引力,还展示了实际性能提升:在他们的实验中,通过CUDA实现的并行DFS在GPU上比在CPU上的顺序DFS性能提升了高达6倍。 研究者详细分析了这个新算法的时间复杂性和工作复杂性,并强调其易于实现和优化,对于高性能计算环境具有显著优势。由于GPU的并行处理能力,这种优化对于处理大规模数据结构和图论问题具有重要价值。 该论文的贡献在于提供了一个在现代并行计算环境下,针对DAG的高效DFS解决方案,这对于需要处理复杂图结构的应用,如网络分析、编译器优化或机器学习中的依赖关系追踪,具有实际意义。同时,它也为并行算法设计者和GPU编程者提供了有价值的经验和技术参考。
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